The bacterium named Vibrio cholerae is known to be the microorganism causing the deadly disease called as cholera. The first successful isolation of the V. cholerae bacterium occurs as an important instance in the history of medicine on the whole. New, more virulent and drug-resistant strains of V. cholerae continue to emerge, and the frequency of large protracted outbreaks with high case fatality ratios has increased, reflecting the lack of early detection, prevention and access to timely health care. The primary symptoms of cholera are profuse diarrhea (Looseness of bowl movement) and vomiting of clear fluid. Cholera is only one of many types of diarrhoeal disease, but its global importance is underlined by its inclusion in the WHO Communicable Disease Surveillance and Response (CSR) list.A patient who is infected with bacteria V. cholerae (Cholera is caused by the bacterium V. cholera, this bacterium is Gram stain-negative), by eating contaminated food and water and by drink water after watermelon. In most cases cholera can be successfully treated with oral rehydration therapy which is highly effective.
With the development of computer -systems that can collect and analyze enormous volumes of data, the medical profession is establishing several non-invasive tools. This work attempts to develop a non-invasive technique for identifying respiratory sounds acquired by a stethoscope and voice recording software via machine learning techniques. This study suggests a trained and proven CNN-based approach for categorizing respiratory sounds. A visual representation of each audio sample is constructed, allowing resource identification for classification using methods like those used to effectively describe visuals. We used a technique called MelFrequency Cepstral Coefficients (MFCCs). Here, features are retrieved and categorized via VGG16 (transfer learning) and prediction is accomplished using 5-fold cross-validation. Employing various data splitting techniques, Respiratory Sound Database obtained cutting- edge results, including accuracy of 95%, precision of 88%, recall score of 86%, and F1 score of 81%. The ICBHI dataset is used to train and test the model.
Poczęcie dziecka w zaawansowanym wieku rozrodczym (>35 lat) w ostatnich dekadach stale wzrasta, szczególnie w krajach rozwiniętych. Bezpośredni wpływ na odsuwanie decyzji o urodzeniu dziecka mają czynniki społeczno-ekonomiczne, skuteczne środki antykoncepcyjne, oraz dostępność technologii wspomaganego rozrodu (ang. Assisted Reproduction Technologies, ART). Rozród wspomagany umożliwia sukces rozrodczy osobom diagnozowanym jako niepłodne lub o obniżonych możliwościach naturalnego zajścia w ciążę z uwagi na współistniejące patologie lub styl życia. Badania epidemiologiczne wskazują, że zarówno zaawansowany wiek rodzicielski jak i ART są związane z patologiami ciąży, życia okołoporodowego i poporodowego, takimi jak cukrzyca ciążowa, ryzyko stanu przedrzucawkowego, poronienia, oderwanie łożyska, poród przedwczesny, urodzenie martwego dziecka, zaburzenia neurorozwojowe i pogorszone wskaźniki ogólnego stanu zdrowia potomstwa [1–4]. W naszej pracy skupimy się na dostępnych informacjach dotyczących zmian metabolicznych zwiększających ryzyko rozwoju chorób sercowo-naczyniowych u potomstwa rodziców w zaawansowanym wieku oraz urodzonego przy pomocy ART. Na koniec odniesiemy się do źródeł powstawania obserwowanych zaburzeń na poziomie gamety i zarodka, dotyczących stresu tlenowego, modyfikacji epigenetycznych oraz uszkodzeń DNA, rozpatrując możliwe działania naprawcze.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.