2.5. Сенсорная репродукция образов. Психологические технологии управления состоянием человека
2.5. Сенсорная репродукция образов
Данный метод основан на оперировании образными представлениями объектов и целостных ситуаций, которые обычно ассоциируются с отдыхом, расслаблением и возможностью последующей активизации своего состояния. В отличие от идеомоторной тренировки, сенсорная репродукция может быть использована как самостоятельный метод тренинга ПСР. При этом важным является правило, согласно которому не следует забывать, что работа с мысленными образами направлена прежде всего не на тренировку воображения (хотя этот момент, безусловно, важен для эффективного обучения ПСР), а подчинена задаче формирования требуемых состояний. Поэтому допустимо использовать образы таких частных элементов мысленно воспроизводимой ситуации, которые ведут к возникновению ощущений релаксации и активизации, соответственно, на начальном и завершающем этапах сеанса сенсорной репродукции.
Как пример разработки подобных упражнений, приведем два варианта методик сенсорной репродукции образов, рекомендуемые к использованию в составе программ тренингов ПСР.
Текст сеанса сенсорной репродукиии
Сядьте так, чтобы Вам было удобно. Проверьте: Ваша поза спокойна, комфортна. Ничто не мешает Вам, ничто не стесняет Вашего дыхания. Спина откинута на спинку кресла, руки – в удобном положении на коленях. Закройте глаза.
Прислушайтесь к ритму Вашего дыхания. Вы дышите ровно и спокойно. Вы дышите ровно и размеренно. Ритм Вашего дыхания удобен Вам. Вы делаете вдох – и медленный, плавный, глубокий выдох… Вдох – медленный выдох… Сосредоточьтесь на дыхании. Вдох – и медленный, спокойный выдох…
А теперь представьте, что Вы медленно идете по летнему теплому лесу. Ритм Ваших мысленных шагов спокойный, размеренный, неторопливый. Вы дышите в такт Вашим шагам – медленно и ровно. Вы вдыхаете чистый, приятный лесной воздух. Каждый Ваш вдох – и мягкие струи воздуха наполняют Ваши легкие… весь Ваш организм… Вы слышите пение птиц, легкое движение листвы… Вы настраиваетесь на отдых, покой, расслабление.
Представьте, что сейчас Вы подошли к лесной поляне. Вы решили немного отдохнуть и удобно устраиваетесь на мягкой, теплой траве… Сейчас Вы полулежите, прислонившись к стволу дерева… Ваши ноги, туловище, руки подставлены солнечным лучам, а лицо находится в тени. Мысленно посмотрите на себя со стороны: Вы удобно расположились на траве, Ваше тело впитывает солнечный свет, Ваше лицо – в тени дерева, и только мягкие солнечные блики, проходя сквозь листву, едва заметно касаются Вашего лица. Ваше дыхание ровное и спокойное… Вы настроились на отдых и расслабление…
Постепенно, с каждым выдохом, Вы начинаете чувствовать мягкое тепло в области солнечного сплетения. Каждый выдох – и солнечное сплетение наполняется внутренним теплом… Представьте, что теплые солнечные лучи согревают Ваше тело, как будто проникают внутрь и образуют вокруг солнечного сплетения мягкую теплую зону… Каждый выдох – и приятные волны тепла и расслабления от солнечного сплетения растекаются по всему Вашему телу… Выдох – и теплые волны растекаются в стороны, по мышцам грудной клетки, к спине… Выдох – и приятное тепло наполнило руки… Выдох – расслабляющая теплота спустилась вниз, к ногам, до кончиков пальцев ног… Прислушайтесь к себе, почувствуйте теплую зону в солнечном сплетении очень отчетливо.
А сейчас Ваше внимание сосредоточилось на ногах. Солнечные лучи согревают ступни ног, мышцы икр и голеней, мышцы бедер… Вы чувствуете приятное распространение тепла от кончиков пальцев ног до нижней части живота… Солнечное тепло проникает внутрь, и Ваши ноги постепенно становятся теплыми и приятно тяжелыми… Прислушайтесь к этим ощущениям тепла и тяжести. Ваши ноги теплые, очень теплые и тяжелые. Ноги полностью расслаблены. Ноги отдыхают…
Вы чувствуете, как теплая волна от прогретых ног и нижней части живота поднимается вверх, сливается с теплом в области солнечного сплетения, затекает на грудную клетку, постепенно достигая плеч… Солнечные лучи мягко поглаживают Ваше тело…
Сейчас Ваше внимание остановилось на руках. Представьте, что Вы повернули кисти рук ладонями к солнечному свету. Вы как будто ловите ладонями теплые лучи. Ваши ладони становятся теплыми, очень теплыми… Вы мысленно поворачиваете кисти, и теперь солнечные лучи поглаживают тыльные поверхности кистей рук… Вы отчетливо чувствуете тепло, мягко пульсирующее в каждом пальце, в ладонях… Постепенно теплая волна поднимается вверх по рукам, к плечам.
Волна тепла и расслабления достигла плеч – солнечные лучи согревают Ваши плечи. Впитывая тепло, плечи становятся мягкими, расслабленными, теплыми… Тепло и расслабление поднимаются от области плеч к основанию шеи… Мышцы шеи постепенно теплеют, расслабляются… Вы отчетливо чувствуете, как Ваши плечи и шея, залитые приятным солнечным светом, расслабляются все полнее и полнее… Ваши плечи и шея теплые и расслабленные… Плечи и шея отдыхают…
Вы прислушиваетесь к себе: сейчас все Ваше тело, согретое теплыми лучами, мягкое и расслабленное… Приятная теплота, покой и расслабление во всем теле. Вы отдыхаете…
А теперь Ваше внимание – на области лица. Вы мысленно полулежите на мягкой траве так, что Ваше лицо находится в тени дерева. Вы чувствуете только еле заметные солнечные блики, проходящие сквозь крону дерева… Представьте: легкий ветерок чуть колышет листву, и Ваше лицо ласкают нежные отсветы солнечных лучей… Вы улыбаетесь себе… Мышцы лица расслабляются все полнее и полнее… Подбородок чуть опускается вниз, щеки становятся мягкими, губы расслабляются… Веки мягко прикрывают глаза, мышцы вокруг глаз полностью расслаблены… Ваше лицо сейчас ровное и спокойное… Ваш лоб ровный и разглаженный… Представьте: Вы чувствуете легкое дуновение приятного, освежающего ветерка, и Ваш лоб ощущает легкую прохладу.
Улыбнитесь мысленно еще раз: ощущение покоя и отдыха Вам приятно. Сейчас Вы совершенно расслаблены. Прислушайтесь к себе: ощущение расслабления глубокое и полное… Вы отдыхаете… Вы отдыхаете…
(Пауза 2 – 3 мин.)
Вы отдыхаете… Вы полностью сосредоточены на ощущении глубокого отдыха… Ваша поза удобна и комфортна… Вы спокойны и расслаблены… Прислушайтесь к себе: сейчас Ваше тело стало очень легким… почти невесомым… Вы как будто растворены в окружающем воздухе – настолько легко Ваше тело… Представьте, что Вы мысленно приподнимаетесь и как будто отрываетесь от земли. Легкий поток воздуха подхватывает Вас, и Вы плавно покачиваетесь на воздушной волне…
Вы настолько легки, что движения Вашего тела подчинены ритму дыхания: на вдохе воздушный поток чуть приподнимает Вас вверх, на выдохе – слегка опускает вниз… Прислушайтесь к ритму Вашего дыхания, и мысленно покачайтесь в такт дыханию. Вдох – Вы чуть приподнимаетесь вверх, выдох – опускаетесь вниз… Вдох – вверх, выдох – вниз…
Вы чувствуете, что хорошо и полно отдохнули. Вы расслабили основные мышечные группы Вашего тела. Вы восстановили свои силы. Прислушайтесь к себе: времени, отведенного на отдых и расслабление, было вполне достаточно, и Вы чувствуете желание проснуться, потянуться, вернуться к активному бодрствованию, к продолжению работы. Вы спокойны и уверены в себе: Вы ощущаете прилив сил и энергии. Обратите внимание – ритм Вашего дыхания меняется. Сейчас Вы делаете более глубокий вдох, и более короткий и энергичный выдох. Вдох становится глубоким и долгим, а выдох – как можно короче и резче. Сейчас Вы мысленно вновь идете по лесной тропинке, но теперь ритм Ваших шагов становится быстрым и энергичным. Вы дышите глубоко и энергично в такт воображаемым шагам. Ваш вдох глубокий и полный, выдох энергичный и резкий. Вдох – глубокий, выдох – энергичный! Вы отдохнули! Вы полны сил и энергии! У Вас отличное настроение!
Психопрофилактика стрессов. Часть 2
Данный метод основан на образных представлениях объектов и ситуаций, которые обычно ассоциируются с отдыхом, ведут к возникновению ощущений релаксации и возможностью последующей активизации своего состояния.
Пример авторского сеанса сенсорной репродукции образов:
Присаживайтесь. Примите наиболее комфортную для вас позу, чтобы ничто не стесняло и не мешало вам. Спина откинута на спинку стула, ноги в удобном положении на полу, руки свободно лежат на коленях. Ваше дыхание спокойное и ровное. Закройте глаза.
Прислушайтесь к ритму вашего дыхания. Вы дышите медленно и ровно, вы делаете вдох и медленный, глубокий выдох. Вдох – и плавный выдох… Ритм вашего дыхания удобен вам. Вдох – и медленный, спокойный выдох.
Представьте, что вы стоите на холме где-то на окраине маленького городка. Вы чувствуете, как весна уже вступила в свои права. Весна яркая и свежая. На улице уже тепло и комфортно. Нежное и ласковое солнце будто обнимает вас своими лучами.
Вы удобно устраиваетесь на мягкой, нагретой солнцем траве. Вы чувствуете тепло, ведь земля уже достаточно прогрета. Сейчас вы сидите, прислонившись к необычному стволу дерева… Ствол расположен невысоко над землей и как бы огибает вас со всех сторон так, что, протянув руку, вы можете дотронуться до его коры.
Вам удобно и комфортно. Вы полулежите на теплой траве, облокотившись на дерево. Ваше дыхание ровное и спокойное, поза совершенно расслабленная. Вы настроились на расслабление и отдых.
Постепенно с каждым выдохом вы чувствуете, как мягкое тепло солнечного света наполняет область солнечного сплетения. Теплые и мягкие волны расслабления растекаются по всему вашему телу. От солнечного сплетения вы прослеживаете их путь по грудной клетке к спине, рукам… Выдох – и волны продолжили свой путь к ногам. Расслабляющая теплота достигла кончиков пальцев ног. Вам приятно… Вы отдыхаете…
Сейчас ваше внимание сосредоточено на ногах. Солнечные лучи и тепло земли согревают ступни ног, мышцы икр и голеней, мышцы бедер. Тепло достигает нижней части живота. Прислушайтесь к этим ощущениям расслабления и тепла. Ваши ноги отдыхают…
Вы чувствуете, как теплая волна от прогретых ног и нижней части живота поднимается вверх, сливается с теплом солнечного сплетения, наполняет грудную клетку, и теплые волны достигают плеч… Остановите ваше внимание на руках. Попробуйте мысленно прикоснуться руками к дереву, прочувствуйте каждую неровность коры, кажется, что она пульсирует под пальцами, перегоняя внутри дерева солнечный свет. Ваши ладони становятся очень теплыми, волны тепла растекаются по каждому вашему пальцу. Согревающие потоки поднимаются вверх по рукам к плечам. Ваши руки полностью расслаблены. Ваши руки опущены так, как вам удобно. Ваши руки отдыхают…
Согревающие потоки тепла достигли плеч. Под солнцем плечи стали мягкими, теплыми и расслабленными. Согревающие волны поднимаются от области плеч к основанию шеи. Вы ощущаете, как ваши плечи и шея, залитые приятным теплом и пульсацией, передавшимися от дерева, расслабляются все полнее и полнее. Они отдыхают…
Обратите внимание на свое лицо. Представьте: легкий ветерок чуть колышет листву, нежно касается ваших подбородка, губ, щек, носа, глаз и лба. Мышцы лица расслабляются все больше и больше: щеки становятся мягкими, губы расслабляются, веки мягко прикрывают глаза, мышцы вокруг глаз полностью расслаблены, лоб ровный и разглаженный. Прислушайтесь к ощущениям спокойствия и расслабления… Ощущение полного покоя наполняет вас. Все ваше тело целиком согрето и полностью расслаблено. Вам тепло и приятно… Вы отдыхаете…
(Пауза 2-3 минуты)
Ваша поза удобна и комфортна… Прислушайтесь к ощущению полного и глубокого расслабления. Сейчас ваше тело стало почти невесомым, вы почти сливаетесь с воздухом. Вы мысленно отрываетесь от земли, вас нежно подхватывает поток воздуха, вы плавно покачиваетесь на воздушной волне… Воздух волшебный, наполненный яркими переливами и птичьим щебетом. Потоки воздуха медленно опускают и поднимают вас в такт дыханию. Вдох – вы немного приподнимаетесь вверх, выдох – опускаетесь вниз. Вдох… и выдох.
Вы чувствуете, что хорошо и полно отдохнули. Ваше тело снова приобретает очертания. Вы восстановили свои силы. Вы чувствуете готовность проснуться, вернуться к активной деятельности. Ритм вашего дыхания меняется: вдох – более глубокий, выдох – более короткий и резкий. Вы с удовольствием поднимаетесь с мягкой травы, выходите из-под того самого дерева. Вы смотрите на небо, оно ярко-голубое, безоблачное. На небе появляется радуга. Вы можете отчетливо разглядеть ее цвета. Пение и щебет птиц становится громче. Вы чувствуете прилив сил. Вы быстро спускаетесь со своего холма, свежий ветер дует вам в лицо. Ваш вдох глубокий и долгий, выдох – энергичный и резкий. Вы дышите в такт воображаемым шагам глубоко и энергично. Вы бодры, полны сил и энергии! У вас отличное настроение! Вы можете открыть глаза.
Спасибо, наш сеанс окончен.
Обучение таким практикам может идти в дополнение к психологическим консультациям в виде отдельных занятий. Подобные занятия также устраиваются в различных заведениях для психологической разгрузки.
Основные методы саморегуляции функционального состояния
1. Основные методы саморегуляции функционального состояния
ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫСАМОРЕГУЛЯЦИИ
ФУНКЦИОНАЛЬНОГО
СОСТОЯНИЯ
Выполнила студентка группы ФПБ-41 Ротарь Яна
2. Основные классы методов:
◦ нервно-мышечная (прогрессивная)релаксация;
◦ аутогенная тренировка;
◦ идеомоторная тренировка;
◦ сенсорная репродукция образов
(метод образных представлений).
3. Нервно-мышечная релаксация
◦ Суть предложенного метода состоит в уменьшении степенинапряжения и последующего расслабления (релаксации)
основных мышечных групп тела, вследствие чего
уменьшается эмоциональное напряжение. В соответствии с
этим была создана специальная система упражнений –
техника «прогрессивной», или активной, нервно-мышечной
релаксации ,которая представляет собой курс
систематических тренировок по произвольному
расслаблению различных групп поперечно-полосатых
мышц.
◦ Каждое упражнение состоит из чередующихся периодов
максимального сокращения и быстро следующего за ним
расслабления определенного участка тела. Таким образом,
в основе техники нервно-мышечной релаксации лежит
прямое воздействие на определенные физиологические
системы, приводящее к возникновению ощутимых сдвигов в
психической сфере.
◦ Применение данного метода эффективно в качестве
базового средства формирования состояний аутогенного
погружения. У абсолютного большинства ранее не
занимавшихся лиц удается вызвать полноценное состояние
релаксации уже на первом занятии.
4. Идеомоторная тренировка.
◦ Понимается как «повторяющийся процесс интенсивного представления движения,воспринимаемый как собственное движение, который может способствовать выработке,
стабилизации и исправлению навыков и ускорить их развитие в практической тренировке» .
◦ Вопрос о психофизиологических и психологических механизмах феномена воображаемого
движения остается открытым.
◦ До недавнего времени идеомоторная тренировка как метод в сфере оптимизации ФС
работающего человека не применялась. Это связано с тем, что самостоятельное использование
данной техники невозможно в силу специфики метода. Приемами идеомоторной тренировки
являются упражнения по мысленному воспроизведению освоенных ранее двигательных актов –
образы движения, при этом интенсивное повторение мысленно выполненного движения
способствует стабилизации и закреплению навыков.
◦ Вместе с тем, идеомоторную тренировку можно использовать в тех случаях, когда тренинг ПСР
включает метод нервно-мышечной релаксации: двигательные релаксационные упражнения могут
быть трансформированы в их мысленное воспроизведение.
◦ Идеомоторная тренировка может быть использована и как относительно самостоятельный метод
снижения мышечного тонуса и достижения состояния релаксации, и как прием мысленного
самопрограммирования в состоянии релаксации. В последнем случае упражнения идеомоторной
тренировки применяются на фоне состояния аутогенного погружения с целью мысленной
отработки определенных двигательных программ предстоящей деятельности.
5. Сенсорная репродукция образов.
Данный метод основанна оперировании
образными
представлениями
объектов
и
целостных
ситуаций,
которые
обычно
ассоциируются с отдыхом, расслаблением и
возможностью последующей активизации своего
состояния.
Может быть использована как самостоятельный
метод тренинга ПСР. При этом важным является
правило, согласно которому не следует забывать,
что работа с мысленными образами направлена
прежде всего на формирование требуемых
состояний. Поэтому допустимо использовать
образы таких частных элементов мысленно
воспроизводимой ситуации, которые ведут к
возникновению
ощущений
релаксации
и
активизации, соответственно, на начальном и
завершающем
этапах
сеанса
сенсорной
репродукции.
6. Аутогенная тренировка.
◦ В основе использования аутогенной тренировки лежит овладение возможностями самовнушенияили аутосуггестии . Необходимым условием этого является концентрированное самонаблюдение
за протеканием внутренних процессов, осуществляемое скорее в пассивной, чем активноволевой форме , и представление желаемого изменения (например, потепления, облегчения,
потяжеления, успокоения и др.).
◦ Главный элемент аутогенной тренировки – усвоение и оперирование вербальными
формулировками (формулами самовнушения) в виде самоприказов. Принципиальным
механизмом аутогенной тренировки является формирование устойчивых связей между
словесными формулировками («самоприказами») и возникновением определенных состояний в
различных психофизиологических системах . Становление и действенность таких связей зависит от
умелого применения приемов саморефлексии, индивидуально используемых систем образных
представлений и идеомоторных актов.
◦ На развитых этапах овладения аутотренингом применяется фиксированный набор формул
самовнушения (он может быть индивидуально подобран), которые позволяют быстро вызвать
необходимые ощущения – как предполагается, по рефлекторному пути.
Нервно-мышечная релаксация
Сущность техники
Способ применения и особенности
применения
Метод саморегуляции
Идеомоторная тренировка
Сенсорная репродукция образов
Аутогенная тренировка
Метод основан на обучении
возможностям
самовнушения, или
Метод заключается в выполнении
Понимается как
аутосуггестии.
комплекса упражнений,
повторяющийся процесс
Данный метод основан на
Самовнушение в данном
состоящих в чередовании
интенсивного представления
оперировании образными
случае осуществляется
максимальных напряжений и
движения, воспринимаемого
представлениями объектов и
через вербальные
расслаблений групп мышц.
как собственное движение,
целостных ситуаций, которые
формулировки —
Благодаря упражнениям
который может
обычно ассоциируются с отдыхом,
самоприказы. В ходе
снимается напряжение с
способствовать выработке,
расслаблением и возможностью
обучения происходит
отдельных частей тела или со
стабилизации и исправлению
последующей активизации своего
формирование связей
всего тела, что вызывает
навыков и ускорить их
состояния
между самоприказами
уменьшение эмоционального
развитие в практической
(например, «Я дышу ровно
напряжения
тренировке» .
и спокойно») и
психофизиологическими
процессами в организме.
Может использоваться, когда
тренинг включает метод
нервно-мышечной
релаксации: двигательные
упражнения
трансформируются в их
Применение данного метода мысленное воспроизведение.
эффективно в качестве базового
Так же может быть
Может быть использована как
средства формирования
использована и как
самостоятельный метод тренинга.
состояний аутогенного
относительно
погружения
самостоятельный метод
снижения мышечного тонуса
и достижения состояния
релаксации, и как прием
мысленного
самопрограммирования в
состоянии релаксации.
используется как
самостоятельный метод
тренинга
Результат выполнения данной техники
Формирование «навыка отдыха»
(состояния релаксации),
позволяющего вызывать
расслабление в тех жизненных
ситуациях, когда необходимо
снять излишнее эмоциональное
напряжение.
Интенсивное повторение
мысленно выполненного
движения способствует
стабилизации и закреплению
навыков, релаксации.
Работа с мысленными образами
направлена прежде всего на
формирование требуемых
состояний.
Снятие симптомов
переутомления и острого
стресса, успокоение или
общая активизация.
Практическая работа №7. Психологическая саморегуляция К первому направлению относится: 1. Общая характеристика методов психологической саморегуляцииК группе методов психологической (психической) саморегуляции состояния, применяемых в профессионально-прикладной практике, относятся: 1.1. Методика «Нервно-мышечная релаксация» 1.2. Методика «Аутогенная тренировка» 1.3. Методика «Идеомоторная тренировка» 1.4. Методика «Сенсорная репродукция» 2. Формы организации обучения навыкам психологической саморегуляцииСуществует три основные формы организации занятий по овладению навыками психологической саморегуляции: 3. Построение сеанса психологической саморегуляцииСеанс тренинга психологической саморегуляции включает три части, вне зависимости от того, какой именно метод используется. Первая часть связана с формированием состояния релаксации: осуществляется переход от фонового функционального состояния к релаксационному состоянию. Эта часть сеанса обозначается иногда как «вход в состояние релаксации», или просто «вход». Вторая часть — пребывание в состоянии релаксации. Третья часть — «выход» -предполагает переход от состояния релаксации к целевому функциональному состоянию. Трансформация релаксационного состояния может осуществляться как в сторону снижения уровня бодрствования (засыпание), так и в сторону необходимой мобилизации организма и формирования желаемой степени оптимальности функционального состояния. Вопросы для самоконтроля: |
Цвет и сенсорная репродукция
При сюжетной сенсорной репродукции, которая [в качестве одного из основных элементов входит в рекомендуемые нами приемы (методы самовоспитания, [идеомоторной тренировки, отвлечения и др., см. гл. 1б), существенное значение имеет цвет или окраска вырываемых образов. Известно, что у каждого человека имеется свое более или менее отчетливое отношение к тому или иному цвету и их различным сочетаниям, что позволило использовать цветовые предпочтения в качестве диагностических методов. Нашим сотрудником С. В. Чермяниным в 1982 г. была предложена методика «Контрасты», в основе которой лежат предпочтения сочетаний различных цветов, выражаемые в 10-балльной шкале и характеризующие эмоциональное состояние, а также некоторые «базисные» (свойства обследуемых. Получаемые с помощью методики «Контрасты» показатели достоверно и разнонаправленно коррелируют с тревожностью, стрессо-устойчивостью, некоторыми вегетативными индексами и показателями межличностного восприятия. Склонность к тому или иному цвету или сочетанию цветов может существенно меняться под воздействием самых различных факторов, в то же время у каждой личности имеются устойчивые предпочтения, составляющие «личную цветовую шкалу» как одно из проявлений индивидуальности.
В плане диагностики существенное значение имеет отношение к тем или иным цветам самих пациентов, информацию о котором можно получить не только путем тестирования или расспроса, но и наблюдения (цвет костюма, галстука и т. д.). В отдельных случаях «социализированные» (и поэтому приобретающие знаковый характер) цвета могут оказывать такое же сильное воздействие, как и слова (например, портрет близ-I кого человека в черном обрамлении).
При гетерогенных занятиях и заданиях на дом по I аутогенной сенсорной репродукции используемые
Таблица 5
Воздействие цвета на психоэмоциональное состояние в зависимости от локализации на «развертке» сюжетного образапри аутогенной тренировке
Цвет |
Локализация | ||
вверху |
боковые поверхности или перспектива |
внизу | |
Красный |
Возбуждает, мобилизует, оказывает эротогенное воздействие |
Возбуждает |
Воспринимается неестественно, может «обжигать» |
Розовый |
Ощущение легкости, счастья |
Чувство нежности |
Часто ассоциируется с обонятельными ощущениями |
Оранжевый |
Способствует концентрации внимания |
Ощущение тепла, способствует релаксации |
Эффект «приподнятости» и тепла, иногда воспри- |
нимается неестественно | |||
Желтый |
Вызывает приятные ощущения разрядки, отвлечения, способст- |
Возбуждает, может вызывать неприятные ощущения |
Эффект приподнятости, иногда парения |
вует релаксации | |||
Зеленый |
Воспринимается неестественно |
Успокаивает |
Успокаивает, «охлаждает», может оказывать снотворное действие |
Голубой |
Ощущение легкости, способствует релаксации |
«Охлаждает», вызывает отчуждение |
«Охлаждает» (более выраженно, чем зеленый) |
Синий |
Вызывает тревожность, беспокойство |
Отчуждение в группе и в отношениях «врач — пациент» |
Тревога, «холод», ощущение бездны |
Коричневый |
Чувство тяжести, давления (для усиления чувства тяжести использовать не рекомендуется) |
Угнетает, усиливает ипохондрическую настроенность |
Ощущение уверенности, твердости |
образы необходимо целенаправленно «окрашивать», давая пациентам обоснованные рекомендации. При отсутствии таких рекомендаций пациенты «окрашивают» образы самостоятельно, при этом не всегда адекватно. В этих целях на основании рекомендаций Г. Филинга и К. Ауэра и собственного опыта нами предлагается использовать данные о психоэмоциональном воздействии цвета, приведенные в табл. 5.
С учетом клинико-психологической направленности сюжетная развертка седативного характера, используемая в процессе групповых занятий, приобретает следующий вид (используется на фоне состояния релаксации): «Представьте себе как можно ярче — теплый летний день…, голубое-голубое небо…, неяркое летнее солнце…, слегка розовеющие по краям облака… Вы стоите на ровном бескрайнем поле…, теплой коричневой земли почти не видно — повсюду мягкая зеленая-зеленая трава…, как можно ярче представьте — зеленая-зеленая, до самого горизонта…, невдалеке от Вас зеленеет лес…, сквозь зелень под ногами видны белые и розовые цветы…» и т. д. Аналогичные рекомендации даются в заданиях на сенсорную репродукцию при самостоятельных занятиях и при использовании метода внушенных сновидений (см. ниже).
В ряде случаев важно обратить внимание пациентов на целесообразность сознательного выбора цвета одежды (рубашки, платья, костюма, галстука и т. д.) в зависимости от необходимости моделировать то или иное настроение. Художественно одаренные личности, тонко и чутко воспринимающие окружающий мир, нередко прибегают к подобным приемам. Так, известный автор детективных романов — Жорж Симе-нон, — по его признанию, для повышения работоспособности часто надевал по утрам красную пижаму. Красный цвет оказывал на него сильное мобилизующее воздействие: «Мне нередко случалось, не вылезая из красной пижамы, писать вот таким образом по шесть-семь рассказов в день (!)»
Известно также, что еще В. М. Бехтерев использовал цвет в целях усиления психотерапевтического воздействия на эмоциональное состояние своих пациентов. В клинике нервных болезней Военно-медицинской академии до сих пор сохранилась комната, где В. М. Бехтерев проводил сеансы психотерапии. В этой комнате есть выдвижные рамы со стеклами красного и синего цвета.
У больных в состоянии депрессии намного улучшалось настроение, если психотерапия проводилась при красном свете и, наоборот, синий свет благотворно действовал при возбуждении.
При всех спорах о различиях в действии того или иного конкретного цвета на эмоциональное состояние человека имеются общие закономерности: длинноволновая часть видимого спектра (наибольшая длина волны — у красного цвета, затем у оранжевого и желтого и т. д.) действует возбуждающе (мобилизует, стимулирует), а коротковолновая (начиная с .голубого цвета) — успокаивает или угнетает. Эти сведения также целесообразно сообщать пациентам и рекомендовать им учиться самостоятельно подбирать необходимый цвет как в целях стимуляции, так и коррекции своего состояния.
ⓘ Методы психологической саморегуляции. В широком смысле психическая саморегуляция рассматривается как один из уровней регуляции активности живых систем, для кото ..
1.2. Методы Нервно-мышечная релаксация
В зарубежной психологии эта методика используется под названием «progressive relaxation», поэтому она носит и другое название — прогрессивная релаксация. Создание этого класса методов связано с исследованиями Э. Джекобсона, который в 1930-х годах установил зависимость между повышенным тонусом скелетной мускулатуры и негативным эмоциональным состоянием.
Метод заключается в выполнении комплекса упражнений, состоящих в чередовании максимальных напряжений и расслаблений групп мышц. Благодаря упражнениям снимается напряжение с отдельных частей тела или со всего тела, что вызывает уменьшение эмоционального напряжения. Субъективно процесс физического расслабления представлен ощущениями тепла и приятной тяжести, чувством отдыха, что вызывает психологическое расслабление. Важно, что во время упражнений происходит фиксация на этих ощущениях тепла, так как это препятствует появлению ощущения непреходящей тяжести в пострелаксационный период.
Процесс обучения техники состоит из трёх стадий:
- На первой вырабатываются навыки произвольного расслабления отдельных групп мышц в состоянии покоя.
- На третьей — усвоение «навыка отдыха», который позволяет расслабиться в любых напряжённых ситуациях.
- На второй происходит объединение навыков в комплексы, обеспечивающие расслабление всего тела или отдельных его участков.
Один сеанс упражнений на начальной стадии обучения техники может длиться от 40 до 18 — 20 минут в зависимости от количества выполнений одного упражнения. Во время сеанса последовательно в определённом порядке прорабатываются мышцы частей тела: конечностей, туловища, плеч, шеи, головы, лица. После выполнения упражнений следует выход из состояния релаксации.
Овладение техникой нервно-мышечной релаксации является основой для освоения других более сложных техник. Этот метод эффективен как базовое средство формирования состояний аутогенного погружения. Ещё одно его преимущество в том, что достичь состояния релаксации большинство субъектов могут уже на первом сеансе.
Онлайн: Анти-VUCA. Инструменты саморегуляции | Тренинг-Бутик
ДИ
Обучающие программы и инструменты, проводимые экспертами Тренинг-Бутика в диджитал-формате.
Онлайн — это доступно!
Программа относится к набору рекомендаций Тренинг-Бутика для особого времени. Если налаживаете работу компании в онлайн-формате, руководите удаленными командами, столкнулись с рисками для бизнеса или переживаете профессиональные или личные трудности в это непростое время — обратите внимание на наши рекомендации.
Мастер-класс по развитию осознанности, управлению энергией, навыкам саморегуляции и стрессоустойчивости.
Эксперт
Формат обучения
Вебинар-мастер-класс (2 часа)
Платформа проведения программы: Zoom.
Запись видеоматериалов: из-за условий конфиденциальности запись программ, мастер-классов, групповых коучингов, касающихся персональной эффективности и управления собой не ведётся. Если программа проводится на площадке заказчика, мы просим не производить запись и предупреждаем об этом участников. Это важно для повышения качества контакта и результатов программы
Цели мастер-класса для участников:
- Развить способность осознанно управлять внутренними энергоресурсами
для повышения качества «корпоративной жизни» - Освоить практики и упражнения для усиления навыков саморегуляции и стрессоустойчивости
- Подобрать «ключи» к процессу управления энергией, как ресурсом
- Увеличить личную силу и выносливость
По итогам встречи участники научатся:
- Осознанно влиять на свое состояние, чтобы присутствие было более эффективным,
- Быстро и эффективно восстанавливать энергию и приходить в состояние большей собранности
- Быть в тонусе и при этом не «сгорать»
Методы, используемые в этом мастер-классе
- Практики осознанности
- Невербальный коучинг: Система 5 колец С. Хеллера для развития эмоционального интеллекта
- Практики саморегуляции: нервно-мышечная релаксация по Ота Грегору и сенсорная репродукция образов
- Авторские практики тренера
Естественные изображения надежно представлены разреженными и изменчивыми популяциями нейронов в зрительной коре
Подготовка к двухфотонной визуализации на анестезированных мышах
Все экспериментальные процедуры были одобрены местным комитетом по использованию и уходу за животными Университета Кюсю и Токийского университета . Использовали мышей C57BL / 6 (самцов и самок) (Japan SLC Inc., Сидзуока, Япония). Мышей анестезировали изофлураном (5% для индукции, 1,5% для поддержания во время операции, ~ 0.5% во время визуализации с седативным действием хлорпротиксена <0,5 мг / кг, Sigma-Aldrich, Сент-Луис, Миссури, США). Кожа была снята с головы, и череп над корой был обнажен. Изготовленная на заказ металлическая пластина для фиксации головы была прикреплена стоматологическим цементом (Super Bond, Sun Medical, Сига, Япония), и была выполнена трепанация черепа (диаметром ~ 3 мм) над левой V1 (центральное положение: 0–1 мм спереди). к лямбде, + 2,5–3 мм латеральнее средней линии). Смесь 0,8 мМ Oregon Green BAPTA1-AM (OGB1, Life Technologies, Grand Island, NY, USA), растворенных в 10% Pluronic (Life Technologies) и 0.025 мМ сульфородамин 101 (ссылка 52 ; SR101, Sigma-Aldrich) вводили под давлением с помощью Picospritzer III (Parker Hannifin, Кливленд, Огайо, США) на глубине 300-500 мкм от поверхности мозга. Черепное окно закрыли покровным стеклом и зубным цементом. Эксперимент по визуализации начался по крайней мере через 1 час после инъекции OGB1.
Подготовка к двухфотонной визуализации у бодрствующих мышей
В экспериментах на бодрствующих мышах мы использовали две линии трансгенных мышей: трансгенных мышей Thy1-GCaMP6s (GP4.3) 41 (JAX # 024275, n = 1 мышь , две плоскости изображения) и мышей, полученных путем скрещивания мышей gad2-ires-cre 43 (JAX # 010802) с мышами Ai14 42 (JAX # 007914; Gad2-Ai14, n = 2 мыши, пять плоскостей изображения ).Мыши Thy1-GCaMP6s экспрессируют GCaMP6s 40 в корковых нейронах. Мыши Gad2-Ai14 экспрессируют tdTomato почти во всех тормозных нейронах 43 .
GCaMP6s были введены мышам Gad2-Ai14 через аденоассоциированный вирус (AAV). Мышей Gad2-Ai14 анестезировали изофлураном, как описано выше. На скульптуре был сделан небольшой разрез и небольшое отверстие (диаметром <0,3 мм) в черепе над левой V1. AAV2 / 1-syn-GCaMP6s 40 (ядро вектора; Университет Пенсильвании, Филадельфия, Пенсильвания, США) вводили в V1 через отверстие (титр: 3.0–5,0 × 10 12 геномов / мл, объем: 500 нл, глубина: 250–300 мкм от поверхности мозга). После ушивания разреза мышей Gad2-Ai14 извлекали по меньшей мере через 3 дня после инъекции. Мышей анестезировали изофлураном, чтобы прикрепить металлическую пластину для фиксации головы и сделать черепное окно, как описано выше. Мыши были восстановлены после операции.
Мышей ежедневно приучали с фиксацией головы на беговой дорожке дискового типа. Продолжительность фиксации головы начиналась с нескольких минут и постепенно увеличивалась до ~ 2 ч в течение нескольких дней.Если мышей спокойно фиксировали головой в течение 2 часов без каких-либо признаков стресса, эксперименты по визуализации начинались на следующий день. Визуализация началась по крайней мере через 1 неделю после операции на черепном окне и через 3 недели после инъекции вируса для мышей gad2-Ai14.
Двухфотонное изображение Ca
2+Изображение было выполнено с помощью двухфотонного микроскопа (A1R MP, Nikon, Токио, Япония), оснащенного объективом 25x (NA 1,10, PlanApo, Nikon) и титаном: сапфиром лазер с синхронизацией мод (MaiTai Deep See, Spectra Physics, Санта-Клара, Калифорния, США) 53,54 .OGB1, SR101, GCaMP6s и tdTomato возбуждали на длине волны 920 нм. Эмиссионные фильтры с полосой пропускания 525/50 нм использовались для сигналов OGB1 и GCaMP6s, а фильтры с полосой пропускания 629/56 нм для сигналов SR101 и tdTomato. Поля обзора (FOV) составляли 338 × 338 мкм (10 плоскостей от семи анестезированных мышей) и 507 × 507 мкм (14 плоскостей от семи анестезированных мышей и семь плоскостей от 3 бодрствующих мышей) с разрешением 512 × 512 пикселей. Частота дискретизации с использованием резонансного сканера составляла 30 Гц.
Мониторинг движения глаз и беговой дорожки у бодрствующих мышей
В экспериментах на бодрствующих мышах изображения правого глаза и вращение беговой дорожки дискового типа регистрировались во время визуализации. Правый глаз контролировали с помощью USB-камеры (NET New Electronic Technology GmbH, Германия). Вращение беговой дорожки контролировалось поворотным энкодером (OMRON, Япония). Изображения глаз, сигналы кодировщика и отметки времени получения кадра двухфотонного изображения были одновременно записаны с использованием специально написанной программы в LabView (National Instruments, Остин, Техас, США).
Визуальная стимуляция
Перед началом сеанса записи ретинотопное положение записанного поля зрения было определено с помощью движущихся участков решетки (в боковом или верхнем направлении, контраст 99,9%, 0,04 цикла / градуса, временная частота 2 Гц, 20 и 50 градусов в диаметр), отслеживая изменения сигналов по всему полю зрения. Боковое или верхнее направление движения решетки использовалось для активации многих клеток, потому что предпочтительные направления мышиных нейронов V1 слегка смещены в сторону сторон света 54,55 .Во-первых, участок решетки диаметром 50 градусов был представлен в 1 из 15 (5 × 3) позиций, которые покрывали весь монитор, чтобы приблизительно определить положение ретинотопов. Затем пластырь диаметром 20 градусов был представлен в 16 (4 × 4) позициях, покрывающих пространство 80 × 80 градусов, чтобы точно идентифицировать ретинотопную позицию. Положение стимула, которое вызывало максимальный зрительный ответ всего поля зрения, было установлено как центр ретинотопного положения поля зрения.
Набор круглых участков полутоновых естественных изображений с усиленным контрастом (200 типов изображений в основных наборах данных, набор данных 1) использовался в качестве визуальных стимулов для прогнозирования реакции и восстановления естественного изображения (256 уровней интенсивности, 60 градусов в диаметре). , 512 × 512 пикселей, с круглым краем (5 градусов), который постепенно переходил в серый фон).Увеличены контрасты естественных изображений (> 90%). Исходные естественные изображения были получены из набора данных van Hateren Natural Image Dataset (http://pirsquared.org/research/#van-hateren-database) 56 и базы данных калиброванных цветных изображений McGill (http://tabby.vision.mcgill). .ca / html / welcome.html) 57 . Квадратные участки изображения (512 × 512 пикселей) были получены вокруг центров исходных изображений. Некоторые исходные изображения были уменьшены перед извлечением центральных частей. Мы выбрали 200 изображений, которые имели пространственную структуру для окончательного набора стимулов и не включали изображения с меньшей пространственной структурой (например,g., почти плоское изображение) и очень высокие компоненты SF по всему изображению (например, мелкая текстура) при визуальном осмотре. Попиксельная корреляция между изображениями составляла 0,003 (-0,12–0,11) (медиана (25–75 процентиль), n = 200 изображений).
Во время представления изображения один тип изображения последовательно мигал три раза (три представления по 200 мс, чередующиеся с 200 мс серого экрана), и представление следующего изображения было инициировано после представления серого экрана в течение 200 мс.Изображения были представлены в псевдослучайной последовательности, в которой каждое изображение было представлено один раз на каждые 200 типов изображений. Каждое изображение было представлено не менее 12 раз (т.е. 12 испытаний) для мышей под наркозом и ~ 40 раз для бодрствующих мышей за весь сеанс записи для одной плоскости. Мы не устанавливали большой интервал между вспышками изображения, чтобы сократить общее время записи и увеличить количество повторов. В этой схеме хвост отклика Ca 2+ на одно изображение вторгся во временное окно следующего представления изображения (рис.1б). Хотя это перекрытие могло повлиять на зрительные отклики на два соседних изображения, использование многих пробных повторений с псевдослучайными последовательностями изображений и разреженных откликов на естественные изображения (рис. 1) минимизировало эффекты загрязнения отклика между двумя последовательными изображениями.
В другой серии экспериментов с анестезированными мышами мы использовали разные наборы изображений (1000–2000 изображений, которые не содержали 200 изображений, описанных выше, n = 4 плоскости от трех мышей).Исходные изображения для этих наборов были получены из наборов данных изображений, описанных выше, набора данных Caltech 101 (http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech201/) 58 , бесплатного веб-сайта изображений (https: // www.pakutaso.com/), а также изображения, которые мы сфотографировали. В экспериментах с использованием этих наборов изображений каждое изображение было представлено от трех до восьми раз.
Движущиеся квадратные решетки (восемь направлений, 0,04 цикла / градус, временная частота 2 Гц, диаметр пятна 60 градусов) были представлены в том же месте, что и естественное изображение на экране.Каждое направление было представлено в течение 4 секунд, чередующихся 4 секунды серого экрана. Последовательность направлений была псевдо-рандомизирована, и каждое направление было представлено десять раз для анестезированных мышей.
Все стимулы предъявлялись с помощью PsychoPy 59 на 32-дюймовом жидкокристаллическом мониторе с гамма-коррекцией (Samsung, Хвасон, Южная Корея) с частотой обновления 60 Гц, а время предъявления стимула было синхронизировано с определение времени получения изображения с помощью транзисторно-транзисторного логического счетчика импульсов (USB-6501, National Instruments).
Весь сеанс записи для одной плоскости был разделен на несколько подсекций (4–6 испытаний / подсеанс и 15–25 минут на каждую подсекцию). Каждый подсеанс чередовался с перерывом в ~ 5–10 минут отдыха, в течение которого небольшой дрейф поля зрения корректировался вручную. У анестезированных мышей ретинотопное положение поля зрения подтверждалось стимулами решетчатого пятна во время отдыха каждые два или три субсессии, и запись прекращалась, если ретинотопное положение сдвигалось (вероятно, из-за движения глаз).Записи выполнялись в одной-трех плоскостях разной глубины и / или положения для каждой анестезированной мыши (1,7 ± 0,8 плоскости, среднее ± стандартное отклонение). У бодрствующих мышей запись продолжалась независимо от положения глаз и прекращалась, если мышь показывала какой-либо знак стресса. Запись производилась в одной плоскости в день, и одна или две плоскости были получены от каждой бодрствующей мыши.
Для описанного ниже анализа естественные изображения были масштабированы таким образом, чтобы максимальная (255) и минимальная (0) интенсивности были 1 и -1, соответственно, а интенсивность серого (127) была равна 0.Квадрат (43 × 43 градуса), расположенный в центре фрагмента естественного изображения, был извлечен и подвергнут субдискретизации до изображения размером 32 × 32 пикселя. Изображение с пониженной дискретизацией использовалось для анализа характеристик Габора, прогнозов отклика и реконструкций изображений.
Анализ положения глаз и вращения беговой дорожки
Каждое изображение глаза бодрствующей мыши было преобразовано в двоичную форму на основе интенсивности пикселей. Контур бинаризованной области зрачка был описан эллипсом, центр которого использовался в качестве положения глаза (рис.8а, б). Положение глаз на изображении преобразовано в угловое. В этом преобразовании ранее сообщенное значение использовалось для радиуса глаза мыши 60 . В распределении положения глаз в течение всего сеанса записи положение пика выбиралось вручную. Для всех анализов, описанных ниже, использовались только те моменты времени, когда глаз находился в пределах 3,5 градусов (или ~ 70 микрон на изображении) от положения пика (за исключением извлечения сигнала Ca 2+ из двух данные фотонной съемки).
При анализе вращения беговой дорожки сигналы положения от датчика вращения на беговой дорожке были преобразованы в скорость и сглажены фильтром Савицки – Голея. Периоды бега определялись как периоды, в течение которых скорость была> 2 см / сек.
Анализ данных двухфотонной визуализации
Все процедуры анализа данных выполнялись с использованием MATLAB (Mathworks, Натик, Массачусетс, США). Записанные изображения были скорректированы по фазе и совмещены между кадрами. Среднее изображение по кадрам использовалось для определения области интересов (ROI) отдельных ячеек.После удаления медленного компонента SF (полученного с помощью гауссова фильтра с сигмой, примерно в пять раз превышающей диаметр сомы), усредненное по кадру изображение было подвергнуто методу сопоставления шаблонов, в котором двумерная разность гауссиан (сигма1: 0,26 × сома диаметр, который был скорректирован для пересечения нуля на радиусе сомы (сигма2: диаметр сомы), использовали в качестве шаблона для тела клетки. Сильно коррелированные области между усредненным по кадру изображением и шаблоном были обнаружены как области интереса для отдельных ячеек.Рентабельность инвестиций была скорректирована вручную путем визуального осмотра. SR101-положительные клетки (предполагаемые астроциты 52 ) были удалены из области интереса в данных анестезированных мышей. Для данных бодрствующих мышей для определения области интереса также использовались кросс-корреляционное изображение 21 и изображение с максимальной проекцией по кадрам.
Временной ход кальциевого сигнала в каждой ячейке был вычислен как среднее значение всех пикселей в пределах ROI. Загрязнение сигнала от плоскости вне фокуса было удалено с использованием ранее описанного метода 54,61 .Вкратце, сигнал от кольцевой области, окружающей каждую ROI, умножали на коэффициент (коэффициент загрязнения) и вычитали из сигнала каждой ячейки. У анестезированных мышей определяли степень загрязнения, чтобы минимизировать разницу между сигналами от кровеносного сосуда и окружающей кольцеобразной области, умноженную на коэффициент загрязнения. Коэффициенты загрязнения были рассчитаны для нескольких кровеносных сосудов в поле зрения, а среднее значение для нескольких кровеносных сосудов использовалось для всех клеток в поле зрения.У бодрствующих мышей коэффициент загрязнения был установлен на 0,7 для всех клеток после предыдущего исследования 40 , потому что было трудно идентифицировать кровеносные сосуды при визуализации GCaMP.
После удаления сигнала не в фокусе, медленные временные частотные компоненты (> 60 секунд / цикл) были удалены из динамики каждой ячейки (фильтр нижних частот Гаусса, примененный к частотной области для анестезированных данных или медианы фильтр нижних частот для активных данных) с последующим сглаживанием фильтром Савицки – Голея (четвертый порядок, длина 15 точек кадра (~ 500 мс)).Затем отфильтрованный временной ход (F отфильтрованный ) был преобразован в изменение соотношения ( dF / F ) с использованием значения 20-го процентиля по кадрам ( F ) ( dF / F = ( F фильтрованный — F ) / F ). Усредненная по кадрам активность ( dF / F ) в течение 200 мс базовой линии (шесть кадров непосредственно перед стимулом) и во время стимула (среднее значение за последние 200 мс для каждого периода стимула) использовалась для последующих анализов.Вызванный ответ был получен путем вычитания активности во время исходного уровня из активности во время стимула. У мышей, находящихся под наркозом, данные о перемещении решетки из одной плоскости отбрасывались из-за большого смещения поля зрения во время записи. У бодрствующих мышей для последующего анализа использовались только данные для изображений, которые содержали не менее шести испытаний.
Анализ зрительных ответов
Визуально чувствительные нейроны определялись с помощью однофакторного дисперсионного анализа ( p <0,01) с набором данных из N стимулов и одной базовой (средней по стимулам) активности в каждом испытании (размер: N). + 1 активность × №испытаний, N : количество стимулов, использованных для анализа). Чтобы проверить этот критерий, ANOVA был применен к рандомизированному набору данных, в котором метки данных перемешивались в каждом испытании. Частота ложноположительных результатов составляла лишь небольшую часть процента ответных клеток (анестезированных: 85% реагирующих клеток и 1,0% ложноположительных результатов. Бодрствование: 82% реагирующих клеток и 1,8% ложноположительных результатов).
Для каждого отзывчивого нейрона, идентифицированного с помощью дисперсионного анализа, отзывчивость для каждого изображения определялась с помощью теста t ( p <0.01, сравнение активности стимула и исходного уровня) и усредненный по пробам вызванный ответ (> 10%). Порог вызванного ответа использовался для уменьшения количества ложных срабатываний (дополнительный рисунок 1). Частота ложных срабатываний была определена с перетасованными метками данных. Без порога вызванного ответа частота ложных срабатываний была относительно высокой по сравнению с процентом реагирующих клеток на изображение (под наркозом: 3,2% для наблюдаемых и 0,4% для перетасованных данных. 2})] / (1 — 1 / {\ mathrm {N}} _ {{\ mathrm {cell}}}) \), где R i — это вызванный ответ i -й ячейки, а N cell — количество ячеек ( i = 1,…, N ячейка ).Вызванные ответы с оценкой Z использовали в следующих анализах, включая прогнозирование ответа и реконструкцию изображения (оценка z вычислялась с ответами на стимулы и испытания в каждой ячейке).
Характеристики Габора
Набор пространственно перекрывающихся вейвлетов фильтра Габора ( n = 1248 фильтров) с функцией почти самоинвертирования был подготовлен для извлечения визуальных особенностей естественных изображений 10,63,64 . Изображения с субдискретизацией сначала подвергались воздействию набора фильтров Габора для получения значений характеристик Габора.Одно значение функции соответствует одному вейвлет-фильтру.
Фильтры Габора имеют четыре ориентации (0, 45, 90 и 135 градусов), две фазы и четыре размера (8 × 8, 16 × 16, 32 × 32 и 64 × 64 пикселей), расположенных на 11 × 11, Сетки 5 × 5, 3 × 3 и 1 × 1 (рис. 2а, б). Следовательно, три фильтра меньшего масштаба пространственно перекрываются друг с другом. Пространственные частоты четырех масштабных размеров вейвлетов Габора составляли 0,02, 0,04, 0,09 и 0,18 цикл / градус (cpd).
Набор фильтров Габора был почти самоинвертирующимся 63 , т.е.\ prime = {\ mathbf {G}} _ {{\ mathbf {rev}}} \, {\ mathbf {F}} $$
(6)
В уравнении. (5) (соответствует уравнению (1) в основном тексте), F — это матрица значений признаков (размер матрицы: f × s ; f : количество признаков, 1248 и s : количество изображений), G fwd — матрица фильтров Габора, которая преобразует изображения в значения признаков, в каждой строке которых содержатся измененные фильтры 2D-Габора ( f × p ; p : количество пикселей изображения, 1024), и I — это матрица изображения стимула после субдискретизации ( p × s ).{\ mathrm {T}} \). A −1 и A T — это обратная и транспонированная матрицы для A соответственно.), В результате чего I ′ равно I (ссылка 63 ). Однако наша трансформация Габора не была идеальной; Корреляция между пикселями между I и I ′ составила 0,93 ± 0,026 (среднее ± стандартное отклонение, n = 200 изображений). Чтобы минимизировать влияние этой потери информации на оценки эффективности восстановления изображения (см. Ниже), мы использовали I ‘вместо I в качестве целевых изображений для оценки восстановления изображения.{\ mathrm {T}} \) ( α : коэффициент масштабирования. α был вычислен для минимизации суммы среднеквадратичной ошибки между I ‘и I ). Фильтры Габора и преобразования были основаны на программе с открытым исходным кодом (первоначально написанной доктором Дайсуке Като и доктором Изуми Охзава, Университет Осаки, Япония, https://visiome. k) $$
(7)
, где W k (= [W kj ]; размер: 1 × f select ) — вектор веса, F select ( f select × N trial ) — это матрица выбранных значений признаков, b k (размер: 1 × 1) — смещение, а NL () — функция нелинейного масштабирования (уравнение.(7) соответствует формуле. (2)). Модель кодирования создавалась независимо для каждой ячейки. Характеристики, использованные в регрессии, были определены следующим образом. Во-первых, для каждой характеристики были вычислены коэффициенты корреляции Пирсона между откликом и значениями признаков. Затем, используя одно из предустановленных значений коэффициента корреляции в качестве порога (13 точек в диапазоне от 0,05 до 0,35, дополнительный рис. 2a, b), были выбраны только наиболее сильно коррелированные признаки (выбор признаков) и использованы в регрессионном анализе. .2}} \) ( λ : параметр регуляризации). Это было решено с помощью байесовской линейной регрессии с алгоритмом максимизации ожидания, который приблизительно эквивалентен линейной регрессии с регуляризацией L2 65 . После регрессионного анализа нелинейность предсказанного отклика была скорректирована с шагом исправления с использованием следующей функции 34 : NL ( x ) = A / [1 + exp ( Bx + C )] + D , где A , B , C и D — параметры, оцениваемые с помощью встроенной функции Matalb ( lsqnonlin ).На этом этапе результат регрессии просто масштабировался без изменения параметров регрессии ( W k и b k ).
Эффективность прогнозирования отклика модели оценивалась десятикратным CV, в котором данные отклика для 90% изображений использовались для оценки параметров, а оставшиеся данные для 10% изображений использовались для оценки прогноза (таким образом, , W k и b k были оценены и зафиксированы в каждом CV).В десятикратных резюме все изображения использовались один раз в качестве тестовых данных. Эффективность прогнозирования оценивалась с использованием коэффициентов корреляции Пирсона между наблюдаемыми (среднее пробное значение) и прогнозируемыми ответами. Модели кодирования были созданы для всех предустановленных пороговых значений для выбора функций, и модель, которая показала наилучшие характеристики прогнозирования, была выбрана в качестве окончательной модели.
При анализе перекрывающихся весов (т. Е. Признаков) между двумя ячейками процент перекрывающихся весов по отношению к количеству ненулевых весов был вычислен для каждой ячейки и усреднен между двумя ячейками в паре.
Используя тот же набор данных, что и в модели кодирования, РЧ-структура была оценена для каждой ячейки с помощью регуляризованного обратного метода 32,33,34 , который использует один гиперпараметр (регуляризованный параметр). В десятикратных CV структура RF была оценена с помощью обучающего набора данных с использованием одного из предустановленных регуляризованных параметров (13 логарифмически разнесенных точек между 10 −3 и 10 3 ). Визуальный ответ был предсказан с использованием оценочного RF и тестового набора данных.Эффективность прогнозирования зрительного отклика оценивалась путем определения коэффициентов корреляции Пирсона между наблюдаемыми и прогнозируемыми ответами. RF были оценены для всех значений предустановленных регуляризованных параметров, и значение, которое привело к наилучшему предсказанному отклику, было выбрано для окончательной модели RF.
Реконструкция изображения
Для реконструкции изображения значения признаков, полученные от каждого фильтра Габора, были линейно регрессированы посредством однократной пробной активности нескольких ячеек.j $$
(8)
, где F j (= [F ji ]) — значение признака из j th фильтр Габора ( j : номер признака Габора, i : пробный номер по стимулы и испытания Размер: 1 × N испытание ; N испытание : количество испытаний по стимулам и испытаниям), H j (= [H jk ].{1248}] \). Размер: f × N (пробный ) были преобразованы в изображения с помощью уравнения. (6).
В модели всех ячеек каждая особенность была реконструирована с использованием всех ячеек (рис. 3а, левая панель). В модели выбора ячеек каждая функция была реконструирована с использованием подмножества ячеек. Для каждой реконструкции признаков ячейки были выбраны с использованием модели кодирования; если ячейка была представлена j -м признаком в модели кодирования (т. е. ненулевым весом j-го признака в уравнении (7)), то ячейка была выбрана для реконструкции j -го признака (рис.\ prime \): средняя интенсивность пикселей I ′). R указывает на сходство паттернов изображения между \ ({\ hat {\ mathbf {I}}} \) и I ′, а CD указывает на точность предсказания модели, отражая различия в интенсивности пикселей между \ ({\ hat { \ mathbf {I}}} \) и I ′.
Выбор ячеек, описанный выше (т. Е. Выбор признаков в модели кодирования), должен переоценивать производительность реконструкции, потому что тестовый набор данных использовался как для выбора ячейки, так и для оценки производительности модели реконструкции.Чтобы точно оценить производительность модели выбора ячеек, мы использовали вложенный CV для выбора ячеек; набор данных был разделен на 10% тестовые, 9% проверочные и 81% обучающие наборы, а выбор ячеек был выполнен с проверочными и обучающими наборами. Затем производительность модели реконструкции, которая была обучена как с проверочным, так и с обучающим наборами, была оценена с использованием тестового набора данных. Модель реконструкции с вложенным CV была аналогична модели без вложенного CV (дополнительный рис.4).
При анализе перекрывающихся весов (т. Е. Признаков) между ячейками, процент перекрывающихся весов относительно количества ненулевых весов был вычислен для каждой ячейки и усреднен между двумя ячейками в паре.
Мы независимо получили веса модели восстановления изображения ( H = [ H 1 ;…; H 1248 ], размер: f × N ячейка ), веса модель кодирования ( W = [ W 1 ;…; W Ncell ] T , размер: f × N cell ) и RF псевдообратным методом.Мы выбрали схему модели восстановления изображения, чтобы оптимально восстановить изображение по популяции нейронов. В модели восстановления изображения H было оценено для прямой оптимизации восстановления изображения с учетом откликов нескольких ячеек. Напротив, в модели кодирования (или RF-оценке) веса оценивались независимо в каждой ячейке без учета ответов других ячеек. Поскольку H , вероятно, был более оптимизирован для представления изображений с несколькими ячейками, чем W или RF, мы выбрали схему модели для реконструкции изображения.
Производительность реконструкции по количеству признаков
В анализе, показанном на дополнительном рис. 5a – c, для реконструкции изображения использовалась модель выбора ячеек. В модели отбора клеток каждый нейрон участвовал в реконструкции небольшого числа характеристик, которые сильно коррелировали с ответами нейрона. В модели отбора клеток, показанной на рис.3 (исходная модель), порог для коэффициента корреляции был выбран на основе модели кодирования для каждого нейрона (рис.3а, правая панель). Для каждого нейрона порог коэффициента корреляции был скорректирован так, чтобы увеличить (или уменьшить) количество признаков, для которых каждый нейрон участвовал в их реконструкции (0,1-20-кратное изменение количества признаков на нейрон относительно исходной модели, Дополнительный рис. 5a – c). Для каждого кратного изменения модель реконструкции обучалась с использованием обучающих данных (т.е. параметры веса и смещения оценивались при каждом кратном изменении количества функций), а производительность оценивалась с помощью тестовых данных с использованием десятикратного CV, как описано выше.
Реконструкция изображения по небольшому количеству ячеек
В анализах, показанных на рис. 4a – h и 5a, b, клетки на каждом изображении были разделены на реагирующие и оставшиеся клетки и отсортированы по их амплитуде ответа в порядке убывания (т.е. от наибольшей к наименьшей амплитуде ответа). Затем клетки отбирали сначала из реагирующих клеток, а затем из оставшихся клеток для добавления (рис. 2 \) ( F : матрица характеристик цели регрессии).Поскольку и ‘являются общими для всех функций, это масштабирование не изменило весовой шаблон модели выбора ячеек. Затем изображения были реконструированы из F ′ с использованием уравнения. (6) как описано выше. При реконструкции из подмножества ячеек (рис. 4–6) a ′ (т. Е. Веса, a ′ × H ) оценивались независимо для каждого подмножества ячеек, а другой набор ячеек был используется для каждого изображения.
Устойчивость восстановления изображения к падению клеток
При анализе устойчивости (рис.5c – f), площадь представления для каждой ячейки определялась с использованием обратного фильтра с оценкой z (сумма весов × фильтры Габора). Область представления была определена как кластер пикселей, абсолютные баллы z которых были> 1,5 и чьи контуры были сглажены (например, красные контуры на рис. 5c и дополнительном рис. 6a). Если было получено несколько областей, использовалась самая большая. Затем, используя область представления, вычисляли индекс перекрытия между реагирующими ячейками для каждого стимула; индекс перекрытия = (A ∩ B) / (A ∪ B), где (A ∩ B) — перекрывающаяся область представления между ячейкой A и ячейкой B, а (A ∪ B) — это объединенная область представления между ячейкой A и ячейкой B (Дополнительный рис.6а). Используя индекс перекрытия, для каждой ответной ячейки был выбран набор перекрывающихся ячеек; перекрывающиеся ячейки состояли из одной отвечающей ячейки (эталонной ячейки) и ответных ячеек, которые перекрывались с эталонной ячейкой (индекс перекрытия> 0,2). Этот анализ не заботился о том, перекрываются ли другие перекрывающиеся ячейки друг с другом или с другими невыбранными ячейками.
Чтобы оценить эффекты падения ячеек, ячейки были случайным образом удалены из числа перекрывающихся ячеек, и восстановленное изображение было вычислено после того, как каждая ячейка была отброшена.Контрольную ячейку сначала удалили, а затем удалили другие оставшиеся перекрывающиеся ячейки в каждой последовательности отбрасывания ячеек. Изменения в реконструированных изображениях оценивали путем количественной оценки корреляции пиксель-пиксель (R) локальной части изображения. Локальная часть изображения была определена как область представления опорной ячейки, которая перекрывалась областью по крайней мере одной из других перекрывающихся ячеек (область перекрытия на рис. 5c). Это случайное удаление перекрывающихся ячеек было повторено 120 раз, и результаты были усреднены по случайным порядкам для каждой опорной ячейки.Все чувствительные клетки использовались один раз в качестве контрольных клеток для каждого изображения стимула. В этом анализе использовались данные только для изображений, которые включали не менее пяти чувствительных ячеек и наборов перекрывающихся ячеек, которые включали не менее пяти перекрывающихся ячеек.
Сходство и вариативность между испытаниями
Для оценки надежности реконструированных изображений (или паттернов ответов) в испытаниях использовались два показателя: сходство между испытаниями и вариабельность испытаний. 2 / ({\ mathrm {N}} _ u — 1)}} $$
(10)
A t , u : восстановленное изображение или шаблон ответа за один раз, t : пробный номер, u : номер пикселя или ячейки, A u : пробный -среднее восстановленное изображение или шаблон ответа, \ ({\ bar {\ mathbf {A}}}: \) среднее значение A u по пикселям или ячейкам, N u : количество пикселей или ячеек, N испытание : количество испытаний, ∑: суммирование по испытаниям и ∑: суммирование по пикселям или ячейкам.2) / {\ mathrm {N}} _ {{\ mathrm {trial}}}}} \), который отражает отклонения изображений или ответов за одну пробу от среднего пробного) и усреднен по испытаниям. Однако эта квадратичная ошибка может быть больше, когда интенсивности пикселей больше в реконструированном изображении или когда амплитуды отклика больше в популяции клеток. Чтобы решить эту проблему, эта ошибка в квадрате была нормализована другой ошибкой в квадрате между A u и \ ({\ bar {\ mathbf {A}}} \) (i.2} \), который отражает отклонения интенсивности пикселей или ответов ячеек от среднего значения по пикселям или ячейкам в усредненных пробных данных). Чтобы исправить разницу между количеством пикселей и ячеек (то есть количеством степеней свободы), каждая квадратичная ошибка была разделена на степень свободы (\ ({\ mathrm {N}} _ u \ left ({{\ mathrm { N}} _ {{\ mathrm {trial}}} — 1} \ right) \) для числителя и (N u — 1) для знаменателя) после исправления квадрата ошибки по степени свободы в ANOVA где пиксели или ячейки соответствуют группам, а испытания соответствуют выборкам.Эта изменчивость между испытаниями равна значению, обратному значению F в ANOVA.
В анализе, изображенном на рис. 6f, g, перекрывающиеся ячейки были выбраны, как описано выше для каждой реагирующей ячейки (т. Е. Эталонной ячейки; см. Раздел «Устойчивость реконструкции изображения против падения ячейки»). Первоначально была выбрана эталонная ячейка, а затем случайным образом были выбраны другие перекрывающиеся ячейки для набора ячеек, которые использовались для реконструкции изображения (последовательности случайного выбора ячеек повторялись 200 раз.). Изображение было реконструировано из подмножества перекрывающихся ячеек, и для каждого подмножества ячеек была вычислена вариативность локальной части (то есть перекрывающейся области) восстановленного изображения. В анализах на рис. 6 использовались только данные для изображений, которые содержали по крайней мере пять чувствительных клеток.
Корреляция шума
В анализе, изображенном на дополнительном рис. 7, корреляция шума была вычислена с использованием ответов на стимулы. Вызванные ответы на каждое изображение стимула преобразовывали в баллы z и собирали по стимулам в каждой ячейке.Затем был вычислен коэффициент корреляции Пирсона между собранными ответами в паре ячеек и использован в качестве корреляции шума. Чтобы удалить корреляцию шума, ответы на каждый стимул перетасовывались по испытаниям независимо в каждой ячейке. Используя перемешанные данные, была получена модель восстановления изображения, как описано выше для анализа на рис. 6g, дополнительном рис. 7g – i, p – r и дополнительном рис. 9f.
Емкость для изображения закодированных признаков
Анализ на рис.\ prime \) — это средняя интенсивность пикселей I ′. Таким образом, этот анализ позволяет оценить, насколько хорошо характеристики отдельных нейронов в местной популяции могут представлять характеристики изображения независимо от фактической активности нейронов. Другими словами, этот анализ оценивает верхнюю границу способности местного населения представлять любое изображение с идеальной комбинацией характеристик ячеек (с параметрами B и d ).
Влияние состояния передвижения на реконструкцию изображения
Поскольку бодрствующие мыши не были обучены бегу, они часто оставались спокойными во время визуализации.В анализ, показанный на дополнительном рис. 11, мы включили только данные из двух плоскостей у одной мыши (мыши Thy1-GCaMP6s), которые выполнялись относительно часто. Кроме того, мы использовали только данные для изображений, которые содержали по крайней мере пять чувствительных клеток, четыре текущих испытания и четыре испытания в состоянии покоя (80 случаев изображений, n = 295 чувствительных клеток). Индекс текущей модуляции (RMI) для каждой ячейки был определен следующим образом: RMI = (R run — R rest ) / (R run + R rest ), где R run и R rest — среднее значение вызванных ответов во время бега и отдыха соответственно.RMI вычислялся для каждого полученного изображения и усреднялся по изображениям в каждой ячейке. Реконструкция изображения была выполнена с использованием данных для обоих условий, и характеристики были собраны отдельно для каждого условия (дополнительный рис. 11d, e).
Статистический анализ
Все данные представлены в виде медианы и 25–75 процентилей, если не указано иное. Уровень значимости был установлен на 0,05, за исключением критерия значимого зрительного ответа (0,01). Когда сравнивали более двух групп, значимый уровень корректировали с поправкой Бонферрони, за исключением анализа визуально чувствительных клеток.Во всех анализах использовался двусторонний тест. Эксперименты не проводились вслепую. Размеры выборки не были предопределены какими-либо статистическими методами, но сопоставимы с размером выборки других отчетов в этой области.
Сводка отчетов
Дополнительная информация о дизайне исследований доступна в Сводке отчетов по исследованиям природы, связанной с этой статьей.
Биоинспирированная мультисенсорная нейронная сеть с кроссмодальной интеграцией и распознаванием
Система искусственного зрения
Система искусственного зрения состоит из кремниевой матрицы фотодетекторов, кодировщиков шипов и фотомемристоров (дополнительный рис.1б). Матрица фотодетекторов сделана из переходов Au / Si, прикрепленных к печатной плате с помощью Wire Bonder Delvotec 53XX. Переходы Au / Si были изготовлены методами осаждения атомных слоев (ALD), фотолитографии, травления и магнетронного распыления. Матрица фотодетекторов имеет размер пикселя 100 мкм × 100 мкм. В экспериментах мы использовали 5 × 5 пикселей для обнаружения букв алфавита (рис. 4) и 12 × 12 пикселей для изображений яблок, груш, черники, сердечек и собак (рис. 5). Энкодеры пиковых сигналов состоят из серийного кольцевого генератора, детектора фронта, усилителя и светодиода (LED).Кольцевой генератор использует три логических элемента НЕ для формирования колебательного сигнала. Частота колебаний зависит от амплитуды входного сигнала, что позволяет кодировать сенсорную информацию с помощью биомиметической скорости. Детектор фронта состоит из двух вентилей НЕ, одного логического элемента И, одного резистора и одного конденсатора. Он обнаруживает край сигнала и генерирует всплески напряжения с фиксированной длительностью 1 мс. Усилитель служит для настройки амплитуды всплесков на рабочее напряжение светодиода. Светодиод создает оптические пики длительностью 1 мс с кодированной сенсорной информацией 16 .Фотомемристоры обнаруживают и запоминают информацию, закодированную в оптических сигналах. Матрица фотомемристоров состоит из переходов ITO / ZnO / NSTO, изготовленных методами ALD, фотолитографии, травления и магнетронного распыления. Проводящие подложки NSTO действуют как нижний электрод фотомемристоров. Для формирования барьера Шоттки светочувствительные пленки ZnO толщиной 60 нм были нанесены магнетронным распылением (5,8 × 10 −3 мбар, Ar 16 sccm, O 4 sccm, мощность 60 Вт) поверх подложек NSTO.Прозрачные и проводящие верхние электроды из ITO выращивались магнетронным распылением (3,4 × 10 -3 мбар, Ar 10 sccm, мощность 50 Вт) через металлическую теневую маску. Фотомемристоры имеют рабочую площадь 100 мкм × 100 мкм. Более подробная информация об оптоэлектронных свойствах фотомемристоров представлена на рис. 2 и Tan et al. 16 .
Характеристики системы искусственного зрения были охарактеризованы приборами Keithley 2400, Keithley 4200 и Agilent B1500. Входные изображения проецировались на матрицу фотоприемников с помощью красных / зеленых / синих светодиодов и теневых масок.Сигналы PSC фотомемристоров регистрировались анализатором параметров полупроводникового прибора Agilent B1500 при проецировании оптических изображений на матрицу фотоприемников в течение 2 с. Во время обнаружения изображения входной визуальный сигнал сначала преобразуется в потенциальные изменения, затем кодируется в последовательности оптических пиков кодировщиками пиков и, наконец, декодируется в виде скорости пиков PCS и, если требуется, запоминается фотомемристорами в виде Состояние PSC. Работа системы искусственного зрения показана на рис.2, который иллюстрирует способность системы фильтровать информацию посредством сенсорного стробирования.
Искусственная тактильная система
Искусственная тактильная система состоит из датчиков давления, импульсных энкодеров и фотомемристоров (дополнительный рисунок 1b). Матрица датчиков давления изготовлена из MXene на гибких подложках. MXene представляет собой двумерный карбид / нитрид металла 34,35 , демонстрирующий изменения проводимости в ответ на внешнее давление 36,37,38,39 . Для его вывода мы приготовили травитель, добавив 0.8 г LiF к 10 мл 9 М HCl и оставили при непрерывном перемешивании в течение 5 мин. Всего 0,5 г порошка Ti 3 AlC 2 (450 меш) постепенно добавляли (в течение 5 минут) к травителю, и реакции давали возможность протекать в течение 24 часов при комнатной температуре. Кислотную смесь промывали деионизированной H 2 O сначала центрифугированием (1 мин на цикл при 1860 g ) в течение 2 циклов. После каждого цикла кислый супернатант декантировали как отходы с последующим добавлением свежего деионизированного H 2 O перед другим циклом центрифугирования.Затем 3 М HCl и 1 М LiCl использовали для дополнительной промывки центрифугированием (каждый на 3 цикла, 1 мин на цикл при 1860 g ). Наконец, смесь промывали деионизированной H 2 O в течение еще 2 циклов. Эти циклы промывки повторяли до достижения pH 4-5. Конечные осадки повторно диспергировали в деионизированной H 2 O (0,2 г MXene на 50 мл воды), деаэрировали N 2 с последующей обработкой ультразвуком в течение 20 минут. Затем смесь центрифугировали в течение 30 мин при 1046 g и собирали супернатант.
Датчики давления были изготовлены путем нанесения рисунка на электроды Au / Ta толщиной 50 нм / 5 нм на гибких подложках с использованием магнетронного распыления (Ta: 30 Вт постоянного тока, Ar 30 sccm, 25 с. Au: 30 Вт постоянного тока, Ar 30 sccm, 300 с). Параллельно MXene переносился на слои PDMS. Перед прикреплением MXene поверхность слоя PDMS была сделана гидрофильной с помощью плазменной обработки (1 мин). Затем раствор MXene капали на выбранную область слоя PDMS и раствор упаривали на воздухе.Наконец, слой PDMS с MXene был выровнен и закреплен на гибкой подложке с помощью металлических электродов. Дополнительный рис. 3a иллюстрирует структуру датчиков давления на основе MXene.
Спайковые кодеры и фотомемристоры искусственной тактильной системы идентичны тем, которые используются в системе искусственного зрения (см. Предыдущий раздел). В искусственной тактильной системе матрица датчиков давления 5 × 5 обнаруживает рукописные буквы и преобразует информацию в сигналы напряжения (эксперименты, показанные на рис.4). 25 сигналов напряжения кодируются в оптические пики с помощью пяти энкодеров пиков (каждый ряд из пяти датчиков давления в массиве подключается к одному энкодеру пиков). Таким образом, аппаратное обеспечение искусственной тактильной системы снижает размерность с 25 до 5 (подробности см. В Tan et al. 16 ), что упрощает распознавание и последующий анализ данных. Оптические пики с закодированной рукописной информацией декодируются до 5-мерных пропорций пиков с помощью пяти фотомемристоров (дополнительный рис. 3b, c).Информация запоминается через изменение веса (состояния фотомемристоров PSC).
Искусственная слуховая система
Искусственная слуховая система использует коммерческие звуковые детекторы SparkFun. Детекторы звука преобразуют произнесенные слова, музыку и лай собак в сигналы электрических волн. В искусственной системе, имитирующей мультисенсорную нейронную интеграцию (рис. 3), потенциалы фотодетектора (зрение) и звукового детектора кодируются в оптические пики с помощью кодировщиков пиков.Один фотомемристор объединяет и обнаруживает оптические выбросы. Количество импульсов PSC, создаваемых фотомемристором, зависит от используемых органов чувств (V, A или AV) и силы входных сигналов. В экспериментальных экспериментах проверяются три входных уровня. Уровни входного сигнала соответствовали трем позициям приближающегося автомобиля, как показано на рис. 3а. Интеграция мультисенсорной информации на аппаратном уровне, как показано в нашей системе искусственных мультисенсорных нейронов, способствует более быстрому и более информированному принятию решений (рис.3д – ж).
Для кросс-модального обучения в системе слухового зрения / обоняния / вкуса (рис. 5) мы использовали спектрограммы Mel для представления сигналов электрических волн звуковых детекторов перед передачей аудиовходов в ИНС. Спектрограммы Mel с акцентом на слышимые частоты являются стандартным инструментом обработки звука при распознавании речи. В нашей искусственной слуховой системе банк фильтров, взвешенных по Mel, применяется к входному сигналу для создания спектрограмм Mel. После генерации спектрограмм Мела они представлены 13 × 3-мерными векторами, содержащими временную и частотную информацию обнаруженного звука.39-мерные векторные функции используются для дальнейшей обработки в ИНС. Чтобы реализовать кросс-модальное распознавание и воображение изображения / запаха / вкуса на слух (рис. 5), ИНС объединяет звуковые сигналы (данные спектрограммы Mel) и представления, полученные с помощью автоэнкодера. В ходе экспериментов мы записали произносимые слова «яблоко», «груша» и «черника», используя людей с разным акцентом (британский и китайский), пола (мужской и женский) и возраста (ребенок и взрослый). Каждое произнесенное слово, соответствующее одному изображению, было записано около 200 раз.Кроме того, в качестве аудиовхода использовался фрагмент песни «My heart will go on» из фильма «Титаник» и лай лабрадора-ретривера и кокер-спаниеля. Выученные представления с закодированной информацией об изображении / запахе / вкусе «яблока», «груши», «черники», «сердца» и «собаки» (дополнительный рис. 7b) использовались в качестве супервизоров для кросс-модального распознавания (рис. 5c, г). Звуковые сигналы «красный», «зеленый», «синий», «красное яблоко» и «зеленое яблоко» использовались для кроссмодального воображения синего яблока (рис.5д, е).
Искусственные обонятельные и вкусовые системы
В искусственных обонятельных и вкусовых системах обоняние и вкусовые ощущения имитируются девятью (эфирным, ароматным, сладким, пряным, маслянистым, жженым, серным, прогорклым, металлическим) и пятью (сладким, кислым , соленый, горький, умами) рецепторные потенциалы соответственно 40 . Кодеры пиков преобразуют смоделированные напряжения в оптические пики, а фотомемристоры декодируют и запоминают сенсорную информацию (дополнительный рисунок 1). Кодировщики шипов и фотомемристоры идентичны тем, которые используются в системах искусственного зрения, тактильной и слуховой системы.
Искусственные нейронные сети
ИНС, соединяющие несколько органов чувств, состоят из трех или четырех слоев, входного слоя, одного или двух скрытых слоев (два скрытых слоя используются в системе слухового зрения / обоняния / вкуса для создания лучшего представления), и выходной слой. Во время обучения входные характеристики ИНС соответствуют информации, обнаруженной одним искусственным чувством, а выходные характеристики соответствуют информации, воспринимаемой одним или несколькими искусственными чувствами.После тренировки новый вход в первое чувство (например, прикосновение или звук) производит связанный выходной сигнал других органов чувств (например, изображение, запах или вкус). Результатом является распознанное или воображаемое представление, обеспечиваемое кросс-модальным обучением и ассоциативной памятью. ИНС, используемые в этой работе, были построены в Matlab R2019b и Python. Более подробную информацию о конкретных ИНС можно найти в дополнительном примечании 1.
Автоэнкодер
Мы использовали автоэнкодер (дополнительный рис. 7a), чтобы изучать и автоматически находить представление мультисенсорной информации (зрение, запах, вкус).Автоэнкодер имеет 154 входных нейрона, 32 скрытых нейрона с функцией активации ReLU и 12 выходных нейронов представления с функцией активации ReLU на стороне кодировщика, а также 12 входных нейронов представления, 32 скрытых нейрона с функцией активации ReLU и 154 декодированных выходных нейрона с сигмоидной функция активации на стороне декодера. Функция потерь — это функция среднеквадратичной ошибки. В качестве входных данных мы использовали 1000 наборов данных (1000 комбинаций векторов изображения, запаха и вкуса) для каждого объекта (яблоко, груша, черника, сердце, собака) с 10% гауссовым шумом, всего 5000 наборов данных для всех объектов.После 200 тренировочных эпох (размер пакета: 50) 12-мерные представления с закодированной информацией о зрении / запахе / вкусе каждого объекта изучаются и автоматически обнаруживаются (дополнительный рис. 7b).
Сенсорная цифровая фотография: переосмысление «движения» и изображения
На дне моря фридайверы обнаруживают, что мир наделяет людей магией телесной и психической свободы, объединяя их в небольшие сообщества игр, влияющих и уважение к природе. На суше рациональные человеческие интересы растворяют эту магию в предписывающих формулах принадлежности к профессии, нации и приемлемой современности.Магическое исследование трансформируется в такие многочисленные интервенции, последовательно переходящие от паломничества к кинематографической и цифровой артикуляции анархического проекта, к упражнению в национальном гражданстве и, наконец, к проецированию постимперской космополитической принадлежности. На дне моря фридайверы обнаруживают, что мир наделяет людей магией телесной и психической свободы, объединяя их в небольшие сообщества игры, аффекта и уважения к природе. На суше рациональные человеческие интересы растворяют эту магию в предписывающих формулах принадлежности к профессии, нации и приемлемой современности.Магическое исследование трансформируется в такие многочисленные интервенции, последовательно переходящие от паломничества к кинематографической и цифровой артикуляции анархического проекта, к упражнению в национальном гражданстве и, наконец, к проецированию постимперской космополитической принадлежности. Это история воплощенного, связанного и эмоционального путешествия: создание исследователя миров. В его основе лежит столкновение между индивидуальным и коллективным желанием принадлежать, стремлением к созиданию и прагматикой признания другими.Первичный эмпирический контекст, в котором это разыгрывается, — это современные окраины европейского модерна: Греция после тройки. В рамках проекта художника-фридайвинга, который организует Подводную галерею за пределами культового острова Аморгос в качестве социологической подзорной трубы, он исследует сети мобильности, в которые люди и нации должны войти, чтобы добиться международного признания, часто за счет личных свобода и альтернативные пути к современности. Вдохновленное слиянием культурной прагматики, феноменологии, фанерологии, морфогенетического подхода, феминистского постгуманизма и особенно постколониальных теорий магического реализма, это исследование исследует взаимосвязанные вариации идентичности и субъективности в контексте современной мобильности (цифровые и воплощенные путешествия / туризм).Как исследование культурного эмерджизма, книга будет интересна студентам и ученым в области критической теории, культурных, постколониальных и деколониальных исследований, а также теории туризма / паломничества. Вдохновленная слиянием культурной прагматики, феноменологии, фанерологии, морфогенетического подхода, феминизма постгуманизм и особенно постколониальные теории магического реализма, это исследование исследует взаимосвязанные вариации идентичности и субъективности в контексте современной мобильности (цифровые и воплощенные путешествия / туризм).Как исследование культурного эмерджизма, книга будет интересна студентам и ученым, занимающимся критической теорией, культурологическими, постколониальными и деколониальными исследованиями, а также теорией туризма / паломничества.
Изображение правильное и неправильное: архитектура в эпоху бесконечного воспроизводства
Распространенное через центры цифрового контента, производство архитектуры через средства массовой информации превратилось в коммодифицированную книгу, оторванную от реалий, которые ее формируют.
В прошлом году итальянский архитектурный критик и куратор Давиде Томмазо Феррандо получил пост, подвергнутый цензуре со стороны Facebook, якобы за то, что он не владеет правами на изображение, которым он поделился в своей ленте новостей.Он нашел его на ArchDaily и указал фотографа. Но, как он признается, «я действительно не знал, кто владелец авторских прав: в конце концов, за 10 лет редактирования в социальных сетях право собственности на фотографии никогда не было проблемой. Так почему же это внезапно показалось таким важным? » Он заключает, что это инженеры Facebook проверяли свою способность соответствовать новой директиве ЕС, разработанной для предотвращения нарушения авторских прав онлайн-платформами путем удаления и предотвращения публикации текста, защищенного авторским правом. , изображения, аудио и видео.«При условии, что директива будет полностью применена, — пишет он, — она изменит не только динамику, но и значение онлайн-общения, положив конец этой эпохе гипер-обмена».
Миллиарды изображений в настоящее время безнаказанно проходят через каналы Интернета, где в мире социального редактирования «просьюмерами» вопросы авторского права и собственности стали удобно неуловимыми. Это фаустовский пакт во многих смыслах, поскольку фотографы получают выгоду от экспонирования на платформах с высокой посещаемостью, в то время как личные редакционные проекты ловко обходят необходимость лицензирования изображений.Так что же произойдет, когда гипер-обмен должен прекратиться? Когда дьявол Директивы ЕС 2019/790 придет собирать?
Ничто не оказало большего влияния на восприятие и распространение архитектуры, чем разработка методов массового воспроизведения изображений, будь то с помощью печатной фотографии или, в последнее время, цифровых средств массовой информации. В первой половине 20-го века новая среда фотографии дала зарождающимся течениям модернизма мощные и радикальные средства визуального выражения.Камера оказала глубокое влияние на то, как архитектура была воображена и построена, и модернистская архитектура поддалась этой динамичной новой форме представления. Помимо этого визуального и интеллектуального взаимодействия, Беатрис Коломина утверждает, что архитектура фактически стала «современной» благодаря фотографированию и публикации. «Традиционный взгляд изображает современную архитектуру как высокую художественную практику, устоявшуюся в противовес массовой культуре и повседневной жизни», — пишет она. «На самом деле именно появляющиеся системы коммуникации, которые стали определять культуру 20-го века — средства массовой информации — являются истинным местом, в котором создается современная архитектура и с которым она напрямую взаимодействует.’
«Тактично отредактировав загрязняющие места, функции и людей, роль фотографии стала соблазнять и обманывать, отдавая приоритет абстрактному видению архитектуры»
Модернистская вера в то, что камера обладает преобразующим потенциалом, открывающим новые формы архитектуры, придала фотографии особую мощь, но также привлекла визуальное представление к более активным отношениям сговора. Тактично удаляя загрязняющие места, функции и обитателей, фотография стала соблазнять и обманывать, отдавая приоритет абстрактному видению архитектуры, а не ее беспорядочным социально-пространственно-временным условиям.Со временем это приобрело гораздо большее значение, чем построенная реальность, и побуждение к маникюру возобладает.
До цифровой эры отношения между архитектурой и ее имиджем жестко контролировались специалистами. Подобно архитектурной критике, архитектурная фотография была тайным масонством, и честолюбивых прислужников отпугивало дорогое оборудование, технические сложности и элитарное отношение. Однако теперь, когда цифровые камеры полностью демократизировали практику фотографии, каждый может претендовать на роль архитектурного фотографа.То, что раньше было медленным и сложным процессом, было упрощено, и в результате произошел количественный взрыв, не в последнюю очередь среди нового поколения профессиональных архитектурных фотографов. Редакторы, которые раньше оценивали 30 изображений для публикации, теперь столкнулись с 300 в изумительной метели выбора.
Если говорить об этом еще больше, то онлайн-платформы изображений теперь по сути представляют собой цунами контента. Если вы введете #architecture в Instagram, появится более 130 миллионов изображений. Этот звук, который вы слышите, — это Вальтер Бенджамин, жужжащий в могиле; его знаменитый собор не просто покинул свое место, чтобы принять его в мастерскую ценителей искусства, он был полностью и решительно разрушен.Instagram, основанный всего десять лет назад, продолжает стремиться разделить искусственно созданную среду (и все остальное) на визуальный язык
из аккуратных удобоваримых квадратов, своего рода конфетти для глаз. Первоначальный квадратный формат был сознательным выбором, он восходит к ретро-пропорциям поляроидных снимков и идее мгновенно выпадающего из камеры в вашу руку изображения. По иронии судьбы квадратный формат Polaroid напоминает пиксель, поэтому его «инстаграммизация» знаменует собой своего рода трансцендентную цифровую загробную жизнь.
Роль просьюмера, одновременно создающего и потребляющего контент, подобно цифровому уроборосу, стала параллельной, если не прямым соперником, роли обычного редактора журнала. Оба они постоянно просеивают, курируют, собирают и распространяют, но, будучи свободными от ограничений и требований обычных издателей, просьюмеры могут предоставить гибкие и полемические закуски на любой вкус. Некоторые из них носят культово-стилистический характер, например, печально известный Fuck Yeah Brutalism , который начал резко выделяться, но затем ускорил превращение брутализма в товар в стиле Кэт Кидстон.Другие более католичны по своему видению, например Socks Studio , онлайн-архив изображений архитектурных чертежей, описанных как «нелинейное путешествие через далекие территории человеческого воображения». Поскольку эти частные редакционные проекты свободно распространяют материалы, защищенные авторским правом, которые им не принадлежат, они подвергаются наибольшему риску в случае неукоснительного выполнения директивы ЕС о распространении изображений.
Когда эти нагруженные имиджем платформы предназначены для ведения бизнеса, а не для личных целей, они действуют по разным причинам, полагаясь на таксономию веб-сайтов и ключевые слова для создания просмотров страниц и показов рекламы.На концентраторах контента, таких как Designboom, ArchDaily и Dezeen , вещи больше не « курируются », а « оптимизируются », запускаются в ваши глаза, где они дразняще парит, как тарелка суши на конвейерной ленте, перед вашим беспокойным внимание переключается на другое место. Но конвейерная лента продолжает приближаться, безжалостный хрон буксирует аппетитный груз кликбейта. Из-за бесконечного присутствия Интернета эти издательские платформы разрушают время и накапливают контент, поэтому их «читатели» (хотя они больше похожи на потребителей или вуайеристов) могут иметь все здесь, сейчас, всегда, навсегда.
В 2006 году архитектурные издательства радикально изменили направление движения. В ноябре того же года, в эпоху, еще не омраченную финансовым кризисом и зарождающимися социальными сетями, был запущен Dezeen . Охватывая всепроникающую онлайн-культуру скимминга и поверхностности, его тенденции к атомизации коренным образом изменили восприятие архитектуры. От соборов до секс-игрушек, все, что можно спроектировать, можно оформить, разложив на изящные изображения и рисунки небольшого размера, а также дополнить текстом, взятым из пресс-релиза.В своих правилах подачи заявки Dezeen старается подчеркнуть, что контент должен быть «свежим, инновационным, заслуживающим внимания новостей», с «хорошей историей», а также «фантастическими изображениями — чем больше, тем лучше». Ожидается, что весь этот контент будет предоставляться бесплатно с учетом авторских прав, компромиссом будет место на вращающейся сцене Dezeen и ваше имя на мгновение в свете.
«Ожидается, что весь этот контент будет предоставляться бесплатно, компромисс — место на вращающейся сцене Dezeen и ваше имя на мгновение в свете»
Для любого, кто изучает или практикует архитектуру, эти онлайн-хранилища изображений — настоящая находка, поскольку они предоставляют обширную книгу с «вдохновляющими» и деконтекстуализированными вариантами проектов, которые можно просто адаптировать к своему усмотрению.Было бы несправедливо обвинять Интернет в «казуализации» архитектуры, в подражании без понимания, но теперь он стал частью более широкой культурной системы координат, управляя петлей обратной связи о том, как искусственная среда представлена и воспринимается. Тем не менее, помимо того, что можно встретить в книге или журнале, цифровые организмы характеризуются гротескно усиленным чувством коммодификации и отстраненности. Цифровые лабиринты переполнены тщательно отшлифованными зданиями и объектами, отражающими вывернутый назад мир производства и потребления, стратегически отделенный от любых отвлекающих более широких социальных или политических проблем.В этом сообществе без близости изображения являются доминирующей валютой, захлестнув зрителей / вуайеристов.
По сути, Dezeen , как и Instagram и другие, глубоко привязан к товарному фетишизму, но помимо этого, он также вдохновляет идею архитекторов и дизайнеров как богоподобных гениев. Никто не испытывает затруднений, когда основное внимание уделяется изображениям, а не словам, и этот агиографический импульс смазывает колеса множеством взаимовыгодных способов. Пассивность крупного рогатого скота может быть предсказуемой, но все же проблематичной.За самоуверенным фасадом скрываются резкие толчки противоречий, которые говорят о Dezeen и его аудитории больше, чем иногда удобно. В один момент его лента в Твиттере может быть посвящена тому, как американским архитекторам не удалось справиться с расовым неравенством (14 лайков), а в следующий нам предлагается «просмотреть восемь домов, предназначенных для демонстрации коллекций автомобилей их владельцев» (84 нравится’).
Как с изображениями, так и со словами. Благодаря сокращенным текстам и упору на визуальные элементы, центры контента и платформы социальных сетей идеально сочетаются друг с другом в качестве цифровых арматур для публикации, совместного использования и комментирования в хоре взаимного подкрепления.При отсутствии исследований по строительству или подробных статей читателям предлагается «высказать свое мнение», создавая иллюзию партисипативной демократии. Нижеследующие комментарии к последнему произведению Бьярке или Рема до сих пор кипятят с интенсивностью тысяч драк на автостоянках в пабах, поскольку каждый общается со своим критиком внутренней архитектуры. Тем не менее, трудно понять, что на самом деле означают концентраторы контента, кроме как стремления «демократизировать» информацию с помощью постоянного потока бесплатных материалов. Поскольку паразитическая взаимозависимость, которая всегда связывала архитектуру с медиа, меняется и развивается, вопрос должен заключаться в том, как платформы, основанные преимущественно на изображениях, влияют на то, как мы воспринимаем, понимаем и, следовательно, создаем архитектуру.
В то время как Instagram действует как явно пассивный приемник, другие каналы активно избирательны; больше Playboy , чем «Жены читателей». Тем не менее, хотя настоящая амбиция состоит в том, чтобы вызвать рекламные впечатления, они по-прежнему лукавят в отношении того, как принимаются влиятельные редакционные решения, и уклоняются от своих более широких повесток дня. Хотя Dezeen начинал свою жизнь как разрушитель, теперь он презирает разрушение. Конвейерная лента строительных кусочков, нанятых мнений, конкурсов наград и возможностей карьерного роста продолжит свое плавное скольжение, рассекая еще более глубокий клин между якобы «устоявшейся» архитектурной прессой и ее прибывшими соперниками.Но хотя в этой переупорядоченной среде все еще может быть место для всех, вопросы авторитета, авторитета и редакционной прозрачности становятся еще более важными.
В нынешнюю постпандемическую эпоху, когда устоявшиеся структуры перестраиваются и переосмысливаются, существует потенциал для того, чтобы использовать возможности представления и распространения цифровых медиа более провокационным и проактивным образом, а не просто бросать архитектуру на цифровую стойку для мяса. развенчанный для потребления и украшенный «лайками».Но это означало бы сломать мертвую хватку влиятельных лиц Instagram и разрушить зеркальный зал Dezeen , в котором архитектура смотрит на нас в ответ, постоянно сияя и дымясь, всегда готовая к приближению. Как однажды заметил Брехт: «Простое отражение реальности меньше, чем когда-либо, раскрывает что-либо о реальности».
Эта статья представлена в выпуске AR за июль / август 2020 года о критике — нажмите здесь, чтобы купить копию сегодня
Neuroscience For Kids — клетки нервной системы
Типы нейронов (нервных клеток)
Человеческое тело состоит из триллионов клеток.Клетки нервной система, называемая нервными клетками или нейронами , специализируется на переносить «сообщения» с помощью электрохимического процесса. Человеческий мозг имеет примерно 86 миллиардов нейронов. Чтобы узнать, как нейроны передают сообщения, прочитать о потенциале действия.
Нейроны бывают разных форм и размеров. Одни из самых маленьких нейроны имеют клеточные тела шириной всего 4 микрона. Несколько из самые большие нейроны имеют клеточные тела шириной 100 микрон. (Помнить что 1 микрон равен одной тысячной миллиметра!).
Нейроны похожи на другие клетки тела, потому что:
- Нейроны окружены клеточной мембраной.
- Нейроны имеют ядро, содержащее гены.
- Нейроны содержат цитоплазму, митохондрии и другие органеллы.
- Нейроны осуществляют основные клеточные процессы, такие как белок синтез и производство энергии.
Однако нейроны отличаются от других клеток тела, потому что:
- Нейроны имеют специализированные части клетки, называемые дендритами и аксонов .Дендриты передают электрические сигналы к тело клетки и аксоны забирают информацию от тела клетки.
- Нейроны связываются друг с другом посредством электрохимического процесс.
- Нейроны содержат некоторые специализированные структуры (например, синапсы) и химические вещества (например, нейромедиаторы).
Нейрон
Один из способов классификации нейронов — по количеству расширений, которые простираются от тела клетки нейрона (сомы).
Биполярные нейроны имеют два отростка
выходящие из тела клетки (примеры: клетки сетчатки,
клетки обонятельного эпителия).
Псевдоуниполярные клетки (пример: дорсальные
клетки корневого ганглия). На самом деле эти клетки имеют 2 аксона, а не один
аксон и дендрит. Один аксон проходит по центру к спинному мозгу,
другой аксон простирается к коже или мышце.
Мультиполярные нейроны имеют множество отростков, которые простираются от
тело клетки. Однако у каждого нейрона есть только один аксон (примеры: спинномозговая
мотонейроны, пирамидные нейроны, клетки Пуркинье).
Нейроны также можно классифицировать по направлению, которое они посылают. Информация.
- Сенсорные (или афферентные) нейроны: отправки информация от сенсорных рецепторов (например, кожи, глаз, носа, языка, уши) НАПРАВЛЕНИЕ центральной нервной системы.
- Двигательные (или эфферентные) нейроны: отправить информацию прочь от центральной нервной системы к мышцам или железы.
- Интернейроны: отправляют информацию между сенсорными нейроны и мотонейроны. Большинство интернейронов расположено в центральной нервная система.
Загляните в Галерею нейронов, чтобы увидеть картинки реальных нейронов или «Тротуар» Клетки »для просмотра фотографий нейронов на ул.
Есть несколько различий между аксонами и дендриты:
Аксоны | Дендриты |
|
|
Что внутри нейрона? В нейроне много того же органелл , таких как митохондрии, цитоплазма и ядро, как и другие клетки тела.
- Ядро — содержит генетический материал (хромосомы), включая информацию для развития клеток и синтеза белки, необходимые для поддержания и выживания клеток. Покрыт мембрана.
- Nucleolus — производит необходимые рибосомы для трансляции генетической информации в белки
- Тела Ниссля — используемые группы рибосом для синтеза белка.
- Эндоплазматический ретикулум (ЭР) — система трубы для транспортировки материалов внутри цитоплазмы.Может иметь рибосомы (грубая ER) или без рибосом (гладкий ER). В случае рибосом ER важен для синтез белка.
- Аппарат Гольджи — мембраносвязанный структура важна для упаковки пептидов и белков (включая нейротрансмиттеры) в пузырьки.
- Микрофиламенты / нейротрубочки — система транспорт материалов внутри нейрона и может использоваться для структурных служба поддержки.
- Митохондрии — производить энергию для подпитки клеточной деятельности.
Знаете ли вы? |
Нейроны — самые старые и длинные клетки в организме! У тебя есть многие одних и тех же нейронов на всю жизнь. Хотя другие клетки умирают и заменены, многие нейроны никогда не заменяются, когда они умирают. На самом деле ты в старом возрасте у вас меньше нейронов, чем в молодом. На с другой стороны, данные, опубликованные в ноябре 1998 г., показывают, что в одном область мозга (гиппокамп), новые нейроны МОЖЕТ расти у взрослых людей. Нейроны могут быть довольно большими — в некоторых нейронах, например в кортикоспинальном нейроны (от моторной коры до спинного мозга) или первичные афферентные нейроны (нейроны, которые простираются от кожи до спинного мозга и до ствол мозга), может достигать нескольких футов в длину! С Днем Рождения аппарата Гольджи, 121 -й ! В 1898 году знаменитый нейроанатом Камилло Гольджи сообщил о своем открытии ленточного аппарат внутри нейронов мозжечка. Эта структура теперь носит его называют как «Аппарат Гольджи».» |
Авторские права © 1996-2019, Эрик Х. Чадлер. Все права Зарезервированный.
Бедренный нерв — Ход — Двигательный — Сенсорный
Бедренный нерв — один из основных периферических нервов нижней конечности.
В этой статье мы рассмотрим анатомию бедренного нерва — его анатомическое течение, функции и клинические взаимосвязи.
Обзор
- Нервные корни : L2-L4
- Двигательные функции : Иннервирует передние мышцы бедра, которые сгибают тазобедренный сустав (грудная мышца, подвздошная мышца, портняжная мышца) и разгибают колено (четырехглавую мышцу бедра: прямая мышца бедра, латеральная широкая мышца бедра, медиальная широкая мышца бедра и средняя широкая мышца бедра),
- Сенсорные функции : Обеспечивает кожные ветви к переднемедиальной части бедра (передние кожные ветви бедренного нерва) и к медиальной стороне голени и стопы (подкожный нерв).
Анатомический курс
Бедренный нерв — самая большая ветвь поясничного сплетения. Он происходит от передних ветвей нервных корешков L2, L3 и L4.
Отойдя от поясничного сплетения, бедренный нерв проходит снизу через большую поясничную мышцу задней брюшной стенки. Он снабжает ветвями подвздошные и грудные мышцы до входа в бедро.
Затем бедренный нерв проходит под паховой связкой и входит в бедренный треугольник. Внутри этого треугольника нерв расположен латеральнее бедренных сосудов (в отличие от нерва бедренная артерия и вена заключены в бедренную оболочку).
Примерно на 4 см ниже паховой связки бедренный нерв делит на передний и задний отделы:
Передний отдел бедренного нерва | Задний отдел бедренного нерва |
|
|
Терминальной кожной ветвью бедренного нерва является подкожный нерв .Он проходит через приводящий канал (вместе с бедренной артерией и веной) и выходит до перерыва приводящей мышцы. Подкожный нерв иннервирует медиальную часть голени и стопы.
Рис. 2. Анатомическое строение бедренного нерва и двух его кожных ветвей — передних кожных волокон и подкожного нерва. [/ caption]Функции двигателя
Бедренный нерв снабжает мышцы передней поверхности бедра:
- Сгибатели бедра:
- Pectineus — приводит и сгибает бедро, помогает при вращении бедра кнутри.
- Iliacus — действует с большой и малой поясничными мышцами (формируя подвздошно-поясничную мышцу), сгибая бедро в тазобедренном суставе и стабилизируя тазобедренный сустав.
- Sartorius — сгибает, отводит и поворачивает бедро в боковом направлении в тазобедренном суставе. Сгибает ногу в коленном суставе.
- Разгибатели колена:
- Четырехглавая мышца бедра (прямая мышца бедра, латеральная широкая мышца бедра, медиальная широкая мышца бедра и промежуточная широкая мышца бедра) — разгибает ногу в коленном суставе. Rectus femoris также стабилизирует тазобедренный сустав и помогает подвздошно-поясничной мышце сгибать бедро.
Сенсорные функции
Есть две основные сенсорные ветви , которые отходят от бедренного нерва:
- Передние кожные ветви — производные от переднего отдела бедренного нерва. Они кровоснабжают кожу переднемедиального отдела бедра.
- Подкожный нерв — продолжение заднего отдела бедренного нерва.Питает кожу медиальной части голени и стопы.
[старт-клиника]
Клиническая значимость
Удаление подкожной вены
У людей с проблемным варикозным расширением вен часто удаляют подкожную вену. Длинная подкожная вена на своем пути сопровождается подкожным нервом.
Повреждение подкожного нерва во время этой процедуры может привести к боли, парестезии или полной потере чувствительности медиальной стороны голени.
Блок бедренного нерва
Блокада бедренного нерва (в сочетании с блокадой седалищного нерва ) может быть показана пациентам, которым требуется операция на нижних конечностях, которые не переносят общий наркоз .
Блокада бедренного нерва может также использоваться в качестве периоперационной и послеоперационной анальгезии. для пациентов с переломом шейки бедренной кости, которые не переносят определенные анальгетики.
[окончание клинической]
Запрос прав на изображение | Денверский художественный музей
Если вам или вашей организации предоставлено разрешение на воспроизведение изображения или изображений из коллекции Денверского художественного музея, перечисленные ниже условия применяются ко всем репродукциям и другому использованию.Разрешение на воспроизведение изображений можно запросить для каждого изображения в нашей форме запроса прав на изображения.
- Разрешается одноразовое неисключительное использование в одной публикации, для одного издания с согласованными языками и распространением. Редакции на дополнительных языках и последующие новые редакции будут рассмотрены при подаче заявки.
- Любая публикация этого произведения должна иметь уведомление об авторских правах в соответствии с Законом США об авторском праве.
- Воспроизведение с печатных или фотографических материалов, не предоставленных Денверским художественным музеем (DAM), строго запрещено.
- По запросу цветные пробные отпечатки или цифровые файлы с принтера должны быть отправлены в DAM для утверждения.
- Репродукция должна быть полутоновой, черно-белой или четырехцветной и не может быть воспроизведена на цветном материале. Ничто не может быть наложено на репродукцию (например, тип, цвет или другое изображение) без предварительного разрешения.
- Объект должен быть воспроизведен полностью, и его нельзя удалить за пределы страницы или обрезать, если DAM не утвердит детали заранее, а в заголовке указано, что детали показаны.
- Кредитная линия, точно такая, как указана в счете, должна быть указана в непосредственной близости от репродукции или в разделе публикации, посвященном благодарностям.
- При использовании телевидения или фильмов полное имя должно быть включено в титры программы и, если применимо, в сопроводительное руководство.
- По запросу заявитель должен предоставить Регистратору бесплатную копию публикации, CD-Rom, видеокассету или DVD, на которых есть репродукции.
- Изображения не будут предоставлены заявителю до тех пор, пока оплата пошлин (если применимо) не будет обработана DAM.
- DAM не несет ответственности за претензии к заявителю или DAM со стороны третьих лиц. DAM может предоставить запрошенное разрешение только в той мере, в какой он владеет правами, относящимися к запросу. Некоторые произведения искусства, а также фотографии этих произведений искусства могут быть защищены авторским правом, товарным знаком или смежными правами, не принадлежащими DAM.Ответственность за установление наличия таких прав и за получение всех других необходимых разрешений остается за заявителем.
- DAM не дает никаких гарантий или заверений и не принимает на себя никакой ответственности за какие-либо претензии к заявителю или DAM со стороны художников, их агентов, владений или любых сторон в связи с воспроизведением произведений искусства из коллекции DAM. . Заявитель соглашается возместить DAM, насколько это разрешено законом, и оградить ее от любых и всех таких претензий, включая претензии о нарушении авторских прав, гонорары или гонорары и / или действия, включая связанные с этим расходы, возникшие в результате действий заявителя. воспроизведение произведений из собрания ДАМ.Любые и все выплаты роялти или другие требования, указанные владельцем авторских прав на такую работу, должны быть выплачены или соблюдены издателем или агентом, запрашивающим разрешение на воспроизведение.