Аи 95 расшифровка аббревиатуры: Что такое бензин, виды бензина и расшифровка АИ | Топливо

Содержание

Как расшифровывается АИ 95?

Цифры в маркировке указывают на октановое число бензина. Например, АИ-95 — топливо для автомобилей (заправить самолет им точно не получится), имеющее октановое число 95, и это проверено исследовательским методом. Октановое число — основной показатель детонационной стойкости бензина.

Что означают буквы АИ на бензине?

АИ — маркировка бензина (автомобильного топлива), октановое число которого определено по исследовательскому методу АИ — агроинженерия АИ — апоптотический индекс

Как расшифровывается АИ?

АИ – аббревиатура, обозначающая вид бензина. Первая буква (А) показывает, что топливо предназначено для заправки автомобильного транспорта. Вторая буква (И) указывает на то, что для определения октанового числа применялся исследовательский метод.

Как расшифровывается АИ 92 бензин?

Бензин АИ92 – самое популярное в России топливо для карбюраторных и инжекторных моторов. … Расшифровка АИ92 означает, что это бензин автомобильный (буква А), октановое число которого (ОЧ 92) было рассчитано исследовательским методом (буква И) в условиях, максимально соответствующих стандартным городским.

Какие существуют виды бензина?

Более современная классификация бензинов насчитывает шесть основных видов этого топлива с различным октановым показателем:

  • Нормаль – АИ-80.
  • Регуляр – АИ-92.
  • Премиум – АИ-95.
  • Супер – АИ-95+.
  • Экстра – АИ-98.
  • ЭКТО – АИ-100.

Как обозначается бензин на заправке?

Запомнить простые правила довольно легко! буква «А» в маркировке АИ обозначает, что продукт автомобильный; буква «И», что октановое число получено исследовательским методом, он определен ГОСТом 8226-82; последующие после «АИ» цифры обозначают октановое число.

Что означают цифры на бензине?

Цифры в маркировке указывают на октановое число бензина. … Чем выше цифра, тем лучше бензин противостоит самопроизвольному воспламенению. Но это вовсе не значит, что АИ-95 качественнее и лучше, чем АИ-92.

Сколько стоит бензин АИ 100?

Цены на бензин и ДТ на АЗС России

Топливо Минимальная цена Средняя цена
АИ-80 32,80 97,10
ДТ-R 33,80 46,14
АИ-95R 33,60 45,51
Pulsar-100 56,70 57,74

Какие марки бензина в России?

В России производятся автомобильные бензины пяти марок (ГОСТ 2084-77): А-72, А-76, АИ-91, АИ-93 и АИ-95. Буква «И» в маркировке указывает на применение исследовательского метода при определении октанового числа, цифры — октановое число.

Какая формула у бензина?

Формула бензина это подтверждает (C3h21O2). Характеристики бензина, относящегося к автомобильному виду, следующие: смесь должна быть однородной; плотность равная 690-750 кг.

Что лучше 92 или 95?

В техническом паспорте производитель сам указывает, каким бензином лучше заправляться – 92 или 95. … Отличие 92 бензина от 95 заключается в том, что топливо, имеющее меньшее октановое число, начнет раньше воспламеняться, чем того требует производитель.

Какой бензин в России

Как расшифровываются аббревиатуры ROZ и RON, что такое бензин Е10, какой бензин в России и когда у нас всё топливо будет высокого экологического класса, а также ответы на другие интересные вопросы дают специалисты сети АЗС «Газпромнефть». Статья эта не рекламная, хотя кое о каких преимуществах своего топлива наши собеседники всё же упомянули.


 

В Европе существует топливо Е10, а в Финляндии, например, 95-й бензин весь Е10. Что это за топливо, есть ли оно в России, его плюсы и минусы? Какому российскому топливу оно соответствует?

Топливо E10 содержит 10% этилового спирта: буква «E» в названии обозначает технический этиловый спирт этанол (ethanol), а цифра «10» указывает на его процентное содержание.
В настоящее время топливо в России производится в соответствии с утверждённым техническим регламентом Таможенного союза, согласно которому содержание этанола в автобензине должно составлять не более 5%.
Е-10 не соответствует этим требованиям, и в нашей стране, соответственно, не производится.

Что это за обозначения ROZ и RON? Они есть, например, в сервисных книжках иномарок и указывают на то, каким бензином надо заправлять автомобиль.

Обе аббревиатуры обозначают одно и тоже – октановое число. Расшифровка разная, поскольку написаны они на английском (RON – Research Octane Number) и немецком (ROZ – Research Oktanzahl) языках соответственно.
В нашей стране октановое число всегда указывают в марке автобензина, например «Премиум Евро-95».

Считается, что в России 95-й бензин соответствует Евро 5, так ли это?

Важно отметить, что нормы «Евро» регулируют предельно допустимое содержание токсичных веществ в выхлопных газах автомобилей и не относятся к качеству используемого топлива. В нашей стране нормирование экологических классов топлив, в частности по показателю массовой доли серы, предусмотрено техническим регламентом. У топлива класса 2 этот параметр не превышает 500 мг/кг, у класса 5 – 10 мг/кг. Информация о классах реализуемого топлива содержится в паспортах качества, которая есть в свободном доступе на каждой автозаправочной станции, в кассовых чеках, а также в материалах, находящихся в зоне ТРК, на информационных стендах. От содержания серы зависит, в том числе, и состав выхлопных газов транспортного средства.

Сегодня в России по законодательству разрешена реализация топлива не ниже третьего класса.
На данный момент, например, на автозаправочных станциях «Газпромнефть» реализуется топливо четвёртого и пятого экологических классов.

Могут ли топливные компании у нас на рынке реализовывать 95-й бензин ниже качеством, чем норматив Евро 5?

Согласно техническому регламенту Таможенного союза, в России переход на топливо класса 5 должен быть завершён до конца 2015 года.

С начала 2014 года вводится ограничение на ввоз в РФ автомобилей, экологический класс которых ниже Euro 5. Как это согласуется с распространенностью бензина класса Euro 5?

Сегодня в России довольно широко распространено автомобильное топливо класса 5. Поэтому, трудностей у владельцев транспортных средств с двигателями стандарта Евро 5 не возникнет. На АЗС автовладельцам необходимо поинтересоваться, какого класса топливо на ней реализуется.

Если залить бензин класса Euro 2 в машину, соответствующую экологическим нормам Euro 5, то характеристики выхлопа будут Euro 2, справедливо ли это утверждение?

Обращение топлива класса 2 на территории нашей страны в соответствии с техническим регламентом Таможенного союза, было прекращено в конце 2012 года. Однако в случае, если регулярно заправлять транспортное средство с двигателем стандарта Евро 5 топливом качества ниже пятого класса, то есть вероятность возникновения проблем в работе автомобиля. Это может привести к преждевременному выходу из строя системы очистки выхлопных газов или к увеличению загрязнения мотора продуктами сгорания топлива (сажей), возможно, потребуется более частая замена моторного масла.

Можно ли заправлять в американские машины российский 92-й бензин?

Каждый производитель, в числе прочих рекомендаций для конкретной марки транспортного средства, устанавливает определённый диапазон топлив по октановому числу. Если этот интервал включает в себя бензин с октановым числом, например, 92, то и российские марки с октановым числом 92 ему также подойдут.

Как выбрать «правильную» бензоколонку, на что необходимо обращать внимание?

На любой АЗС следует ознакомиться с информационными материалами на реализуемое топливо: посмотреть паспорт качества и выяснить марку, класс, производителя, поставщика и фактические параметры топлива.
Не лишним будет уточнить у персонала АЗС информацию по премиальным маркам. Например, на АЗС сети «Газпромнефть» водитель может приобрести бензин с улучшенными характеристиками G-Drive с октановым числом 95 или 98. Благодаря активному комплексу присадок, топливо нового поколения обеспечивает профессиональную защиту топливной системы двигателя, гарантируя дополнительную мощность и улучшая разгонную динамику автомобиля.

Наша компания контролирует качество нефтепродуктов по всей производственной цепочке — на всех этапах транспортировки, хранения и реализации. Кроме того, для компании очень важно мнение и лояльность клиентов. Поэтому для автомобилистов работает круглосуточная горячая линия.

Какое влияние оказывают присадки, которые делают из низкооктанового бензина топливо премиум-класса? Ведет ли это не только к увеличению мощности и уменьшению расхода топлива, но и к бОльшему износу поршневой группы двигателя?

Каждый вид присадок выполняет конкретную функцию. Они могут повышать октановое число, могут снижать выбросы вредных соединений, могут способствовать уменьшению износа двигателя.

Например, премиальное топливо сети АЗС «Газпромнефть» G-Drive содержит многофункциональный комплекс присадок, который, в частности, предотвращает образование нагара и сажевых отложений на элементах систем впуска и выпуска двигателя, в камере сгорания, на электродах свечей зажигания и на поршневой группе. Моющий компонент пакета присадок постепенно удаляет уже имеющиеся отложения в топливной системе мотора и препятствует образованию новых. Поддержание чистоты агрегата достигается при регулярном использовании G-Drive. В результате, отсутствует износ от нагара на клапанах, на маслосъемных и компрессионных кольцах поршней, снижается трение и повышается ресурс двигателя.

Реализуемые на АЗС «Газпромнефть» марки топлив полностью соответствуют всем нормативным документам по производству топлива в России.

Есть ли планы запрета в России более «низких» классов топлива? Если да, то в какие сроки это должно быть реализовано? Существует ли федеральная программа?

До конца 2014 года технический регламент Таможенного союза обязывает компаниям прекратить выпуск в обращение на территории Российской Федерации бензина и дизельного топлива классом ниже 3. В России окончательный переход на топливо класса 5 должен завершиться к концу 2015 года.

Марки бензина каких классов сейчас реализует Ваша компания?

Мы устанавливаем повышенные требования к экологическим характеристикам реализуемого топлива. Поэтому на АЗС «Газпромнефть» оно исключительно четвертого и пятого классов.

Автоклуб78 https://autoclub78.ru

Mitsubishi ASX – обновленный кроссовер для активной езды

Mitsubishi ASX – обновленный «кроссовер для активной езды»

Аббревиатура ASX, заключенная в названии модели, обозначает основную идею, которой руководствовались инженеры при создании автомобиля: он построен на базе Concept-cX и был задуман как динамичный кроссовер, но некоторые детали (в том числе и во внешнем облике) позволяют отнести его к полугрузовым внедорожникам. Расшифровка аббревиатуры звучит так: Active Sport X-over, что означает «кроссовер для активной езды». Как и у Outlander XL, и Lancer X в арсенале автомобиля универсальная платформа Project Global.

В 2013 году в проект кроссовера были внесены корректировки, при этом стоимость автомобиля решено было оставить прежней.

Изменения в дизайне

Внешне обновленный Mitsubishi ASX стал более стильным: появилось больше хромированных элементов, несколько поменялся дизайн решетки радиатора и ниш для противотуманных фонарей, а на переднем бампере исчезла объемная нижняя вставка. Габариты остались те же: 4295х1770х1625 мм. Колесная база и клиренс также без изменений: 2670 мм и 195 мм.

В оформлении салона превращения ощутимы: для большего комфорта водителя в автомобиль установлен новый руль с механизмом реечного типа и электроусилителем, из декоративных изменений можно отметить появление металлизированных деталей на дверных панелях и использование в отделке более дорогих материалов. В проект обновленной модели включена другая аудиосистема и навигационный модуль, поддерживающий карты памяти SD. Что касается передней панели, то эргономика и система размещения элементов управления на ней сохранена. То же можно сказать и о центральной консоли.

Техническое наполнение

Несмотря на то, что среди вариантов модели есть автомобили и с дизельным мотором (продающиеся в Европе и США), в России обновленный Mitsubishi ASX предлагается только с бензиновыми аналогами. Основная причина заключается в низком качестве российского дизельного топлива.

Бензиновый двигатель представлен в трех модификациях: объемом 1,6, 1,8 и 2,0 литра.

Мотор вместимостью 1,6 литра способен предложить своему владельцу мощность до 117 л.с., развиваемую на 6100 об/мин. Четырехцилиндровый агрегат с индексом 4A92 был спроектирован компанией MDC Power в 2004 году, но под капот Mitsubishi ASX он попал с некоторыми изменениями. 4A92 отвечает требованиям стандарта Евро-4, сделан из алюминия, подача топлива осуществляется распределенным впрыском по системе ECU-MULTI. Помогает в управлении газораспределением и клапанами (их здесь 4 на каждый цилиндр) система MIVEC. Привод поставлен цепной с двумя распределительными валами DOHC. Заявленный максимум крутящего момента – 154 Нм при 4000 об/мин. Все эти характеристики позволят автомобилю разгоняться до 183 км/ч, а с нулевого старта до отметки в 100 км/ч он дойдет за 11,4 секунды. Расход топлива не более 7,8 литра на каждые 100 км (при движении по городу), на скоростных магистралях этот показатель снижается до 5,0 литров. Средняя цифра в случае движения в совмещенном режиме – 6,1 литра. Рекомендуется использовать бензин не ниже класса АИ-95. Что касается коробки передач, в этом случае решено было установить пятиступенчатую «механику».

Второе место по характеристикам занимает Mitsubishi ASX с двигателем объемом 1,8 литра, созданным в рамках альянса GEMA совместно с Hyundai и Chrysler. Как и его младший брат, он аттестован по стандартам Евро-4. В остальном силовой агрегат 4В10 также схож с аналогом на 1,6 литра. В этом исполнении можно наблюдать те же 4 цилиндра с рядным расположением, электронную систему MIVEC, систему распределенного впрыска ECO-MULTI и цепной привод с теми же распределительными валами. Агрегат также создан на базе цельноалюминиевого блока. Увеличение объема двигателя привело к улучшению мощностных показателей: максимальные 140 л.с. достигаются на 6000 об/мин. Пик крутящего момента 177 Нм при частоте вращения 4200 об/мин. Такой кроссовер будет способен развить скорость в 186 км/ч, а первую сотню километров наберет за 13,1 секунды. Расход топлива при передвижении по городу около 9,8 литра на 100 км, движение по трассе сократит расход бензина до 6,4 литра, а совмещая эти режимы, автомобиль потратит 7,6 литра. Стоит отметить, что для этого обновленного ASX была установлена бесступенчатая автоматическая трансмиссия.

Больший расход топлива у «старшего» из семейства – «двухлитрового» Mitsubishi ASX. В городе такой агрегат «съедает» около 10,5 литра, при движении по трассе – 6,8 литра, при совмещенном режиме – 8,1 литра. Эти цифры можно объяснить появлением полного привода, который имеет три режима работы (2WD, 4WD AUTO и 4WD LOCK). Как и мотор на 1,8 литра, «двухлитровый» 4B11 создан на базе GEMA, с той же электроникой и системами контроля. А мощностные характеристики изменились: заявленные 150 л.с. этот кроссовер наберет при 6000 об/мин. Пик крутящего момента возрос до 197 Нм при 4200 об/мин. Первые 100 км будут пройдены за 11,9 секунды, а максимальная обозначенная производителем скорость – 188 км/ч. Коробка передач автоматическая.

По сравнению с выпусками предыдущих лет, в Mitsubishi ASX 2013 года были изменены настройки подвески. Спереди установлена подвеска МакФерсон, а также стабилизатор поперечной устойчивости, сзади – многорычажная подвеска. На все колеса поставлена дисковая вентилируемая тормозная система (диаметр дисков 16’). В обновленном Mitsubishi ASX появились новые резинометаллические шарниры, более жесткие передние рычаги, были изменены настройки амортизаторов.

В 2014 году новое поколение Mitsubishi ASX представлено в России в нескольких вариантах комплектации. ASX с объемом двигателя 1,6 литра предлагаются в вариациях Inform, Invite и Intense. Мотор на 1,8 литра подразумевает комплектации Invite, Intense и Instyle. А в случае с премиальным двухлитровым аналогом количество вариантов увеличивается до пяти: к перечисленным Invite, Intense и Instyle присоединяются Ultimate и Exclusive.

в чем отличия бензина и какой лучше

А вы знаете, какой бензин лучше, 95 ЭКТО или 95 Евро? Какой тип выбрать для своего автомобиля? На первый взгляд, кажется, разницы нет никакой, ценники различаются в рубль-два. И все же, ведь для чего-то их разделили? А давайте все вместе попробуем разобраться!

Что такое ЭКТО?

Топливо с такой маркировкой появилось на наших заправках около 10 лет назад. Расшифровывается аббревиатура гениально просто: Экологическое Топливо. Исходя из названия, делаем вывод – оно наносит меньше вреда окружающей среде, снижает количество вредных веществ в выхлопных газах автомобилей.

Контроль за их предельно допустимым содержанием осуществляют Евро-стандарты. В 1988 году был принят, как его сегодня называют, Евро-0, а сегодня в России уже действует Евро-5 (в Европе — 6). Правда, еще вопрос, что лучше Евро 0 или Евро 5. Но пересмотр редакций европейского стандарта регулярно приводил к ужесточению требований. Например, допустимый предел токсичных выбросов у нулевого стандарта в 22 раза выше, чем у Евро-4.

Химический состав выбросов зависит, как от настроек работы выхлопной системы автомобиля, так и от самого бензина. Поэтому важно следить и за техническим состоянием тачки (датчик кислорода, катализатор, противосажевые фильтры, индикаторы ЭБУ, свидетельствующие о неполадках и т.д.), и за качеством заливаемого в бак горючего.

Так вот, отвечая, в чем отличия между ЭКТО и Евро бензином, отметим главное преимущество первого – оно более экологическое.

Дизель также делят на ЭКТО или Евро, при этом, первый, по аналогии, считается более экологическим. Он препятствует образованию эмульсии, при попадании в бак воды (вместе с атмосферным воздухом, который, остывая, конденсируется и стекает вниз). Хотя у дизельного топлива есть и свои маркировки.

Из бензиновых горючих под маркой ЭКТО выпускают не только 95 бензин, но и 92.

Что такое Евро топливо?

Продолжаем выяснять, чем отличается бензин ЭКТО от Евро, на примере марки Лукойл (они первые стали изготавливать экологическое топливо).

Бензин с маркировкой Евро означает, что он соответствует Европейским стандартам на загрязнение. Он обеспечивает низкую токсичность выхлопов и снижение нагара в движке. Однако, по части экологичности, к примеру, бензин АИ 92 Евро уступает 92 ЭКТО и считается менее чистым. Правда, среди водителей всё популярнее услуга по прошивке под Евро-0, но это уже другая история.

В чем отличия?

Подытожим вышесказанное, обозначим, в чем разница между ЭКТО или Евро, перечислив преимущества первого:

  • Содержит идеально сбалансированные комплекты присадок, включая уникальные моющие, защищающие и очищающие движок;
  • Выдает меньшее количество ядовитых веществ, образующихся при работе мотора и попадающих в атмосферу вместе с выхлопами;
  • Бережно эксплуатирует двигатель;
  • Сгорает более качественно, не оставляя на стенках инжектора отложений;
  • Содержит антикоррозийные компоненты, защищающие металлические детали топливной системы и двигателя от износа;
  • Увеличивает срок замены моторного масла;
  • Обеспечивает уменьшенное пенообразование;
  • Стимулирует лучшее распыление бензина;
  • Дороже Евро бензина с аналогичным октановым числом на 1-3 рубля.

Теперь вы и сами можете сказать, какой бензин лучше, ЭКТО или Евро 95, однако, не все так просто. Существуют нюансы и их тоже нужно озвучить!

Чему отдать предпочтения?

На первый взгляд, выбирая между 92 ЭКТО или 92 Евро, хочется остановиться на первом, тем более, разница в стоимости небольшая.

Экологическое топливо продлевает рабочий ресурс компонентов тачки, препятствует образованию осадков и отложений. Предпочтительно для машин с АКПП, с ним движок работает более плавно и ровно.

НО! Вспомним, чем отличается 95 бензин от Лукойл с маркой ЭКТО от Евро в первую очередь? Наличием моющих присадок! Если у вас старая машина с не самыми чистыми внутренностями, моющие компоненты могут излишне перегрузить топливный фильтр, и он быстрее выйдет из строя.

Представьте, вы зальете в бак экологическое топливо, и оно моментально начнет проявлять свои блестящие свойства. Катализатор вместе с фильтрами просто захлебнется от внезапно увеличившегося объема работ. Если вы, все же, начитавшись статей на тему, что лучше – ЭКТО или Евро Лукойл 95, твердо решили ездить на экологическом топливе, замечательно! Однако, будьте готовы, двигатель начнет вести себя немного иначе, выхлопов станет зрительно больше, из трубы даже может пойти черный дым. Но это только первые пару сотен км. Потом все наладится, накопившаяся гадость выйдет наружу. Правда, скорее всего вам придется менять катализатор. А это ооочень недешево. Словом, взвесьте все за и против.

Если же у вас новенькая тачка, тогда сомнений и быть не должно! Смело заливайте в бак эко бензин и не думайте о перечисленных выше проблемах!

К слову, говоря о различиях между АИ95 Евро и АИ95 ЭКТО, стоит упомянуть, что мощность работы двигателя от них никак не зависит. Октановое число ведь остается неизменным. Также не меняются и физические свойства (цвет, плотность). Разве что, запах у экологического вида может быть более парфюмерным.

Ну вот и все, теперь вы знаете, в чем отличие 95 бензина ЭКТО от Евро от Лукойл. Смело заливайте экологический вид в новую машину, а тачки с большим пробегом «кормите» европейским. К слову, если катализатор у вас удален – иногда в последние можно для профилактики заливать и ЭКТО. Для прочистки труб, так сказать! Вопросы?

Значение букв АИ в марке бензина

Качество этого вида топлива определяется октановым числом – то есть устойчивостью бензина к детонации. Проводят такие исследования в лаборатории, на специальных установках двумя способами: моторным и исследовательским. АИ – это обозначение того, что свойства бензина определены подходящими для систем впрыска автомобилей (А), а тестирование октанового числа проводилось исследовательским способом (И).

Моторный и исследовательский метод – в чем разница

Применение моторного способа определения октанового числа позволяет выяснить характеристики бензина в условиях предельных нагрузок, а тестирование исследовательским методом описывает устойчивость горючего к детонации в стандартных условиях. Исследовательское тестирование имитирует повседневную езду, эти результаты соответствуют модели вождения в обычных условиях, с типичными нагрузками. Например, в условиях городской езды с умеренной эксплуатацией двигателя – 600 об/мин для вращения вала, до температуры прогрева воздуха в карбюраторе +520 С.

Детонация – это самовоспламенение бензина, возникающее из-за его некорректного сгорания, а приводит к такому аномальному проявлению недостаточное качество горючего, неподходящее октановое число. Чтобы избежать поломок двигателя, производители автомобилей рекомендуют заправлять автомобиль бензином АИ с соответствующим октановым числом. Размещается эта информация на дверке бензобака и в описании технических характеристик транспортного средства. Например, если указано, что минимальное октановое число 98, это означает, что нужно заливать бензин марок АИ-98 и выше.

Почему нужно заливать АИ с достаточным октановым числом

На горючем АИ-95 мотор работать тоже будет, однако из-за октанового числа ниже, чем предусматривает конструкция двигателя, сгорание воздушно-топливной смеси не будет равномерным. Это и приведёт к возникновению детонации, стукам, перерасходу топлива и поломкам в цилиндро-поршневой группе моторов, не оснащенных датчиком детонации. Если таковой установлен, машина заметно теряет в динамике. Чем выше октановое число в наименовании марки бензина, тем стабильнее ведёт себя воздушно-топливная смесь в работе.

Проблему низкого качества бензина решить бывает сложнее, особенно на трассе, в длительных поездках. Рекомендация – заправляться на проверенных АЗС, так можно быть уверенными в покупке качественного топлива. Паспортное значение АИ и данные фактического замера октанового числа даже с помощью бытового октанометра будут совпадать.

Где указано октановое число бензина

В паспорте горючего всегда указываются оба параметра, при этом значение АИ выше, чем коэффициент моторного исследования. Порядок определения октановых чисел указан в ГОСТах 511-2015 для моторного и 8226-2015 для исследовательского метода.

Любые документы на бензин вы всегда можете запросить у оператора АЗС. Значения, указанные в сертификатах и паспорте качества топлива, тоже можно использовать для определения предварительного качества бензина. Разница между двумя показателями тестирования октанового числа – это чувствительность топлива по отношению к условиям работы ДВС. Для этого из коэффициента октанового числа, определенного по исследовательскому методу, вычитается показатель по моторному. Допускается не более 5-10 единиц разницы между данными, любой результат, больше допустимой разницы указывает на недостаточное качество бензина.

%PDF-1.5 % 608 0 объект> эндообъект внешняя ссылка 608 150 0000000016 00000 н 0000004169 00000 н 0000004313 00000 н 0000003296 00000 н 0000004374 00000 н 0000004507 00000 н 0000004604 00000 н 0000004698 00000 н 0000004763 00000 н 0000005211 00000 н 0000005300 00000 н 0000005879 00000 н 0000005949 00000 н 0000006035 00000 н 0000006149 00000 н 0000006256 00000 н 0000006362 00000 н 0000006509 00000 н 0000006557 00000 н 0000006691 00000 н 0000006826 00000 н 0000007037 00000 н 0000007085 00000 н 0000007217 00000 н 0000007302 00000 н 0000007507 00000 н 0000007555 00000 н 0000007640 00000 н 0000007725 00000 н 0000007860 00000 н 0000007907 00000 н 0000007986 00000 н 0000008148 00000 н 0000008245 00000 н 0000008292 00000 н 0000008389 00000 н 0000008435 00000 н 0000008481 00000 н 0000008573 00000 н 0000008620 00000 н 0000008721 00000 н 0000008768 00000 н 0000008874 00000 н 0000008921 00000 н 0000009016 00000 н 0000009063 00000 н 0000009110 00000 н 0000009157 00000 н 0000009255 00000 н 0000009303 00000 н 0000009401 00000 н 0000009449 00000 н 0000009547 00000 н 0000009595 00000 н 0000009693 00000 н 0000009741 00000 н 0000009839 00000 н 0000009887 00000 н 0000009985 00000 н 0000010033 00000 н 0000010131 00000 н 0000010179 00000 н 0000010277 00000 н 0000010325 00000 н 0000010423 00000 н 0000010471 00000 н 0000010569 00000 н 0000010617 00000 н 0000010715 00000 н 0000010763 00000 н 0000010861 00000 н 0000010909 00000 н 0000011007 00000 н 0000011055 00000 н 0000011153 00000 н 0000011201 00000 н 0000011299 00000 н 0000011347 00000 н 0000011445 00000 н 0000011493 00000 н 0000011590 00000 н 0000011638 00000 н 0000011735 00000 н 0000011783 00000 н 0000011880 00000 н 0000011928 00000 н 0000012025 00000 н 0000012073 00000 н 0000012170 00000 н 0000012218 00000 н 0000012315 00000 н 0000012363 00000 н 0000012460 00000 н 0000012508 00000 н 0000012605 00000 н 0000012652 00000 н 0000012699 00000 н 0000012746 00000 н 0000012844 00000 н 0000012892 00000 н 0000012990 00000 н 0000013038 00000 н 0000013136 00000 н 0000013184 00000 н 0000013282 00000 н 0000013330 00000 н 0000013428 00000 н 0000013476 00000 н 0000013574 00000 н 0000013622 00000 н 0000013720 00000 н 0000013768 00000 н 0000013866 00000 н 0000013914 00000 н 0000014012 00000 н 0000014060 00000 н 0000014158 00000 н 0000014206 00000 н 0000014304 00000 н 0000014352 00000 н 0000014450 00000 н 0000014498 00000 н 0000014596 00000 н 0000014644 00000 н 0000014742 00000 н 0000014790 00000 н 0000014888 00000 н 0000014936 00000 н 0000015033 00000 н 0000015081 00000 н 0000015178 00000 н 0000015226 00000 н 0000015323 00000 н 0000015371 00000 н 0000015468 00000 н 0000015516 00000 н 0000015613 00000 н 0000015661 00000 н 0000015758 00000 н 0000015806 00000 н 0000015903 00000 н 0000015951 00000 н 0000016048 00000 н 0000016096 00000 н 0000016144 00000 н 0000016192 00000 н 0000016240 00000 н 0000016288 00000 н 0000016336 00000 н 0000016384 00000 н трейлер ]>> startxref 0 %%EOF 611 0 объект > поток xb«`b`]ˀ

Что на самом деле означают номера автомагистралей – Greater Greater Washington

Изображение автора.

Почему I-95 называется I-95? А как насчет И-395, или И-270, или И-66? За всем этим стоит логическая система, и ее легко освоить.

Во-первых, сколько цифр

Количество цифр указывает на то, соединяет ли автомагистраль между штатами несколько городских районов или существует только в пределах одного городского района. Одно- и двухзначные межштатные автомагистрали охватывают несколько регионов, в то время как трехзначные межштатные автомагистрали более локальны. Остальная часть системы вытекает из этой самой базовой отправной точки.

Одно/двузначная система

Есть три фактора, влияющих на определение номера двузначной автомагистрали между штатами:

  1. Дороги с востока на запад получают четные номера, а дороги с севера на юг — нечетные.
  2. Наименьшие числа начинаются на юге и западе и становятся выше по мере продвижения на север и восток.
  3. Самые важные межштатные автомагистрали получают номера, кратные пяти, что означает, что они заканчиваются нулем или пятью.

Так, например, название I-95 было зарезервировано для самой дальней на востоке крупной национальной межштатной автомагистрали, которая пересекает маршрут с севера на юг. Точно так же название I-10 было зарезервировано для самой дальней южной крупной межштатной автомагистрали, пересекающей маршрут с востока на запад.

Вы можете увидеть, как это работает, на этой карте, иллюстрирующей только «ноль» и «пять» основных автомагистралей:

Изображение автора.

Меньшие двузначные межштатные автомагистрали — те, которые оканчиваются цифрами, кроме нуля или пяти, — действительно следуют тому же географическому правилу восток-запад/север-юг, но гораздо свободнее. Диагональные магистрали не всегда соответствуют системе, а поскольку некоторые межштатные автомагистрали были добавлены к сети после того, как она была первоначально построена, движение в точном порядке было не всегда возможно.

Например, автомагистраль I-99 не была обозначена до 1998 года и проходит в центральной части Пенсильвании далеко к западу от I-95.

Короткая и бесславная И-99, показана красным цветом. Изображение общественного достояния.

Основные двузначные межгосударственные номера (пятерки и нули) имеют уникальные номера; есть только одна трасса I-95, только одна I-70 и так далее. Но меньшие двузначные числа могут повторяться, пока они находятся далеко друг от друга. Например, есть отдельные I-76 в Пенсильвании и Колорадо и отдельные I-87 в Нью-Йорке и Северной Каролине.

Есть несколько очень коротких двухзначных межштатных автомагистралей, которым, вероятно, следовало бы присвоить трехзначные номера. Вышеупомянутая автомагистраль I-87 в Северной Каролине имеет длину всего 13 миль, в то время как I-97 в Мэриленде, которая соединяет Балтимор с Аннаполисом, меньше 18 

.

Трехзначная система

Трехзначные межштатные маршруты — это более короткие маршруты, которые обслуживают отдельные районы метро, ​​в отличие от двузначных междугородних маршрутов. Они соединяются с более длинными двузначными маршрутами и действуют как кольцевые дороги, ответвления или соединители.Есть два фактора, которые входят в трехзначную нумерацию:

  1. Последние две цифры отражают двухзначное межгосударственное сообщение, к которому соединяется маршрут. Например, I-395 соединяется с I-95, а I-270 соединяется с I-70.
  2. Первая цифра отражает назначение дороги. Петли и обходы, которые пересекаются со своим основным двузначным межгосударственным соединением в двух местах, обычно получают четные первые цифры. Ответвления и соединители, которые пересекаются только один раз, обычно получают нечетные первые цифры.

Трехзначная межгосударственная система наименования.Изображение общественного достояния.

Для трехзначных автомагистралей один и тот же номер может повторяться столько раз, сколько необходимо, если он не повторяется внутри одного и того же штата. Например, есть семь разных И-395 и четыре разных И-270. Обратите внимание, что и в Балтиморе, и в Вашингтоне есть собственная ветка I-395, но в Балтиморе нет I-495, потому что Кольцевая дорога Вашингтона входит в Мэриленд.

Конечно, есть множество исключений. I-270 в Мэриленде является особым источником проблем: почему ответвление, соединяющееся с I-70 только в одном месте, должно иметь четную первую цифру, а не нечетную? И если ответвления от ответвлений получают свой номер, как I-370 в Гейтерсбурге, то почему тогда ответвление I-270 в Бетесде тоже не получает свой номер, может быть, I-570?

Самым большим исключением, вероятно, является автомагистраль I-238 в районе залива Сан-Франциско.И-38 нет, а значит, и не должно быть И-238. I-238 является связующим звеном между I-580 и I-880, каждая из которых, в свою очередь, отходит от I-80. Теоретически I-238 мог бы получить номер I-x80, но Калифорния, будучи Калифорнией, все доступные варианты с первого по девятый уже были назначены другим автомагистралям. Поскольку I-238 раньше была Калифорнийским маршрутом 238, номер автомагистрали штата был преобразован в межгосударственный.

Гавайи, Аляска и Пуэрто-Рико

Несмотря на отсутствие прямого наземного сообщения с остальной частью Соединенных Штатов, Гавайи, Аляска и Пуэрто-Рико имеют автомагистрали между штатами.Им даются буквенные префиксы: H для Гавайев, A для Аляски и PR для Пуэрто-Рико. У них также более простая система нумерации: автомагистрали нумеруются последовательно, начиная с 1. Первая межштатная автомагистраль на Гавайях — это h2, на Аляске — A1, а на Пуэрто-Рико — PR1.

У них могут быть трехзначные шпоры, хотя h301 — единственный такой пример.

Я что-то пропустил?

Дэн Малуфф — специалист по транспортному планированию в Арлингтоне и адъюнкт-профессор в Университете Джорджа Вашингтона.Он имеет степень в области городского планирования Университета Колорадо и живет в Тринидаде, округ Колумбия. Он руководит BeyondDC и сотрудничает с Washington Post. Дэн ведет блоги, чтобы выражать личные взгляды, и не принимает участия в принятии политических решений GGWash.

Объяснение

сокращений, относящихся к COVID-19 | Iowa Head and Neck Protocols

см.: Ссылки на ресурсы UIHC по отоларингологии COVID19; Респираторы N95 (респираторы HEPA или высокоэффективные респираторы с воздушным фильтром) в качестве средств индивидуальной защиты (СИЗ)

Пожалуйста, используйте приведенную ниже таблицу, чтобы дополнить информацию, представленную о протоколах, связанных с COVID-19: UIHC Отоларингология Ссылки на ресурсы COVID

Терминология и сокращения  
Аэрозоли или ядра капель

Мелкие респираторные капли

[‘большой’ > 5–10 мкм по сравнению с «маленьким» < 5–10 мкм]

обновленная интерпретация см. ссылку (Bourouiba 2020)   

АГП Процедура образования аэрозолей *
ACE2 Ангиотензинпревращающий фермент 2
АИИР A воздушно-капельный I инфекция I изоляция R помещение (ранее известное как изолятор отрицательного давления)
АПФ Назначенный коэффициент защиты**
Апрель Респиратор для очистки воздуха (противоаэрозольные респираторы, противогазы)

АРД

АРДС

Острое респираторное заболевание

Острый респираторный дистресс-синдром

АСР Респиратор для подачи воздуха
КАПР Респиратор с регулируемой очисткой воздуха
COVID-19 Коронавирусная болезнь 2019, вызванная SARS-CoV-2
ЭКМО Экстракорпоральная мембранная оксигенация
EHFR E ластомерный H альфа- F аспиратор R респираторы
FFR F фильтрующий F насадка R аспиратор (включая маски N95)
ОЗП Медицинский персонал ***
НЕРА H высокая E эффективность P шарнирная A Респираторы с фильтром *
БВРС-КоВ Коронавирус ближневосточного респираторного синдрома (появился в 2012 г.)
НИОСХ

 

Национальный институт охраны труда и здоровья

федеральное агентство, предназначенное для предотвращения заболеваний рабочих

ПАПР Респиратор для очистки воздуха с электроприводом
СИЗ Средства индивидуальной защиты
SARS-CoV-2

Тяжелый острый респираторный синдром Коронавирус-2

        ранее условно назывался

Новый коронавирус 2019 года или 2019-nCoV (Lai, Shih 2020)

 это одноцепочечный РНК-вирус с положительным смыслом         , принадлежащий к роду Betacoronavirus (ß-коронавирус)

ТОРС-КоВ Коронавирус тяжелого острого респираторного синдрома (появился в 2002 г.)
ВОЗ Всемирная организация здравоохранения

 

 

 

 

 

* CDC определяет AGP, «процедуры, генерирующие аэрозоль», как процедуры, которые могут вызвать кашель (например, кашель).например, индукция мокроты, открытая аспирация дыхательных путей) и дает конкретные рекомендации — см. респираторы N95 (респираторы HEPA или высокоэффективные респираторы с воздушным фильтром) в качестве средств индивидуальной защиты (СИЗ)

.

 

**APF — установлен OSHA; относится к фактору, с помощью которого маска снижает концентрацию аэрозоля. Например, маски N95 имеют APF, равный 10, что означает 1/10 количества частиц внутри маски, чем снаружи.

 

 

 

 

 

 

*** CDC, определение HCP, «медицинский персонал» — все лица в медицинских учреждениях, которые могут подвергаться прямому или косвенному контакту с пациентами или инфекционными материалами, включая биологические вещества; загрязненные медицинские принадлежности, приборы и оборудование; загрязненные поверхности окружающей среды; или загрязненный воздух.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Каталожные номера:

 

Bourouiba L. Турбулентные газовые облака и выбросы респираторных патогенов: потенциальные последствия для снижения передачи COVID-19.ДЖАМА. Опубликовано в сети 26 марта 2020 г. doi:10.1001/jama.2020.4756 (по состоянию на 4 апреля 2020 г.)

Центры по контролю и профилактике заболеваний CDC: Временные рекомендации по профилактике и контролю инфекций для пациентов с подозрением или подтвержденным коронавирусным заболеванием 2019 г. (COVID-19) в медицинских учреждениях https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/infection- control/control-recommendations.html (по состоянию на 22 марта 2020 г.)

Центры по контролю и профилактике заболеваний CDC: информация о респираторах из надежного источника https://www.cdc.gov/niosh/npptl/topics/respirators/disp_part/respsource.html (по состоянию на 23 марта 2020 г.)

Guo YR, Cao QD, Hong ZS, Tan YY, Chen SD, Jin HJ, Tan KS, Wang DY, Yan Y. Происхождение, передача и клиническая терапия вспышки коронавирусной болезни 2019 г. (COVID-19) — обновленная информация о положение дел. Мил Медицинская Рез. 2020 13 марта; 7 (1): 11. doi: 10.1186/s40779-020-00240-0.

Холшу М.Л., ДеБолт С., Линдквист С., Лофи К.Х., Висман Дж., Брюс Х., Спиттерс С., Эриксон К., Уилкерсон С., Турал А., Диаз Г., Кон А., Фокс Л., Патель А., Гербер С.И., Ким Л., Тонг S, Lu X, Lindstrom S, Pallansch MA, Weldon WC, Biggs HM, Uyeki TM, Pillai SK; Группа по расследованию случая 2019-nCoV штата Вашингтон.Первый случай нового коронавируса 2019 года в США. N Engl J Med. 2020 5 марта; 382 (10): 929-936. дои: 10.1056/NEJMoa2001191. Epub 2020 31 января.

Lai CC, Shih TP, Ko WC, Tang HJ, Hsueh PR. Тяжелый острый респираторный синдром, коронавирус 2 (SARS-CoV-2) и коронавирусная болезнь-2019 (COVID-19): эпидемия и проблемы. Int J Antimicrob Agents . 2020 март; 55(3):105924. doi: 0.1016/j.ijantimicag.2020.105924. Epub 2020 17 фев.

Лай К.С., Лю Ю.Х., Ван Ц.И., Ван Ю.Х., Сюэ С.К., Йен М.Ю., Ко В.К., Сюэ П.Р.Бессимптомное носительство, острое респираторное заболевание и пневмония, вызванная тяжелым острым респираторным синдромом коронавирус 2 (SARS-CoV-2): факты и мифы. J Microbiol Immunol Infect. 2020 4 марта. pii: S1684-1182(20)30040-2. doi: 10.1016/j.jmii.2020.02.012. [Epub перед печатью]

Ong SWX, Tan YK, Chia PY и др. Загрязнение воздуха, поверхности окружающей среды и средств индивидуальной защиты тяжелым острым респираторным синдромом Коронавирус 2 (SARS-CoV-2) от пациента с симптомами. ДЖАМА. Опубликовано онлайн 04 марта 2020 г.дои: 10.1001/jama.2020.3227

 

ДВУХБУКВНЫЕ СОКРАЩЕНИЯ ШТАТОВ И ТЕРРИТОРИЙ

ДВУХБУКВНЫЕ СОКРАЩЕНИЯ ШТАТОВ И ТЕРРИТОРИЙ

ДВУХБУКВЫ ШТАТЫ И ТЕРРИТОРИИ СОКРАЩЕНИЯ

постоянного тока

ШТАТ(ТЕРРИТОРИЯ)

ШТАТ(ТЕРРИТОРИЯ)

ШТАТ(ТЕРРИТОРИЯ)

Алабама АЛ Кентукки КН Огайо ОН
Аляска АК Луизиана ЛА Оклахома ОК
Аризона АЗ Мэн МЭ Орегон ИЛИ
Арканзас АР Мэриленд МД Пенсильвания ПА
Американское Самоа КАК Массачусетс МА Пуэрто-Рико PR
Калифорния СА Мичиган МИ Род-Айленд РИ
Колорадо СО Миннесота МН Южная Каролина СК
Коннектикут КТ Миссисипи МС Южная Дакота SD
Делавэр DE Миссури МО Теннесси ТН
округ Колумбия Монтана МТ Техас Техас
Флорида FL Небраска СВ Подопечные территории ТТ
Грузия Г. А. Невада НВ Юта УТ
Гуам ГУ Нью-Гэмпшир НХ Вермонт ВТ
Гавайи привет Нью-Джерси Нью-Джерси Вирджиния ВА
Айдахо ID Нью-Мексико НМ Виргинские острова ВИ
Иллинойс Ил Нью-Йорк Нью-Йорк Вашингтон Вашингтон
Индиана В Северная Каролина НК Западная Вирджиния ВВ
Айова ИА Северная Дакота НД Висконсин Висконсин
Канзас КС Северные Марианские острова СМ Вайоминг WY

Расшифровка моторики человека по нейронным сигналам: обзор | BMC Biomedical Engineering

Нейрофизиология двигательного контроля

Чтобы расшифровать двигательное намерение человека, полезно сначала понять естественную нейрофизиологию двигательного контроля, чтобы мы могли знать, где перехватывать управляющий сигнал и какие характеристики сигнала с которыми мы можем столкнуться.

Моторный контроль в организме человека начинается в лобной и задней теменной коре (ППК) [5, 6]. Эти области осуществляют высокоуровневое абстрактное мышление, чтобы определить, какие действия предпринять в той или иной ситуации [7]. Например, столкнувшись с игроком из противоположной команды, футболисту может потребоваться решить, следует ли вести мяч, бросать или передавать мяч своему товарищу по команде. Выбор лучшего действия зависит от расположения игрока, соперника и мяча. Это также зависит от текущих углов соединения коленей и лодыжек по отношению к мячу.PPC получает информацию от соматосенсорной коры, чтобы получить информацию о текущем состоянии тела. Он также имеет обширную взаимосвязь с префронтальной корой, отвечающей за абстрактные стратегические мысли. Префронтальной коре может потребоваться учитывать другие факторы помимо сенсорной информации о текущей среде. Например, насколько искусен соперник по сравнению со мной? Какова существующая стратегия команды при текущем состоянии игры, мне следует играть более агрессивно или оборонительно? Комбинация сенсорной информации, прошлого опыта и стратегического решения в лобной и задней теменной коре определяет последовательность действий.

Затем планирование последовательности действий осуществляется премоторной областью (ПМА) и дополнительной моторной областью (ДМА), расположенными в области Бродмана 6 коры. Известно, что стимуляция в области 6 вызывает сложную последовательность действий, и внутрикорковая запись в ПМА показывает, что она активируется примерно за 1 секунду до движения и прекращается вскоре после начала движения [8]. Некоторые нейроны в ПМА также настроены на направление движения, причем некоторые из них активируются только тогда, когда рука движется в одном направлении, но не в другом.

После планирования последовательности действий в PMA или SMA требуется вход от базальных ганглиев, чтобы фактически инициировать движение. Базальные ганглии содержат прямой и непрямой пути [9–11]. Прямой путь помогает выбрать конкретное действие, которое следует инициировать, в то время как непрямой путь отфильтровывает другие неподходящие двигательные программы. При прямом пути полосатое тело (скорлупа и хвостатое тело) получает информацию от коры головного мозга и подавляет внутренний бледный шар (GPi). В состоянии покоя GPi спонтанно активируется и тормозит оральную часть вентрально-латерального ядра (VLo) таламуса.Таким образом, ингибирование GPi будет усиливать активность VLo, которая, в свою очередь, возбуждает SMA. При непрямом пути полосатое тело возбуждает GPi через ядро ​​субталамуса (STN), которое затем подавляет активность VLo и, в свою очередь, ингибирует SMA. При некоторых неврологических расстройствах, таких как болезнь Паркинсона, дефицит способности активировать прямой путь приводит к затруднениям в начале движения (т.е. тремор покоя).

После того, как базальные ганглии помогут отфильтровать нежелательные двигательные программы и сосредоточиться на выбранных программах, первичная моторная кора (М1) будет отвечать за их выполнение на низком уровне [12]. В слое V слоя M1 имеется популяция крупных нейронов пирамидальной формы, которые проецируют свои аксонные соединения вниз по спинному мозгу через корково-спинномозговой путь. Эти аксоны моносинаптически соединяются с моторными нейронами спинного мозга, активируя мышечные волокна. Они также соединяются с тормозными интернейронами в спинном мозге, подавляя мышцы-антагонисты.Эта структура позволяет одной единственной пирамидальной клетке генерировать скоординированные движения в нескольких группах мышц.

Моторные нейроны спинного мозга получают сигналы от пирамидных клеток М1 через корково-спинномозговой путь [13]. Они также получают информацию опосредованно от моторной коры и мозжечка через руброспинальный путь, проходящий через красное ядро ​​в среднем мозге. Хотя его функции хорошо известны у низших млекопитающих, функции руброспинального пути у человека кажутся рудиментарными.Мотонейроны вентральных рогов спинного мозга вместе образуют вентральный корешок, который выходит из спинного мозга и соединяется с дорсальным корешкой, образуя смешанный спинномозговой нерв. Далее спинномозговой нерв разветвляется на более мелкие нервные волокна, которые иннервируют различные мышцы тела. Один двигательный нейрон может иннервировать несколько мышечных волокон, которые в совокупности называются одной двигательной единицей. Мышца состоит из множества мышечных волокон, сгруппированных в двигательные единицы разного размера, каждая из которых может иннервироваться разными двигательными нейронами.В крупных мышцах, таких как мышцы ног, один мотонейрон может иннервировать сотни мышечных волокон. В более мелких мышцах, например, в пальцах, один мотонейрон может иннервировать только 2 или 3 мышечных волокна, что позволяет точно контролировать движения.

Путь управления моторикой человеческого тела идет от высокоуровневой ассоциативной области головного мозга, опосредованной моторной корой, через спинной мозг к отдельным мышечным волокнам. Каждый из этапов играет различную роль и использует разные механизмы для обеспечения того, чтобы движение выполнялось скоординировано и плавно.Каждый из этих этапов также предлагает различные модальности сигнала и функции, которые можно использовать для декодирования двигателя. Теперь мы подробно обсудим эти функции и стратегии, чтобы использовать их ниже. Обзор, показывающий путь управления двигателем и различные способы перехвата управляющего сигнала, показан на (рис. 1).

Рис. 1

Обзор различных способов перехвата сигналов управления двигателем. Сигнал управления движением передается от первичной моторной коры головного мозга через спинной мозг и периферические нервы к мышечным волокнам.Сигнал управления может быть перехвачен в различных точках с использованием различных методов. Электроэнцефалография (ЭЭГ) регистрирует наложенные друг на друга электрические поля, генерируемые нейронной активностью на поверхности кожи головы. Электрокортикография (ЭКоГ) измеряет активность под кожей головы на поверхности головного мозга. Внутрикорковые записи проникают в ткани головного мозга, приобретая много- и одинарную активность. Электроды также могут быть помещены на периферический нерв для мониторинга сигнала низкого уровня, используемого для управления сокращением мышц.Наконец, электромиограф (ЭМГ) также можно использовать для непосредственного наблюдения за активностью мышц (рисунок содержит элементы изображений, адаптированных Патриком Дж. Линчем и Карлом Фредриком по лицензии Creative Commons Attribution)

Кортикальное декодирование движений конечностей

Все волевой двигательный контроль происходит от мозга. Моторная кора головного мозга играет особенно важную роль в планировании и выполнении двигательных команд. Для некоторых пациентов мозг является единственным местом, где можно зафиксировать двигательные намерения, потому что они потеряли двигательные функции во всех конечностях (например,грамм. у пациентов с тетраплегией). Поэтому много усилий было вложено в корковое декодирование.

Электроэнцефалография (ЭЭГ)

ЭЭГ представляет собой измерение слабых электрических сигналов от головного мозга на поверхности кожи головы. Его происхождение связывают с суммированием постсинаптических потенциалов возбудимых нервных тканей головного мозга [14]. Череп, твердая мозговая оболочка и спинномозговая жидкость между мозгом и электродами ЭЭГ значительно ослабляют электрический сигнал, поэтому сигнал ЭЭГ очень слабый, обычно ниже 150 мк В.Эти структуры также действуют как временные фильтры нижних частот, ограничивая полезную полосу частот сигнала ЭЭГ ниже 100 Гц [15]. Кроме того, из-за эффекта объемной проводимости источников тока в голове эффект одного источника тока распространяется на несколько электродов. Результатом является пространственное низкочастотное пропускание исходного сигнала, приводящее к «размазыванию» источника сигнала и снижению пространственного разрешения. Таким образом, большинство настроек ЭЭГ для декодирования мотора включают только 64 или 128 электродов.Установки с более чем 128 электродами встречаются редко.

Сигнал ЭЭГ традиционно разделен на несколько частотных диапазонов (дельта: 0–4 Гц, тета: 4–7,5 Гц, альфа: 8–13 Гц, бета: 13–30 Гц, гамма: 30–100 Гц). Особое значение для моторного декодирования имеют мозговые колебания в альфа-диапазоне моторной и соматосенсорной коры, также известные как μ -ритм [16, 17]. Замечено снижение мощности сигнала в диапазоне 8-13 Гц при выполнении испытуемым реального или даже воображаемого движения [18, 19].Аналогичные наблюдения можно найти и в нижнем бета-диапазоне (12–22 Гц). Хотя некоторые компоненты колебаний бета-диапазона могут быть гармониками сигналов альфа-диапазона, в настоящее время общепризнано, что они являются независимыми характеристиками сигнала из-за различных топографических и временных характеристик [18, 20]. Мю-ритм имеет тенденцию сосредотачиваться на двусторонней сенсомоторной области, в то время как бета-ритм концентрируется в основном на макушке. В совокупности модуляция мощности полосы сигнала в сенсомоторной области называется сенсомоторным ритмом (СМР).

Это уменьшение мощности диапазона, совпадающее с событием, называется десинхронизацией, связанной с событием (ERD). Противоположность называется синхронизацией, связанной с событием (ERS), которая представляет собой увеличение мощности полосы, совпадающее с событием. ERD/ERS обычно рассчитывается по отношению к эталонному периоду, обычно когда субъект находится в состоянии бодрствования и не выполняет никаких задач [21]:

$$ERD = \frac{R-A}{R} \times 100\% $$

, где R — мощность в полосе частот в течение отчетного периода, а A — мощность в течение интересующего периода времени.Пример топографии ERD во время воображения движения показан на (рис. 2).

Рис. 2

Примеры характеристик ЭЭГ при расшифровке моторов. Характеристики ЭЭГ одного из субъектов из набора данных BCI Competition IV 2a [214]. a Временной ход изменения мощности полосы сигнала ЭЭГ, отфильтрованного в диапазоне 8–12 Гц, при воображении движения левой и правой руки по сравнению с эталонным периодом (0–3 с). Заштрихованные области показывают стандартное отклонение изменений в разных испытаниях.Экспериментальная парадигма также показана ниже. b Частотный спектр сигнала ЭЭГ во время фиксации и воображения движения ( c ) топография распределения ERD/ERS при различных типах воображения движения

Топография ERD во время движения демонстрирует развивающийся во времени паттерн [21 ]. ERD обычно начинается примерно за 2 с до фактического движения, концентрируясь на контралатеральной сенсомоторной области, затем распространяется на ипсилатеральную сторону и становится билатерально-симметричным непосредственно перед началом движения.После прекращения движения происходит увеличение мощности бета-диапазона (т.е. ERS) вокруг контралатеральной сенсомоторной области [21-23], также известное как «бета-рикошет». Возникновение бета-рикошета совпадает со снижением корково-спинномозговой возбудимости [24], что позволяет предположить, что рикошет может быть связан с дезактивацией моторной коры после прекращения движения. Бета-отскок происходит как в реальных, так и в воображаемых движениях. Пример бета-отскока можно наблюдать на (рис. 2а).

Различные виды двигательных образов (ИМ) создают различную топографию ERD и, следовательно, полезны для расшифровки двигательных намерений субъекта.Например, визуализация движения руки вызовет ERD вблизи области руки в моторной коре, которая находится в более латеральном положении. С другой стороны, визуализация движения стопы выявляет ERD вблизи области стопы у некоторых испытуемых, которая находится ближе к сагиттальной линии [25], как это видно на (рис. 2c). Бета-рикошет после ИМ также демонстрирует аналогичный соматотопический паттерн [22]. Одновременные ERD и ERS в разных частях мозга также очевидны у некоторых субъектов. Например, у некоторых испытуемых наблюдалась ERD в области рук и ERS в области стоп при произвольном движении руки и, наоборот, при движении стопы [22].ERD может представлять собой активацию области коры, контролирующей движение, в то время как ERS может представлять собой торможение других непреднамеренных движений. Как мы помним из нейрофизиологии моторного контроля, непрямой путь базальных ганглиев содержит механизмы для подавления таламической активации СМА для фильтрации непреднамеренных движений. Существуют характерные паттерны ERD/ERS во время различных реальных и воображаемых движений, таким образом, изучая эти паттерны, мы можем обнаруживать и различать двигательные намерения различных частей тела.

Наиболее реактивная полоса частот, на которой возникает ФРД/ЭРЗ, может быть специфичной для каждого субъекта и даже для типа воображения движения, а ее топография может незначительно различаться в разных препаратах ЭЭГ. Поэтому методы обработки сигналов и машинного обучения обычно используются для автоматической адаптации к характеристикам сигналов субъектов.

Одним из наиболее важных этапов обработки сигнала при декодировании двигателя на основе SMR является оценка мощности сигнала в выбранном частотном диапазоне, обычно в альфа-диапазоне (8–12 Гц) и бета-диапазоне (12–30 Гц).Есть много способов добиться этого. Одним из самых простых и эффективных в вычислительном отношении методов является полосовая фильтрация [3, 26]. Сигнал ЭЭГ сначала подвергается полосовой фильтрации в интересующей полосе частот, затем сумма квадратов сигнала принимается за мощность сигнала в выбранной полосе частот. Сумма квадратов эквивалентна дисперсии сигнала, поэтому обычно вместо нее используется дисперсия сигнала. После получения дисперсии обычно используется логарифмическое преобразование.Log-преобразование может служить двум целям. Во-первых, он преобразует искаженные данные, чтобы сделать их более соответствующими нормальному распределению [27], что может помочь повысить производительность некоторых алгоритмов классификации. Во-вторых, логарифмическое преобразование подчеркивает относительное изменение сигнала, а не абсолютное различие (например, l o g (110)− l o g (100) = l o g (1100)− l o g (1000)), поэтому он может выполнить неявную нормализацию сигнала и повысить производительность классификатора.

Один из основных недостатков подхода простой полосовой фильтрации заключается в том, что может быть сложно выбрать наилучшую полосу частот для выполнения фильтрации, поскольку у каждого пациента есть своя собственная полоса реактивной мощности. Чтобы преодолеть это ограничение, адаптивная авторегрессионная (AAR) модель является еще одним широко используемым методом [28–31]. Он моделирует сигнал в текущий момент времени как линейную комбинацию предыдущих p точек:

$$Y_{t} = a_{1,t} Y_{t-1} + a_{2,t} Y_{t-2} + \dots + a_{p,t} Y_{tp} + X_ {T} $$

, где 3 y T T T T T T T T — это остаток белого шума и A P , T Авторепрессивные коэффициенты.Основное отличие от традиционной модели AR заключается в том, что в модели AAR коэффициенты a p , t зависят от времени и рассчитываются для каждой временной точки сигнала с использованием рекурсивного метода наименьших квадратов [32]. Затем коэффициенты AAR от нескольких электродов объединяются вместе, чтобы сформировать вектор признаков, используемый системой классификации. Коэффициенты AAR можно рассматривать как импульсную характеристику системы, и поэтому они содержат информацию о частотном спектре моделируемого сигнала.По сравнению с традиционной полосовой фильтрацией оценка спектра с использованием AAR может быть более устойчивой к шуму. Можно также указать количество пиков спектра на основе знания предметной области (каждый пик требует двух коэффициентов). Еще одним преимуществом является то, что нет необходимости заранее выбирать полосу частот для конкретного объекта, так как для классификации используются все коэффициенты модели. Другой способ автоматического выбора полосы частот для конкретного объекта — использование набора фильтров, состоящего из нескольких полосовых фильтров на разных частотах.После фильтрации выбираются наиболее информативные полосы частот и каналы с использованием некоторых показателей производительности, например. приведет ли удаление этих признаков к изменению метки классификации [33, 34].

Из-за проблемы объемной проводимости в голове человека один источник тока часто оказывается «размазанным» по нескольким электродам ЭЭГ. Пространственная фильтрация обычно используется для улучшения пространственного разрешения сигнала ЭЭГ. Популярные пространственные фильтры включают общий средний эталон (CAR) и поверхностный лапласиан [35].{LAP} = V_{j} — \frac{1}{n}\sum_{k \in S_{j}} V_{k} $$

где В — напряжение сигнала, N — общее количество электродов, n количество соседних электродов, а S представляет собой набор соседних электродов в поверхностном лапласиане (LAP).

Эти фильтры усиливают фокальную активность, действуя как пространственный фильтр верхних частот. Также предлагаются другие более продвинутые пространственные фильтры. Например, популярный общий пространственный паттерн (CSP) [36, 37] работает, находя такую ​​проекцию напряжения на электроде, чтобы различия в дисперсии между двумя классами были максимальными.Еще одним вариантом метода является добавление информации о частоте путем фильтрации сигнала с помощью набора полос фильтров, а затем вычисление CSP для каждой из них и, наконец, выбор наиболее информативного признака с помощью критерия взаимной информации [38].

Эффективность декодирования моторов на основе ЭЭГ с годами неуклонно улучшалась. В то время как более ранние исследования могут различать только дискретные типы воображения движения [39], недавние исследования уже достигли 2D [40] и 3D контроля [41–43].Некоторые из последних исследований даже демонстрируют возможность декодирования различных движений одной и той же конечности [44, 45] или даже движений отдельных пальцев [46].

Помимо замены утраченных функций, моторное декодирование на основе ЭЭГ также может быть использовано в качестве инструмента для реабилитации. Например, его можно использовать для управления роботизированной рукой для помощи в активной тренировке руки при постинсультной реабилитации [4, 47, 48]. Это применение моторного декодирования в качестве инструмента для обучения является очень многообещающей областью, поскольку оно потенциально может расширить его использование для более широких слоев населения.

Электрокортикограмма (ЭКоГ)

ЭКоГ — это измерение электрических сигналов, поступающих от головного мозга поверх твердой мозговой оболочки, но под черепом. Измерение ЭКоГ обычно проводят перед операцией по поводу эпилепсии, чтобы очертить эпилептогенную область и определить важные области коры, которых следует избегать во время резекции [49]. Сигнал ЭКоГ не зависит от черепа и поэтому имеет более высокое временное и пространственное разрешение, чем ЭЭГ. Он также имеет большую полосу пропускания (от 0 до 500 Гц) [50, 51] и более высокую амплитуду (максимум ∼500 мк В [52]).Поэтому, как правило, ЭКоГ имеет более высокое отношение сигнал/шум, чем ЭЭГ, хотя она также более инвазивна.

ЭКоГ и ЭЭГ, вероятно, возникают из-за одних и тех же основных нейронных механизмов, поэтому они имеют много общего друг с другом. Тем не менее, есть две основные особенности сигнала при декодировании мотора, которые уникальны для ЭКоГ и специально используются. Во-первых, это изменение мощности полосы сигнала в высокой гамма-диапазоне (≥75 Гц). Во многих исследованиях было высказано предположение, что высокий гамма-диапазон содержит более информативные характеристики для декодирования мотора по сравнению с альфа- и бета-диапазоном, которые обычно используются при декодировании ЭЭГ [53–57].Интересно, что высокий гамма-диапазон имеет тенденцию увеличиваться во время движения, в отличие от альфа- и бета-диапазонов, которые обычно демонстрируют десинхронизацию (т. е. снижение мощности). Следовательно, высокая гамма-мощность может быть вызвана другим нервным механизмом, чем тот, который вызывает альфа- и бета-десинхронизацию.

Еще одной уникальной особенностью является низкочастотная амплитудная модуляция необработанного сигнала ЭКоГ, придуманная Schalk et al. как локальный двигательный потенциал (LMP). [30, 51]. Было обнаружено, что огибающая необработанной ЭКоГ показывает поразительную корреляцию с траекторией движения руки человека, измеренной с помощью джойстика.Амплитуда также показывает косинусную или синусоидальную настройку по отношению к направлению движения, подобно тому, что наблюдалось при внутрикортикальных записях. После этого открытия многие группы включили LMP в декодирование мотора ЭКоГ в дополнение к другим высокочастотным функциям (например, [53, 56, 58, 59]). LMP — это очень низкочастотный компонент (2–3 Гц) необработанного сигнала ЭКоГ. Обычно его извлекают с помощью фильтра нижних частот Гуасса, скользящего среднего [30, 53, 59] или фильтра Савицкого-Голея [58, 60, 61].

Из-за надежности сигнала LMP обычно простой линейной регрессии достаточно для декодирования намерения мотора во многих предыдущих исследованиях (например, [51, 62, 63]), хотя может потребоваться этап выбора или регулирования признаков сначала удалить неинформативные функции. Недавнее исследование с использованием глубокой нейронной сети также показывает многообещающие результаты [64], однако его улучшение по сравнению с классическими методами не всегда является значительным.

Поскольку ЭКоГ имеет лучшее разрешение и более высокое отношение сигнал/шум, она имеет тенденцию давать лучшие и более точные результаты, чем ЭЭГ, при декодировании моторики.Помимо декодирования движения различных частей тела, как в ЭЭГ [65, 66], также можно различать различные жесты рук [56, 67]. Используя LMP в дополнение к частотным характеристикам, положение и скорость движения руки в 2D также могут быть декодированы из сигналов ЭКоГ [30, 51, 58]. Последующие исследования даже показали, что непрерывные положения пальцев также могут быть декодированы [54, 59, 61, 63, 64, 68]. В некоторых недавних исследованиях коэффициент корреляции между прогнозируемым и реальным движением пальцев может достигать от 0,4 до 0,7 [61, 64].

Подавляющее большинство исследований по расшифровке моторики ЭКоГ проводится у пациентов с эпилепсией без специфических двигательных нарушений или травм конечностей. Тем не менее, одна из самых сильных мотиваций для моторного декодирования заключается в том, что оно может компенсировать утраченную двигательную функцию пациента. Учитывая, что мозг может реорганизоваться из-за болезни или травмы, жизненно важно, чтобы эксперименты по декодированию были повторены и на этой популяции пациентов, чтобы увидеть, можно ли достичь аналогичной производительности декодирования. Существует всего несколько исследований, в которых пытались расшифровать двигательную ЭКоГ у пациентов с инсультом [57, 69] и у парализованных лиц [70], но результаты обнадеживают.

Внутрикортикальные записи

Проникновение в ткани коры обеспечивает наибольшую близость к нейронам и дает наиболее точный сигнал. С момента открытия свойства направленной настройки нейронов в моторной коре [71] было предпринято множество исследований, направленных на декодирование моторных намерений по внутрикортикальным записям, сначала у нечеловеческих приматов (NHP), а в последнее время у людей. годы. Наш обзор будет посвящен внутрикорковому декодированию у человека, поскольку оно представляет некоторые уникальные проблемы по сравнению с NHP, и именно здесь технология в конечном итоге будет применяться.

Проникающие электроды для декодирования моторики обычно имплантируют в первичную моторную область головного мозга. В прецентральной извилине имеется структура, напоминающая «ручку», в которой находится большинство нейронов, ответственных за двигательную функцию руки [72]. Эта «моторная ручка» обычно используется в качестве мишени для имплантации электрода (например, в [73–77]). Другой потенциальной мишенью для имплантации является задняя теменная кора (ЗТП). Хотя уже давно предполагалось, что PPC играет важную роль в ассоциативных функциях, в последние годы все больше и больше данных свидетельствует о том, что он также кодирует высокоуровневое моторное намерение субъекта [78].Недавнее исследование предполагает, что цель и траектория движения могут быть расшифрованы по активности нейронов в КПП человека [79].

Одним из важных свойств, проявляемых нейронами в M1, является направленная настройка. Некоторые нейроны в целом настроены на определенное направление. Они разряжаются наиболее сильно, когда движение происходит в их предпочтительном направлении, но они также будут разряжаться менее энергично, когда движение происходит в других направлениях. Их скорострельность представляет собой длину предпочтительного вектора направления.Когда векторы этих нейронов суммируются, это указывает на окончательное направление движения. Это популяционное кодирование движения является поразительным свойством нервной системы. Подобный аналог популяционного кодирования также можно найти в надбугорках, представляющих направление движения глаз [80]. Пример, показывающий свойство направленной настройки M1 у примата, отличного от человека, показан на (рис. 3).

Рис. 3

Примеры направленной настройки внутрикорковых сигналов.Диаграммы, показывающие свойства направленной настройки нейронов у нечеловекообразных приматов M1 по данным [215, 216]. a Растровые графики Spike одного из нейронов (нейрон 31). На каждом графике показана синхронизация импульса нейрона, выровненная по моменту времени (t=0), когда скорость движения руки превышает заданный порог. Каждая точка на графике представляет собой потенциал действия. Разные графики указывают на активность нейронов при движении руки в разных направлениях. b Кривая настройки фон Мизеса некоторых репрезентативных нейронов. c Предпочтительное направление всех нейронов. Длина вектора представляет собой глубину модуляции нейрона, определяемую здесь как величину кривой настройки, деленную на угол между максимальной и минимальной точками на кривой

временная (<30 дней) интракортикальная запись осуществляется с помощью системы Neuroport (Blackrock Microsystem, Inc, США). В результате большая часть работы по внутрикорковому декодированию человека выполняется на этой платформе.Существуют и другие интракортикальные электроды, но они предназначены либо в основном для острого интраоперационного мониторинга (например, Spencer Depth Electrode, Ad-Tech, NeuroProbes, Alpha Omega Engineering Ltd, электроды microTargeting, FHC), либо для приложений ЭЭГ (например, DIXI Medical Microdeep Depth Electrodes).

Активность нейронов в месте имплантации представлена ​​их потенциалами действия, которые проявляются в виде спайков во внеклеточной записи. Таким образом, обнаружение возникновения спайка часто является первым шагом в обработке внутрикоркового сигнала.{2}} $$

, где Thres представляет собой порог обнаружения, выше которого временная точка сигнала считается принадлежащей пику. Однако значение RMS может быть легко загрязнено артефактами, поэтому другим способом является использование медианы для установки порога обнаружения [83].

$$ \sigma = медиана\влево(\frac{|x|}{0,6745}\вправо) $$

Нелинейный оператор энергии также является другим популярным методом [83]. Сначала он преобразует сигнал таким образом, что высокочастотный компонент усиливается для улучшения SNR.{N} \psi[x(n)] $$

Другие более продвинутые методы, такие как непрерывное вейвлет-преобразование [84] и обнаружение выбросов EC-PC [82], могут обеспечить более высокую точность, но при более высоких вычислительных затратах. Хотя существует множество способов точного обнаружения всплесков в автономном режиме, не каждый из них достаточно быстр, чтобы его можно было использовать в режиме реального времени. Поэтому при онлайн-декодировании выбор обычно ограничивается более простыми алгоритмами. Ручная установка порога оператором по-прежнему остается одним из наиболее часто используемых методов.Еще одним популярным методом онлайн-декодирования является метод RMS из-за его высокой эффективности.

Электрод может записывать сигналы от нескольких соседних нейронов. Выделение активности одного нейрона (т. е. активности сигнальной единицы) из этой многоэлементной активности обычно приводит к лучшим результатам в декодировании двигателя. Этот процесс называется сортировкой шипов. Существует большой объем литературы по сортировке шипов, который невозможно здесь исчерпать. Заинтересованным читателям предлагается ознакомиться с другими превосходными обзорами [85–87].На практике наиболее популярным способом онлайн-сортировки пиков в реальном времени является сопоставление с шаблоном. Набор шаблонов спайков собирают в течение периода начальной записи, затем последующие спайки классифицируют, сравнивая их сходство с шаблонами. Тем не менее, может не быть действительно необходимым или даже может ухудшить результат декодирования, выполнять онлайн-сортировку шипов. Кластеры спайков, полученные из записей, могут быть нестабильными в разных сеансах экспериментов. Общее количество отдельных единиц, отсортированных из записи, может меняться от сеанса к сеансу [79].Таким образом, декодер, обученный на некоторых отсортированных пиках, может плохо работать в будущих сеансах. Сортировка пиков также может привести к дополнительной задержке при онлайн-декодировании, поскольку точная сортировка пиков — это процесс, требующий значительных вычислительных ресурсов. Фактически, многие недавние исследования декодирования вообще не используют сортировку пиков, например. [79, 88–94].

Алгоритм декодирования реконструирует двигательную кинематику по нейронной активности. С момента открытия свойства направленной настройки моторных нейронов одним из самых ранних алгоритмов декодирования внутрикортикального спайкового сигнала является алгоритм популяционного вектора [95, 96].В простейшей форме частота возбуждения нейрона может быть связана с его предпочтительным направлением как

.

$$f = f_{0} +f_{max} cos(\theta-\theta_{p}) $$

, где f — частота возбуждения нейронов, f 0 и f max — константы регрессии, а θ и θ p — текущее и предпочтительное направления соответственно. Однако для функции косинуса ширина модуляции фиксирована.Более гибкой функцией настройки, позволяющей регулировать ширину модуляции, является функция настройки фон Мизеса [97]:

$$f = b+k \; exp(\kappa cos(\theta-\mu)) $$

где b , k , κ , μ — константы регрессии, а θ — текущее направление движения. При μ = θ функция будет максимальной, поэтому μ также можно интерпретировать как предпочтительное направление нейрона.{N}_{i=1} w_{i}(M) C_{i} $$

, где C i — предпочтительное направление для i -го нейрона, а w i ( M ) — это весовая функция, объединяющая вклады каждого нейрона в направлении M в конечный вектор популяции. Однако этот метод требует большого количества нейронов для точности и может привести к ошибке, если распределение предпочтительного направления неравномерно [98].{T} \mathbf{k} $$

где R — матрица нейронных реакций (например, частота стрельбы), f — линейный фильтр (или константы регрессии), а k — кинематические значения двигателя ( например, углы соединения или положения курсора). Было высказано предположение, что эта схема регрессии может обеспечить более точное предсказание по сравнению с суммированием предпочтительных векторов направления, особенно когда эти векторы распределены неравномерно [98].

В последние годы фильтр Калмана обычно используется вместо простой линейной регрессии (т.грамм. в [75–77, 99, 100]). Фильтр Калмана включает информацию как из внутренней модели процесса, так и из реальных измерений для оценки состояний системы [101]. Переменная усиления Калмана используется для определения «веса смешивания» модели и измерений. Чем точнее модель, тем больше она будет доверять модели. То же самое касается измерения. Фильтр Калмана особенно полезен, если состояния не наблюдаемы напрямую или если измерение очень зашумлено, что часто верно при декодировании двигателя.При моторном декодировании испытуемые обычно теряли конечности или способность двигаться, поэтому внутреннее состояние (например, моторное намерение) системы нельзя наблюдать напрямую. Наблюдаемые переменные (например, нейронная активность) также очень зашумлены. Типичный фильтр Калмана для декодирования двигателя предполагает отсутствие управляющей переменной, и система может быть сформулирована в виде двух линейных уравнений [102, 103]):

$$\begin{array}{@{}[email protected]{}} \vec{x}_{t} &=&A\vec{x}_{t-1} + \vec{w}_{t -1} \\ \vec{y}_{t} &=& C\vec{x}_{t} + \vec{v}_{t} \end{array} $$

, где x это состояние системы, которую нужно декодировать, т.е.грамм. кинематика соединения или положение курсора. y — это наблюдаемые переменные, т.е. скорость возбуждения нейронов. \(\vec {w}_{t}\) и \(\vec {v}_{t}\) — шумы процесса и измерения, извлеченные из Q ) и v t N (0, R ) соответственно. A , C , Q и R — константы Калмана, которые необходимо определить в соответствии с моделью декодирования.{-}\) и \(\hat {x}\) являются априорными и апостериорными оценками состояния соответственно. u — управляющая переменная. Обычно при декодировании двигателя он устанавливается равным 0, здесь мы включили его для полноты картины.

Одним из важнейших аспектов онлайн-декодирования двигателя является обучение и повторная калибровка модели декодирования. Хотя нейронные особенности для подобных движений относительно стабильны в течение нескольких дней [104], кривая нейронной настройки может начать меняться, когда субъект учится выполнять новую задачу [105].Также очень сложно отслеживать один и тот же нейрон в течение длительного периода времени [106, 107] из-за микродвижения электродов и колебаний других источников шума. Кроме того, обучающие данные часто собираются в разомкнутом виде, что означает, что декодер не обеспечивает обратной связи во время обучения. Однако в реальном сеансе декодирования обеспечивается обратная связь, и субъект может попытаться изменить свои двигательные образы, чтобы «выучить» декодер. Это может привести к изменениям основных нейронных особенностей [108].Таким образом, повторная калибровка обученной модели часто необходима и будет идеальной, если ее можно будет выполнить в режиме онлайн. Успешным методом повторной калибровки является алгоритм ReFIT-KF, предложенный Gilja et al [109]. ReFIT-KF предполагает, что истинное намерение субъекта состоит в том, чтобы двигаться к цели, поэтому он может автоматически генерировать псевдоистину из декодированного результата, даже если прогноз текущей модели может быть неверным. Затем он может откалибровать модель, используя оценочную наземную истину, чтобы адаптироваться к нестабильности нейронных сигналов.Он способен давать лучшие результаты, чем только фильтр Калмана [92,93,109].

Благодаря более устойчивым сигналам, полученным с помощью внутрикортикальных записей, он успешно используется, чтобы помочь пациентам с тетраплегией контролировать окружающую среду различными способами, включая управление 2D-курсором [73,76,94], виртуальные и реальные протезы рук [77,79 ,92,110,111] и функциональной электростимуляции собственных парализованных рук пациентов [90,91,93].

Периферическое декодирование движений конечностей

Сигналы от центральной нервной системы (ЦНС) в конечном итоге поступают в периферическую нервную систему (ПНС) и вызывают сокращение различных мышечных волокон.По сравнению с ЦНС сигналы в периферических структурах обычно более специфичны. Они содержат подробные инструкции по сокращению отдельных мышечных волокон, поэтому потенциально могут обеспечить ловкое управление протезом. Операции, затрагивающие периферический интерфейс, обычно менее сложны, чем операции, затрагивающие интракортикальные структуры. Поэтому многие исследования также посвящены декодированию моторики в периферических структурах.

Записи периферических нервов

Периферические нервы содержат низкоуровневые нервные сигналы, посылаемые для активации сокращения определенных мышц.Предыдущие исследования записи периферических нейронов в основном фокусировались на афферентной сенсорной информации, потому что получить эфферентные сигналы у наркотизированных животных непросто [112]. Однако в последние годы появилось больше исследований, пытающихся изучить возможность декодирования сигналов эфферентных периферических нервов для управления протезами. Поскольку периферические нервы содержат низкоуровневую информацию, нацеленную на каждую мышцу, можно восстановить высокую ловкость и естественный контроль, используя эту богатую информацию.

Одной из основных проблем при регистрации периферических нервов является доступ к аксонам в нервах. Аксоны спинномозговых нервов собраны в пучки, а несколько пучков сгруппированы вместе, образуя периферический нерв. Эти аксоны заключены в три оболочки соединительной ткани — эпиневрий, покрывающий весь нерв, периневрий, который окружает пучок, и эндоневрий, который удерживает вместе нейроны и кровеносные сосуды внутри пучка. Из-за этих множественных слоев ламинирования вокруг аксона амплитуда сигнала периферического нерва обычно очень мала, может составлять около 5 – 20 90 733 мк 90 734 В [112].

Существует несколько конфигураций электродов, предназначенных для получения лучшего сигнала от периферических нервов [113]. Электрод-манжета [114], как следует из его названия, работает как манжета, оборачивая нерв. Его главное преимущество заключается в том, что он вызывает минимальное повреждение нервных тканей, поскольку не требует разреза самого нерва. Однако, поскольку он измеряет только электрический потенциал на поверхности нерва, он может получить общую сумму нейронной активности только в различных пучках.Другим вариантом электрода-манжеты является плоский интерфейсный нервный электрод (FINE) [115]. Он работает как зажим, оказывая давление на нерв и придавая ему овальную форму, увеличивая таким образом площадь его поверхности и уменьшая расстояние от электрода до пучков. Существуют и другие типы электродов, которые вживляются в нервы. Они обеспечивают более высокую селективность из-за их прямого контакта с пучками. Однако они также более инвазивны и могут вызвать большее повреждение нерва.Продольные внутрипучковые электроды (LIFE) представляют собой длинные тонкие провода, имплантированные продольно в нервные пучки [116]. С другой стороны, поперечные внутрифасцикулярные многоканальные электроды (TIME) имплантируются поперечно в нервы, обеспечивая одновременный доступ к нескольким пучкам. Существует также массив наклонных электродов штата Юта [117], который состоит из массива электродов разной длины, так что, когда массив вводится в нерв, кончик электрода может соприкасаться с разными пучками.В последнее время также разрабатывается регенеративный периферический нейронный интерфейс (RPNI) [118], в котором используется мышечный трансплантат для обертывания концов разорванных пучков. Нервные окончания врастают в трансплантат и иннервируют его, создавая новый интерфейс для получения нервного сигнала. Из различных представленных типов электродов только манжетный электрод в настоящее время используется в коммерческих системах для стимуляции блуждающего нерва, одобренных Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (например, VNS Therapy, Cyberonics, США). Большинство других все еще находятся в стадии исследований или проходят клинические испытания [119].

Исследования по расшифровке периферических сигналов человеком все еще очень ограничены, отчасти из-за проблемы получения нервных сигналов с достаточным SNR, а также, возможно, из-за перекрестных помех между нервными сигналами и ЭМГ, поскольку периферические нервы обычно расположены в непосредственной близости от мускулатуры конечностей. Большинство существующих исследований сосредоточено на декодировании верхних конечностей, поскольку ампутация верхних конечностей, как правило, оказывает большее влияние на повседневную жизнь пациентов. Запись нейронов выполняется на локтевом, медиальном и/или лучевом нерве.Используются разные типы электродов, но наиболее распространенными в человеческом декодировании являются сланцевый электрод из Юты (например, в [120,121]) и LIFE (например, [122 124]).

Анализ периферических сигналов обычно включает обнаружение потенциалов действия в нерве. Процедуры обнаружения аналогичны тем, которые используются при интракортикальных исследованиях, но этап кластеризации спайков обычно не выполняется. Из-за низкого отношения сигнал-шум периферийных сигналов иногда их необходимо сначала очистить от шума (например,грамм. по вейвлету [124]) до обнаружения. Затем скорость срабатывания потенциала действия можно передать в регрессор (например, в [103,120 122]) или классификатор (например, в [123,124]) для декодирования. Разница в использовании регрессора или классификатора заключается в том, декодируется ли дискретный жест или непрерывная траектория сустава.

Машина опорных векторов (SVM) является наиболее часто используемым классификатором для периферийного декодирования (например, в [123,124]). Для регрессора использовалась простая линейная регрессия или фильтр Калмана ([103,120 122]).Фильтр Калмана позволяет онлайн-рекурсивное обновление модели в режиме реального времени и особенно полезен, когда измерение целевой переменной зашумлено (как это часто бывает в случае моторного декодирования, поскольку невозможно измерить фактическое движение объекта). недостающая конечность).

Также очень важен вопрос получения наземной истины для обучения декодера. В то время как для дискретной классификации типа захвата может быть достаточно попросить испытуемого представить, что он держит конкретный захват, для декодирования положения необходимо использовать более точный подход.Одним из распространенных решений является показать на экране теневую руку и попросить испытуемого попытаться проследить за движением руки либо с помощью манипуландума, контролируемого движением зеркального отражения в неповрежденной руке [121], либо только с помощью воображаемых фантомных движений конечностей. .

В настоящее время производительность декодирования периферических нервов человека все еще не очень удовлетворительна, отчасти из-за сложности получения четкого сигнала и перекрестных помех ЭМГ. В классификации дискретных захватов задача классификации 4-х классов с 3 захватами (силовой захват, щипковый захват, сгибание мизинца) и отдыхом обеспечивает точность 85% [124], но современная поверхностная электромиограмма (ЭМГ) уже может различать 7 жестов [125].Декодирование на основе регрессии обеспечивает пропорциональное управление протезом руки и, следовательно, может быть более интуитивным. Декодирование на основе фильтра Калмана способно классифицировать 13 различных движений в автономном режиме, но только 2 движения могут быть успешно декодированы онлайн из-за перекрестных помех между различными степенями свободы (DoF) [121].

Периферические нервы представляют собой многообещающую мишень для декодирования движений. Он находится ниже по ходу пути управления моторикой и содержит более конкретную информацию о мышечной активности.Это свойство может быть потенциально использовано для обеспечения высокой ловкости управления. Доступ к периферическим нервам также относительно легче, чем к интракортикальным структурам. Тем не менее, периферические записи страдают от низкого SNR из-за множественных уровней ламинирования вокруг аксона. Это может быть улучшено за счет лучшей конструкции электродов и сверхмалошумящих нейронных усилителей, которые могут разрешать малую амплитуду нервных сигналов (например, [126]).

Электромиограмма (ЭМГ)

Сигналы ЭМГ представляют собой сумму электрических активностей мышечных волокон, которые запускаются сериями спайков, т.е.е. импульсы активации иннервирующих двигательных нейронов. Сигналы ЭМГ можно измерить двумя способами: либо на поверхности кожи над мышцей (поверхностная ЭМГ), либо непосредственно внутри мышечного волокна с помощью игольчатого электрода (внутримышечная ЭМГ). Пример данных ЭМГ при различных жестах рук показан на (рис. 4).

Рис. 4

Примеры сигналов ЭМГ при различных жестах рук. Диаграмма, показывающая сигналы ЭМГ от 12 поверхностных электродов в 3 различных жестах рук. Исходные данные взяты из [217]. a ЭМГ-сигналы как здоровых людей, так и людей с ампутированными конечностями. В последней строке показаны жесты рук, выполненные для соответствующих сегментов ЭМГ. b Расположение 12 электродов ЭМГ

Миоэлектрические сигналы десятилетиями использовались в качестве источника управления протезами, в которых мышечные сигналы записываются и преобразуются в управляющие команды, вызывающие движения протеза. Считается, что сигналы внутримышечной ЭМГ имеют более высокое разрешение и менее подвержены перекрестным помехам по сравнению с поверхностной ЭМГ из-за более инвазивного размещения электродов и прямого нацеливания на определенные мышцы.

Несмотря на десятилетия исследований и разработок, люди с ампутированными конечностями до сих пор не используют современные миоэлектрические протезы чаще, чем обычные крюки с приводом от тела [127], и, по оценкам, 40% людей с ампутированными конечностями фактически отказываются от них. с использованием протеза [128]. Одним из основных ограничений клинически доступных протезов кисти является количество одновременно и пропорционально контролируемых степеней свободы (DoFs), которое редко превышает 2 [129,130] и в основном сосредоточено на степенях свободы запястья без кисти [131], хотя функции движения рук более важны для повседневной жизни.

Миоэлектрический контроль можно разделить на прямой контроль и контроль распознавания образов. Прямое управление относится к типу методов, в которых используется амплитуда двух входов поверхностной ЭМГ от пары мышц-антагонистов для управления двумя направлениями (ВКЛ и ВЫКЛ) в протезной DoF. Из-за неадекватной остаточной мускулатуры, загрязнения сигнала перекрестными помехами и затухания сигналов глубоких мышц на уровне кожи количество независимых миозитов в остаточной части предплечья обычно ограничено двумя, что позволяет контролировать только одну DoF за раз.В результате этого ограничения пациентам необходимо переключаться между режимами, используя быстрое совместное сокращение миозитов для последовательного управления несколькими степенями свободы. Управление распознаванием образов основано на алгоритмах машинного обучения для обучения отдельного классификатора для каждой степени свободы. Было предложено и оценено несколько классификаторов, включая квадратичный дискриминантный анализ [132], метод опорных векторов [133], искусственную нейронную сеть [134], скрытые марковские модели [135], смешанные модели Гаусса [136] и другие. Однако, поскольку обучение вычислительных моделей включает движение только одной степени свободы, обученные классификаторы не поддерживают одновременное управление несколькими степенями свободы.Более многообещающим подходом, основанным на машинном обучении, является использование схемы управления на основе регрессии (вместо классификации), которая по своей сути облегчает непрерывный контроль (в отличие от включения и выключения), в котором линейное или нелинейное сопоставление характеристик сигнала ЭМГ с изменениями DoFs протеза выучены. Обычно используемые методы для этой цели включают искусственные нейронные сети [137], метод опорных векторов [138] и регрессию гребня ядра [131]. Основным недостатком управления на основе регрессии является потребность в большом количестве обучающих данных, которые включают исчерпывающую комбинацию движений всех DoF протеза, что нецелесообразно для клинической реализации.

Одной из фундаментальных проблем управления протезами на основе ЭМГ является нехватка независимых сигналов для управления степенями свободы протеза. Сигналы ЭМГ по своей природе сильно коррелированы, и им не хватает разрешения и информационной емкости, необходимых для одновременного и пропорционального управления несколькими степенями свободы. Потенциальным решением этой проблемы является запись двигательных команд непосредственно от периферических нервов, таких как локтевой и срединный нервы, которые напрямую иннервируют все пять пальцев. Однако это происходит за счет инвазивной хирургической имплантации электродов и рисков инфицирования тканей и повреждения нервов.

Были проведены работы по извлечению более инвариантной и независимой информации из сигналов ЭМГ без инвазивных записей. Одна из основных групп усилий сосредоточена на извлечении признаков мышечной синергии из записей ЭМГ, т. е. сложных паттернов мышечной активации, которые выполняются пользователями в качестве управляющих входов высокого уровня независимо от какого-либо неврологического происхождения [139]. Считается, что синергия мышц способна описывать сложные модели силы и движения в уменьшенных размерах и может использоваться в качестве надежного представления для декодирования выходных данных, соответствующих намерениям пользователя.Неотрицательная матричная факторизация (NMF) [140] обычно используется для извлечения синергии мышц из многоканальных сигналов ЭМГ для одновременного и пропорционального управления несколькими степенями свободы [137, 141 143]. Другая группа работ посвящена непосредственному извлечению нейронных кодов активности двигательных нейронов, которые управляют движениями мышц по нервным путям. Обычно для этого требуются расширенные настройки записи, такие как ЭМГ высокой плотности с достаточным количеством близко расположенных участков записи.Был предложен ряд алгоритмов для извлечения базовой нейронной информации [144,145]. Среди них компенсация ядра свертки (CKC) наиболее широко использовалась как тип многоканального слепого метода разделения источников [146 149]. Несмотря на перспективу извлечения нейронного содержимого из сигналов ЭМГ высокой плотности, демонстрация использования такой схемы в онлайн-экспериментах остается сложной. Необходимы более глубокие исследования и значительные усилия для создания нейронного интерфейса и достижения прямого управления на основе нейронных сетей на основе этой структуры.

Декодирование речевой двигательной активности

Хотя в данном обзоре основное внимание уделяется декодированию движений в конечностях, в последнее время появилось и другое направление исследований в области декодирования моторной речевой активности [150,151]. Речевое производство — сложный процесс, в котором участвуют несколько областей мозга и десятки мышечных волокон. Мышечная деятельность должна быть хорошо скоординирована, чтобы воспроизводить различные звуки речи (например, фонемы), которые соединяются вместе, образуя понятные слова и предложения.

Несколько областей мозга связаны с производством речи [152], но есть две основные области, которым уделяется больше внимания при декодировании речи. Предполагается, что левая вентральная премоторная кора представляет фонемы высокого уровня в речи [153, 154], в то время как вентральная сенсомоторная кора содержит большое количество репрезентаций различных речевых артикуляторов (например, губ, языка, гортани и т. д.) [155, 156]. Поэтому большая часть усилий по расшифровке концентрируется на этих двух областях мозга.

Исторически для декодирования речи использовались различные нейронные сигналы.ЭЭГ неинвазивна, но ее низкое отношение сигнал/шум и загрязнение ЭМГ лицевых мышц затрудняют ее использование для декодирования речи [151]. Был достигнут некоторый успех в использовании многоэлектродной матрицы для декодирования феноменов из активности нескольких единиц [157]. Однако корковое представительство речевых артикуляторов покрывает большую площадь, которая может не подходить для очень локализованной области записи многоэлектродной матрицы [156,158]. Кроме того, декодирование речи часто требует, чтобы открытая речь служила исходной истиной, а для этого требуется, чтобы субъекты были способны говорить четко.Трудно оправдать имплантацию проникающих электродов в здоровую красноречивую кору для проведения экспериментов. В настоящее время ЭКоГ пользуется большим успехом в декодировании речи благодаря высокому качеству сигнала и менее инвазивному характеру. Записи ЭКоГ также обычно используются во время резекции головного мозга, чтобы избежать повреждения красноречивой коры, поэтому они хорошо интегрированы в существующие хирургические процедуры. Исследования с использованием ЭКоГ для декодирования речи в основном сосредоточены на высокой гамма-диапазоне (70–170 Гц), поскольку было показано, что высокая гамма-активность сильно коррелирует с частотой возбуждения ансамбля [159].

Ранее усилия по декодированию речи были сосредоточены на прямом декодировании простых слов или фонем [150 , 157 , 158 , 160 162 ], но их производительность не очень удовлетворительна. Декодирование из ограниченного словаря или набора фонем может дать более высокую точность (например, >80% для 10 слов [160] или 9 фонем [157]), но оно может охватывать только очень узкий диапазон человеческих устных выражений. Исследования, пытающиеся расшифровать весь спектр английских фонем, приводят к более низкой точности классификации (10-50% [150,155 , 162]).Низкая точность классификации может быть частично снижена за счет включения словаря произношения и языковой модели (например, в [150]), что может ограничить вывод декодера более вероятными словами.

С другой стороны, в последнее время внимание переключилось на декодирование промежуточного представления речи (например, движений артикулятора), а не непосредственно на декодирование фонем. Частично этот сдвиг может быть мотивирован растущим объемом данных, предполагающих, что речевая моторная кора способна генерировать дифференциальные паттерны активации, кодирующие кинематику речевых артикуляторов [156, 163 165].Достижения в области глубокого обучения сделали предсказание траекторий артикулятора по акустическому сигналу (т. е. акустико-артикуляционная инверсия) достаточно точным, чтобы действовать в качестве основы для декодирования, поскольку традиционные способы имплантации катушек или магнитов во рту с помощью артикулографии являются инвазивными и инвазивными. несовместимы с нейронными записями [166]. В одном недавнем исследовании [167] глубокая нейронная сеть использовалась для декодирования признаков ЭКоГ в траектории артикулятора. Затем траектории декодируются другой нейронной сетью в акустические характеристики (т.грамм. высота тона, мел-частотные кепстральные коэффициенты и т. д.), которые затем преобразуются в слышимый голос с помощью голосового синтезатора. Даже мимическая речь может быть декодирована, хотя и с меньшей точностью. В другом исследовании [168] характеристики ЭКоГ декодируются в спектрограммы в мелкомасштабном масштабе непосредственно с использованием нейронной сети, затем вокодер нейронной сети используется для преобразования спектрограммы в слышимые сигналы. Эти недавние результаты показывают большие перспективы в декодировании человеческой речи по сигналам ЭКоГ. Сводка различных методов декодирования двигателя показана в таблице 1.

Таблица 1. Сравнение различных методов декодирования моторики

Задачи и направления развития

Несмотря на то, что в расшифровке двигательных намерений человека были достигнуты большие успехи, еще предстоит решить ряд серьезных проблем. Одной из самых больших проблем, препятствующих внедрению моторного декодирования за пределами лаборатории, является ограниченный срок службы модели декодирования. Как правило, требуется некоторый сеанс калибровки для сбора данных для обучения модели декодирования, затем модель тестируется на последующих сеансах в тот же или следующие несколько дней.Хотя это приемлемо в научных исследованиях из-за ограниченного времени и доступных клинических ресурсов, в реальном повседневном использовании обученная модель должна быть в состоянии поддерживать свою производительность в течение длительного периода времени.

Ограниченный срок службы может быть вызван несколькими причинами. Во-первых, это нестабильность границ раздела электродов. Микродвижение электродов может привести к смещению пространства признаков. Если декодер недостаточно надежен, этот сдвиг может привести к ухудшению производительности декодирования.Другой причиной являются различные шумы окружающей среды, введенные в полученные сигналы. Нейронные сигналы, используемые для декодирования, обычно имеют очень маленькую амплитуду и поэтому чувствительны к помехам от окружающих шумов. Мобильный телефон, флуоресцентная лампа или другие электроприборы вносят различные типы шума в принимаемый сигнал. Поскольку испытуемые выполняют различные задачи в повседневной жизни, они могут подвергаться влиянию различных источников шума, не охваченных набором обученных данных, что приводит к снижению производительности.Третья причина — медленное формирование иммунного ответа на границе раздела электродов. Глиальные рубцы могут инкапсулировать электрод и увеличивать его импеданс [174]. Нейродегенерация в результате иммунного ответа также приведет к ослаблению сигнала [175]. Проблема долговечности модели многогранна и требует тщательного рассмотрения. Во-первых, лучшая конструкция электрода может помочь закрепить электрод на его анкерной конструкции и уменьшить их относительное перемещение. Имплантируемое решение также обеспечивает более стабильную работу, чем решение, которое требует повторного демонтажа и повторной установки каждый раз (например,грамм. ЭЭГ и ЭМГ). Во-вторых, модель должна быть обучена с более надежными функциями и протестирована в среде, типичной для ее повседневного использования. Экранированная камера может помочь получить очень чистые сигналы, подходящие для демонстрации прототипа. Однако маловероятно, что такое же качество сигналов можно получить в повседневной среде. Таким образом, также важно учитывать, как тестируется декодер, а не просто смотреть на числовые показатели в автономном режиме. В-третьих, совершенствование материалов электродов или специальных органических покрытий потенциально может снизить его иммунный ответ [176].Гибкий электрод вместо жесткого также может вызывать меньшее повреждение нейронов и воспаление [177, 178].

Вторая проблема заключается в том, как учесть разницу в функциях во время обучения без обратной связи и управления с обратной связью. Набор обучающих данных обычно получается в разомкнутом виде, что означает, что испытуемым предлагается выполнять определенные двигательные образы без какой-либо обратной связи. Однако при фактическом использовании система будет обеспечивать обратную связь с субъектом на основе выходных данных декодера.Когда декодер выдает неверный результат, испытуемый может намеренно попытаться исправить его, что может привести к несоответствию в работе офлайн и онлайн [179]. Одним из решений является введение небольшого сеанса калибровки с обратной связью в начале сеанса тестирования, как во многих исследованиях декодирования моторов на основе ЭЭГ. Исходная модель обучается с помощью парадигмы без обратной связи, затем модель дополнительно настраивается с обратной связью в сеансе калибровки. Однако это возможно только в том случае, если имеется ясная основная истина.Для случая, когда основная истина недоступна, например. в случае пациента с тетраплегией, когда очень трудно узнать истинное намерение субъекта, алгоритм ReFIT является еще одним подходом к решению этой проблемы [109]. Основная идея алгоритма ReFIT заключается в том, что он пытается построить псевдоосновную истину, предполагая, что субъект постоянно пытается исправить неверный вывод декодера. Таким образом, считается, что вектор направления двигательного намерения всегда указывает на цель из текущей позиции курсора.Используя этот метод, можно обучить декодер с нуля всего за 3 минуты данных [94]. Онлайн-калибровка с обратной связью может предложить более реалистичный прогноз того, как декодер может работать в реальной жизни. Этот подход также может позволить декодеру быстро адаптироваться к любому сдвигу в пространстве признаков из-за изменения интерфейса электрода или шумов окружающей среды. Однако онлайн-калибровка требует быстрого обновления модели, что ограничивает сложность модели декодирования.Необходимы дополнительные исследования, чтобы изучить, как эффективно обновлять декодер в режиме реального времени.

Помимо усовершенствования алгоритмов декодирования, разработка новых электродов и нейронных усилителей также играет очень важную роль в совершенствовании декодирования движений. Последние тенденции в разработке электродов в основном сосредоточены на улучшении четырех аспектов конструкции электродов: плотности, гибкости, биосовместимости и связи. Более плотный электрод может улучшить пространственное разрешение нейронных записей. Электрод высокой плотности был создан из кремниевой пластины и мононити из углеродного волокна [180,181].Материал электрода с гибкостью, близкой к гибкости тканей головного мозга, может уменьшить повреждение нервной системы и воспалительную реакцию. Многие гибкие полимеры использовались для изготовления нервных электродов, включая полиимид [182, 183], парилен [184], ПДМС [185] и т. д. Биосовместимость всегда является важным вопросом при разработке электродов, поскольку воспалительная реакция и инкапсуляция со временем ухудшают качество сигнала и подрывают качество сигнала. качество хронических нейронных записей. Стратегии улучшения биосовместимости, включая использование инертных металлов, таких как золото или платина, использование гибких материалов для уменьшения повреждения тканей или покрытие электрода биосовместимыми материалами, такими как проводящий полимер [186] и углеродные нанотрубки [187].Соединение считывания с электродов также быстро станет проблемой, когда плотность и количество электродов будут продолжать увеличиваться. Включение транзисторов непосредственно в электроды для обеспечения мультиплексирования соединений является одним из способов решения этой проблемы [188, 189]. Читателям, интересующимся конструкциями нервных электродов, предлагается ознакомиться с другими более подробными обзорами в этой области [119, 172, 176, 177, 190].

Разработка нейронных усилителей также играет очень важную роль в развитии науки о декодировании движений, поскольку нам сначала необходимо получить четкий нейронный сигнал, прежде чем можно будет выполнять какую-либо обработку и декодирование.Существует несколько направлений исследований, направленных на улучшение различных аспектов конструкции усилителя. Во-первых, энергопотребление усилителя может быть снижено за счет совместного использования ресурсов (например, один усилитель использует несколько электродов совместно [191] или несколько усилителей используют один аналого-цифровой преобразователь [192]), планирования мощности (например, отключения неиспользуемых компонентов [193]). ], динамическая настройка параметров усилителя [194]), или снижение напряжения питания [195]. Во-вторых, количество каналов можно увеличить за счет мультиплексирования или интеграции усилителей непосредственно с электродами [191, 196].В-третьих, шум схемы можно уменьшить путем обрезки [197], прерывания [198, 199], автоматического обнуления [200] или формирования частоты [201] и т. д. В-четвертых, беспроводная передача энергии или данных может быть достигнута с помощью индуктивной линии связи. [193,202,203], сбор энергии на короткие расстояния [193,204] или даже ультразвук [205]. Наконец, функциональность усилителя также может быть расширена за счет интеграции дополнительной обработки сигналов на кристалле, например. обнаружение спайков [203], сортировка спайков [206, 207] и сжатие данных [208, 209]. Заинтересованным читателям рекомендуется ознакомиться с другими более специализированными обзорами в этой области [210 213].

расшифровка терминологии, используемой в литературе

Введение

Антропометрия требует фундаментального понимания методологии. 1,2 Вес и рост — самые основные формы антропометрии, используемые на практике; однако клиницисты могут не полностью понять контекст его применения. 3 В случае веса существует несколько задокументированных терминов для описания характера корректировки исходного значения измерения.Когда эти термины четко не определены автором, это может привести к путанице и/или неправильным расчетам. Таким образом, целью данного обзора является обобщение наиболее часто используемой весовой антропометрической терминологии и аббревиатур, которые упоминаются в литературе на сегодняшний день.

Фактическая масса тела

Фактическая масса тела (ABW), масса тела (BW), или просто стандартизированная как масса тела в литературе, определяется как измерение, проведенное, когда субъект может стоять без посторонней помощи с помощью калиброванная шкала. 4,5 Субъект должен носить минимум одежды, а также снять обувь и носки. 4,5 Перед началом весы необходимо обнулить, после чего испытуемый должен встать в центре весов без опоры и с равномерным распределением веса между обеими ногами. 4,5 Измерения должны производиться с точностью до 0,1 килограмма (кг). Чтобы учесть суточные колебания, наиболее точное измерение проводится утром после мочеиспускания. 4,5 При правильном измерении ABW можно использовать для сравнения с другими антропометрическими измерениями, например, с ростом для расчета индекса массы тела (ИМТ = вес/рост 2 ). 4,5

В тех случаях, когда неходячие пациенты не могут стоять, можно использовать специальные весы, такие как сидячие или прикроватные весы. Однако недостатком использования этих типов оборудования является то, что они требуют обучения для получения точных измерений, они дороги и редко доступны для повседневного использования. Но можно оценить вес, используя другие измерения тела. Это известно как расчетная масса тела (EBW). 6

Расчетная масса тела

Если невозможно измерить МТ у неамбулаторных пациентов, ЭТМ можно рассчитать с помощью прогностических формул. 6 Наиболее часто используемые уравнения, которые можно использовать для расчета массы тела взрослого человека, приведены в таблице 1. 7–9 Эти уравнения не были проверены для использования в популяции Южной Африки.

Измерение веса взрослых: декодирование терминологии, используемая в литературных хозяйствах: //doi.org/10.1080/16070658.2018.1426186

Опубликовано в Интернете:
01 марта 2018

Таблица 1: Оценочные уравнения веса тела

Таблица 1 описаны возможные уравнения, которые можно использовать для расчета EBW.Расчеты включают использование различных измерений тела и, при необходимости, проводятся с правой стороны тела. 7–9 Окружность икры — это наибольшая окружность икроножной мышцы. 7,8 Высота колена измеряется от пятки стопы до головки надколенника (коленной чашечки) при условии, что обследуемый находится в положении лежа на спине с согнутой ногой, образующей угол 90 градусов под коленом. 7–9 Окружность руки измеряется посередине между акромиальным отростком лопатки (костный выступ на плече) и локтевым отростком (кончик локтя). 7–9 Толщина подлопаточной кожной складки определяется путем выделения самого нижнего кончика нижнего угла лопатки и составляет 2 см по линии, проходящей латерально и вниз. 7 Толщина кожной складки измеряется штангенциркулем под углом 45 градусов к лопатке. 7 Окружность живота измеряется как наибольшая окружность между последним пальпируемым ребром (10-е ребро) и вершиной гребня подвздошной кости (тазовая кость), перпендикулярно длинной оси туловища. 8

Идеальная масса тела

Идеальная масса тела (ИМТ) определяется как целевой вес, при котором удовлетворяются потребности в питании. 10 Вес ИМТ находится в пределах нормального диапазона ИМТ от 18,5 кг/м 2 до 24,9 кг/м 2 . 10,11 Идеальную массу тела можно рассчитать, используя массу тела как функцию роста и целевого значения ИМТ (ИМТ (кг) = (ИМТ x Рост 2 )). 10,11 Если субъект имеет недостаточный вес, то в уравнении ИМТ используется нижний предел нормального диапазона ИМТ.Однако, если субъект имеет избыточный вес, то в уравнении ИМТ используется верхний предел нормального диапазона ИМТ.

Скорректированная масса тела

Скорректированная масса тела (BW-adj), относится к расчетным корректировкам измерения массы тела и применима к лицам с ампутациями, отеками, асцитом или хроническим заболеванием почек, а также с ожирением . 12

Поправка на жидкость: сухая масса тела

Сухая масса тела или масса тела без отеков (BWef), подразумевает, что ABW был скорректирован до значения, равного массе избыточной жидкости организма . 13 Это изменение положительного баланса жидкости обычно связано с периферическим отеком, асцитом и хронической болезнью почек (ХБП). 13

Поправка на наличие жидкости при периферических отеках

Периферические отеки — это клинические признаки, определяемые как ненормальное избыточное накопление жидкости в тканях организма, т. е. задержка воды и натрия во внеклеточном пространстве. 8

Возможные причины периферических отеков включают: (i) повышенное капиллярное гидростатическое давление; (ii) регионарная венозная гипертензия, e.грамм. глубокие венозные тромбы; (iii) системная венозная гипертензия, т.е. заболевание печени; (iv) увеличение объема плазмы, т.е. застойная сердечная недостаточность; (v) снижение онкотического давления плазмы; (vi) потеря белка, т.е. мальабсорбция; (vii) снижение синтеза белка, т.е. недоедание; (viii) повышенная проницаемость капилляров, т.е. ожоги; и (ix) лимфатическая обструкция или повышенное интерстициальное онкотическое давление, т.е. лимфедема. 14

Существует два типа периферических отеков: точечная (PO) и не точечная (NPO). 15 Неочаговый отек предполагает, что при надавливании на пораженный участок вдавление не определяется, и поэтому его трудно оценить. 15 Причины NPO обычно связаны с лимфедемой, липедемой (аномальное отложение жира в конечностях) и микседемой (тяжелый гипотиреоз). 15 Точечный отек измеряют, нажимая большим пальцем вниз на пораженный участок и удерживая его в течение трех секунд, и если остается вмятина, то он классифицируется как ПО. 15 Тяжесть ПО может быть классифицирована либо по месту отека, размеру вмятины, либо по времени, необходимому для восстановления кожи (обобщенно в таблице 2). 15,16

Измерение веса взрослых: расшифровка терминологии, используемой в литературе периферических отеков 15,16

В таблице 2 описывается корректировка, которая может быть сделана в ABW для расчета BWEf на основе выявленной степени отека. 17

Коррекция жидкости при асците

Асцит определяется как скопление жидкости в брюшной полости, вызывающее вздутие живота. 18 Потенциальные причины асцита включают: (i) заболевание печени; (ii) цирроз печени; (iii) сердечная недостаточность; (iv) нефротический синдром; (v) злокачественность; (vi) панкреатит; и (vii) инфекция, такая как туберкулез. 18 Степень неосложненного асцита можно классифицировать в соответствии с клиническими данными, которые обобщены в таблице 3. 18

Измерение веса взрослых: расшифровка терминологии, используемой в литературе 18

В таблице 3 описывается корректировка, которая может быть выполнена в ABW для расчета BWef на основе выявленной степени асцита. 18

Поправка на жидкость при хроническом заболевании почек

Сухая масса тела у пациентов с ХЗП, получающих гемодиализ (ГД) или непрерывный амбулаторный перитонеальный диализ (ПАПД), определяется как МТ при отсутствии отека, которую измеряют после диализа или после дренирования. 19 У пациентов с ХБП рекомендуется сравнивать это измерение МТ с стандартной массой тела (МТТ). 19–21 Стандартная масса тела определяется как медиана массы тела в зависимости от возраста, пола, телосложения и роста. 21 Если процентное значение SBW пациента с ХБП (% SBW = ((BWef/SBW) x100)) выходит за пределы диапазона от 95% до 115%, то это измерение веса не следует использовать. 20 Вместо этого необходимо рассчитать скорректированную сухую массу тела (aBWef) (aBWef = BWef +((SBW – BWef) x 0.25)) и это измерение может быть эффективно использовано для оценки питания и рецептов. 19–21

Поправка на ампутацию

У пациентов с ампутациями важно учитывать процентную долю общей массы тела, которая приходится на отдельные удаленные части тела. 12 Масса этих частей тела в процентах представлена ​​в Таблице 4.

Измерение веса взрослых: расшифровка терминологии, используемой в литературе https://doi.org / 10.1080 / 16070658.2018.1426186

Опубликовано

Опубликовано в Интернете:
01 марта 2018

Таблица 4: Масса отдельных частей тела 11,12

Таблица 4 описывает, как рассчитать вес отдельных частей тела ( WтBP). 12 WtBP можно добавить к ABW для получения BW-adj, а затем BW-adj можно использовать для расчета ИМТ субъекта. 11,12

Поправка на ожирение

Рекомендуется использовать BW-adj при расчете потребности в питании у пациентов с ожирением. 22–25 Скорректированная масса тела в контексте ожирения определяется как масса тела, которая представляет собой метаболически активную мышечную ткань тела и, следовательно, предотвращает переоценку или недооценку потребностей в питательных веществах у пациентов с ожирением. 22–25 У лиц с ожирением BW-adj, иногда известный как скорректированная идеальная масса тела (Adj-IBW), 25 определяется путем применения поправочного коэффициента к ABW (см. Таблицу 5). 22–25

Измерение веса взрослых: расшифровка терминологии, используемой в литературе https://doi.org / 10.1080 / 16070658.2018.1426186

Опубликовано в Интернете:
01 марта 2018

01 марта 2018

Таблица 5: Корректировка факторов для ожирения 22-25

Таблица 5 Объясняет, как рассчитать BW-ALC в избыточном весе / ожирении и когда его применение уместно для использования в клинической практике. 22–25 Если МТ пациента падает ниже (ИМТ x 1,25), то МТ можно использовать при расчете потребности в питании. 25 Однако, если ABW падает между (и включая) 25% и 29% больше, чем IBW, то можно рассчитать BW-adj типа 1 (BW-adj 1 ). 25 Кроме того, если расчетное значение ABW на ≥ 30% превышает значение IBW, то можно рассчитать BW-adj типа 2 (BW-adj 2 ). 25 Уравнения рекомендуются для предотвращения переедания у пациентов с ожирением в критическом состоянии и могут использоваться, когда оправдано допустимое гипокалорийное питание. 22–25 BW-adj можно использовать с уравнением Харриса–Бенедикта или упрощенными калорическими уравнениями, например. ккал/кг. 22–25

Заключение

Антропометрическая терминология и сокращения, используемые в литературе, могут ввести читателя в замешательство, если они не будут полностью объяснены.В контексте измерения веса у взрослых наиболее распространенные термины были определены и расшифрованы, чтобы облегчить их применение в терапевтическом питании.

Заявление о раскрытии информации

Автор не сообщал о потенциальном конфликте интересов.

Таблица 1: Расчетная масса тела уравнения

Расчетная масса тела (ЭЛС) уравнений Автор
Женский Вес тела ( кг) = ((1.27 x окружность правой голени (см)) + (0,87 x высота правого колена (см)) + (0,98 x окружность правой руки (см)) + (0,4 x толщина кожной складки под лопаткой справа (мм)) – 62,35) Chumlea et др. 7
Мужчина Масса тела (кг) = ((0,98 x окружность правой голени (см)) + (1,16 x высота правого колена (см)) + (1,73 x окружность правой руки (см)) + (0,37 x толщина правой подлопаточной кожной складки (мм)) – 81,69)
Женщина Масса тела (кг) = ((0.5759 x окружность правой руки (см)) + (0,5263 x окружность живота (см)) + (1,2452 x окружность правой голени (см)) – (4,8689 x 2) – 32,9241) Rabito et al. 8
Мужчина Масса тела (кг) = ((0,5759 x окружность правой руки (см)) + (0,5263 x окружность живота (см)) + (1,2452 x окружность правой икры) – (4,8689 x 1) ) – 32,9241)
Белый Женский 19–59 лет Масса тела (кг) = ((высота правого колена (см) x 1.01) + (окружность правой руки (см) x 2,81) – 66,04) Росс 9
60–80 лет Масса тела (кг) = ((высота правого колена (см) x 1,09) + (окружность правой руки (см) x 2,68) – 65,51)
Черная женщина 19–59 лет Масса тела (кг) = ((высота правого колена (см) x 1,24) + (окружность правой руки ( см) x 2,81) – 82,48)
60–80 лет Масса тела (кг) = ((высота правого колена (см) x 1.50) + (окружность правой руки (см) x 2,58) – 84,22)
Белый мужчина 19–59 лет Масса тела (кг) = ((высота правого колена (см) x 1,19) + (правое окружность руки (см) x 3,21) – 86,82)
60–80 лет Масса тела (кг) = ((высота правого колена (см) x 1,10) + (окружность правой руки (см) x 3,07) – 75.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.