Vertigo is the sensation of self-motion of the head or body when no self-motion is occurring or the sensation of distorted self-motion during an otherwise normal head movement. Representative peripheral vertigo disorders include benign paroxysmal positional vertigo, Ménière disease, and vestibular neuritis. Vestibular neuritis, also known as vestibular neuronitis, is the third most common peripheral vestibular disorder after benign paroxysmal positional vertigo and Ménière disease. The cause of vestibular neuritis remains unclear. However, a viral infection of the vestibular nerve or ischemia of the anterior vestibular artery is known to cause vestibular neuritis. In addition, recent studies on immune-mediated mechanisms as the cause of vestibular neuritis have been reported. The characteristic clinical features of vestibular neuritis are abrupt true-whirling vertigo lasting for more than 24 hours, and no presence of cochlear symptoms and other neurological symptoms and signs. To accurately diagnose vestibular neuritis, various diagnostic tests such as the head impulse test, bithermal caloric test, and vestibular-evoked myogenic potential test are conducted. Various treatments for vestibular neuritis have been reported, which are largely divided into symptomatic therapy, specific drug therapy, and vestibular rehabilitation therapy. Symptomatic therapies include generalized supportive care and administration of vestibular suppressants and antiemetics. Specific drug therapies include steroid therapy, antiviral therapy, and vasodilator therapy. Vestibular rehabilitation therapies include generalized vestibular and customized vestibular exercises.
Ten species of copepods, including nine new species, associated with compound ascidians are recorded from Korean waters. Nine new species can be characterized by their major diagnostic features, as follows: Botryllophilus pentamerus n. sp. by having a five-annulated abdomen; B. paucisetatus n. sp. by the presence of four and three setae on the exopods of right and left leg 1, respectively; Haplostoma quadridens n. sp. by the presence of four lobes on the labrum and one seta plus four spines on the exopods of legs 1-4; H. paucidens n. sp. by the presence of only two spines on the distal segment of the antenna; Enterocola horridus n. sp. by having five setae on the antenna, no seta on the caudal ramus, and two setae on leg 5; E. longicaudatus n. sp. by having long caudal rami which are more than three times as long as wide; Thoracodelphys bisetata n. sp. by the presence of only two setae on the basis of the maxillule; T. cerasta n. sp. by the presence of a large, horn-like process on the distal margin of the basis of leg 2; and Unimeria hirsuta n. sp. by having three setae on the terminal segment of the maxilla. Zygomolgus didemni (Gotto, 1956) previously known only from European waters is reported from Korean waters, with a redescription and illustrations.
Cervical cancer is the fourth most common malignancy in women worldwide. Although infection from human papillomavirus (HPV) has been the leading cause of cervical cancer, HPV-negative cervical cancer accounts for approximately 3-8% of all cases. Previous research studies on cervical cancer have focused on HPV-positive cervical cancer due to its prevalence, resulting in HPV-negative cervical cancer receiving considerably less attention. As a result, HPV-negative cervical cancer is poorly understood. Its etiology remains elusive mainly due to limitations in research methodology such as lack of defined markers and model systems. Moreover, false HPV negativity can arise from inaccurate diagnostic methods, which also hinders the progress of research on HPV-negative cervical cancer. Since HPV-negative cervical cancer is associated with worse clinical features, greater attention is required to understand HPV-negative carcinoma. In this review, we provide a summary of knowledge gaps and current limitations of HPV-negative cervical cancer research based on current clinical statistics. We also discuss future directions for understanding the pathogenesis of HPV-independent cervical cancer.
Kim, Sungryong;Hong, Sunghyun S.;Kim, Jeong-Ho;Na, Ki-Jeong
Journal of Veterinary Clinics
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v.39
no.2
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pp.70-74
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2022
A 14-year-old intact male captive leopard (Panthera pardus) first presented with a focal alopecic lesion on the dorsal aspect of the distal one-third of its tail. Although itraconazole was administered, the lesion progressed deeper and became ulcerated due to self-trauma. Due to the wild nature of the leopard, daily dressing of the wound and replacing the bandages without anesthesia became too dangerous, and amputation became necessary. A postoperative tissue sample was submitted for histopathological examination, and tramadol, amoxicillin/clavulanate, and gabapentin were administered. In the days following the amputation, the leopard's appetite significantly decreased, and the patient passed away 18 days later. Histopathological examination of the specimen revealed well-differentiated squamous cell carcinoma (SCC). In hindsight, had more cells been collected by a fine-needle aspirate (FNA) biopsy or had additional FNA biopsies been performed, SCC might have been diagnosed based on its cytological features rather than delayed histopathological findings. The current study highlights the critical reasons why clinicians may often misdiagnose SCC and the importance of being more aware of potential tumors in ulcerative lesions, which are often incorrectly treated as infectious skin diseases. This is also the first report of cutaneous SCC in a leopard.
Artificial intelligence (AI) has been studied in various fields of medical imaging. Currently, top-notch deep learning (DL) techniques have led to high diagnostic accuracy and fast computation. However, they are rarely used in real clinical practices because of a lack of reliability concerning their results. Most DL models can achieve high performance by extracting features from large volumes of data. However, increasing model complexity and nonlinearity turn such models into black boxes that are seldom accessible, interpretable, and transparent. As a result, scientific interest in the field of explainable artificial intelligence (XAI) is gradually emerging. This study aims to review diverse XAI approaches currently exploited in medical imaging. We identify the concepts of the methods, introduce studies applying them to imaging modalities such as computational tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and endoscopy, and lastly discuss limitations and challenges faced by XAI for future studies.
Gyu-Dong Jo ;Ju-Hee Kang ;Jo-Eun Kim ;Won-Jin Yi ;Min-Suk Heo ;Sam-Sun Lee ;Kyung-Hoe Huh
Imaging Science in Dentistry
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v.53
no.3
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pp.257-263
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2023
Fibrodysplasia ossificans progressiva is a rare hereditary disorder characterized by progressive heterotopic ossification in muscle and connective tissue, with few reported cases affecting the head and neck region. Although plain radiographic findings and computed tomography features have been well documented, limited reports exist on magnetic resonance findings. This report presents 2 cases of fibrodysplasia ossificans progressiva, one with limited mouth opening due to heterotopic ossification of the lateral pterygoid muscle and the other with restricted neck movement due to heterotopic ossification of the platysma muscle. Clinical findings of restricted mouth opening or limited neck movement, along with radiological findings of associated heterotopic ossification, should prompt consideration of fibrodysplasia ossificans progressiva in the differential diagnosis. Dentists should be particularly vigilant with patients diagnosed with fibrodysplasia ossificans progressiva to avoid exposure to diagnostic biopsy and invasive dental procedures.
Scanning acoustic microscopy (SAM) or Acoustic Micro Imaging (AMI) is a powerful, non-destructive technique that can detect hidden defects in elastic and biological samples as well as non-transparent hard materials. By monitoring the internal features of a sample in three-dimensional integration, this technique can efficiently find physical defects such as cracks, voids, and delamination with high sensitivity. In recent years, advanced techniques such as ultrasound impedance microscopy, ultrasound speed microscopy, and scanning acoustic gigahertz microscopy have been developed for applications in industries and in the medical field to provide additional information on the internal stress, viscoelastic, and anisotropic, or nonlinear properties. X-ray, magnetic resonance, and infrared techniques are the other competitive and widely used methods. However, they have their own advantages and limitations owing to their inherent properties such as different light sources and sensors. This paper provides an overview of the principle of SAM and presents a few results to demonstrate the applications of modern acoustic imaging technology. A variety of inspection modes, such as vertical, horizontal, and diagonal cross-sections have been presented by employing the focus pathway and image reconstruction algorithm. Images have been reconstructed from the reflected echoes resulting from the change in the acoustic impedance at the interface of the material layers or defects. The results described in this paper indicate that the novel acoustic technology can expand the scope of SAM as a versatile diagnostic tool requiring less time and having a high efficiency.
The data collected by the In-Situ Decommissioning (ISD) sensors are time-specific, age-specific, and developmental stage-specific. Research has been done on the stream data collected by ISD testbed in the recent few years to seek both frequent episodes and abnormal frequent episodes. Frequent episodes in the data stream have confirmed the daily cycle of the sensor responses and established sequences of different types of sensors, which was verified by the experimental setup of the ISD Sensor Network Test Bed. However, the discovery of abnormal frequent episodes remained a challenge because these abnormal frequent episodes are very small signals and may be buried in the background noise of voltage and current changes. In this work, we proposed Advanced Data Analytics (ADA) methods that are applied to the baseline data to identify frequent episodes and extended our approach by adding more features extracted from the baseline data to discover abnormal frequent episodes, which may lead to the early indicators of ISD system failures. In the study, we have evaluated our approach using the baseline data, and the performance evaluation results show that our approach is able to discover frequent episodes as well as abnormal frequent episodes conveniently.
Liang Dong ;Zeyu Chen;Runan Hua;Siyuan Hu ;Chuanhan Fan ;xingxin Xiao
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.3
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pp.827-838
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2023
Centrifugal pump is a key part of nuclear power plant systems, and its health status is critical to the safety and reliability of nuclear power plants. Therefore, fault diagnosis is required for centrifugal pump. Traditional fault diagnosis methods have difficulty extracting fault features from nonlinear and non-stationary signals, resulting in low diagnostic accuracy. In this paper, a new fault diagnosis method is proposed based on the improved particle swarm optimization (IPSO) algorithm-based variational modal decomposition (VMD) and relevance vector machine (RVM). Firstly, a simulation test bench for rotor faults is built, in which vibration displacement signals of the rotor are also collected by eddy current sensors. Then, the improved particle swarm algorithm is used to optimize the VMD to achieve adaptive decomposition of vibration displacement signals. Meanwhile, a screening criterion based on the minimum Kullback-Leibler (K-L) divergence value is established to extract the primary intrinsic modal function (IMF) component. Eventually, the factors are obtained from the primary IMF component to form a fault feature vector, and fault patterns are recognized using the RVM model. The results show that the extraction of the fault information and fault diagnosis classification have been improved, and the average accuracy could reach 97.87%.
Purpose: Dyssynergic defecation (DSD) is one of the important causes of chronic constipation in children. We aimed to analyze the clinical features, diagnostic test results, and treatments for DSD in children. Methods: Children diagnosed with DSD using fluoroscopic defecography were enrolled in this study. Clinical data, including the results of colon transit time (CTT) test and biofeedback (BF) therapy, were collected from medical records retrospectively. Results: Nineteen children were enrolled. The median age was 9 years (6-18 years), the median frequency of bowel movement was 1/7 days (1-10 days), the median duration of constipation was 7.0 years (2-18 years), the median age of onset of constipation was 2.5 years (1-11 years). In the CTT test, outlet obstruction type was noted in 10/18 (55.6%), slow transit type in 5/18 (27.8%), and normal transit in 1/18 (5.6%). The median CTT was 52 hours (40-142 hours). Initial medical therapy was performed with the polyethylene glycol 4000, and the response was good in 9/19 (47.4%), fair in 9/19 (47.4%), and poor in 1/19 (5.0%). BF was performed in 8/19, with good results in 6/8 (75.0%) children and failure in 2/8 (25.0%) children. After long-term medical therapy (11/19), 3/5 showed good response with medication alone, 6/8 showed good response with BF and medication combined. Conclusion: DSD should be considered as a cause of chronic constipation in children, especially in those with abnormal CTT test results. BF combined with medical therapy is effective even with age-limited cooperation.
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