Ваз расшифровка аббревиатуры: 2105, 2141, 31029… Как расшифровать индексы отечественных автомобилей?

Содержание

2105, 2141, 31029… Как расшифровать индексы отечественных автомобилей?

Восемь цифр в названии автомобиля ГАЗ-31105-551 — это номер телефона или цена? Раньше так шутили некоторые посетители автомобильных выставок… На самом деле индексы отечественных машин создавались по строгим правилам, хотя и здесь не обошлось без исключений.

Впервые единую систему обозначения автомобилей, выпускаемых советскими заводами, ввели в 1945 году. Она была довольно простой: имя машины состояло из аббревиатуры названия предприятия (ГАЗ, ЗИЛ, МЗМА/АЗЛК, УАЗ, ЛиАЗ и так далее) и порядкового номера модели, выбранного из выделяемого для каждой марки диапазона чисел.

Например, Горьковскому автозаводу выделили номера 1–99 (ГАЗ-14, ГАЗ-66), Московском заводу малолитражных автомобилей — дали индексы 400-449 (Москвич-412), ЗАЗу и ЛуАЗу — 965-974 (ЗАЗ-965, ЛуАЗ-967). Иначе говоря, понять по названию модели что-то кроме места производства было невозможно.

В 1966 году в Советском Союзе начал действовать стандарт ОН 025270-66 «Классификация и система обозначения автомобильного подвижного состава». Отныне индексы содержали гораздо больше информации.

Шильдик автомобиля АЗЛК-2141 «Москвич»

В общем случае они четырёхзначные, причём начинать их расшифровывать логичнее со второй цифры, которая отвечает за тип транспортного средства: например, единица обозначает легковой автомобиль, а двойка — автобус. Первая же цифра обозначает класс транспортного средства. Для легковых автомобилей он определяется по рабочему объёму двигателя, для грузовиков — по полной массе машины, а для автобусов — по длине кузова.

Расшифровка первого знака в автомобильных индексах
Цифра Легковые автомобили:
рабочий объём двигателя, л
Грузовые автомобили:
полная масса, тонн
Автобусы:
длина, м
1 до 1,2 до 1,2
2 1,2–1,8 1,2–2 до 5,0
3 1,8–3,5 2–8 6,0–7,5
4 более 3,5 8–14 8,0–9,5
5 14–20 10,5–12,0
6 20–40 более 18,0
7 более 40
Расшифровка второго знака в автомобильных индексах
Цифра Тип транспортного средства
1 легковой автомобиль
2 автобус
3 грузовой автомобиль общего назначения
4 седельный тягач
5
самосвал
6 цистерна
7 фургон
8
9 специальный автомобиль

Например, к первому классу «легковушек» относились «Ока» ВАЗ-1111 и «Таврия» ЗАЗ-1102, ко второму — большинство ВАЗов и «Москвичей». В третий класс попадали «Волги», а в четвёртый — представительские седаны и лимузины ЗИЛ.

ЛиАЗ-6213 — автобус (вторая цифра 2) длиной более 18 метров (первая цифра 6)

Третья и четвёртая цифры в индексе обозначали порядковый номер модели данного производителя. Следующие символы были необязательны и использовались для указания модификации, варианта исполнения или комплектации.

И здесь не обходилось без множества отступлений. Бывало, обозначения новым моделям давались по старой системе (так поступил ГАЗ со своей «Волгой» ГАЗ-24). Иногда индекс присваивался по новой системе, но с нарушением стандарта. Взять, например, «Бычок» ЗИЛ-5301. Конечно, в арсенале завода были тяжёлые модели, но компактный грузовик со своей максимально допустимой массой в 6950 кг на пятый класс ну никак не тянул. Что интересно, прототип «Бычка» 1992 года щеголял верным обозначением ЗИЛ-3301М. Ну а откуда взялась эта пятёрка, мы теперь, наверное, уже не узнаем. Видимо, поставили по привычке с прошлых моделей.

Прототип «Бычка» с «правильным» индексом 3301

Похожая история случилась и у АвтоВАЗа с «Калиной». Спору нет, машина вышла довольно компактной внешне, особенно в варианте с кузовом хэтчбек. Да только в производство в конце 2004 года она пошла с хорошо известным, надёжным и неприхотливым, но довольно большим 1,6-литровым двигателем, который делал индексы 1117, 1118 и 1119 несостоятельными. В начало просилась двойка, что и было исправлено с выходом второго поколения «Калины», получившей индексы 2192 и 2194.

АвтоВАЗ давно не ставит цифровые индексы на «Лады» для российского рынка, но экспортные версии некоторых моделей получают старомодные четырёхзначные обозначения. На фото — шильдик «Лады Калины Кросс» для Германии

Сейчас мы можем наблюдать закат эпохи той самой отраслевой нормали: новые модели ГАЗа, АвтоВАЗа и других заводов лишаются привычного обозначения (у «Весты» это произошло прямо в процессе разработки, ведь начиналась она под индексом ВАЗ-2180). Продолжают использовать старую систему наименований УАЗ, а также производители грузовиков и автобусов.

Уаз расшифровка аббревиатуры

Как расшифровывается ВАЗ, ГАЗ и другие автомобили СССР. Полный перечень.

Все мы знаем, что в Советском Союзе была развитая автомобильная промышленность, выпускавшая множество видов автомобильной техники под разными марками. В настоящее время уже редко где встретишь данную продукцию СССР. Поэтому современная молодежь не знает, например, чем отличаются и как расшифровываются ВАЗ 21011 и ГАЗ 3102. На самом деле, заводов, выпускающих автомобили под разными марками, было достаточно много. Поэтому в этой статье мы не ограничимся лишь ответом на вопрос о том, как расшифровывается ВАЗ и ГАЗ. Расскажем краткую историю каждого из них.

Как расшифровывается ВАЗ

ВАЗ — это Волжский автомобильный завод. Первые машины стали выпускаться в 1970 году в г. Тольятти. Всю технологию производства, включая оснащение оборудованием, а также обучение персонала руководство Советского Союза приобрело у итальянского автогиганта FIAT. Завод специализировался на легковых автомашинах.

Как расшифровывается ГАЗ

Наверное, вы заметили, что последние две буквы ВАЗ расшифровываются как автомобильный завод, а первая буква связана с местностью. Такая формула расшифровки применима почти ко всем советским маркам авто. ГАЗ – Горьковский автозавод, основанный в 1932 году в городе Горький, ныне Нижний Новгород. Базовые технологии были куплены в США у автоконцерна FORD, но впоследствии советские конструкторы вооружились своими технологиями, вытеснив иностранные. Завод выпускал не только легковушки, но также грузовой транспорт и даже автобусы.

Как расшифровывается КамАЗ

Камский автомобильный завод (КАМАЗ) построили в 1969 году в городе Набережные Челны. А «Камский» — потому что стоит завод на берегу реки Кама. Самый крупнейший в СССР завод по производству грузовых автомобилей и тягачей.

Как расшифровывается ЗИЛ

Завод ЗИЛ основали в 1916 году в Москве, расшифровывается как Завод имени Лихачева. Он прошел нелегкий путь, прежде чем стать одним из крупнейших в СССР. Уже через год после основания прогремела революция, и его изъяли в собственность государства. Несколько лет завод занимался починкой грузовых транспортных средств, а также выполнял задания для танковой промышленности. Во время руководства страной Сталиным завод переименовали в честь Сталина, и продукция выпускалась под маркой ЗИС. Наиболее широко производство развернулось с 1957 года после коренной реконструкции.

Теперь вы знаете не только о том, как расшифровывается ВАЗ и ГАЗ, но и немного об истории советского автопрома. Далее вы найдете полный список всех заводов СССР, а их целых 20, и это не считая заводов по производству мотоциклов, троллейбусов, трамваев, тракторов!

  • КАЗ — Кутаисский автомоб. завод.
  • КамАЗ — Камский автомоб. завод.
  • МАЗ — Минский автомоб. завод.
  • БелАЗ — Белорусский автомоб. завод.
  • ГАЗ — Горьковский автомоб. завод.
  • ЗиЛ — Завод имени Ивана Лихачева.
  • УралАЗ – Уральский автомоб. завод (во времена Сталина – УралЗИС Уральский завод им. И. Сталина).
  • ВАЗ — Волжский автомоб. завод.
  • ИжМаш — Ижевский машиностроительный завод.
  • АЗЛК — Автомоб. завод им. Ленинского Комсомола (Московский).
  • СеАЗ — Серпуховский автомоб. завод.
  • РАФ — Рижская автобусная фабрика.
  • ЕрАЗ — Ереванский автомоб. завод.
  • ЛуАЗ — Луцкий автомоб. завод.
  • ЗАЗ — Запорожский автомоб. завод.
  • УАЗ — Ульяновский автомоб. завод.
  • ЛиАЗ — Ликинский автомоб. завод.
  • ПАЗ — Павловский автомоб. завод.
  • КАвЗ — Курганский автомоб. завод.
  • ЛАЗ — Львовский автомоб. завод.

уаз — сокращение: уаз — все значения

Найдено 2 сокращений в 1 группах

Аббревиатуры похожие на уаз
  • UCS — Универсальный набор символов
  • Соединенные Штаты Америки — Соединенные Штаты Америки
  • UC — Урги Центр
  • USCG — Береговая охрана США
  • UAS — Беспилотная авиационная система
  • UCI — Проверка соответствия агрегата
  • UAC — Объединенная Африканская Компания
  • UG — Университет Ганы
.

Расшифровка Сокращений Списка Корпуса — HotPads Blog

Я никогда не претендовал на звание «бедра». Фактически, я обсуждал ранее, как мне приходилось бегать в Google каждый раз, когда я получал электронное письмо или читал пост в блоге, чтобы перевести обычные интернет-сокращения. К сожалению, мое отсутствие жаргона не заканчивается там. Меня часто смущают и сбивают с толку сокращения, используемые в объявлениях и других списках жилья в Интернете.

Итак, чтобы помочь себе учиться и, надеюсь, помочь всем тем, кто находится в подобной лодке, я составил эту коллекцию общих сокращений и сокращений, используемых в списках арендуемого жилья.

Сокращение Значение
24 часа в сутки 24-часовое аварийное обслуживание
AC или A / C Кондиционер
Приложений Бытовая техника
кв. Квартира
BA Ванная
BR Спальня
Bsmt Подвал
CAC Центральный кондиционер
Cath Ceil Соборные потолки
DA Столовая
Дет отстали
Dk Палуба
DR Столовая
Dw (D / w) Посудомоечная машина
Eff Эффективность
EiK Столовая
Fin bsmt Готовый подвал
FDR Формальная столовая
FHA Закон о справедливом жилье
FMR Ярмарка рынка аренды
FP План этажа
Frplc, fplc, FP Камин
G / D Вывоз мусора
Gar Гараж
Grmet kit Кухня для гурманов
H / A Доступно для инвалидов
H / W Паркетные полы
HAP Плата за жилищную помощь
HCV Ваучер на выбор жилья
Привет ceil Высокие потолки
HQS Стандарты качества жилья
HUD Департамент жилищного строительства и городского развития
HVAC Отопление, вентиляция и кондиционирование
LA Жилая площадь
LR Гостиная
MBR Главная спальня
MBTH мастер ванная комната
Neg Торг
Ofc Офис
OSP Автостоянка на улице
Пкг Парковка
Pl Бассейн
PM Управляющий недвижимостью (управление)
Pvt Частный
Pwdr rm Туалетная комната (1/2 ванны)
RE Недвижимость
Ренов Отремонтированный
Rf Крыша
Rm Комната
SF для одной семьи
SFA для одной семьи прилагается
SFD Одиночная семья отстранена
Sp (S / p) Бассейн
кв.футов квадратных футов
СРО одноместное размещение
Stu Студия (эффективность)
Th (T / H) Таунхаус
TR Аренда арендатора
Vw (ву) Просмотр
W / A Доступно для инвалидных колясок
W / D Стиральная машина / сушилка
Вт / д hkup Подключение стиральной машины / сушилки
W / W Ковровое покрытие
WIC Гардеробная
Yd Двор
,

Расшифровка Нигерии Номерной знак Аббревиатура

Интересно, что означают все цифры и цифры на вашей табличке? Давайте присоединиться к нам, чтобы расшифровать аббревиатуру номерной знак Нигерии!

1. Декодирование Нигерии Номерной знак аббревиатуры

В каждой стране мира вы найдете номерные знаки практически на каждом автомобиле, Нигерия не исключение. Номерной знак является одним из установленных правительством средств идентификации транспортных средств.Очевидно, что основная масса автомобилей имеет одинаковую модель, цвет и характеристики, поэтому различить их будет невозможно.

Существуют различные формы номерных знаков, в зависимости от предпочтения страны. В Нигерии уникальный формат примерно такой:

ABC-123DE

Первые три буквы обозначают район местного самоуправления, где было зарегистрировано транспортное средство, затем следуют три цифры и две другие буквы.

Две последние буквенные коды в основном для нумерации.Например, серия номеров изменится с 001AA на 999AA, а затем перейдет на 001AB — 999AB и так далее. Однако в некоторых случаях первая буква используется для различения типов транспортных средств. Например, A означает личный транспорт, X означает такси и коммерческий транспорт, Q означает велосипеды и трехколесные велосипеды, а H — фургоны hilux.

Как правило, номерные знаки белого цвета, а номерной знак напечатан синим цветом. Возможно, вы заметили другие виды номерных знаков, некоторые в красном, а некоторые в зеленом.

Лагос государственный номер

Для коммерческих автомобилей номерной знак напечатан красным цветом, правительственные номерные знаки — зеленым, затем дипломатические номера напечатаны фиолетовым и зеленым цветом с белыми буквами. Для дипломатических номеров первые две или три цифры обозначают страну, которую представляет владелец автомобиля, затем следуют две буквы и цифры. На этой эксклюзивной табличке вместо названия штата вы найдете CORPS DIPLOMATIQUE .

>>> См. 11 типов номерных знаков в Нигерии и что они означают

Как упоминалось ранее, первые три буквы представляют местное правительство, в котором автомобиль был зарегистрирован, это может быть в любом штате Нигерии. Хотя мы не смогли найти все сокращения, мы нашли их довольно много.

2. Список сокращений номеров табличек Нигерии (все штаты)
Абуджа номерной знак аббревиатура
Сокращение Местное самоуправление
RSH Каршинский районный совет
РБК Рубучи, Административный совет
KWL Квалийский районный совет
KUJ Куйский районный совет
ABC Абуджийский муниципальный совет
ABJ областной совет Абаджи
BWR Бвари Областной Совет
Ekiti номерной знак аббревиатура
Сокращение Местное самоуправление
ADK Ado Ekiti
KER Икере Экити
AMK Арамоко Экити
EFY Efon Alaye
KLE Иколе Экити
TUN Moba LG (Otun)
EMR Emure Ekiti
MUE Омуо Экити
Ondo номерной знак аббревиатура
Сокращение Местное самоуправление
AKR Акуре юг (Akure)
JTA Север Акуре (Ита Оголу)
FGB Ифедор (Игбара-Оке)
WWW Ово (Owo)
LEL Иль Олуджи (Ile Oluji)
NND Ондо Уэст (Ondo)
BDR Ondo East (Болорундуро)
WEN Иданре (Оуэна)
SUA Акоко Юго-Восток (Исуа)
РЗЭ Одигбо (Руда)
GBA Игбокода (Igbokoda)
КТП Окитипупа
ANG Северо-Запад Акоко (Оке Агбе)
FFN Ose LG (Ifon)
KAA Иваро Ока или Икаре
Ойо номерной знак аббревиатура
Сокращение Местное самоуправление
BDJ Бодия Ибадан
AME Arowomole (Огбомошо)
LUY Олуйоле (Ибадан)
MAP Мапо (Ибадан)
SEY Iseyin
GBR Игбо Ора
NRK Онирекэ (Ибадан)
ГГГ (Oyo east LG) Штаб-квартира в Кособо
FMT (Atiba LG) Штаб-квартира в Оффа Мета
JND (Oyo west LG) Штаб-квартира в Оджонгбоду
JBL (Afijio LG) Штаб-квартира в Джобеле и его JBL
Лагос номерной знак аббревиатура
Сокращение Местное самоуправление
FST Festac
SMK сомолу
JJJ Ojo
кДж Икея
AAA Остров Лагос LG
FKJ Ифако Иджайе
AKD Ибеджу Лекки
LND Лагос Материк
LSR Surulere
LSD Ошоди Изоло
KSF Кософе
AGL Айероми Ифелодун
APP Апапа
KTU Алимосо
BDG Бадагры
EKY Eti-Osa LG
KRD Икороду
EPE Epe
MUS Мушин
GGE возраст
Кацина номерной знак аббревиатура
Сокращение Местное самоуправление
BKR

Бакори

BAT

Батагарава

БТР

Батсари

BRE

Baure

BDW

Биндава

CRC

Чаранчи

DDM

Дандум

DJA

Даня

DMS

Данмуса

DRA

Даура

DTS

Dutsi

DTM

Dutsinma

ФСК

Фаскари

FTA

Funtua

NGW

Ингава

JBY

Jibia

KFY

Кафур

КАТ

Kaita

КНК

Канкия

KKR

Канкара

KTN

Кацина

KUF

Курфи

KSD

Кусада

MDW

Майадуа

MLF

Малумфаши

ЧЕЛОВЕК

Мани

MSH

Маши

МТЗ

Матадзу

ТБО

Мусава

RMY

Rimi

SBA

Сабуа

SFN

Safana

SDM

Сандаму

ZNG

Zango

>>> Ознакомьтесь с отличными персонализированными номерными знаками на нигерийских автомобилях знаменитостей

Кросс-Ривер номерной знак аббревиатура
Сокращение Местное самоуправление
TGD Аби (Итигиди)
KAM Акамкпа
KTA Акпабуйо (Штаб-квартира в Икот Наканда)

BKS

Бакасси
ABE

Бекварра (Штаб-квартира в Abuochicie)

АКП

Biase (Штаб-квартира в Akpet-Central)

BJE

Boki (Boje)

CAL

Калабар Муниципальный

ANA

Calabar юг (Anantigha)

EFE

Etung (Effraya)

км

Иком

BNS

Обанлику (Санквала)

BRA

Обубра

УДУ

Обуду

DUK

Одукпани

GGJ

Огоя

GEP

Якурр

CKK

Яла (Окпома)

Kaduna номерной знак аббревиатура
Сокращение Местное самоуправление
КГК Кагарко
KCH Качия
KJR Каюру
KJM Чикун (Куяма)
KWB Джаба (Квой)
KAF Джемаа (Кафанчан)
.

Что означают аббревиатуры «1.5 GLi», «GTE 16v» и т.п.? Комплектации автомобилей семейства ВАЗ-2110. | TLT.ru

Применяемость орнаментов автомобилей семейства 2110:

1,5 — все автомобили ВАЗ-2110, 21111(карбюраторный двигатель).

1,5 I — автомобили ВАЗ-21102, 2111, 21122 для внутреннего рынка, с инжекторным двигателем -I (касается всех остальных).

1,5 LI — все автомобили ВАЗ- 21102, 2111 в комплектации «люкс»*, 2122 для внутреннего рынка в аналогичной комплектации.

1,5 GLI — все автомобили ВАЗ-21102 в комплектации «гран-люкс», 21122 в комплектации «гран — люкс» для внутреннего рынка.

1,5 GLI 16 V — все автомобили ВАЗ 21103, 21113, 2112 в комплектации «гран-люкс».

1,5 GLI 16 V — все автомобили ВАЗ 2111 комплектации «гран-туризм».

1,5 GTE 16 V — все автомобили ВАЗ 21113, комплектации «гран-туризм».

1,5 SLI 16 V — все автомобили ВАЗ 2112 в комплектации «спэшл-люкс».

Содержание спецкомплектаций

1,5 , 1,5 I автомобили с карбюраторным и инжекторным двигателем 8-и клапанным двигателем соответственно имеют в базовой комплектации для внутреннего рынка — обивка сидений из капровелюра и (или) твида, ручные стеклоподъемники. Некоторые опции (электроподъемники стекол, блокировка замков дверей, иммобилайзер, окраска кузова в «металлик» и др.) могут быть установлены в соответствии с таблицами производственных комплектаций автомобилей 2110, 21102, 2111, 21111, 21122 для внутреннего рынка. Цены таких комплектаций соответственно выше, чем у базовой комплектации.

LI люкс-инжектор, электроподъемники стекол и блокировка замков дверей. Обивка сидений из бархата, система защиты от угона — иммобилайзер. Вентилируемые тормозные диски 13″.

GLI гран-люкс-инжектор, электроподъемники стекол и блокировка замков дверей и багажника, обивка сидений из бархата, иммобилайзер, вентилируемые тормозные диски 13″, спойлер задка с дополнительным фонарем стоп-сигнала, противотуманные фары.

GLI 16 V гран-люкс-инжектор, электроподъемники стекол и блокировка замков дверей и багажника, обивка сидений из бархата, иммобилайзер, вентилируемые тормозные диски 14″, спойлер задка с дополнительным фонарем стоп-сигнала, 16-и клапанный двигатель.

GTI 16 V гран-туризм-инжектор, содержит те же опции, что и комплектация GLI 16 V плюс рулевое колесо с надувной подушкой безопасности, литые колесные диски 14″, боковые молдинги дверей, обогреваемые зеркала с электроприводом и гидроусилитель рулевого управления, 16-и клапанный двигатель.

GTE гран-туризм-эстэйт, то есть универсал, содержит те же опции, что и аналогичная комплектация GLI.

GTE 16V универсал с 16-клапанным двигателем в комплектации, аналогичной GTI 16 V.

SLI 16 V спэшл-люкс-инжектор, комплектация самого заряженного хэтчбека, с 16-и клапанным двигателем и комплектацией, аналогичной GTI 16 V. Плюс подушка безопасности для пассажира, обогрев передних сидений, кондиционер и электро(гидро) усилитель рулевого управления.

*Автозавод оставляет за собой право вносить изменения и дополнения в комплектации своих автомобилей, в определенной степени зависящие и от коньюктуры внутреннего рынка.

Omega-inter

Оригинальное моторное масло Volkswagen

Премьера

Официальный дилер Volkswagen

Оригинальное моторное масло Volkswagen

Когда возраст — достоинство автомобиля

Двигателю вашего Volkswagen не безразлично, как часто и какое масло вы в него заливаете. Чтобы «сердце» вашего автомобиля работало исправно многие годы, используйте оригинальную продукцию Volkswagen. Узнайте, как правильно подобрать моторное масло какие классы масел существуют и что означают аббревиатуры на упаковках.


Правильно подобранное масло для вашего двигателя

Несколько тысяч оборотов в минуту, давление выше 10 т/см2 и температура до 2000 °C — двигатели современных автомобилей работают в невероятно тяжёлых условиях, поэтому крайне важно использовать правильное моторное масло. Правильно подобранное масло соответствует особенностям двигателя вашего Volkswagen.

1. Внимательно изучите

Сравните спецификацию масла, рекомендованного в руководстве по эксплуатации, с маркировкой на упаковке (Допуск VW).

2. Соблюдайте рекомендации производителя

Применение неодобренного производителем масла может привести не только к повреждению двигателя, но и к ограничению гарантии.

3. Не смешивайте масла разных типов

Дизельное/бензиновое, четырёх-/двухтактное: смешивать можно только масла, разработанные для одного и того же типа двигателя. То же самое касается синтетических и минеральных масел. В первую очередь масло должно соответствовать требованиям, перечисленным в стандарте Volkswagen.

Расшифровка аббревиатур

Стандарт SAE (Общество инженеров автомобильной промышленности) классифицирует вязкость масла, то есть его текучесть при определённых температурах.

Масло, используемое в зимних условиях или при низких температурах.

Число перед буквой «W»

Характеризует вязкость при низких температурах.

Число после буквы «W»

Характеризует вязкость при высоких температурах. Допуск масла вы можете уточнить в Руководстве по эксплуатации вашего автомобиля или у официального дилера Volkswagen.

Спецификация концерна Volkswagen.

Оптимальный уровень масла

Необходимо регулярно проверять уровень моторного масла в двигателе. При низком уровне масла: трение между металлическими деталями может привести к выходу двигателя из строя. При высоким уровене масла: оно может попасть в камеру сгорания и тем самым вывести из строя каталитический нейтрализатор. Следите за контрольной лампой системы смазки или регулярно проверяйте уровень масла.

Низкий уровень моторного масла или неисправность системы смазки двигателя

Горит: низкий уровень моторного масла
Заглушите двигатель и проверьте уровень моторного масла.

Мигает: неисправность системы смазки двигателя
Обратитесь в официальный сервисный центр Volkswagen для проверки датчика уровня моторного масла.

Пониженное давление моторного масла

Заглушите двигатель и проверьте уровень моторного масла.

Контрольная лампа продолжает мигать
Во избежание повреждения незамедлительно выключите двигатель и обратитесь в официальный сервисный центр Volkswagen.


Когда нужно менять масло?

Масло необходимо менять через каждые 15 000 км, но не реже, чем раз в год.

Важно! Частые поездки на короткие расстояния и холодный запуск двигателя могут привести к сокращению интервалов обслуживания.

Почему нужно менять моторное масло?

Во время эксплуатации автомобиля моторное масло подвергается воздействию высокого давления, значительных механических нагрузок и температур. Кроме этого, масло обеспечивает нейтрализацию кислот, воды и мелких частиц. Однако даже самое лучшее масло со временем теряет свои свойства, и в нём накапливаются побочные продукты.

Нужно ли вместе с маслом менять и фильтр?

Да, замену масляного фильтра необходимо проводить одновременно с заменой моторного масла. Масляный фильтр удаляет из масла продукты сгорания и грязь, которую масло вымывает из двигателя. Постепенно фильтр засоряется. Именно поэтому его нужно менять одновременно с маслом. Это продлит срок службы двигателя.

Любая информация, содержащаяся на настоящем сайте, носит исключительно справочный характер и ни при каких обстоятельствах не может быть расценена как предложение заключить  договор (публичная оферта). Фольксваген Россия не дает гарантий по поводу своевременности, точности и полноты информации на веб-сайте, а также по поводу беспрепятственного доступа к нему в любое время. Технические характеристики и оборудование автомобилей, условия приобретения автомобилей, цены, спецпредложения и комплектации  автомобилей, указанные на сайте, приведены для примера и могут быть  изменены в любое время без предварительного уведомления.

Назначение тега

Назначение тега <abbr> > использование и назначение тега <abbr> Тег <abbr> используется для оборачивания аббревиатур. Например когда используется сленговое слово, или сокращенное, или заглавные буквы какой нибудь организации. С помощью атрибута title делается расшифровка аббревиатуры. Например предложение: Автомобили производства ВАЗ являются одними из самых доступных на рынке. три буквы ВАЗ это аббревиатура, которая некоторым может быть не понятна, тогда к ней можно добавить всплывающую подсказку и записать предложение так.

Автомобили производства <abbr title="Волжский Автомобильный Завод">ВАЗ</abbr> являются одними из самых доступных на рынке.

Кроме того при индексации поисковые роботы так же будут индексировать содержимое атребута title, что поможет в понимании текста поисковыми роботами и положительно скажется на результатах выдачи. Тегу <abbr> можно задать свои стили, а без указания стилей по умолчанию текст в этом теге никак не выделяется браузерами.

<!DOCTYPE HTML>
<html>
<head>
<title>заголовок страницы</title>
<meta charset="utf-8">
</head>
<body>
Автомобили производства <abbr title="Волжский Автомобильный Завод">ВАЗ</abbr> являются одними из самых доступных на рынке. Но к сожалению качество этих автомобилей сильно страдает и уступает аналогам иностранного производства. Зато неоспоримый плюс это доступность и дешевизна ремонта и комплектующих.
<p>
Так же завод выпускает легкие вне-дорожники под названием «НИВА», которые имеют полный привод с блокировкой дифференциала. Но как и легковые автомобили, эти вне-дорожники имеют плохое качество, и унаследовали большинство узлов и деталей от линейки легковых автомобилей. В последние годы качество автомобилей несколько выросло и появилось несколько новых моделей, а все началось с производства знаменитой <abbr title="Модель ВАЗ2101 Волжского Автомобильного Завода">«копейки»</abbr> , экземпляры которой до сих пор встречаются на дорогах России и других стран.
</p>
</body>
</html>

Узнаем как расшифровывается ВАЗ, ГАЗ и другие автомобили СССР. Полный перечень.

Все мы знаем, что в Советском Союзе была развитая автомобильная промышленность, выпускавшая множество видов автомобильной техники под разными марками. В настоящее время уже редко где встретишь данную продукцию СССР. Поэтому современная молодежь не знает, например, чем отличаются и как расшифровываются ВАЗ 21011 и ГАЗ 3102. На самом деле, заводов, выпускающих автомобили под разными марками, было достаточно много. Поэтому в этой статье мы не ограничимся лишь ответом на вопрос о том, как расшифровывается ВАЗ и ГАЗ. Расскажем краткую историю каждого из них.

Как расшифровывается ВАЗ

ВАЗ — это Волжский автомобильный завод. Первые машины стали выпускаться в 1970 году в г. Тольятти. Всю технологию производства, включая оснащение оборудованием, а также обучение персонала руководство Советского Союза приобрело у итальянского автогиганта FIAT. Завод специализировался на легковых автомашинах.

Как расшифровывается ГАЗ

Наверное, вы заметили, что последние две буквы ВАЗ расшифровываются как автомобильный завод, а первая буква связана с местностью. Такая формула расшифровки применима почти ко всем советским маркам авто. ГАЗ – Горьковский автозавод, основанный в 1932 году в городе Горький, ныне Нижний Новгород. Базовые технологии были куплены в США у автоконцерна FORD, но впоследствии советские конструкторы вооружились своими технологиями, вытеснив иностранные. Завод выпускал не только легковушки, но также грузовой транспорт и даже автобусы.

Как расшифровывается КамАЗ

Камский автомобильный завод (КАМАЗ) построили в 1969 году в городе Набережные Челны. А «Камский» — потому что стоит завод на берегу реки Кама. Самый крупнейший в СССР завод по производству грузовых автомобилей и тягачей.

Как расшифровывается ЗИЛ

Завод ЗИЛ основали в 1916 году в Москве, расшифровывается как Завод имени Лихачева. Он прошел нелегкий путь, прежде чем стать одним из крупнейших в СССР. Уже через год после основания прогремела революция, и его изъяли в собственность государства. Несколько лет завод занимался починкой грузовых транспортных средств, а также выполнял задания для танковой промышленности. Во время руководства страной Сталиным завод переименовали в честь Сталина, и продукция выпускалась под маркой ЗИС. Наиболее широко производство развернулось с 1957 года после коренной реконструкции.

Теперь вы знаете не только о том, как расшифровывается ВАЗ и ГАЗ, но и немного об истории советского автопрома. Далее вы найдете полный список всех заводов СССР, а их целых 20, и это не считая заводов по производству мотоциклов, троллейбусов, трамваев, тракторов!

  • КАЗ — Кутаисский автомоб. завод.
  • КамАЗ — Камский автомоб. завод.
  • МАЗ — Минский автомоб. завод.
  • БелАЗ — Белорусский автомоб. завод.
  • ГАЗ — Горьковский автомоб. завод.
  • ЗиЛ — Завод имени Ивана Лихачева.
  • УралАЗ – Уральский автомоб. завод (во времена Сталина – УралЗИС Уральский завод им. И. Сталина).
  • ВАЗ — Волжский автомоб. завод.
  • ИжМаш — Ижевский машиностроительный завод.
  • АЗЛК — Автомоб. завод им. Ленинского Комсомола (Московский).
  • СеАЗ — Серпуховский автомоб. завод.
  • РАФ — Рижская автобусная фабрика.
  • ЕрАЗ — Ереванский автомоб. завод.
  • ЛуАЗ — Луцкий автомоб. завод.
  • ЗАЗ — Запорожский автомоб. завод.
  • УАЗ — Ульяновский автомоб. завод.
  • ЛиАЗ — Ликинский автомоб. завод.
  • ПАЗ — Павловский автомоб. завод.
  • КАвЗ — Курганский автомоб. завод.
  • ЛАЗ — Львовский автомоб. завод.

Расшифровать аббревиатуру СССР не смог каждый шестой россиянин — Общество — Новости Санкт-Петербурга

Большинство совершеннолетних граждан России помнят, что СССР — это Cоюз Cоветских Cоциалистических Республик. Среди респондентов старше 45 лет безошибочную дешифровку краткого названия несуществующего почти 30 лет государства дали абсолютно все. Об этом со ссылкой на руководителя практики политического анализа ВЦИОМ Михаила Мамонова сообщает 18 марта РБК.

При этом среди тех, кто родился после распада Советского Союза, с заданием справились менее двух третей — 64–65%. Среди всех возрастных групп верную расшифровку знают 84% респондентов.

«Но даже среди оставшихся 16% только 10% затруднились с ответом, а еще 6% предложили свои варианты, которые не соответствовали исторической правде, но были близки по содержанию. Таким образом, мы можем говорить, что порядка 90% знают и помнят, как расшифровывалась эта аббревиатура», — пояснил Мамонов в ходе круглого стола в агентстве «РИА Новости» «Референдум марта 1991 года — Августовский путч — Беловежские соглашения: как работают механизмы исторического мифотворчества в политической повестке».

Фото: wikimedia.orgПоделиться

17 марта 1991 года состоялся референдум, посвященный вопросу сохранения СССР в качестве федерации равноправных суверенных государств и республик. 76,4% проголосовавших поддержали сохранение Советского Союза, что не помешало СССР исчезнуть уже в конце 1991 года.

«Итоги референдума были не просто интересны, но поразительны: подавляющее большинство советских людей высказались за сохранение Советского Союза», — заявил президент СССР Михаил Горбачев агентству «Интерфакс».

Последний советский лидер напомнил сегодня, что на основе итогов референдума был разработан Союзный договор.

«Проект был полностью подготовлен, и 20 августа 1991 года он должен был быть подписан, но подписание этого договора сорвал путч ГКЧП. Так была нарушена воля народа. Разрушение Советского Союза — это было ничто иное, как нарушение воли всего народа», — подчеркнул Михаил Горбачев.

Фото: wikimedia.org

Как расшифровать ВАЗ 21011?

Волжский автомобильный завод, фургон.

Как происходит расшифровка ВАЗ 21011?

Отсюда ВАЗ 21011 — это легковой автомобиль (вторая цифра 1) малого класса (первая цифра 2), то есть с объемом двигателя от 1100 до 1799 куб. видеть. Если речь идет о грузовиках, то первая цифра означает не объем двигателя, а полную массу.

Какой объем двигателя у ВАЗ 21011?

ВАЗ 2101 «Жигули» — оригинальная версия, двигатель 1,2 л и 64 л.

Что означают цифры в названии ВАЗ?

Например, ВАЗ -2105 и ВАЗ . означает : ВАЗ — Волжский автомобильный завод, данные 21 — малолитражный легковой автомобиль, данные 05 — модель пять (базовая), цифра 3 — третья модификация. …Третья и четвертая данные — это номер модели автомобиля, а пятая цифра — номер модификации.

Как расшифровывается аббревиатура ВАЗ?

ВАЗ («Волжский автомобильный завод») — завод АвтоВАЗ и ряд моделей автомобилей этого завода: ВАЗ .

Чем отличается ВАЗ 21011 от ВАЗ 2103?

Но единственное внешнее отличие 21013 от 21011 Это задний шильдик. На «тринадцатом» писали Жигули — 1200-е, а на «одиннадцатом» — «Жигули 1300». Остальные машины выглядели так же, но ВАЗ 21013 выглядел чуть более пижонски из-за надписи «ненашен».

Как различать автомобили по классам?

Что такое классы автомобили похожие на них различают : характеристики

  1. А класс — мини автомобили …
  2. Класс В — Малолитражные автомобили (малые автомобили) …
  3. Класс С — Автомобили среднего размера (европейский «средний класс») …
  4. Класс D — Автомобили большего размера (большие семейные автомобили) …
  5. Е класс — Автомобили представительского класса («бизнес-класс»)

Что означают цифры в названии автомобиля?

В общем случае они четырехзначные, и их расшифровку логичнее начинать со второго данных , отвечающего за тип транспортного средства: например, единица обозначает легковой автомобиль, а двойка означает автобус.Первая цифра обозначает класс автомобиля.

Что означает вторая цифра в индексе EO?

Цифра 2 во второй позиции индекс означает, что это , поэтому автобус классифицируется по общей длине. Цифра 5 в первой позиции индекс означает класс автобуса — габаритная длина от 10,5 м до 12,0 м.

Стековая структура LSTM для декодирования непрерывной силы из сигнала потенциала локального поля первичной моторной коры (M1)

BMC Bioinformatics.2021; 22: 26.

и

Мехрдад Кашефи

Исследовательская лаборатория нейробиологии и нейроинженерии, факультет биомедицинской инженерии, Школа электротехники, Иранский университет науки и технологии (IUST), Тегеран, Иран

Момад, Иран

Момад 901за Daliri

Исследовательская лаборатория нейронауки и нейроинженерии, Отделение биомедицинской инженерии, Школа электротехники, Иранский университет науки и технологии (IUST), Тегеран, Иран

Исследовательская лаборатория нейробиологии и нейроинженерии., Факультет биомедицинской инженерии, Школа электротехники, Иранский университет науки и технологий (IUST), Тегеран, Иран

Автор, ответственный за переписку.

Поступила в редакцию 25 февраля 2020 г .; Принято 29 декабря 2020 г.

Открытый доступ Эта статья находится под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International License, которая разрешает использование, совместное использование, адаптацию, распространение и воспроизведение на любом носителе или в любом формате при условии, что вы укажете оригинал. автор(ы) и источник, предоставьте ссылку на лицензию Creative Commons и укажите, были ли внесены изменения.Изображения или другие сторонние материалы в этой статье включены в лицензию Creative Commons на статью, если иное не указано в кредитной строке материала. Если материал не включен в лицензию Creative Commons статьи, а ваше предполагаемое использование не разрешено законом или выходит за рамки разрешенного использования, вам необходимо получить разрешение непосредственно от правообладателя. Чтобы просмотреть копию этой лицензии, посетите http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/. Отказ от права Creative Commons на общественное достояние (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) применяется к данным, доступным в этой статье, если иное не указано в кредитной строке данных.
Дополнительные материалы
Дополнительный файл 1: 7-кратные семикратные результаты CV. Представляем расширенную версию Table и Table. Для каждой крысы мы провели 7-кратную семикратную перекрестную проверку. Сообщается о коэффициенте корреляции (r) и коэффициенте детерминации (R2) сети на основе PLS и LSTM. Для всех крыс сеть на основе LSTM показывает значительно более высокие значения (r) и (R2).

GUID: F736CC7F-559C-4478-BFE6-1E4AC6C3B5A6

Заявление о доступности данных

Набор данных, проанализированный в этой рукописи, не является общедоступным. Однако данные, используемые для этого исследования, могут быть предоставлены по обоснованному запросу. Запрос на доступ к набору данных следует направлять в MRD, [email protected]

Реферат

Базовая информация

Мозг-компьютерные интерфейсы (BCI) преобразуют активность нервной системы в управляющий сигнал, интерпретируемый внешним устройством.Используя непрерывные двигательные BCI, пользователь сможет непрерывно управлять роботизированной рукой или отключенной конечностью. Помимо декодирования целевого положения, точное декодирование амплитуды силы необходимо для разработки систем BCI, способных выполнять точные движения, такие как хватание. В этом исследовании мы предложили стековую нейронную сеть с долговременной кратковременной памятью (LSTM), которая смогла точно предсказать амплитуду силы, применяемой тремя свободно движущимися крысами, используя их сигнал потенциала локального поля (LFP).

Результаты

Производительность сети сравнивалась с методом частичного наименьшего квадрата (PLS). Средний коэффициент корреляции (r) для трех крыс составлял 0,67 в сети на основе PLS и 0,73 в сети на основе LSTM, а коэффициент детерминации (R2) составлял 0,45 и 0,54 для сети на основе PLS и LSTM соответственно. Сеть смогла точно декодировать значения силы без явного использования временных задержек во входных функциях. Кроме того, предложенный метод смог очень точно предсказать значения нулевой силы благодаря выгоде от нелинейности выходного сигнала.

Заключение

Предложенная структура стека LSTM смогла точно предсказать приложенную силу по сигналу LFP. В дополнение к более высокой точности эти результаты были получены без явного использования временных задержек во входных функциях, что может привести к более точным и быстрым системам BCI.

Ключевые слова: LFP, Force decoding, LSTM, BCI

История вопроса

Появление компьютерных интерфейсов мозга (BCI) обещает восстановить движение отключенных конечностей или управлять искусственным эффектором [1, 2].В системах ИМК применялись различные методы регистрации сигналов с разной степенью инвазивности; несмотря на высокий уровень инвазивности, интракортикальные записи имеют наибольшую информацию, связанную с движением, и отношение сигнал/шум [3]. Внутрикортикальные нейронные данные, обычно временные ряды спайков или частота возбуждения нейронов, используются для непрерывного управления движением искусственного эффектора или стимуляции отключенной конечности. Однако регистрация всплесков в течение длительного периода может быть сложной задачей. Количество полученных шипов со временем уменьшается и снижает функциональность системы BCI.Кроме того, спайки записываются с высокой частотой дискретизации, что увеличивает сложность и стоимость записывающих устройств. Поэтому потенциалы локального поля (LFP) используются как более стабильный и простой источник информации [4]. LFP представляют собой низкочастотные колебания напряжения, которые, как полагают, связаны с активностью постсинаптических токов вблизи регистрирующих электродов [5]. Многие исследования показали, что параметры, связанные с движением, могут быть декодированы с использованием спектральных характеристик многоканального сигнала LFP [6, 7].Например, непрерывное положение руки как в 2D-, так и в 3D-пространстве расшифровывалось с использованием сигналов LFP, зарегистрированных в области M1 моторной коры [8]. Однако многие повседневные действия, такие как хватание, требуют контроля точного значения силы, приложенной к объекту. Поэтому было бы полезно иметь возможность декодировать информацию, связанную с силой, из сигналов мозга. В некоторых исследованиях [9–11] для прогнозирования амплитуды силы использовался сигнал ЭКоГ, записанный в зонах, связанных с движением. Среди немногих исследований, посвященных силовому декодированию с использованием LFP, Milecovic et al.[11] использовали 100 каналов LFP для декодирования точной силы, прикладываемой к каждому пальцу во время задания на захват. Хорасани и др. использовали только 16 каналов LFP (те же данные, что и в этом исследовании) для декодирования значения силы, приложенной свободно движущейся крысой [12].

Все нейронные данные, включая LFP, являются высокодинамичными, нелинейными и имеют низкое отношение сигнал/шум. Эти сложные характеристики нейронных данных вынудили исследователей использовать различные подходы к обработке сигналов и машинному обучению для достижения более высокой производительности при декодировании связанных с движением параметров из нейронных данных.Например, Хорасани и др. . предложил новый адаптивный метод удаления артефактов для улучшения качества сигнала для достижения более высокой производительности в BCI [13]. Фудех и др. . представил фильтр минимальной оценки шума (MNE) для удаления артефактов из записанных нейронных сигналов [14]. Марат и др. . модифицировал метод общих пространственных шаблонов (CSP) для выделения признаков в непрерывных системах BCI [15]. Бенц и др. . предложил новую схему извлечения признаков посредством анализа связности в непрерывных BCI [16].Чжуан и др. . рассмотрел динамические характеристики выходного сигнала BCI, применив фильтр Калмана в качестве декодера [8]. Zheng Li et al ., и Simin Li et al ., модифицировали фильтр Калмана без запаха для нелинейной оценки параметров, связанных с движением [17, 18]. Шимода и др. . использовал частичную регрессию наименьших квадратов (PLS) для декодирования трехмерных траекторий руки для работы с многомерным пространством признаков [19]. ван Гервен и др. . представил разреженный ортонормированный PLS как расширение обычного PLS, который может одновременно выполнять выбор признаков и регрессию [20].

Среди всех сложностей проектирования системы декодирования BCI, работа с большой размерностью пространства признаков, изучение внутренней динамики данных и поиск возможного нелинейного сопоставления между нейронными данными и целевыми параметрами движения, по-видимому, необходимы для успешного BCI. модель декодирования. Однако в большинстве случаев предлагаемые методы не могут решить эти проблемы одновременно. Например, многие методы регрессии, такие как семейство линейных методов, не могут ни найти внутреннюю динамику данных, ни нелинейное сопоставление между входом и выходом.Таким образом, чтобы решить проблему внутренней динамики, к функциям добавляются несколько выборок данных за предыдущий период времени. Тем не менее проблема нелинейного отображения сохраняется, и добавление предыдущих выборок времени также увеличивает размерность пространства признаков. Поэтому естественно думать о нелинейном методе, в котором предыдущие релевантные признаки автоматически используются для прогнозирования текущего целевого значения. Рекуррентные нейронные сети обладают вышеупомянутыми характеристиками.

Рекуррентные нейронные сети (RNN) могут изучать внутреннюю динамику данных.Однако из-за исчезновения градиента информация из прошлых выборок не может легко попасть в текущую выборку [21]. Для решения этой проблемы были введены новые структуры, включая LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Units) [22]. Сети с долговременной кратковременной памятью имеют дополнительный путь для передачи релевантной информации из предыдущей выборки в более поздние. В отличие от классических рекуррентных нейронных сетей, LSTM более устойчив к исчезновению градиента и значительно преуспел в обработке естественного языка и прогнозировании временных рядов.Ожидается, что эти сети также смогут извлекать соответствующую информацию из нейронных данных. Например, Бело и др. [23] использовали структуру на основе GRU для синтеза нескольких биологических сигналов, включая электрокардиограмму (ЭКГ) и электромиограмму (ЭМГ), с целью шумоподавления, классификации и генерации (воспроизведения) сигналов ЭМГ и ЭКГ. Также в другом случае сеть LSTM использовалась для прогнозирования кинематики руки [24]. К сожалению, в отличие от обработки естественного языка, в наборах данных, связанных с BCI, немного образцов данных.Следовательно, LSTM склонны к переоснащению обучающих данных. Помимо регуляризации, слои Dropout оказались полезными для решения проблемы переобучения [25]. В этом исследовании нейронная сеть на основе LSTM используется для декодирования амплитуды силы из спектральных характеристик данных LFP без прямого использования временных задержек в функциях. Результаты сравниваются с методом частичного наименьшего квадрата (PLS).

Результаты

Сеть оценивается с использованием семикратной перекрестной проверки. В этом методе данные делятся на 7 разделов, и каждый раз 6 разделов используются как поезд, а оставшийся раздел — как тестовые данные.Этот процесс повторяется 7 раз, и окончательная производительность является средней производительностью по всем 7 кратностям. При оценке PLS используются одни и те же данные поезда и теста. Гиперпараметры сети LSTM и количество компонентов для PLS были оптимизированы, как описано в разделе «Метод» для каждой складки.

Точность прогноза

Коэффициент корреляции (r) и коэффициент детерминации (R2) указаны для каждой крысы во всех итерациях в таблицах и соответственно.В обеих таблицах и , самые высокие значения выделены курсивом. С точки зрения корреляции, среднее значение для всех 7 раз для крысы 1, крысы 2 и крысы 3 составляет 0,7 ± 0,05, 0,6 ± 0,06, 0,71 ± 0,02 для PLS с 10 временными задержками и 0,74 ± 0,05, 0,70 ± 7 ± 0,05 и 0,05. 0,03 для сети LSTM соответственно. Статистическую значимость результатов проверяли с помощью знакового рангового критерия Вилкоксона p < 0,01. Что касается коэффициента детерминации (R2), среднее 7-кратное значение для крысы 1, крысы 2 и крысы 3 составляет 0,44 ± 0,06, 0.43 ± 0,1 и 0,49 ± 0,05 для PLS и 0,52 ± 0,08, 0,49 ± 0,09 и 0,54 ± 0,06 для сети LSTM соответственно со статистической значимостью p   < 0,05 (критерий знакового ранга Вилкоксона). Эти результаты показывают, что сеть LSTM смогла более точно предсказать значение силы. Для дополнительной оценки точности предсказания мы также оценили сеть с 7-кратной 7-кратной перекрестной проверкой, и значимость результатов была оценена для каждой крысы (см. Дополнительный файл 1).

Таблица 1

Коэффициент корреляции NSTM сети и PLS (10 лагов), для всех крыс и 7 складок

R R RAT 1 RAT 2 RAT 3 PLS LSTM PLS PLS LSTM PLS LSTM LSTM Fold 1 0.74 0,74 0,75 0,77 0,70 0,76 Fold 2 0,65 0,71 0,76 0,76 0,76 0,79 Fold 3 0.63 0.68 0.68 0,70 0,75 0,68 0,74 0,74 0.69 0,89 0,80 0,67 0,64 0.73 0,77 Fold 5 0,68 0,82 0,57 0,62 0,69 0,69 Fold 6 0,79 0,71 0,76 0,70 0.71 0.80251 0.80 0.74 0,74 0,74 0,74 0,72 0,72 0,72 0,74 0,74 Средние 0.7 ± 0,05 0.05 0,74 ± 0,05 0,69 ± 0,70251 0,70 ± 0,05 0,02 ± 0,02 ± 0,02 0,75 ± 0,03

Таблица 2

Коэффициент определения для сети LSTM и PLS ( 10 лагов), для всех крыс и 7 складок

1
R 2 RAT 1 RAT 2 RAT 3
PLS LSTM PLS LSTM PLS LSTM
Fold 1 50 0,54 0,36 0,59 0,48 0,55
Fold 2 0,38 0,51 0,57 0,57 0,57 0,62
Fold 3 0.39 0.39 0.44 0.49 0.49 0.49 0.41 0.41 0,48
0.43 0,43 0,46 0,42 0.42 0,53 0,59
Fold 5 0,38 0,68 0,29 0,34 0,46 0,45
Fold 6 0,53 0,45 0,54 0.57 0.50 0.50 0.62
0.48 0.48 0.58 0.35 0.35 0.49 0.50 0.52 0.52
Средние 0.44 ± 0,06 0,06 0,52 ± 0,08 0,08 0,1 0,49 ± 0,09 0,49 ± 0,05 0,05 0,54 ± 0,06

Для лучшей визуализации прогнозов, три прогноза с самым высоким (R2) значения представлены на рис. . Сравниваются значения силы, предсказанные LSTM и PLS, и наблюдаемые значения силы. Синяя линия указывает истинное значение силы, красная и зеленая линии — прогнозы, сделанные PLS и LSTM соответственно. Для каждой крысы наносятся складки с наибольшей точностью декодирования.Как видно на рис., LSTM смог более точно отследить истинное значение силы.

Прогнозируемое значение силы для LSTM и PLS для трех крыс. Синяя линия указывает истинное значение силы, красная и зеленая линии — прогнозы PLS и LSTM соответственно. A Крыса 1: R = 0,82 и R2 = 0,68, В Крыса 2: R = 0,77 и R2 = 0,59, C Крыса 3: R = 0,80 и R2 = 0,62

Автотриляция автомобиля

Для оценить влияние CAR-фильтра, значения силы были предсказаны один раз с применением CAR-фильтра к сигналу LFP и один раз без CAR-фильтра.Эффект CAR-фильтра был исследован как для сети PLS, так и для сети LSTM, а также для всех крыс. Результаты представлены в таблицах и . Результаты показывают, что использование CAR-фильтра повышает точность прогнозирования как для PLS, так и для LSTM-сетей. Это улучшение было значительным как для PLS, так и для LSTM (p < 0,05 знакового рангового критерия Уилкоксона для всех крыс и всех складок вместе взятых).

Таблица 3

Коэффициент корреляции LSTM Network и PLS, с и без автомобиля фильтр

R R RAT 1 RAT 2 RAT 3 1 PLS LSTM PLS PLS LSTM PLS PLS LSTM Автомобильный фильтр 0.7 ± 0,05 0,74 ± 0,05 0,69 ± 0,76 0,70-0252 0,70 ± 0,05 0,71 ± 0,02 0,75 ± 0,03 0,75 ± 0,03 Нет автомобильного фильтра 0,6 ± 0,02 0,70 ± 0,04 0,58 ± 0,04 0,58 ± 0,04 0,68 ± 0,04 0,68 ± 0,02 0,71 ± 0,01 0,71 ± 0,01

Таблица 4

Коэффициент определения для сети LSTM и PLS, с и без фильтра автомобиля

1
R 2 Rat 1 Рац 2 Rat 3
PLS LSTM PLS LSTM PLS LSTM
АВТОМОБИЛЯ фильтр 0.44 ± 0,06 0,52 ± 0,08 0,43 ± 0,1 0,49 ± 0,09 0,49 ± 0,05 0,54 ± 0,06
Нет АВТОМОБИЛЯ фильтра 0,39 ± 0,06 0,42 ± 0,07 0,40 ± 0,2 0,43 ± 0,07 0,43 ± 0,07 0,42 ± 0,03 0,51 ± 0,04 0,51 ± 0,04

Вклад времени отстает от прогнозирования времени на прогноз

Для расследования эффекта отставания от времени в прогнозе PLS, пожалуйста, оценивалось с разным количеством времени отставаниеНаилучшие результаты были получены при учете 10 временных лагов. На рис. показан коэффициент детерминации (R2) для прогнозов PLS с разным количеством временных задержек. Для крысы 1 (R2) значение прогноза достоверно снижается с 0,44 ± 0,06 до 0,25 ± 0,13; та же картина наблюдается и для других крыс. Таким образом, значения из прогноза 10 временных задержек значительно отличаются от значений без временной задержки (p < 0,01 критерий знакового ранга Уилкоксона), что указывает на наличие соответствующей информации в предыдущих выборках.

Коэффициент детерминации (R2) прогнозов PLS для различного количества временных задержек. Значения, полученные при прогнозировании 10 временных задержек, значительно отличаются от значений без временной задержки (p < 0,01 знаковый ранговый критерий Уилкоксона) (16). Средние значения вкладов для всех 7 кратностей показаны на рис. . Значения стандартной ошибки были незначительными; поэтому не отображается.На рисунке показано, что полосы с более высокими частотами вносят больший вклад в прогнозирование значений силы.

Вклад каждой полосы частот в предсказание LSTM. Проиллюстрировано среднее значение всех 7 складок. Стандартные ошибки были незначительными, поэтому не показаны

Альтернативные повторяющиеся ячейки

Для всех приведенных выше анализов мы использовали ячейки LSTM в качестве основного повторяющегося блока в сети. Однако другие рекуррентные ячейки, такие как Simple RNN и GRU, также способны запоминать соответствующую информацию во временной выборке.Чтобы сравнить эти повторяющиеся ячейки, мы обучили и оценили одну и ту же структуру сети с тремя типами повторяющихся ячеек, т. е. простой RNN, GRU и LSTM. Сеть на основе LSTM показала более высокий коэффициент детерминации (R2) для трех крыс (рис. ). Среднее значение (R2) для всех крыс в сети на основе LSTM было значительно выше, чем в сетях на основе GRU (p < 0,05) и на основе Simple RNN (p < 0,01). (критерий знакового ранга Вилкоксона для трех кратностей и трех крыс).

Коэффициент детерминации для сетей с различными типами повторяющихся ячеек.Сеть на основе LSTM значительно превзошла сети на основе GRU и Simple RNN с (p < 0,05) и (p < 0,01) соответственно

Альтернативные регрессионные модели

на основе нейронной сети. Кроме того, мы сравнили результаты PLS с регрессией опорных векторов (SVR) из семейства методов ядра и Random Forest с начальной загрузкой из методов ансамблевого обучения. На рисунке показан коэффициент детерминации (R2) для предсказанного значения силы с помощью регрессии Random Forest, SVR и PLS соответственно.Процесс выделения признаков, количество временных задержек и проверка были одинаковыми для всех методов. Регрессия PLS имела более высокое значение R2 по сравнению с методом Random Forest (p < 0,01) и SVR (p < 0,01) (критерий знакового ранга Вилкоксона для трех крыс и 7 раз).

Коэффициент детерминации для трех методов регрессии. Регрессия PLS значительно превзошла SVR и Random Forest (p < 0,01)

Обсуждение

Функции временной задержки

Использование нескольких функций временной задержки является обычной практикой при декодировании нейронных данных.Однако этот временной лаг резко увеличивает размерность пространства признаков. Например, в этом исследовании было извлечено 96 признаков из 6 частотных диапазонов и 16 каналов. Размерность увеличится до 960 только с 10 временными лагами. Это приращение резко увеличит вероятность переобучения. Сети на основе LSTM, благодаря своему внутреннему потенциалу для переноса соответствующей информации из предыдущих выборок, могут вызывать полезную информацию из предыдущей выборки LFP для прогнозирования текущего наблюдения силы без прямого предоставления временных задержек в функциях.Следовательно, сеть LSTM менее подвержена переобучению, вызванному большим количеством признаков, и нет необходимости оптимизировать количество задержек в начальном процессе извлечения признаков. С другой стороны, как видно из рисунка, производительность декодирования PLS снижается с уменьшением количества временных задержек.

Прогнозируемые значения силы

Как видно на рисунке, сеть LSTM может прогнозировать нулевые значения силы, но прогноз PLS колеблется вокруг нулевых значений. PLS и другие линейные методы могут генерировать только выходные значения, которые представляют собой линейную комбинацию предикторов.Поэтому нелинейные характеристики систем всегда оцениваются с помощью ближайшей линейной модели. С другой стороны, нейронные сети, в данном случае LSTM Network, имеют в своей структуре нелинейные компоненты (11), которые могут моделировать нелинейность в системе. Кроме того, функция активации выходного слоя может быть выбрана таким образом, чтобы улучшить производительность декодирования. Например, в этом исследовании Rectified Linear Unit (ReLU) был намеренно выбран в качестве функции активации последнего уровня в сети LSTM.ReLU сопоставляет все отрицательные значения с нулем и действует как простая линия для положительных значений, что облегчает сети прогнозирование нулевых значений силы.

Вклад каждой полосы частот

На рисунке показано, что более высокие полосы частот, β (12–30 Гц), γ (30–120 Гц) и высоко-γ (120–200 Гц), имели больший вклад для крыс 2 и крыса 3, при прогнозировании значений силы в сети LSTM. Это значение полос более высоких частот в нейронном декодировании наблюдалось в предыдущем исследовании того же набора данных [12].

Альтернативные повторяющиеся ячейки

Мы сравнили предлагаемую структуру сети с различными повторяющимися ячейками. Ячейка LSTM показала самую высокую точность декодирования (рис. ). И GRU, и LSTM являются закрытыми структурами и используют механизм блокировки для запоминания (забывания) релевантной (нерелевантной) информации. Однако более высокая точность LSTM, вероятно, связана с тем, что LSTM использует дополнительный путь для передачи информации по временной выборке. Простая ячейка RNN, как и ожидалось, имела самую низкую производительность декодирования из-за известной проблемы исчезающего градиента во времени.

Альтернативные методы регрессии

Помимо PLS, мы исследовали эффективность декодирования двух других методов регрессии из разных семейств методов регрессии. Как SVR, так и Random Forest показали более низкую производительность декодирования по сравнению с PLS (рис. ). Мы считаем, что недостаточная производительность SVR и Random forest связана с большим количеством функций и, следовательно, с чрезмерным соответствием набору обучающих данных. PLS, с другой стороны, имеет внутренний механизм для смягчения большого количества функций, не требуя отдельного выбора функций или уменьшения размерности.

Заключение

В этом исследовании мы представили сеть LSTM, которая может изучать как нелинейность, так и внутреннюю динамику данных. Общие результаты показывают, что в сигнале LFP содержится богатая информация для декодирования тонких движений, таких как сила, и предлагаемая сеть может точно предсказать это продолжающееся движение, что может использоваться в системах BCI на основе LFP.

Методы

Поведенческое задание

В этом исследовании трех крыс Wistar (средний вес от 200 до 300 г) обучали толкать тензодатчик (1 степень свободы), чтобы получить каплю воды от вращающегося рычага в качестве награда.Приложенное давление в диапазоне от 0 до 0,15 Н было линейно сопоставлено с поворотом рычага от 0 до 90 градусов. Тензодатчик располагался на высоте 10 см над полом установки, и благодаря незначительному перемещению тензодатчика положение и ориентация передних конечностей во время выполнения задачи были стабильными (рис. ). Если сила, приложенная к тензодатчику, превышала пороговое значение 0,15 Н, после 1,5-секундной задержки крысу награждали. Начальная или конечная метка не были определены; поэтому время каждого испытания было спонтанным.

Экспериментальная установка. a Необработанный сигнал LFP из 16 каналов и одна произвольная попытка. b Профиль силы, записанный одновременно с LPF, показанный в a . c Экспериментальная установка, сила, приложенная к датчику, была линейно сопоставлена ​​с вращением рычага. Крысу вознаграждали, если приложенная сила достигала 0,15 Н. Нейронный сигнал и приложенная сила регистрировались одновременно

Структура микрочипов

Массив микропроводов 4 × 4 с расстоянием между внутренними проводами 500 мкм был сконструирован с использованием 25 мкм Провода с платино-иридиевым тефлоновым покрытием (Microprobes Inc., Гейтерсбург, США) с импедансом 500–800 кОм.

Имплантация микрочипов

После обучения микрочипы имплантировали в первичную моторную кору (М1) трех крыс. Массив располагался контралатерально их доминирующей руке. Все три крысы выполняли задание правой рукой; поэтому массивы располагались на левом полушарии. Операция начинается с анестезии животного путем введения 100 мг/кг кетамина и 10 мг/кг ксилазина. Глубину анестезии определяли пощипыванием пальцев ног и мониторингом частоты дыхания.Затем был сделан разрез кожи головы по средней линии, и вся ткань была удалена из скальпа, чтобы сделать доступной кость головы. После этого были отмечены брегма, лямбда и соответствующие положения краниотомии. Один винт в задней части лямбда-точки и пять других винтов были помещены для соединения с землей и закрепления области соответственно. Затем область передних конечностей M1 была точно определена с использованием атласа мозга крысы. На следующем этапе центр микрочипа был имплантирован на 1,6 мм кпереди от Bregma, 2.На 6 мм латеральнее средней линии и на 1,5 мм в глубину под поверхностью твердой мозговой оболочки, покрывая всю область передних конечностей. Наконец, область была загерметизирована зубным акрилом. Чтобы избежать инфекции и облегчить боль, 0,2 мг/кг мелоксикама и 5 мг/кг эндофлоксацина в течение двух дней после операции. Более подробную информацию о задаче и операции можно найти в [12].

Этические соображения

Все крысы принадлежали Исследовательской лаборатории нейроинженерии и неврологии Иранского университета науки и технологии, и использование животных в этом исследовании было одобрено и разрешено местным комитетом.После завершения исследования крыс подвергли эвтаназии путем воздействия CO 2 , а затем эвтаназию подтвердили, продолжая воздействие газа в течение 20 минут после остановки дыхания в соответствии с рекомендациями NIH. Для получения дополнительной информации см. раздел «Утверждение этических норм и согласие на участие».

Запись данных

Через две недели после операции крыс поместили в установку для задания. Затем нейронные и силовые данные регистрировались одновременно. Имплантированный микрочип был подключен к предусилителю записывающего устройства с помощью имплантированного разъема.Начальная частота дискретизации составляла 10 кГц. Пики были удалены путем фильтрации сигнала в диапазоне 300–3000 Гц, а затем вручную порогового значения для каждого канала. Затем сигнал LFP был извлечен путем фильтрации сигнала в диапазоне от 0,1 до 500 Гц и понижения частоты дискретизации до 1000 Гц. Что касается сигнала силы, то были незначительные компоненты выше 5 Гц; поэтому сигнал силы был отфильтрован, а затем уменьшен до 10 выборок в секунду. Все процессы фильтрации выполнялись с помощью фильтров Баттерворта 4-го порядка как в прямом, так и в обратном направлении.Как упоминалось ранее, крысы могли выполнять задание в любое время; 1 с до и 2 с после порога 0,15 Н считали испытанием.

Предварительная обработка данных

Окончательная форма данных для каждого испытания представляет собой матрицу 3000 на 16, представляющую временные выборки (три секунды данных с частотой выборки 1000 выборок в секунду) и каналы соответственно. Было проведено 74, 79 и 80 успешных испытаний для крысы 1, крысы 2 и крысы 3 соответственно.

Первым шагом является удаление шума путем применения к данным фильтра CAR (Common Average Reference) [26].При использовании CAR мы предполагаем, что шум является общим компонентом, существующим на всех каналах. Следовательно, удаляя среднее значение всех каналов из каждого канала, можно удалить общий шум. Использование CAR показало улучшение производительности декодирования в обоих методах. На следующем этапе сигнал разбивается на 6 частотных диапазонов. Полоса фильтра состоит из δ (1–4 Гц), θ (4–8 Гц), α (8–12 Гц), β (12–30 Гц), γ (30–120 Гц) и высоких частот γ (120 Гц). –200 Гц). Затем вычислялось абсолютное значение, и сигнал сглаживался фильтром Савицкого–Голея 3-го порядка с длиной окна 150 отсчетов.Использование Савирского-Голея улучшает декодирование главным образом потому, что оно сохраняет локальные минимумы в сигнале. Затем данные центрируются и нормализуются путем вычитания среднего значения и деления сигнала на стандартное отклонение. Наконец, сигнал подвергается субдискретизации, чтобы уравнять количество выборок Force и LFP. Теперь размер пространства признаков составляет (6 полос фильтра * 16 каналов = 96) для каждой выборки данных. В конце концов, для каждого испытания нейронные данные и значения целевой силы будут матрицами размера (30, 96) и (30, 1) соответственно.Конвейер извлечения признаков показан на рис. .

Конвейер извлечения признаков

Эксклюзивный этап предварительной обработки PLS

В алгоритмах PLS, SVR и Random Forest для прогнозирования текущей временной выборки в дополнение к признакам для текущей временной выборки включаются признаки из предыдущих временных выборок. В этом исследовании в прогноз каждой временной выборки было включено 10 задержек выборки. Следовательно, размерность данных увеличится до (10 лагов * 6 полос фильтра * 16 каналов) 960.

Режим PLS

Общая модель PLS показана в (1) и (2). X и Y — предикторная матрица и вектор измерения соответственно. В этом исследовании X представляет собой матрицу (n: количество образцов, m: количество признаков), содержащую признаки для всех временных образцов, а y представляет собой (n: количество образцов, 1) вектор для значений силы. Целью здесь является предсказание значений y с использованием X.

В PLS, в отличие от общих линейных моделей, таких как метод наименьших квадратов, вместо прямой работы с X и Y используются их скрытые переменные.В нашей базовой модели T и U представляют собой две матрицы размера n × 1, которые представляют собой оценки X и Y соответственно. P и Q — ортогональные матрицы нагрузки размером m×l и p×l соответственно. E и F — две гауссовские случайные величины i.i.d.

Как правило, PLS пытается объяснить скрытую переменную Y с наибольшей дисперсией, используя скрытую переменную X, которая описывает ее лучше всего (она относится к скрытой переменной Y). Следовательно, модель не требует выбора признаков и может уменьшить вероятность переобучения, вызванного большим количеством признаков, что делает ее идеальным выбором для нейронных данных.

В задаче регрессии PLS конечной целью является нахождение вектора весов β и точки пересечения β0, которая линейно связывает предикторы с измеренными значениями, как показано в (3).

Существует множество вариантов методов PLS и подходов к решению для поиска матриц загрузки и оценки. В этом исследовании мы использовали метод PLS-1, который является хорошо известным и широко используемым методом для решения проблемы регрессии PLS для случаев, когда Y является вектором. PLS-1 находит столбцы матриц загрузки один за другим поэтапно.PLS-1 можно обобщить в виде следующих шагов:

Шаг 1: Найдите начальные веса загрузки, найдя направление, в котором максимизируется ковариация между X и y, и назовите его w.

Шаг 2: Найдите первый столбец результатов, спроецировав X на w и назовите его t.

Шаг 3: Найдите первые векторы нагрузки X и y, спроецировав X и y на нормализованный вектор оценок t, найденный на шаге 2, и назовите их p и q соответственно.

Шаг 4: Удалите всю информацию о первой оценке и загрузите векторы из X и y.

Шаг 5: Перейдите к шагу 1 и используйте Xnew и ynew, чтобы найти следующие векторы нагрузки и оценки. Затем повторяется l раз для желаемого количества компонентов. Наконец, объедините все веса загрузки, оценки и загрузки. Все значения q, вычисленные на шаге 3, являются скалярами; следовательно, конкатенация значений q приведет к вектору Q.

8

Шаг 6: Рассчитайте веса регрессии β и точку пересечения регрессии β0 из вычисленных матриц, рассчитанных на шаге 5.

Чтобы оценить производительность модели PLS, мы использовали семикратную перекрестную проверку. Кроме того, количество скрытых переменных выбирается на основе критерия Уолда [27], показанного в (10). PRESS представляет ошибку прогнозирования модели, когда для прогнозирования используются первые l компонентов.

Байбинг и др. показали, что использование критерия Вольда может улучшить производительность модели по сравнению с другими подходами, которые пытаются найти оптимальное количество компонентов [28].Чтобы найти оптимальное количество компонентов, мы выполнили десятикратную перекрестную проверку данных поезда и считали количество компонентов оптимальным, когда RWold достигал 0,9. Наилучшее количество компонентов составляет шесть, четыре и пять компонентов для крысы 1, крысы 2 и крысы 3 соответственно.

Модель LSTM

Вдохновленные классическими рекуррентными нейронными сетями, сети с долговременной кратковременной памятью последовательно получают выборки данных и используют последнее предсказание для предсказания следующей выборки данных.Классические RNN имеют петлю обратной связи, которая возвращает последние выходные данные сети на вход. Этот дизайн структуры приводит к различным проблемам, таким как взрыв или исчезновение градиента во время обучения сети. Чтобы решить эти проблемы, сети LSTM совместно используют дополнительный параметр, состояние ячейки, между последовательностями, что дает им возможность запоминать/забывать важные/нерелевантные функции данных в любой части последовательности.

Сеть LSTM может иметь различные уровни входной и выходной структуры.Например, LSTM может получать все входные выборки и возвращать один вывод в конце получения всех входных выборок, или он может выдавать выходные данные для каждой входной выборки. В этой работе, как видно на рис., сеть имеет один выход для каждого входного значения в последовательности.

Развернутая сеть LSTM. Развернуты три временных шага LSTM. На каждом этапе LSTM получает новый ввод, последний вывод и последний перенос и генерирует следующий вывод и следующий перенос

. Формулировку сети LSTM можно увидеть в уравнениях.(11), (12), (13).

γu = SigmoidWuyt-1, XTγF = SigmoidWFYT-1, XTγO = SigmoidWoyT-1, XT

12

CT = γu⊙c ~ t + γf⊙ct-1yt = γo⊙ct

13

x и y — одно значение последовательности входных и выходных выборок данных. Wc, Wu, Wf и Wo — веса переноса, обновления, забывания и вывода, соответственно, которые будут изучены в процессе обучения, а ⊙ обозначает поэлементное произведение. Алгоритм LSTM можно резюмировать в следующих шагах. Во-первых, используя текущую входную выборку и предыдущую выходную выборку, потенциальное значение переноса, т.е.т. е., C~t, вычисляется по (11). Затем снова по последнему выходу и текущему входу определяются значения вентилей обновления, забывания и выхода в соответствии с (12). Эти вентили могут иметь значения от 0 до 1. Например, в предельном случае, когда Γu = 1 и Γf = 0, сеть полностью забудет предыдущие значения и обновит перенос новым значением потенциала переноса в соответствии с (13) . Затем, используя вентили обновления и забывания, вычисляется окончательное значение переноса для текущего шага.Наконец, предполагаемый выходной сигнал вычисляется путем скалярного произведения текущего значения переноса и выходного вентиля. В исходной модели значения смещения учитываются в уравнениях. (11) и (12), но в этом исследовании значения смещения были исключены из-за их незначительного влияния на результаты и уменьшения обучаемых параметров модели. Кроме того, выходная активация Среди различных вариантов структур LSTM мы использовали ванильную структуру LSTM, поскольку показано, что другие структуры не показывают значительного улучшения производительности в различных задачах [29].Краткое описание структуры LSTM показано на рис. .

Структура LSTM. Входы, выходы, вентили LSTM и их соединения проиллюстрированы

Структура сети

Структура сети, используемая в этом исследовании, показана на рис. . Сеть состоит из двух слоев LSTM, которые связаны с одним полносвязным нейроном. Первый слой LSTM имеет 30 единиц, и переоснащение в этом слое контролируется отсевом как в прямом, так и в рекуррентном пути. Кроме того, слой не имеет члена смещения.Второй уровень LSTM состоит из 15 блоков с прямым и рекуррентным отсевом. Выход второго слоя полностью связан с одним нейроном с активацией «ReLU». Вес полностью связанного нейрона регулируется нормой L2, чтобы уменьшить переобучение.

Структура сети. Сеть состоит из двух слоев LSTM и одного полносвязного нейрона. Средняя абсолютная ошибка была выбрана в качестве стоимости из-за ее устойчивости к шуму.Количество эпох для обучения, скорость обучения, значения частоты отсева, размер пакета и значение регуляризации полностью связанных слоев являются гиперпараметрами сети. Семикратная перекрестная проверка используется для оценки производительности сети и метода PLS. Мы обучали нейронную сеть отдельными испытаниями, а для PLS и других методов обучающие испытания объединялись. В каждом случае 20% обучающих данных используются для проверки и выбора оптимальных значений гиперпараметров.Мы использовали набор инструментов байесовской оптимизации Hyperopt [31] для выбора оптимальных значений гиперпараметров. Байесовский оптимизатор выбрал оптимальную комбинацию значений из таблицы гиперпараметров (Таблица), которая показала наилучшую производительность на проверочных данных.

Таблица 5

Гиперпараметры сети и их возможные значения

Гиперпараметр Значения1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5}
Уровень 1 обратного сброса {0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5}
Уровень 2 прямого сброса 902 0.3, 0,4, 0,5}
Слой 2 Обратная остановка {0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5}
Значение регуляризации {0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, 0,7, 0,8, 0,9}
Коэффициент обучения {0,001, 0,0015, 0,002, …, 0,003}
Размер партии {5, 10, 15, 20,30}
Номер эпохи {30, 50, 70, 100, 120}

Альтернативный метод

В дополнение к PLS мы использовали SVR и Random Forest с начальной загрузкой для декодирования приложенной силы из сигнала LFP.Процесс извлечения и проверки признаков для SVR и Random Forest был таким же, как и для PLS. Для SVR мы использовали ядро ​​RBF с коэффициентом ядра γ=1numfeatures. Мы выбрали параметр регуляризации (C) на основе пятикратной перекрестной проверки обучающих данных. Что касается случайного леса, мы считаем, что максимальное количество деревьев составляет 100, а максимальное количество признаков для наилучшего разделения было выбрано равным квадратному корню из числа признаков.

Критерии эффективности

Коэффициент корреляции (r) и коэффициент детерминации (R2) использовались для оценки эффективности моделей.~ — среднее значение прогнозируемого значения.

Вклад каждой полосы частот

Веса первого слоя LSTM содержат информацию о вкладе каждой функции нейронных данных для прогнозирования значения силы. Следовательно, согласно (16), абсолютные значения веса, относящиеся к каждой полосе частот, складываются, а затем нормируются на сумму абсолютных значений всех весов. Величина вклада была рассчитана и усреднена по всем валидациям.

Cband=∑channel=116Wband,channel∑channel=116∑band=16Wband,channel

16

Реализация

Модели нейронных сетей были реализованы в TensorFlow с использованием Keras API [32]. Мы реализовали модель PLS в Python 3.8 и использовали API машинного обучения Python, Scikit-learn [33] для SVR и Random Forest.

Дополнительная информация

Сокращения

BCI Brain компьютерные интерфейсы
CSP Общие пространственные модели
ЭКГ Электромиограмма
EMG Электромиограмма
ГРУ закрытый рецидивирующий блок
LFP LFP местных полевых потенциалов LSTM
  • Mne Минимальный шум шума
    PLS Partial наименьших квадратов
    ReLU Ректифицированный линейный блок
    RNN Рекуррентная нейронная сеть

    Вклад авторов

    МК написал содержание статьи, разработал методы и результаты.MRD руководил разработкой методов, помогал в процессе написания и рецензировал документ. Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

    Финансирование

    Для данного исследования не было получено финансирования.

    Доступность данных и материалов

    Набор данных, проанализированный в этой рукописи, не является общедоступным. Однако данные, используемые для этого исследования, могут быть предоставлены по обоснованному запросу. Запрос на доступ к набору данных следует направлять в MRD, [email protected]ак.ир.

    Одобрение этических норм и согласие на участие

    Все процедуры, упомянутые в документе, соответствовали протоколу NIH и были одобрены местным комитетом по этике (Комитет по уходу за животными и их использованию Исследовательской лаборатории нейроинженерии и неврологии Иранского университета науки и Технологии).

    Согласие на публикацию

    Не применимо.

    Конкурирующие интересы

    Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.

    Сноски

    Примечание издателя

    Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и ​​институциональной принадлежности.

    Дополнительная информация

    Дополнительная информация прилагается к этому документу по адресу 10.1186/s12859-020-03953-0.

    Ссылки

    1. Hochberg LR, Serruya MD, Friehs GM, Mukand JA, Saleh M, Caplan AH, et al. Нейронный ансамбль управления протезами человека с тетраплегией.Природа. 2006;442(7099):164–171. doi: 10.1038/nature04970. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]2. Truccolo W, Friehs GM, Donoghue JP, Hochberg LR. Первичная моторная кора настраивается на предполагаемую кинематику движения у людей с тетраплегией. Дж. Нейроски. 2008;28(5):1163–1178. doi: 10.1523/JNEUROSCI.4415-07.2008. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]4. Андерсен Р.А., Мусаллам С., Песаран Б. Выбор сигналов для интерфейса мозг-машина. Курр Опин Нейробиол. 2004;14(6):720–726. дои: 10.1016/j.conb.2004.10.005. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    5. Wolpaw JR, Wolpaw EW. Интерфейсы мозг-компьютер: принципы и практика. 2012. 400 стр.

    . 6. Марковиц Д.А., Вонг Ю.Т., Грей С.М., Песаран Б. Оптимизация декодирования целей движения по потенциалам локального поля в коре головного мозга макак. Дж. Нейроски. 2011;31(50):18412–18422. doi: 10.1523/JNEUROSCI.4165-11.2011. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]7. Бансал А.К., Варгас-Ирвин К.Э., Трукколо В., Донохью Дж.П. Взаимосвязь между низкочастотными локальными полевыми потенциалами, пиковой активностью и трехмерной кинематикой досягаемости и захвата в первичной моторной и вентральной премоторной коре.J Нейрофизиол. 2011;105(4):1603–1619. doi: 10.1152/jn.00532.2010. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]8. Чжуан Дж., Трукколо В., Варгас-Ирвин К., Донохью Дж.П. Расшифровка трехмерной кинематики досягаемости и захвата на основе высокочастотных потенциалов локального поля в первичной моторной коре приматов. IEEE Trans Biomed Eng. 2010;57(7):1774–1784. doi: 10.1109/TBME.2010.2047015. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]9. Чен С., Шин Д., Ватанабэ Х., Наканиши Ю., Камбара Х., Йошимура Н. и др. Расшифровка профиля силы захвата по сигналам электрокортикографии в сенсомоторной коре приматов, отличных от человека.Нейроси Рес. 2014;83:1–7. doi: 10.1016/j.neures.2014.03.010. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 10. Flint RD, Wang PT, Wright ZA, King CE, Krucoff MO, Schuele SU, et al. Извлечение кинетической информации из сигналов моторной коры человека. Нейроизображение. 2014; 101: 695–703. doi: 10.1016/j.neuroimage.2014.07.049. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 11. Милекович Т., Трукколо В., Грюн С., Риле А., Брошье Т. Потенциалы локального поля в моторной коре приматов кодируют кинетические параметры схватывания. Нейроизображение. 2015; 114:338–355.doi: 10.1016/j.neuroimage.2015.04.008. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]12. Хорасани А., Гейдари Бени Н., Шалчян В., Далири М.Р. Декодирование непрерывной силы по потенциалам локального поля первичной моторной коры у свободно движущихся крыс. Научный доклад 2016; 6 (1): 1–10. doi: 10.1038/srep35238. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]13. Хорасани А., Шалчян В., Далири М.Р. Адаптивное удаление артефактов из интракортикальных каналов для точной декодировки силового сигнала у свободно движущихся крыс.Фронтальные нейроски. 2019;13:350. doi: 10.3389/fnins.2019.00350. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]14. Фудех Р., Хорасани А., Шалчян В., Далири М.Р. Фильтр оценки минимального шума: новый автоматизированный метод удаления артефактов для потенциалов поля. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2017;25(8):1143–1152. doi: 10.1109/TNSRE.2016.2606416. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 15. Марат А.Р., Тейлор Д.М. Декодирование непрерывных движений конечностей с массивов эпидуральных электродов высокой плотности с использованием пользовательских пространственных фильтров.Дж. Нейронная инженерия. 2013;10(3):036015. doi: 10.1088/1741-2560/10/3/036015. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]16. Benz HL, Zhang H, Bezerianos A, Acharya S, Crone NE, Zheng X, et al. Анализ связности как новый подход к декодированию двигателя для управления протезом. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2012;20(2):143–152. doi: 10.1109/TNSRE.2011.2175309. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]17. Li S, Li J, Li Z. Усовершенствованный декодер на основе фильтра Калмана без запаха для кортикальных интерфейсов мозг-машина.Фронтальные нейроски. 2016;10:587. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]18. Li Z, O’Doherty JE, Hanson TL, Levedev MA, Henriquez CS, Nicolelis MAL. Фильтр Калмана без запаха для интерфейсов мозг-машина. ПЛОС ОДИН. 2009;4(7):e6243. doi: 10.1371/journal.pone.0006243. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]19. Шимода К., Нагасака Ю., Чао З.С., Фуджи Н. Расшифровка непрерывных трехмерных траекторий рук по эпидуральным электрокортикографическим сигналам у японских макак. Дж. Нейронная инженерия.2012;9(3):036015. doi: 10.1088/1741-2560/9/3/036015. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 20. Van Gerven MAJ, Chao ZC, Heskes T. О декодировании внутричерепных данных с использованием разреженных ортонормированных частичных наименьших квадратов. Дж. Нейронная инженерия. 2012;9(2):026017. doi: 10.1088/1741-2560/9/2/026017. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 21. Бенжио Ю. и др. Изучение долгосрочных зависимостей с помощью градиентного спуска затруднено. Транснейронная сеть IEEE. 1994;5(2):157–166. дои: 10.1109/72.279181. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 22.Хохрайтер С., Шмидхубер Дж. Долговременная кратковременная память. Нейронные вычисления. 1997; 9 (8): 1735–1780. doi: 10.1162/neco.1997.9.8.1735. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 23. Бело Д., Родригес Дж., Ваз Дж. Р., Пезарат-Коррейя П., Гамбоа Х. Изучение и синтез биосигналов с использованием глубоких нейронных сетей. Биомед Инж Онлайн. 2017;16(1):1–17. doi: 10.1186/s12938-017-0405-0. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    24. Ahmadi N, Constandinou TG, Bouganis CS. Декодирование кинематики рук по потенциалам локального поля с использованием сети долговременной кратковременной памяти (LSTM).В: 9-я международная конференция IEEE / EMBS по нейронной инженерии (NER), 2019 г., стр. 415–9.

    25. Нитиш С., Джеффри Х., Алекс К., Илья С., Руслан С. Отсев: простой способ предотвратить переобучение нейронных сетей. Дж. Мах Узнать Рез. 2014; 15:1929–1958. [Google Академия] 26. Людвиг К.А., Мириани Р.М., Лангалс Н.Б., Джозеф М.Д., Андерсон Д.Дж., Кипке Д.Р. Использование общего среднего эталона для улучшения записи корковых нейронов с массивов микроэлектродов. J Нейрофизиол. 2009;101(3):1679–1689. doi: 10.1152/jn.

    .2008.[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]27. Уолд С. Перекрестная проверка количества компонентов в моделях факторов и основных компонентов. Технометрия. 1978;20(4):397–405. doi: 10.1080/00401706.1978.10489693. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 28. Ли Б., Моррис Дж., Мартин Э.Б. Выбор модели для частичной регрессии методом наименьших квадратов. Chemom Intell Lab Syst. 2002;64(1):79–89. doi: 10.1016/S0169-7439(02)00051-5. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 29. Грефф К., Сривастава Р.К., Кутник Дж., Штойнебринк Б.Р., Шмидхубер Дж.LSTM: одиссея поискового пространства. IEEE Trans Neural Networks Learning Syst. 2017;28(10):2222–2232. doi: 10.1109/TNNLS.2016.2582924. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    30. Kingma DP, Ba JL. Адам: метод стохастической оптимизации. В: 3rd Int Conf Learn Represent ICLR 2015 — Conf Track Proc.; 2015. с. 1–15.

    31. Бергстра Дж., Яминс Д., Кокс Д.Д. Создание науки о поиске моделей: оптимизация гиперпараметров в сотнях измерений для архитектур машинного зрения. В: 30-я международная конференция Mach Learn ICML 2013.2013; (ЧАСТЬ 1). п. 115–23.

    32. Шолле Ф., другие. Керас. 2015.

    33. Buitinck L, Louppe G, Blondel M, Pedregosa F, Mueller A, Grisel O, et al. Дизайн API для программного обеспечения для машинного обучения: опыт проекта scikit-learn. 1 сентября 2013 г. [цитировано 26 сентября 2020 г.]. https://arxiv.org/abs/1309.0238.

    Потенциалы ноцицептивного локального поля, зарегистрированные в островковой доле человека, не являются специфическими для ноцицепции

    Abstract

    Островковая доля, особенно ее задняя часть, часто рассматривается как первичная кора для боли.Однако эта интерпретация в значительной степени основана на обратном выводе, и специфическое участие островковой доли в боли никогда не было продемонстрировано. Воспользовавшись высоким пространственно-временным разрешением прямых внутримозговых записей, мы исследовали, проявляет ли человеческий островок потенциалы локального поля (LFP), специфичные для боли. Было исследовано 47 островных участков. Участники получали краткие стимулы, относящиеся к четырем различным модальностям (ноцицептивной, вибротактильной, слуховой и зрительной).Как ноцицептивные стимулы, так и неноцицептивные вибротактильные, слуховые и визуальные стимулы вызывали согласованные LFP в задней и передней островковой доле с соответствующим пространственным распределением. Кроме того, процедура слепого разделения источников показала, что ноцицептивные LFP в значительной степени объясняются мультимодальной нейронной активностью, также вносящей свой вклад в неноцицептивные LFP. Обнаружив, что LFP, вызванные ноцицептивными стимулами, отражают активность, не связанную с ноцицепцией и болью, наши результаты опровергают широко распространенное предположение, что эти реакции мозга являются сигнатурой восприятия боли и ее модуляции.

    Резюме автора

    Широко распространено мнение, что островковая доля, особенно ее задняя часть, играет особую роль в восприятии боли. Это побудило ряд исследователей рассматривать активность, зарегистрированную в этой так называемой «зоне ой», как объективный коррелят восприятия боли. Мы предоставляем убедительные доказательства обратного. Используя прямые внутримозговые записи, мы демонстрируем, что болевые и неболевые стимулы вызывают очень похожие реакции по всей островковой доле человека.Это наблюдение опровергает представление о том, что эти реакции отражают мозговую активность, благодаря которой боль возникает из-за ноцицепции в человеческом мозгу. Эти результаты имеют значение для основных теорий, а также для разработки диагностических тестов и определения терапевтических целей для лечения хронической боли. Они подвергают сомнению использование этих островковых реакций для оценки эффектов фармакологического лечения или для оценки боли у пациентов, неспособных к общению. Кроме того, они имеют юридические последствия, поскольку противоречат предложению о том, что эти ответы могут быть использованы для однозначного определения того, действительно ли истцы испытывают боль, за возмещение которой они требуют.Наконец, они подрывают обоснованность нейрохирургических процедур, направленных на облегчение боли путем воздействия на заднюю островковую долю.

    Образец цитирования: Либерати Г., Клёккер А., Сафронова М.М., Феррао Сантос С., Рибейру Ваз Дж.-Г., Рафтопулос С. и др. (2016) Потенциалы ноцицептивного локального поля, зарегистрированные в островковой доле человека, не являются специфическими для ноцицепции. PLoS Биол 14(1): е1002345. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002345

    Академический редактор: А Ваня Апкарян, Северо-Западный университет, США

    Поступила в редакцию: 25 июля 2015 г.; Принято: 3 декабря 2015 г.; Опубликовано: 6 января 2016 г.

    Авторские права: © 2016 Liberati et al.Это статья с открытым доступом, распространяемая в соответствии с лицензией Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника

    Доступность данных: Все данные, использованные для рукопись находится в открытом доступе в репозитории данных OSF по адресу: https://osf.io/4r7pm/. DOI 10.17605/OSF.IO/4R7PM

    Финансирование: GL и AM получили поддержку стартового гранта Европейского исследовательского совета (ERC) (PROBING-PAIN 336130).АК получил поддержку бельгийского региона Валлония (программа CWALity — проект Neurosense). Спонсоры не участвовали в разработке исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

    Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

    Сокращения: КБФ, мозговой кровоток; ЦД, плотность источника тока; ЭЭГ, электроэнцефалография; ЭКГ, ЭКГ; ЭМГ, электромиограмма; ЭПИ, эхо-планарная визуализация; фМРТ, функциональная магнитно-резонансная томография; IC, независимый компонент; ИКА, анализ независимых компонентов; ИСИ, межстимульный интервал; ВЕЛ, светодиод; ЛФП, потенциал локального поля; ЛММ, линейные смешанные модели; МРТ, магнитно-резонансная томография; ДОМАШНИЙ ПИТОМЕЦ, позитронно-эмиссионная томография; ПИКА, вероятностный анализ независимых компонентов; РЭМЛ, ограниченная максимальная вероятность; СМКС, Технологическая платформа для поддержки методологии и статистического расчета

    Введение

    Островковая доля человека, в частности область, охватывающая дорсально-заднюю островковую долю и прилегающую к ней теменную покрышку, обычно считается играющей особую роль в восприятии боли.За этим убеждением стоит несколько причин. Во-первых, островок является важной корковой мишенью для ноцицептивных сигналов, восходящих по спиноталамическому тракту [1]. Во-вторых, прямая электрическая стимуляция островковой доли человека, а также фокальные эпилептические припадки в этой области могут спровоцировать острые болевые ощущения [2-4]. В-третьих, поражение островка может приводить к избирательному нарушению способности воспринимать ноцицептивные стимулы, а также к центральной боли [5]. В-четвертых, глубинные записи у людей показали, что ноцицептивные стимулы вызывают сильные LFP в этой области, которые, как считается, отражают ранние стадии кортикальной обработки, конкретно связанной с восприятием боли [6-9].В-пятых, электроэнцефалография (ЭЭГ), позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) и функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) последовательно показали, что островок активируется стимулами, воспринимаемыми как болезненные [10-16]. Наконец, несколько исследований показали значительную корреляцию между величиной ответов, регистрируемых в островковой доле, и интенсивностью воспринимаемой боли [15,17–20]. В частности, Segerdahl et al. [18] недавно продемонстрировали значительную корреляцию между длительными изменениями абсолютного мозгового кровотока (CBF) в дорсальной задней части островка и интенсивностью воспринимаемой продолжающейся боли.Все эти наблюдения подтверждают специфическое участие островковой доли в восприятии боли.

    Тем не менее, этот вывод оспаривается несколькими контраргументами или различными выводами. Поскольку они подразумевают необходимость и достаточность, можно ожидать, что исследования поражений и фокальные припадки предоставят недвусмысленные доказательства специфического участия островковой доли в восприятии боли. Тем не менее, представление о том, что боль является распространенным иктальным симптомом, связанным с выделениями из островка, исходит из наблюдений, проведенных лишь у нескольких пациентов [3,4].Кроме того, прямая электрическая стимуляция островка у этих пациентов, по-видимому, преимущественно вызывает безболезненные парестезии или ощущение тепла, особенно когда стимулируемая область не является эпилептогенной [2, 21]. Наконец, сообщения об островковых поражениях, приводящих к нарушению восприятия боли, недавно были подвергнуты сомнению в исследовании 24 пациентов с инсультом, затрагивающим островковую долю, у которых с помощью количественного сенсорного тестирования не было объективизировано никаких измеримых изменений болевого порога [22]. Что наиболее важно, предположение о том, что реакции, запускаемые в островковой доле ноцицептивными стимулами, специфичны для боли, основано на обратном выводе, и вероятность того, что этот вывод будет правильным, зависит от исключительности связи между этими ответами и ощущением боли.Другими словами, чтобы проверить, являются ли эти реакции специфичными для боли, необходимо не только продемонстрировать, что стимулы, воспринимаемые как болезненные, вызывают реакции в островковой доле, но также и то, что эти реакции вызываются тогда и только тогда, когда раздражитель является болезненным.

    Наряду с предполагаемой ключевой ролью островковой доли в восприятии боли также широко признано, что островок участвует в обработке ряда неноцицептивных сенсорных сигналов и что островок участвует в большом количестве когнитивных, аффективных, интероцептивных процессов. и гомеостатические функции независимо от сенсорной модальности [23–30].Это неудивительно, учитывая гетерогенную цитоархитектонику островка и его анатомические связи с широким спектром областей мозга [31-36]. Следовательно, по крайней мере часть активности, регистрируемой в островковой доле при восприятии боли, может отражать когнитивные процессы, не связанные конкретно с ощущением боли, такие как процессы, связанные с ориентацией внимания на значимые стимулы, или процессы, связанные с выработкой гомеостатических реакций.

    Целью настоящего исследования было решение этого нерешенного вопроса, т.е.е., чтобы проверить, проявляет ли островок ответы, специфичные для ноцицепции и восприятия боли. С этой целью мы воспользовались высоким пространственно-временным разрешением глубинных внутримозговых записей ЭЭГ, выполненных у людей для оценки рефрактерной фокальной эпилепсии [37]. Используя очень простую экспериментальную парадигму (см. раздел «Методы»), мы сравнили LFP, запускаемые ноцицептивными стимулами, вызывающими восприятие боли, с LFP, запускаемыми неноцицептивными и неболевыми вибротактильными, слуховыми и визуальными стимулами (рис. 1).Мы обнаружили, что все четыре типа стимулов вызывают очень похожие LFP как в передней, так и в задней частях островка. Это указывает на то, что, в отличие от ранее полагавшегося, большая часть островкового ответа на раздражители, воспринимаемые как болезненные, отражает мультимодальную активность, которая совершенно неспецифична для боли.

    Рис. 1. Экспериментальная процедура.

    Ноцицептивные стимулы (N) представляли собой короткие импульсы лучистого тепла, воздействующие на тыльную поверхность руки с помощью CO 2 лазера с регулируемой температурой.Это гарантировало, что вызванные ответы мозга были связаны исключительно с активацией термочувствительных ноцицепторов. Тактильные стимулы (Т) представляли собой кратковременные механические вибрации, подаваемые на кончик указательного пальца, чтобы избирательно активировать низкопороговые механорецепторы медиальной лемнисковой системы. Слуховые стимулы (А) были громкими, латерализованными короткими тонами, подаваемыми через наушники. Зрительные стимулы (V) представляли собой короткие, яркие и точечные вспышки света, доставляемые с помощью светоизлучающего диода (LED), помещенного на тыльную поверхность руки.Различные стимулы были представлены блоками с использованием длительного и переменного межстимульного интервала (5–10 с), чтобы максимизировать их заметность.

    https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002345.g001

    Результаты

    Как ноцицептивные, так и неноцицептивные стимулы вызывают устойчивые LFP в островковой доле

    Записи были получены в общей сложности от 72 контактов (47 локализованных в островке: 22 в задней части островка, 25 в передней части островка и 25 в местах, прилегающих к островку) у шести пациентов (четыре пациента с одним электродом в левой островка, один пациент с одним электродом в правом островке и один пациент с электродами как в левом, так и в правом островке).Передняя часть островка была идентифицирована как область, охватывающая короткие островковые извилины (переднюю, среднюю и заднюю), полюс островка и поперечную островковую извилину. Задний островок был идентифицирован как область, состоящая из передней и задней длинных островковых извилин [38].

    Хотя ноцицептивные стимулы вызывали четкое ощущение жжения/покалывания, которое систематически квалифицировали как болезненное, все стимулы воспринимались как одинаково интенсивные (средние оценки интенсивности восприятия существенно не различались по сенсорным модальностям; F = .595; p = 0,628).

    У всех пациентов все четыре типа стимулов вызывали четкие LFP на передних и задних контактах островков, проявляющиеся в виде больших двухфазных волн. Сигналы, полученные при каждом контакте с островком двух репрезентативных субъектов, показаны на рис. 2. Сигналы, полученные у всех остальных участников, показаны на рис.

    S1.

    Рис. 2. LFP, вызванные ноцицептивными, тактильными, слуховыми и зрительными стимулами в контралатеральной передней и задней островковой доле двух репрезентативных субъектов.

    Все четыре типа стимулов вызывали ответы на одних и тех же контактах электродов, как в передней, так и в задней островковой доле (контакты электродов показаны красным; эталонный электрод: A1A2). Большая часть LFP представляла собой большую двухфазную волну. Для сравнения также показаны вызванные потенциалы, зарегистрированные от темени скальпа (Cz) и от внутримозговых контактов, расположенных в левой височно-теменной коре (LTP) и левой мезиальной височной коре (LMT). doi:10.17605/OSF.IO/4R7PM.

    https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002345.g002

    Латентный период и абсолютная амплитуда каждого из двух пиков измерялись на контакте каждого островкового электрода и сравнивались с использованием анализа линейных смешанных моделей (LMM) с « модальность» (ноцицептивная, вибротактильная, слуховая и зрительная), «место контакта» (передний и задний островковые контакты) и «сторона» (стимулы, подаваемые на ипсилатеральную или контралатеральную сторону по отношению к исследуемой островковой коре) как фиксированные факторы и «субъективное воздействие». ” в качестве контекстной переменной.

    В среднем латентность первого пика (ноцицептивного: 184 ± 50 мс, вибротактильного: 113 ± 40 мс, слухового: 89 ± 23 мс, зрительного: 140 ± 36 мс) и второго пика (ноцицептивного: 296 ± 36 мс). 78 мс; вибротактильная: 205 ± 74 мс; слуховая: 161 ± 31 мс и зрительная: 216 ± 69 мс) значительно различались по модальностям (основной эффект «модальности»; первый пик: F = 125,25, p < . 001; второй пик: F = 95,86, p < 0,001). Апостериорные сравнения показали, что средняя латентность ответов на ноцицептивные стимулы была значительно больше, чем средняя латентность ответов на слуховые (первый пик: p <.001; второй пик: p < 0,001), вибротактильный (первый пик: p < 0,001; второй пик: p < 0,001) и зрительный (первый пик: p < 0,001; второй пик: p < 0,001) стимулы. Эти межмодальные различия в латентности можно объяснить разницей во времени, необходимом для того, чтобы сенсорные афферентные импульсы достигли коры [39,40]. В частности, большую латентность ответов на ноцицептивную стимуляцию по сравнению с вибротактильной стимуляцией (латентность первого пика 71 ± 90 мс, латентность второго пика 91 ± 152 мс) можно объяснить тем, что Волокна А-дельта малого диаметра, передающие ноцицептивный вход, имеют более низкую скорость проведения, чем волокна А-бета большого диаметра, передающие вибротактильный ввод.

    Латентность ответов на стимулы, доставляемые с контралатеральной стороны (первый пик: 123 ± 47 мс, второй пик: 204 ± 60 мс) и ипсилатеральной стороны (первый пик: 139 ± 56 мс, второй пик: 236 ± 97 мс) по отношению к исследованной островковой доле достоверно различались (основной эффект «побочного»; первый пик: F = 21,16, p < 0,001; второй пик: F = 33,21, p < 0,001). Независимо от модальности вызывающего стимула, ответы, вызванные стимуляцией ипсилатеральной стороны, были в среднем немного отсрочены по сравнению с ответами, вызванными стимуляцией контралатеральной стороны.Это совместимо с предыдущими отчетами, также показывающими небольшую разницу в латентности между островковыми LFP, вызванными ноцицептивными стимулами, доставляемыми в ипсилатеральную и контралатеральную руку [41]. Напротив, не было значительного влияния фактора «местоположение контакта» (первый пик: F = 0,32, p = 0,569; второй пик: F = 0,64, p = 0,424).

    Амплитуды первого пика (ноцицептивного: 19 ± 16 мкВ; вибротактильного: 13 ± 10 мкВ; слухового: 24 ± 15 мкВ; зрительного: 11 ± 9 мкВ) и амплитуды второго пика (ноцицептивного: 31 ± 20). мкВ; вибротактильный: 32 ± 18 мкВ; слуховой: 27 ± 19 мкВ и зрительный: 24 ± 19 мкВ) значительно различались по модальностям (основной эффект «модальности»: первый пик: F = 27.49, р < 0,001; второй пик: F = 5,34, p = 0,001). Апостериорные сравнения показали, что амплитуда первого пика была значительно выше для ответов на слуховую стимуляцию по сравнению с ноцицептивной ( p = 0,010), вибротактильной ( p < 0,001) и зрительной ( p < 0,001) стимуляции и что амплитуда второго пика была значительно меньше для ответов на зрительную стимуляцию по сравнению с ноцицептивной ( p = .009) и вибротактильной ( p = .004) стимуляции.

    Для обоих пиков не было различий между амплитудой ответов, вызванных стимулами, направленными на ипсилатеральную и контралатеральную стороны (первый пик: F = 1,02, p = 0,312; второй пик: F = 0,52, p = 0,473). Кроме того, не было различий между амплитудами ответов, зарегистрированных от передней и задней части островка (первый пик: F = 0,13, p = 0,723; второй пик: F = 0.60, p = 0,441). Пространственное распределение амплитуд LFP, вызванных различными типами модальностей стимулов, показано на рис. 3.

    Рис. 3. Пространственное распределение амплитуд LFP, вызванных ноцицептивными, вибротактильными, слуховыми и зрительными стимулами по различным островковым контактам (нормировано по субъектам).

    Размер контакта каждого электрода представляет собой размах амплитуды двухфазной волны, вызванной каждым типом стимула, воздействующего на контралатеральную сторону.doi:10.17605/OSF.IO/4R7PM.

    https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002345.g003

    Основная часть ноцицептивных и неноцицептивных островковых LFP происходит из пространственно неразличимых источников

    Поскольку островок представляет собой относительно большую область и поскольку он может содержать пространственно разделенные подобласти, выполняющие различные функции, было важно определить, возникают ли островковые LFP, вызванные ноцицептивной стимуляцией, и те, которые вызваны неноцицептивной вибротактильной, слуховой и зрительной стимуляцией. из пространственно различных или идентичных источников внутри островка.

    Для этой цели графики линейной плотности источника тока (CSD) были рассчитаны путем численного дифференцирования для аппроксимации пространственной производной второго порядка LFP, зарегистрированных на разных, равномерно расположенных контактах каждого островкового электрода [42]. Полученные сигналы затем использовались для вычисления двумерных карт, выражающих записанные сигналы в зависимости от времени и положения контакта электрода, а также для определения всех положений контакта электрода, показывающих инверсию полярности (рис. 4, верхняя панель).На мезоскопическом уровне внутримозговых записей ЭЭГ электрическая активность, генерируемая в данной области, может быть обобщена как эквивалентный диполь тока, расположенный близко к центру активности и имеющий ориентацию, ортогональную активированной поверхности коры. Таким образом, контакты, демонстрирующие инверсию полярности, можно рассматривать как расположенные ближе всего к источнику активности, соответственно спереди и сзади дипольного источника.

    Рис. 4. Линейные графики CSD LFP, вызванные ноцицептивными, тактильными, слуховыми и визуальными стимулами, доставленными на контралатеральную сторону.

    Верхняя левая панель. Карты CSD, полученные из правого островка репрезентативного пациента, выражающие зарегистрированные сигналы в зависимости от времени (ось x ) и местоположения контакта островкового электрода (ось y ). Обратите внимание, что инверсии полярности наблюдаются в одних и тех же островных местах для всех четырех типов LFP. Одна из таких перемен полярности показана горизонтальными стрелками между контактами 3 и 4. Нижняя левая панель. Сигналы CSD записываются с этих двух контактов. Сигнал, показанный для каждого изолированного контакта, соответствует сигналу, измеренному от этого контакта, с использованием среднего значения двух соседних контактов в качестве эталона.Правая панель. Общее количество инверсий полярности, произошедших в одних и тех же местах контакта в разных модальностях и у пациентов. Почти во всех случаях инверсия полярности происходила в одних и тех же местах для всех четырех модальностей, что указывает на то, что, по крайней мере, на мезоскопическом уровне внутримозговых записей ЭЭГ, расположение источников, генерирующих ноцицептивные и неноцицептивные LFP в островковой доле, в значительной степени идентично. doi:10.17605/OSF.IO/4R7PM.

    https://doi.org/10.1371/журнал.pbio.1002345.g004

    В подавляющем большинстве случаев (рис. 4, нижняя панель) инверсии полярности наблюдались на одних и тех же контактах для всех четырех типов LFP. Это свидетельствует о том, что, по крайней мере, на уровне внутримозговых записей ЭЭГ, расположение источников, генерирующих ноцицептивные НВП в островковой доле, можно считать идентичным местонахождению источников, генерирующих неноцицептивные вибротактильные, слуховые и зрительно-вызванные НВП (рис. 4 и S2 рис.).

    Ноцицептивные и неноцицептивные LFP, вызываемые в островковой доле, в значительной степени объясняются мультимодальной активностью

    Поскольку островок может участвовать во многих аспектах сенсорной обработки, ноцицептивные и неноцицептивные волны LFP могут отражать комбинацию специфичных для модальности и мультимодальных активностей (т.т. е. унимодальная нейронная активность, конкретно связанная с обработкой входных данных, принадлежащих данной сенсорной модальности, и мультимодальная нейронная активность, отражающая процессы более высокого порядка, не зависящие от сенсорной модальности). Чтобы проверить эту гипотезу, мы использовали слепой алгоритм разделения источников, основанный на вероятностном анализе независимых компонентов (PICA), чтобы разбить формы волн LFP, вызванные всеми четырьмя типами стимулов и записанные на разных островковых контактах, на набор независимых компонентов (ICs). ) [43].Применительно к многоканальным электрофизиологическим записям этот алгоритм разделяет регистрируемые сигналы на линейную комбинацию ИК, каждая из которых имеет фиксированную пространственную проекцию на контакты электродов и максимально независимый ход во времени. Предполагая, что модально-специфические и мультимодальные ответы имеют неидентичное пространственное распределение по островковым контактам, можно ожидать, что PICA разделит эти ответы на отдельные IC.

    Предполагаемое количество независимых источников, вносящих вклад в восемь волновых форм LFP (четыре модальности x две стороны стимуляции), колеблется по островкам от 2 до 6 (4.0 ± 1,5).

    Мультимодальные ИК (т.е. ИК, вносящие вклад в ответы, вызываемые всеми четырьмя типами стимулов) были основной составляющей всех LFP, как при рассмотрении ответов, вызванных стимулами на контралатеральную сторону по отношению к исследуемой островковой доле (3,0 ± 1,2 ИК; объясняя 88% и 95% ноцицептивных пиков LFP, 98% и 93% вибротактильных пиков LFP, 95% и 95% слуховых пиков LFP и 74% и 78% зрительных пиков LFP; рис. 5) и при рассмотрении ответов, вызванных стимуляцией ипсилатеральной стороны (S3 рис.).В совокупности это указывает на то, что ноцицептивные и неноцицептивные LFP, регистрируемые с островка, преимущественно отражают один и тот же источник мультимодальной активности коры.

    Рис. 5. Слепой анализ разделения источников LFP, зарегистрированных с островка и вызванных ноцицептивными, тактильными, слуховыми и визуальными стимулами, доставленными к контралатеральному полутелу.

    PICA использовали для выделения вклада мультимодальной и специфичной для модальности нейронной активности. Отображаемые формы волны соответствуют глобальной амплитуде поля ИС, обратно проецируемой на контакты электродов, как функция времени.LFP, вызванные ноцицептивными и неноцицептивными стимулами (амплитуда глобального поля исходного сигнала: черная форма волны), можно почти полностью объяснить мультимодальными источниками активности (желтый). Небольшое количество соматосенсорно-специфической активности (голубой) также вносит вклад как в ноцицептивные, так и в вибротактильные ЛФП, в частности, регистрируемые с задней островковой доли. Ни один специфический ноцицептивный компонент (красный) не идентифицирован. doi:10.17605/OSF.IO/4R7PM.

    https://дои.org/10.1371/journal.pbio.1002345.g005

    Меньшее количество IC, по-видимому, вносило специфический вклад в LFP, вызванные соматосенсорными стимулами, независимо от того, был ли стимул ноцицептивным (рис. 5 и S3). Кроме того, небольшое количество IC вносило особый вклад в LFP, вызванные слуховыми стимулами. Самое главное, ни один IC не был отнесен к ноцицептивно-специфическим.

    Обсуждение

    Наши результаты ясно показывают, что как в передней, так и в задней части островка LFP, генерируемые преходящими ноцицептивными стимулами, неспецифичны для ноцицепции и восприятия боли.Действительно, большой двухфазный ответ, вызываемый ноцицептивными стимулами при контактах с островками, был неотличим от больших двухфазных ответов, вызываемых неноцицептивными вибротактильными, слуховыми и зрительными стимулами, за исключением ожидаемых различий в латентных периодах ответа, которые легко объясняются вариациями время, необходимое для передачи стимула, а также вариации времени, необходимого для того, чтобы афферентные залпы достигли коры. Эти ответы регистрировались от передней, средней и задней коротких извилин, а также от передней и задней длинных извилин.Хотя ни у одного из наших испытуемых не было обнаружено контактных мест в верхней части передней части длинной извилины, было показано, что LFP, зарегистрированные в этой области в ответ на ноцицептивную стимуляцию, идентичны по морфологии ответам в других частях задней части островка [44].

    Мы не только показываем, что все стимулы вызывают согласованные LFP в задней и передней части островка, мы также показываем, что LFP, вызываемые ноцицептивными и неноцицептивными стимулами, происходят из одних и тех же областей в задней и передней островке.Об этом свидетельствует тот факт, что инверсия полярности происходит в одних и тех же местах контактов электродов, а также тот факт, что LFP, вызванные всеми четырьмя типами стимулов, имеют совпадающее пространственное распределение по инсулярным контактам.

    Наконец, используя слепой алгоритм разделения источников, мы показываем, что островковые LFP, вызванные ноцицептивными стимулами, могут быть в значительной степени объяснены источником активности, также вносящим свой вклад в LFP, вызванные неноцицептивными вибротактильными, слуховыми и визуальными стимулами.Это указывает на то, что зарегистрированные островковые LFP преимущественно отражают мультимодальную стадию сенсорной обработки, которая не зависит от ноцицепции и восприятия боли.

    Эти данные требуют переинтерпретации данных, подтверждающих специфическое участие островковой доли в восприятии боли. Ostrowsky и сотрудники [21] показали, что прямая электрическая стимуляция задней части островка может вызывать неприятные соматические переживания, включающие ощущения шока, жжения или покалывания.Однако они также заметили, что стимуляция островка с одинаковой вероятностью вызывает безболезненные соматические ощущения, такие как парестезии и ощущение тепла. Более того, несмотря на то, что после прямой электрической стимуляции островка сообщалось о ярких болевых ощущениях, они, по-видимому, возникают в основном при стимуляции эпилептогенной области [45]. Точно так же, хотя боль может быть связана с эпилептической активностью в островковой доле, она остается редким проявлением островковой эпилепсии, которое наблюдалось лишь в нескольких случаях [3,4].Наконец, хотя исследования показали, что поражение островка может нарушать способность воспринимать боль [5], имеются также сообщения о случаях у пациентов с обширным односторонним или двусторонним повреждением островка, демонстрирующих незначительный или отсутствующий дефицит способности воспринимать боль, как указано. по отсутствию изменений болевых порогов, оцениваемых с помощью количественного сенсорного тестирования [22,46].

    На первый взгляд может показаться, что наши результаты противоречат результатам Frot et al. [47], показывая, что неболевые стимулы не вызывают устойчивых LFP в задней части островка.Следует подчеркнуть, что безболезненные стимулы, используемые Frot et al. [47] представляли собой слабые импульсы лучистого тепла, вызывающие легкое ощущение тепла. Напротив, безболезненные стимулы, использованные в настоящем исследовании, вызывали ощущение, воспринимаемая интенсивность которого была аналогична воспринимаемой интенсивности ноцицептивной стимуляции. Следовательно, вывод о том, что слабые тепловые стимулы не вызывают LFP в задней части островка, но более интенсивные вибротактильные, слуховые и зрительные стимулы вызывают устойчивые LFP в задней части островка, может быть в первую очередь связан с различиями в выраженности стимула (т.д., свойство раздражителя «выделяться» относительно соседних раздражителей).

    Важно отметить, что наш вывод о том, что островковые реакции на преходящие сенсорные стимулы преимущественно отражают мультимодальную активность, согласуется с несколькими другими исследованиями, предполагающими важную роль островковой доли в познании, внимании и человеческом восприятии, независимо от сенсорной модальности [29,32,40, 48–50]. Островок представляет собой очень неоднородную область со сложной структурной и функциональной связностью. Он участвует во множестве функций, которые не ограничиваются болевыми и ноцицептивными.Хотя островок часто рассматривается как место многомерной интеграции боли [51], островок по своей природе является мультисенсорным. Островковая доля считается частью лобно-теменной контрольной сети, обычно активируемой во время задач, требующих контролируемой обработки информации [52,53], а также основной сети [54–56], которая активируется для поддержания фокуса внимания. Кроме того, островок связан с обнаружением значимости [57], возможно, образуя узел, соединяющий сенсорные области с другими сетями, участвующими в обработке и интеграции внешней и внутренней информации [49].Такая мультимодальная сеть значимости позволит получить согласованное представление о различных существенных состояниях, включая, помимо прочего, переживания, связанные с болью [40,58]. Это приводит нас к гипотезе, что островковые LFP преимущественно отражают мультимодальную активность, связанную с обнаружением, направлением внимания и реакцией на появление важных сенсорных событий, независимо от сенсорных путей, по которым эти события передаются [59-61].

    Следует рассмотреть альтернативные интерпретации.Помимо участия в ряде сенсорных и когнитивных процессов, островок также связан с вегетативной функцией, интероцепцией и эмоциями. У пациентов с поражением теменно-оперкулярной островковой области нарушена способность распознавать выражения эмоций на лице и испытывать эмпатию [62]. Более того, островковая активация была связана с переживанием отвращения и страха [63,64]. Крейг [65, 66] описал дорсальный задний островок как интероцептивную систему, которая вызывает определенные ощущения, возникающие внутри тела, включая боль, зуд, температуру, чувственное прикосновение, мышечные и висцеральные ощущения, вазомоторную активность, чувство голода и жажда.Обеспечивая ощущение собственного физического состояния, эти ощущения будут отражать потребности тела и лежать в основе настроения и аффективных состояний. Кроме того, островок может играть важную роль в генерации вегетативных реакций, таких как те, которые запускаются появлением заметного сенсорного стимула [60] или связанные с вегетативным выражением эмоций [65]. Интересно, что эти интерпретации могут также объяснить недавнее открытие, что CBF в задней части островка коррелирует с различной интенсивностью продолжительной продолжающейся боли [18].

    Наконец, следует быть осторожным, чтобы не переоценить наши результаты. Хотя наши результаты явно ставят под сомнение представление о том, что островковые LFP отражают процессы, специфически участвующие в восприятии боли, они не исключают специфического участия островковой доли в восприятии боли. В отличие от единичных записей, LFP отбирают активность нейронов на уровне популяции. Действительно, считается, что основной вклад в LFP вносит синхронная постсинаптическая активность, возникающая в апикальных дендритах пирамидных нейронов, расположенных в коре вокруг электродного контакта [67].Следовательно, нельзя исключать возможность того, что LFP, вызванные ноцицептивными и неноцицептивными стимулами, могут отражать активность отдельных нейронов, смешанных в одних и тех же субрегионах островка. Тем не менее, единичные записи, выполненные на островке обезьяны, предполагают, что популяция действительно ноцицептивно-специфических нейронов чрезвычайно редка [68].

    В заключение, показав, что в островковой доле LFP, вызванные ноцицептивными стимулами, пространственно неотличимы от LFP, вызванных неноцицептивными вибротактильными, слуховыми и визуальными стимулами, наши результаты опровергают широко распространенное предположение, что эти реакции мозга представляют собой сигнатуру для Восприятие боли и ее модуляция.Означает ли это демонстрацию того, что островок нельзя рассматривать как «первичную кору боли»? Хотя важно признать тот факт, что функция первичной сенсорной коры, вероятно, не ограничивается обработкой сенсорного ввода, относящегося к соответствующей сенсорной модальности, и, вместо этого, что первичная сенсорная кора включает функции мультисенсорной интеграции [69-71], исследования показали, что нейроны, чувствительные к другим модальностям, редко встречаются в первичных зрительных, слуховых и соматосенсорных областях.По этой причине, и в разительном контрасте с нашими островковыми записями, LFP большой амплитуды регистрируются в первичных сенсорных областях только в том случае, если вызывающий стимул активирует афференты, принадлежащие к соответствующей сенсорной модальности [72,73]. Таким образом, хотя наши результаты явно не исключают существования ноцицептивно-специфических или болевых процессов в островке, они подчеркивают отсутствие пространственно обособленного участка островка человека, который можно было бы рассматривать как «первичную кору» для боли. .

    Методы

    Все экспериментальные процедуры были одобрены локальным Комитетом по этике исследований (B403201316436) и проводились в соответствии с Кодексом этики Всемирной медицинской ассоциации (Хельсинкская декларация). Все участники дали письменное информированное согласие.

    Участники

    В исследование были включены шесть пациентов (три женщины, средний возраст: 27 лет, диапазон от 19 до 43 лет), набранных в отделении неврологии университетской больницы Сен-Люк (Брюссель, Бельгия).Все участники страдали фокальной эпилепсией и перед функциональной хирургией были обследованы с использованием глубинных электродов, имплантированных в различные области мозга, предположительно являющиеся источником припадков, включая переднюю и заднюю островковую долю. Внутримозговая ЭЭГ регистрировалась в общей сложности с 72 участков. Расположение островковых электродов для каждого пациента можно увидеть на рис. 2 и рис. S1. Ни у одного из пациентов не было иктального начала разряда в островке, и во время спонтанных припадков в этой области никогда не было низковольтной быстрой активности.

    Процедура

    Исследование проводилось у постели больного. Перед началом эксперимента испытуемому разъяснялась процедура, которой для ознакомления предъявлялось небольшое количество тестовых стимулов. Эксперимент состоял из двух сеансов по четыре блока в каждом, по одному сеансу на каждую сторону стимуляции. В каждом блоке испытуемый получал стимулы, относящиеся к одной из четырех сенсорных модальностей: ноцицептивной, вибротактильной, слуховой и зрительной. Каждый блок стимуляции состоял из 40 стимулов.Порядок блоков стимуляции был рандомизирован среди участников. Блокированный дизайн был выбран, чтобы гарантировать, что ожидание возможного появления ноцицептивного стимула не повлияет на ответы, вызванные неноцицептивными стимулами [74]. Межстимульный интервал (ИСИ) был большим, вариабельным и определялся экспериментатором самостоятельно (5–10 с). Участников просили удерживать взгляд на черном кресте (3 х 3 см), расположенном перед ними на краю кровати, на расстоянии ~ 2 м, на 30° ниже уровня глаз, в течение всего времени каждого сеанса. блокировать.Чтобы гарантировать, что каждый стимул был воспринят, и сохранять бдительность во времени, участников просили нажимать кнопку, как только они чувствовали стимуляцию. Кроме того, участники предоставили субъективную оценку интенсивности для каждого стимула по шкале от 0 до 10 (0 означало «необнаруженный», а 10 — «максимальная интенсивность»). В конце каждого блока пациентов просили сообщить, воспринимали ли они какой-либо из стимулов как болезненные.

    Сенсорные стимулы

    Ноцицептивные соматосенсорные стимулы состояли из 50-миллисекундных импульсов лучистого тепла, генерируемого лазером CO 2 (длина волны: 10.6 мкм). Лазерный луч передавался по оптоволокну, а фокусирующие линзы использовались для установки диаметра луча на целевом участке до 6 мм. Лазерный стимулятор был оснащен радиометром, обеспечивающим непрерывное измерение температуры целевой кожи, которая использовалась в контуре обратной связи для регулирования выходной мощности лазера. Выходную мощность лазера регулировали так, чтобы температура кожи мишени поднималась до 62,5°C за 10 мс и поддерживалась на этой температуре в течение 40 мс. Чтобы предотвратить утомление или сенсибилизацию ноцицепторов, лазерный луч перемещали вручную после каждого стимула [75].Каждый лазерный стимул вызывал четкое болезненное ощущение покалывания, ранее показанное как связанное с активацией кожных ноцицепторов волокон Aδ [74]. Неноцицептивные соматосенсорные стимулы включали 50-миллисекундную вибрацию с частотой 250 Гц, передаваемую через вибротактильный преобразователь отдачи, приводимый в действие стандартным аудиоусилителем (Haptuator, Tactile Labs, Канада) и расположенный на ладонной стороне кончика указательного пальца. Слуховые стимулы представляли собой громкие латеральные звуки (отношение амплитуды 0,5 влево/вправо), воспроизводимые через наушники.Звуки состояли из 50-мс тона частотой 800 Гц. Визуальные стимулы представляли собой точечные вспышки света продолжительностью 50 мс, подаваемые с помощью светодиода (LED) со световым потоком 12 лм, силой света 5,10 кд и углом обзора 120° (GM5BW97333A, Sharp, Япония), помещенного на тыльной стороне руки.

    Запись и анализ внутримозговой ЭЭГ

    Для каждого пациента планировалась индивидуальная стратегия имплантации на основе областей, которые считались наиболее вероятными местами иктального начала или местами распространения.Желаемые цели, включая островковую кору, были достигнуты с помощью имеющихся в продаже глубинных электродов (AdTech, Racine, Wisconsin, USA; длина контакта: 2,4 мм; расстояние между контактами: 5 мм), имплантированных с использованием бескаркасной стереотаксической техники через трепанационные отверстия. Размещение проводилось с помощью нейронавигации на основе трехмерной последовательности МРТ с Т1-взвешенным изображением. Постимплантационная последовательность МРТ 3D-T1 (3D-T1W) использовалась для точного определения локализации отдельных контактов.

    записи внутримозговой ЭЭГ были выполнены с использованием системы сбора данных Deltamed (Париж, Франция).Дополнительные биполярные каналы использовались для записи электромиографической (ЭМГ) и электрокардиографической (ЭКГ) активности. Все сигналы были получены с частотой дискретизации 512 Гц и проанализированы в автономном режиме с помощью Letswave 6 [76].

    Непрерывные записи были привязаны к среднему значению двух сосцевидных электродов (A1A2), сегментированы на 1,5-секундные периоды (от -0,5 до 1,0 с относительно начала стимула) и подвергнуты полосовой фильтрации (0,3–40 Гц). После вычитания исходного уровня (референтный интервал: от -0,5 до 0 с относительно начала стимула) были рассчитаны отдельные средние формы волны для каждого субъекта, типа стимула (ноцицептивный соматосенсорный, неноцицептивный соматосенсорный, слуховой и визуальный) и стороны стимуляции.Для двух испытуемых пробы, содержащие сильные артефакты, были исправлены с помощью алгоритма анализа независимых компонентов (ICA) [77] или удалены после визуального осмотра.

    Латентность и амплитуда LFP сравнивались с использованием LMM-анализа, реализованного в IBM SPSS Statistics 22 (Armonk, New York: IBM) с «модальностью» (четыре уровня: ноцицептивный, вибротактильный, слуховой и визуальный), «местоположение контакта». » (два уровня: передняя и задняя островковая доля) и стимуляция «сторона» (два уровня: стимулы, подаваемые на ипсилатеральную или контралатеральную сторону относительно исследуемой островковой доли) в качестве фиксированных факторов.Предполагая, что ответы, записанные от различных контактов данного субъекта, не являются независимыми, «субъект» использовался в качестве контекстуальной переменной, группирующей островные контакты. Параметры оценивались с использованием ограниченного максимального правдоподобия (REML) [78]. Во всех анализах основные эффекты сравнивались с использованием корректировки доверительного интервала Бонферрони.

    Линейные графики CSD

    линейных графика CSD были рассчитаны путем численного дифференцирования для аппроксимации пространственной производной второго порядка LFP, зарегистрированных на разных, равномерно расположенных контактах островкового электрода [42].Полученные сигналы затем использовались для расчета двумерных карт, выражающих зарегистрированные сигналы в зависимости от времени и положения контакта электрода с использованием сплайн-интерполяции. Затем пространственно-временные карты использовались для визуальной идентификации всех мест контакта электродов, показывающих изменение полярности, а также для сравнения пространственного распределения LFP, вызванных ноцицептивными и неноцицептивными стимулами.

    ПИКА

    Алгоритм слепого разделения источников использовался для выделения вклада мультимодальной и специфичной для модальности нейронной активности в LFP, вызванные ноцицептивными и неноцицептивными вибротактильными, слуховыми и визуальными стимулами.Для каждого участника было выполнено слепое разделение источников с использованием runica [77,79], автоматизированной формы алгоритма Extended Infomax ICA [80]. Применительно к многоканальным записям этот алгоритм разделяет регистрируемый сигнал на линейную комбинацию ИС, каждая из которых имеет фиксированную пространственную проекцию на контакты электродов и максимально независимый ход во времени. Когда ICA не ограничен, общее количество IC равно общему количеству каналов. Если число КИ намного превышает фактическое количество независимых источников, то из-за переобучения появятся ИС, содержащие ложную активность.С другой стороны, если количество ИС намного меньше фактического количества источников, информация будет потеряна из-за недообучения. Для этой цели ICA был ограничен эффективной оценкой внутренней размерности исходных данных (PICA) [81]. Оценка была получена с использованием метода, основанного на максимальном правдоподобии и работающего на собственных значениях анализа главных компонент [43].

    Для каждого участника алгоритм применялся к восьми средним формам волны (4 типа стимулов x 2 стороны), полученным на всех островковых контактах (8–12 контактов).

    Для оценки вклада каждой полученной IC в LFP, вызванные различными типами стимулов, временная динамика амплитуды каждой IC (мкВ) была выражена как стандартное отклонение от среднего (z-значения) предстимульных интервалов. всех восьми сигналов (от -0,5 до 0 с). Если постстимульная амплитуда ИК превышала z = 1,5, то ИК считали отражением вызванной стимулом активности. Каждая из этих интегральных схем затем была классифицирована в соответствии с ее вкладом в восемь сигналов LFP.Для каждого IC и каждой стороны стимуляции мы рассчитали отношение между z-показателями конкретной модальности и z-показателями трех других модальностей [40,34]. Если соотношение было ≥2 для одной модальности стимула по сравнению с каждой из трех других модальностей, IC классифицировали как специфичную для модальности (то есть ноцицептивную, неноцицептивную вибротактильную, слуховую или зрительную). Если рассчитанное отношение было ≥2 как для ноцицептивных, так и для неноцицептивных соматосенсорных стимулов по сравнению со слуховыми и визуальными стимулами, IC классифицировали как соматосенсорно-специфический.Наконец, IC, которые внесли вклад во все четыре формы волны LFP, были классифицированы как мультимодальные. Важно отметить, что полученные результаты не зависели критически от количества измерений, используемых для ограничения ICA, или от произвольно определенного порога z ≥ 2. Фактически, все IC были однозначно мультимодальными или специфичными для модальности, а классификации IC, полученные с использованием других пороговых значений. значения в диапазоне от 1,5 до 3,5 дали идентичные результаты.

    Анатомическая локализация контакта электрода

    Передний островок был идентифицирован как область, охватывающая короткие островковые извилины (переднюю, среднюю и заднюю), полюс островка и поперечную островковую извилину.Задний островок был идентифицирован как область, состоящая из передней и задней длинных островковых извилин [38]. Индивидуальные МРТ были нормализованы к стандартному шаблону эхо-планарной визуализации (EPI) в пространстве MNI с использованием статистического параметрического картирования (SPM8, Wellcome Department of Imaging Neuroscience, Лондон, Великобритания). Анатомическое расположение каждого контакта было определено на последовательности 3D-T1W с помощью многоплоскостных преобразований нейрорадиологом (MMS) с 10-летним стажем.

    Дополнительная информация

    S2 Рис.Линейные графики CSD LFP, вызванные ноцицептивными, тактильными, слуховыми и визуальными стимулами, доставленными на контралатеральную сторону относительно исследуемой островковой доли.

    Для каждого участника и типа стимуляции были получены карты CSD путем выражения зарегистрированных сигналов как функции времени (ось x ) и местоположения контакта островкового электрода (ось y ). Обратите внимание, что инверсия полярности наблюдается в большинстве случаев в одних и тех же местах островка для всех четырех типов LFP, что указывает на то, что расположение источников, генерирующих ноцицептивные и неноцицептивные LFP в островке, в значительной степени идентично.Для каждого субъекта пример изменения полярности, идентифицированный в четырех модальностях, показан горизонтальными стрелками вместе с относительным сигналом CSD. Сигнал, измеренный на данном изолированном контакте, отображается с использованием среднего значения двух соседних контактов. Тот же подход был использован для построения графиков CSD, полученных у одного репрезентативного пациента, показанного на рис. 3. doi:10.17605/OSF.IO/4R7PM.

    https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002345.s002

    (TIF)

    S3 Рис.Слепой анализ разделения источников LFP, зарегистрированных с островка и вызванных ноцицептивными, тактильными, слуховыми и визуальными стимулами, доставленными в ипсилатеральное полутело (ипсилатеральная рука или ипсилатеральная сторона по отношению к исследуемому островку).

    Отображаемые формы сигналов соответствуют глобальной амплитуде поля интегральных схем как функция времени. Как и LFP, вызванные стимулами, доставленными на контралатеральную сторону, LFP почти полностью объясняются большим вкладом мультимодальной активности (желтый).Небольшой отчетливый вклад соматосенсорно-специфической активности (голубой) также вносит вклад как в ноцицептивные, так и в вибротактильные ЛФП, в частности, регистрируемые с задней островковой доли. Ни один специфический ноцицептивный компонент (красный) не идентифицирован. doi:10.17605/OSF.IO/4R7PM.

    https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002345.s003

    (TIF)

    Благодарности

    Мы хотим поблагодарить всех сотрудников лаборатории Nocions, особенно д-ра Эмануэля Ван ден Брука и д-ра Эмануэля Ван ден Брука.Диане Торта за проницательные комментарии и плодотворное обсуждение. Мы также благодарны «Платформе технологической поддержки методологии и статистического расчета» (SMCS) Католического университета Лувена и, в частности, Майлису Амико за консультации по статистике.

    Вклад авторов

    Задумал и спроектировал эксперименты: GL AM SFS. Выполнял опыты: Г.Л. АК. Проанализированы данные: GL AM. Предоставленные реагенты/материалы/инструменты для анализа: CR JGRV MMS. Написал статью: GL AM SFS.

    Каталожные номера

    1. 1. Крейг АД. Механизмы боли: помеченные линии в сравнении с конвергенцией в центральной обработке. Annu Rev Neurosci 2003; 26: 1–30. пмид:12651967
    2. 2. Маццола Л., Иснард Дж., Пейрон Р., Могьер Ф. Стимуляция коры головного мозга человека и ощущение боли: повторный взгляд на наблюдения Уайлдера Пенфилда. Мозг 2012; 135: 631–640. пмид:22036962
    3. 3. Isnard J, Magnin M, Jung J, Mauguière F, Garcia-Larrea L. Сообщает ли островок нашему мозгу, что мы испытываем боль? Боль 2011; 152: 946–951.пмид:21277680
    4. 4. Isnard J, Guénot M, Sindou M, Mauguière F. Клинические проявления приступов островковой доли: стереоэлектроэнцефалографическое исследование. Эпилепсия 2004; 45: 1079–1090. пмид:15329073
    5. 5. Гарсия-Ларреа Л., Перше С., Креак С., Конверс П., Пейрон Р. и др. Оперкуло-инсулярная боль (парасильвиевая боль): ярко выраженный центральный болевой синдром. Мозг 2012; 133: 2528–2539.
    6. 6. Фро М., Рамбо Л., Гено М., Могьер Ф. Интракортикальные записи вызванных CO2-лазером потенциалов, связанных с ранними болями, во второй соматосенсорной (SII) области человека.Clin Neurophysiol 1999; 110: 133–145. пмид:10348332
    7. 7. Гарсия-Ларреа Л., Фрот М., Валериани М. Мозговые генераторы лазерно-вызванных потенциалов: от диполей до функционального значения. Neurophysiol Clin 2003; 33: 279–292. пмид:14678842
    8. 8. Ленц Ф.А., Риос М., Чау Д., Краусс Г.Л., Зирх Т.А. и соавт. Болезненные раздражители вызывают потенциалы, регистрируемые парасильвиевой корой у человека. Дж. Нейрофизиол 1998; 80: 2077–2088. пмид:9772262
    9. 9. Трейси И.Визуализация боли. Бр Дж. Анаст 2008; 101: 32–39. пмид:18556697
    10. 10. Крейг А.Д., Рейман Э.М., Эванс А., Бушнелл М.С. Функциональная визуализация иллюзии боли. Природа 1996; 384: 258–260. пмид:8
      4
    11. 11. Дэвис К.Д., Тейлор С.Дж., Кроули А.П., Вуд М.Л., Микулис Д.Дж. Функциональная МРТ связанных с болью и вниманием активаций поясной коры человека. Дж. Нейрофизиол 1997; 77: 3370–3380. пмид:9212281
    12. 12. Апкарян А.В., Дарбар А., Краусс Б.Р., Гельнар П.А., Севереный Н.М.Дифференциация областей коры, связанных с восприятием боли, от идентификации стимулов: временной анализ активности фМРТ. Дж. Нейрофизиол 1999; 81: 2956–2963. пмид:10368412
    13. 13. Апкарян А.В., Гельнар П.А., Краусс Б.Р., Севереный Н.М. Корковые реакции на термическую боль зависят от размера стимула: функциональное МРТ-исследование. Дж. Нейрофизиол 2000; 83: 3113–3122. пмид:10805705
    14. 14. Валериани М., Ле Пера Д., Ниддам Д., Арендт-Нильсен Л., Чен А.С. Моделирование диполярного источника соматосенсорных вызванных потенциалов на болевую и безболевую стимуляцию срединного нерва.Мышечный нерв 2000; 23: 1194–1203. пмид:10
      5
    15. 15. Пейрон Р., Фрот М., Шнайдер Ф., Гарсия-Ларреа Л., Мертенс П. и др. Роль оперкулоинсулярной коры в обработке боли у человека: сходящиеся данные ПЭТ, фМРТ, дипольного моделирования и внутримозговых записей вызванных потенциалов. Нейроизображение 2002; 17: 1336–1346. пмид:12414273
    16. 16. Baumgärtner U, Iannetti GD, Zambreanu L, Stoeter P, Treede RD, et al. Множественные соматотопические представления тепла и механической боли в оперкуло-инсулярной коре: исследование фМРТ с высоким разрешением.Дж. Нейрофизиол 2010; 104: 2863–2872. пмид:20739597
    17. 17. Iannetti GD, Zambreanu L, Cruccu G, Tracey I. Оперкулоинсулярная кора кодирует интенсивность боли на самых ранних стадиях корковой обработки, о чем свидетельствует амплитуда вызванных лазером потенциалов у людей. Неврология 2005; 131: 199–208. пмид:15680703
    18. 18. Segerdahl AR, Mezue M, Okell TW, Farrar JT, Tracey I. Дорсальная задняя островковая доля играет фундаментальную роль в возникновении боли у человека. Nat Neurosci 2015;18: 499–500.пмид:25751532
    19. 19. Фавилла С., Хубер А., Паньони Г., Луи Ф., Факчин П. и др. Ранжирование областей мозга, кодирующих воспринимаемый уровень боли по данным фМРТ. Нейроимидж 2014; 90: 153–162. пмид:24418504
    20. 20. Борнхёвд К., Квант М., Глауш В., Бромм Б., Вейллер С. и др. Болезненные раздражители вызывают различные функции стимул-реакция в миндалевидном теле, префронтальной, островковой и соматосенсорной коре: однократное исследование фМРТ. Мозг 2002; 125: 1326–1336. пмид:12023321
    21. 21.Островский К., Магнин М., Ривлин П., Иснард Дж., Гено М. и др. Представление боли и соматических ощущений в островковой доле человека: исследование ответов на прямую электрическую стимуляцию коры. Церебральная кора 2002; 12: 376–385. пмид:11884353
    22. 22. Байер Б., цу Эйленбург П., Гебер С., Роде Ф., Ролке Р. и др. Островковая и сенсорная островковая кора и соматосенсорный контроль у пациентов с островковым инсультом. Eur J Pain 2014; 18: 1385–1393. пмид:24687886
    23. 23. Брасс М., Хаггард П.Скрытая сторона преднамеренного действия: роль передней островковой коры. Функция структуры мозга 2010; 214: 603–610. пмид:20512363
    24. 24. Крейг А.Д., Чен К., Бэнди Д., Рейман Э.М. Термосенсорная активация островковой коры. Nat Neurosci 2000;3: 184–190. пмид:10649575
    25. 25. Крейг АД. Значение островка для эволюции восприятия человеком чувств от тела. Ann NY Acad Sci 2011;1225: 72–82. пмид:21534994
    26. 26. Ферл Н., Авербек Б.Б.Теменная кора и островок связаны с поиском доказательств, имеющих отношение к решениям, связанным с вознаграждением. J Neurosci 2011; 31: 17572–17582. пмид:22131418
    27. 27. Гейдрих Л., Бланке О. Отчетливое иллюзорное восприятие собственного тела, вызванное повреждением задней доли и экстрастриарной коры. Мозг 2013; 136: 790–803. пмид:23423672
    28. 28. Ламм С., Сингер Т. Роль передней островковой коры в социальных эмоциях. Brain Struct Funct 2010; 214: 579–591. пмид:20428887
    29. 29.Стерцер П., Кляйншмидт А. Активация передней доли в парадигмах восприятия: часто наблюдается, но едва ли понимается. Brain Struct Funct 2010; 214: 611–622. пмид:20512379
    30. 30. Wicker B, Keysers C, Plailly J, Royet JP, Gallese V, et al. Мы оба испытывали отвращение к Моему островку: общая нервная основа видения и чувства отвращения. Нейрон 2003; 40: 655–664. пмид:14642287
    31. 31. Августин младший. Схема и функциональные аспекты островковой доли у приматов, включая человека.Res Brain Res Rev 1996; 22: 229–244. пмид:8957561
    32. 32. Кауда Ф., Д’Агата Ф., Сакко К., Дука С., Джеминиани Г. и др. Функциональная связность островка в покое мозга. Нейроимидж 2011; 55: 8–23. пмид:21111053
    33. 33. Кауда Ф., Коста Т., Торта Д.М., Сакко К., Д’Агата Ф. и др. Метааналитическая кластеризация островковой коры: характеристика метааналитической связности островковой доли при выполнении активных задач. Нейроимидж 2012; 62: 343–355. пмид:22521480
    34. 34.Черлиани Л., Томас Р.М., Джбабди С., Сиеро Дж. К., Нанетти Л. и др. Вероятностная трактография восстанавливает рострокаудальную траекторию изменчивости связности в островковой коре человека. Hum Brain Map 2012; 33: 2005–2034. пмид:21761507
    35. 35. Чанг Л.Дж., Яркони Т., Хау М.В., Санфей А.Г. Расшифровка роли островка в человеческом познании: функциональная парцелляция и крупномасштабный обратный вывод. Кора головного мозга 2013; 23: 739–749. пмид:22437053
    36. 36. Морель А., Галлай М.Н., Бэхлер А., Висс М., Галлай Д.С.Островковая доля человека: архитектоническая организация и посмертная МРТ-регистрация. Неврология 2013; 236: 117–135. пмид:23340245
    37. 37. Асано Э., Юхас С., Шах А., Музик О., Чугани Д.С. и др. Происхождение и распространение эпилептических спазмов, очерченных на электрокортикографии. Эпилепсия 2005; 46: 1086–1097. пмид:16026561
    38. 38. Найдич Т.П., Канг Э., Фаттерпекар Г.М., Делман Б.Н., Гюльтекин С.Х. и соавт. Островковая доля: анатомическое исследование и отображение МРТ при 1,5 Тл. AJNR Am J Neuroradiol 2004;25: 222–232.пмид:14970021
    39. 39. Инуи К., Тран Т.Д., Цю Ю., Ван Х., Хошияма М. и др. Сравнительное магнитоэнцефалографическое исследование корковых активаций, вызванных вредными и безвредными соматосенсорными раздражениями. Неврология 2003; 120: 235–248. пмид:12849756
    40. 40. Муро А., Яннетти Г.Д. Ноцицептивные мозговые потенциалы, вызванные лазером, не отражают специфическую для ноцицептивной активности нервную систему. Дж. Нейрофизиол 2009; 101: 3258–3269. пмид:19339457
    41. 41. Фро М., Могьер Ф.Двойное представление боли в оперкуло-инсулярной коре у человека. Мозг 2003; 126: 438–450. пмид:12538410
    42. 42. Николсон С., Фриман Дж. А. Теория анализа плотности источника тока и определения тензора проводимости бесхвостого мозжечка. Дж. Нейрофизиол 1975; 38: 356–368. пмид:805215
    43. 43. Раджан Дж.Дж., Рейнер П.Дж.В. Выбор порядка модели для сингулярного разложения и дискретного преобразования Карунена — Лоева с использованием байесовского подхода. IEEE Proceedings-Vision, Image and Signal Processing 1997; 144: 116–123.
    44. 44. Frot M, Faillenot I, Mauguière F. Обработка ноцицептивного сигнала от задней к передней островковой доле у ​​людей. Hum Brain Map 2014; 35: 5486–5499. пмид:24

      2
    45. 45. Маццола Л., Иснард Дж., Пейрон Р., Гено М., Могьер Ф. Соматотопическая организация болевых реакций на прямую электрическую стимуляцию островковой коры человека. Боль 2009; 146: 99–104. пмид:19665303
    46. 46. Файнштейн Дж.С., Хальса С.С., Саломонс Т.В., Пркачин К.М., Фрей-Лоу Л.А. и др.Сохранение эмоционального осознания боли у больного с обширным двусторонним поражением островка, передней поясной извилины и миндалевидного тела. Структура мозга Функц. 2015 11 января.
    47. 47. Frot M, Magnin M, Mauguière F, Garcia-Larrea L. Человек SII и задняя часть островка по-разному кодируют тепловые лазерные стимулы. Церебральная кора 2007; 17: 610–620. пмид:16614165
    48. 48. Балики М.Н., Геха П.Ю., Апкарян А.В. Разбор восприятия боли между ноцицептивным представлением и оценкой величины.Дж. Нейрофизиол 2009; 101: 875–887. пмид:102
    49. 49. Менон V, Уддин LQ. Заметность, переключение, внимание и контроль: сетевая модель функции островка. Brain Struct Funct 2010; 214: 655–667. пмид:20512370
    50. 50. Зу Эйленбург П., Баумгертнер У., Триде Р. Д., Дитрих М. Интероцептивные и мультимодальные функции оперкуло-инсулярной коры: тактильные, ноцицептивные и вестибулярные представления. Нейроимидж 2013; 83: 75–86. пмид: 23800791
    51. 51. Брукс Дж., Трейси И.Островковая доля: место многомерной интеграции боли. Боль 2007; 128: 1–2. пмид:17254713
    52. 52. Спренг Р.Н., Сепулькре Дж., Тернер Г.Р., Стивенс В.Д., Шактер Д.Л. Внутренняя архитектура, лежащая в основе отношений между сетью по умолчанию, дорсальным вниманием и лобно-теменной сетью управления человеческого мозга. J Cogn Neurosci 2013; 25: 74–86. пмид:221
    53. 53. Винсент Дж.Л., Кан И., Снайдер А.З., Райхл М.Е., Бакнер Р.Л. Доказательства лобно-теменной системы контроля, выявленные внутренней функциональной связью.Дж. Нейрофизиол 2008; 100: 3328–3342. пмид:18799601
    54. 54. Дозенбах Н.Ю., Фэйр Д.А., Миезин Ф.М., Коэн А.Л., Венгер К.К. и др. Отдельные мозговые сети для адаптивного и стабильного управления задачами у людей. Proc Natl Acad Sci U S A 2007;104: 11073–11078. пмид:17576922
    55. 55. Дозенбах Н.Ю., Фэйр Д.А., Коэн А.Л., Шлаггар Б.Л., Петерсен С.Е. Двухсетевая архитектура с управлением сверху вниз. Trends Cogn Sci 2008; 12: 99–105. пмид:18262825
    56. 56. Досенбах Н.У., Вишер К.М., Палмер Э.Д., Миезин Ф.М., Венгер К.К. и соавт.Базовая система для реализации поставленных задач. Нейрон 2006; 50: 799–812. пмид:16731517
    57. 57. Янтис С. Нейронная основа избирательного внимания: корковые источники и цели модуляции внимания. Curr Dir Psychol Sci 2008; 17: 86–90. пмид:19444327
    58. 58. Ранганат С., Райнер Г. Нейронные механизмы обнаружения и запоминания новых событий. Nat Rev Neurosci 2003; 4: 193–202. пмид:12612632
    59. 59. Яннетти Г.Д., Муро А. От нейроматрицы к матрице боли (и обратно).Exp Brain Res 2010; 205: 1–12. пмид:20607220
    60. 60. Легрен В., Яннетти Г.Д., Плаки Л., Муро А. Перезагрузка матрицы боли: система обнаружения значимости для тела. Prog Neurobiol 2011; 93: 111–124. пмид:21040755
    61. 61. Муро А., Дюкова А., Ли М.С., Уайз Р.Г., Яннетти Г.Д. Мультисенсорное исследование функционального значения «болевой матрицы». Нейроизображение 2011; 54: 2237–2249. пмид:20932917
    62. 62. Буше О., Руло И., Лассонд М., Лепор Ф., Бутилье А. и др.Обработка социальной информации после резекции островковой коры. Нейропсихология 2015; 71: 1–10. пмид:25770480
    63. 63. Клакен Т., Швекендик Дж., Коппе Г., Мерц С.Дж., Кагерер С. и соавт. Нейронные корреляты реакций, обусловленных отвращением и страхом. Неврология 2012; 201: 209–218. пмид:22108614
    64. 64. Baeuchl C, Meyer P, Hoppstädter M, Diener C, Flor H. Контекстное обусловливание страха у людей с использованием контекстов, идентичных признакам. Neurobiol Learn Mem 2015; 121: 1–11.пмид:25792231
    65. 65. Крейг АД. Как ты себя чувствуешь? Интероцепция: ощущение физиологического состояния тела. Nat Rev Neurosci 2002; 3: 655–666. пмид:12154366
    66. 66. Крейг АД. Интероцепция: ощущение физиологического состояния тела. Curr Opin Neurobiol 2003;13: 500–505. пмид:12965300
    67. 67. Бужаки Г., Анастассиу К.А., Кох К. Происхождение внеклеточных полей и токов — ЭЭГ, ЭКоГ, LFP и спайки. Nat Rev Neurosci 2012; 13: 407–420.пмид:22595786
    68. 68. Робинсон С.Дж., Бертон Х. Соматотопографическая организация во второй соматосенсорной области M. fascicularis. J Comp Neurol 1980: 192: 43–67. пмид:7410613
    69. 69. Газанфар А.А., Шредер К.Э. Является ли неокортекс по существу мультисенсорным? Trends Cogn Sci 2006; 10: 278–285. пмид:16713325
    70. 70. Кайзер К. Мультисенсорная природа унисенсорной коры: продолжение загадки. Нейрон 2010; 67: 178–180. пмид: 20670827
    71. 71.Лян М., Муро А., Ху Л., Яннетти Г.Д. Первичная сенсорная кора содержит различимые пространственные паттерны активности для каждого чувства. Nat Commun 2013;4: 1979. pmid:23752667
    72. 72. Куинн Б.Т., Карлсон С., Дойл В., Кэш С.С., Девинский О. и др. Внутричерепные корковые реакции при зрительно-тактильной интеграции у человека. J Neurosci 2014; 34: 171–181. пмид:24381279
    73. 73. Крал А., Шредер Дж. Х., Клинке Р., Энгель А. К. Отсутствие кросс-модальной реорганизации в первичной слуховой коре у врожденно глухих кошек.Exp Brain Res 2003; 153: 605–613. пмид:12961053
    74. 74. Бромм Б., Триде Р.Д. Разряды нервных волокон, церебральные потенциалы и ощущения, вызванные стимуляцией лазером CO2. Hum Neurobiol 1984; 3: 33–40. пмид:6330009
    75. 75. Шлерет Т., Магерл В., Триде Р. Пространственные пороги различения боли и прикосновения на волосистой коже человека. Боль 2001; 92: 187–194. пмид:11323139
    76. 76. Муро А., Яннетти Г.Д. Усреднение откликов ЭЭГ, связанных с событиями, и не только.Magn Reson Imaging 2008; 26: 1041–1054. пмид:18479877
    77. 77. Макейг С., Юнг Т.П., Белл А.Дж., Гахремани Д., Сейновски Т.Дж. Слепое разделение ответов мозга, связанных со слуховыми событиями, на независимые компоненты. Proc Natl Acad Sci U S A 1997; 94: 10979–10984. пмид:9380745
    78. 78. Твиск JWR. Прикладной многоуровневый анализ. Практическое руководство. Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета; 2005.
    79. 79. Делорм А., Макейг С. EEGLAB: набор инструментов с открытым исходным кодом для анализа динамики ЭЭГ в одном испытании, включая анализ независимых компонентов.J Neurosci Methods 2004;134: 9–21. пмид:15102499
    80. 80. Белл А.Дж., Сейновски Т.Дж. Подход максимизации информации к слепому разделению и слепой деконволюции. Нейронные вычисления 1995; 7: 1129–1159. пмид:7584893
    81. 81. Бекманн С.Ф., Смит С.М. Вероятностный анализ независимых компонентов для функциональной магнитно-резонансной томографии. IEEE Trans Med Imaging 2004; 23: 137–152. пмид:14964560

    Функция мозга и клиническая характеристика в бостонском исследовании нейровизуализации депрессии и тревоги у подростков

    https://doi.org/10.1016/j.nicl.2020.102240Get rights and content

    Highlights

    Проект человеческого коннектома, изучающий тревогу и депрессию подростков.

    N  = 225 запланированных, клинических и контрольных подростков в возрасте 14–17 лет.

    Описание клинической и функциональной визуализации первых 140 участников.

    Данные общедоступны через архив данных Национального института здравоохранения.

    Abstract

    Мы представляем исследование, проведенное в рамках проекта Human Connectome, посвященное подростковой тревоге и депрессии. Это исследование является одним из первых исследований в рамках инициативы «Коннектомы, связанные с болезнями человека», и в нем собираются данные структурной, функциональной и диффузионно-взвешенной визуализации мозга у 225 подростков (в возрасте 14–17 лет), 150 из которых, как ожидается, текущий диагноз тревожного и/или депрессивного расстройства. Также собираются всесторонние клинические и нейропсихологические оценки и лонгитюдные клинические данные.В этой статье представлен обзор протоколов функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) и предварительных результатов ( N  = 140), а также клиническая и нейропсихологическая характеристика подростков. Сбор данных продолжается еще по 85 подросткам, у большинства из которых, как ожидается, будет диагностировано тревожное и/или депрессивное расстройство. Данные о первых 140 подростках планируется опубликовать через Архив данных Национального института здравоохранения (NDA) в соответствии со сроками публикации этой рукописи.Все остальные данные будут публиковаться через NDA через регулярные промежутки времени. Эта статья предназначена для введения в этот проект, а также в качестве ссылки для тех, кто ищет клинические, нейрокогнитивные и рабочие данные фМРТ из этого общедоступного ресурса.

    Рекомендуемые статьиСсылки на статьи (0)

    © 2020 Опубликовано Elsevier Inc. GTR, GTS, GTC расшифровка Что значит gti на машине

    Концепция Gran Turismo впервые появилась задолго до изобретения автомобиля.В Англии в 17-18 веках члены зажиточных семей практиковали длительные путешествия по разным городам и странам Европы. Это путешествие сыграло важную роль в образовательном процессе молодежи и получило название Гранд Тур. Целью путешествия был Рим. Из-за довольно низких скоростей передвижения такие путешествия длились несколько лет, и, соответственно, роскошь и комфорт сопровождали отпрысков богатых и влиятельных семей на протяжении всего пути. Когда в XX веке на смену повозкам, запряженным четверкой, пришли быстрые автомобили, дорогие автомобили, термин GT (Gran Turismo) не только нашел, но и занял достойное место в автомобилестроении.Сегодня Gran Turismo вместе с аббревиатурой GT знакома каждому. В переводе с итальянского Gran Turismo означает «долгое путешествие». Однако в наши дни GT — это класс автомобилей, а не просто словосочетание на итальянском языке.
    Автомобили с аббревиатурой GT в названии — самые мощные, быстрые и комфортные серийные автомобили. Традиционно индекс GT получают двух- или четырехместные спортивные купе с переднемоторной или среднемоторной компоновкой, а также с задним приводом. Эти автомобили созданы для хороших дорог и дальних-дальних путешествий, к тому же автомобиль класса Gran Turismo уверенно чувствует себя на скоростной трассе.Такие производители автомобилей, как Alfa Romeo, Ferrari и Lancia, традиционно считаются родоначальниками современного класса GT. Автомобили с шильдиком одной из этих компаний чаще других были продуктом класса Gran Turismo. Ярким тому подтверждением является Lancia Aurelia B20 GT 1951 года выпуска. Именно этот автомобиль одним из первых был отнесен к популярному классу GT. В 50-х годах прошлого века впервые появились соревнования в классе Gran Turismo. После долгого перерыва гонки GT возобновились в конце девяностых.Тогда в них приняли участие такие легендарные модели, как Ferrari F40 и McLaren F1.

    Традиционно на современном автомобильном рынке существует несколько основных типов автомобилей класса GT. При этом большинство из них знакомы многим обывателям, ведь эти индексы часто можно встретить в названиях современных автомобилей.

    Индекс GTI (от итальянского «Gran Turismo Iniezione») — означает, что автомобиль оборудован впрыском, впервые такой индекс появился на Maserati 3500 GTI 1961 года выпуска.Однако первым серийным автомобилем типа GTI стал Volkswagen Golf GTI 1975 года. GTE или GT/E — немецкий эквивалент индекса GTI. Автомобиль этого типа впервые был воплощен в кузове немецкого Opel Manta GT/E. Индекс GTO, который в оригинале звучит как Gran Turismo Omologato, означает: «автомобиль, допущенный к гонкам», т.е. автомобиль с техническими характеристиками подходит для участия в гонках GT. Автомобиль типа GTO широко используется производителями автомобилей, такими как Ferrari и Mitsubishi.В свою очередь, легковой автомобиль класса GT будет иметь в своем названии индекс GTA (от итальянского Gran Turismo Alleggerita). А GTAm — это аббревиатура модифицированного облегченного автомобиля GT. Аббревиатура GTV (Gran Turismo Veloce) используется для обозначения модернизированных автомобилей GT. Ярким примером такого автомобиля является Alfa Romeo GTV6 — модель, выпускавшаяся с 1980 по 1986 год, с рабочим объемом двигателя 2,5 литра и максимальной скоростью 205 км/ч.

    Практически любая современная именитая автомобильная компания имеет в своем модельном ряду автомобили класса GT или родственные им типа GTI, GTA, GTV и другие.Например, в класс GT Aston Martin входят модели с шильдиками: DB4, DB5, DB6, V8, DB7, DB9 и Aston Martin V12 Vanquish. Также в сегменте GT на авторынке широко представлены автомобили с немецкими корнями, в частности: BMW 6 Series, BMW 8 Series, Mercedes SL, Mercedes SLR Mclaren, а также Porsche 928. Практически весь модельный ряд люксовых спортивных Maserati – это автомобили класса Gran Turismo: Maserati GranTurismo, Maserati Mistral, Maserati Ghibli. Bentley Continental GT, Cadillac V-серии, Ferrari Daytona, Ferrari 599 GTB, Ferrari 612 Scaglietti, Jaguar XJS, Jaguar XK, Lexus SC и Mitsubishi GTO дополняют семейство Gran Turismo.

    Сегодня Gran Turismo — это не только ворота в мир высоких скоростей и спортивных трасс, но и в мир роскоши, комфорта и всеобщего уважения.

    Концепция Gran Turismo впервые появилась задолго до изобретения автомобиля. В Англии в 17-18 веках члены зажиточных семей практиковали длительные путешествия по разным городам и странам Европы. Это путешествие сыграло важную роль в образовательном процессе молодежи и получило название Гранд Тур.Целью путешествия был Рим. Из-за довольно низких скоростей передвижения такие путешествия длились несколько лет, и, соответственно, роскошь и комфорт сопровождали отпрысков богатых и влиятельных семей на протяжении всего пути. Когда в XX веке на смену повозкам, запряженным четверкой, пришли быстрые автомобили, дорогие автомобили, термин GT (Gran Turismo) не только нашел, но и занял достойное место в автомобилестроении. Сегодня Gran Turismo вместе с аббревиатурой GT знакома каждому.В переводе с итальянского Gran Turismo означает «долгое путешествие». Однако в наши дни GT — это класс автомобилей, а не просто словосочетание на итальянском языке.

    Автомобили с аббревиатурой GT в названии — самые мощные, быстрые и комфортные серийные автомобили. Традиционно индекс GT получают двух- или четырехместные спортивные купе с переднемоторной или среднемоторной компоновкой, а также с задним приводом. Эти автомобили созданы для хороших дорог и дальних-дальних путешествий, к тому же автомобиль класса Gran Turismo уверенно чувствует себя на скоростной трассе.Такие производители автомобилей, как Alfa Romeo, Ferrari и Lancia, традиционно считаются родоначальниками современного класса GT. Автомобили с шильдиком одной из этих компаний чаще других были продуктом класса Gran Turismo. Ярким тому подтверждением является Lancia Aurelia B20 GT 1951 года выпуска. Именно этот автомобиль одним из первых был отнесен к популярному классу GT. В 50-х годах прошлого века впервые появились соревнования в классе Gran Turismo. После долгого перерыва гонки GT возобновились в конце девяностых.Тогда в них приняли участие такие легендарные модели, как Ferrari F40 и McLaren F1.

    В наши дни соревнования автомобилей класса GT по праву считаются не только одним из самых зрелищных, но и самых дорогих видов автоспорта. Для сравнения, чемпионат FIA GT в основном проводится на тех же кольцевых трассах, что и гонки Формулы-1. Причем автомобили GT можно встретить как в гонках на длинные дистанции, так и в гоночных гонках на «силу автомобиля». Дорожные кольцевые гонки «24 часа Ле-Мана», автопробеги «Mille Miglia» и «Carrera Panamericana», автогонки «Targa Florio» — вот далеко не полный перечень событий в мире автомобилестроения, где можно встретить автомобили разных производителей класса GT.Разница между автомобильными гонками GT и автомобильными гонками Формулы-1 заключается в разнице в размере экипажа. Если в машине Формулы-1 всего один пилот, то в гонках автомобилей GT экипаж состоит из двух-четырех человек. Конкретное количество пилотов определяется продолжительностью и сложностью гонки. Ведь иногда гонки класса GT длятся до 24 часов, и именно в таких гонках гонщики периодически сменяют друг друга. В кольцевых гонках автомобили Gran Turismo (GT) обычно делятся на две категории: GT1 (GT) и GT2 (N-GT).

    Категория GT1 — это класс «чистокровных» суперкаров, а также автомобилей, созданных специально для такого рода гонок, таких как McLaren F1. Мощность такого автомобиля в некоторых случаях достигает 600 – 650 л.с. В эту категорию входят такие известные автомобили, как Maserati MC12, Ferrari 575, Saleen S7 (кстати, этот автомобиль был сделан специально для кольцевых гонок, в связи с чем было выпущено всего 25 штук), Dodge Viper GTS-R, Lamborghini Murcielago. и другие. … Автомобили категории GT2 (N-GT) такими характеристиками похвастаться не могут, по своей сути они ближе к своим дорожным версиям, чем автомобили категории GT1 (GT).В эту категорию входят: Porsche 911 и Ferrari 360 Modena.

    Соревнования со спортивными прототипами LMP (Le Mans Prototypes) довольно часты для автомобилей GT. Автомобили, участвующие в таких гонках, представляют собой одно- или двухместные автомобили с закрытыми колесами и с закрытой или открытой кабиной. Кроме того, существует множество различных ограничений и требований к форме кузова, двигателю, аэродинамическим элементам, колесам — словом, практически ко всем частям таких автомобилей. Спортивные прототипы, в свою очередь, делятся на два подкласса: Р1 и Р2.Основное различие между этими подклассами заключается в разнице в массе автомобиля и объеме двигателя. Например, Audi R10 и BMW GC1 — яркие примеры спортивных прототипов с традиционно немецкими корнями.

    Традиционно на современном автомобильном рынке существует несколько основных типов автомобилей класса GT. При этом большинство из них знакомы многим обывателям, ведь эти индексы часто можно встретить в названиях современных автомобилей.

    Индекс GTI (от итальянского «Gran Turismo Iniezione») — означает, что автомобиль оборудован впрыском, впервые такой индекс появился на Maserati 3500 GTI 1961 года выпуска.Однако первым серийным автомобилем типа GTI стал Volkswagen Golf GTI 1975 года. GTE или GT/E — немецкий эквивалент индекса GTI. Автомобиль этого типа впервые был воплощен в кузове немецкого Opel Manta GT/E. Индекс GTO, который в оригинале звучит как Gran Turismo Omologato, означает: «автомобиль, допущенный к гонкам», т.е. автомобиль с техническими характеристиками подходит для участия в гонках GT. Автомобиль типа GTO широко используется производителями автомобилей, такими как Ferrari и Mitsubishi.В свою очередь, легковой автомобиль класса GT будет иметь в своем названии индекс GTA (от итальянского Gran Turismo Alleggerita). А GTAm — это аббревиатура модифицированного облегченного автомобиля GT. Аббревиатура GTV (Gran Turismo Veloce) используется для обозначения модернизированных автомобилей GT. Ярким примером такого автомобиля является Alfa Romeo GTV6 — модель, выпускавшаяся с 1980 по 1986 год, с рабочим объемом двигателя 2,5 литра и максимальной скоростью 205 км/ч.

    Практически любая современная именитая автомобильная компания имеет в своем модельном ряду автомобили класса GT или родственные им типа GTI, GTA, GTV и другие.Например, в класс GT Aston Martin входят модели с шильдиками: DB4, DB5, DB6, V8, DB7, DB9 и Aston Martin V12 Vanquish. Также в сегменте GT на авторынке широко представлены автомобили с немецкими корнями, в частности: BMW 6 Series, BMW 8 Series, Mercedes SL, Mercedes SLR Mclaren, а также Porsche 928. Практически весь модельный ряд люксовых спортивных Maserati – это автомобили класса Gran Turismo: Maserati GranTurismo, Maserati Mistral, Maserati Ghibli. Bentley Continental GT, Cadillac V-серии, Ferrari Daytona, Ferrari 599 GTB, Ferrari 612 Scaglietti, Jaguar XJS, Jaguar XK, Lexus SC и Mitsubishi GTO дополняют семейство Gran Turismo.

    Сегодня Gran Turismo — это не только ворота в мир высоких скоростей и спортивных трасс, но и в мир роскоши, комфорта и всеобщего уважения.

    Дата публикации: 15.10.2012

    В названиях некоторых автомобилей иностранного производства можно увидеть аббревиатуру GT. Многие не знают, что это значит. А кто-то услышит это впервые. В этой статье мы поговорим об этом классе автомобилей.

    «Большое приключение»

    GT — это аббревиатура, происходящая от итальянской фразы «Grand Turismo».В 17, 18 и 19 веках сначала в Италии, а затем и в других странах так называли дальние путешествия по Европе. За неимением других способов сухопутного и удобного транспорта люди совершали эти поездки в каретах, которые были специально оборудованы всем необходимым в дальних поездках.

    С развитием автомобилестроения появился особый класс автомобилей, который также называют Гранд Туризмо. Так стали называть автомобили с повышенными скоростными качествами.Тем более, что такие автомобили предназначены для дорог общего пользования. В автогонках тоже есть класс GT, но он означает немного другое.

    Автомобильный класс

    Автомобили класса GT обычно имеют 2, реже 4 двери. При этом тип кузова таких автомобилей обычно купе, т.е. закрытый кузов с конструктивно обособленным багажным отделением без двери багажного отделения в задней стенке.

    Автомобили класса

    GT имеют повышенные скоростные характеристики. Однако главное для класса GT не скорость, а удобство.Автомобили, как и кареты, также могут путешествовать по Европе. Такие автомобили, хотя и могут составить конкуренцию большинству спортивных автомобилей, но не будут. GT не для гонок, а для комфортной и приятной езды по Европе.

    В последнее время появилась негативная черта присвоения класса GT всем быстрым спортивным автомобилям. Эти автомобили имеют более жесткую подвеску и предназначены для быстрой езды, а не для комфорта. Это противоречит истинному идеалу автомобилей GT. Производители спортивных автомобилей делают это так же, как и их гоночные собратья. В гонках GT класс означает не комфорт, а особенно высокую скорость автомобиля.На этих автомобилях нельзя ездить по дорогам общего пользования (гоночные автомобили GT не продаются).

    Определение Международной автомобильной федерации

    «Открытое или закрытое транспортное средство с одной или несколькими дверями с каждой стороны и не менее чем двумя сиденьями, по одному с каждой стороны от продольной геометрической оси транспортного средства. Автомобиль должен быть приспособлен как для комфортной езды по дорогам общего пользования, так и для лихих заездов на гоночных трассах. «Это официальное определение автомобилей GT.

    Согласно FIA-2012, автомобили класса GT делятся на категории GT1/GT2/GT3+GT4.Машины GT1 самые мощные и технически совершенные.

    GT1:
    — Минимальный вес машин 1100 кг. Мощность двигателя — 625 — 730 л.с.
    GT2:
    — Минимальный вес машин 1150 кг. Мощность двигателя — 500 — 625 л.с.
    GT3:
    — Минимальный вес машин 1150 кг. Удельная масса 2,2 кг/л.с.
    GT4:
    — Минимальный вес машин 750 кг. Удельная масса 3,0 кг/л.с.

    Эту и другую полезную техническую информацию можно найти на сайте FIA: www.fia.com
    Интересно: эта организация не сильно меняет категории. Они только меняют количество лошадиных сил для каждой отдельной категории.

    Классификация

    Класс GT делится на подклассы. С подклассами более подробно можно ознакомиться все на том же сайте. Единственный минус — сайт не поддерживает русский язык.

    GTR (Гонщик Гран Туризмо). Гоночная версия классического GT. Как правило, имеет гибкую систему настройки подвески.
    GTO (Омологат для Gran Turismo). Автомобиль официально одобрен для участия в гонках. Эти автомобили имеют каркас безопасности, антипробуксовочную систему и многое другое.
    GTS (Гран Туризмо Паук). Как правило, версии с убирающейся крышей (родстер, кабриолет). По скорости и управляемости уступает автомобилю, так как кузов тяжелее и массивнее для сохранения целостности конструкции.
    GTB (Гран Туризмо Берлинетта). Купе с длинным капотом и мягкой покатой крышей.
    GTV (Gran Turismo Veloce). Особенно быстрые машины.Двигатель этих имеет повышенный крутящий момент.
    GTT (Гран Туризмо Турбо). Версия с турбонаддувом.
    GTI или GTi (Gran Turismo Iniezione). Оснащен впрыском топлива.
    GTE или GT/E (нем. Einspritzung). То же, что и предыдущий — непосредственный впрыск топлива.
    GTA (Gran Turismo Alleggerita). Облегченная версия. Часто эти автомобили имеют кузов из углеродного волокна.
    ГТАм (модифицированный облегченный автомобиль). Это модифицированная версия автомобиля. То же, что тюнинг.
    GTC (Gran Turismo Compressore/Компакт/Кабриолет/Купе).Обычный GT, тип кузова скорректирован.
    GTD (Gran Turismo Diesel). Дизельная версия.
    HGT (высокий гран туризмо). Почти суперкары. Эти автомобили обладают повышенной роскошью и скоростью.

    В целом автомобили GT – это комфортные и комфортабельные автомобили. Большинство спортивных автомобилей включают автомобили GT. Ведь производители понимают, что наряду со скоростью и качеством люди ценят еще и комфорт.

    Спасибо за внимание!

    Последние советы по авто и мото:

    Баланс между ценой и остаточным ресурсом, или как выбрать новые запчасти
    Как правильно установить навигатор в машину

    Что такое и как расшифровывается GTI? и получил лучший ответ

    Ответ от Владимира Кузюкина [гуру]
    GTI или GTi (Gran Turismo Iniezione) — Gran Turismo, оснащённая впрыском
    См. Gran_Turismo_ (авто) (убрать пробел после вики / — ссылка разрывается)
    Gran Turismo («GT») — дословно переводится как «большое путешествие».Так (Gran Tour) раньше назывались поездки по Европе в больших вагонах, оборудованных всем необходимым. Автомобиль класса GT — это скоростное транспортное средство, обычно с 2- или 4-местным купе, предназначенное для дорог общего пользования. Аббревиатура GT также означает гоночный класс в автомобильных соревнованиях. Существует также неверное толкование термина, согласно которому все спортивные автомобили относят к категории GT. «GT» — «Пожиратель космосов»
    Индексы GT:
    — GTR (Gran Turismo Racer).
    — GTO (Gran Turismo Omologato) — «Автомобиль, допущенный к гонкам», т. е. автомобиль, подходящий по техническим характеристикам для участия в гонках класса GT;
    — GTS (Gran Turismo Spider).
    — GTB (Gran Turismo Berlinetta) — купе с длинным капотом и плавно покатой крышей;
    — GTV (Gran Turismo Veloce) — Обозначение форсированных автомобилей класса GT;
    — GTT (Гран Туризмо Турбо).
    — GTI или GTi (Gran Turismo Iniezione) — автомобиль оснащен впрыском;
    — GTE или GT/E (Einspritzung — по-немецки — впрыск топлива) — немецкий эквивалент индекса GTI;
    — GTA (Gran Turismo Alleggerita) — Легкий автомобиль класса GT;
    — ГТАм (модифицированный облегченный автомобиль) — аббревиатура модифицированного облегченного автомобиля класса GT;
    — GTC (Gran Turismo Compressore/Компакт/Кабриолет/Купе).
    — GTD (Gran Turismo Diesel).
    — HGT (высокий гран туризмо).

    Ответ от Анар Ибрагимов [новичек]
    Гран Туризмо, с впрыском… И вроде другие машины без впрыска?

    Ответ от 2 ответа [гуру]

    Эй! Вот подборка тем с ответами на ваш вопрос: Что такое GTI и что это означает?

    Компания 3 раза проверяла ГТИ, нашла много нарушений, незаконных увольнений и т.д.Что грозит начальнику и кадровику?
    Статья 362 ТК РФ предусматривает, что руководители и иные должностные лица организаций, виновные в

    Golf GTI выпускается с 1976 года. Но его история началась за пару лет до выпуска. Группа сотрудников концерна — энтузиастов, стремящихся улучшить динамику автомобилей Volkswagen, тайно начала работу в 1974 году над специальным проектом «Спортивный гольф». Ответственными за этот проект были Антон Конрад (в то время начальник отдела по связям с прессой) и инженер Альфонс Левенберг.

    Alphonse Loewenberg установил двухкамерный карбюратор Weber на двигатель Golf 1,6 л, установил спортивную выхлопную систему и уменьшил дорожный просвет. Конечно, в таких условиях комфорт для водителя и пассажира в машине упал практически до нуля. Прогрохотав на этом автомобиле на автодроме Фольксваген в Эра-Лессин, Левенберг попросил сесть за руль руководителя исследовательского отдела Эрнста Фиалу. «Фиала рычала почти так же громко, как спортивный выхлоп моего детища, — вспоминает Левенберг.И сегодня, более 30 лет спустя, эти воспоминания вызывают у Эрнста смех. «Это не хорошо! » — такой вердикт вынес автомобилю Фиала. Казалось, что проект обречен на провал. «Нам нужно было изменить нашу стратегию», — сказал Конрад в 2011 году.

    Для справки: Что означает GTI?

    GTI — Grand Turismo Injection, GTI — изначально экспериментальная модификация Golf. Это означало «GranTurismo, впрыск». Тогда, в далекие 70-е, двигатели в основном были карбюраторными.Инжектор был революционным решением, безусловно, гордостью его создателей и достойным украшением буквой и кузова спортивного автомобиля Volkswagen GTI, который и по сей день не оставляет равнодушными истинных ценителей.

    Для этого в 1974 году он пригласил руководителя конструкторского бюро и руководителя проекта «Гольф» Германа Габлителя, начальника отдела испытаний легковых автомобилей Герберта Шустера, начальника отдела дизайна интерьеров Юргена Адлера, Хорста-Дитера Швитлински. из отдела маркетинга и Альфонса Лёвенберга.Конрад отдавал себе отчет в том, что «пришло время вынести разговор о проекте за стены предприятия». И самым подходящим местом для этого была его квартира…

    «Ну конечно! — скажет кто-то. «История продолжилась, как обычно, пивом и немецкими сосисками!» — Вообще-то моя жена испекла торт, — сказал Конрад.

    Проект Sporty Golf стал обретать более четкие очертания. Зрители впервые сформулировали четкую цель: это должен быть спортивный, комфортный автомобиль, пригодный для повседневного использования, а не пугающий диким ревом гоночный болид.Сначала предполагалось выпустить пробную партию в 5000 экземпляров.

    GTI базируется на двухдверной базовой модели Golf, шасси которой адаптировано к увеличенной массе двигателя. Герберт Шустер вспоминает: «Передняя подвеска получила стабилизатор поперечной устойчивости, спортивные увеличенные тормозные суппорты и вентилируемые тормозные диски. Мы укоротили пружины на 20 миллиметров и соответственно занизили Golf, чтобы придать будущему GTI устойчивость, особенно в критическом диапазоне, и сделать его более комфортным на высоких скоростях.Спортивные сиденья для GTI предоставила известная компания Recaro, а спортивный руль достался от недавно вышедшего «родственника» — Scirocco TS.

    .

    Внешний вид

    ГТИ ГТИ рознь

    Выпускались различные модификации: Cabrio, Edidtion 30 (в честь 30-летия GTI) Edition 35 (в честь 35-летия). Но это уже тема для отдельной статьи.

    GTI — это не только драйв

    Теперь GTI это не просто 3 буквы, и не просто машина.И это целый культ, объединяющий людей по всему миру. Как правило, автовладельцы держатся в стороне от обычных владельцев GTI, создавая отдельные клубы GTI.

    Вообще говорят (и владельцы GTI это подтверждают), что владельцы GTI очень эгоистичные люди и очень ревниво относятся к своей машине, особенно не любят кого-то прокатить на своей машине, хотя их можно понять — есть желающих более чем достаточно. Более того, есть даже такое понятие, как….

    Агентство Crispin Porter + Bogusky специально для рекламной кампании создало талисман VW Fast, «монстра в черном», нечто среднее между покемоном, человеком-в-черном и инопланетным демоном.

    Фантастическое существо демонстрирует формы Fast-format в заставке промо-сайта, выступает талисманом лихих водителей (видео), а также радует детей (игрушки)

    Посмотрите видео, в котором показано, как VW Fast пробуждает в водителе самые эгоистичные черты владельца GTI

    ГТИ не становятся, ими рождаются.

    GTI, как никакой другой автомобиль, побуждает автовладельцев тюнинговать эти и без того выдающиеся автомобили. Помимо обвеса, некоторые владельцы меняют выхлопную систему, ходовую часть, «чипируют» двигатели почти до 300 л.с.

    Некоторые владельцы обычных Гольфов тратят много денег, чтобы их машина тоже была похожа на этот городской автомобиль. Но, как правило, кроме интерьера и экстерьера, что-то существенно изменить сложно.

    Sweet — мой любимый Volkswagen Golf GTI реклама

    Лично я очень люблю эту машину… Буду рад прочитать и ваши отзывы об этом хот-хэтче!

    Если Вам понравился наш сайт или эта конкретная страница, то нажмите на одну из кнопок социальных сетей ниже.Так вы поделитесь информацией об этой странице со своими друзьями и у вас появится больше общих интересов и тем для увлекательного общения!

    Что означает CDG,CDAG,CAG,VAJ,VAJH,VTT,VAZ,VAA и т.д. в случае реле

    Что означает CDG,CDAG,CAG,VAJ,VAJH,VTT,VAZ,VAA и т.д. в случае реле и может ли кто-нибудь ответить ..

    Ответ / Раджан Сингх Танвар

    Основан на
    очень просто
    концепт:-
    У него три
    буквы и они
    кодируются как
    следующим образом: —

    Первое письмо —
    Операция
    Количество
    А — Фазовый угол
    сравнение
    B — Сбалансированный ток
    C — Ток (Ампер)
    D — Дифференциал
    Е — Направление
    F — частота
    K — скорость нарастания
    текущий
    М — ручной
    O — Давление масла
    P — полифазный VA
    Р — реактивный ВА
    S — частота скольжения
    Т — температура
    В — Потенциал
    Вт — Вт
    X — реактивное сопротивление
    Y — Допуск
    (Проводимость)
    Z — импеданс

    Вторая буква —
    Измерение
    А — привлек
    арматура
    B — Бухгольц
    C — Индукция
    D — индукционный диск
    G — Гальванометр
    I — Передатчик
    J — смешанные типы
    М — Магнит
    (поляризованный)
    Р — Заглушка
    R — Выпрямитель
    S — Синхронизированный
    Мотор
    Т — Транзистор
    W — Вес (гравитация)

    Третья буква —
    Заявка
    А — Вспомогательный
    Б — Тестирование
    C — Перевозчик или
    Подсчет
    D — Направление
    E — Земля/Земля
    F — вилка или сигнализация
    Индикатор
    G — Общий или
    Генератор
    Н — гармоника
    Запрещено
    J — Отключение
    JE — отключение
    (электрический
    сброс)
    JM — отключение
    (Руководство
    сброс)
    JS — спотыкание (самостоятельно)
    JC — отключение
    (Кондуктор)
    K — Проверить сигнал тревоги
    L — локальное ограничение
    М — Тот же Фи или
    мотор
    Н — отрицательный
    Последовательность
    O — вне шага
    P — Потенциал
    Ошибка
    R — повторное закрытие
    S — Синхронизация
    T — Таймер или
    Трансформатор
    U — определенное время
    В — напряжение
    Стойкий
    W — провод пилота
    WA — Промежуточный
    WS — Промежуточное отключение
    Х — Надзорный
    Y — Flash Back
    (черный
    Огонь)
    Z — Специальный
    Заявка
    Z0 — Нулевая последовательность

    Примеры:
    CDG — Текущий
    (операция
    ), Диск
    (Измерение),
    Общего назначения(
    Заявка)
    CAG — Текущий
    (операция
    ), привлекло
    арматура(
    Измерение),
    Генерал
    Назначение(применение)
    VAJ — Потенциал
    (операция
    ), привлекло
    арматура(
    Измерение),
    Споткнуться(
    Заявка)
    ВТТ — Потенциал
    (операция
    ), Передатчик(
    Измерение),
    Трансформатор
    (Приложение)
    ВАЗ — Потенциал (
    операция),
    Привлечено
    арматура
    (Измерение),
    Специальное приложение
    ВАА — Потенциал (
    операция),
    Привлечено
    арматура
    (Измерение),
    Вспомогательный
    (Приложение)

    Спасибо Надеюсь
    поможет вам.
    Раджан Сингх Танвар
    ООО «Дж.К.Цемент»

    %PDF-1.3 % 3379 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 3379 133 0000000016 00000 н 0000003016 00000 н 0000003211 00000 н 0000007483 00000 н 0000007698 00000 н 0000007784 00000 н 0000007884 00000 н 0000008035 00000 н 0000008223 00000 н 0000008286 00000 н 0000008385 00000 н 0000008478 00000 н 0000008541 00000 н 0000008647 00000 н 0000008710 00000 н 0000008818 00000 н 0000008881 00000 н 0000009004 00000 н 0000009067 00000 н 0000009178 00000 н 0000009241 00000 н 0000009350 00000 н 0000009413 00000 н 0000009476 00000 н 0000009596 00000 н 0000009659 00000 н 0000009825 00000 н 0000009992 00000 н 0000010055 00000 н 0000010239 00000 н 0000010404 00000 н 0000010545 00000 н 0000010608 00000 н 0000010761 00000 н 0000010824 00000 н 0000011001 00000 н 0000011064 00000 н 0000011202 00000 н 0000011265 00000 н 0000011406 00000 н 0000011469 00000 н 0000011601 00000 н 0000011664 00000 н 0000011811 00000 н 0000011874 00000 н 0000011937 00000 н 0000012000 00000 н 0000012184 00000 н 0000012311 00000 н 0000012453 00000 н 0000012516 00000 н 0000012697 00000 н 0000012760 00000 н 0000012892 00000 н 0000012955 00000 н 0000013089 00000 н 0000013152 00000 н 0000013281 00000 н 0000013344 00000 н 0000013502 00000 н 0000013565 00000 н 0000013694 00000 н 0000013757 00000 н 0000013820 00000 н 0000013883 00000 н 0000014037 00000 н 0000014149 00000 н 0000014212 00000 н 0000014377 00000 н 0000014440 00000 н 0000014571 00000 н 0000014634 00000 н 0000014762 00000 н 0000014825 00000 н 0000015012 00000 н 0000015075 00000 н 0000015261 00000 н 0000015324 00000 н 0000015487 00000 н 0000015550 00000 н 0000015701 00000 н 0000015764 00000 н 0000015914 00000 н 0000015977 00000 н 0000016111 00000 н 0000016174 00000 н 0000016327 00000 н 0000016390 00000 н 0000016536 00000 н 0000016599 00000 н 0000016763 00000 н 0000016826 00000 н 0000017018 00000 н 0000017081 00000 н 0000017144 00000 н 0000017207 00000 н 0000017337 00000 н 0000017452 00000 н 0000017515 00000 н 0000017655 00000 н 0000017718 00000 н 0000017869 00000 н 0000017932 00000 н 0000018085 00000 н 0000018148 00000 н 0000018265 00000 н 0000018328 00000 н 0000018477 00000 н 0000018540 00000 н 0000018726 00000 н 0000018789 00000 н 0000018928 00000 н 0000018991 00000 н 0000019131 00000 н 0000019194 00000 н 0000019327 00000 н 0000019390 00000 н 0000019525 00000 н 0000019588 00000 н 0000019651 00000 н 0000019758 00000 н 0000019819 00000 н 0000019880 00000 н 0000019941 00000 н 0000019983 00000 н 0000020005 00000 н 0000020130 00000 н 0000020152 00000 н 0000020245 00000 н 0000020271 00000 н 0000632708 00000 н 0000003277 00000 н 0000007459 00000 н трейлер ] >> startxref 0 %%EOF 3380 0 объект > эндообъект 3381 0 объект > эндообъект 3510 0 объект > ручей HW{lS9v{MSZM&.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *