: Электронное правительство :: Управление информационно- коммуникационных технологий и связи :: Структурные подразделения администрации :: Администрация :: Krd.ru

1. Глобальная сеть, в которую входят правительственные, академические, коммерческие, военные и корпоративные сети всего мира, в основе которой лежит использование протокола передачи данных IP (Inter-network Protocol).
2. Глобальная информационная система, части которой логически взаимосвязаны друг с другом посредством уникального адресного пространства, основанного на протоколе IP, и которая обеспечивает, публично или частным образом, коммуникационный сервис высокого уровня.
3. Множество взаимосвязанных компьютерных сетей, окутывающих земной шар. Интернет обеспечивает доступ к компьютерам, электронной почте, доскам объявлений, базам данных и дискуссионным группам, все из которых используют протокол IP.

Всемирная информационная компьютерная сеть Интернет представляет собой объединение множества региональных компьютерных сетей и компьютеров, обменивающихся друг с другом информацией по каналам общественных телекоммуникаций (телефонной, радио и спутниковой связи).

И. появился в конце 70-х — начале 80-х годов в результате постепенного объединения с помощью средств телекоммуникаций, компьютерной сети Министерства обороны США, сети Нацио­нального научного фонда правительства США, региональных и даже локальных вычислительных сетей. Согласно официальным данным, в период с 1989 по 1995 гг. сеть И. росла, ежегодно удваивая свои размеры. В настоящее время сеть перешла на коммерческую основу, однако формально ее контролирует общественная организация ISOC (Internet SOCiety). Входящие в И. компьютерные сети взаимодействуют с помощью протоколов IP, которые позволяют связывать между собой компьютеры различной архитектуры, производимые разными фирмами. Под словом И. обычно подразумевают физический уровень сети, т. е. аппаратное обеспечение, состоящее из компьютеров, кабелей и других устройств передачи данных. Работу в И. обеспечивают базовые программные средства. Они осуществляют поиск нужной информации в архивах, размещенных внутри И., перемещают файлы из компьютера в компьютер, обеспечивают вход в другие компьютеры, доступ к множеству серверов и баз данных. С помощью аппаратных и программных средств И. предоставляет пользователю различные информационные услуги, среди которых электронная почта, службы электронных объявлений, телеконференций и рекламы. С начала 90-х годов в И. существует сервис, называемый Всемирной паутиной (World Wide Web). Технология World Wide Web позволяет на основе гипертекста и гипермедиа создавать и хранить информацию в форме документов Web и просматривать все документы Web, хранящиеся в компьютерах глобальной сети, через систему связывающих их ссылок. Подключить компьютер к И. и стать пользователем электронной почты, Всемирной паутины и других услуг И. помогают поставщики сетевых услуг (провайдеры).

Врач объяснил, как расшифровать свои анализы на антитела к COVID-19

С ухудшением ситуации по коронавирусу все больше людей охватывает беспокойство. Одни начинают принимать различные средства — уже есть официальные данные, что продажи в аптеках выросли в разы. Другие проверяют наличие у себя признаков коронавируса. Многие сдают тесты, в том числе на антитела к COVID-19. И получив бланк с результатами исследования, начинают тревожиться еще больше.

С результатами подобных анализов корреспондент «Российской газеты» обратилась к сертифицированному специалисту по физической реабилитации, члену Европейской ассоциации амбулаторной реабилитации Леониду Дьякову.

Антитела: иммунный ответ

Врач-реабилитолог Леонид Дьяков советует больше гулять на свежем воздухе и радоваться жизни. Фото: Из семейного архива Леонида Дьякова.

Леонид Леонидович, в лаборатории люди получают результаты исследования, естественно, безо всяких комментариев. Их отправляют к врачам. Но к ним сейчас пробиться нелегко, да и не каждый рискует сидеть в очередях. В итоге человек мучительно вглядывается в непонятные обозначения, думает, плохо это или хорошо. Расскажите, что значит: «Антитела обнаружены».

Леонид Дьяков: После попадания вируса в организм иммунная система человека начинает вырабатывать специфические к данному вирусу антитела — иммуноглобулины (Ig).

Тест на антитела может показать, сталкивался ли человек с коронавирусом, даже если симптомов COVID-19 у него не было. Если антитела обнаружены, значит, организм среагировал на встреченный вирус. Они могут сохраняться, даже если самого вируса в организме уже нет. Этот тест говорит только о том, что произошел некий иммунный ответ.

Таким образом, выявление антител в крови является информативным свидетельством текущего или прошлого инфекционного процесса и помогает выявить стадию развития инфекции.

В заключении мы видим два вида антител — IgM и IgG. Что это?

Леонид Дьяков: Иммоглобулин М — это молодые, свежие антитела, которые начинает вырабатывать иммунная система в ответ на инфекцию SARS-CoV-2.

Обнаружение IgM указывает на недавнее инфицирование SARS-CoV-2. Они появляются непосредственно после контакта с носителем вируса, на третий-четвертый день. Через семь-десять дней они уже точно присутствуют в крови.

То есть наличие иммуноглобулина М — это показатель того, что вы болеете прямо сейчас. С клиническими проявлениями или без них. Это свежие антитела.

Потом они «стареют»?

Леонид Дьяков: Общий период вероятного выявления антител класса M не превышает двух месяцев. В течение этого времени IgM антитела постепенно полностью сменяются на IgG. Последние начинают формироваться в среднем на 21-й день.

Если еще есть IgM, и уже появились иммуноглобулины класса G, то это означает позднюю инфекцию. Просто IgM еще не сошли на нет.

Два антитела — пошел на поправку

Получается, наличие IgM не обязательно говорит об активной инфекции?

Леонид Дьяков: Да. Эти антитела могут выявляться и на стадии выздоровления.

Причем, уровень антител и динамика антительного ответа могут индивидуально варьироваться. IgM сильнее — они атакуют вирус, не дают ему развиваться и «отравлять» организм. IgG уже слабее. Они тоже борются с вирусом, но в меньшей степени.

Когда в крови выявляются только IgG, это говорит о том, что пациент выздоровел, и у него сформировался иммунитет к SARS-CoV-2. Если уровень IgG достаточно высок, то можно стать донором иммунокомпетентной плазмы. Например, IgG больше 40, а IgM больше 1,5, либо IgG больше 80, а IgM равно нулю.

То есть, если в крови выявлены обе группы антител, это означает, что человек уже выздоравливает?

Леонид Дьяков: Совершенно верно. Еще раз повторю: иммуноглобулины М говорят о том, что человек в данный момент болеет коронавирусом. Это не обязательно тяжелые формы, состояние может быть и бессимптомным. А иммуноглобулины G говорят о том, перенес ли он коронавирусную инфекцию в прошлом.

Далее, в графе «Дополнительная информация», вообще непонятная шифровка. А чем непонятнее, тем ведь страшнее. К примеру, вот передо мной результаты, переданные одним пациентом: «ОПсыв 0,0338; КП 1,45». Что кроется за этим?

Леонид Дьяков: А далее есть еще графа «Референтные значения», и там написано «не обнаружено». Это означает, что количественные характеристики выявленных антител ничтожно малы — они даже не достигают референтных значений, которые могут быть, к примеру, 17 единиц. А тут — 0,03…

От чего зависит количество антител в организме?

Леонид Дьяков: От количества проникшего вируса. Одно дело находиться в комнате или в палате с активно болеющим коронавирусом человеком, другое — проехать в автобусе, где кто-то чихнул. Доза полученного вируса влияет на тяжесть заболевания.

Лучше не болеть

Заразен ли человек, чей анализ мы расшифровываем?

Леонид Дьяков: По данному тесту нельзя определить, заразен ли еще человек. В принципе, с такими показателями, которые вы предоставили, пациент не заразен.

Но чтобы достоверно знать это, следует все же сдать еще мазок. Именно он покажет, выделяется ли вирус во внешнюю среду. Если он будет отрицательный, то человек стопроцентно не заразен. Без этой уверенности я бы рекомендовал соблюдение мер социальной дистанции и индивидуальной защиты даже в случае обнаружения только антител класса IgG.

А вы верите в то, что все должны переболеть, и тогда с эпидемией будет покончено?

Леонид Дьяков: В этом, конечно, есть логика. Но проблема в том, что вирус дает достаточно серьезные осложнения. И не все болеют в легкой или бессимптомной форме.

Люди, узнавшие что у них обнаружены антитела, начинают думать, когда же, где подхватили заразу. Вспоминают, когда болели. Может ли данный тест показывать антитела не только на COVID-19, но и на перенесенные другие ОРЗ или ОРВИ?

Леонид Дьяков: Исключено. Это специфичный тест именно на антитела к коронавирусной инфекции.

Человек припомнил, что сильно болел в феврале, ему было очень плохо. Мог тогда быть коронавирус?

Леонид Дьяков: Иммуноглобулин G с тех пор не сохранился бы.

То есть, носители антител могут, в принципе, радоваться, что переболели коронавирусом, практически не заметив этого?

Леонид Дьяков: Те, кто переболел легко или бессимптомно, вырабатывают низкий уровень иммуноглобулина G и могут заболеть повторно.

Чем тяжелее протекает заболевание, тем больше антител произведет иммунная система, и тем дольше они проживут в крови после болезни.

Поэтому если болезнь протекала в легкой форме, то, возможно, и защита также ослабнет довольно быстро. IgG-антитела исчезают через три-четыре месяца — как только организм побеждает инфекцию, он прекращает их синтез.

Однако есть информация, что сохраняются так называемые клетки памяти. Организм запоминает, как вырабатывать эти антитела, при каких условиях и в каком количестве. И в случае повторного контакта с вирусом организм начинает синтезировать IgG-антитела значительно быстрее, не за 21 день, а за три. И они способны «смягчать» течение заболевания, препятствовать развитию тяжелых осложнений.

Дышите глубже

Получается, что в принципе сдавать тест на антитела и не совсем нужно. Какая разница, болел человек или нет, если этого особо и не заметил, а никаких таких преимуществ наличие антител не дает. Все так же нужно предохраняться от заражения…

Леонид Дьяков: Мое личное мнение, если человек чувствует себя хорошо, особой надобности в тестировании нет. Ведь с тем же успехом можно поискать у себя вирус герпеса и другие.

В любой лаборатории есть прейскурант сотни названий анализов на наличие вирусов, которые можно поискать у себя и, более того — найти. И полжизни лечиться. Действительно, максимум, что он узнает — болел коронавирусом или нет, а если болел, то, как давно. И, конечно, если тест окажется положительным, это не означает, что ему теперь можно пренебрегать мерами своей безопасности.

Однако тестирование поможет решить проблему в более глобальном масштабе, выработать стратегию борьбы с коронавирусом, поскольку по количеству иммунных людей можно спрогнозировать, когда случится спад эпидемии.

Что делать тем, у кого обнаружены антитела класса IgM?

Леонид Дьяков: Если нет явных признаков заболевания, нужно побольше двигаться, гулять на свежем воздухе, дышать полной грудью, чтобы работали легкие, а кислород циркулировал в крови.

Проветривать помещения, увлажнять воздух. Сейчас, конечно, нужно включать в рацион витамины, особенно С и Д, микроэлементы — селен, цинк. И радоваться жизни.

Все материалы сюжета «COVID-19. Мы справимся!» читайте здесь.

СЗВ-М — расшифровка аббревиатуры: blogkadrovika — LiveJournal

СЗВ-М — расшифровка аббревиатуры не так проста, как кажется. Что обозначает название персонифицированного отчета «СЗВ-М»? Разберемся, какой смысл в обозначение вкладывал Пенсионный фонд.

Что такое аббревиатура

Этот термин произошел от латинского «brevis» — «краткий» и обозначает слово, образованное сокращением словосочетания до начальных букв или звуков.

Если набор букв прямо не идентифицирует исходное словосочетание, речь идет об условном обозначении — коде, для которого допускается применение цифр. Такая последовательность знаков фиксирует особенности объекта, к которому относится, и используется, например, при маркировке и штрих-кодировании.

СЗВ-М может оказаться как аббревиатурой, так и условным обозначением.

СЗВ-М как аббревиатура

На просторах сети Интернет пользователи активно пытаются расшифровать СЗВ-М по буквам. Фантазия людей безгранична, но самым логичным кажется вариант «Сведения о Застрахованных Входящие (в ПФ РФ)», представляемые ежеМесячно.

Действительно, форма СЗВ-М и называется «Сведения о застрахованных лицах». Но рассмотрим и другую точку зрения.

СЗВ-М как условное обозначение

Бланк данного отчета введен [cplink params=»req=doc&base=LAW&n=194369&dst=1000000001&date=16.03.2020″]Постановлением Правления ПФ РФ от 01.02.2016 № 83п[/cplink]. Другие формы персонифицированного учета утверждены [cplink params=»req=doc&base=LAW&n=331454&dst=1000000001&date=16.03.2020″]Постановлением Правления ПФ РФ от 11.01.2017 № 2п[/cplink], которым предусмотрена и инструкция по их заполнению.

В п. 1 инструкции приводится перечень отчетов и их условных обозначений, например:

Как видим, наименования форм ПФР составлены не по принципу аббревиации. Аналогичный вывод стоит применить и к отчету СЗВ-М.

О сроках сдачи СЗВ-М в 2020 году читайте здесь.

Подводим итоги

• Формы персонифицированного учета имеют условные обозначения.


• Сочетание букв «СЗВ-М» аббревиатурой не является и расшифровке не поддается.

Расшифровка результатов теста на антитела к коронавирусу

Оглавление

Что такое антитела к коронавирусу?

Методы определения антител к коронавирусу

Что выбрать – качественный или полуколичественный анализ?

Показания к проведению исследования

Как проводится тест

Расшифровка результатов теста на антитела к коронавирусу

Ig G – расшифровка анализа на антитела к коронавирусу

BAU/мл – новая расшифровка анализа на антитела к коронавирусу

Что такое антитела к коронавирусу?

Антитела (другое название – иммуноглобулины) – это специальные белки, которые вырабатываются и (или) продуцируются плазматическими клетками.

Что делают иммуноглобулины?

Иммуноглобулины образуются в ответ на попадание в организм чужеродных бактерий или вирусов. Они взаимодействуют с антигеном (специфическим участком вредителя) и обезвреживают его.

Таким образом наш иммунитет стоит на страже нашего здоровья.

Какие классы иммуноглобулинов существует?

Выделяют 5 классов иммуноглобулинов, некоторые из которых содержат подклассы.

IgA – секретируются на поверхности эпителия и присутствуют в слюне, слезе, на поверхности слизистых.

IgM – обнаруживается при первичном попадании антигена. Указывает на острый инфекционный процесс у человека.

IgG – основной класс иммуноглобулинов, защищающий от вирусов, бактерий, токсинов.

IgD – обнаруживают на поверхности развивающихся B-лимфоцитов. Функция не установлена.

IgE – секретируются при аллергической реакции немедленного типа.

Методы определения антител к коронавирусу

Существуют два метода определения иммуноглобулинов к коронавирусу в организме человека – ИФА и ИХА.

Иммуннохроматографический анализ – это качественный метод определения иммуноглобулинов классов М и G.

Качественный метод – это метод, позволяющий только определить наличие антител в организме. Иными словами, ответить на вопрос – есть они или нет.

Иммуноферментный анализ – это количественный метод определения иммуноглобулинов.

Количественный метол – не просто говорит о наличии антител, но и показывает их количество в единице объема крови.

Для анализов проводят забор венозной крови, следовательно, подготовка к процедуре стандартная:

1. Проводить исследование на пустой желудок (не есть за 8 часов до процедуры).

2. Воздержаться от питья воды за час до забора крови.

3. Для курильщиков – не курить за 2 часа до процедуры.

Что выбрать – качественный или полуколичественный анализ?

Для чего проводится качественный и количественный анализ?

Качественный анализ позволяет ответ на 2 вопроса:

1. Болел или нет?

2. Как давно болел?

Полуколичественный тест позволяет ответить на эти вопросы, а также определить количество иммуноглобулинов в организме.

Для чего определять количество иммуноглобулинов?

Определение количества антител позволяет определить, сформирован ли долговременный иммунитет. Именно он защищает на организм от повторного заболевания коронавирусом.

Показания к проведению исследования

Показаниями к проведению анализа является:

1. Наличие симптомов общего недомогания. В этом случае тестирование проводится для подтверждения диагноза.

2. При контакте с носителем или больным коронавирусной инфекцией.

3. По желанию – для лабораторной оценке иммунного статуса.

Как проводится тест

1. Необходимо прийти в клинику по предварительной записи.

2. Процедура проводится путем забора крови.

3. Результаты изготавливаются в течение 1-2 дней.

Расшифровка результатов теста на антитела к коронавирусу 

Как расшифровать качественный тест на антитела к коронавирусу

Есть/Нет	Ig G (Есть)	Ig G (Нет)
Ig M (Есть)	1 вариант	2 вариант
	С момента заражения прошло 5-10 недель. В крови еще присутствуют IgM, но уже образуются IgG	Острая фаза заболевания. С момента заражения прошло 1-3 недели
Ig M (Нет)	3 вариант	4 вариант
	С момента болезни прошло несколько месяцев. Вы могли перенести заболевание в бессимптомной форме	Вы не сталкивались с вирусов или с момента заражения прошло не более 7-ми дней

Антитела к коронавирусу – таблица с расшифровкой результатов

Во 2-м и 4-м варианте (при наличии подозрительных симптомов) рекомендуется сдать ПЦР тест на коронавирус для выявления вредителя.

Полное отсутствие иммуноглобулинов может также означать, что:

1)     Не были соблюдены условия подготовки и результат искажен

2)     Симптомы гриппа или ОРВИ были похожи на симптомы коронавируса,

3)     Пациент перенес заболевание в легкой форме, и антитела не выработались.

4)     Пациент перенес заболевание в тяжелой форме, и антитела быстро исчезли. 

Ig G – расшифровка анализа на антитела к коронавирусу

Для определения иммуноглобулинов класса G в крови используют качественный и количественный метод определения антител. Ниже представлена таблица с расшифровкой иммуноферментного анализа на коронавирус (показатель igG при коронавирусе).

Индекс антител к коронавирусу – расшифровка титров

Результат	Индекс	Значение
Отрицательный	Меньше 0,8	Пациент либо не сталкивался с заболеванием, либо проходил процедуру в острой фазе.
Пограничный	0,8-1,1	Нужно сделать повторный тест через 14 дней. Возможно, тест был сделан в начале заболевания или в процессе выздоровления.
Положительный	Больше 1,1	Данный уровень антител к коронавирусу у взрослых является нормой. Человек переболел коронавирусной инфекцией несколько месяцев назад, и гуморальный иммунитет успел сформироваться.

   Антитела класса G к коронавирусу – расшифровка результатов

1 800 титр антител к коронавирусу (положительный результат) является нормой. При этом иммуноглобулины класса A и M в крови должны отсутствовать. Их наличие свидетельствует о стадии выздоровления. 

BAU/мл – новая расшифровка анализа на антитела к коронавирусу

Всемирная Организация Здравоохранения утвердила новый международный стандарт для определения иммуноглобулинов к коронавирусу, с единицей измерения BAU (переводится как «коэффициент связывающих антител»).

Расшифровка количественного анализа на антитела к коронавирусу

Лабораторная диагностика уровня защиты иммунитета от коронавируса проводится при исследовании иммуноглобулинов к S-белку вируса. Для облегчения интерпретация результатов исследования было предложено использовать универсальную систему измерения.

Таблица пересчета результатов анализов на антитела от разных производителей в BAU/мл

Производитель	Коэффициент пересчета в BAU/мл
Abbott ARCHITECT	0,142
Roche	1

Расшифровка количественного анализа на антитела к коронавирусу

BAU/мл	Результат	Значение
0-10	Отрицательный	Антител нет, требуется вакцинация
11-79	Отрицательный	Антител мало, принятие решения о вакцинации
80-149,9	Пограничный	Среднее количество антител
150 и более	Положительный	Вакцинация не требуется
500 и более	Положительный	Вакцинация не требуется

   BAU/мл – расшифровка анализа на антитела к коронавирусу

 Сделать тест на коронавирус вы можете в клинике МЕДЕЛ. Для записи позвоните по номеру 8 (843) 207-18-00.

расшифровка теста IgG и IgM

https://ria.ru/20210730/antitela-1743500762.html

Антитела к COVID-19: что это, расшифровка теста, нужна ли прививка

Антитела к коронавирусу: расшифровка теста IgG и IgM

Антитела к COVID-19: что это, расшифровка теста, нужна ли прививка

Антитела к коронавирусу — это вырабатываемые организмом белки, которые нейтрализуют инфекцию. О том, как определяют их уровень с помощью анализа, каково… РИА Новости, 30.07.2021

2021-07-30T10:31

2021-07-30T10:31

2021-07-30T10:31

здоровье — общество

вакцины

россия

коронавирус covid-19

коронавирус в россии

вакцинация россиян от covid-19

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e4/08/0d/1575733471_0:0:3072:1728_1920x0_80_0_0_a5b88760979d4f1312f3d46a79b966c3.jpg

МОСКВА, 30 июл — РИА Новости. Антитела к коронавирусу — это вырабатываемые организмом белки, которые нейтрализуют инфекцию. О том, как определяют их уровень с помощью анализа, каково значение разных видов антител, какие показатели говорят о наличие иммунного ответа, как расшифровывать результаты теста — в материале РИА Новости.Что такое антитела к коронавирусуАнтитела (иммуноглобулины) к коронавирусу — это особые белки, которые вырабатываются в организме иммунной системой для обезвреживания возбудителя инфекции. Они возникают для нейтрализации не только SARS-CoV-2, но и других вирусов, а также бактерий, грибов, многоклеточных паразитов. Иммуноглобулины позволяют распознать коронавирус, вовремя его обезвредить и “запомнить” информацию о нем на случай новой встречи.Антитела относятся к гуморальному иммунитету, но также есть и Т-клеточный иммунитет. Он представлен лимфоцитами, которые уничтожают инфицированные клетки.Как образуются антителаПо словам кандидата медицинских наук, клинического фармаколога Андрея Кондрахина, антитела образуются в организме в ответ на проникновение в него антигенов — любых чужеродных веществ, которые рассматриваются как потенциально опасные. В результате каждый иммуноглобулин распознает антиген, связывается с ним на поверхности патогенов, в том числе вирусов, и нейтрализует его. Антигены, которые вызывают иммунный ответ, по-другому называются иммуногенами.От чего зависит количество антителМногие специалисты отмечают, что уровень антител в организме человека зависит от того, сколько вируса в него попало и в какой степени тяжести пациент перенес инфекцию. Однако согласно одному из последних научных исследований, которое провели британские и итальянские ученые, у инфицированных коронавирусом в течение девяти месяцев сохранялся высокий уровень антител, независимо от того, перенесли они болезнь в тяжелой, легкой или бессимптомной форме. Для получения таких результатов специалисты проверили на заражение вирусом SARS-CoV-2 и антитела к нему 86 процентов жителей итальянского городка Во, население которого составляет около трех тысяч человек. При этом отмечается, что данные могут различаться в зависимости от типа теста.Два вида антител IgM и IgGКогда в организм только попала инфекция, в первые семь дней заболевания начинают синтезироваться иммуноглобулины М (IgM). Именно они первыми отражают коронавирусную инфекцию и считаются маркерами острой фазы болезни, но могут выявляться также на стадии выздоровления. Обычно они пропадают спустя 1-3 месяца после заражения. Через 5-6 недель после того, как в организм попал возбудитель коронавируса, синтезируются иммуноглобулины IgG. Они формируются медленно, но способны сохранять информацию о COVID-19 и оставаться в теле более полугода. Именно их количество показывает, что человек переболел коронавирусом и у него выработался стойкий иммунный ответ на возбудитель.Кроме этого, есть и другие виды антител:Какой тест на антитела лучшеТесты на антитела бывают нескольких типов. В отличие от анализа ПЦР, который показывает, заражен человек или нет, тесты на антитела позволяют узнать стадию развития коронавируса, количество иммуноглобулинов или то, что человек уже перенес заболевание. Например:Кроме этого, тесты бывают качественными и количественными. Первые показывают, есть антитела в организме или нет, а вторые позволяют узнать их концентрацию в крови. Во время болезни лучше сдавать тест на антитела IgM, чтобы понять, на какой стадии болезни находится пациент.Когда показано исследованиеДля чего сдают тесты на антителаТесты на антитела сдают как во время болезни, так и после нее, а также, если человек хочет узнать, переболел ли он коронавирусом в легкой форме. Такой анализ помогает определить степень развития болезни, узнать, какой иммунный ответ обеспечивает организм спустя некоторые время после выздоровления от коронавируса, анализировать заболеваемость в популяции, когда недуг не смогли выявить.Кто назначает исследование?Во время болезни исследование на уровень антител может назначать лечащий врач, чтобы лучше понимать как протекает болезнь. Также человек может самостоятельно сдать анализ в государственной или частной клинике.Расшифровка результатовПри качественном анализе в результате теста указано, обнаружены антитела или нет. В количественном — сколько их образовалось. Как правило, интерпретация единиц измерения есть в справке.Метод исследованияДля теста на антитела используется метод ИФА — иммуноферментный и иммунохемилюминесцентный анализ. В его основе лежит специфическая реакция антиген-антитело.Единицы измеренияВ различных тест-системах на антитела используются разные единицы измерения. Например, Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) утвердила единицу измерения BAU /мл, поэтому, если в результате анализа показатель < 10,0 BAU /мл, то он отрицательный, антител нет. Если же показатель ≥ 150,0 BAU /мл, то у человека выработался достаточный защитный барьер. Также могут использоваться единицы AU/ml, ЕД/мл, ОЕ/мл. Обычно в анализе указывается, как их интерпретировать.Если единицы измерения — ОЕ/мл, то 0,0 — 12,0 ОЕ/мл говорит об отсутствии или низком уровне антител, 12,0 — 15,0 ОЕ/мл — результат сомнительный, нужно повторно сдать кровь, ≥ 15,0 ОЕ/мл — иммунитет сформировался.Что может влиять на результат?Существует факторы, которые могут искажать результаты тестирования на уровень антител, из-за чего, возможно, придется пересдавать анализ.Как сдавать и как подготовитьсяОсобой подготовки для сдачи анализа не требуется. Для обнаружения антител сдается кровь из вены, обычно утром натощак или днем через 3 часа после последнего приема пищи. За несколько дней до процедуры лучше отказаться от жирной пищи, за сутки — не употреблять алкоголь, при этом можно пить чистую воду без газа, исключая кофе и чай. Если человек принимает рецептурные лекарственные препараты, то об этом можно сказать врачу, потому что некоторые из них могут влиять на результаты анализа. Перед забором крови желательно хорошо выспаться и не нервничать.Нужно ли вакцинироваться от COVID-19, если есть антителаВсемирная организация здравоохранения рекомендует привиться от коронавируса всем, даже тем людям, у которых есть антитела. Об этом же говорил министр здравоохранения России Михаил Мурашко:Прививку следует делать через полгода после выздоровления.Каким тестом можно проверить антитела после вакцинации от коронавируса?Анализ на определение количества антител следует сдавать не ранее чем через 42 дня после первой прививки, но лучше это сделать спустя 2-3 месяца. Тест должен быть на антитела типа IgG к S-белку. При этом анализ на наличие иммуноглобулинов к N-белку коронавируса не подходят для проверки иммунного ответа.Нужны ли повторные исследования?В некоторых случаях анализ на антитела сдают несколько раз.“Например, человек заболел, и у него только начала подниматься температура, — пояснил Андрей Кондрахин. — Для того, чтобы понять, есть ли у него коронавирус, следует пройти тест на иммуноглобулины. Бывает такое, что первое исследование ничего не показывает, но человеку становится все хуже и хуже. Так происходит, потому что в организме нет достаточного количества вируса, чтобы сформировались антитела. Через какое-то время может потребоваться повторный анализ, чтобы посмотреть, растут ли иммуноглобулины острой стадии или нет, затем можно делать тест на определение уровня антител IgG, показывающих степень иммунного ответа”.О коронавирусной инфекцииНовая коронавирусная инфекция, вспышка которой пришлась на 2020 год и продолжается до сих пор, — это вирусное заболевание, поражающее дыхательную систему. Передается он контактным или воздушно-капельным путем, как и другие респираторные заболевания. Среди основных симптомов болезни: высокая температура, затрудненное дыхание, заложенность носа, сухой кашель, ломота в теле и т.д. На сегодняшний день существует более 15 зарегистрированных или одобренных вакцин против коронавируса. Среди них отечественные “Спутник V”, “ЭпиВакКорона”, “КовиВак”, “Спутник Лайт”, а также Pfizer/BioNTech, Moderna, AstraZeneca и т.д. За все время пандемии COVID-19 заразились 194 млн человек, из которых 4,16 млн скончались. В России зарегистрировано 6,09 млн случаев заболевания, при этом умерло 153 тыс. человек. Чтобы обезопаситься от инфекции, следует вакцинироваться и соблюдать меры индивидуальной защиты.

https://ria.ru/20210729/vaktsinatsiya-1743410041.html

https://ria.ru/20210719/antitela-1741863337.html

https://ria.ru/20210723/oslozhneniya-1742603997.html

https://radiosputnik.ria.ru/20210729/ptsr-1743298758.html

https://ria.ru/20210727/immunitet-1743096767.html

https://ria.ru/20210713/kovid-1741119507.html

https://ria.ru/20210728/postkovid-1743231256.html

https://ria.ru/20210729/revaktsinatsiya-1743360552.html

https://ria.ru/20210727/vaktsinatsiya-1743133264.html

россия

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2021

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e4/08/0d/1575733471_0:0:2731:2048_1920x0_80_0_0_d438523fe6880236e2e6bc0cb62ebc17.jpg

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

здоровье — общество, вакцины, россия, коронавирус covid-19, коронавирус в россии, вакцинация россиян от covid-19

МОСКВА, 30 июл — РИА Новости. Антитела к коронавирусу — это вырабатываемые организмом белки, которые нейтрализуют инфекцию. О том, как определяют их уровень с помощью анализа, каково значение разных видов антител, какие показатели говорят о наличие иммунного ответа, как расшифровывать результаты теста — в материале РИА Новости.

Что такое антитела к коронавирусу

Антитела (иммуноглобулины) к коронавирусу — это особые белки, которые вырабатываются в организме иммунной системой для обезвреживания возбудителя инфекции. Они возникают для нейтрализации не только SARS-CoV-2, но и других вирусов, а также бактерий, грибов, многоклеточных паразитов. Иммуноглобулины позволяют распознать коронавирус, вовремя его обезвредить и “запомнить” информацию о нем на случай новой встречи.29 июля, 11:52Распространение коронавирусаИнфекционист оценил организацию вакцинации в РоссииАнтитела относятся к гуморальному иммунитету, но также есть и Т-клеточный иммунитет. Он представлен лимфоцитами, которые уничтожают инфицированные клетки.

Как образуются антитела

По словам кандидата медицинских наук, клинического фармаколога Андрея Кондрахина, антитела образуются в организме в ответ на проникновение в него антигенов — любых чужеродных веществ, которые рассматриваются как потенциально опасные. В результате каждый иммуноглобулин распознает антиген, связывается с ним на поверхности патогенов, в том числе вирусов, и нейтрализует его. Антигены, которые вызывают иммунный ответ, по-другому называются иммуногенами.

19 июля, 14:27НаукаУченые выяснили, от чего зависит уровень антител у переболевших COVID-19

От чего зависит количество антител

Многие специалисты отмечают, что уровень антител в организме человека зависит от того, сколько вируса в него попало и в какой степени тяжести пациент перенес инфекцию. Однако согласно одному из последних научных исследований, которое провели британские и итальянские ученые, у инфицированных коронавирусом в течение девяти месяцев сохранялся высокий уровень антител, независимо от того, перенесли они болезнь в тяжелой, легкой или бессимптомной форме. Для получения таких результатов специалисты проверили на заражение вирусом SARS-CoV-2 и антитела к нему 86 процентов жителей итальянского городка Во, население которого составляет около трех тысяч человек. При этом отмечается, что данные могут различаться в зависимости от типа теста.

23 июля, 18:51

Последствия коронавируса: какие бывают осложнения и чем они опасны

Два вида антител IgM и IgG

Когда в организм только попала инфекция, в первые семь дней заболевания начинают синтезироваться иммуноглобулины М (IgM). Именно они первыми отражают коронавирусную инфекцию и считаются маркерами острой фазы болезни, но могут выявляться также на стадии выздоровления. Обычно они пропадают спустя 1-3 месяца после заражения. Через 5-6 недель после того, как в организм попал возбудитель коронавируса, синтезируются иммуноглобулины IgG. Они формируются медленно, но способны сохранять информацию о COVID-19 и оставаться в теле более полугода. Именно их количество показывает, что человек переболел коронавирусом и у него выработался стойкий иммунный ответ на возбудитель.

Кроме этого, есть и другие виды антител:

• —

  IgA — препятствуют проникновению вируса в организм через слизистые;

• —

  IgE — уничтожают паразитов;

• —

  IgD — пока плохо изучены учеными, их предназначение точно не известно.

Какой тест на антитела лучше

Тесты на антитела бывают нескольких типов. В отличие от анализа ПЦР, который показывает, заражен человек или нет, тесты на антитела позволяют узнать стадию развития коронавируса, количество иммуноглобулинов или то, что человек уже перенес заболевание. Например:

1. 1

   Тест на антитела IgM показывает реакцию организма на инфекцию и количество антител, которые сформировались через 7-14 дней после заражения коронавирусом. Если их много, это свидетельствует об острой стадии заболевания.

2. 2

   Тест на антитела IgG показывает уровень иммунного ответа. Такие иммуноглобулины синтезируются, когда человек переболел, причем они вырабатываются, даже если у человека была бессимптомная форма.

Кроме этого, тесты бывают качественными и количественными. Первые показывают, есть антитела в организме или нет, а вторые позволяют узнать их концентрацию в крови. Во время болезни лучше сдавать тест на антитела IgM, чтобы понять, на какой стадии болезни находится пациент.

29 июля, 04:00Сказано в эфиреНасколько точны ПЦР-тесты на коронавирус?

Когда показано исследование

Для чего сдают тесты на антитела

Тесты на антитела сдают как во время болезни, так и после нее, а также, если человек хочет узнать, переболел ли он коронавирусом в легкой форме. Такой анализ помогает определить степень развития болезни, узнать, какой иммунный ответ обеспечивает организм спустя некоторые время после выздоровления от коронавируса, анализировать заболеваемость в популяции, когда недуг не смогли выявить.

Кто назначает исследование?

Во время болезни исследование на уровень антител может назначать лечащий врач, чтобы лучше понимать как протекает болезнь. Также человек может самостоятельно сдать анализ в государственной или частной клинике.

Расшифровка результатов

При качественном анализе в результате теста указано, обнаружены антитела или нет. В количественном — сколько их образовалось. Как правило, интерпретация единиц измерения есть в справке.

27 июля, 13:52НаукаУченые оценили роль клеточного иммунитета в борьбе с COVID-19

Метод исследования

Для теста на антитела используется метод ИФА — иммуноферментный и иммунохемилюминесцентный анализ. В его основе лежит специфическая реакция антиген-антитело.

“В результате взаимодействия антитела и антигена происходит иммунно-флуоресцентная реакция, при которой антитела как бы светятся, что позволяет определить их количество, — рассказал РИА Новости Андрей Кондрахин. — ИФА — самый четкий, самый лучший, чувствительный тест для определения уровня иммуноглобулинов.”

Единицы измерения

В различных тест-системах на антитела используются разные единицы измерения. Например, Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) утвердила единицу измерения BAU /мл, поэтому, если в результате анализа показатель < 10,0 BAU /мл, то он отрицательный, антител нет. Если же показатель ≥ 150,0 BAU /мл, то у человека выработался достаточный защитный барьер. Также могут использоваться единицы AU/ml, ЕД/мл, ОЕ/мл. Обычно в анализе указывается, как их интерпретировать.

Если единицы измерения — ОЕ/мл, то 0,0 — 12,0 ОЕ/мл говорит об отсутствии или низком уровне антител, 12,0 — 15,0 ОЕ/мл — результат сомнительный, нужно повторно сдать кровь, ≥ 15,0 ОЕ/мл — иммунитет сформировался.

13 июля, 16:51НаукаУченые оценили риск бессимптомной передачи COVID-19

Что может влиять на результат?

Существует факторы, которые могут искажать результаты тестирования на уровень антител, из-за чего, возможно, придется пересдавать анализ.

“На результат анализа может повлиять неправильный сбор крови, если кровь свернулась либо неточно поставлен диагноз, — объяснил эксперт. — Например, если у человека коронавирус, а анализ он сдает на грипп. Другие факторы: сильная свертываемость крови, гемолиз — разрушение эритроцитов крови с выделением в плазму белка гемоглобина. Это — временные ограничения, они не говорят, что исследование провести нельзя, просто нужно поправить состояние пациента. Если человек поел и сразу пошел на анализ, то в результате будут небольшие погрешности. Причем прием пищи для качественного теста на антитела не будет иметь значения, а для количественного — будет. Также большую роль играет чувствительность метода. Если он отличается высокой чувствительностью, то лучше перед анализом пищу не употреблять”.

Как сдавать и как подготовиться

Особой подготовки для сдачи анализа не требуется. Для обнаружения антител сдается кровь из вены, обычно утром натощак или днем через 3 часа после последнего приема пищи. За несколько дней до процедуры лучше отказаться от жирной пищи, за сутки — не употреблять алкоголь, при этом можно пить чистую воду без газа, исключая кофе и чай. Если человек принимает рецептурные лекарственные препараты, то об этом можно сказать врачу, потому что некоторые из них могут влиять на результаты анализа. Перед забором крови желательно хорошо выспаться и не нервничать.

28 июля, 11:14НаукаУченые выяснили, как люди с постковидным синдромом реагируют на вакцины

Нужно ли вакцинироваться от COVID-19, если есть антитела

Всемирная организация здравоохранения рекомендует привиться от коронавируса всем, даже тем людям, у которых есть антитела. Об этом же говорил министр здравоохранения России Михаил Мурашко:

«Согласно международным и российским исследованиям, устойчивый гуморальный и клеточный иммунный ответ у людей, переболевших коронавирусом, сохраняется в среднем шесть месяцев после перенесенной инфекции. После полугода защита постепенно ослабевает. Поэтому во время эпидемии для повышения эффективности борьбы, в том числе с новыми штаммами коронавируса, рекомендуется вакцинироваться через шесть месяцев. Эта рекомендация касается как тех, кто ранее сделал прививку, так и тех, кто переболел», — отметил министр.

Прививку следует делать через полгода после выздоровления.

29 июля, 02:15Распространение коронавирусаВрач объяснила, кому нужна ревакцинация от COVID-19

Каким тестом можно проверить антитела после вакцинации от коронавируса?

Анализ на определение количества антител следует сдавать не ранее чем через 42 дня после первой прививки, но лучше это сделать спустя 2-3 месяца. Тест должен быть на антитела типа IgG к S-белку. При этом анализ на наличие иммуноглобулинов к N-белку коронавируса не подходят для проверки иммунного ответа.

Нужны ли повторные исследования?

В некоторых случаях анализ на антитела сдают несколько раз.

“Например, человек заболел, и у него только начала подниматься температура, — пояснил Андрей Кондрахин. — Для того, чтобы понять, есть ли у него коронавирус, следует пройти тест на иммуноглобулины. Бывает такое, что первое исследование ничего не показывает, но человеку становится все хуже и хуже. Так происходит, потому что в организме нет достаточного количества вируса, чтобы сформировались антитела. Через какое-то время может потребоваться повторный анализ, чтобы посмотреть, растут ли иммуноглобулины острой стадии или нет, затем можно делать тест на определение уровня антител IgG, показывающих степень иммунного ответа”.

О коронавирусной инфекции

Новая коронавирусная инфекция, вспышка которой пришлась на 2020 год и продолжается до сих пор, — это вирусное заболевание, поражающее дыхательную систему. Передается он контактным или воздушно-капельным путем, как и другие респираторные заболевания. Среди основных симптомов болезни: высокая температура, затрудненное дыхание, заложенность носа, сухой кашель, ломота в теле и т.д. На сегодняшний день существует более 15 зарегистрированных или одобренных вакцин против коронавируса. Среди них отечественные “Спутник V”, “ЭпиВакКорона”, “КовиВак”, “Спутник Лайт”, а также Pfizer/BioNTech, Moderna, AstraZeneca и т.д. За все время пандемии COVID-19 заразились 194 млн человек, из которых 4,16 млн скончались. В России зарегистрировано 6,09 млн случаев заболевания, при этом умерло 153 тыс. человек. Чтобы обезопаситься от инфекции, следует вакцинироваться и соблюдать меры индивидуальной защиты.

27 июля, 16:59

Что делать после прививки от COVID-19: основные запреты, ревакцинация

· Лесотехнический университетЛесотехнический университет

В 1960 г. Владимир Иванович окончил с отличием факультет механической технологии древесины (МТД) Лесотехнической академии им. С. М. Кирова. В 1962 г. поступил в аспирантуру ЛТА, защитив в 1966 г.кандидатскую диссертацию. С этого времени жизненный путь Владимира Ивановича связан с Лесотехнической академией: с 1965 г. – ассистент, с 1967 г. – старший преподаватель, с 1970 г. – доцент, с 1965 по 1969 гг. – заместитель декана факультета МТД, с 1970 по 1973 гг. – ученый секретарь Совета академии, с 1973 по 1982 гг. – декан факультета МТД, с 1982 по 1985 гг. – проректор по учебной работе.

В 1983 г. В. И. Онегин защитил докторскую диссертацию на тему «Повышение эффективности формирования лакокрасочных покрытий древесины». В 1985 г. ему было присвоено ученое звание профессора. В 1985 г.В. И. Онегин стал ректором Лесотехнической академии и возглавлял ЛТА до 2005 г.. В 1988 г. Владимир Иванович был избран заведующим кафедрой деревообрабатывающих производств.

В. И. Онегин всегда был активным общественным деятелем: председатель Головного совета по проблемам лесопромышленного комплекса при Минобразовании РФ; председатель Программного комитета международного лесопромышленного форума; член ресурсной комиссии при губернаторе Ленинградской области; член редколлегий научно-технических журналов; до 2010 г. – председатель секции наук о лесе Российской академии естественных наук.

При непосредственном участии профессора Онегина СПбГЛТУ стал одним из учредителей Европейского института леса, был открыт Международный центр лесного хозяйства и лесной промышленности.

Владимиру Ивановичу присвоены звания: «Заслуженный деятель науки РФ», «Почетный работник лесной промышленности», «Почетный мебельщик России», «Почетный мебельщик Республики Беларусь». Его многолетняя работа отмечена серебряной медалью им. В. И. Вернадского, орденами «Знак почета» (1982, 2003). Он избран почетным профессором Монгольского политехнического университета. В 2000 г.В. И. Онегин был признан «Ректором года» в Санкт-Петербурге.

Результатом многолетней научной работы Владимира Ивановича стало создание научной школы: под его руководством подготовлено 4 доктора наук, 18 кандидатов наук, опубликовано более 180 работ, в числе которых учебник для вузов, монография, десять учебных пособий, получено десять авторских свидетельств и четыре патента на изобретения.

26 ноября 2019 г. решением Ученого совета СПбГЛТУ Владимиру Ивановичу Онегину присвоено звание «Заслуженный профессор Санкт-Петербургского государственного лесотехнического университета имени С.М. Кирова»

подготовка, цены, расшифровка результата. Сделать маммографию груди в Москве – ЦКБ РАН

 

Что это такое?

Маммография молочных желез – это рентгеновский скрининг при помощи специального аппарата – маммографа.

Информативность методики достаточно высокая – более 90%. Цель – выявление и диагностирование патологии молочных желез, в том числе опухолей, на ранних стадиях, примерно за два года до появления симптомов.

Кому рекомендована маммография груди?

Диагностика с профилактической целью показана женщинам, возраст которых старше 40 лет, так как начиная с этого возраста риск развития онкозаболеваний возрастает.

По безусловным показаниям обследование назначают:

• при болях в груди;
• если прощупываются бугорки и уплотнения;
• при различиях формы между молочными железами;
• при выделениях из соска;
• если наблюдается нагрубание желез при отсутствии лактации;
• при покраснениях сосков или изменении их формы;
• для предоперационного обследования и контроля успешности проводимого лечения.

Противопоказания

Поскольку исследование рентгенологическое, и радиационное облучение все-таки есть, от маммографии следует воздержаться:

• беременным и кормящим женщинам;
• при повреждении кожи на груди и на сосках;
• при наличии имплантов;
• при возрасте моложе 35 лет;
• после прерывания беременности в течение полугода.

Что показывает маммограмма?

Это способ:

• выявить – доброкачественная или злокачественная опухоль развивается;
• определить ее размер и локализацию;
• проанализировать динамику развития.

Если уплотнение определяется с одной стороны, обследуются обе молочные железы.

Маммографические снимки покажут наличие:

• кальцинатов – скопление солей кальция сопутствует раковым процессам;
• фиброаденом — доброкачественных образований, имеющих тенденцию к увеличению;
• кист – заполненных жидкостью полостей, не имеющих отношения к раку.

Виды маммографии

Сегодня используют несколько вариантов маммографического исследования. Традиционная диагностика проводится с использованием пленки. В современных медицинских учреждениях она практически не применяется, так как дает самый высокий процент погрешностей.

Цифровая диагностика – это новейшее достижение в этой области, когда рентгеновскую пленку заменяют неподвижные детекторы, преобразующие излучение в электрический сигнал. Полученное изображение можно рассмотреть на мониторе или распечатать.

Преимущества использования:

• высокое качество снимков при малой доле излучения;
• возможность увидеть самые малые изменения на одном снимке;
• уменьшения времени обследования;
• отсутствие необходимости в расходных материалах и месте для хранения реактивов и коробок с пленками;
• возможностью создания электронного архива.

Компьютерная маммография

Автоматизированная система использует цифровое изображение для поиска патологических изменений:

• по массе участков;
• по плотности тканей;
• по наличию отложений кальция.

Программа подчеркивает эти участки и дает сообщение о необходимости дальнейшей диагностики.

В диагностике значение использования методики – второстепенное, так как:

• отсутствует возможность детализации;
• патологию определить достаточно сложно, особенно при мастопатии;
• недостаточно высокая эффективность приразличного рода образованиях.

Можно использовать компьютерную маммографию при диагностировании:

• узла в малодоступных для пальпирования участках;
• при раке с высокой плотностью образования;
• если необходимо выявить метастазы в кости.

УЗИ

Маммография характеризуется высокой эффективностью, но в отдельных случаях результаты могут быть недостоверными:

• при обследовании молодых женщин с плотной тканью груди;
• при мастопатии диффузного типа;
• при изменениях вследствие воспалительных процессов.

Чем отличается УЗИ? Методика УЗИ имеет определенные преимущества:

• это дополнительный метод при затруднении постановки диагноза после маммографии;
• метод прост и безопасен, может повторяться с нужной частотой;
• используется для обследования женщин при беременности и в период лактации;
• для визуализации опухолей, расположенных близко к костям;
• Позволяет отличить – где уплотнение, а где киста;
• Можно использовать при воспалении или травме.
• Можно исследовать состояние лимфатических узлов.
• Используется как контрольное исследование после проведения операций и введения имплантов.

МРТ-маммография

Максимально точная методика, не использующая облучение. Единственный ее недостаток — дороговизна. Исследование может проводиться с введением контрастного вещества.

Электроимпедансная маммография

Современная методика, основанная на свойствах проводимости тока различными тканями. Степень проводимости, которую показывают здоровые и пораженные болезнью участки, существенно разнятся.

Как подготовиться к маммографии?

Пациентов волнует вопрос: когда лучше делать обследование?

Чтобы сделать исследование максимально эффективно, необходимо учесть некоторые правила и знать, на какой день цикла следует обследоваться:

• записываясь на прием, учтите, что исследование должно выполняться через неделю после месячных или позже;
• захватите с собой результаты предыдущих исследований;
• за два дня до процедуры исключите кофе, кофеин и напитки-энергетики;
• не пользуйтесь в день процедуры косметическими средствами – грудь и подмышки должны быть просто вымыты;
• поставьте рентгенолога в известность о том, что вас беспокоит.

Как проводится маммография молочной железы?

Диагностика проводится амбулаторно. Грудь пациентки размещается на платформе и фиксируется. Выполняют несколько проекций, в разных положениях.

Чтобы результаты были четкими, необходимо задержать дыхание, как при флюорографии.

При обследовании грудь немного сжимают:

• чтобы выровнять ее толщину;
• получить четкое фото:
• распределить мягкие равномерно;
• уменьшить дозу облучения.

Расшифровка результатов

По результатам проведения исследования врач пишет заключение.

На фото видна структура органа, сосудов, лимфоузлов и протоков. Если она равномерная, без затемнений и уплотнений, то патология отсутствует.

На изображении должны четко просматриваться сосуды, а лимфоузлы не должны быть увеличены.

При наличии патологии нормальная структура видоизменяется, увеличиваются лимфоузлы. Тогда специалист устанавливает количество очагов заболевания, их форму, размер, однородность и расположение.

При наличии опухоли неровности и отсутствие четкости образования характеризует рак.

Могут просматриваться кальцинаты, которые имеют место при любых образованиях.

В любом случае маммограмма – только начальный этап исследования молочных желез женщины и требуются дополнительные исследования и консультация врача.

Вредна ли маммография?

Для развития новообразований полученное облучение невелико. При исследовании, где задействованы новейшие аппараты, доля облучения существенно снижается. Важно понимать, что несмотря на минусы, эта процедура необходима. Ее результаты сохранили множество жизней.

Где сделать маммограмму?

Пройти маммографию можно в Москве в ЦКБ РАН – это медицинский центр, оснащенный самым эффективным оборудованием, где проведением обследований и расшифровкой занимаются опытные специалисты, лучшие в столице.

Узнайте цену процедуры, время возможного проведения и другую информацию по телефону (499) 400-47-33. Врачи ЦКБ РАН напоминают: своевременная диагностика позволит провести лечение с минимальным хирургическим вмешательством и сохранить орган!

В. Как на самом деле работает кодирование / декодирование Mid-Sides?

Я недавно купил и начал использовать рекордер Zoom H6 и согласен практически со всем, что Том Флинт сказал в своем обзоре SOS 2013. Моя записывающая микрофонная установка использует два микрофона с кабелем, расположенных близко, плюс микрофонный модуль Zoom Mid-Sides (M-S) для захвата звука комнаты, и я нашел бесплатный плагин декодера M-S на веб-сайте Zoom. При установке на дорожку в вашей DAW это позволяет регулировать относительное усиление среднего и бокового микрофонов для управления шириной стерео.Это волшебно и очень мощно!

Когда я делаю запись Mid-Sides, я обычно записываю два микрофона для разделения моно-дорожек, затем клонирую дорожку Sides, меняю полярность, панорамирую две дорожки на противоположные стороны и регулирую уровни Mid-Sides по своему вкусу. Однако Zoom записывает и средние, и боковые сигналы только на одну дорожку, и я не понимаю, как это можно сделать! На веб-сайте Zoom также говорится о том, что боковая часть микрофона является «двунаправленной», но как вы можете записать двунаправленный сигнал, объединить его со средним сигналом и поместить всю эту информацию на одну стереодорожку? Это одна из причин, по которой я назвал это волшебством — мне бы хотелось узнать, как это работает на самом деле!

Сообщение на форуме SOS

Технический редактор Хью Робджонс отвечает : Неудивительно, что здесь нет никакой магии! «Одиночная дорожка», которую Zoom использует для записи своего среднечастотного микрофона, является, как вы уже догадались, стандартной стереофонической (или двойной моно) дорожкой.Для стереофонической информации всегда требуются две дорожки, но стереофоническая информация может передаваться с одинаковой точностью либо в обычном формате Left-Right, либо в формате Mid-Sides, а форматы M-S и L-R полностью взаимозаменяемы без каких-либо потерь.

Для процесса преобразования или декодирования требуется только простая матрица «суммы и разности». Знакомое вам преобразование Mid-Sides, использующее три канала с инверсией полярности и панорамированием, является лишь одним простым проявлением этой матрицы суммы и разности с использованием возможностей, доступных в любом микшере.Тем не менее, это также можно сделать с помощью пары преобразователей (как это делали консоли EMI REDD и TG Alan Blumlein и Abbey Road) или простого программирования DSP, как это делает плагин Zoom.

Математика, используемая в матрице сумм и разностей, на самом деле очень проста. Итак (где L — левый канал, R — правый, M — средний, а S — стороны):

L = M + S

R = П-С

M = L + R

S = L-R

Матрица M-S на основе аудиопреобразователей.Все, что требуется для этой матрицы, — это «ящик», аналоговый или цифровой, аппаратный или виртуальный, с двумя выходами: один является результатом суммирования обоих входов, а другой — разницы между ними. Какой бы формат ни подавался на входы, альтернативный формат появляется на выходах. Таким образом, вход M-S дает выход L-R, а вход L-R дает выход M-S. Что очень удобно!

Если вы подумаете о методике декодирования, которую вы описали с помощью своего (виртуального) микшера, микширование суммирует сигналы вместе, поэтому левая шина микширования производит сумму среднего сигнала (который панорамируется централизованно для подачи как на левый, так и на правый микшер). выходные шины) и сигнал сторон из исходного канала сторон (Left = M + S).

Матрица MS, основанная на IC. Однако, чтобы получить часть разностного сигнала матричного процесса, нам нужно использовать некоторые алгебраические манипуляции: MS — это то же самое, что M + (- S) — другими словами, Mid плюс инвертированная версия стороны. Вот почему вы переключаете полярность на канал клонирования сторон, который затем панорамируется вправо — таким образом, правая шина микширования суммирует сигнал Mid с сигналом перевернутых сторон: Right = M + (- S).

Относительно ссылки «двунаправленный сигнал»; это просто еще один термин для диаграммы направленности в виде восьмерки.Микрофон в форме восьмерки улавливает звук как спереди, так и сзади, и поэтому является двунаправленным, в отличие от всенаправленного или однонаправленного.

И, наконец, есть небольшое предостережение в контексте того, что я сделал ранее о возможности свободного преобразования между форматами M-S и L-R. Если преобразование выполняется с помощью простой матричной алгебры I, описанной выше, окончательный выходной сигнал двойного преобразования будет на 6 дБ громче входного. Это объясняется в таблице.

Как добавляется усиление при преобразовании LR в MS в LR
LR в MS	MS в LR
M = L + R	L выход = M + S = (L + R) + (LR) = 2L
S = LR	Выход R = MS = (L + R) — (LR) = 2R

Таким образом, множественные преобразования (например, необходимые при настройке ширины стерео сигнала левого-правого) могут быстро съесть доступный запас по пространству.Обычная корректирующая настройка — просто ослабить выходные сигналы матричного процесса на 3 дБ, так что полная цепочка преобразования L-R / M-S / L-R в конечном итоге обеспечивает на выходах те же уровни, что и на входах. Другими словами, типичные практические функции матрицы сумм и разностей алгебраически описываются как:

Левый = (M + S) -3 дБ

Правый = (M-S) -3 дБ

Mid = (L + R) -3 дБ

Стороны = (L-R) -3 дБ

На случай, если это поможет вам разобраться во всем этом, я включил несколько диаграмм.Первый показывает, как эту матрицу можно настроить с помощью микшера. Второй и третий показывают простые диаграммы для матриц M-S на основе трансформаторов и IC.

Двоичный декодер, используемый для декодирования двоичных кодов

Название «Декодер» означает перевод или декодирование кодированной информации из одного формата в другой, поэтому двоичный декодер преобразует «n» двоичных входных сигналов в эквивалентный код, используя 2 ⁿ выходов.

Двоичные декодеры — это еще один тип цифрового логического устройства, которое имеет входы 2-битных, 3-битных или 4-битных кодов в зависимости от количества строк ввода данных, поэтому декодер, имеющий набор из двух или более битов, будет быть определенным как имеющий n -битный код, и, следовательно, будет возможно представить 2 ⁿ возможных значений.Таким образом, декодер обычно декодирует двоичное значение в недвоичное, устанавливая ровно один из своих выходов n на логическую «1».

Если двоичный декодер получает n входов (обычно сгруппированных как одно двоичное или логическое число), он активирует один и только один из своих 2 ⁿ выходов на основе этого входа, при этом все остальные выходы деактивированы.

Так, например, инвертор ( НЕ-вентиль ) может быть классифицирован как двоичный декодер 1-2, поскольку 1 вход и 2 выхода (2 ¹ ) возможны, потому что с входом A он может производить два выхода A и A (не A), как показано.

Тогда мы можем сказать, что стандартный декодер с комбинационной логикой — это декодер n-to-m , где m ≤ 2 ⁿ , и чей выход Q зависит только от его текущих входных состояний. Другими словами, двоичный декодер смотрит на свои текущие входы, определяет, какой двоичный код или двоичное число присутствует на его входах, и выбирает соответствующий выход, который соответствует этому двоичному входу.

A Двоичный декодер преобразует закодированные входные данные в закодированные выходы, где коды входа и выхода различаются, и доступны декодеры для «декодирования» входного шаблона двоичного или двоичного кода (код 8421) в типичный десятичный выходной код.Обычно доступные декодеры BCD-to-Decimal включают TTL 7442 или CMOS 4028. Обычно выходной код декодера обычно имеет больше битов, чем его входной код, а практические схемы «двоичного декодера» включают 2-к-4, 3-к-8 и конфигурации от 4 до 16 линий.

Пример декодера от 2 до 4 строк вместе с его таблицей истинности дается как:

Двоичные декодеры от 2 до 4

Этот простой пример выше двоичного декодера от 2 до 4 строк состоит из массива из четырех логических элементов И.2 двоичных входа, обозначенных A и B, декодируются в один из 4 выходов, отсюда и описание двоичного декодера 2-4. Каждый вывод представляет собой один из минитерм двух входных переменных (каждый вывод = минитерм).

Двоичные входы A и B определяют, какая выходная линия от Q0 до Q3 является «ВЫСОКОЙ» на логическом уровне «1», в то время как остальные выходы удерживаются «НИЗКИМ» при логическом «0», поэтому только один выход может быть активным (ВЫСОКИЙ) на в любой момент. Следовательно, какая бы выходная строка ни была «ВЫСОКОЙ», это идентифицирует двоичный код, присутствующий на входе, другими словами, она «расшифровывает» двоичный вход.

Некоторые двоичные декодеры имеют дополнительный входной контакт с надписью «Enable», который управляет выходами устройства. Этот дополнительный вход позволяет переключать выходы декодера в положение «ВКЛ» или «ВЫКЛ» по мере необходимости. Эти типы двоичных декодеров обычно используются в качестве «декодеров адресов памяти» в приложениях микропроцессорной памяти.

74LS138 Двоичный декодер

Можно сказать, что двоичный декодер — это демультиплексор с дополнительной линией данных, которая используется для включения декодера. Альтернативный способ взглянуть на схему декодера — рассматривать входы A, B и C как сигналы адреса.Каждая комбинация A, B или C определяет уникальный адрес памяти.

Мы видели, что двоичный декодер с 2 на 4 строки (TTL 74155) может использоваться для декодирования любого 2-битного двоичного кода, чтобы обеспечить четыре выхода, по одному для каждой возможной комбинации входов. Однако иногда требуется иметь двоичный декодер с количеством выходов больше, чем доступно, поэтому, добавляя больше входов, декодер потенциально может обеспечить на 2 ⁿ больше выходов.

Так, например, декодер с 3 двоичными входами (n = 3) будет производить декодер строк от 3 до 8 (TTL 74138), а 4 входа (n = 4) будут производить декодер строк с 4 до 16 ( TTL 74154) и так далее.Но декодер также может иметь менее 2 ⁿ выходов, таких как BCD-семисегментный декодер (TTL 7447), который имеет 4 входа и только 7 активных выходов для управления дисплеем, а не все 16 (2 ⁴ ) выходы, как и следовало ожидать.

Здесь реализован гораздо больший двоичный декодер с 4 (3 данных плюс 1 разрешающая способность) до 16 строк с использованием двух меньших декодеров с 3 по 8.

Конфигурация двоичного декодера от 4 до 16

Входы A, B, C используются для выбора того, какой выход на любом из декодеров будет иметь логическую «1» (ВЫСОКИЙ), а вход D используется с входом разрешения, чтобы выбрать, какой кодер первый или второй будет выводить «1». .

Однако существует ограничение на количество входов, которые могут использоваться для одного конкретного декодера, потому что по мере увеличения n количество логических элементов И, необходимых для создания вывода, также становится больше, что приводит к разветвлению ворот. раньше заставлял их становиться большими.

Этот тип активного «ВЫСОКОГО» декодера может быть реализован с использованием только инверторов, (НЕ вентилей) и логических элементов И. Удобно использовать логический элемент И в качестве основного элемента декодирования для вывода, поскольку он выдает выходной сигнал «ВЫСОКИЙ» или «логическая 1» только тогда, когда все его входы равны логической «1».

Но некоторые двоичные декодеры построены с использованием вентилей И-НЕ вместо вентилей И для их декодированного вывода, поскольку вентили И-НЕ дешевле в изготовлении, чем логические И, поскольку они требуют меньше транзисторов для реализации в их конструкции.

Использование логических элементов И-НЕ в качестве элемента декодирования приводит к активному «НИЗКОМУ» выходному сигналу, тогда как остальным будет «ВЫСОКИЙ». Поскольку вентиль И-НЕ производит операцию И с инвертированным выходом, декодер И-НЕ выглядит так со своей инвертированной таблицей истинности.

Двоичный декодер NAND 2-в-4 строк

Тогда для декодера И-НЕ только один выход может быть НИЗКИМ и равным логическому «0» в любой момент времени, при этом все остальные выходы будут ВЫСОКИМ при логической «1».

Декодеры также доступны с дополнительным входным контактом «Enable», который позволяет включать или выключать декодированный выход, применяя к нему логическую «1» или логический «0» соответственно. Так, например, когда вход разрешения находится на логическом уровне «0» (EN = 0), все выходы выключены при логическом «0» (для логических элементов И) независимо от состояния входов A и B.

Обычно для реализации этой разрешающей функции вентили И или И-НЕ с 2 входами заменяются вентилями И или И-НЕ с 3 входами.Дополнительный входной контакт представляет функцию включения.

Декодер адреса памяти

Двоичные декодеры чаще всего используются в более сложных цифровых системах для доступа к определенной области памяти на основе «адреса», созданного вычислительным устройством. В современных микропроцессорных системах объем требуемой памяти может быть довольно большим и обычно представляет собой более одной отдельной микросхемы памяти.

Одним из способов решения этой проблемы является соединение множества отдельных микросхем памяти вместе и считывание данных по общей «шине данных».Чтобы предотвратить одновременное «считывание» данных с каждой микросхемы памяти, каждая микросхема памяти выбирается индивидуально по отдельности, и этот процесс известен как Address Decoding .

В приложениях этого типа адрес представляет собой ввод кодированных данных, а выходы — это конкретные сигналы выбора элемента памяти. Каждая микросхема памяти имеет вход под названием Chip Select или CS , который используется MPU (микропроцессорным блоком) для выбора соответствующей микросхемы памяти при необходимости.Обычно логическая «1» на входе выбора микросхемы (CS) выбирает запоминающее устройство, а логическая «0» на входе отменяет его выбор.

Таким образом, выбирая или отменяя выбор каждого чипа по одному, мы можем выбрать правильное адресное устройство памяти для конкретной адресной ячейки. Преимущество декодирования адреса заключается в том, что когда мы указываем конкретный адрес памяти, соответствующая ячейка памяти существует ТОЛЬКО в одной из микросхем.

Например, предположим, что у нас есть очень простая микропроцессорная система, имеющая всего 1 КБ (одна тысяча байт) оперативной памяти и 10 доступных адресных строк памяти.Память состоит из устройств размером 128 × 8 бит (128 × 8 = 1024 байта), и для 1 КБ нам потребуется 8 отдельных микросхем памяти, но для выбора правильной микросхемы памяти нам также потребуется двоичный декодер от 3 до 8 строк. как показано ниже.

Расшифровка адреса памяти

Двоичному декодеру требуется только 3 адресные строки (от A ₀ до A ₂ ) для выбора каждой из 8 микросхем (нижняя часть адреса), в то время как оставшиеся 8 адресных строк (от A ₃ до A ₁₀ ) выберите правильную ячейку памяти на этой микросхеме (верхняя часть адреса).

После выбора ячейки памяти с помощью адресной шины информация в конкретной ячейке внутренней памяти отправляется на общую «шину данных» для использования микропроцессором. Это, конечно, простой пример, но принципы остаются неизменными для всех типов микросхем или модулей памяти.

Двоичные декодеры — очень полезные устройства для преобразования одного цифрового формата в другой, например, двоичных или двоично-десятичных данных в десятичные или восьмеричные и т. Д., И обычно доступными ИС декодеров являются двоичный декодер TTL 74LS138 3–8 строк или 74ALS154 4 декодер до 16 строк.Они также очень полезны для взаимодействия с 7-сегментными дисплеями, такими как TTL 74LS47, который мы рассмотрим в следующем руководстве.

Как реализовать декодер поиска луча для обработки естественного языка

Последнее обновление 3 июня 2020 г.

Задачи обработки естественного языка, такие как создание заголовков и машинный перевод, включают создание последовательностей слов.

Модели, разработанные для этих проблем, часто работают, генерируя распределения вероятностей по словарю выходных слов, и именно алгоритмы декодирования выбирают распределения вероятностей для генерации наиболее вероятных последовательностей слов.

В этом руководстве вы откроете для себя алгоритмы декодирования жадного поиска и поиска луча, которые можно использовать для решения задач генерации текста.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

• Задача декодирования по задачам генерации текста.
• Алгоритм декодера жадного поиска и как его реализовать на Python.
• Алгоритм декодера поиска луча и как его реализовать на Python.

Начните свой проект с моей новой книги «Глубокое обучение для обработки естественного языка», включая пошаговых руководств и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

• Обновление май / 2020 : Исправлена ​​ошибка в реализации поиска луча (спасибо всем, кто указал на это, и Константину Вайссеру за его чистое исправление)

Как реализовать декодер поиска луча для обработки естественного языка
Фотография See1, Do1, Teach2, некоторые права защищены.

Декодер для создания текста

В задачах обработки естественного языка, таких как создание заголовков, обобщение текста и машинный перевод, требуется предсказание последовательности слов.

Модели, разработанные для этих типов задач, обычно выводят распределение вероятностей по каждому слову в словаре для каждого слова в выходной последовательности. Затем процесс декодирования преобразует вероятности в окончательную последовательность слов.

Вы, вероятно, столкнетесь с этим при работе с повторяющимися нейронными сетями в задачах обработки естественного языка, где текст генерируется в качестве вывода.Последний уровень в модели нейронной сети имеет по одному нейрону для каждого слова в выходном словаре, а функция активации softmax используется для вывода вероятности того, что каждое слово в словаре будет следующим словом в последовательности.

Декодирование наиболее вероятной выходной последовательности включает поиск всех возможных выходных последовательностей на основе их правдоподобия. Размер словарного запаса часто составляет десятки или сотни тысяч слов или даже миллионы слов. Следовательно, проблема поиска экспоненциальна по длине выходной последовательности и трудноразрешима (NP-полная) для полного поиска.

На практике методы эвристического поиска используются для возврата одной или нескольких приближенных или «достаточно хороших» декодированных выходных последовательностей для данного предсказания.

Поскольку размер графа поиска экспоненциально зависит от длины исходного предложения, мы должны использовать приближения, чтобы найти решение эффективно.

— стр. 272, Справочник по обработке естественного языка и машинному переводу, 2011 г.

Последовательности слов-кандидатов оцениваются на основе их правдоподобия.Обычно для поиска последовательностей текста-кандидатов используют жадный поиск или поиск по лучу. Мы рассмотрим оба этих алгоритма декодирования в этом посте.

Каждое индивидуальное предсказание имеет ассоциированную оценку (или вероятность), и нас интересует выходная последовательность с максимальной оценкой (или максимальной вероятностью) […] Одним из популярных приближенных методов является использование жадного предсказания, при котором на каждом этапе берется элемент с наивысшей оценкой. Хотя этот подход часто бывает эффективным, он явно неоптимален.Действительно, использование лучевого поиска в качестве приблизительного поиска часто работает намного лучше, чем жадный подход.

— стр. 227, Методы нейронных сетей в обработке естественного языка, 2017.

Нужна помощь с глубоким обучением текстовых данных?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный ускоренный курс электронной почты (с кодом).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Начните БЕСПЛАТНЫЙ ускоренный курс прямо сейчас

Декодер жадного поиска

Простое приближение — использовать жадный поиск, который выбирает наиболее подходящее слово на каждом шаге выходной последовательности.

Преимущество этого подхода в том, что он очень быстрый, но качество конечных выходных последовательностей может быть далеко от оптимального.

Мы можем продемонстрировать подход к декодированию с помощью жадного поиска на небольшом надуманном примере на Python.

Мы можем начать с задачи прогнозирования, которая включает последовательность из 10 слов. Каждое слово прогнозируется как распределение вероятностей по словарю из 5 слов.

# определяем последовательность из 10 слов над словарём из 5 слов данные = [[0.1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1]] data = массив (данные)

# определить последовательность из 10 слов в словаре из 5 слов data = [[0.1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1]] данные = массив (данные)

Мы будем предполагать, что слова были закодированы целым числом, так что индекс столбца можно использовать для поиска связанного слова в словаре.Следовательно, задача декодирования становится задачей выбора последовательности целых чисел из распределений вероятностей.

Математическая функция argmax () может использоваться для выбора индекса массива, имеющего наибольшее значение. Мы можем использовать эту функцию для выбора индекса слова, который наиболее вероятен на каждом этапе последовательности. Эта функция предоставляется непосредственно в numpy.

Приведенная ниже функция greedy_decoder () реализует эту стратегию декодирования с помощью функции argmax.

# жадный декодер def greedy_decoder (данные): # индекс наибольшей вероятности для каждой строки return [argmax (s) для s в данных]

# жадный декодер def greedy_decoder (data): # индекс наибольшей вероятности для каждой строки return [argmax (s) для s в данных]

Собрав все это вместе, полный пример, демонстрирующий жадный декодер, приведен ниже.

из массива импорта numpy из numpy import argmax # жадный декодер def greedy_decoder (данные): # индекс наибольшей вероятности для каждой строки return [argmax (s) для s в данных] # определяем последовательность из 10 слов над словарём из 5 слов данные = [[0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0.1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1]] данные = массив (данные) # декодировать последовательность результат = greedy_decoder (данные) print (результат)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 14 18 19 20 21 22 23

из массива импорта numpy из массива импорта numpy argmax # greedy decoder def greedy_decoder (data): # индекс для наибольшей вероятности каждой строки return [argmax (s) для s в данных] # определить последовательность из 10 слов по словарю из 5 слов data = [[0.1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1]] данные = массив (данные) # последовательность декодирования результат = greedy_decoder (данные) печать (результат)

При выполнении примера выводится последовательность целых чисел, которая затем может быть отображена обратно в слова в словаре.

[4, 0, 4, 0, 4, 0, 4, 0, 4, 0]

[4, 0, 4, 0, 4, 0, 4, 0, 4, 0]

Декодер поиска луча

Еще одна популярная эвристика — поиск по лучу, который расширяет жадный поиск и возвращает список наиболее вероятных выходных последовательностей.

Вместо того, чтобы жадно выбирать наиболее вероятный следующий шаг при построении последовательности, поиск луча расширяет все возможные следующие шаги и сохраняет наиболее вероятным k , где k — это параметр, определяемый пользователем, и управляет количеством лучей или параллельный поиск по последовательности вероятностей.

Алгоритм локального поиска луча отслеживает k состояний, а не только одно. Он начинается с k случайно сгенерированных состояний. На каждом шаге генерируются все преемники всех k состояний. Если какая-либо из них является целью, алгоритм останавливается. В противном случае он выбирает k лучших последователей из полного списка и повторяет.

— страницы 125-126, Искусственный интеллект: современный подход (3-е издание), 2009 г.

Нам не нужно начинать со случайных состояний; вместо этого мы начинаем с k наиболее вероятных слов в качестве первого шага в последовательности.

Общие значения ширины луча: 1 для жадного поиска и значения 5 или 10 для общих проблем эталонных тестов при машинном переводе. Большая ширина луча приводит к лучшей производительности модели, поскольку несколько последовательностей-кандидатов увеличивают вероятность лучшего соответствия целевой последовательности. Эта повышенная производительность приводит к снижению скорости декодирования.

В NMT новые предложения переводятся простым декодером поиска луча, который находит перевод, который приблизительно максимизирует условную вероятность обученной модели NMT.Стратегия поиска луча генерирует перевод слово за словом слева направо, сохраняя при этом фиксированное количество (луч) активных кандидатов на каждом временном шаге. Увеличивая размер луча, можно повысить эффективность трансляции за счет значительного снижения скорости декодера.

— Стратегии поиска луча для нейронного машинного перевода, 2017.

Процесс поиска может останавливаться для каждого кандидата отдельно либо по достижении максимальной длины, по достижении маркера конца последовательности, либо по достижении пороговой вероятности.

Приведем конкретный пример.

Мы можем определить функцию для выполнения поиска луча для заданной последовательности вероятностей и параметра ширины луча k . На каждом шаге каждая последовательность-кандидат дополняется всеми возможными следующими шагами. Каждый возможный шаг оценивается путем умножения вероятностей. Выбираются последовательности k с наиболее вероятными вероятностями, а все другие кандидаты удаляются. Затем процесс повторяется до конца последовательности.

Вероятности — это маленькие числа, и их умножение дает очень маленькие числа. Чтобы избежать потери значимости чисел с плавающей запятой, натуральный логарифм вероятностей суммируется, что позволяет сохранять числа больше и удобнее. Кроме того, поиск часто выполняется путем минимизации оценки. Эта последняя настройка означает, что мы можем отсортировать все последовательности-кандидаты в порядке возрастания по их баллам и выбрать первые k в качестве наиболее вероятных последовательностей-кандидатов.

Приведенная ниже функция beam_search_decoder () реализует декодер поиска луча.

# поиск луча def beam_search_decoder (данные, k): последовательности = [[список (), 0,0]] # пройдемся по каждому шагу последовательно для строки в данных: all_candidates = список () # развернуть каждого текущего кандидата для i в диапазоне (len (последовательности)): seq, score = последовательностей [i] для j в диапазоне (len (строка)): кандидат = [seq + [j], оценка — журнал (строка [j])] all_candidates.добавить (кандидат) # упорядочить всех кандидатов по баллам заказанный = отсортированный (all_candidates, key = lambda tup: tup [1]) # выберите k лучших последовательности = заказанные [: k] возвращаемые последовательности

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 14

# поиск лучей def beam_search_decoder (data, k): последовательностей = [[list (), 0.0]] # пройти каждый шаг в последовательности для строки в данных: all_candidates = list () # развернуть каждого текущего кандидата для i в диапазоне (len (последовательности)): seq, оценка = последовательности [i] для j в диапазоне (len (строка)): кандидат = [seq + [j], оценка — журнал (строка [j])] all_candidates.append (кандидат) # упорядочить всех кандидатов по количеству очков упорядочено = отсортировано (all_candidates, key = lambda tup: tup [1]) # выбрать k лучших последовательностей = упорядочено [: k] возвращаемых последовательностей

Мы можем связать это вместе с образцами данных из предыдущего раздела и на этот раз вернуть 3 наиболее вероятные последовательности.

из журнала импорта математики из массива импорта numpy из numpy import argmax # поиск луча def beam_search_decoder (данные, k): последовательности = [[список (), 0,0]] # пройдемся по каждому шагу последовательно для строки в данных: all_candidates = список () # развернуть каждого текущего кандидата для i в диапазоне (len (последовательности)): seq, score = последовательностей [i] для j в диапазоне (len (строка)): кандидат = [seq + [j], оценка — журнал (строка [j])] all_candidates.добавить (кандидат) # упорядочить всех кандидатов по баллам заказанный = отсортированный (all_candidates, key = lambda tup: tup [1]) # выберите k лучших последовательности = заказанные [: k] возвращаемые последовательности # определяем последовательность из 10 слов над словарём из 5 слов данные = [[0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0.5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1]] данные = массив (данные) # декодировать последовательность результат = beam_search_decoder (данные, 3) # результат печати для seq в результате: печать (seq)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 140002 14 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 000 000 34 35 36 37 38 39

из журнала импорта math из массива импорта numpy из массива импорта numpy argmax # beam search def beam_search_decoder (data, k): последовательностей = [[list (), 0.0]] # пройти каждый шаг в последовательности для строки в данных: all_candidates = list () # развернуть каждого текущего кандидата для i в диапазоне (len (последовательности)): seq, оценка = последовательности [i] для j в диапазоне (len (строка)): кандидат = [seq + [j], оценка — журнал (строка [j])] all_candidates.append (кандидат) # упорядочить всех кандидатов по количеству баллов упорядочено = отсортировано (all_candidates, key = lambda tup: tup [1]) # выбрать k лучших последовательностей = упорядочено [: k] возвращаемых последовательностей # определить последовательность из 10 слов в словаре из 5 слов data = [[0.1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1], [0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5], [0,5, 0,4, 0,3, 0,2, 0,1]] данные = массив (данные) # последовательность декодирования результат = beam_search_decoder (data, 3) # print result для seq in result: print (seq)

При выполнении примера печатаются как целочисленные последовательности, так и их логическая вероятность.

Поэкспериментируйте с разными значениями k.

[[4, 0, 4, 0, 4, 0, 4, 0, 4, 0], 6.931471805599453] [[4, 0, 4, 0, 4, 0, 4, 0, 4, 1], 7.1546153563] [[4, 0, 4, 0, 4, 0, 4, 0, 3, 0], 7.1546153563]

[[4, 0, 4, 0, 4, 0, 4, 0, 4, 0], 6.931471805599453] [[4, 0, 4, 0, 4, 0, 4, 0, 4, 1 ], 7,1546153563] [[4, 0, 4, 0, 4, 0, 4, 0, 3, 0], 7,1546153563]

Дополнительная литература

Этот раздел предоставляет дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

Сводка

В этом руководстве вы открыли для себя алгоритмы декодирования жадного поиска и поиска по лучу, которые можно использовать для решения задач генерации текста.

В частности, вы выучили:

• Задача декодирования по задачам генерации текста.
• Алгоритм декодера жадного поиска и как его реализовать на Python.
• Алгоритм декодера поиска луча и как его реализовать на Python.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разрабатывайте модели глубокого обучения для текстовых данных уже сегодня!

Разработка собственных текстовых моделей за считанные минуты

… всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как это сделать в моей новой электронной книге:
Глубокое обучение для обработки естественного языка

Он предоставляет самоучителей по таким темам, как:
Пакет слов, встраивание слов, языковые модели, создание титров, перевод текста и многое другое …

Наконец-то привнесите глубокое обучение в свои проекты по обработке естественного языка

Пропустить академики.Только результаты.

Посмотрите, что внутри

Расшифровка кинетических ограничений плазмонного катализа: случай димеризации 4-нитротиофенола

Плазмон-опосредованная химия представляет собой новый интригующий подход к фотокатализу. Однако механизм усиления реакции не совсем понятен. В частности, сильно обсуждается относительная важность генерируемых плазмонами горячих зарядов и фотонагрева. В этой статье мы оцениваем влияние микроскопического фотонагревания на кинетику модельной реакции, катализируемой плазмонами: индуцированная светом димеризация 4-нитротиофенола (4NTP) в 4,4′-димеркаптоазобензол (DMAB).Прямое измерение температуры реакции методом комбинационной термометрии наночастиц продемонстрировало, что тепловой эффект играет доминирующую роль в кинетических ограничениях этой многоступенчатой ​​реакции. В то же время при темном нагревании до той же температуры реакция невозможна. Это показывает, что плазмонные наночастицы обладают уникальной способностью одновременно усиливать несколько этапов сложных тандемных реакций. Эти результаты дают представление о роли горячих электронов и тепловых эффектов в плазмонном катализе сложных органических реакций, что очень важно для продолжающегося развития фотосинтеза на основе плазмонов.

У вас есть доступ к этой статье

Подождите, пока мы загрузим ваш контент… Что-то пошло не так. Попробуйте снова?

Расшифровка передвижения по нейронной активности популяций у движущихся C. elegans

Существенные изменения:

1) Пожалуйста, ответьте на вопросы рецензентов №1 и №2 по поводу идентификации собственных червей по скорости и кривизне (подробно описано в Рекомендациях для авторов).

В ответ на отзывы рецензентов мы заменили анализ собственных червей более знакомыми определениями скорости и кривизны. Скорость теперь равна скорости точки на головке червяка в мм / с. Кривизна теперь является средней кривизной центральной линии в κ = 𝑑θ радиан / длина тела. Мы пересмотрели все цифры и пересчитали все модели, используя эти определения. Выводы остаются прежними. Мы благодарим рецензентов за этот отзыв и надеемся, что эти показатели поведения будут более понятными и, возможно, более актуальными для читателей.

2) Пожалуйста, ответьте на вопросы относительно настройки и шума, которые поднят Рецензент №2 (подробно в Рекомендациях для авторов).

Основываясь на отзывах рецензентов №1 и №2, мы выполнили новый анализ и сгенерировали три новых дополнительных числа, чтобы охарактеризовать полный диапазон настроек и количество настроенных нейронов в каждом наборе данных.

1. Рисунок 1 — приложение к рисунку 1 показывает полный диапазон настроек F и dF / dT в отношении скорости, включая дополнительные примерные кривые настройки.

2. Рисунок 1 — дополнение к рисунку 2 показывает то же самое для кривизны.

3. Рисунок 1 — приложение к рисунку 3 показывает количество существенно настроенных нейронов в каждой записи по типу.

На конкретные вопросы о шуме мы отвечаем в более подробном ответе рецензенту №2 ниже. Вкратце, записи AVA, показанные на рисунке 2, предполагают, что шум не мешает ключевым характеристикам наших записей. Мы благодарим рецензента за выдвижение альтернативной гипотезы о том, что несколько нейронов могут совместно использовать один и тот же наземный истинный сигнал и что характеристики популяции могут просто отражать усреднение по зашумленным копиям идентичных сигналов.В новом разделе переписанных результатов мы теперь подробно рассматриваем это и объясняем, почему наши результаты на рисунке 5 предполагают, что это маловероятно. Соответствующий текст мы взяли из подробного ответа рецензенту №2.

3) Рецензент №1 и №3 (подробно описанный в Рекомендациях для авторов) требуют, чтобы вы обратились к своему заключению о том, что декодер совокупности превосходит лучший одиночный нейрон. Имеет ли смысл сравнение и как следует интерпретировать такое кодирование?

Мы реорганизовали и пересмотрели введение, результаты и обсуждение, чтобы прояснить три наших основных момента:

1.Роль популяции в представлении передвижений никогда прежде не тестировалась в явном виде при перемещении C. elegans.

2. Настройка нейронов в популяции у движущихся животных систематически не характеризовалась.

3. Совокупный результат о том, что популяция работает лучше за счет использования разнообразия настроек среди популяции, представляет собой новый и значимый вывод.

Рецензенты №1 и №3 спрашивают, очевидны ли эти выводы или предсказуемы.Мы утверждаем, что это не так. Мы указываем на обозревателя №2, который задается вопросом, могут ли наши выводы «не быть следствием каких-либо различий в основных настройках нейронов» как еще одно доказательство того, что эти выводы далеко не предрешены. Более подробная информация содержится в индивидуальных ответах рецензентам №1 и №3.

4) Обеспокоенность рецензентов №2 и №3 по поводу важности распределения весов, присвоенных декодером, для того, как поведение представлено в мозгу, должны быть рассмотрены (подробно описано в Рекомендациях для авторов).

Мы переписали эту часть раздела результатов, чтобы лучше мотивировать наш анализ нейронных весов и прояснить их значение. В частности, теперь мы четко различаем аспекты весов, которые, вероятно, продиктованы выбором модели, и те аспекты, которые модель не наказывает. Например, модель может выбрать другой баланс между положительными и отрицательными весами или между весами, присвоенными нейронной активности и ее временной производной, каждый без штрафа.То, что они примерно сбалансированы, с большей вероятностью отражает свойства нейронных сигналов мозга, связанных с поведением.

«Чтобы исследовать, как декодер использует информацию от населения, мы проверяем нейронные веса, присвоенные декодером. Декодер присваивает один весовой коэффициент активности каждого нейрона, W _F , а другой — временной производной его активности, _{𝑑𝑓 / 𝑑𝑡} . Он использует гребенчатую регуляризацию, чтобы штрафовать веса с большими амплитудами, что эквивалентно байесовской оценке весов, предполагающей гауссовское априорное значение с нулевым средним.В образце записи с рис. 1 распределение весов для скорости и кривизны действительно хорошо аппроксимируется распределением Гаусса с центром в нуле. Это говорит о том, что декодеру не нужно значительно отклоняться от предыдущего, чтобы работать хорошо. В частности, хотя изменение знака любого веса не повлечет за собой штраф за регуляризацию, декодер примерно в равной степени полагается на нейроны, которые положительно и отрицательно настроены на скорость, а также на кривизну.На уровне популяции декодер присваивает веса, которые примерно равномерно распределяются между сигналами активности F и временной производной сигналов активности dF / dt (рис. 5a, b). Но на уровне отдельных нейронов вес, присвоенный активности нейрона _𝐹 , не коррелировал с весом, присвоенным временной производной его активности _{𝑑𝑓 / 𝑑𝑡} (рисунок 5 — приложение к рисунку 1). Опять же, это согласуется с априорным распределением весов в модели.Однако, учитывая, что модель могла бы в большей степени полагаться либо на сигналы активности F, либо на временные производные сигналы dF / dt без штрафа, мы находим интересным, что декодеру не нужно было отклоняться от равномерного распределения весов между ними, чтобы Хорошо выступить.»

5) Все рецензенты (подробно изложенные в Рекомендациях для авторов) имеют сильные предложения по реорганизации текста, а также по расширению и углублению Введения и Обсуждения. Обеспокоенность рецензента №3 по поводу функциональных последствий декодирования должна быть устранена.Ограничения анализа должны быть четко рассмотрены в Обсуждении.

В ответ на этот и другие комментарии мы переписали введение и обсуждение. Мы также явно включаем ограничения анализа, например:

«Однако наши результаты не препятствуют мозгу использовать другие методы для представления поведения. И во всех случаях измерения здесь не делают различия между нейронными сигналами, которые управляют движением, такими как моторные команды; и нейронные сигналы, которые отслеживают движение, генерируемое где-то еще, например проприоцептивную обратную связь (Wen et al., 2012). Декодер, вероятно, использует и то, и другое. Дальнейшие исследования возмущений необходимы, чтобы отличать сигналы на уровне населения, которые управляют движением, от сигналов, которые контролируют движение »

«И также возможно, что одна из нелинейных моделей, которые мы тестировали, будет лучше работать с большим количеством обучающих данных. Сложные модели, включая нелинейные, обычно имеют больше параметров и, следовательно, подвержены переобучению при обучении на ограниченных данных. Если нелинейная модель плохо работает с нашими удерживаемыми данными из-за переобучения, она может работать лучше при обучении с более длинными записями.Таким образом, низкая производительность здесь по своей сути не препятствует использованию нелинейной модели для описания поведенческих сигналов в нервной системе C. elegans . Необходима дальнейшая работа с более длинными записями или возможность агрегировать обучение по нескольким записям, чтобы лучше оценить, смогут ли более сложные модели превзойти простой линейный декодер ».

«Будущие исследования с использованием недавно разработанных методов идентификации нейронов (Yemeni et al., 2020) необходимы для выявления идентичностей этих нейронов, взвешенных декодером для декодирования скорости, кривизны или того и другого.”

Мы обсудим эти и другие изменения более подробно ниже.

Рецензент №1 (Рекомендации для авторов): Я надеюсь, что авторы сосредоточатся на улучшении результатов и обсуждении разделов своей сильной стороны (см. Выше), включая дополнительный анализ, точную терминологию, упрощенные утверждения, уточненные обсуждения и, возможно, структурную реорганизацию. У меня есть несколько проблем, которые я прошу рассмотреть или отреагировать, чтобы эта работа была оценена по достоинству и принесла пользу отрасли.Они подняты ниже и должны рассматриваться как предложения для этой цели. (1) Строка 71-85: Этот первый раздел результатов (без названия) представляет собой краткое определение характеристик передвижения для скорости и кривизны, используемых на протяжении всей статьи.

Меня не устраивает краткость введения и обоснование использования собственных червей для представления скорости и кривизны. Это два широко используемых биологических термина, и введение могло бы сбить с толку многих читателей и даже ввести их в заблуждение (в случае «кривизны»).

Разделяю мнение авторов о недостаточности определения скорости по смещению центроида животного. Тем не менее, они должны быть столь же ясны, что их представление о «скорости» напрямую не устраняет этот недостаток: их анализ не рассчитывал и не представлял скорость волны — скорость распространения изгибной волны — которая могла бы иметь единицы измерения мм / сек или тело длины в секунду вместо радиан в секунду.

Более того, на Рисунках 1-Рисунках S1 авторы продемонстрировали, что их скорость, полученная по собственным значениям, хорошо коррелировала со скоростью, полученной по центроидам.Для меня это было хорошей проверкой, чтобы оправдать выбор параметров в качестве заместителя скорости в более поздних анализах. Тем не менее, авторы не привели эту цифру для проверки в качестве цели, а вместо этого в контексте утверждения о слабости измерения скорости на основе центроидов. Это вводящая в заблуждение манипуляция цитированием результатов авторов.

Меня больше беспокоит называть третьего собственного червя «кривизной», в частности, строки 82-84 («Здесь мы указываем кривизну тела как безразмерную величину, которая отражает изгиб в дорсовентральной плоскости, рассчитанный путем проецирования положения тела животного на поверхность тела. третья главная компонента разложения на собственные значения.Насколько я понимаю, этот компонент лучше всего представляет позы тела во время поворота. Их взаимосвязь с «кривизной», которую большинство интерпретировало бы не как безразмерную величину, а как точную меру степени изгиба тела на единицу длины, должна быть продемонстрировано аналогично тому, как это сделали авторы для скорости на Рисунке 1, Дополнительном Рисунке 1. Я лично считаю неуместным использовать термин «кривизна», когда речь идет о проекциях третьего собственного червя.

На основе этих отзывов и отзывов других рецензентов мы теперь используем более знакомые определения скорости и кривизны.Теперь мы сообщаем скорость, основанную на движении точки на голове червя в мм / с, и мы сообщаем кривизну как каппа или dtheta / dt в единицах радиан / длина тела. Обновили все рисунки, пересчитали все модели и переписали соответствующие разделы методов. Многие конкретные числовые значения изменились, но выводы остались прежними.

«Чтобы измерить скорость животного, мы сначала находим вектор скорости 𝑣, который описывает движение точки на средней линии животного на 15% длины его тела назад от кончика головы.Затем мы проецируем этот вектор скорости на вектор направления головы единичной длины.

Направление головы принимается как направление между двумя точками вдоль средней линии животного, на 10% и 20% кзади от кончика головы. Чтобы вычислить эту скорость, измерения центральной линии и положения сцены сначала были отфильтрованы по Хампелю, а затем интерполированы на общую временную ось 200 Гц (скорость, с которой мы запрашиваем положение сцены). Затем скорость была получена путем свертки положения с производной гауссиана с σ = 0.5сек.

Чтобы измерить среднюю кривизну <κ> животного в каждый момент времени, мы рассчитали кривизну 𝑑θ / 𝑑𝑠 на каждом из 100 сегментов вдоль центральной линии червя, где 𝑠 относится к длине дуги центральной линии. Затем мы взяли среднее значение кривизны средних сегментов, охватывающих передне-заднюю область, от 15% до 80% по средней линии животного. Эта область была выбрана, чтобы исключить искривление из-за небольших отклонений носа (иногда называемых кормлением) и исключения искривления кончика хвоста.”

2) Я нашел их исправление движения важным, интересным и потенциально полезным для сообщества. Авторам обязательно следует выделить его и проработать в тексте как отдельный раздел вместо того, чтобы убирать его в Методы и в конце следующего раздела результатов (Строка 125: Декодер популяции превосходит лучший отдельный нейрон — этот длинный раздел результатов определенно может извлечь выгоду из ‘размешивание’.)

Для меня было бы очень полезно показать пример данных для авторских методов коррекции движения, включая необработанные трассировки GCaMP и RFP до и после того, как они выполнили коррекцию с помощью анализа ICA (например,грамм. Я думаю, что это не сработало для AVAL на рисунке 2b; знание того, на что был похож этот след до исправления, помогло бы мне понять, почему). Мне также было бы любопытно узнать, почему эти авторы ограничили свой ICA указанием двух компонентов вместо того, чтобы собирать все компоненты и вычитать те, которые коррелируют с RFP. Было бы хорошо, если бы авторы рассматривали количество компонентов ICA как параметр и исследовали бы выбор этого параметра для эффективности коррекции движения. Также было бы очень приветствоваться обсуждение систематических способов оценки этого параметра.

Мы ценим интерес рецензента. ICA — один из многих подходов, которые мы пробовали, продолжая поиск оптимального алгоритма коррекции движения. Поскольку коррекция движения не является основной темой данной статьи, мы не решились погрузиться в более глубокое исследование ICA. В конечном итоге мы решили удалить подход ICA и заменить его более простым регрессионным подходом, который лучше мотивирован и легче оправдывается. Новый более простой подход описан в методах и выдержках ниже.Это хорошо обосновано предположением о линейном аддитивном шуме; вычислительно эффективен; имеет только один свободный параметр; и полностью детерминирован, в отличие от обычных реализаций ICA. Мы обновили все рисунки и модели с использованием нового алгоритма коррекции движения и переработали раздел методов. Хотя числовые значения в документе менялись, ни один из наших выводов не изменился после переключения алгоритмов коррекции движения.

«Мы использовали флуоресценцию GCaMP вместе с флуоресценцией RFP для расчета флуоресценции с поправкой на движение, 𝐹 _𝑚𝑐 , используемой в статье.Обратите внимание, что иногда индекс _𝑚𝑐 опускается для краткости. Движение и деформация головы животного

вводит артефакты во флуоресцентные временные ряды. Мы предполагаем, что эти артефакты являются общими для флуоресценции GCaMP и RFP с точностью до масштабного коэффициента, потому что оба испытывают одинаковое движение. Например, если нейрон сжимается во время изгиба головы, плотность как GCaMP, так и RFP должна увеличиваться, вызывая увеличение флуоресценции в обоих временных рядах. Мы ожидаем, что во временных рядах RFP полностью преобладают артефакты, потому что в отсутствие движения интенсивность флуоресценции RFP

будет постоянным.Если мы далее предположим, что артефакты движения являются аддитивными, тогда естественным образом последует простая коррекция. Чтобы скорректировать движение флуоресценции GCaMP 𝐺, мы вычитаем масштабированную флуоресценцию RFP, 𝑅, Fmc = (G − αR) — , где α — коэффициент масштабирования, который подходит для каждого нейрона, чтобы минимизировать ∑ (G (t) −αR (t)) 2

Окончательный сигнал с поправкой на движение 𝐹 _𝑚𝑐 вычитается по среднему значению ».

Отметим, что мы также пересмотрели то, как мы устанавливаем цветные полосы для визуализации тепловых карт нейронной активности, как описано в методах:

«При представлении тепловых карт активности кальция мы устанавливаем цветовую карту для визуализации данных с поправкой на движение с исходным нескорректированным динамическим диапазоном.Записи, в которых нейроны содержат слабый сигнал по сравнению с артефактом движения, будут выглядеть более тусклыми, а записи, в которых нейроны содержат сигнал с большей динамикой по сравнению с артефактом движения, будут более яркими. Пределы цветовой карты определяются нескорректированными временными рядами зеленой флуоресценции, в частности 99-м процентилем всех нейронов во все моменты времени ± | G− | в записи ».

Здесь запрашиваются сглаженные трассы AVA до и после коррекции движения с помощью измененного алгоритма коррекции движения (с вычитанием среднего).Мы связываем более низкое качество кривой AVAL с пространственным расположением AVAL на дальнем конце животного относительно объектива микроскопа, как упоминается в тексте. Как и следовало ожидать, разница между исходным (F) и скорректированным по движению (F _mc ) сигналами незначительна. Обратите внимание, что предыдущие записи AVA у движущихся червей сообщают сумму AVAR и AVAL, потому что они не могут разрешить два независимо друг от друга. Теперь мы также указываем сумму на новом рисунке 2 — рисунок в приложении 1, чтобы облегчить сравнение с литературой.

3) Раздел «Декодер популяции превосходит лучший одиночный нейрон» и рис. 3a

Здесь мне трудно оценить значение этого сравнения. Предыдущие исследования показали, что вперед, назад и поворот — это три отдельных моторных мотива движения C. elegans . Вполне возможно, что несколько нейронов могут участвовать в нескольких моторных поведениях, но было бы поистине удивительно (по крайней мере, для меня), если бы один нейрон играл доминирующую роль во всех мотивах передвижения.Учитывая состояние поля, с научной точки зрения было бы гораздо более значимым сравнить производительность декодера совокупности с комбинацией четырех лучших одиночных нейронов, например. лучший для положительной скорости, лучший для отрицательной скорости, лучший для дорсального поворота и лучший для вентрального поворота вместо одного-единственного лучшего нейрона.

Это сравнение никогда раньше не проводилось, и его важно установить. Мы пересмотрели нашу рамку и добавили текст, разъясняющий важность сравнения.Из введения:

«Несмотря на растущий интерес к роли динамики популяций в червях, их размерности и их связи с поведением (Costa et al., 2019; Linderman et al., 2019; Brennan et al., 2019; Fieseler et al., 2020) неизвестно, как информация, относящаяся к локомотивам, содержащаяся на уровне популяции, сравнивается с информацией, содержащейся на уровне отдельных нейронов ».

В частности, нас также интересует, как эти сигналы сочетаются:

«До сих пор не проводилось систематического исследования типов и распределения сигналов, связанных с локомотором, присутствующих в нейронной популяции во время движения, и их настройки.Так, например, неизвестно, все ли нейроны, связанные с прямой связью, проявляют повторяющиеся нейронные сигналы или комбинируются ли различные отдельные сигналы ».

Хотя было бы интересно изучить четыре лучших одиночных нейрона, мы беспокоились, что это добавит путаницы и нарушит поток. Мы надеемся, что в новой структуре рецензенты и редакторы увидят ценность сравнения с одним нейроном.

Авторы также могли прояснить читателям, что из-за отсутствия знаний об идентичности нейронов, а также того факта, что каждая запись захватывала ~ 2/3 от общей популяции нейронов, лучшим декодером отдельного нейрона в каждой записи был только «относительно» захваченной популяции нейронов и, вероятно, различались в зависимости от записи.

Уточним в тексте:

«Поскольку соответствие между нейронами животных не известно в этих записях, идентичность нейронов, используемых декодером популяции, и идентичности конкретного лучшего одиночного нейрона может варьироваться от записи к записи».

4) Организация нескольких разделов результатов кажется длинными и избыточными. Их следует объединять, сжимать и реорганизовывать. Например, последний раздел о корреляциях с AVA, кажется, содержит ту же информацию, что и «иммобилизация изменяет корреляционную структуру нейронной активности».Разделы / подразделы «Код популяции для передвижения» (строка 193) и «В значительной степени различные субпопуляции содержат информацию для скорости и кривизны» (строка 256) могут быть лучше организованы.

На основании этой обратной связи мы удалили многие заголовки подразделов, объединили другие и оптимизировали текст местами.

Я также рассматриваю связь AVAL и AVAR в большей степени как инструмент тестирования, чтобы дать читателям уверенность в том, что их метод работает в не иммобилизованной среде, а не как новый интересный результат, как он, кажется, изображен в абстрактной форме.Объединение этих результатов с расширенными разделами для описания конвейера обработки изображений может быть лучшим организационным решением.

Мы согласны с тем, что записи AVA служат для сравнительного анализа. Мы отредактировали аннотацию Соответственно:

«Чтобы подтвердить наши измерения, мы пометили нейроны как AVAL и AVAR и обнаружили, что их активность демонстрирует ожидаемые переходные процессы во время движения назад».

и обновил текст в разделе результатов:

«Чтобы проверить наши записи популяции, мы исследовали хорошо охарактеризованную пару нейронов AVAL и AVAR.”

Мы оставили рисунок 2 в основном тексте, потому что записи AVA являются важной и полезной проверкой наших измерений.

5) Я лично обнаружил, что среди всех результатов модели наиболее интересным является представление о том, что простейшая линейная модель работает лучше всего. Было бы интересно услышать мысли авторов о влиянии сети мозга C. elegans на моторные состояния и их переходы.

Мы добавили в обсуждение два абзаца:

«Как мы должны интерпретировать вывод о том, что декодер является линейным? Было замечено, что даже очень нелинейные нейронные системы могут кодировать информацию линейно.Например, сетчатка позвоночного имеет много нелинейных связей, но линейный декодер

неотличимо от искусственной нейронной сети при декодировании визуальных сигналов от популяций ганглиозных клеток сетчатки (Warland et al., 1997). C. elegans может быть другим примером, как сетчатка, нелинейной системы, которая представляет информацию

линейно. Однако нервная система C. elegans также содержит известные примеры связей, которые кажутся линейными в физиологически значимом диапазоне активности (Liu eet al., 2009; Lindsay et al., 2011, Narayan et al., 2011). Таким образом, также возможно, что линейное представление поведения в C. elegans отражает линейные схемы в мозге.

Отметим, что наше исследование нелинейных моделей не было исчерпывающим. Хотя мы протестировали набор нелинейных моделей на одном нейроне (рис. 3 — приложение 5 к рисунку) и на уровне популяции (рисунок 3 — приложение 4), возможно, что другая нелинейная модель будет работать лучше. И также возможно, что одна из нелинейных моделей, которые мы тестировали, будет лучше работать с большим количеством обучающих данных.Сложные модели, включая нелинейные, обычно имеют больше параметров и, следовательно, подвержены переобучению при обучении на ограниченных данных. Если нелинейная модель плохо работает с нашими удерживаемыми данными из-за переобучения, она может работать лучше при обучении с более длинными записями. Таким образом, низкая производительность здесь по своей сути не препятствует использованию нелинейной модели для описания поведенческих сигналов в нервной системе C. elegans . Необходима будущая работа с более длинными записями или возможность агрегировать обучение по нескольким записям, чтобы лучше оценить, будут ли более сложные модели превосходить простой линейный декодер.”

Рецензент №2 (Рекомендации авторам):

Мой энтузиазм уменьшается из-за ряда серьезных проблем, которые, как я считаю, можно решить:

1) Важным и интересным утверждением в статье является то, что разные нейроны имеют разные «настройки» для поведения — например, некоторые нейроны связаны с колебаниями скорости движения вперед, а другие — с переходами вперед / назад. Однако в статье это не очень хорошо исследовано.Показаны некоторые примерные данные, но не более того. Я бы предложил охарактеризовать полный спектр возможных настроек, которые могут отображать нейроны, и показать, сколько нейронов в каждом из своих наборов данных отображают такие настройки. Это могло бы стать главной сильной стороной статьи, если бы она была четко охарактеризована и доведена до сведения.

На основе этих отзывов и отзывов от обозревателя №1 мы добавили три новых дополнительных числа, чтобы охарактеризовать полный диапазон настроек и количество настроенных нейронов в каждом наборе данных.

1. Рисунок 1 — приложение к рисунку 1 показывает полный диапазон настроек F и dF / dT по отношению к скорости, включая пример кривых настройки, выбранных из нейронов с диапазоном коэффициентов корреляции Пирсона.

2. Рисунок 1 — дополнение к рисунку 2 показывает полный диапазон настроек по кривизне.

3. Рисунок 1 — приложение к рисунку 3 показывает количество существенно настроенных нейронов по категориям в каждой записи.

2) Если настройки действительно разнообразны / сложны (т.е. не только линейные отношения), я бы предложил попытаться предсказать поведение отдельных нейронов с помощью нелинейных декодеров. Какова наилучшая производительность, которую можно получить от отдельных нейронов с помощью этих более сложных декодеров? (и как это соотносится с декодерами на уровне населения).

Спасибо за это предложение. Теперь мы добавили рисунок 3 — приложение 5 к рисунку, чтобы показать, как различные нелинейные модели отдельных нейронов сравниваются с линейной моделью популяции.

3) Хотя очевидно, что модели регрессии работают лучше при обучении на полном наборе нейронов (по сравнению с «лучшими одиночными нейронами»), интерпретация авторов, заключающаяся в том, что это связано с тем, что разные нейроны имеют разные настройки, пока не кажется полностью поддерживается.Меня больше всего беспокоит то, что в их измерениях GCaMP присутствует значительный уровень шума и что обучающие модели из большего количества нейронов могут просто преодолеть этот шум (на самом деле авторы показывают, что SNR влияет на их прогнозирующую способность на рис. 3-S1). Например, предположим, что было 2 нейрона с идеально коррелированной базовой истинной активностью, и что они оба идеально коррелировали с поведением. Если измерения активности этих нейронов имели некоррелированный шум (шум в одном нейроне не коррелировал с шумом во втором), то классификатор, обученный предсказанию поведения, работал бы лучше, если бы использовались оба нейрона.В этом случае это не было бы связано с какой-либо разницей в основных настройках нейронов. Происходят ли здесь такие эффекты? Возможно, что одним из способов оценить влияние этих типов эффектов будет сравнение моделей, обученных на аналогичных объемах данных (например, 10 минут данных от одного нейрона против 5 минут данных от двух одновременно коррелированных нейронов) или что-то в этом роде. Другой возможностью было бы записать отдельные нейроны (не в контексте всего мозга), чтобы получить более высокие записи SNR и сравнить классификаторы, обученные на этих отдельных нейронах, с классификаторами, обученными на всей популяции.(Для этого потребуется знать некоторые из «лучших одиночных нейронов»)

Качество варьируется в зависимости от записи, и мы упоминаем об этом в тексте. Но данные на Рисунке 2 не предполагают существенного уровня шума. Предыдущие записи (Ben Arous et al., 2010; Shipley et al., 2014) сообщают сумму AVAL и AVAR вместе, потому что они не могут разрешить отдельные нейроны. Теперь мы также сообщаем сумму активности AVAL и AVAR на Рисунке 2 — Дополнительный Рисунок 1, чтобы упростить сравнение уровней шума с предыдущими отчетами.Сравнивая эту кривую с предыдущими отчетами, мы делаем вывод, что шум в этой записи не намного больше, чем в предыдущих отчетах, и, что особенно важно, шум мал по сравнению с соответствующими интересующими особенностями.

«Мы также сообщаем сумму отдельных следов на рисунке 2 — приложение к рисунку 1. Сходство, которое мы наблюдаем между действиями AVAL и AVAR, а также сходство между нашими записями AVA и теми, о которых ранее сообщалось в литературе, служит подтверждением нашей способности для одновременной точной записи нейронной активности по всему мозгу.Это также говорит о том, что шум на этой записи скромен по сравнению с интересными особенностями кальциевых переходных процессов AVA ».

Доказательства на рисунке 5 показывают, что декодер совокупности не получает свою производительность просто путем усреднения по зашумленным нейронам с одинаковыми сигналами истинности. На рис. 5d нейрон № 77 имеет пики активности на определенных вентральных витках, в то время как нейрон № 84 имеет пики активности в дополнительном наборе. Маловероятно, что эти нейроны имеют одинаковые наземные истинные сигналы, особенно потому, что мы знаем из рисунка 2, что шум в этой записи невелик по сравнению с интересующими особенностями (и они взяты из той же записи).Самое простое объяснение состоит в том, что декодер для декодирования использует множество различных типов нейронных сигналов от населения. Мы благодарим рецензента за выдвижение этой гипотезы, потому что ее интересно и важно исследовать, и теперь мы используем ее для создания этой части нашего переписанного раздела результатов:

«Нам было интересно, какие типы сигналов объединяет декодер. Например, концептуально полезно рассмотреть простую нулевую гипотезу, в которой несколько нейронов демонстрируют точные копии одного и того же связанного с поведением сигнала с различными уровнями шума.В этом случае декодер совокупности превзойдет лучший одиночный нейрон, просто суммируя дублирующиеся зашумленные сигналы. Мы проверили следы активности нейронов с наибольшим весом в нашем образце записи (рис. 5c, d). Некоторые высоко взвешенные нейроны имели следы активности, которые выглядели визуально похожими на следы движения животного на протяжении записи (например, №80 для кривизны), а другие нейроны имели активность, которая могла быть зашумленной копией друг друга (например, №12 и №60. для скорости).Но другие нейроны с большим весом имели следы активности, которые были отчетливыми или соответствовали только определенным особенностям локомоторного поведения. Например, отрицательно взвешенный нейрон № 59 демонстрировал отчетливые положительные пики во время дорсальных поворотов (зеленые стрелки), но не постоянно демонстрировал соответствующие отрицательные пики во время вентральных поворотов. Это согласуется с предыдущими сообщениями о нейронах, таких как SMDD, которые, как известно, проявляют пики во время дорсальных, но не вентральных изгибов головы (Hendricks et al., 2012; Shen et al., 2016; Каплан и др., 2020).

В показанной записи мы также находим некоторые нейроны, активность которых соответствует только конкретным экземплярам мотива поведения. Например, временная производная активности нейрона № 84 вносит отчетливые пики в вентральные изгибы примерно через 105 и 210 секунд, но не во время подобных вентральных поворотов в другие моменты времени (рис. 5d, синие стрелки). Напротив, высоко взвешенный нейрон №77 дает острые пики, соответствующие четырем другим вентральным изгибам (Рис. 5d, красные стрелки), которые отсутствуют в нейроне №84.Точно так же (хотя, возможно, менее впечатляюще) для скорости нейроны № 24 и № 110 вносят пики для одного набора разворотов (рис. 5c, красные стрелки), в то время как нейрон № 44 вносит пики в дополнительный набор из двух разворотов (рис. 5c, синие стрелки). ). Точно так же при записи AML32_A разные нейроны вносят пики активности, соответствующие разным наборам вентральных или дорсальных поворотов, Рисунок 5 — приложение к рисунку 3. Хотя мы наблюдали этот эффект в некоторых записях, он явно не присутствовал в каждой записи.Из этого исследования нейронов с большим весом мы пришли к выводу, что по крайней мере в некоторых записях декодер в первую очередь не усредняет повторяющиеся сигналы. Вместо этого декодер суммирует различные типы нейронных сигналов, в том числе те, которые фиксируют только определенные особенности поведения (например, дорсальные или вентральные повороты, но не оба сразу) или которые, по-видимому, фиксируют только определенные экземпляры одного и того же мотива поведения (некоторые инверсии, но не оба). а не другие) ».

4) Что касается вышеупомянутого пункта, модели с большим количеством параметров почти всегда работают лучше.Чтобы определить, оправдывает ли повышенная производительность модели использование дополнительных параметров, я бы предложил использовать формулировки AIC (информационный критерий Акаике) или BIC (байесовский информационный критерий).

Мы устраняем опасения по поводу переобучения, оценивая модель на основе имеющихся данных. На удерживаемых данных увеличение количества параметров не всегда приводит к увеличению производительности. Например, рисунок 3 — приложение к рисунку 4h показывает, что дерево решений на самом деле работает хуже всех протестированных моделей, даже несмотря на то, что оно имеет наибольшее количество параметров (более чем в два раза больше, чем любая другая модель, как подробно описано в таблице 5).Теперь мы объясним это более ясно в тексте:

«Оценка производительности на основе удерживаемых данных снимает потенциальные опасения, что повышение производительности просто отражает переоснащение. В контексте удерживаемых данных модели с большим количеством параметров, даже если они слишком подходят, по своей сути не будут работать лучше ».

А также в другом разделе:

«Обратите внимание, что хотя добавление функций гарантирует улучшение производительности на обучающем наборе, производительность на удерживаемом тестовом наборе не обязательно должна улучшаться.”

И мы обсуждаем последствия проблемы чрезмерной подгонки в переписанном разделе «Обсуждение»:

«Сложные модели, включая нелинейные, как правило, имеют больше параметров и поэтому склонны к переобучению при обучении на ограниченных данных. Если нелинейная модель плохо работает с нашими удерживаемыми данными из-за переобучения, она может работать лучше при обучении с более длинными записями. Таким образом, низкая производительность здесь, по сути, не препятствует использованию нелинейной модели для описания сигналов поведения в C.elegans нервная система. Необходима дальнейшая работа с более длинными записями или возможность агрегировать обучение по нескольким записям, чтобы лучше оценить, смогут ли более сложные модели превзойти простой линейный декодер ».

5) Введение не дает должного представления о том, что известно о нейронных схемах, которые вызывают движение у C. elegans . Роли многих нейронов были тщательно охарактеризованы — было бы полезно представить, что известно об их «настройках» из предыдущей работы, и думает ли уже эта область, что популяционный код для передвижения может существовать (или нет).

На основе этого и других отзывов мы расширили введение, чтобы подробнее обсудить то, что известно:

«Известная локомоторная схема в C. elegans фокусируется на наборе предмоторных нейронов и интернейронов, включая AVA, AVE, AVB, AIB, AIZ, RIM, RIA, RIV, RIB и PVC, которые имеют множество соединений. между собой и посылают сигналы нижестоящим моторным нейронам, участвующим в движении, таким как моторные нейроны A- или B-типа или SMD (White et al., 1976; Chalfie et al., 1985; Чжэн и др., 1999; Gray et al., 2005; Гордус и др., 2015; Wang et al., 2020). Эти нейроны можно сгруппировать в категории, которые связаны с движением вперед, назад или поворотами. Например, AVA, AIB, RIM являются частью обратной двигательной цепи (Zheng et al., 1999; Pirri et al., 2009; Gordus et al., 2015). AVB и PVC являются частью контура движения вперед (Gray et al., 2005; Chalfie et al., 1985; Zheng et al., 1999; Li et al., 2011; Xu et al., 2018) и RIV, RIB и RIA связаны с поворотами (Gray et al., 2005; Ли и др., 2011; Ван и др., 2020; Хендрикс и др., 2012). Многое из того, что мы знаем об этих нейронах, получено из записей или манипуляций либо с отдельными нейронами за раз, либо с выборкой нейронов одновременно с использованием редких промоторов (Gray et al., 2005; Guo et al., 2009; Arous et al., 2010; Kawano et al., 2011; Piggott et al., 2011; Gao et al., 2018; Wang et al., 2020). Лишь недавно появилась возможность записывать из больших популяций нейронов сначала неподвижные (Schrödel et al., 2013; Prevedel et al., 2014; Kato et al., 2015), а затем движущихся животных (Nguyen et al., 2016; Venkatachalam et al., 2016) ».

В разделе результатов и обсуждения мы также стараемся предоставить больше контекста и предыстории. Избранные примеры:

«Это согласуется с нейронами, такими как RIVL / R, которые активны во время вентральных поворотов (Wang et al., 2020), или SMDD или SMDV, которые имеют пики активности во время дорсального или вентрального изгибов головы соответственно (Hendricks et al., 2012 ; Шен и др., 2016; Kaplan et al., 2020) ».

«Это согласуется с другими отчетами, включая недавнюю работу, предполагающую, что поворотные и обратные схемы представляют собой в значительной степени отдельные модули, за исключением нескольких избранных нейронов, таких как RIB, которые могут быть задействованы в обоих (Wang et al., 2020)»

«… было показано, что временная производная активности AIB повышается во время тех разворотов, за которыми следуют повороты, по сравнению с теми, за которыми следует движение вперед (Wang et al., 2020)».

«Это согласуется с предыдущими сообщениями о том, что для некоторых нейронов, таких как AVA, это временная производная активности, которая коррелирует с аспектами передвижения (Kato et al., 2015), в то время как для других нейронов, таких как AIY, это сама активность (Luo et al., 2014) ».

6) На рис. 1 -S1 авторы сравнивают скорость в своих наборах данных, измеренную анализом собственных червей, с движением центра масс. Хотя они взаимосвязаны, я был удивлен тем, как часто они расходятся. Почему иногда они не соглашаются? Есть ли ошибки в одном или обоих этих методах?

Для простоты теперь мы указываем скорость на основе точки на голове животного, как описано в методах.Все цифры были обновлены, чтобы отразить это изменение. Мы обсуждаем это изменение более подробно в ответ на аналогичные опасения, высказанные рецензентом №1.

«Чтобы измерить скорость животного, мы сначала находим вектор скорости 𝑣, который описывает движение точки на средней линии животного на 15% длины его тела назад от кончика головы. Затем мы проецируем этот вектор скорости на вектор направления головы единичной длины. Направление головы принимается как направление между двумя точками вдоль средней линии животного, на 10% и 20% кзади от кончика головы.Чтобы вычислить эту скорость, измерения центральной линии и положения сцены сначала были отфильтрованы по Хампелю, а затем интерполированы на общую временную ось 200 Гц (скорость, с которой мы запрашиваем положение сцены). Затем скорость была получена путем свертки положения с производной гауссианы с σ = 0,5 с ».

(7) На рисунке 5 я считаю, что было бы важно представить только примерные данные из точек времени в наборах данных тестирования, а не в наборах данных для обучения (то есть представить только коэффициенты корреляции для точек данных в данных тестирования; и показывать только примеры нейронной активности и поведение по данным тестирования).Например, трудно понять, являются ли отношения на рисунке 5C значимыми или просто представляют собой переоснащение модели, если они взяты из обучающих данных. (если это уже тестовые данные, укажите это в легенде к рисунку)

Спасибо за предложение. Теперь мы покажем, какая часть записи удерживается, добавив светло-зеленую заливку к дорожкам на рис. 5c, d (то же, что и на рис. 3a, c), и уточним в подписи.

8) Неясно, действительно ли анализ весов на рис. 5А является настолько информативным в отношении основных ролей нейронов.Тот факт, что модель может прогнозировать поведение в скрытых данных, очень информативен, но на конкретные восстановленные веса влияет используемый метод регуляризации, содержит ли активность нейрона информацию, избыточную с активностью какого-либо другого нейрона, и т. Д.

Мы согласны с тем, что некоторые свойства нейронных весов предопределены выбором регуляризации. Но многие свойства — нет. Теперь мы подробно проясним, какие особенности нейронных весов ожидаются при выборе модели, а какие не наказываются моделью и, следовательно, могут с большей вероятностью отражать свойства мозга:

«Чтобы исследовать, как декодер использует информацию от населения, мы проверяем нейронные веса, присвоенные декодером.Декодер присваивает один весовой коэффициент активности каждого нейрона, _, , а другой — временной производной его активности, _/. Он использует гребенчатую регуляризацию для наказания весов с большими амплитудами, что эквивалентно байесовской оценке весов, предполагающей гауссовское априорное значение с нулевым средним. В образце записи с рис. 1 распределение весов для скорости и кривизны действительно хорошо аппроксимируется распределением Гаусса с центром в нуле.Это говорит о том, что декодеру не нужно значительно отклоняться от предыдущего, чтобы работать хорошо. В частности, хотя изменение знака любого веса не повлечет за собой штраф за регуляризацию, декодер примерно в равной степени полагается на нейроны, которые положительно и отрицательно настроены на скорость, а также на кривизну.

На уровне популяции декодер назначает веса, которые примерно равномерно распределяются между сигналами активности F и временной производной сигналов активности dF / dt (рис. 5a, b).Но на уровне отдельных нейронов вес, присвоенный активности нейрона _𝐹 , не коррелировал с весом, присвоенным временной производной его активности _{𝑑𝑓 / 𝑑𝑡} (рисунок 5 — приложение к рисунку 1). Опять же, это согласуется с априорным распределением весов в модели. Однако, учитывая, что модель могла бы в большей степени полагаться либо на сигналы активности F, либо на временные производные сигналы dF / dt без штрафа, мы находим интересным, что декодеру не нужно было отклоняться от равномерного распределения весов между ними, чтобы Хорошо выступить.”

9) Нет сводных данных по всем животным о эффектах, которые авторы показывают на рисунке 5. Это просто примерные данные. Согласованы ли эти наблюдения для разных животных?

Нам не известен удовлетворительный количественный метод для суммирования эффекта на Рисунке 5 по всем записям. Вместо этого мы добавили новый пример из другой записи на рисунке 5 — приложение к рисунку 3. И теперь мы четко поясняем в тексте:

«Хотя мы наблюдали этот эффект на некоторых записях, он явно не присутствовал в каждой записи.”

Рецензент №3 (Рекомендации авторам):

1) В аннотации было бы полезно изложить основной вывод и его значение.

Основное значение этой работы состоит в том, что она обеспечивает необходимые экспериментальные измерения для информирования и ограничения интерпретации динамики популяции. Растет количество литературы, интерпретирующей популяционную динамику передвижения (Kato et al., 2015, Costa et al., 2019, Linderman et al., 2019, Fieseler et al., 2020), но до сих пор отсутствовали фундаментальные измерения, такие как информация в популяции по сравнению с отдельным нейроном или актуальность неподвижной динамики для изучения локомоции. Мы пересмотрели аннотацию, чтобы указать на это.

«Мы исследовали нейронную репрезентацию движения у нематоды C. elegans путем регистрации активности кальция в популяции во время движения. Мы сообщаем, что популяционная активность более точно декодирует движения, чем любой отдельный нейрон. Соответствующие сигналы распределяются по нейронам с различными настройками на передвижение.Два в значительной степени разные

субпопуляций информативны для декодирования скорости и кривизны, а активность различных нейронов вносит свой вклад в особенности, относящиеся к различным аспектам поведения или различным экземплярам поведенческого мотива. Чтобы подтвердить наши измерения, мы обозначили нейроны как AVAL и AVAR и обнаружили, что их активность демонстрирует ожидаемые переходные процессы во время движения назад. Наконец, мы сравнили активность населения во время движения и иммобилизации. Иммобилизация изменяет корреляционную структуру нейронной активности и ее динамику.Некоторые нейроны, положительно коррелированные с AVA во время движения, становятся отрицательно коррелированными во время иммобилизации и наоборот. Эта работа обеспечивает необходимые экспериментальные измерения, которые информируют и ограничивают текущие усилия по пониманию динамики популяции, лежащей в основе локомоции у C. elegans ».

И мы лучше представили эти пункты во введении, отрывок включен в ответ на следующий пункт ниже.

2) Было бы полезно мотивировать эксперимент по иммобилизации, сначала описав состояние знаний о нейрональной динамике у червей (а не дожидаясь обсуждения).

Теперь мы делаем это, как было предложено:

«Интересно, что результаты записей на неподвижных животных предполагают, что пространственные траектории популяционных нейронных состояний в низкоразмерном пространстве могут кодировать глобальные моторные команды (Kato et al., 2015), но это еще предстоит изучить на движущихся животных. Несмотря на растущий интерес в роли динамики популяций в червях, их размерности и их связи с поведением (Costa et al., 2019; Linderman et al., 2019; Brennan and Proekt, 2019; Fieseler et al., 2020) неизвестно, как информация, связанная с локомотором, содержащаяся на уровне популяции, сравнивается с информацией, содержащейся на уровне отдельных нейронов. И что важно, текущие данные о динамике популяции, связанной с передвижением у C. elegans , получены от иммобилизованных животных. Хотя есть явные преимущества в изучении фиктивной локомоции (Ahrens et al., 2012; Briggman et al., 2005; Kato et al., 2015), для C. elegans не известно, как динамика нейронной популяции во время неподвижной фиктивной локомоции сравнить с динамикой популяции во время фактического передвижения.«

3) Что означает штриховка на рис. 1d, e и подобных местах на бумаге?

Заштрихованные кружки показывают отдельные временные точки флуоресценции. Уточняем:

«Синие или оранжевые закрашенные кружки показывают нейронную активность в каждый момент времени во время поведения».

4) Для читателей, незнакомых с нервной системой C. elegans , было бы полезно прояснить, какая часть всех головных нейронов записывается, а также какая часть всех нейронов записывается.

Изменено:

«Чтобы исследовать сигналы, связанные с опорно-двигательным аппаратом в головном мозге, мы одновременно регистрировали кальциевую активность большинства из 188 нейронов в голове…»

5) Возможно, было бы более целесообразно переместить раздел о коррекции артефактов движения (стр. 7 [171-182ff]) раньше в документе, где эта коррекция используется впервые. Или переместите его в Методы.

В конечном итоге мы решили оставить это обсуждение коррекции движения в его текущем месте, потому что это уместно, когда мы думаем о проблемах шума, например, поднятых рецензентом №2.Мы также затронули ключевые моменты в разделе методов, озаглавленном «Коррекция движения».

6) Нижний индекс (i) в уравнении 1 на стр. 7.

Спасибо. Фиксированный.

7) Для тех, кто не знаком с фактором Фано, может быть стоит указать, что в уравнении 1 дисперсия (числитель) относится к сигналу, а не к шуму.

Спасибо за предложение:

«Здесь термин дисперсии относится к сигналу в записи.”

8) стр. 15 [379…]. «Наши измерения показывают, что нейронная динамика иммобилизованных животных может не полностью отражать нейронную динамику передвижения». Попробуйте перефразировать. Это предложение является почти тавтологией, поскольку в нем говорится: «… нейронная динамика в отсутствие локомоции может не полностью отражать динамику в присутствии локомоции».

Мы переписали этот раздел, изменили формулировку этого утверждения и добавили контекст:

«То, что нейронная динамика C. elegans демонстрирует другую структуру корреляции во время движения, чем во время иммобилизации, имеет значение для нейронных репрезентаций движения.Например, сейчас широко используются методы уменьшения размерности, такие как PCA, для поиска низкоразмерных траекторий или многообразий, которые относятся к поведению или принятию решений у животных, находящихся в движении (Churchland et al., 2012; Harvey et al., 2012; Shenoy et al., 2013) или у иммобилизованных животных, испытывающих фиктивную локомоцию (Briggman et al., 2005; Kato et al., 2015). PCA критически зависит от корреляционной структуры для определения ее основных компонентов. В C. elegans низкоразмерные нейронные траектории, наблюдаемые у иммобилизованных животных, подвергающихся фиктивному перемещению, и лежащая в основе корреляционная структура, которая определяет эти траектории, используются для заключения о нейронной динамике фактического передвижения.Наши измерения показывают, что для получения более полной картины нейронной динамики C. elegans , связанной с движением, будет полезно исследовать траектории в пространстве нейронных состояний, записанные во время фактической локомоции: как потому, что сама нейродинамика может отличаться во время иммобилизации, так и потому что корреляционная структура, наблюдаемая в сети, и, следовательно, соответствующие основные компоненты меняются при иммобилизации. Эти изменения могут быть связаны с проприоцепцией (Wen et al., 2012), или из-за различных внутренних состояний, связанных с фиктивным передвижением по сравнению с фактическим ».

9) Строка 104-5: добавьте Faumont et al., 2011.

Добавлен.

10) Строка 198: Вы имеете в виду «Рисунок 5a, b»?

Да. Спасибо. Фиксированный.

11) Строка 206-7: действительно ли нейрон № 29 изображен на рисунке 5x?

Это должен быть рисунок 5c. Фиксированный. Спасибо.

12) Строка 344-5: Вы можете распечатать это заявление?

Мы пояснили на примере:

«Одно из возможных объяснений состоит в том, что внешне похожие поведенческие особенности, такие как повороты, на самом деле могут состоять из различных основных поведений.Например, кажущиеся похожими повороты при ближайшем рассмотрении можно разделить на отдельные группы (Broekmans et al., 2016) ».

И мы добавили связанный пример:

«Нейронное представление, связанное с мотивом, может также зависеть от его поведенческого контекста, включая поведение, которое следует за ним или продолжается. Например, было показано, что временная производная активности AIB повышается во время тех разворотов, которые

За

следуют повороты по сравнению с теми, за которыми следует движение вперед (Wang et al., 2020). Популяция может содержать множество таких нейронов, каждый из которых настроен только на определенный контекст данного поведения, что приведет к появлению нейронов, используемых декодером, которые, по-видимому, настроены на одни экземпляры мотива, а не на другие. Степень детализации классификации поведения и того, как учитывать контекст и иерархию поведения, остается активной областью исследований в C. elegans (Liu et al., 2018; Kaplan et al., 2020) и в других модельных системах ( Берман и др., 2016; Датта и др., 2019). В конечном счете, обнаружение различных нейронных сигналов может помочь в нашем понимании различных состояний поведения и наоборот ».

13) Строка 359-361: Приведите конкретные примеры некоторой схемы, в которой это утверждение верно.

Приведем пример:

«Например, как полимодальные ноцицептивные стимулы, обнаруженные из ASH (Mellem et al., 2002), так и передние механосенсорные стимулы, обнаруженные из нейронов мягкого прикосновения ALM и AVM (Wicks and Rankin, 1995), активируют развороты через общие схемы, содержащие AVA, среди других общих нейроны.Возможно, что нервная активность, которую мы наблюдаем для разных поведенческих мотивов, отражает сенсорные сигналы, которые поступают по разным сенсорным путям, чтобы вызвать общий нижестоящий моторный ответ ».

https://doi.org/10.7554/eLife.66135.sa2

Декодер — Радиальная инженерия

• Быстрая и простая запись мид / сайд без микшера
• Три бесшумных встроенных микрофонных предусилителя
• Предварительно смешанные стереовыходы
• Операция линейного уровня для использования с предварительно записанными дорожками

Радиальный декодер — это микрофонный предусилитель и стерео матрица среднего и бокового каналов, которая позволяет пользователю легко создавать записи M / S без необходимости перенастраивать консоль записи.Обладая встроенными микрофонными предусилителями с фантомным питанием и независимым контролем уровня, декодер автоматически объединяет сигналы в стереовыход, используя метод суммирования разностей для получения впечатляющего стереозвука, который хорошо транслируется в моно для трансляции.

Декодер начинается с трех сверхтихих микрофонных предусилителей. Микрофонный / линейный вход-1 назначается MID или прямому микрофону, а микрофонный / линейный вход-2a назначается боковому микрофону. Кнопка связи автоматически дублирует и панорамирует сигнал, а также переворачивает фазу для традиционного стереофонического изображения M / S при использовании с микрофонами в форме восьмерки.Микрофонный / линейный вход-2b позволяет использовать декодер с парой кардиоидных микрофонов, а не с восьмеркой. Это открывает двери для разнообразных микрофонов и различных методов расстановки, которые можно использовать для максимального удобства и творчества. Декодер также можно переключить на линейный уровень +4 дБн для предварительно записанного материала Reamping ™ во время сведения. Просто сделайте запись с БОКОВОГО микрофона во время отслеживания и вернитесь к стерео M / S-изображению позже.

Поскольку декодер предназначен для использования в студии или в полевых условиях, его шасси изготовлено из сверхпрочной стали 14-го калибра.Внутренняя двутавровая рама и конструкция крышки корпуса предотвращают преждевременное повреждение внутренних схем и предохраняют ручки и переключатели от ударов. Полностью нижняя нескользящая подушка обеспечивает электрическую и механическую изоляцию, чтобы уменьшить вероятность поломки. Шасси также можно установить в стойку отдельно или вместе с другими продуктами Radial с помощью дополнительного комплекта стойки.

Декодер… запись мид / сайд еще никогда не была такой простой!

Декодирование репроцессинга памяти, зависящей от материала, во время сна у людей

1

Walker, M.П., Стикголд Р. Сон, память и пластичность. Annu. Rev. Psychol. 57 , 139–166 (2006).

Артикул Google ученый

2

Раш Б. и Борн Дж. О роли сна в памяти. Physiol. Ред. 93 , 681–766 (2013).

CAS Статья Google ученый

3

Ribeiro, S. et al. Длительная нейронная реверберация, вызванная новизной, во время медленного сна в нескольких областях переднего мозга. PLoS Biol. 2 , E24 (2004).

Артикул Google ученый

4

Лансинк, К.С., Гольтштейн, П.М., Ланкельма, Дж. В., Макнотон, Б. Л. и Пеннарц, К. М. Гиппокамп лидирует вентральным полосатым телом в воспроизведении информации о награде за место. PLoS Biol. 7 , e1000173 (2009).

Артикул Google ученый

5

Уилсон, М.А. и Макнотон, Б. Л. Реактивация ансамблевых воспоминаний гиппокампа во время сна. Science 265 , 676–679 (1994).

CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

6

Peyrache, A., Khamassi, M., Benchenane, K., Wiener, S. I. & Battaglia, F. P. Воспроизведение нейронных паттернов, связанных с обучением правилам, в префронтальной коре во время сна. Nat. Neurosci. 12 , 919–926 (2009).

CAS Статья Google ученый

7

Yang, G. et al. Сон способствует формированию ветвей дендритных шипов после обучения. Наука 344 , 1173–1178 (2014).

CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

8

Ramanathan, D. S., Gulati, T. и Ganguly, K. Зависимая от сна реактивация ансамблей в моторной коре головного мозга способствует консолидации навыков. PLoS Biol. 13 , e1002263 (2015).

Артикул Google ученый

9

Girardeau, G., Benchenane, K., Wiener, S. I., Buzsaki, G. & Zugaro, M. B. Избирательное подавление гиппокампальной ряби ухудшает пространственную память. Nat. Neurosci. 12 , 1222–1223 (2009).

CAS Статья Google ученый

10

Раш, Б., Büchel, C., Gais, S. & Born, J. Сигналы запаха во время медленноволнового сна провоцируют декларативную консолидацию памяти. Наука 315 , 1426–1429 (2007).

CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

11

Рудой, Дж. Д., Восс, Дж. Л., Вестерберг, К. Э. и Паллер, К. А. Укрепление индивидуальных воспоминаний путем их реактивации во время сна. Наука 326 , 1079 (2009).

CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

12

Peigneux, P.и другие. Содержание изученного материала и уровень усвоения модулируют церебральную реактивацию во время сна с быстрым движением глаз после тренировки. Neuroimage 20 , 125–134 (2003).

Артикул Google ученый

13

Maquet, P. et al. Зависимые от опыта изменения церебральной активации во время быстрого сна человека. Nat. Neurosci. 3 , 831–836 (2000).

CAS Статья Google ученый

14

Хорикава Т., Тамаки, М., Мияваки, Ю. и Камитани, Ю. Нейронное декодирование визуальных образов во время сна. Наука 340 , 639–642 (2013).

CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

15

Маршалл, Л., Хельгадоттир, Х., Молл, М. и Борн, Дж. Усиление медленных колебаний во время сна усиливает память. Nature 444 , 610–613 (2006).

CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

16

Гросмарк, А.Д., Мизусеки, К., Пасталкова, Э., Диба, К., Бузаки, Г. Быстрый сон реорганизует возбудимость гиппокампа. Нейрон 75 , 1001–1007 (2012).

CAS Статья Google ученый

17

Химмер, Л., Мюллер, Э., Гайс, С. и Шенауэр, М. Опосредованная сном консолидация памяти зависит от уровня интеграции при кодировании. Neurobiol. Учиться. Mem. 137 , 101–106 (2017).

Артикул Google ученый

18

Гайс, С., Лукас, Б. и Борн, Дж. Сон после обучения помогает вспоминать. ЖЖ. Mem. 13 , 259–262 (2006).

Артикул Google ученый

19

Джи Д. и Уилсон М. А. Скоординированное воспроизведение памяти в зрительной коре и гиппокампе во время сна. Nat. Neurosci. 10 , 100–107 (2007).

CAS Статья Google ученый

20

Юстон, Д.Р., Тацуно, М. и Макнотон, Б. Л. Ускоренное воспроизведение недавних последовательностей воспоминаний в префронтальной коре во время сна. Наука 318 , 1147–1150 (2007).

CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

21

Бужаки, Г. Двухэтапная модель формирования следов памяти: роль «шумных» состояний мозга. Neuroscience 31 , 551–570 (1989).

Артикул Google ученый

22

Peigneux, P.и другие. Усиливается ли пространственная память в гиппокампе человека во время медленного сна? Нейрон 44 , 535–545 (2004).

CAS Статья Google ученый

23

Девальд, Дж. Ф., Мейер, А. М., Оорт, Ф. Дж., Керкхоф, Г. А. и Богельс, С. М. Влияние качества сна, продолжительности сна и сонливости на успеваемость в школе у ​​детей и подростков: метааналитический обзор. Sleep Med. Ред. 14 , 179–189 (2010).

Артикул Google ученый

24

Шенауэр, М., Гейслер, Т. и Гайс, С. Укрепление процедурной памяти путем реактивации во сне. J. Cogn. Neurosci. 26 , 143–153 (2014).

Артикул Google ученый

25

Луи, К. и Уилсон, М. А. Воспроизведение активности гиппокампа в бодрствующем ансамбле во время сна с быстрым движением глаз. Нейрон 29 , 145–156 (2001).

CAS Статья Google ученый

26

Павлидес, К. и Винсон, Дж. Влияние активации клеток места гиппокампа в состоянии бодрствования на активность этих клеток во время последующих эпизодов сна. J. Neurosci. 9 , 2907–2918 (1989).

CAS Статья Google ученый

27

Джудитта, А.и другие. Последовательная гипотеза функции сна. Behav. Brain Res. 69 , 157–166 (1995).

CAS Статья Google ученый

28

Genzel, L., Kroes, M.C., Dresler, M. & Battaglia, F.P. Легкий сон против медленноволнового сна в консолидации памяти: вопрос о глобальных и локальных процессах? Trends Neurosci. 37 , 10–19 (2014).

CAS Статья Google ученый

29

Амброзини, М.В. и Джудитта, А. Обучение и сон: последовательная гипотеза. Sleep Med. Ред. 5 , 477–490 (2001).

Артикул Google ученый

30

Акерманн, С. и Раш, Б. Различия в влиянии медленного и быстрого сна на консолидацию памяти? Curr. Neurol. Neurosci. Отчет 14 , 430 (2014).

Артикул Google ученый

31

Абель Т., Хавекес, Р., Салетин, Дж. М. и Уокер, М. П. Сон, пластичность и память от молекул до сетей всего мозга. Curr. Биол. 23 , R774 – R788 (2013).

CAS Статья Google ученый

32

Boly, M. et al. Иерархическая кластеризация мозговой активности во время сна человека с небыстрым движением глаз. Proc. Natl Acad. Sci. США 109 , 5856–5861 (2012).

CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

33

Стерпенич, В.и другие. Реактивация памяти во время сна с быстрым движением глаз способствует ее обобщению и интеграции в корковые хранилища. Сон 37 , 1061–1075 (2014).

Артикул Google ученый

34

Бурчуладзе Р. и др. Различные процедуры обучения задействуют один или два критических периода для консолидации контекстной памяти, каждый из которых требует синтеза белка и PKA. ЖЖ. Mem. 5 , 365–374 (1998).

CAS PubMed PubMed Central Google ученый

35

Игаз, Л. М., Вианна, М. Р., Медина, Дж. Х. и Искьердо, И. Два временных периода синтеза мРНК гиппокампа необходимы для консолидации памяти при обучении, мотивированном страхом. J. Neurosci. 22 , 6781–6789 (2002).

CAS Статья Google ученый

36

Дэвис Р.L. Следы памяти дрозофилы. Нейрон 70 , 8–19 (2011).

CAS Статья Google ученый

37

Дубнау Дж. И Чианг А.С. Консолидация системной памяти у дрозофилы. Curr. Opin. Neurobiol. 23 , 84–91 (2013).

CAS Статья Google ученый

38

Смит, С. Состояния сна и процессы памяти. Behav. Brain Res. 69 , 137–145 (1995).

CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

39

Prince, T. M. et al. Недосыпание в течение определенного трехчасового временного окна после тренировки ухудшает синаптическую пластичность и память гиппокампа. Neurobiol. Учиться. Mem. 109 , 122–130 (2014).

Артикул Google ученый

40

Стикголд, Р., Уидби, Д., Ширмер, Б., Патель, В. и Хобсон, Дж. А. Улучшение задачи визуального различения: многоступенчатый процесс, происходящий во время сна. J. Cogn. Neurosci. 12 , 246–254 (2000).

CAS Статья Google ученый

41

Шольц, Дж., Кляйн, М. К., Беренс, Т. Э. и Йохансен-Берг, Х. Обучение вызывает изменения в архитектуре белого вещества. Nat. Neurosci. 12 , 1370–1371 (2009).

CAS Статья Google ученый

42

Schabus, M. et al. Веретена сна и их значение для декларативной консолидации памяти. Сон 27 , 1479–1485 (2004).

Артикул Google ученый

43

Бергманн, Т. О., Молле, М., Дидрихс, Дж., Борн, Дж. И Зибнер, Х. Р. Реактивация связанных с веретеном сна реактивации определенных категорий корковых областей после изучения ассоциаций лица и сцены. Neuroimage 59 , 2733–2742 (2012).

Артикул Google ученый

44

Шрайнер Т. и Раш Б. Повышение словарного запаса за счет словесных подсказок во время сна. Cereb. Cortex 25 , 4169–4179 (2014).

Артикул Google ученый

45

Лисман, Дж. Э. и Дженсен, О. Тета-гамма нейронный код. Нейрон 77 , 1002–1016 (2013).

CAS Статья Google ученый

46

Уокер, М. П. и ван дер Хельм, Э. Ночная терапия? Роль сна в эмоциональной обработке мозга. Psychol. Бык. 135 , 731–748 (2009).

Артикул Google ученый

47

Jackson, C. et al. Динамика следа памяти: влияние сна на консолидацию. Curr. Биол. 18 , 393–400 (2008).

CAS Статья Google ученый

48

Шрейнер, Т., Леманн, М. и Раш, Б. Слуховая обратная связь блокирует преимущества памяти при использовании сигналов во время сна. Nat. Commun. 6 , 8729 (2015).

CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

49

Marzano, C. et al. Вспоминание и забывание снов: тета- и альфа-колебания во время сна предсказывают последующее вспоминание сновидений. J. Neurosci. 31 , 6674–6683 (2011).

CAS Статья Google ученый

50

Steriade, M., McCormick, D. A. & Sejnowski, T. J. Таламокортикальные колебания в спящем и возбужденном мозге. Science 262 , 679–685 (1993).

CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

51

Massimini, M. et al.Нарушение корковых эффективных связей во время сна. Наука 309 , 2228–2232 (2005).

CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

52

Надасди, З., Хирасе, Х., Чурко, А., Чиксвари, Дж. И Бузаки, Г. Воспроизведение и сжатие во времени повторяющихся последовательностей спайков в гиппокампе. J. Neurosci. 19 , 9497–9507 (1999).

CAS Статья Google ученый

53

Старесина, Б.П., Алинк, А., Кригескорте, Н. и Хенсон, Р. Н. Реактивация пробуждения предсказывает память у людей. Proc. Natl Acad. Sci. США 110 , 21159–21164 (2013).

CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

54

Deuker, L. et al. Консолидация памяти путем воспроизведения нейронной активности, специфичной для стимула. J. Neurosci. 33 , 19373–19383 (2013).

CAS Статья Google ученый

55

Тамбини, А.& Davachi, L. Сохранение поливоксельных паттернов гиппокампа в посткодирующем покое связано с памятью. Proc. Natl Acad. Sci. США 110 , 19591–19596 (2013).

CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

56

Олдфилд, Р. К. Оценка и анализ руки: Эдинбургская инвентаризация. Neuropsychologia 9 , 97–113 (1971).

CAS Статья Google ученый

57

Роеннеберг Т.и другие. Эпидемиология циркадных часов человека. Sleep Med. Ред. 11 , 429–438 (2007).

Артикул Google ученый

58

Minear, M. & Park, D.C. База данных о продолжительности жизни лицевых стимулов взрослых. Behav. Res. Методы 36 , 630–633 (2004).

Артикул Google ученый

59

Иидака, Т., Мацумото, А., Ханеда, К., Окада, Т. и Садато, Н. Гемодинамические и электрофизиологические взаимосвязи, связанные с обработкой лица человека: данные комбинированного исследования fMRI-ERP. Brain Cogn. 60 , 176–186 (2006).

Артикул Google ученый

60

Аткинсон, А. П. и Адольфс, Р. Нейропсихология восприятия лица: за пределами простой диссоциации и функциональной избирательности. Philos. Пер. R. Soc. Лондон. B. Biol. Sci. 366 , 1726–1738 (2011).

Артикул Google ученый

61

О’Крэвен, К. М., Даунинг, П. Э. и Канвишер, Н. Свидетельства фМРТ для объектов как единиц отбора с вниманием. Nature 401 , 584–587 (1999).

CAS ОБЪЯВЛЕНИЯ Статья Google ученый

62

Пуртуа, Г., Шварц, С., Спиридон, М., Мартуцци, Р.& Vuilleumier, P. Представления объектов для нескольких визуальных категорий перекрываются в латеральной затылочной и медиальной веретенообразной коре. Cereb. Cortex 19 , 1806–1819 (2009).

Артикул Google ученый

63

Rechtschaffen, A. & Kales, A. Руководство по стандартизированной терминологии, методам и системе оценок для стадий сна у людей. Brain Information Service, University of California (1968).

64

Fan, J. & Fan, Y. Классификация больших размеров с использованием правил независимости отожженных элементов. Ann. Стат. 36 , 2605–2637 (2008).

MathSciNet Статья Google ученый

65

Норман, К. А., Полин, С. М., Детре, Г. Дж.

No related posts.