Although CT has an advantage in describing the three-dimensional anatomical structure of the human body, it also has a disadvantage in that high doses are exposed to the patient. Recently, a deep learning-based image reconstruction method has been used to reduce patient dose. The purpose of this study is to analyze the dose reduction and image quality improvement of deep learning-based reconstruction (DLR) on the adult's chest CT examination. Adult lung phantom was used for image acquisition and analysis. Lung phantom was scanned at ultra-low-dose (ULD), low-dose (LD), and standard dose (SD) modes, and images were reconstructed using FBP (Filtered back projection), IR (Iterative reconstruction), DLR (Deep learning reconstruction) algorithms. Image quality variations with respect to varying imaging doses were evaluated using noise and SNR. At ULD mode, the noise of the DLR image was reduced by 62.42% compared to the FBP image, and at SD mode, the SNR of the DLR image was increased by 159.60% compared to the SNR of the FBP image. Based on this study, it is anticipated that the DLR will not only substantially reduce the chest CT dose but also drastic improvement of the image quality.
Background : Anticancer effects of herbal medicine have been reported in various types of cancer, but the systematic approaches to explain molecular mechanism(s) are not established yet. Objective : The purpose of this study is to investigate the apoptotic cell death by Egg White combined Chalcanthite in NCI-H460 human lung cancer cells. Methods : Inhibitory effects were estimated by the MTT-assay. Cancer cells were stained with DAPI and showed condensed and fragmented nuclei. The expression of cleaved caspase-3, bcl-2, and bax was detected by western blotting. To establish a basis of understanding for anti-cancer mechanism, whole proteins have been obtained from NCI-H460 harvested at 24 hrs after the treatment of Egg White combined Chalcanthite, protein expression has been profiled by 2DE-based proteomic approach. Results : NCI-H460 human lung cancer cells were treated by three samples of IS3, IS4 and IS5. IS4 inhibited most effectively the growth of NCI-H460 human lung cancer cells. The expression of cleaved caspase-3 increased in IS4 in a concentration-dependent manner. Various changes of the protein expression have been monitored, and most frequent dysregulation was found in Vimentin, Lamin-A/C. Conclusion : Egg White combined-Chacanthite inhibited the growth of NCI-H460 human lung cancer cells by inducing the apoptotic cell death via caspase-3 activation. Based upon the present findings, the further study will focus on monitoring various cancer survival factors after artificial regulation of the proteins identified, and it would be the basis for the understanding of the Chacabthite anticancer effect(s) at the molecular level.
Artificial lung support may be necessary in various conditions during the performance of bilateral lung transplantation, and cardiopulmonary bypass (CPB) has usually been used. Yet using the conventional CPB techniques may increase risk of bleeding and early allograft dysfunction due to the large dosages of heparin and the complement activation. Extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) is able to support gas exchange and maintain the hemodynamics without administering high-dose heparin for anticoagulation. We performed sequential bilateral lung transplantation with ECMO support. ECMO is a valuable tool when performing lung transplantation and it has the potential to replace CPB.
In this paper, the correlation of Pressure drop about the Newtonian and non-Newtonian fluid was investigated experimentally for vibrating intravascular lung assist device (VIVLAD) and we determined correlation equation to make a prediction about Pressure drop for designing VIVLAD. Design conditions to predict the pressure drop of the modules were studied through an experimental modeling before inserting the artificial lung assist device into as venous. Experiments were performed by distilled water, glycerol/water mixed solution(40% glycerol) of Newtonian fluids. and the bovine blood of non-Newtonian fluids. These fluids were flowed outside and parallel of hollow fiber membranes. Also we measured pressure drop according to the number of the fiber membranes which ware inserted into the inside diameter of shell of 3 cm, and developed the prediction equations by curve fitting method based on correlation between the experimental pressure drop and the frontal area or the packing density of device. The result showed that the Pressure drop and the friction factor of the water/glycerol mixed solution were similar to that of bovine blood. It was showed that the water/glycerol mixed solution (40% glycerol) could be used for measuring the pressure drop and the friction factor instead of the bovine blood. Also, we could estimate the prediction equation of pressure drop and friction factor as the function of Packing density at the number of hollow fibers. We obtained the reliance of the prediction equations because the pressure drop and the friction factor measured from the experiments were similar to that from the prediction equation. These results may be used to further usefulness for the design of VIVLAD.
Coronavirus disease (COVID-19) has threatened public health as a global pandemic. Chest CT and radiography are crucial in managing COVID-19 in addition to reverse transcription-polymerase chain reaction, which is the gold standard for COVID-19 diagnosis. This is a review of the current status of the use of chest CT and radiography in COVID-19 diagnosis and management and anㄷ introduction of early representative studies on the application of artificial intelligence to chest CT and radiography. The authors also share their experiences to provide insights into the future value of artificial intelligence.
Xing, Lumin;Liu, Wenjian;Liu, Xiaoliang;Li, Xin;Wang, Han
Advances in nano research
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v.12
no.2
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pp.185-195
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2022
Deep learning is another field of artificial intelligence (AI) utilized for computer aided diagnosis (CAD) and image processing in scientific research. Considering numerous mechanical repetitive tasks, reading image slices need time and improper with geographical limits, so the counting of image information is hard due to its strong subjectivity that raise the error ratio in misdiagnosis. Regarding the highest mortality rate of Lung cancer, there is a need for biopsy for determining its class for additional treatment. Deep learning has recently given strong tools in diagnose of lung cancer and making therapeutic regimen. However, identifying the pathological lung cancer's class by CT images in beginning phase because of the absence of powerful AI models and public training data set is difficult. Convolutional Neural Network (CNN) was proposed with its essential function in recognizing the pathological CT images. 472 patients subjected to staging FDG-PET/CT were selected in 2 months prior to surgery or biopsy. CNN was developed and showed the accuracy of 87%, 69%, and 69% in training, validation, and test sets, respectively, for T1-T2 and T3-T4 lung cancer classification. Subsequently, CNN (or deep learning) could improve the CT images' data set, indicating that the application of classifiers is adequate to accomplish better exactness in distinguishing pathological CT images that performs better than few deep learning models, such as ResNet-34, Alex Net, and Dense Net with or without Soft max weights.
In this paper, we proposed a three-dimensional visualization system for medical images in augmented reality based on deep learning. In the proposed system, the artificial neural network model performed fully automatic segmentation of the region of lung and pulmonary nodule from chest CT images. After applying the three-dimensional volume rendering method to the segmented images, it was visualized in augmented reality devices. As a result of the experiment, when nodules were present in the region of lung, it could be easily distinguished with the naked eye. Also, the location and shape of the lesions were intuitively confirmed. The evaluation was accomplished by comparing automated segmentation results of the test dataset to the manual segmented image. Through the evaluation of the segmentation model, we obtained the region of lung DSC (Dice Similarity Coefficient) of 98.77%, precision of 98.45%, recall of 99.10%. And the region of pulmonary nodule DSC of 91.88%, precision of 93.05%, recall of 90.94%. If this proposed system will be applied in medical fields such as medical practice and medical education, it is expected that it can contribute to custom organ modeling, lesion analysis, and surgical education and training of patients.
Transposition of the great arteries is one of the commonest forms of severe congenital heart disease and produces severe cyanosis threatening survival from the day of birth. Anatomical anomalies which the aorta arises from the infundibulum of the right ventricle and the pulmonary artery arises from the outflow tract of the left ventricle make the deranged circulation. Survival is possible only if additional anomalies are present which allow mixing of the pulmonary and systemic circulations. Preoperative diagnosis as TGA was taken on the 15 day old female via the preoperative examination and the right cordioangiography. As palliative treatment for cyanosis, Blalock-Hanlon operation was performed in this patient. The results were good as 54 mmHg changed from 27 mmHg of $PO_2$ in aorta, but sudden cardiac arrest was developed in postoperative 12 hours. In order to confirm the cause of death and the cardiac anomalies, autopsy was performed on the date of death. The diagnosis of the autopsy showed; [1] Transposition of the Great Arteries. [2] Patent Ductus Arteriosus. [3] Patent Foramen Ovale. [4] Ventricular Septal Defect, 2 Muscular Type. [5] Double Ureter, Right. [6] Artificial Atrial Septal Defect. [7] Total Collapse of the left lung and Intraparenchymal hemorrhage of right lung.
Traditionally, Cordyceps species have been used as a part of herbal medicine in Oriental countries, including Korea a for intemal health, vigorosity and to cure different diseases related to heart, lung etc. In the recent years, research on artificial fruiting of different Cordyceps species including C. militaris has been carried out in the world because of their medicinal value. Variationas well as instability occur during artificial fruiting. Instability observed in the in vitro fruiting of C. militaris is reported in the present study.
Pulmonary resection often leaves a pleural space problem that can cause prolonged air leaks. We describe a patient with lung cancer undergoing a right middle and lower lobectomy complicated by prolonged air leaks. He had a history of pulmonary tuberculosis and COPD. Artificial pneumoperitoneum was made by instillation of air via a small central vein catheter into the left lower quadrant on postoperative day(POD) 21. The air leak ceased on POD 23 and the chest tube was removed on POD 25.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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