Основные узлы: Основные скалолазные узлы: восьмёрка, булинь. Вспомогательные узлы: стремя, схватывающий узел (узел Пруссика) и узел UIAA. Базовые правила, инструкции по вязанию, применение.

Содержание

Основные скалолазные узлы: восьмёрка, булинь. Вспомогательные узлы: стремя, схватывающий узел (узел Пруссика) и узел UIAA. Базовые правила, инструкции по вязанию, применение.

15.03.2017

Что люди обычно вспоминают, когда слышат про скалолазание, альпинизм и вообще - походы? Ну, костёр, палатка, Эверест, веревки всякие - понятно, но по моим наблюдениям, в какой-то момент вам обязательно зададут вопрос: "Умеешь всякие узлы вязать?"

В самом деле, неподготовленному глазу обывателя все эти веревки и узлы кажутся непонятной наукой, сплошной мешаниной хитрых названий и мудрёных рецептов вязания. В то время как всё гораздо проще, особенно, если ты - скалолаз.

Восьмёрка (figure 8 loop)


Итак, если вы занимаетесь скалолазанием в зале, а на скалах не планируете лезть трассы длиннее одной веревки (то есть, мультипитчи - не для вас), то всё, что вам нужно уметь вязать - узел восьмерка (или "фламандская петля"). Этот узёл используется для ввязывания веревки в страховочную систему при лазании с нижней и с верхней страховкой. Почему именно он?

Достоинств несколько:

  • Под нагрузкой не "ползёт", то есть развязаться самостоятельно, от натяжения, он не может.

  • Достаточно легко вяжется, хотя, разумеется, нужна регулярная практика

  • Правильность узла легко определить  - он должен быть "красивым". Да, именно так: все ветки должны идти параллельно, без перехлёстов и ослаблений петель. Но  даже если завязать восьмерку очень криво - она все равно сохранит надежность.

  • Меньше, чем другие узлы, ослабляет веревку. Да, именно так: любое отклонение геометрии веревки от прямой линии ухудшает прочность. В таком случае, выбор восьмёрки для привязки человека - самый очевидный вариант.

  • Этот узел единственный, допущенный для привязывания спортсменов на соревнованиях.  Однако от спортсменов все равно требуют завязывать на свободном конце так называемый "контрольный узел", проводник или полугрепвайн.


Важное дополнение: надо уметь вязать второй вариант восьмерки, так называемую "восьмёрку на карабин". Её легко завязать буквально за секунду и получить  прочную петлю, к которой можно пристегнуть  карабин. Карабин, напомню, может использоваться для присоединения человека к страховочной системе только в зале и только при использовании второго карабина, развернутого в противоположную сторону.


Булинь

Отдельно стоит сказать об узле "булинь" (точнее сказать - двойной булинь). Да, возможно вы видели, как многие скалолазы используют именно его, чтобы привязать к себе веревку. Перед  восьмеркой у него есть одно преимущество: он не затягивается после резкого нагружения или срыва. Однако для запоминания он сложнее и начинающему легко допустить ошибку, которая может стать смертельной.   Плюс он больше ослабляет веревку. В общем, если по каким-то причинам вы не умеет вязать двойной булинь с закрытыми глазами, если вы начинающий и хотите ввязываться  "не как все", то поверьте, ваша безопасность стоит того, чтобы исключить даже малейшую возможность ошибки. Вяжите восьмёрку.

Видите? Всего-то один узел. Если ваш спортивный режим - периодическое лазание в зале, редкие выезды на природу, в подготовленные районы, в компании с более опытными скалолазами то это всё, что вам надо знать.

Вспомогательные узлы

Однако если слегка расширить свой кругозор, то в него попадут так называемые вспомогательные узлы, как то: стремя, схватывающий узел (узел Пруссика) и узел UIAA. Разумеется, список далеко не полный, но эти три - самые популярные и необходимые. Скорее всего, сразу применять их не будете, но лучше, если вы все же их выучите, тем более, что это  родственные узлы и когда вы будете неправильно завязывать, например, стремя, у вас будет получаться схватывающий (или наоборот)

Стремя, он же выбленочный узел (clove hitch)


Изначально использовался для фиксации перекладин на корабельных вантах.

Основное свойство - держит веревку и позволяет, при надобности, легко регулировать длину. Также с ним вы экономите снаряжение. Например, вы висите на станции, и вместо отдельного уса самостраховки просто вяжете стремя, регулируя длину, как вам удобно на этой станции. Сразу учите два варианта завязывания - для двух рук и одной.


Схватывающий узел (полусхват)

Простейший зажим, тормозной узел, позволяющий зафиксировать что-либо на веревке. Если делается несколько оборотов, становится узлом Пруссика и используется на спуске, когда правая рука контролирует скорость прохождения веревки через СУ, а узел Пруссика, навязанный ДО руки, тормозит веревку, если вы по какой-то причине вдруг разожмете ладонь.


Узел UIAA


Позволяет осуществлять торможение веревки без использования страховочного устройства, при помощи одного карабина.  Ситуация, сами понимаете, не очень обычная, но лучше всегда быть готовым.

Однако...

...Если вы твёрдо решили посвятить своё время боулдерингу, то единственный узел, что вам нужно знать и вязать быстро и надёжно, - это "бантик" на ваших скалолазных тапках =) Который, в общем-то, вариант обычного и древнего "прямого" узла.


В дальнейшем мы расскажем об узлах для соединения веревок, а также более добавим несколько вспомогательных, но довольно полезных.

Напоследок, могу посоветовать внимательно изучить сайт www.animatedknots.com, там все вышеописанные (и не только) узлы очень хорошо и наглядно показаны с пошаговой инструкцией вязания и рекомендациями.

Принцип действия мотопомпы

Мотопомпы – устройства, предназначенные для перекачивания воды и других жидкостей различной степени вязкости и загрязненности. Облегчают работу сотрудников коммунального хозяйства, аварийных и спасательных служб, строителей. Их применяют для полива земельных угодий, тушения пожаров, осушения подвалов и водоемов, устройства водоснабжения. В качестве топлива, в зависимости от модели мотопомпы, используются: бензин, дизельное топливо, газ.

Основные конструктивные узлы

Независимо от модели, в конструкции мотопомп с центробежным насосом имеются основные узлы:

  • Стальная прочная рама – жесткое основание, на котором фиксируются все механизмы. Она удобна для переноски и зацепления грузоподъемными механизмами. Для установки тяжелых мотопомп используют подвижные платформы.
  • Двигатель внутреннего сгорания с пусковым механизмом и топливным баком.
  • Рукава – всасывающий и напорный с гладкой внутренней поверхностью и наружной гофрированной.
  • Насосный узел с рабочими колесами.

Двигатель и центробежный насос могут располагаться в агрегате соосно или устанавливаться на общем валу. Основные рабочие элементы – колеса с лопастями.

Конструктивные особенности мотопомп различного эксплуатационного назначения

В зависимости от вида жидкости, для которого предназначена мотопомпа, модели обладают определенными конструктивными особенностями и техническими характеристиками:

  • Для загрязненных жидкостей.
    Конструкция рассчитана на прохождение крупных частиц щебня и гравия, песка. Такие модели обычно легко разбираются, что позволяет удалять слишком большие частицы.
  • Для чистой или слабозагрязненной воды. Модели имеют более слабый двигатель, по сравнению с мотопомпами для загрязненной жидкости. Часто применяются для полива в индивидуальных и фермерских хозяйствах. Максимальный размер частиц, передаваемых таким насосом, не превышает 5 мм. Комплектация агрегата дополнительными фильтрами обеспечивает подачу воды, очищенной от механических примесей.
  • Высоконапорные модели. Обычно такие мотопомпы оснащаются четырехтактным двигателем высокой мощности, обеспечивающим хорошую производительность. Агрегаты используются при тушении пожаров, в полевых работах, для откачивания воды из бассейнов.
  • Отдельная категория агрегатов, имеющих узкоспециализированное применение, – для перекачивания очень вязких жидкостей, химически агрессивных составов, морской воды.

Для продления срока годности агрегатов их часто оснащают входными фильтрами, которые предохраняют внутренние механизмы от водорослей или механических включений.

Принцип работы

Работа мотопомпы с центробежным насосом основана на принципе центробежного ускорения движения жидкости:

  • Двигатель внутреннего сгорания приводит в действие рабочие колеса насоса.
  • Лопатки рабочих колес при вращении создают перепад давления жидкости на входе в агрегат и внутри насосного узла.
  • Образующееся на входе разрежение обеспечивает всасывание жидкости, через всасывающий рукав она поступает в корпус насоса к центру колеса.
  • При вращении колеса жидкость от его центра перемещается в периферийную область, а затем под определенным давлением – в напорный рукав. По напорному рукаву она движется в нужном направлении и на заданную высоту.

Основные технические характеристики мотопомп, учитываемые при их покупке

При выборе подходящего агрегата учитывают:

  • Производительность – определяет количество жидкости, перекачиваемое за единицу времени.
  • Глубину забора и напор.
    Если мотопомпа предназначена для перекачивания воды из скважины или колодца, необходимо выяснить, с какой глубины агрегат может выкачивать жидкость и на какое расстояние передавать ее по горизонтали.
  • Расход топлива – важный параметр, характеризующий расходы на горючее при эксплуатации мотопомпы.

Симптомы, диагностика, лечение миомы и профилактика

Миома матки (лейомиома,фибромиома) - доброкачественная опухоль из мышечной и соединительной ткани матки.

По мнению большинства ученых, миома возникает в результате нарушения регуляции роста клетки миометрия. Причин формирования узлов много, основные - гормональные нарушения и повреждения самой ткани матки (при выскабливании полости матки, аборте, длительном ношении внутриматочного контрацептива, воспалительном процессе в матке). К отягощающим факторам относят наследственную предрасположенность, стрессы, неблагоприятную экологическую ситуацию.

Миоматозные узлы могут иметь разные размеры - от нескольких миллиметров до десятков сантиметров, встречаться как единично, так и множественно.

Узлы, расположенные в толще стенки матки, имеют название интерстициальных. Если узлы растут в сторону брюшной полости, выступают над поверхностью матки, то они называются субсерозными, если в сторону матки - то субмукозными.

Симптомы

У 30% пациенток миома матки протекает бессимптомно. Проявления заболевания зависят от размеров, локализации и количества миоматозных узлов. Пациентки могут предъявлять жалобы на обильные, длительные, болезненные менструации, менструации со сгустками, межменструальные кровянистые выделения и кровотечения, боли, ощущения тяжести внизу живота. Миома матки может приводить к нарушению функции соседних органов (запоры, нарушение опорожнения мочевого пузыря, невынашивание беременности и бесплодие).

Диагностика

Диагностика миомы, как правило, несложна и возможна уже на этапегинекологического осмотра и сбора анамнеза.

Основными неинвазивными инструментальными методами диагностики являются УЗИ, КТ и МРТ.

Лечение миомы матки

Для того чтобы определиться с тактикой лечения в каждом конкретном случае, необходима консультация специалиста.

Принципиальными задачами лечения являются либо удаление опухоли (хирургическое лечение), либо торможение опухолевого роста и регресс новообразования (консервативное лечение).

Для консервативной терапии миомы матки используют гормональные препараты. Выбор препарата и показания к назначению определяются лечащим врачом.

Показания к

оперативному лечению:

- большие размеры узлов, быстрый рост, маточные кровотечения, субмукозный и центростремительный рост узлов, болевой синдром, анемизация больной, бесплодие и невынашивание беременности, субсерозный узел на ножке.

Выбор объема, вариантов доступа и сроков оперативного лечения зависит от множества факторов (желания пациентки сохранить репродуктивную и менструальную функцию, размера матки, количества узлов, наличия спаечного процесса в брюшной полости, сопутствующей соматической патологии и др.)

«Золотым стандартом» лечения миомы является миомэктомия (хирургическое удаление узлов миома матки). Сохранение матки как органа важно не только для женщин, планирующих беременность, но и женщин, желающих сохранить менструальную функцию до наступления естественной менопаузы.

Операцию возможно выполнить лапароскопически и через лапаротомный доступ (доступ в брюшную полость, при котором делается разрез передней брюшной стенки либо горизонтально над лобком, либо вертикально по средней линии живота).

Лапароскопия - такой доступ в брюшную полость, когда через проколы (5-10 мм) вводят инструменты и лапароскоп (тонкая оптическая система, при помощи которой хирург получает изображение органов, выводимое на монитор в операционной).

Если миома имеет субмукозный рост, то оптимальным методом удаления узла является гистерорезектоскопия (удаление узла со стороны полости матки с помощью гистерорезектоскопа).

Другие методы лечения миомы матки, такие как эмболизация маточных артерий (ЭМА) и ФУЗ-абляция миомы (лечение с помощью ультразвуковой волны), используются в развитых странах крайне ограничено.

Радикальные операции при миоме матки (удаление матки) выполняются, когда сохранение матки противопоказано или нецелесообразно.


Темы для подготовки к вступительным экзаменам в магистратуру

Основные темы для подготовки к вступительным экзаменам в магистратуру по направлению «Зоотехния» по разделу механизация и автоматизация животноводства

  1. Доильные установки. Основные узлы. Назначение и принцип действия.
  2. Доильные аппараты. Основные сборочные единицы и их назначение.
  3. Доильный аппарат попарного доения. Назначение и преимущества.
  4. Доильные установки для доения коров на фермах с привязным содержанием животных.
  5. Типы доильных установок для доения коров в залах. Технологические различия.
  6. Доильные роботы, назначение и выполняемые функции.
  7. Параметры, автоматически контролируемые доильными роботами.
  8. Автоматическое определение мастита коров. Контролируемый показатель. Принцип действия.
  9. Автоматическое определение половой охоты коров. Контролируемый показатель. Принцип действия.
  10. Система автоматической сортировки животных на ферме. Основные узлы и принцип действия.
  11. Автоматические подгонщики коров в доильных залах. Основные узлы и принцип действия.
  12. Назначение кормосмесителей для молочных ферм. Выполняемые функции и регулировки. Классификация.
  13. Назначение молотковой дробилки. Устройство, принцип действия, регулировки.
  14. Ниппельные поилки. Принцип действия и области применения.
  15. Оборудование для удаления навоза на фермах с привязным содержанием животных.
  16. Оборудование для удаления навоза на фермах с беспривязным содержанием животных.
  17. Способы и оборудование для снижения тепловых стрессов животных в помещениях для теплого времени года.
  18. Назначение электрической изгороди.
  19. Электронные весы для взвешивания животных. Преимущества по сравнению с механическими весами. Поверка весов.
  20. Оборудование для приготовления и раздачи сухих кормов в свиноводстве. Основные узлы и принцип действия.
  21. Оборудование для приготовления и раздачи жидких кормов в свиноводстве. Основные узлы и принцип действия.
  22. Назначение кормораздатчика КТУ-10А. Выполняемые функции, устройство и регулировки.
  23. Установка для охлаждения молока ОМ-1.

Санкт-Петербургский технический колледж управления и коммерции (ТКУиК)

Образовательные ресурсы

Министерство образования и науки Российской Федерации: www.minobrnauki.gov.ru

Федеральный портал "Российское образование": www.edu.ru

Единое окно доступа к образовательным ресурсам: window.edu.ru

Федеральный центр информационно- образовательных ресурсов: fcior.edu.ru

Колледж по праву считается одним из ведущих профессиональных образовательных учреждений Санкт-Петербурга и Северо-Западного региона России. Это многофункциональное, многопрофильное, многоуровневое учебное заведение.

Качество предоставляемых колледжем образовательных услуг напрямую связано с наличием современной материально-технической базой, высокопрофессионального педагогического коллектива, информационно-методического обеспечения образовательного процесса, использования передовых образовательных технологий. Подтверждением данного факта является включение колледжа в ТОП - 500 лучших учреждений Российской Федерации и ТОП - 10 по Санкт - Петербургу по данным Мониторинга качества профессиональной подготовки в учреждениях СПО (за 2017 г.), и в ТОП - 100 лучших образовательных организаций движения "Молодые профессионалы (WorldSkills Russia) за 2018 год.

Реализует  образовательные программы подготовки специалистов среднего профессионального образования по 17 специальностям. Обучение осуществляется по очной, очно-заочной формам обучения с применением электронного обучения и дистанционных образовательных технологий, а также предоставляет широкий спектр дополнительных образовательных услуг.

Приглашаем выпускников 9-х и 11-х классов для получения среднего профессионального образования.

Обучение студентов производится на учебных площадках в зависимости от направления подготовки. Колледж имеет государственную лицензию и аккредитацию на осуществление образовательной деятельности по образовательным программам, программам профессиональной подготовки. По окончании обучения выдается диплом государственного образца!

«Тот самый длинный день в году…»
21.06.2021

22 июня - День памяти и скорби. В этот день в 1941 году Вторая Мировая война пришла в СССР. Германия без предупреждения атаковала советскую границу, положив начало одной из самых кровопролитных кампаний в истории.

Бомбардировкам подверглись города: Рига, Виндава, Либава, Шауляй, Каунас, Вильнюс, Гродно, Лида, Волковыск, Брест, Кобрин, Слоним, Барановичи, Бобруйск, Житомир, Киев, Севастополь и многие другие, железнодорожные узлы, аэродромы, военно-морские базы СССР, осуществлялся артиллерийский обстрел пограничных укреплений и районов дислокации советских войск вблизи границы от Балтийского моря до Карпат. Началась Великая Отечественная война…

Впереди были 1418 дней и ночей, отступления и потери, миллионы жертв и победа, которую называли «праздником со слезами на глазах».

О памятной дате на сайте издания «Комсомольская правда» https://www.kp.ru/putevoditel/istoria/den-pamyati-i-skorbi/

Подробнее...
 
ИЗМЕНЕНИЕ РЕЖИМА РАБОТЫ ПРИЕМНОЙ КОМИССИИ
19. 06.2021

ВНИМАНИЕ!
ИЗМЕНЕНИЕ РЕЖИМА РАБОТЫ ПРИЕМНОЙ КОМИССИИ

В связи со сложной эпидемиологической обстановкой, связанной с распространением коронавирусной инфекции COVID-19, на основании письма Комитета по науке и высшей школе Правительства Санкт – Петербурга № 01-21-58/21-0-0 от 15.06.2021 г. с 21 июня 2021 года Приемная комиссия колледжа работает в следующем режиме:

ПРИЕМ ДОКУМЕНТОВ ОСУЩЕСТВЛЯЕТСЯ
ЧЕРЕЗ ЭИС «ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ АБИТУРИЕНТА».

Прием документов «ЛИЧНО» осуществляется для следующих категорий граждан:

- подающих оригинал документа об образовании независимо от формы обучения и финансирования;

- подающих документы на места, финансируемые за счет средств физических и юридических лиц и требующие подписания договора, а также посредством материнского капитала.

 
Подача документов
17.06.2021

Уважаемые абитуриенты, родители и законные представители!
В связи с обостряющейся ситуацией, связанной с распространением новой коронавирусной инфекции, наиболее предпочтительным и безопасным для Вашего здоровья способом подачи документов является ЭИС «Личный кабинет абитуриента».
Подать документы через ЭИС «Личный кабинет абитуриента» можно с 18 июня 2021 года по будням с 10.00 до 17.00
Перед регистрацией в "Личном кабинете абитуриента" внимательно ознакомьтесь с инструкцией.

 
«МОЙ ДОМ - МОЯ РОССИЯ»
10.06.2021

9 июня 2021 года в учебном корпусе на Б. Сампсониевском проспекте, 61 состоялось праздничное мероприятие, посвященное Дню России. Студенты учебных групп 9СО-12к, 9П-11, 9ГД-21 Якшенева Арина, Сахневич Алексей, Березкина Анастасия, Микаилов Руслан, Зиновьева Анастасия и Меликьянц Карина подготовили презентации и рассказали о достопримечательностях своей малой Родины - городах Мурманске, Арзамасе, Подпорожье, Петергофе, Кургане и Приморске. Студентка 2 курса Екатерина Ракунова исполнила песню «Матушка-Россия».

 
«СЛАВЬСЯ, ОТЕЧЕСТВО НАШЕ СВОБОДНОЕ…»
10.06.2021

День России (до 2002 года - День принятия Декларации о государственном суверенитете РСФСР) - 12 июня — государственный праздник Российской Федерации.

12 июня 1990 года первый съезд депутатов РСФСР принял Декларацию о государственном суверенитете России. Страна стала называться Российской Федерацией. В Декларации утверждалось, что Конституция и законы РСФСР имеют приоритет над законодательными актами СССР. Так же утверждались равные правовые возможности для новообразованных политических партий, а также общественных организаций и объединений, включая неформальные. В документе утверждается и принцип разделения законодательной, исполнительной и судебной властей, прописана необходимость существенного расширения прав автономных республик, областей, округов и краёв в составе РСФСР.

В этот же день в 1992 году состоялись первые открытые всенародные выборы Президента России. Победу на них тогда одержал Борис Николаевич Ельцин.

Подробнее...
 
«ТЕБЯ Ж, КАК ПЕРВУЮ ЛЮБОВЬ, РОССИИ СЕРДЦЕ НЕ ЗАБУДЕТ!»
09.06.2021

«ТЕБЯ Ж, КАК ПЕРВУЮ ЛЮБОВЬ, РОССИИ СЕРДЦЕ НЕ ЗАБУДЕТ!»

(Ф. И. Тютчев)

Ежегодно 6 июня отмечается Пушкинский день в России - День русского языка.
Александра Сергеевича Пушкина называют основоположником современного русского литературного языка. Его произведения переведены на многие языки мира, поэта почитают почти во всех уголках нашей планеты.

 

Подробнее...
 
«БОГ СОХРАНЯЕТ ВСЕ»
09.06.2021

В мае-июне 2021 года студентам колледжа выпало счастье посетить мемориальную квартиру Анны Ахматовой в Фонтанном доме.

С осени 1924 по февраль 1952 Анна Андреевна Ахматова жила в южном флигеле дворца Д. Н. Шереметева (квартира Н. Н. Пунина, Институт Арктики), где до сих пор находится герб графа со словами «Бог сохраняет все». Эти слова Ахматова использовала в качестве эпиграфа в «Поэме без героя».

С этим местом связана огромная часть жизни Ахматовой. Благодаря аутентичному интерьеру в сочетании с объектами культурного наследия, путешествие по мемориальной квартире Ахматовой переносит гостей на сто лет назад, во времена ее непростой и удивительной жизни. Комнаты Шереметьевского дворца проводят сквозь годы жизни Ахматовой, знакомя с ее бытом - здесь и маленькая кухня со старыми советскими тарелками и круглым радио, о котором часто вспоминала Ахматова, и записка на двери, обращенная к ней, и рабочий стол с фотографиями, и знаменитая софа, на которой она принимала гостей.

Кроме черно-белых фотографий и книг, писем, переводческих работ Ахматовой, сохранился и знаменитый клен, о котором она писала: «Самое красивое в моей комнате - это клен за окном».

Благодаря замечательному экскурсоводу, посетители действительно могут почувствовать дух эпохи, настроение жизни… В конце экспозиции расположено мультимедийное пространство, где можно, дотронувшись до сенсорных экранов, узнать истории представленных на выставке экспонатов.

Подробнее...
 
«АДМИНИСТРИРОВАНИЕ БАЗ ДАННЫХ»
08.06.2021

5 июня 2021 года в учебном корпусе на Кондратьевском проспекте состоялась олимпиада по компетенции «Администрирование баз данных» в формате Worldskills, в которой принял участие 31 студент из 4 учебных групп.

В настоящее время основная информация формируется и обрабатывается в виде баз данных. Компетенция «Администратор баз данных» является востребованной в промышленных, торговых, медицинских, культурных, образовательных организациях.

Работоспособность такой информационной системы, как база данных, определяется наличием соответствующего инструментария для обработки данных, и невозможна без профессионального сопровождения и поддержки. Создавая базу данных, администратор, стремится упорядочить информацию по различным признакам для того, чтобы потом извлекать из нее необходимые пользователю данные в любом сочетании.

В ходе выполнения олимпиадного задания  использовалась СУБД MS Access 2016. Участникам требовалось создать базу данных, заполнить ее идентичной информацией, обеспечить возможность выборки данных из базы (создание запросов и отчетов) и организовать пользовательский интерфейс для работы с базой данных. Предметная область - «Пункт проката спортивного инвентаря».

Подробнее...
 
УЧАСТВУЙ - ИЗУЧАЙ -ЭКСПЕРИМЕНТИРУЙ!
07.06.2021

3 июня 2021 года в рамках мероприятий, направленных на профессиональное самоопределение, студенты учебной группы 9СК-22к под руководством классного руководителя  Голощапова Дмитрия Олеговича посетили Центральный музей связи имени А. С. Попова.

Основанный в 1872 году, музей располагается в бывшем дворце канцлера Александра Безбородко (Почтамтский пер. , 4) и является одним из  первых научно-технических музеев не только России, но и мира. Экспозиция музея посвящена истории развития связи: от почты к телеграфу, телефону, радио, телевидению, космической связи. Особенно интересны стенды с физическими опытами. Студенты на практике из основных 3-х цветов образовали все остальные оттенки; путем кручения педалей определили, сколько электроэнергии необходимо для включения лампы; в зале с телефонными аппаратами узнали, как сигнал от телефонного аппарата идет на коммутатор и т.д. Одним словом -«интерактив». Тут тебе и практический опыт, и демонстрация достижений науки и техники, и нерушимые законы физики -  учимся, играя.

 
07.06.2021

В канун 222-летия со дня рождения Александра Сергеевича Пушкина студенты колледжа под руководством преподавателя русского языка и литературы Андреевой Елены Александровны приняли участие в конкурсе творческих работ «Арт-Пушкин». Организатором конкурса выступило государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного образования Псковской области «Дом детства и юношества «Радуга» - региональный модельный центр.

Юным ценителям литературного наследия Пушкина было предложено реализовать  свое отношение к творчеству поэта средствами художественного слова, музыкального и театрального искусства, хореографии.

Каждый из авторов мог проголосовать за один понравившийся проект. Таким образом,  посетители сайта смогли самостоятельно выбрать лучшие из творческих работ.

https://artpushkin21.wixsite.com/artpushkin

 
Творчество посвящаем войне…
06.06.2021

В мае 2021 года члены творческого коллектива «Аномалия» под руководством педагога дополнительного образования Заниной Вероники Николаевны приняли участие в Патриотическом конкурсе-фестивале «Дети войны». Мероприятие проводилось при поддержке Министерства Культуры России по инициативе Европейской ассоциации Культуры.

Благодарим за участие студентов: Елизавету Мешкову - вокал (группа 9И-11), Красильникову Алису (группа 9СК-21), Герасько Григория (группа 9Р-11), Невзорову Ульяну (группа 9УК-11), Ядовину Валерию (группа 9КС-12), Искужина Булата (группа 9Р-11), Мушкетову Елизавету - художественное слово (группа 9УК-11).

Конкурсные проекты:

Номинация «Художественное слово» - «Уходит в небо с песней полк...»

Номинация «Вокал» - «Нам нужна одна победа»

Подробнее...
 
Выпуск группы "Школа финансовых технологий"
04.06.2021

28 мая 2021 года завершили свое обучение слушатели курса "Школа финансовых технологий". Одной из ключевых задач данного курса была проектная работа. На протяжении почти всего периода обучающиеся работали над одним большим проектом "Финансовая грамотность: путеводитель по интернет-мошенничеству".

В ходе обучения слушатели узнали:

  • основных участников финансового рынка;
  • основные понятия: деньги, финансовое планирование, страхование, электронная платежная система;
  • критерии выбора финансовых инструментов;
  • способы и средства защиты от мошенников.

Команда Детского Технопарка ТКУиК благодарит своих слушателей за проявленный интерес и желание двигаться дальше.

 
ЛУЧШИЕ НА ПРАВОВОМ ПОЛЕ
03.06.2021

Студентка учебной группы 9СО-12к БЕРЕЗКИНА Анастасия стала победителем в олимпиаде «Азимут» для учащихся средних профессиональных образовательных учреждений, проводимой Санкт-Петербургским Университетом технологий управления и экономики в номинации «Право».

 
«ИДЕИ Д.С. ЛИХАЧЕВА И СОВРЕМЕННОСТЬ»
03.06.2021

В марте 2021 года Санкт-Петербургский гуманитарный Университет профсоюзов совместно с Конгрессом петербургской интеллигенции провёл Международный конкурс творческих работ старшеклассников «Идеи Д.С. Лихачева и современность».

Цель конкурса - более глубокое изучение творческого наследия Д.С. Лихачева, интеграция его идей в современную жизнь, повышение интереса молодежи к творчеству, общественной деятельности и жизни учёного.

В жюри конкурса входят академики, Почетные доктора СПбГУП Абдусалам Гусейнов, Альберт Лиханов, Александр Некипелов, Валерий Черешнев и другие известные ученые, литературоведы, историки, журналисты, писатели, представители ведущих школ Санкт-Петербурга.

Под руководством преподавателей правовых дисциплин Тимошиной Натальи Павловны и Аржановой Алёны Валерьевны в конкурсе приняли участие  будущие юристы.

Подробнее...
 

двигатель, ходовая, электрика, трансмиссия, управление

Из каких важных блоков состоит автомобиль, их назначение, роль в работе машины? Это вопросы, возникающие у новичков, недавно севших за руль, столкнувшихся с необходимостью изучения его устройства. Вопросов много, они сложны, но интересны. Попробуем дать краткие, но исчерпывающие ответы.

Ежедневно жители города, даже небольшого, сталкиваются с потоком транспорта. Обыватели, далёкие от самостоятельных поездок на машине, не задумываются об её устройстве.

Им кажется, что автомобили (от легкового до автобуса) сделаны по одному принципу, состоят из сходных модулей. Начиная приобретать первый опыт вождения, человек осознаёт, что все они разные.

Легковой автомобиль

Какие узлы автомобиля может назвать дилетант? Как правило, его фантазия не заходит дальше, чем: кузов, двигатель, колёса, салон. Реальное устройство значительно сложней. Основными блоками являются:

1. Жёсткая (несущая) основа.
2. Двигатель.
3. Трансмиссия.
4. Ходовая система.
5. Электрические узлы.
6. Управление.

Этот короткий список будет выглядеть гораздо внушительней в развёрнутой форме. Рассмотрим назначение его главных составляющих более конкретно.

Несущая основа (конструкция)

Значение узла сложно переоценить. Без него не может существовать автомобиль. Все прочие детали устанавливаются, крепятся на основу, связывающую, объединяющую их. Существует 2 типа конструкций (несущих):

— на основе тяжёлой металлической рамы;
 — несущий кузов.

Оба варианта имеют право существовать, являясь одним из основных блоков авто, добавляя ему ряд плюсов или минусов.

Автомашины, изготовленные по рамному принципу способны вынести большие нагрузки. Особенностью таких версий легковых (или грузовых) машин считается многофункциональность их рамы, которую можно применять для различных модификаций автомобилей, оставляя её в неизменном виде. Другое преимущество – простота замены деталей, ремонта.

Кузовная система, предполагает отсутствие рамы. Её функции отданы кузову. Являясь более распространённой для легковых машин, такая конструкция не лишена изъянов.

Кузов несёт здесь вес всех закреплённых на нём деталей, получает удары от столкновений, подвержен испытаниям неровностями дорог, вибрацией. Выполненный из тонкого металла он оказывается под ударом сложных факторов. Положительный момент такого устройства автомашины — её лёгкость. Основная масса расположена низко, что даёт дополнительную устойчивость на трассе.

Двигатель

Сложный узел, включающий множество деталей, дающий жизнь авто – его мотор. Он производит энергию, вращающую колёса. Двигатели удобно классифицировать по типу потребляемого ими топлива:

— бензин;
 — дизельное топливо;
 — газ.

Хотя газ и дизельное топливо делают эксплуатацию машины более экономной, бензиновые двигатели остаются самыми распространёнными с момента появления автомобиля по сегодняшний день.

 

Существуют отдельные модификации, использующие несколько видов топлива. Концептуальной моделью современности считается конструкция, двигатель внутреннего сгорания в которой заменили аккумуляторные батареи и электрический мотор.

В первых моделях бензиновых двигателей запуск обеспечивался вращением ручки. Этот способ давно забыт. Его сменили электрические стартёры, дающие искру зажигания для топливной смеси.

Трансмиссия

Функцию передачи, полученной от двигателя энергии к деталям, которые обеспечат передвижение машины, выполняет блок трансмиссии. В зависимости от привода машины (передний либо задний) трансмиссионная система имеет отличительные особенности.

Например, трансмиссия машины с передним приводом состоит из деталей:

1. Сцепление.
2. Коробка передач.
3. Приводные валы передние.
4. Шарниры угловых скоростей.
5. Дифференциал.
6. Основная передача (главная).

Транспортное средство с установленной под капотом трансмиссией и двигателем можно считать мощным автомобилем.

Ходовая часть

Данный блок элементов, кроме колёс и способа управления ими (числа ведущих среди общего количества колёс автомобиля), включает подвеску.

Существует большое число вариантов автомобильных подвесок. Все они разработаны для выполнения сходных задач. Функции согласования колёс и несущей системы машины, уменьшения вибрации отданы этому агрегату.

Электрические узлы и управление

К разделу электрооборудования автомашины относят: стартеры, аккумуляторы, генераторы. Кроме перечисленных деталей, систему дополняют кондиционеры, стереосистемы, прочие приборы потребления электроэнергии. От качества, надёжности данных блоков зависит работоспособность всего транспортного средства:

1. Хороший аккумулятор гарантирует быстрый, надёжный запуск двигателя в любую погоду.

2. Без исправного, проверенного стартера не появится искра, запускающая двигатель.

3. Только исправная работа генератора может гарантировать качественный заряд аккумуляторной батареи, работу всех бортовых систем во время движения машины.

Особая роль отводится управлению автомобилем. Помощь водителю здесь оказывают бортовые компьютеры, установленные на новых авто.

Сложные электронные системы собирают информацию о состоянии каждого узла, анализируют её, сообщают водителю результаты. Решение главных задач управления по-прежнему принадлежит человеку за баранкой, способному точно реагировать на изменения ситуации на полосах движения дороги. Основа системы, управляющей автомобилем, осталась прежней:

1. Корректировка направления движения (рулевое управление).

2. Согласование скоростного режима (система тормозов).

Все перечисленные агрегаты и узлы имеют сложное строение, выполняют множество функций. За время развития автомобильного транспорта они претерпели огромные изменения. Однако их внутренние модернизации направлены на изменение скорости передвижения, улучшение качественных характеристик работы машины, комфорта пассажиров.

Гиперконвергенция стала более управляемой: что ждет технологию в России

| Поделиться

Гиперконвергентные решения становятся все популярнее, а профильный рынок ежегодно растет почти на треть. В России эта технология проникла не так глубоко из-за меньшей популярности облаков, однако новые решения мировых вендоров, представленные на отечественном рынке, могут изменить ситуацию уже в ближайшем будущем.

Гиперконвергенция растет по всему миру

Гиперконвергенция (HCI) впервые появилась в корпоративном пространстве чуть меньше десятилетия назад, а сейчас занимает умы практически всех ИТ-руководителей серьезных компаний. Объем профильного рынка давно исчисляется миллиардами и ничто не предвещает спада интереса к этому подходу. По данным аналитиков MarketsandMarkets, глобальный рынок в 2020 г. даже несмотря на пандемию достиг отметки в $7,8 млрд, а к 2025 г. речь будет идти о цифре в $27,1 млрд. Таким образом, гиперконвергенция покажет крайне нехарактерный CAGR (средний ежегодный темп роста) в 28%. Такими темпами в сегменте программно-аппаратных решений могут похвастаться лишь избранные направления.

По данным исследователей из Evaluator Group, подавляющее большинство компаний (почти 80%) планируют или внедрить гиперконвергенцию в обозримом будущем, или значительно интенсифицировать ее использование в корпоративных ИТ-процессах. Аналитики TBR в 2019 г. предрекали, что 40% компаний внедрят гиперконвергенцию с течение ближайшего года. Частично эти планы «переехали» на 2021 г. из-за пандемии. Российский рынок в этом смысле является частью глобального, поэтому мировые тенденции и показатели, пусть и с некоторыми оговорками, но применимы к отечественным компаниям.

Рынку предложили новое решение для гибридной инфраструктуры

Одним из факторов роста рынка является, безусловно, активная позиция мировых вендоров. HCI-решения предлагают практически все ключевые компании планеты. Именно с учетом ожидаемых высоких темпов роста особое внимание бизнес уделяет обновлению ключевых предложений в портфелях производителей. Поэтому важным событием конца 2020 г. стали перемены в портфеле решений Azure Stack.

Какие решения входят в портфель Azure Stack

  • Azure Stack Edge — отвечает за ускорение рабочих нагрузок машинного обучения и выполнение контейнерных приложений или виртуализированных рабочих нагрузок в локальной среде на устройстве, управляемом облаком;
  • Azure Stack Hub (ранее Azure Stack) — выполняет запуск облачных приложений в локальной среде при отсутствии подключения или с целью соблюдения нормативных требований с помощью согласованных служб Azure;
  • Azure Stack HCI — управляет виртуализированными приложениями в локальной среде, способствует замене и консолидации устаревшей серверной инфраструктуры, дает возможность подключения к облачным службам Azure.

Обновления коснулись как раз последнего пункта: на рынок вышла Новая Azure Stack HCI OS — операционная система, на основе которой работает поставляемое в виде гибридной службы решение Azure Stack HCI 20h3. Фактически, речь идет о расширении пакета Azure Stack, позволяющем строить гибридные инфраструктуры и инфраструктуру для граничных вычислений. Премьера продукта прошла 20 декабря 2020 г., на российский рынок его поставляет компания «Легион». Стоимость Azure Stack HCI составляет $10 в месяц за одно физическое ядро.

Что нового в Azure Stack HCI

Основные сценарии использования Azure Stack HCI касаются запуска виртуализированных рабочих нагрузок Windows и Linux в гибридных локальных средах. Эксперты, перечисляя применение этого гиперконвергентного подхода, в первую очередь вспоминают модернизацию дата-центров и филиалов компаний, развертывание VDI, запуск SQL Server и интеграцию с Kubernetes.

Суть обновления заключается в том, что раньше выполнять эти задачи приходилось на базе Windows Server 2019 Datacenter — кластера операционной системы Microsoft, использующего проверенное оборудование для локального выполнения виртуализированных рабочих нагрузок. Теперь же у пользователей появилась альтернатива в виде новой ОС — Azure Stack HCI OC, которая является встроенной службой в Azure (собственно, локальный кластер Azure Stack HCI 20h3 отображается как ресурс Azure на одноименном портале, что очень удобно с точки зрения повышения управляемости) и решает ряд проблем. В частности, она построена на гипервизоре Azure со встроенным программно-определяемым хранилищем и сетью. Минимальный локальный пользовательский интерфейс предполагает удаленное управление.

Обновления стали проще из-за поддержки кластерами технологии Full-stack. Таким образом, сам процесс оказался встроенным и непрерывным. Правда, речь идет только об обновлениях прошивки и драйверов ОС от самой Microsoft или ее партнеров.

Вендор декларирует появление новейших ИБ-механизмов, что особенно важно с учетом активизации киберпреступников и расширения их инструментария. Шифрование BitLocker поможет соответствовать стандартам FIPS 140-2 и HIPAA.

Важно отметить, что практически полностью переработан механизм восстановления дисковых пространств. Их ускоренная повторная синхронизация прилично ускоряет установку обновлений и перезапуск серверов.

Помимо этого, упростилось расширение в облака и получение новых связанных сервисов по подписке. То же самое касается и оборудования от партнеров Microsoft. Среди заметных поставщиков сертифицированных серверов в каталоге решений Azure Stack HCI можно выделить Dell, HPE, Lenovo, Fujitsu, ASBIS и др. Полный список сертифицированного оборудования для Azure Stack HCI доступен в каталоге аппаратных решений Azure Stack HCI.

Стоит отметить также, что Azure Stack HCI 20h3 поддерживает Azure Arc, что добавляет прозрачности процессу управления решением из облака. Теперь пользователям доступны все ключевые облачные служба (Azure Monitor, Azure Policy и другие). Даже территориально расширенная география кластеров не помешает настраивать мониторинг на всех узлах Azure Stack HCI.

Таким образом, можно говорить о том, что основа Azure Stack HCI стала более специализированной и заточенной под нужды гиперконвергенции.

Сценарии применения и ожидаемая выгода

Модернизация инфраструктуры ЦОД и филиалов. Azure Stack HCI на базе Azure Stack HCI 20h3 дает возможность обновления устаревших узлов виртуализации, модернизации хранилища SAN и упрощения операций с унифицированными инструментами. Благодаря этому компании повышают безопасность и масштабируемость, снижают совокупную стоимость владения ЦОД и связанной инфраструктурой, достигают нового уровня отказоустойчивости. Стоимость двухузловых кластеров уменьшает еще и появившаяся в решении поддержка бескоммутаторных сетей.

Инфраструктура VDI. Крупномасштабные развертывания виртуальных рабочих столов являются профильной задачей для нового гиперконвергентного решения. При этом в качестве брокера соединений VDI можно использовать как RDS, так и сторонние решения. Azure Stack HCI повышает безопасность и упрощает защиту пользовательских данных. Риски утечки если не сводятся к нулю, то точно к нему стремятся.

Высокопроизводительный SQL Server. В решении появился новый уровень устойчивости для высокодоступных критически важных развертываний. Он напрямую связан с Always On SQL Server. Принцип единого поставщика в данном случае играет на руку компаниям благодаря упрощению поддержки и росту производительности. Оба этих параметра стали составными частями базовой платформы.

Служба Azure Kubernetes. Гиперконвергенция помогает лучше работать с контейнерными приложениями и развертываниями на основе Kubernetes. Решение автоматически управляет отказами виртуальных машин, обслуживающих узлы кластера Kubernetes, повышает их гибкость и устойчивость.

Аварийное восстановление. Теперь в Azure Stack HCI «зашит» автоматический перевод виртуализированных рабочих нагрузок на дополнительные сайты в случае сбоев на основном сайте. Многосайтовая кластеризация обеспечена технологией Storage Replica, присутствует функция синхронной репликации.

Основные преимущества Azure Stack HCI

Структура, функции, типы и заболевания

Лимфатические узлы или лимфатические узлы являются важной частью иммунной системы, действуя как «узлы» между лимфатическими сосудами, охватывающими тело. Иммунные клетки, которые группируются в этих узлах, готовы атаковать любые бактерии, вирусы или другие чужеродные вещества, попадающие в организм.

Лимфатические узлы подвержены таким заболеваниям, как инфекции, рак и травмы. Давайте посмотрим, какую роль эти узлы играют в повседневной деятельности вашего организма, а также их роль в развитии заболеваний.

Структура

Лимфатические узлы - это небольшие бобовидные железы, расположенные вдоль лимфатической системы (системы сосудов, похожих на артерии и вены, по которым проходит лимфатическая жидкость). Лимфатические узлы классифицируются как «вторичные» лимфоидные органы, при этом первичными лимфатическими органами являются вилочковая железа, миндалины, селезенка и костный мозг.

Если вы визуализируете основные лимфатические органы как здание суда, лимфатические сосуды - это магистрали, по которым иммунные полицейские клетки путешествуют, чтобы исследовать тело, а лимфатические узлы похожи на полицейские участки на этом пути.По всему телу есть сотни лимфатических узлов, но они сгруппированы в определенных областях.

Композиция

Структура лимфатического узла на самом деле довольно сложная. Лимфатические узлы делятся на дольки, каждая из которых содержит внешнюю кору, за которой следует паракортикальный слой с мозговым веществом (ядром) внутри.

Проще говоря, В-лимфоциты (В-клетки) находятся в коре головного мозга, а Т-лимфоциты (Т-клетки) и дендритные клетки - в паракортексе. Плазматические клетки и макрофаги присутствуют в мозговом веществе.Весь лимфатический узел окружен плотной фиброзной капсулой.

Размер

Лимфатические узлы могут иметь размер от нескольких миллиметров до 2 сантиметров в диаметре.

Функция

Лимфатические узлы работают как фильтры или, по нашей аналогии, охранники, фильтруя бактерии, вирусы, паразитов, другие инородные материалы (даже раковые клетки), которые попадают в узлы через лимфатические сосуды.

Это причина того, что лимфатические узлы оцениваются у людей, больных раком, так как это первое место, где раковые клетки могут быть «пойманы» на своем пути, чтобы исследовать и устроить дом в другом месте тела.

Лимфатические узлы играют важную роль в борьбе с инфекциями. Они не только «улавливают» вирусы и бактерии, чтобы Т-клетки могли атаковать, но один тип Т-клеток представляет захватчика (или антиген захватчика) В-клеткам, так что В-клетки могут вырабатывать антитела против захватчика. Таким образом, лимфатические узлы - это место, где иммунные клетки могут общаться и работать вместе.

Типы и расположение

Лимфатические узлы хорошо известны как «опухшие железы», которые люди могут заметить на шее, когда борются с простудой или болью в горле, но на самом деле эти узлы расположены во многих частях тела. Взаимодействие с другими людьми

Лимфатические узлы, расположенные вблизи поверхности кожи, например, в области шеи, подмышек, паха, а иногда и в руке (локте) и задней части колена, могут ощущаться при увеличении, но другие можно увидеть только при визуализации. исследования, такие как компьютерная томография (КТ).

Лимфатические узлы легче прощупываются у худых людей, и иногда обнаружение узлов, которые обычно редко прощупываются, может вызывать тревогу. Некоторые важные лимфатические узлы включают:

Шейные лимфатические узлы

Шейные лимфатические узлы - это узлы, которые вы, вероятно, почувствовали на шее при борьбе с инфекцией верхних дыхательных путей, и фильтруют лимфатическую жидкость, поступающую из головы, кожи головы и шеи.

Шейные лимфатические узлы (лимфатические узлы на шее), в свою очередь, можно разделить на три основных региона, и какой регион вовлечен, может дать врачам важную информацию при диагностике заболевания:

  • Передние шейные лимфатические узлы : Лимфатические узлы, ближайшие к передней части шеи, называются передними шейными лимфатическими узлами. Именно эти узлы в какой-то момент почувствовали большинство людей, борясь с простудой или ангиной.
  • Задние шейные лимфатические узлы : Задние лимфатические узлы лежат позади мышечной перевязи, которая проходит на боковой стороне шеи (грудино-ключично-сосцевидной мышцы).Эти узлы часто увеличиваются, когда люди заражаются мононуклеозом (инфекционным мононуклеозом).
  • Затылочные лимфатические узлы : Эти узлы лежат на задней части шеи у основания черепа и также часто увеличиваются у людей с моно.

Лимфатические узлы также можно прощупать перед ухом, за ухом и вдоль линии подбородка.

Подмышечные (подмышечные) лимфатические узлы

Подмышечные лимфатические узлы - это лимфатические узлы, расположенные в подмышечной впадине.В фильме «Термины нежности» эти узлы предвещали рак груди, но есть более распространенные причины увеличения. В подмышечной впадине обычно находится от 10 до 40 лимфатических узлов, многие из которых удаляются при диссекции подмышечных лимфатических узлов по поводу рака груди.

Подмышечные лимфатические узлы можно использовать для описания важной находки при раке. Когда раковые клетки попадают в лимфатическую жидкость, они сначала попадают в лимфатические узлы. Выяснилось, что эти лимфатические узлы поражаются по порядку.

Биопсия сторожевого лимфатического узла может быть сделана при раке груди или меланоме и часто может избавить человека от удаления всех узлов. В раковые клетки вводят индикатор, и могут быть подвергнуты только первые несколько узлов, в которые будет распространяться рак. для биопсии.

Надключичные лимфатические узлы (над ключицей)

Надключичные лимфатические узлы при увеличении ощущаются чуть выше ключицы (ключицы). В большинстве случаев увеличение этих узлов указывает на серьезную основную проблему (например, рак легких или лимфому).Взаимодействие с другими людьми

Средостенные лимфатические узлы

Средостенные лимфатические узлы находятся в средостении, области в центре грудной клетки между легкими. Люди не могут почувствовать эти узлы, но их можно визуализировать с помощью визуализационных исследований, таких как компьютерная томография или позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ). Определение наличия рака в этих узлах важно для определения стадии рака легких и некоторых лимфом.

Паховые лимфатические узлы

Паховые лимфатические узлы находятся в паховой области.Поскольку они отводят ткани от стоп к паху, есть много причин, по которым эти узлы могут воспаляться. Чаще всего они опухают после травмы или инфекции ног, но также могут быть признаком чего-либо - от заболевания, передающегося половым путем, до рака.

Имейте в виду, что у большинства людей в какой-то момент возникают опухшие паховые узлы, и в подавляющем большинстве случаев это не проблема; они только выполняют свою работу по улавливанию вирусов или бактерий, которые попадают в ваше тело из язвы на ступнях или ногах.

Забрюшинные лимфатические узлы

Забрюшинные лимфатические узлы лежат глубоко в брюшной полости и их можно увидеть только при визуализации. Это узлы, на которые в первую очередь распространяется рак яичек.

Брыжеечные лимфатические узлы

Брыжеечные лимфатические узлы похожи на забрюшинные узлы, лежащие глубоко в брюшной полости в мембранах, окружающих кишечник. У подростков эти узлы могут воспаляться (мезентериальный лимфаденит) с симптомами, которые иногда могут имитировать аппендицит.Они могут увеличиваться при некоторых формах рака, но это встречается гораздо реже.

Тазовые лимфатические узлы

Тазовые лимфатические узлы лежат глубоко в тазу и их можно увидеть только при визуализации. Они могут быть связаны с раком мочевого пузыря, простаты и т. Д.

Другие лимфатические узлы

Есть скопления лимфатических узлов около локтя, за коленом, вдоль крупных дыхательных путей (трахеобронхиальные), вдоль аорты (парааортальные) и во многих других областях тела.

Связанные условия

Есть много состояний, в которые вовлекаются лимфатические узлы. Врачи используют термин лимфаденопатия для описания воспаления или опухоли в этих железах. Когда врачи оценивают лимфатические узлы, они могут использовать ряд терминов:

  • Мобильные по сравнению с фиксированными. : Мобильные лимфатические узлы - это те лимфатические узлы, которые можно легко перемещать при прикосновении, тогда как фиксированные кажутся прикрепленными к структуре, расположенной глубже в теле.В общем, подвижные лимфатические узлы доброкачественны, тогда как фиксированные узлы предполагают возможность рака.
  • Болезненный или безболезненный : Как правило, инфекции могут вызывать болезненность лимфатических узлов, а раковые узлы часто не болезненны. Но есть много исключений.
  • Локализованные против генерализованных : Термин «локализованные» относится к увеличенным лимфатическим узлам только в одном месте. Когда присутствует генерализованная лимфаденопатия (увеличенные узлы), более вероятно, что это инфекции, такие как мононуклеоз (но также могут быть вызваны другими состояниями).
  • Матовый : Иногда кажется, что лимфатические узлы соединены в комок, и используется термин спутанный.
Иллюстрация Брианны Гилмартин, Verywell

Инфекции

Поскольку в лимфатических узлах хранятся лейкоциты, которые являются нашей первой линией защиты от инфекции, они часто увеличиваются из-за инфекций. Увеличение лимфатических узлов при инфекции может быть хорошим или плохим.

Это хорошо в том смысле, что они являются электростанциями, хранящими иммунные клетки.Другими словами, увеличение лимфатических узлов может означать, что ваше тело выполняет свою работу по излечению инфекции.

Однако эта концепция не всегда понималась должным образом, и долгое время считалось, что удаление миндалин поможет предотвратить инфекции. Когда миндалины серьезно повреждены, их можно удалить.

Но если они здоровы и только выполняют свою работу, их удаление избавляет от функционального «первого места», где бактерии, перемещающиеся по лимфатическим сосудам, могут быть «задержаны». "

Лимфаденит / лимфангит

Лимфатические узлы могут улавливать вирусы и бактерии, но сами они восприимчивы к инфекциям. Те, кому было сказано следить за «красной полосой» после травмы, узнали, что инфекции (обычно стафилококковые или стрептококковые) могут начаться в инфицированной ране и быстро распространиться по лимфатическим каналам.

Инфекции, поражающие лимфатические узлы, часто вызывают сильный жар и озноб. Лихорадка от кошачьих царапин - это инфекция, вызываемая бактерией Bartonella henselae , которая передается при контакте (обычно через разрыв кожи) от инфицированной кошки.Увеличенные лимфатические узлы, связанные с лихорадкой царапин, обычно не болезненны, но могут быть очень большими.

Рак

Лимфатические узлы обычно вызывают рак, но их роль часто различается для солидных опухолей и лимфом. В случае солидных опухолей, таких как рак груди, раковые клетки обычно перемещаются в лимфатические узлы, прежде чем отправиться (метастазировать) в другие области тела.

Рак, который распространился на лимфатические узлы, обычно находится на более высокой стадии, чем рак, который не распространился на лимфатические узлы, а это означает, что он имеет больший риск повторения или распространения.В некотором смысле распространение раковых клеток на лимфатические узлы заявило о своем намерении отправиться в другое место.

При лимфомах, напротив, рак начинается с в лимфатических узлах. Когда лимфомы распространяются не на лимфатические узлы, а на другие области, это не относится к метастазам, как при солидных опухолях, а скорее к «экстранодальному поражению».

Прочие условия

Есть много других состояний, которые могут вызвать увеличение лимфатических узлов, от аутоиммунных заболеваний (таких как ревматоидный артрит) до генетических синдромов, саркоидоза и многого другого.Взаимодействие с другими людьми

Травмы и травмы

Поскольку лимфатические узлы служат местом отдыха для «рабочих» или белых кровяных телец, которые очищают место травмы, они часто увеличиваются при любой травме. Вы можете думать о лимфатических узлах как о стоянке грузовиков возле стихийного бедствия, где пожарные и медработники тусуются, готовые выполнить свою работу.

Слово от Verywell

Мы часто думаем о лимфатических узлах как о предвестнике болезни, но большую часть времени они выполняют свою работу по борьбе с иностранными захватчиками.Даже при солидных опухолях лимфатические узлы ловят первые раковые клетки, которые путешествуют, прежде чем они смогут продвинуться дальше по телу.

Лимфатический узел | анатомия | Britannica

Лимфатический узел , любой из небольших бобовидных образований лимфоидной ткани, окруженных капсулой из соединительной ткани, которая находится в ассоциации с лимфатическими сосудами. Являясь частью лимфатической системы, лимфатические узлы служат фильтрами для крови, обеспечивая специализированные ткани, в которых чужеродные антигены могут улавливаться и подвергаться воздействию клеток иммунной системы для разрушения. Как правило, они концентрируются рядом с соединениями основных лимфатических сосудов, особенно в области шеи, паха и подмышек.

Подробнее по этой теме

лимфатическая система: лимфатические узлы

Лимфатические узлы или лимфатические узлы представляют собой небольшие инкапсулированные бобовидные структуры, состоящие из лимфатической ткани. Тысячи лимфатических узлов ...

Каждый лимфатический узел делится на две общие области: капсулу и кору.Капсула - это внешний слой соединительной ткани. В основе капсулы лежит кора, область, содержащая в основном инактивированные В- и Т-лимфоциты, а также многочисленные дополнительные клетки, такие как дендритные клетки и макрофаги. Кора головного мозга далее делится на две функциональные области: внешнюю и внутреннюю коры, или паракортикальный слой. Эти области окружают внутренний мозговой слой, который состоит в основном из активированных плазматических клеток, секретирующих антитела.

лимфатический узел

Внутренние и внешние структуры лимфатического узла.

Encyclopædia Britannica, Inc.

Клетки попадают в лимфатический узел двумя основными путями. Лимфа и связанные с ней клетки входят через афферентные лимфатические сосуды, которые стекают в каждый узел через его выпуклую поверхность. Эти сосуды могут стекать непосредственно из лимфатических капилляров или могут быть соединены с предыдущим узлом. Лимфоциты обычно проникают через специализированные кровеносные сосуды, называемые венулами высокого эндотелия (HEV). ВГЕ содержат один слой крупных эндотелиальных клеток, которые обладают поверхностными рецепторами, специфичными для В- и Т-лимфоцитов.Когда эти клетки проходят через HEV, они связываются с рецепторами и переносятся в паракортикальный слой лимфатического узла.

Структурные подразделения лимфатического узла служат разным целям. Большинство лимфоцитов внутри узла являются «наивными» - т.е. они еще не встретили антиген - и поэтому должны мигрировать в регионы, где они будут наиболее эффективны в распознавании чужеродных агентов. B-клетки проникают в паракортекс через HEV, а затем мигрируют во внешнюю кору и присоединяются к специализированным дендритным клеткам и макрофагам, образуя фолликулы.Первичные фолликулы состоят из покоящихся В-клеток, окруженных рыхлой сетью дендритных клеток. После встречи с чужеродным антигеном В-клетка активируется и окружается более плотно упакованной ассоциацией дендритных клеток и макрофагов, образуя зародышевый центр. Зародышевый центр, в свою очередь, окружен зоной мантии - кольцом покоящихся В-клеток и дендритных клеток. Зародышевый центр и мантия вместе составляют вторичный фолликул, который является местом созревания антиген-зависимых В-клеток.Затем активированные В-клетки мигрируют через паракортекс к мозговому веществу, где они пролиферируют в виде плазматических клеток, секретирующих антитела. Т-клетки проникают в лимфатический узел через ВГЕ и остаются в паракортексе, где кортикальные макрофаги и дендритные клетки представляют антигенные пептиды наивным Т-клеткам, стимулируя их превращение в активированные хелперные Т-клетки или цитотоксические Т-лимфоциты. Все активированные лимфоциты мигрируют по мозговому веществу и попадают в лимфатический кровоток через эфферентный лимфатический сосуд, который стекает либо в соседние лимфатические узлы, либо, в конечном итоге, в грудной проток, главный сосуд лимфатической системы.

Получите подписку Britannica Premium и получите доступ к эксклюзивному контенту. Подпишитесь сейчас

Центральная роль, которую играют лимфатические узлы в фильтрации микроорганизмов и других нежелательных веществ из крови, имеет решающее значение для функционирования иммунной системы, но также делает лимфатические узлы уязвимыми для рака. По мере того, как раковые клетки распространяются метастазами, они могут захватываться и концентрироваться в лимфатических узлах, где они размножаются. Практически все виды рака могут распространяться на лимфатические узлы, что значительно усложняет лечение.В большинстве случаев одна операция не может удалить рак из узлов, поэтому требуется послеоперационное облучение или химиотерапия.

Лимфатические узлы | healthdirect

начало содержания

Чтение за 3 минуты

На этой странице

Что такое лимфатические узлы?

Лимфатические узлы (или лимфатические узлы) - это небольшие образования ткани, содержащие лейкоциты, которые борются с инфекцией.Они являются частью иммунной системы организма и фильтруют лимфатическую жидкость, которая состоит из жидкости и продуктов жизнедеятельности тканей организма. Они помогают бороться с инфекциями, а также играют важную роль в диагностике и лечении рака, а также в шансах на выздоровление или рецидив.

Где расположены лимфатические узлы?

Лимфатические узлы расположены по всему телу, включая шею, подмышки, пах, вокруг кишечника и между легкими. Лимфатические узлы отводят лимфатическую жидкость из близлежащих органов или участков тела.

Как лимфатические узлы фильтруют лимфатическую жидкость?

Лимфатическая жидкость переносится к лимфатическим узлам по лимфатическим сосудам. Лимфатические узлы отфильтровывают вредные вещества и продукты жизнедеятельности. Они также содержат иммунные клетки, называемые лимфоцитами, которые уничтожают раковые клетки и бактерии.

Отфильтрованная жидкость затем возвращается в кровоток.

Если у вас инфекция или рак, лимфатический узел может увеличиться. Если вас беспокоят лимфатические узлы, обратитесь к врачу.

Лимфатические узлы расположены по всему телу. Они отводят лимфатическую жидкость из близлежащих органов или участков тела.

Как связаны лимфатические узлы и рак?

Иногда рак может начаться в лимфатических узлах (например, при лимфоме), но некоторые другие виды рака также могут распространяться из одной части тела в другую через лимфатические узлы.

Если человек болен раком, врачи тщательно исследуют лимфатические узлы, чтобы определить, поражены ли они раком. Они могут сделать это по:

  • ощупывание всех узлов в кузове
  • сканирование, например компьютерная томография
  • Удаление лимфоузлов возле опухоли с последующим их исследованием под микроскопом
  • взятие биопсии лимфатических узлов возле опухоли с последующим их исследованием под микроскопом

Это делается, чтобы увидеть, распространился ли рак.Это помогает врачам подобрать наилучшее лечение рака.

Увеличение лимфатических узлов очень редко является признаком рака. Лимфатические узлы могут увеличиваться из-за инфекции или воспаления. Увеличение лимфатических узлов может быть на шее, под мышкой или где-либо еще, где есть лимфатические узлы. Они могут опухать до нескольких сантиметров и оставаться опухшими в течение нескольких недель после того, как инфекция прошла.

Узнайте больше о разработке и обеспечении качества контента healthdirect.

Последнее обновление: январь 2021 г.

Лимфатическая система - канал лучшего здоровья

Лимфатическая система - это сеть тонких трубок по всему телу. Он отводит жидкость (называемую лимфой), которая просочилась из кровеносных сосудов в ткани, и выводит ее обратно в кровоток через лимфатические узлы.

К основным функциям лимфатической системы относятся:

  • управление уровнями жидкости в организме
  • реакция на бактерии
  • работа с раковыми клетками
  • работа с клеточными продуктами, которые в противном случае могли бы привести к заболеваниям или расстройствам
  • поглощая некоторые жиров в нашем рационе из кишечника.

Лимфатические узлы и другие лимфатические структуры, такие как селезенка и тимус, содержат особые белые кровяные тельца, называемые лимфоцитами. Они могут быстро размножаться и высвобождать антитела в ответ на бактерии, вирусы и ряд других стимулов от мертвых или умирающих клеток и клеток с аномальным поведением, таких как раковые клетки.

Лимфатическая система и баланс жидкости

Кровь в наших кровеносных сосудах находится под постоянным давлением. Нам это нужно, чтобы протолкнуть питательные вещества (пищу, в которой нуждаются клетки), жидкости и некоторые клетки в ткани тела, чтобы снабжать эти ткани пищей, кислородом и защитой.

Все жидкости и их содержимое, которые просачиваются в ткани (а также продукты жизнедеятельности, образующиеся в тканях, и бактерии, попадающие в них через нашу кожу), удаляются из них лимфатической системой.

Когда лимфатическая система не отводит жидкость из тканей должным образом, ткани набухают, становятся опухшими и вызывают дискомфорт. Если опухоль длится непродолжительное время, это называется отеком. Если он длится дольше (более трех месяцев), это называется лимфатическим отеком.

Лимфатические сосуды

Лимфатические сосуды находятся повсюду в нашем теле. Как правило, в более активных областях их больше.

Более мелкие лимфатические сосуды, которые принимают жидкость, называются лимфатическими капиллярами. У более крупных лимфатических сосудов есть мышцы в стенках, которые помогают им мягко и медленно пульсировать. Эти более крупные лимфатические сосуды также имеют клапаны, которые останавливают обратный ток лимфы в обратном направлении.

Лимфатические сосуды возвращают лимфу к лимфатическим узлам (всего их около 700), которые находятся в подмышечной впадине и в паху, а также во многих других областях тела, таких как рот, горло и кишечник.

Жидкость, поступающая в лимфатические узлы, проверяется и фильтруется. Большая его часть продолжается в том месте, где лимфатическая система большей части нашего тела (левая рука, живот, грудь и ноги) опорожняется в области левого плеча. Лимфа из правой руки, лица и части правой груди попадает в кровь в области правого плеча.

Селезенка

Селезенка расположена в области живота (живота) слева, прямо под диафрагмой. Это самый большой из наших лимфатических органов.

Селезенка выполняет множество функций, поскольку она фильтрует и контролирует нашу кровь. Он содержит ряд клеток, в том числе макрофаги - мусоровозы организма. Он также производит и хранит множество клеток, в том числе ряд белых кровяных телец, которые важны для защиты нашего организма.

Селезенка не только удаляет микробы, но и разрушает старые или поврежденные эритроциты. Это также может помочь быстро увеличить объем крови, если человек теряет много крови.

Тимус

Тимус находится внутри грудной клетки, сразу за грудиной.Он фильтрует и контролирует содержание нашей крови. Он производит клетки, называемые Т-лимфоцитами, которые циркулируют по телу. Эти клетки важны для клеточно-опосредованного ответа на иммунный вызов, который может возникнуть, когда у нас есть инфекция.

Другая лимфоидная ткань

Большая часть нашей пищеварительной и дыхательной системы выстлана лимфатической тканью. Он там нужен, потому что эти системы подвержены влиянию внешней среды. Эта лимфатическая ткань играет очень важную роль в защите нашего тела.
Наиболее важные участки этой лимфоидной ткани находятся в горле (так называемые миндалины), в области кишечника (так называемые бляшки Пейера) и в аппендиксе.

Лимфатические узлы

Лимфатические узлы - это фильтры. Они находятся в различных точках тела, включая горло, подмышки, грудь, живот и пах. Обычно они находятся в цепочках или группах. Все они погружены в жировую ткань и лежат близко к венам и артериям.

Лимфатические узлы выполняют широкий спектр функций, но обычно связаны с защитой организма.Бактерии (или их продукты), захваченные из тканей клетками, называемыми макрофагами, или те, которые текут в лимфу, вынуждены проникать через лимфатические узлы. Там лейкоциты, называемые лимфоцитами, могут атаковать и убивать бактерии. Вирусы и раковые клетки также задерживаются и уничтожаются в лимфатических узлах.

Когда у вас инфекция, вырабатывается больше лимфоцитов. Вот почему ваши лимфатические узлы увеличиваются при инфекции.

Общие проблемы, связанные с лимфатической системой

Общие проблемы, связанные с лимфатической системой, можно разделить на те, которые связаны с:

  • инфекцией
  • болезнью
  • разрушением или повреждением лимфатической системы или ее узлов.

К инфекциям относятся:

  • железистая лихорадка - симптомы включают болезненность лимфатических узлов
  • тонзиллит - инфекция миндалин в горле
  • болезнь Крона - воспалительное заболевание кишечника.

К заболеваниям относятся:

  • Болезнь Ходжкина - разновидность рака лимфатической системы.

Те, которые связаны с пороками развития, разрушением или повреждением лимфатической системы или ее узлов, включают:

  • первичный лимфатический отек - когда лимфатическая система не сформировалась должным образом.Может проявляться в виде отека конечности или части тела при рождении или может развиваться в период полового созревания или в более позднем возрасте
  • вторичный лимфатический отек - Когда лимфатическая система повреждена хирургическим вмешательством или лучевой терапией, связанной с лечением рака, когда мягкие ткани повреждены. поврежден в результате травмы или когда лимфатическая система имеет другую причину структурного или функционального нарушения.

Куда обратиться за помощью

Frontiers | Определение узлов в сложных мозговых сетях

Введение

Мозг - это сложная сеть, в основе которой лежит организационная структура.Эту организационную структуру можно исследовать методами сетевой науки. Изучение сложных мозговых сетей резко развилось и повзрослело за последнее десятилетие, став методом выбора для анализа данных функциональной визуализации мозга. Хотя сетевая наука открывает большие перспективы для расширения наших знаний о человеческом мозге в вопросах здоровья, болезней, развития и старения, быстрое распространение и рост популярности сетевой науки как парадигмы для анализа данных нейровизуализации создает риск того, что новые методы могут быть применены неправильно или неверно истолкованы, что приводит к неточным и вводящим в заблуждение результатам.

По сути, все сети состоят из двух основных компонентов: элементов системы и парных отношений между этими элементами. Формально графы представляют эти элементы как узлы, а попарные отношения между элементами как ребра / связи. Теория графов обеспечивает строгую, хорошо зарекомендовавшую себя основу для описания связи мозга, как локально, так и глобально, предоставляя первую надежную возможность обширно и неинвазивно исследовать весь человеческий мозг одновременно (Bullmore and Sporns, 2009; Rubinov and Sporns, 2010).В функциональных сетях мозга узлы представляют некоторую предопределенную совокупность мозговой ткани, а края измеряют функциональную связь между парами узлов. Функциональная связность - это наблюдаемое явление, которое можно количественно измерить с помощью мер статистических зависимостей, таких как корреляции, когерентность или энтропия переноса (Friston, 1994, 2011). После того, как сеть мозга создана, стандартные методы сетевой науки могут пролить свет на множество различных характеристик, как локальных, так и глобальных, взаимодействий между областями мозга.

Чтобы сети могли адекватно моделировать физические системы, узлы должны точно и осмысленно представлять элементы системы (Butts, 2009). В большинстве социальных, биологических и технологических сетей, что составляет узел и что составляет связь, более четко и разумно определено. Например, в исследованиях сетей дружбы, отдельные люди являются очевидным выбором для узлов, а примеры дружбы между людьми - очевидным выбором для ссылок; аналогично, в исследованиях генных сетей, гены - очевидный выбор для узлов, а регуляторные белки - разумный выбор для связей.В мозговых сетях каждый отдельный нейрон может быть представлен как узел, а границы между узлами могут быть представлены синапсами. Хотя это было успешно сделано в значительно менее сложном C. Elegans (Sporns and Kötter, 2004; Towlson et al., 2013), в настоящее время невозможно визуализировать, записать или с помощью вычислений проанализировать приблизительно 100 миллиардов нейронов в человеческий мозг, каждый из которых имеет ~ 7000 синапсов (Drachman, 2005). Хотя проект Human Brain Project и инициатива BRAIN пытаются создать такую ​​модель, представление нейронов как узлов и синапсов как звеньев в человеческом мозге может быть нежелательной целью.Полномасштабная копия человеческого мозга вряд ли создаст понятную модель, учитывая, что она столь же сложна, как и реальная система. Современные технологии ограничивают функциональный анализ сети мозга узлами выше миллиметрового масштаба, что означает, что многие потенциально взаимодействующие нейроны и синапсы будут представлены как отдельные узлы в сетях человеческого мозга.

Отсутствие четкого, очевидного выбора того, что должно представлять узел в функциональной сети мозга, привело к анализу сетей мозга в широком диапазоне масштабов, начиная от 70 узлов (Wang et al., 2009) к сетям всего мозга из 140 000 узлов (Eguíluz et al., 2005) и с использованием различных схем разделения, зависящих от широкого диапазона критериев определения. Тем не менее, способ, которым узлы явно определены в сетях мозга, во многом определяет нейробиологическую интерпретацию топологии сети (Butts, 2009). В настоящее время не существует общепринятого узлового определения, что делает эту проблему одной из наиболее важных нерешенных проблем в сетевом анализе данных нейровизуализации.

Целью данной статьи является обсуждение концепций и вопросов, связанных с определением узлов при функциональном анализе сети мозга.Очень важно признать тот факт, что оптимальный метод определения узлов остается загадкой. В любой такой сложной системе, как человеческий мозг, границы, которые используются для определения элементов системы, являются абстрактными и обычно связаны с решаемой проблемой. На самом деле, покойный специалист по сложным системам Донелла Х. Мидоуз отметила, что все границы имеют человеческое происхождение:

«… границы созданы нами сами, и их можно и нужно пересматривать для каждой новой дискуссии, проблемы или цели.»(Медоуз и Райт, 2008 г.)

Тем не менее, при создании модели человеческого мозга с использованием функциональных мозговых сетей необходимо определить отдельные узлы, и границы таких узлов могут существенно повлиять на результаты исследования (Smith et al., 2011). Из широко используемых доступных методов некоторые, безусловно, имеют преимущества перед другими, и выбор узла может меняться в зависимости от изучаемых вопросов. Выявляя мотивы и проблемы в каждом из часто используемых подходов, мы пытаемся прояснить обсуждение и продвинуть вперед изучение сложных мозговых сетей.Здесь, после завершения всестороннего метаанализа доступной литературы, мы предоставляем обзор наиболее популярных схем определения узлов, основанных на: индивидуальных вокселях, анатомических атласах и предшествующих исследованиях функциональной активации. Мы утверждаем, что подход с наименьшим количеством имеющихся в настоящее время проблем - это воксельный подход. Для тех типов знаний, к которым в настоящее время стремятся большинство нейробиологов, доступные альтернативы воксельному подходу имеют значительные ограничения.

В дебатах о наилучшем способе определения сетевых узлов различные доступные подходы можно свести к одному четкому различию: (1) априори определение узлов на основе атласов, предшествующей литературы или какой-либо другой функциональной визуализации техника; и (2) нет априорного определения узлов на основе (т.е.е., делая каждый воксель узлом). Поскольку нейробиология исследует организацию мозговых сетей, авторы этой рукописи полагают, что самые маленькие возможные подразделения (до некоторой степени, которая в настоящее время неизвестна) дадут наиболее объективные и информативные результаты. Однако, в соответствии с наблюдением доктора Медоуза, важно оставаться открытым для возможностей того, что разные определения границ подходят для разных вопросов. Если не будут найдены однозначные доказательства того, что одно определение границы лучше другого, жизненно важно, чтобы нейробиологи оставались открытыми для других, использующих различные определения узлов.Нельзя позволять догме заменять научное исследование.

Короче говоря, мы предпочитаем воксельный подход к изучению мозга как сложной сети, в основном потому, что он не обременен предыдущими редукционистскими результатами исследований мозга. Ограничение сетевых научных исследований мозга, основанных на результатах предыдущих методов визуализации, ограничит нашу способность обнаруживать новые, неизвестные свойства, которые не наблюдаются с использованием прошлых методологий (Telesford et al., 2011). Одна из сильных сторон подхода сетевой науки заключается в том, что он основан на том факте, что все области мозга скорее зависимы, чем независимы.Это нельзя переоценить. Внедрение априорной информации ослабит обоснованность подхода. Мы признаем, что все доступные в настоящее время методы ошибочны, потому что любая схема определения узлов будет содержать сигнал многих нейронов. Неясно, какой уровень грануляции лучше всего, поэтому на этом этапе мы должны использовать метод с наименьшим количеством предварительных предположений и как можно большим количеством доступных данных.

Определения узлов в литературе

Для нашего мета-анализа литературы исследования были сначала идентифицированы с использованием базы данных PubMed и включали статьи со следующими поисковыми терминами: «функциональный», «мозговой» и «сети».Поиск ограничивался статьями, посвященными исследованиям на людях, и статьями, опубликованными в период с 01.01.2005 по 31.01.2013. Этот первоначальный фильтр вернул в общей сложности 4847 исследовательских статей. Затем эти статьи были отфильтрованы, чтобы включить только оригинальные исследовательские публикации и исключить обзоры литературы и комментарии. Два разных исследователя независимо отфильтровали оставшиеся статьи, чтобы исключить исследования, описывающие функциональные сети, созданные с помощью электроэнцефалографии и магнитоэнцефалографии, а также структурные сети, созданные с помощью диффузно-взвешенной визуализации или морфометрии на основе вокселей.В окончательный список вошли 155 исследований, в которых принципы теории графов конкретно применялись к данным функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) (полный список см. В дополнительной информации). Для выявления связей между узлами в исследованиях использовались различные методологии.

Эти исследования были затем классифицированы по схеме разделения, каждое из которых использовалось для анализа данных. Категории включали анализ, основанный на уровне вокселей (32 статьи), установленных анатомических атласах (86 статей) и ранее опубликованных карт активации фМРТ (20 статей).В нескольких исследованиях представлены различные нетрадиционные схемы парцелляции (23 статьи), а в ограниченном количестве реализованы схемы множественной парцелляции (5 статей).

В исследованиях с использованием воксельного подхода количество узлов сильно варьировалось и составляло от менее 5000 до 140 000 узлов. В 2005 году Эгуилуз и его коллеги опубликовали то, что теперь известно как первое исследование, в котором анализ теории графов применялся к данным фМРТ мозга. Стоит отметить, что этот плодотворный вклад в исследования нейровизуализации был не только первым в своем роде, но и упоминался более 450 раз.В дополнение к традиционным воксельным методам наш поиск выявил новый вариант воксельной методологии. В этом подходе корреляционная матрица на основе вокселей была сгенерирована с использованием данных МРТ функциональной связности в состоянии покоя (rs-fcMRI). Затем воксели были сгруппированы в группы с использованием различных методов для определения границ, а не с использованием анатомических атласов (Thirion et al., 2006; Cohen et al., 2008; Mumford et al., 2010; Vejmelka and Palus, 2010; Craddock). et al., 2012; Blumensath et al., 2013). Эти границы в конечном итоге использовались для создания предполагаемых функциональных областей, которые, по сути, состоят из комбинаций исходных вокселей. Целью этого подхода является создание универсального функционального атласа человеческого мозга, который может быть стандартизирован и использован исследователями, интересующимися функциональной нейровизуализацией как в состоянии покоя, так и на основе задач.

Хотя первоначальное применение принципов теории графов к данным нейровизуализации мозга было основано на вокселях, разделение мозга для функционального сетевого анализа перешло в сторону использования анатомических атласов.Эти атласы строго определены с использованием анатомических особенностей мозга, таких как расположение общих извилин, и не полагаются на какую-либо функциональную информацию. Атласы обычно стандартизированы, легко доступны и чаще всего используются как для структурного, так и для функционального нейровизуализационного анализа. Общее количество и размер (то есть вокселей) областей, составляющих весь мозг, различаются в разных анатомических атласах. Для создания сетей с использованием подхода, основанного на атласе, сигнал, зависящий от уровня кислорода в крови (ЖИРНЫЙ) от всех вокселей, усредняется в пределах каждой области интереса.Средние временные ряды для всех ROI используются для генерации окончательной корреляционной матрицы.

Мы обнаружили, что атлас автоматизированной анатомической маркировки (AAL) был наиболее часто используемым, а вторым наиболее часто используемым атласом был вероятностный атлас Гарвард-Оксфорд с порогом от 25 до 30%. Следует отметить, что во многих исследованиях не использовались все области интереса, содержащиеся в конкретном атласе. Вместо этого исследователи выбрали регионы, которые представляли интерес для авторов, или повторно взяли данные, чтобы создать ROI одинакового размера.

Третий наиболее распространенный подход к парцелляции был основан на результатах предыдущих исследований активации фМРТ. В исследованиях, реализующих этот подход, использовались значительные кластеры, обнаруженные в картах групповой активации, которые ранее были опубликованы самими авторами или другими лицами, опубликовавшими результаты, относящиеся к теме статьи. В дополнение к этому, другие выполнили метаанализ нескольких различных карт активации фМРТ состояния покоя или на основе задач, чтобы определить парцелляцию. Во всех этих исследованиях для создания областей интереса использовалось ядро ​​Гаусса с максимальной полушириной 3–10 мм с центром в координатах пика, и во всех случаях этот подход исключал большую часть мозга, доступного для анализа.

Воксельный подход

Подход, который мы предпочитаем для определения узлов в функциональных сетях мозга, рассматривает каждый отдельный воксель как узел. Воксельные сети строятся путем присвоения узла каждой области мозга одинакового размера (воксела), а затем измерения взаимосвязи в активности, вычисляемой из пар одновременно записанных временных рядов. Воксели основаны на сетке, помещенной на мозг во время визуализации, а затем преобразованы в стандартное пространство MNI (Монреальский неврологический институт) во время предварительной обработки изображения.Размещение произвольное, но воксели примерно выровнены по объектам во время процедуры деформации. Признано, что идеального согласования не достичь, но интерпретация результатов никогда не должна сводиться к одному вокселю.

Среди тех, кто использует воксельный подход, количество узлов сильно варьируется. Воксельные подходы варьируются от включения примерно 3400 узлов (Liu et al., 2011) до 140 000 узлов (Eguíluz et al., 2005) в сети мозга. Эта изменчивость связана с различиями в разрешающей способности захвата и тем, что исследователи решили ограничить свой анализ вокселами в определенных регионах.Такие различия в размере сети приведут к различиям в метриках сети, как и в случае всех трех основных подходов к определению узлов. Это сделает сравнение количественных переменных из воксельных сетей разного размера трудным для интерпретации. Однако, если задействован весь мозг и контролируется плотность соединений, тогда возможны сравнения между исследованиями с сетями разного размера. Размер сети не должен существенно мешать сравнениям расположения ключевых узлов в мозгу.

Обсуждение

Общая критика подхода, основанного на вокселях, заключается в том, что связь между соседними узлами является ложной и избыточной. Это связано с тем, что локальные пространственные корреляции из-за многих ненейронных факторов могут проявляться как края, даже если не может быть прямой функциональной связи (Power et al., 2011). Одна из возможных причин увеличения локальных корреляций - результат повторного разделения и размытия при обработке данных (Wig et al., 2011). Поскольку изменение границ и размытие являются неизбежными этапами стандартной обработки данных, можно лишь частично ослабить эффекты вокселей, совместно использующих небиологический сигнал.Другая возможная причина заключается в том, что сигнал фМРТ на самом деле связан с изменениями кровотока, а локальные воксели разделяют местный кровоток. Таким образом, изменения в региональном кровотоке могут увеличивать локальные корреляции, даже если нет сильных ассоциаций в нервной активности. Однако важно отметить, что нейробиология такова, что нейроны, по сути, в основном связаны с соседними нейронами. Вероятность подключения и количество подключений падают либо по гауссовскому, либо по экспоненциальному закону.Таким образом, вероятность соединения и количество контактов резко падает за пределы 0,5 мм от тела клетки нейрона (Liley and Wright, 1994; Hellwig, 2000). Спорнс и Цви (2004) далее продемонстрировали, что модель, содержащая преимущественно локальные связи с редкими удаленными связями, лучше всего отражает топологию маленького мира в анатомической сети мозга. Итак, даже при том, что кровоток может быть локально связан, настоящие нейроны тоже. Следовательно, трудно узнать, сколько артефактов фМРТ, а сколько реально, из-за того, что большинство соединений являются локальными.

Чтобы изучить потенциальные эффекты локальных корреляций на метрики сети, Хаясака и Лауриенти (2010) удалили локальные границы, соединяющие пространственно соседние воксели в воксельной сети в субъектах, а затем пересчитали метрики сети. Они исследовали сетевые метрики в сетях, которые были получены путем применения различных пороговых значений к корреляционной матрице, что позволило создать сети с разной плотностью границ. Они обнаружили уменьшение кластеризации и увеличение длины пути из-за удаления локальных краев.Вкратце, кластеризация - это мера соединений, которые существуют между соседями данного узла, тогда как длина пути - это мера количества шагов, необходимых для перехода от одного узла к другому (для более подробной информации см. Watts and Strogatz , 1998). Эффект был минимальным, когда плотность краев в сети была установлена ​​так, что более 98% вокселей оставались подключенными к сети. Значительные изменения в кластеризации и длине пути действительно происходили, когда существенные части сети становились фрагментированными.Распределение степеней кардинально не изменилось, несмотря на удаление локальных краев. Чтобы избежать добавления в сеть ложных локальных корреляций, насколько это возможно, данные не должны сглаживаться пространственно. Сглаживание вводит ложно высокие корреляции между соседними вокселями. Даже если в протоколе предварительной обработки не выполняется пространственное сглаживание, данные фМРТ по своей сути содержат некоторую степень пространственного сглаживания из-за процесса сбора данных. Например, сам процесс пространственной нормализации может ввести локальные корреляции, которые могут изменить структуру сети.Это случайное пространственное сглаживание может создавать кажущиеся соединения на коротком расстоянии, которые, в свою очередь, увеличивают показатели кластеризации в воксельных сетях с высоким разрешением (van den Heuvel et al., 2008). Следует отметить, что это не так важно для сетей с более низким разрешением, поскольку размер каждого узла значительно превышает пространственную протяженность диапазона сглаживания (Zalesky et al., 2012). Еще одна критика подхода, основанного на вокселях, заключается в том, что отношения между узлами на коротком расстоянии особенно чувствительны к ложному увеличению движением объекта (Power et al., 2011). Однако движение объекта не ограничивается только локальными вокселями, поскольку голова движется как твердое тело. Таким образом, большинство артефактов движения связаны с интерфейсом различных типов тканей головного мозга (например, серым веществом / белым веществом) (Field et al., 2000), а области через полушария могут быть коррелированы из-за движения (Bright and Murphy, 2013), что делает это проблемой для любой схемы распределения.

Другая критика подхода, основанного на вокселях, заключается в том, что существуют серьезные проблемы отношения сигнал-шум (SNR) и паразитные соединения из-за низкого уровня сигнала в маленьких вокселях.В частности, было высказано предположение, что чрезмерно высокое пространственное разрешение может быть связано с непропорциональной потерей отношения сигнал / шум (Fornito et al., 2010). Это приведет к увеличению случайных подключений в сети. По сути, это будет похоже на добавление случайных ссылок в настоящую сеть. Это приведет к уменьшению общей длины сетевого пути, но, вероятно, не повлияет на локальную кластеризацию (Watts and Strogatz, 1998). Основные противники воксельного подхода утверждают, что проблема заключается в увеличении кластеризации, а не в уменьшении длины пути (Power et al., 2011). Если бы отношение сигнал / шум воксельных данных было недостаточного качества, все традиционные исследования функциональной связи (например, Biswal et al., 1995, 1997), которые служат основой для сетевого анализа в мозге, были бы поставлены под сомнение. Кроме того, все традиционные исследования активации фМРТ проводятся на основе вокселей, и поэтому эти работы могут быть поставлены под сомнение.

Нет сомнений в том, что усреднение сигнала по локальным вокселям, как это выполняется с невоксельным подходом, снизит уровни шума в каждом сетевом узле.Фактически, мы оценили величину значений корреляции в сети на основе вокселей и атласа, усредненной по 10 молодым здоровым субъектам в состоянии покоя, используя недавно опубликованные данные (Peiffer et al., 2009; Hayasaka and Laurienti, 2010). Положительные значения корреляции были значительно выше ( p = 0,001, парный тест t ), когда временные курсы были усреднены по анатомическим областям интереса (в среднем r = 0,221, SD = 0,017), чем при использовании отдельных вокселей. (в среднем r = 0.159, SD = 0,011). Хотя верно то, что усреднение вокселей снижает шум, также верно и то, что реальные сигналы теряются, если усредняются воксели с очень разными истинными сигналами. Фактически это то, что мы обнаружили, когда исследовали значения корреляции сильных ассоциаций, которые обычно сохраняются после пороговой обработки функциональных сетей. Пороговые значения были установлены таким образом, чтобы плотность подключений была сопоставимой для разных типов сетей. Для сети на основе атласа оставшиеся ребра имели среднее значение r , равное 0.421 ( SD = 0,047). Для воксельной сети оставшиеся края были значительно выше ( p <0,001, парный t -тест) со средним значением r 0,55 ( SD = 0,039). Таким образом, процедура усреднения, используемая при объединении многих вокселей в один узел, действительно уменьшала общий шум, но также уменьшала сигнал в самых сильных сетевых соединениях.

Несмотря на некоторые потенциальные ограничения, воксельные сети обладают сильными сторонами, которые делают их идеальным выбором для новых открытий о функциях человеческого мозга.Представление узлов как вокселей одинакового размера позволяет использовать воксельный подход, чтобы избежать трех серьезных проблем, с которыми сталкиваются другие методы. Во-первых, воксельные сети не ограничиваются предположением, что вокселы из одних и тех же анатомических областей или функциональных областей достаточно похожи, чтобы их можно было усреднить для формирования более крупного узла. Во-вторых, поскольку каждый узел в воксельной сети имеет одинаковый размер, дисперсия сигнала не будет масштабироваться с количеством вокселей, которые вносят вклад в ее оценку, а это означает, что количественная оценка парных отношений не будет непропорционально более надежной для больших областей мозга ( Хаясака и Лауриенти, 2010).В-третьих, те ROI, состоящие из большего количества вокселей, чем другие ROI в региональных сетях, могут демонстрировать дифференциальную связность просто из-за того, что в сам ROI включено большее количество сигналов (Hayasaka and Laurienti, 2010). Поскольку каждый узел имеет одинаковый размер в воксельных сетях, не требуется разрабатывать механизм коррекции для учета различий в пространственной протяженности ROI.

Воксельный подход генерирует мозговые сети с высоким разрешением (мезоскопические), позволяя исследователям признать и учесть (с учетом текущих технологических ограничений) неоднородность областей, присутствующих в более крупных ROI, определенных другими методами парцелляции.Например, в недавнем исследовании сильно взаимосвязанный концентратор в задней поясной коре головного мозга (PCC), наблюдаемый в воксельной сети с высоким разрешением, был сосредоточен в середине трех различных областей интереса (узлов) в сети с узлами, определенными с помощью AAL. атлас (Hayasaka, Laurienti, 2010). Независимо от того, оставались ли три смежных ROI в сети на основе атласа отдельными или усреднялись вместе, было бы невозможно осмысленно захватить область высокой степени в середине трех анатомических ROI.Кроме того, несмотря на то, что как анатомический атлас, так и воксельный сетевой анализ последовательно идентифицировал PCC и близлежащее предклинье как узлы или узлы с высокой степенью связи (Hagmann et al., 2008; van den Heuvel et al., 2008; Buckner et al. ., 2009), только воксельные сети позволяют точно локализовать узловые узлы в этих анатомических областях (Hayasaka and Laurienti, 2010). Следует отметить, что (Tohka et al., 2012) сравнили сеть на основе вокселей (40 962 узла) и на основе анатомического атласа (54 узла) с результатами, подтверждающими результаты Hayasaka и Laurienti (2010).Эта способность более точно определять пространственное расположение концентраторов в функциональных сетях мозга позволяет исследователям более точно определять количественно ассортативность сети, эффективность потока информации в сети, устойчивость сети к целевым и случайным атакам, а также характер распределения степеней сети (является ли распределение степеней действительно безмасштабным или вместо этого экспоненциально усеченным степенным распределением степеней). Обзор этих показателей см. В Bullmore and Sporns (2009), Rubinov and Sporns (2010) и Kaiser (2011).Кроме того, значительный объем исследований показал, что хабы радикально реорганизуются при различных неврологических расстройствах, включая болезнь Альцгеймера (Supekar et al., 2008), инсульт (Desmurget et al., 2007), шизофрению (Lynall et al., 2010) и нарушениями сознания (Achard et al., 2012). Это говорит о том, что способность точно и эффективно определять расположение узлов может служить важной цели в клинических условиях.

Несколько расширений воксельного подхода были разработаны с использованием корреляций rs-fcMRI путем попытки сгруппировать вместе воксели с похожими свойствами.Каждая группа вокселей или функциональная «единица» потенциально может представлять узел для дальнейшего анализа сети. Полный набор представляющих интерес фундаментальных единиц теоретически можно описать с помощью надежной карты мозга, подобной карте стран мира, где каждая страна аналогична отдельной функциональной единице (Wig et al., 2011). Методы, используемые для идентификации функциональных единиц (узлов) с использованием данных rs-fcMRI, можно разделить на 3 категории: обнаружение резких переходов в паттернах rs-fcMRI (Cohen et al., 2008; Barnes et al., 2010, 2012; Nelson et al., 2010), идентифицируя функционально похожие кластеры (Thirion et al., 2006; Mumford et al., 2010; Vejmelka, Palus, 2010; Craddock et al., 2012), и методы выращивания регионов (Blumensath et al. , 2013).

Некоторые, кто выступал за эти подходы rs-fcMRI и против подхода, основанного на вокселях, утверждают, что, хотя опрос вокселей подходит для статистического анализа данных нейровизуализации, когда целью является идентификация групп вокселей со схожими свойствами, рассматривая воксель как узел в сети явно подразумевает, что он моделируется как отдельная единица обработки информации (Wig et al., 2011). Подразумевается, что, поскольку воксели не являются отдельными единицами обработки информации, воксели не должны представлять узлы для сетевого анализа. Мы утверждаем, что такой аргумент является циркулярным. Методы, разработанные с использованием данных rs-fcMRI, основаны на том, что по сути является воксельным сетевым анализом. Фактически, (Barnes et al., 2010), которые реализуют алгоритм для обнаружения переходов в шаблонах связности для формирования границ между узлами, признают, что каждый воксель рассматривается как узел, и мера сходства (т.е., η 2 ) между узлами рассматривается как ребро, чтобы затем находить резкие переходы в связности. Точно так же методы кластеризации и наращивания области изначально требуют обнаружения корреляций между соседними вокселями, чтобы затем определить, должны ли эти воксели быть сгруппированы вместе. Группы вокселей, идентифицированные каждым соответствующим подходом, переопределяются как единый узел, так что исследователи могут вернуться к исходным данным и выполнить новый сетевой анализ, используя определения узлов, основанные на анализе сети по вокселям.Если у кого-то есть проблемы с анализом по вокселям, то неразумно использовать анализ по вокселям для определения узлового набора в попытке избежать анализа по вокселям. Необходимо представить каждый воксел как единицу обработки информации при идентификации предполагаемых функциональных единиц, которые затем становятся новыми единицами обработки информации. Важно отметить, что поскольку каждый подход основан на воксельном сетевом анализе, проблемы, ранее представленные для воксельного подхода, связаны с методами, разработанными с использованием данных rs-fcMRI.

Оптимальный метод объединения вокселей в функциональные «блоки» остается загадкой. Это во многом связано с присущей им неспособностью получить доступ к любой форме базовой истины, указывающей на то, что данный метод успешно разделяет функциональные единицы в мозгу (Craddock et al., 2012; Lohmann et al., 2013). Распространенной стратегией было выявление алгоритмов, дающих результаты, сопоставимые с прошлыми методологиями. Однако эта стратегия смещает результаты в сторону предшествующих традиционных исследований фМРТ и затрудняет возможность делать новые открытия.Другие проверяют воспроизводимость результатов, полученных с помощью какого-либо нового алгоритма. Однако способность точно воспроизводить результаты не означает, что алгоритм успешно очертил «истинный» набор функциональных единиц в мозгу. Тот факт, что какой-то подход воспроизводится, не означает, что он точен; это просто означает, что это воспроизводимо. Лучшим подходом к проверке новых схем парцелляции было бы определение того, какие методы лучше всего предсказывают различное поведение или патологии с помощью обширных исследований.До тех пор, пока не появятся доказательства, которые недвусмысленно демонстрируют, что существует истинное функциональное разделение всего мозга, мы утверждаем, что чем меньше будет включено a priori информации, тем лучше.

Структурно-анатомические атласы

Наиболее широко используемая схема парцелляции определяет узлы как индивидуально отделенные анатомические области интереса (ROI) из одного из многих легко доступных структурно-анатомических атласов. Средний временной ряд оценивается для каждого субъекта путем усреднения сигнала фМРТ по всем вокселям в каждой анатомически определенной области интереса.Из множества доступных современных структурных атласов головного мозга количество ROI (узлов) обычно колеблется от 70 до 250. Наиболее широко используемый анатомический атлас в исследованиях функциональных сетей мозга - это стандартный шаблон AAL, который разделяет кору и подкорковые структуры путем идентификации извилистые и бороздчатые границы. Полный шаблон AAL включает 116 областей интереса (узлов) (Tzourio-Mazoyer et al., 2002), но мозжечок часто опускается в сетевых исследованиях (Zalesky et al., 2010b), оставляя полушария головного мозга, разделенные на 45 анатомических областей каждая. .В нашем поиске литературы атлас AAL использовался для определения узлов в 69 из 86 исследований, в которых использовались структурно-анатомические атласы. Однако следует отметить, что в некоторых исследованиях в сетевом анализе использовались как минимум два разных атласа, одним из которых является атлас AAL.

В дополнение к вариативности выбора либо полной сети из 116 узлов, либо частичного набора из 90 узлов, исследователи (1) нередко выбирают только определенные регионы из атласа AAL, который считается a priori представляющим особый интерес. на основе ранее существовавшей литературы (iftçi, 2011), (2), чтобы исключить области интереса с меньшим, чем заранее определенный процент охвата мозга (Fornito et al., 2011), или (3) для подразделения атласа AAL на большее количество узлов примерно однородного размера, ограниченных тем, чтобы лежать в объеме, заключенном в его родительский ROI AAL (Fornito et al., 2010; Zalesky et al., 2010a; Zhang et al., 2011; Achard et al., 2012). Среди тех, кто использует атлас AAL, вариабельность количества узлов варьируется от частичной сети мозга из 32 узлов (Çiftçi, 2011) до сети с пониженной дискретизацией всего мозга из 4320 узлов (Fornito et al., 2010).

Подобные закономерности изменчивости парцелляции возникают, когда разные исследователи используют другие структурно-анатомические атласы.Например, среди тех, кто использует вероятностный атлас Гарвард-Оксфорд, нередко (1) использовать полный набор областей интереса, охватывающих 48 корковых и 21 подкорковую структурную область, соответствующую частям корковых извилин и подкорковых ядер серого вещества (2). ), чтобы выбрать только определенные области интереса из атласа, которые априори считаются представляющими особый интерес на основе ранее существовавшей литературы (Lord et al., 2011), (3), чтобы полностью исключить данные из определенных областей интереса из-за неоптимальной регистрации (Davis et al., 2013) или (4), чтобы разбить атлас на большее количество областей примерно одинакового размера, полностью содержащихся в единственной родительской области интереса из исходного атласа (Alexander-Bloch et al., 2012, 2013). Среди тех, кто использует вероятностный атлас Гарварда-Оксфорда, вариативность количества узлов колеблется от частичной сети из 19 узлов (Lord et al., 2011) до сети с субдискретизацией всего мозга примерно из 300 узлов до установления порога (Alexander-Bloch и др., 2012). Наш поиск литературы показал, что в 10 исследованиях для определения сетевых узлов использовался Гарвард-Оксфордский вероятностный атлас.

Обсуждение

Сторонники использования анатомических атласов для определения узлов для сетевых исследований фМРТ часто утверждают, что области интереса должны представлять области с четкими анатомическими границами, чтобы сохранить интерпретируемость результатов исследований функциональной связности. Другие утверждают, что установить отношения между структурами мозга и их функциями можно только путем определения узлов на основе анатомических особенностей (Tzourio-Mazoyer et al., 2002). Несмотря на вариативность количества узлов и процента пространства мозга, используемых в литературе, тот факт, что размер и протяженность каждого узла остается фиксированным в одном атласе по предметам и исследованиям, является преимуществом для этого подхода.Отсутствие вариабельности в этом отношении может аккуратно стандартизировать исследования, позволяя проводить значимое сравнение результатов по всем исследованиям.

Тем не менее, различные доступные в настоящее время анатомические атласы головного мозга демонстрируют заметные различия в количестве, форме и расположении областей интереса. Поскольку свойства ROI сильно нелинейны, небольшое изменение количества, формы или расположения ROI может резко изменить профили подключения (Li et al., 2010), оказывая сильное влияние на показатели сети.Анатомические шаблоны с низким пространственным разрешением с большей вероятностью объединяют области, которые имеют различные временные сигналы (Fornito et al., 2010; Craddock et al., 2012). Усреднение разрозненных временных сигналов снизит отношение сигнал-шум, поскольку представляющие интерес сигналы фактически усредняются, тем самым добавляя шум к анализу сети. Фактически, значительные различия в сетевых показателях наблюдались в разных анатомических шаблонах. Например, Wang et al. (2009) исследовали статистические различия в топологических свойствах функциональных сетей мозга между сетью AAL (90 узлов) и сетью автоматического нелинейного сопоставления изображений и анатомической маркировки (ANIMAL) (70 узлов).В то время как обе сети демонстрируют устойчивые атрибуты малого мира и экспоненциально усеченное степенное распределение, большинство других локальных и глобальных топологических параметров значительно различаются в двух сетях. Кроме того, из-за значительных различий как в количестве узлов, так и в процентном соотношении пространства мозга, включенного в сетевой анализ, среди исследователей, использующих варианты одного и того же анатомического атласа, осмысленное сравнение результатов любых двух исследований потенциально сложно, непрактично и вводит в заблуждение (Honey и другие., 2009; Кайзер, 2011).

Из-за грубого разрешения подходов к определению узлов, основанных на анатомических атласах, эти атласы, скорее всего, сведут множество различных, взаимодействующих областей мозга с разными функциями в один узел. Следовательно, представление множества различных взаимодействующих групп нейронов (и синапсов) с разными свойствами в виде отдельных узлов может плохо отражать реальность, скрывая различия между меньшими единицами внутри свернувшегося узла. Не следует ожидать, что области, определяемые анатомическими атласами, будут содержать однородную функциональную связь по двум различным причинам.Во-первых, поскольку области интереса, полученные из большинства атласов, настолько велики, более вероятно, что они включают сигналы из нескольких различных функциональных субрегионов (Hayasaka and Laurienti, 2010). Чтобы преодолеть эту проблему, некоторые исследователи (например, Hagmann et al., 2008; Achard et al., 2012) произвольно разделили ROI, уменьшив возможность смешивания BOLD временных рядов. Хотя было показано, что случайное подразделение анатомических областей интереса увеличивает региональную однородность (Craddock et al., 2012), нет никаких оснований предполагать, что эти случайно разделенные участки точно представляют структурные паттерны в лежащей в основе нейроанатомии.Во-вторых, что более важно, предполагаемые функциональные области просто не должны подчиняться разделениям, созданным любой схемой парцелляции, основанной на анатомических ориентирах. Предполагаемые функциональные области могут выходить за морфологические границы, или несколько предполагаемых функциональных областей могут присутствовать в пределах одного морфологически определенного участка. Изменения состояния или состояния также могут привести к изменениям в организации предполагаемых функциональных областей, которые не нужно отображать на подразделения на основе анатомических особенностей.

Фактически, анатомические атласы показали плохую однородность ROI, неспособность точно воспроизвести функциональные паттерны связности, присутствующие на воксельной шкале (Craddock et al., 2012). Чтобы дополнительно продемонстрировать этот момент, мы случайным образом выбрали одну анатомическую область интереса (узел) из атласа AAL (левое предклинье) и другое из вероятностного атласа Гарвард-Оксфорд (предклинье, поскольку в атласе предклинье не разделяется на две отдельные области интереса). Используя недавно опубликованные данные (Rzucidlo et al., 2013) случайным образом выбрали испытуемого (здоровая женщина 25 лет). Данные были получены при размере вокселя 4 мм × 4 мм × 5 мм, и каждый воксель был представлен как узел для сетевого анализа. Мы использовали коэффициент корреляции Пирсона (обычно используемый в литературе показатель корреляции) для сравнения временных рядов каждого вокселя с каждым другим вокселем в пределах идентифицированной анатомической области интереса у одного репрезентативного субъекта в состоянии покоя и во время выполнения стандартной задачи с двумя заданиями. Чтобы сгенерировать сети с сопоставимой плотностью границ, для данных состояния покоя был установлен порог 0.6996 и данные 2-back на уровне 0,6520, в соответствии с пороговой стратегией, изложенной в Hayasaka and Laurienti (2010). Рисунок 1 демонстрирует, что вокселы в пределах идентифицированной области интереса плохо коррелированы (среднее значение r близко к 0) друг с другом как в пределах ROI атласа AAL, так и в пределах ROI вероятностного атласа Гарварда-Оксфорда. Если бы это были однородные области (т.е. вокселы / области мозга «ведут себя одинаково»), то временные ряды вокселей в пределах ROI были бы очень похожими, давая высокие значения r .

Рис. 1. На этом рисунке показана одна анатомическая область интереса (узел) из атласа AAL (левое предклинье) и другая из вероятностного атласа Гарвард-Оксфорд (предклинье, поскольку в атласе предклинье не разделяется на две отдельные области интереса). Столбец 1 показывает четыре гистограммы, каждая из которых отображает корреляцию временного ряда каждого вокселя с каждым другим вокселем в пределах идентифицированной анатомической области интереса у одного репрезентативного субъекта в состоянии покоя и при выполнении стандартной задачи с двумя заданиями.Для каждой гистограммы, изображающей каждую ROI, идентифицированную из каждого атласа и каждого условия, вокселы в идентифицированной ROI (узле) в целом плохо коррелируют друг с другом. Это говорит о низком отношении SNR . Во втором и третьем столбцах для этих вокселей в пределах каждой анатомической области интереса нанесены распределение степеней и средняя длина пути исключительно по отношению ко всем другим вокселям в пределах области интереса. Мы исключили соединения с другими вокселями за пределами области интереса.Предположительно, если бы идентифицированная функциональная область была функционально однородной, то в лучшем случае мы бы увидели, что каждый воксель в пределах области связан (сильно положительно коррелирован) с каждым другим вокселем в пределах области, или, в худшем случае, мы увидим распределение степеней в соответствии с нормальным изгиб. Однако столбец 2 показывает, что (1) не каждый воксел связан с каждым другим вокселем в предполагаемой области интереса и что (2) распределение степеней в самой области интереса следует степенному закону вместо равномерного распределения.Значительная сумма вокселей в каждой области интереса имеет относительно мало связей (сильные положительные корреляции) с другими вокселями в пределах области интереса, а некоторые из них не имеют связей с другими вокселями в самой области интереса. Ни один воксель в любой анатомической области интереса не имеет средней длины пути, равной единице, в самой области интереса ((Wig et al., 2011) утверждают, что каждый воксель должен быть подключен к каждому другому вокселю в пределах области интереса, чтобы область интереса была функциональной единицей. ). Следовательно, разные подобласти в пределах ROI, вероятно, имеют разные топологические особенности и, следовательно, по-разному влияют на структуру и функции сети в целом.

Мы также построили график распределения степеней и средней длины пути для этих вокселей в пределах каждой анатомической области интереса исключительно по отношению ко всем другим вокселям в пределах области интереса. Рисунок 1 демонстрирует, что вокселы в каждой анатомической области интереса не имеют нормального распределения степеней, как можно было бы ожидать, если каждая область интереса будет функционально однородной. Вместо этого значительное количество вокселей в каждой области интереса имеет очень небольшое количество соединений с другими вокселями в пределах области интереса. Кроме того, поскольку ни один воксель в любой анатомической области интереса не имеет средней длины пути, равной единице в самой области интереса, разные подобласти в пределах области интереса имеют разные сетевые свойства.

Метааналитические подходы к функциональной активации

Другой подход к определению узлов в функциональных сетях мозга использует результаты ранее существовавших традиционных исследований фМРТ, вызванных заданием, для определения набора фиксированных ROI для всех последующих исследований. Некоторые области интереса были выбраны из предыдущих исследований фМРТ, вызванных заданием, изучающих либо индивидуальную когнитивную функцию, либо ограниченный набор когнитивных функций, которые затем реализуются в последующих сетевых анализах (например, Fair et al., 2007; Номура и др., 2010; Rish et al., 2013), в то время как другие использовали данные, полученные из разнообразных исследований, и выполнили метаанализ для определения набора узлов, которые будут использоваться для любого будущего сетевого анализа (Power et al., 2011; Wang et al. др., 2011). Среди тех, кто использует ранее существовавшие данные из разнообразного набора вызванных заданием исследований фМРТ, некоторые дополнительно включают данные МРТ функциональной связи в состоянии покоя (rs-fcMRI) для определения дополнительных областей интереса для включения в набор узлов (Power et al., 2011 ).

Узлы, определенные с использованием данных активации фМРТ, неизменно, хотя и не обязательно, моделируются сферами, как правило, радиусом 3–6 мм, закрепленными в любой из точек пиковой активности в предполагаемой функциональной области (Power et al., 2011; Stevens et al., 2012) или координаты центра масс предполагаемой функциональной области (Dosenbach et al., 2007). Эти различия в радиусах сфер в разных исследованиях приводят к резким различиям в объемах в диапазоне примерно 113–905 мм 3 . Включение сфер для определения функциональных областей исключает все вокселы, кроме тех, которые находятся в сферах. Сферы предназначены для представления всей деятельности в рамках предполагаемых функциональных областей. Считается, что это сводит к минимуму вероятность пересечения границ функциональной зоны.Использование сфер действительно сводит на нет опасения, связанные с проблемами масштабирования дисперсии сигнала и различиями в количестве соединений ROI из-за различий в размерах ROI, которые влияют на сети на основе анатомических атласов (Wig et al., 2011). В доступной литературе ни одно исследование не использовало набор сферических областей интереса, покрывающих более 25% коры головного мозга и подкорковых ядер; многие из них покрывают лишь часть коры головного мозга и подкорковых ядер (например, Nomura et al., 2010; Rish et al., 2013).Количество узлов в исследованиях, использующих эту стратегию разделения, варьируется примерно от 10 до 264 узлов.

Обсуждение

Одна из основных причин ограничения функционального метода активации сферами основана на идее о том, что воксельный подход затруднен из-за тенденции соседних вокселей делиться небиологическим сигналом (вызывая повышенную корреляцию функциональной связности) и что Отношения на коротком расстоянии особенно подвержены ложному усилению движением объекта (Power et al., 2011; Wig et al., 2011). Однако эти же проблемы могут быть проблематичными и для подходов к функциональной активации, потому что каждая сфера состоит из набора соседних вокселей. Если такие артефакты действительно являются преимущественно локальными, усредняющий сигнал от соседних вокселей не будет усреднять эти сигналы, потому что паразитные сигналы расположены в соседних вокселях, которые усредняются.

Сторонники этого подхода часто утверждают, что с помощью обширной метааналитической процедуры можно точно идентифицировать дискретные функциональные макроскопические «единицы» организации мозга, каждая из которых представляет собой отдельную единицу обработки информации.Предполагается, что эти макроскопические «единицы» лучше всего представляют правильно сформированные узлы в сетевом анализе. Это контрастирует с воксельным подходом, в котором вокселы не предназначены для соответствия макроскопическим единицам организации мозга. Следовательно, сторонники метааналитического подхода утверждают, что нет оснований полагать, что воксельный подход включает хорошо сформированные узлы (Power et al., 2011;?). Действуя в рамках этой предпосылки, сторонники метааналитического подхода утверждают, что неспособность воксельного подхода правильно моделировать макроскопические функциональные «единицы» имеет практические последствия, которые искажают сетевые измерения.Аргумент выглядит следующим образом:

«Поскольку все воксели, существующие в функциональной области, несомненно, имеют общее ребро друг с другом, измерения графа, которые сосредоточены на определенных свойствах узлов, будут смещены в сторону узлов (вокселей), существующих в областях (и, возможно, сообществах), которые больше, чем другие, и меры, описывающие глобальные свойства графа, будут искажены из-за неправильного представления областей в зависимости от количества содержащихся в них вокселей »(Wig et al., 2011).

Мы утверждаем, что эта критика безосновательна, и легко продемонстрировать, что все воксели, существующие в функциональных областях, не имеют общих границ друг с другом, предполагая, что используется разумная плотность сети (очевидно, если не применяется порог и все узлы подключены ко всем узлам, тогда утверждение выше будет верным).

Чтобы проиллюстрировать эту точку зрения, мы попытались воспроизвести часть этого метода, исследуя пространственно смежную слуховую ROI в правом полушарии головного мозга, идентифицированную в предыдущем анализе фМРТ, вызванном заданием (Peiffer et al., 2009), как показано на рисунке 2. В исследование был включен 61 нормальный здоровый взрослый человек в возрасте от 18 до 80 лет. В целевой части слуховой парадигмы всплески белого шума с частотой 2 Гц чередовались с тишиной. Испытуемые должны были идентифицировать тон с частотой 500 Гц, случайно включенный в белый шум.Все участники были включены в групповой анализ со случайными эффектами, и для карты активации был установлен порог t-балла, превышающий 10 (один образец, один хвост, t -тест с 60 df ). Область активации в правой слуховой коре затем использовалась в качестве области исследования. Затем была создана сеть мозга в состоянии покоя на уровне вокселей с использованием случайного индивидуального участника исследования (здоровая 25-летняя женщина) из другого исследования (Rzucidlo et al., 2013). Затем был исследован профиль связности слуховой области.Распределение степеней, длина пути и кластеризация для всех вокселей, исключительно в пределах идентифицированной области интереса без учета всех других вокселей за пределами предполагаемой функциональной области, показаны на рисунке 2. Предположительно, если идентифицированная функциональная область была функционально однородной, то в лучшем случае мы бы увидели каждый воксель в пределах области, связанный с каждым другим вокселем в пределах области, или, в худшем случае, мы увидели бы распределение степеней, соответствующее кривой нормального распределения. Однако на рисунке 2 показано, что не каждый воксел связан с каждым другим вокселем в предполагаемой области интереса, и распределение степеней внутри самой области интереса не является равномерным распределением.Вместо этого он следует усеченному степенному закону. Кроме того, если ROI был функционально однородным, то кластеризация должна быть близка к значению, равному единице для каждого узла в регионе. Однако рисунок 2 показывает, что это не так. Вместо этого существует широкое распределение значений кластеризации для тех вокселей, которые содержатся в ROI. Наконец, если ROI был функционально однородным, то средняя длина пути должна быть близка к единице (или точно единице) для всех вокселей в ROI, как Wig et al.(2011) предложили. Однако данные показывают, что для перехода от одного вокселя к другому в пределах области интереса часто требуется много шагов.

Рис. 2. На этом рисунке показана слуховая ROI ( T > 10), определенная в предыдущем исследовании активации, во время которого испытуемые подвергались воздействию вспышек белого шума с частотой 2 Гц, чередовавшихся с тишиной. Испытуемые должны были идентифицировать тон с частотой 500 Гц, случайно включенный в белый шум. Предположительно, если бы идентифицированная функциональная область была функционально однородной, то в лучшем случае мы бы увидели бы каждый воксель в пределах области, связанный с каждым другим вокселем в пределах области, или, в худшем случае, мы бы увидели бы распределение степеней по нормальной кривой.Однако этот рисунок показывает, что не каждый воксель связан с каждым другим вокселем в предполагаемой области интереса, и распределение степеней внутри самой области интереса не является равномерным распределением. Вместо этого значительное количество вокселей в каждой области интереса имеет относительно мало соединений с другими вокселями в пределах области интереса, а распределение степеней следует степенному закону распределения вместо нормального распределения. Кроме того, если ROI был функционально однородным, то кластеризация должна быть близка к значению, равному единице для каждого узла в регионе.Однако этот рисунок показывает, что это не так. Вместо этого существует широкое распределение значений кластеризации для тех вокселей, которые содержатся в ROI. Наконец, если ROI был функционально однородным, то средняя длина пути должна быть близка к единице (или точно единице) для всех вокселей в ROI. Однако этот рисунок показывает, что для перехода от одного вокселя к другому в пределах области интереса часто требуется много шагов. На этом рисунке также показано распределение степеней, длина пути и кластеризация для всех вокселей в пределах идентифицированной области интереса, но без отбрасывания всех других вокселей за пределами предполагаемой функциональной области.Понятно, что разные субъединицы (воксели) в предполагаемой слуховой ROI могут выполнять очень разные функции в отношении глобальной топологии сети.

Чтобы дополнительно продемонстрировать неоднородность вокселей в этой области, мы рассчитали распределение степеней, длину пути и кластеризацию для всех вокселей со всей воксельной сетью мозга (рис. 2). Результаты показывают огромное разнообразие возможностей соединения между вокселями в пределах этой предполагаемой функциональной области. Такое разнообразие может быть критичным для очень разных функций в отношении глобальной топологии сети.Фактически, многие вокселы в пределах идентифицированных областей интереса имеют более короткие пути к вокселям вне области интереса, чем к вокселям внутри области интереса.

Те, кто использует метааналитический подход, могут ответить, что координаты пиковой активности, представленные самой сферой, адекватно отражают свойства предполагаемой функциональной области. Таким образом, было бы важно только, чтобы сферы были функционально однородными. Хотя очевидно, что слуховой ROI не является функционально однородным, и, таким образом, метааналитический метод в этом отношении не работает, также можно показать, что даже сами сферы не являются функционально однородными.Используя те же данные, мы случайным образом выбрали шесть разных координат, определенных Power et al. (2011) как места пиковой активности предполагаемых функциональных областей, расположенных в пределах слуховой ROI. Узлы были представлены в виде кубов длиной 9 мм (относительно небольшой размер среди исследований, в которых использовались кубы или сферы), и в каждом узле содержалось в общей сложности 27 вокселей. На рис. 3 показано распределение всех вокселей внутри каждого куба. Ни один из вокселей ни в одном из шести кубов не имеет общего ребра со всеми другими вокселями внутри куба.Фактически, во всех кубах есть только 2 вокселя, которые связаны с 20 из 26 возможных других вокселей. Большинство вокселей имеют 10 или меньше соединений с потенциально 26 другими вокселями. Следовательно, неверно, что «все вокселы в функциональной области, несомненно, разделяют друг друга».

Рис. 3. На этом рисунке показаны соответствующие распределения степеней 6 различных кубов, состоящих из 27 вокселей каждый, в координатах, предоставленных (Power et al., 2011). Размер каждого куба меньше, чем типичная сфера в литературе, поэтому, если все воксели в каждой сфере не имеют очень одинаковых высоких степеней внутри сферы, тогда неразумно использовать какие-либо сферы, как правило, для представления функциональных областей. Несмотря на то, что в каждой сфере содержится 27 вокселей, максимальная степень 5 из 6 сфер не превышает 10. Кроме того, в 5 из 6 сфер есть по крайней мере один воксель, который не связан (сильно коррелированный ) с любыми другими вокселями в сфере.

Кроме того, нет убедительных доказательств того, что графические измерения, сфокусированные на связности отдельных вокселей в более крупных областях, будут искажены из-за неправильного представления областей как функции содержащихся в них вокселей. Также нет никаких оснований полагать, что меры, описывающие глобальные свойства графа, будут искажены из-за неправильного представления областей как функции содержащихся в них вокселей. Независимо от того, как представлена ​​предполагаемая функциональная область, части ткани мозга внутри функциональной области обладают очень разными свойствами.Рассматривая эти предполагаемые функционально однородные «единицы» как единый узел в функциональной сети мозга, исследователи не смогут увидеть разные свойства в разных субрегионах самой функциональной области. Таким образом, изменение свойств вокселей в функциональных областях все еще заслуживает исследования. Фактически, используя воксельный подход, можно объективно обнаружить функциональные пространственные различия различных размеров у отдельных субъектов, без необходимости прибегать к накоплению произвольного набора ранее существовавших традиционных исследований фМРТ - процесс, по сути своей склонный к экспериментатору. предвзятость и ошибка - чтобы определить предполагаемые функциональные области.Кроме того, воксельный подход позволяет предполагаемым функциональным областям изменяться в зависимости от людей, условий, состояний и времени. Метааналитический подход предполагает, что функциональные области уже существуют и не меняются.

Использование меньших сфер или кубов для представления более крупных функциональных областей или простой выбор частичного набора областей мозга для сетевого анализа не позволит включить все пространство мозга с обнаруживаемым сигналом в сетевой анализ. Следовательно, такие подходы, вероятно, искажают локальные и глобальные сетевые меры и не могут воспользоваться отличительными преимуществами сетевого подхода.Связь между всеми областями мозга можно оценить одновременно с помощью сетевой науки. Это невероятный шаг вперед в нейробиологических исследованиях. До 2005 года исследователи ограничивались оценкой связи между несколькими выбранными областями одновременно. Несмотря на свою ценность, такой анализ не позволяет исследователям исследовать, как та или иная область вписывается в общую сетевую организацию. Очевидные преимущества изучения того, как конкретная область вписывается в общую организацию сети, можно проиллюстрировать, исследуя эффективность информационного потока в сети (см. Рисунок 4).Изучая связь исключительно между 4 различными областями мозга в более крупной сети, можно было бы иметь представление о том, как эти четыре области взаимодействуют друг с другом, но было бы невозможно узнать, как эффективность других областей мозга обеспечивает альтернативные пути передачи информации. На рисунке 4 показано, как выводы анализа связности для выбранной группы регионов могут кардинально отличаться от анализа всего мозга. Каждая часть забытого пространства мозга потенциально может способствовать нескольким функциям сети в целом.Тот факт, что все возможные связи включены в сетевой анализ, гарантирует, что возможность подключения как в целом мозга, так и между регионами может быть точно оценена. Ведь все схемы узлового определения должны допускать значимую интерпретацию как локальных, так и глобальных показателей.

Рис. 4. Сетевой анализ отдельного объекта в состоянии покоя на основе 90-узлового разделения AAL. Сеть из 90 узлов была выбрана потому, что ее легко визуально представить как единое целое.На рисунке показано, как выводы сетевого анализа, в котором не используются все узлы мозга, могут резко отличаться от анализа всего мозга. (A) Если рассматривать только синие узлы (без учета остальной сети), существует ограниченное соединение между четырьмя узлами (черные линии). Чтобы перейти от узла 1 к узлу 4, требуется три шага. (B) Однако, когда включается вся сеть, можно увидеть другие узлы (зеленые узлы), которые подключаются к двум или более синим узлам. Через зеленые узлы видны новые пути между синими узлами.Теперь есть три разных пути через зеленый узел (каждый обведен голубым кружком), так что узел 1 может достичь узла 4 за два шага.

Все подходы, которые определяют предполагаемую рентабельность инвестиций в исследованиях функциональной активации, фундаментально ограничены текущей доступностью и широтой визуализационных исследований (Wig et al., 2011, 2013). Набор задач, используемых для определения предполагаемых функциональных областей, значительно варьируется от исследователя к исследователю. Например, Wang et al. (2011) использовали 5 различных задач, в том числе: обработку ошибок, режим по умолчанию, память, язык и сенсомотор.Напротив, Power et al. (2011) использовали 9 различных задач, в том числе: нажатие кнопки, генерация глагола, чтение, длительная деактивация, вызванная задачей, временная деактивация, вызванная задачей, длительная активация блока задачи, активация блока задачи по сигналу, комиссия при ошибке и извлечение памяти. Мало того, что трудно или, возможно, невозможно сравнивать такие разные сети мозга (Honey et al., 2009; Kaiser, 2011), но также нет оснований предполагать, что какой-то конкретный набор задач лучше, чем другой.Набор задач, использованный Wang et al. (2011) не включают в себя какие-либо пространственно перекрывающиеся ROI, что сводит на нет проблему случайного (и, следовательно, произвольного) удаления вторгающихся ROI или пространственного усреднения определенных ROI из-за вторжения. Однако набор задач, использованный Power et al. (2011) является более всеобъемлющим и, вероятно, дает более полное описание фокусов активации мозга. Тем не менее, включение только 9 различных задач для определения всех функциональных областей в мозге может дать только неполное описание местоположения и степени всех предполагаемых функциональных областей, тем более что так много идентифицированных областей интереса были либо случайно удалены, либо пространственно усреднены вместе.Нет никаких нейробиологических причин предполагать, что пики активации, установленные путем анализа данных из 9 видов задач, будут применимы ко всем типам задач. Ни один набор задач не следует считать законченным или исчерпывающим.

Важно отметить, что по мере того, как в метаанализ включается все больше задач, становится все более и более вероятным совпадение предполагаемых функциональных областей. Например, включив в метаанализ всего 9 различных задач для определения узлов, Power et al. (2011) пришлось усреднить 171 предполагаемую рентабельность инвестиций (представленных сферами в координатах пиковой активности), потому что они вторгаются друг в друга.Предположительно, более крупный и полный корпус вызванных задачей данных фМРТ будет содержать гораздо больше перекрывающихся узлов. И по мере того, как кто-то продвигается к включению более «полного» набора данных фМРТ, вызванных заданием, для определения предполагаемых функциональных областей, тогда все области мозга коллективно станут фокусами активации. По мере того, как собирается больше данных, связанных с задачами, все больше и больше сфер будут пространственно вторгаться друг в друга, что потребует от исследователей случайного удаления вторгающихся ROI или пространственно усредненных вторгающихся ROI.Оба варианта не могут точно представить сеть.

Помимо вопросов индивидуальной изменчивости, мы утверждаем, что подход функциональной активации не может быть применен к интервенционным исследованиям, продольным наблюдательным исследованиям или исследованиям, которые исследуют сети мозга популяций с особой физиологией мозга. Паттерны нейронной активности в ответ на различные требования задачи значительно меняются на протяжении жизни (Stiles, 2008; Power et al., 2010; Vogel et al., 2010), и в литературе полно исследований, показывающих различные паттерны активации мозга в разных популяциях пациентов. Координаты пиковой активности предполагаемых функциональных областей, идентифицированных с помощью этого подхода у субъектов в пределах определенной возрастной группы или диагностической категории, могут не передаваться субъектам в другой возрастной группе или диагностической категории.

В отличие от подходов функциональной активации, использование воксельного подхода позволяет проводить беспристрастное исследование как межрегиональной, так и внутрирегиональной связи без использования моделей.Следовательно, воксельный метод может раскрыть новую информацию об организации сети, не полагаясь на произвольный набор ранее существовавших традиционных исследований фМРТ, связанных с задачами. Сетевая наука имеет огромное обещание рассказать нам что-то новое о функциональной природе мозга. Однако традиционные исследования фМРТ выявляют линейную связь между задачей и активностью мозга. Если сетевые научные исследования мозга ограничиваются результатами традиционной фМРТ, то они не смогут дать мало информации, кроме того, что уже было обнаружено.Подход сетевой науки открывает огромные перспективы для выявления новых взаимосвязей в мозге, но это невозможно, если мы ограничимся тем, что уже продемонстрировали предыдущие несетевые анализы фМРТ (Telesford et al., 2011).

Заключение

В этой рукописи были рассмотрены основные схемы, которые в настоящее время используются для определения узлов в функциональных сетях мозга: воксельный, анатомический атлас и метааналитический метод функциональной активации. Мы утверждаем, что воксельные сети с наибольшей вероятностью приведут к новым открытиям неизвестных свойств мозга.Другие методы ограничены априорными знаниями и, следовательно, ограничивают нашу способность делать новые открытия. Воксельные сети имеют разрешение, позволяющее идентифицировать ключевые сетевые узлы, которые заключены в более крупные анатомические области. Воксельные сети также позволяют обнаруживать ключевые узлы, которые не расположены в предполагаемой функциональной единице. В целом, воксельный метод основан на данных и позволяет делать открытия, которые не могут быть достигнуты другими методами.Несомненно, существуют ограничения для воксельного подхода, но мы полагаем, что доказательства этих потенциальных ограничений в настоящее время скудны и что сильные стороны воксельного подхода перевешивают потенциальные недостатки.

Существует фундаментальная разница в лежащих в основе принятых предпосылках между теми, кто занимается анализом сетей мозга (теория сложности), и теми, кто выполняет функциональное картирование мозга (редукционизм). Применение априорной информации из предыдущих исследований, основанных на исследованиях анатомии или активации мозга, ограничивает анализ сетей мозга открытиями, сделанными в этих областях.Такие методы, несомненно, поддержат прошлые исследования локализации функции, поскольку узлы основаны на таких исследованиях. Если цель состоит в том, чтобы просто воспроизвести предыдущие результаты с помощью нового метода, то на достижение этой цели следует направлять гораздо меньше усилий. Если целью является открытие новых принципов и организации человеческого мозга, исследователи не должны быть привязаны к результатам прошлой работы. Если сетевые исследования не воспроизводят прошлые открытия фМРТ или не подтверждают взаимосвязи структура-функция, которые были связаны с анатомией мозга, то либо мы открываем новые вещи о том, как работает мозг, либо мы ошибаемся.Мы должны изучить эти две возможности и признать, что все наши модели ошибочны и что новые идеи, исходящие из сетевой науки, приближают нас к истине о мозге. Лакмусовой бумажкой станет то, позволяет ли исследование мозговой сети лучше понять поведение человека, болезни мозга, клинические методы лечения и психику. Тест не должен заключаться в том, подтверждают ли мозговые сети то, что мы уже думаем о мозге, потому что на этом этапе наше понимание человеческого мозга довольно тривиально.

Почему бы не использовать подход, который не включает априорных предположений о функциональных субъединицах мозга? Мы слышали аргумент, что без априорных предположений мы не можем понять и интерпретировать результаты. Многие спрашивают, что означают полученные данные по отношению ко всем предыдущим исследованиям нейробиологии. Мы бы предложили ответить, что не следует искажать свои результаты концепциями, которые могут сдерживать поле. Почему бы не посмотреть, может ли сетевая наука коренным образом изменить наше представление о мозге и его функциях, потому что это принципиально новый способ мышления.Он не предполагает, что определенные ткани мозга являются статическими функциональными единицами. Скорее, это позволяет динамическому мозгу, способному выполнять сложные функции, которые являются новыми сетевыми особенностями системы. Мы считаем, что взгляд на «статическую функциональную единицу» более ошибочен, чем непредвзятый динамический взгляд. Мы признаем, что последняя точка зрения (то есть подход, основанный на вокселях) также ошибочна, но давайте не будем сковывать эти новые методы с помощью прошлых методологий.

Мы утверждаем, что не было разработано никакой схемы узловой разбивки, которая способна предоставить ценную информацию помимо того, что уже продемонстрировал воксельный подход.Кроме того, поскольку воксельный подход не требует реализации каких-либо априорных предположений относительно того, что составляет «правильный» узел, этот подход принципиально беспристрастен. Таким образом, такой подход позволяет данным говорить сами за себя. Хотя мы утверждали, что воксельный метод определения узлов в функциональных сетях мозга является лучшим методом, чем другие доступные варианты, «лучший» метод, который следует использовать, остается открытым вопросом, заслуживающим обсуждения и дополнительных исследований.Однако рецензенты чаще отклоняют рукописи, которые не используют метод, который они считают подходящим, вместо того, чтобы обсуждать их. Этот обзор должен был стать шагом вперед в стимулировании обсуждения. Очень важно признать тот факт, что абсолютно правильная схема разделения остается загадкой, и возможно, что несколько различных схем разделения, разработанных в будущем, будут ценными и значимыми для выяснения различных свойств сети.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Работа частично поддержана Национальным институтом злоупотребления алкоголем и алкоголизмом (AA021639), Центром трансляционных наук Университета Уэйк-Форест, Центром независимости пожилых американцев Уэйк-Форест (P30 21332), Национальным институтом злоупотребления алкоголем и алкоголизмом (T32-AA007565) ) и Sticht Center on Aging.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: http: //www.frontiersin.org / journal / 10.3389 / fncom.2013.00169 / abstract

Список литературы

Achard, S., Delon-Martin, C., Vértes, P.E., Renard, F., Schenck, M., Schneider, F., et al. (2012). Хабы функциональных сетей мозга у пациентов в коматозном состоянии радикально реорганизованы. Proc. Natl. Акад. Sci. США . 109, 20608–20613. DOI: 10.1073 / pnas.1208933109

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Александр-Блох, А. Ф., Вертес, П. Э., Стид, Р., Лалонд, Ф., Clasen, L., Rapoport, J., et al. (2013). Анатомическое расстояние функциональных связей позволяет прогнозировать топологию сети мозга при здоровье и шизофрении. Cereb. Cortex 23, 127–138. DOI: 10.1093 / cercor / bhr388

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Александр-Блох, А., Ламбиотт, Р., Робертс, Б., Гедд, Дж., Гогтей, Н., и Буллмор, Э. (2012). Открытие популяционных различий в структуре сетевого сообщества: новые методы и приложения к функциональным сетям мозга при шизофрении. Neuroimage 59, 3889–3900. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2011.11.035

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Барнс, К. А., Коэн, А. Л., Пауэр, Дж. Д., Нельсон, С. М., Дозенбах, Ю. Б. Л., Миезин, Ф. М. и др. (2010). Идентификация отделов базальных ганглиев у людей с использованием функциональной связи в состоянии покоя, M. R. I. Front. Syst. Neurosci . 4:18. DOI: 10.3389 / fnsys.2010.00018

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Барнс, К.А., Нельсон, С. М., Коэн, А. Л., Пауэр, Дж. Д., Коулсон, Р. С., Мизин, Ф. М. и др. (2012). Парселляция в левой боковой теменной коре одинакова у взрослых и детей. Cereb. Cortex 22, 1148–1158. DOI: 10.1093 / cercor / bhr189

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Бисвал Б. Б., Килен Дж. В. и Хайд Дж. С. (1997). Одновременная оценка потока и сигналов BOLD в функциональных картах связности в состоянии покоя. ЯМР Биомед .10, 165–170. DOI: 10.1002 / (SICI) 1099-1492 (199706/08) 10: 4/5 <165 :: AID-NBM454> 3.0.CO; 2-7

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Бисвал Б., Зеррин Йеткин Ф., Хотон В. М. и Хайд Дж. С. (1995). Функциональная связность в моторной коре головного мозга человека в состоянии покоя с использованием эхо-планарной МРТ. Magn. Резон. Мед . 34, 537–541. DOI: 10.1002 / mrm.1

0409

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Блюменсат, Т., Джбабди, С., Глассер, М. Ф., Ван Эссен, Д. К., Угурбил, К., Беренс, Т. Е. Дж. И др. (2013). Пространственно ограниченное иерархическое разделение мозга с помощью фМРТ в состоянии покоя. Neuroimage 76, 313–324. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2013.03.024

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Брайт, М. Г., и Мерфи, К. (2013). Устранение движения и физиологических артефактов от собственных BOLD-колебаний с использованием коротких эхо-данных. Neuroimage 64, 526–537.DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2012.09.043

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Бакнер, Р. Л., Сепулькр, Дж., Талукдар, Т., Кринен, Ф. М., Лю, Х., Хедден, Т. и др. (2009). Корковые узлы, выявленные внутренней функциональной связностью: картирование, оценка стабильности и связь с болезнью Альцгеймера. Дж. Neurosci . 29, 1860–1873. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.5062-08.2009

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Чифтчи, К.(2011). Минимальное связующее дерево отражает изменения сети режима по умолчанию во время болезни Альцгеймера. Ann. Биомед. Eng . 39, 1493–1504. DOI: 10.1007 / s10439-011-0258-9

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Коэн А. Л., Фэйр Д. А., Дозенбах Н. У. Ф., Мизин Ф. М., Диркер Д., Ван Эссен Д. К. и др. (2008). Определение функциональных областей в мозгу человека с помощью МРТ функциональной связности в состоянии покоя. Neuroimage 41, 45–57.DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2008.01.066

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Крэддок, Р. К., Джеймс, Г. А., Хольцхаймер, П. Э., Ху, Х. П., и Майберг, Х. С. (2012). Атлас фМРТ всего мозга, созданный с помощью пространственно ограниченной спектральной кластеризации. Hum. Brain Mapp . 33, 1914–1928. DOI: 10.1002 / hbm.21333

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Дэвис, Ф. К., Кнодт, А. Р., Спорнс, О., Лахи, Б. Б., Зальд Д. Х., Бриджиди Б. Д. и др. (2013). Импульсивность и модульная организация нейронных сетей в состоянии покоя. Cereb. Cortex 23, 1444–1452. DOI: 10.1093 / cercor / bhs126

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Дозенбах, Н. У. Ф., Фэйр, Д. А., Мизин, Ф. М., Коэн, А. Л., Венгер, К. К., Дозенбах, Р. А. и др. (2007). Четкие сети мозга для адаптивного и стабильного управления задачами у людей. Proc. Natl. Акад. Sci. США .104, 11073–11078. DOI: 10.1073 / pnas.0704320104

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Фэйр, Д. А., Дозенбах, Н. У. Ф., Черч, Дж. А., Коэн, А. Л., Брамбхат, С., Миезин, Ф. М. и др. (2007). Развитие отдельных сетей управления через сегрегацию и интеграцию. Proc. Natl. Акад. Sci. США . 104, 13507–13512. DOI: 10.1073 / pnas.0705843104

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Поле, А.С., Йен, Й.-Ф., Бурдетт, Дж. Х. и Эльстер, А. Д. (2000). Ложная церебральная активация на функциональных МРТ-изображениях BOLD: исследование движения с низкой амплитудой, слабо коррелированное со стимулом. Am. Ж. Нейрорадиол . 21, 1388–1396.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Форнито А., Юн Дж., Залески А., Буллмор Э. Т. и Картер К. С. (2011). Общие и специфические нарушения функциональной связности при первом эпизоде ​​шизофрении во время выполнения когнитивного контроля. Biol.Психиатрия 70, 64–72. DOI: 10.1016 / j.biopsych.2011.02.019

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Форнито А., Залески А. и Буллмор Э. Т. (2010). Эффекты масштабирования сети в графоаналитических исследованиях данных FMRI в состоянии покоя человека. Фронт. Syst. Neurosci . 4:22. DOI: 10.3389 / fnsys.2010.00022

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Фристон, К. Дж. (1994). Функциональная и эффективная связь в нейровизуализации: синтез. Hum. Brain Mapp . 2, 56–78. DOI: 10.1002 / HBM.460020107

CrossRef Полный текст

Hagmann, P., Cammoun, L., Gigandet, X., Meuli, R., Honey, C.J., Wedeen, V.J., et al. (2008). Картирование структурного ядра коры головного мозга человека. PLoS Biol .6: e159. DOI: 10.1371 / journal.pbio.0060159

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Хаясака С., Лауриенти П. Дж. (2010). Сравнение характеристик регионального и воксельного сетевого анализа в данных фМРТ в состоянии покоя. Neuroimage 50, 499–508. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2009.12.051

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Хани, К. Дж., Спорнс, О., Каммун, Л., Жиганде, X., Тиран, Дж. П., Меули, Р. и др. (2009). Прогнозирование функциональной связности человека в состоянии покоя на основе структурной связности. Proc. Natl. Акад. Sci. США . 106, 2035–2040. DOI: 10.1073 / pnas.0811168106

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Лили, Д.Т. Дж. И Райт Дж. Дж. (1994). Внутрикортикальная связь пирамидных и звездчатых клеток: оценки синаптических плотностей и симметрии связи. Сеть 5, 175–189. DOI: 10.1088 / 0954-898X / 5/2/004

CrossRef Полный текст

Ли X., Маррелек Г., Гесс Р. Ф. и Бенали Х. (2010). Метод нелинейной идентификации для изучения эффективных соединений при функциональной МРТ. Med. Изображение Анал . 14, 30–38. DOI: 10.1016 / j.media.2009.09.005

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Лю Дж., Qin, W., Yuan, K., Li, J., Wang, W., Li, Q., et al. (2011). Взаимодействие между дисфункциональной связностью в покое и ответами мозга, вызванными героиновыми сигналами, у мужчин, воздерживающихся от употребления алкоголя, зависимых от героина. PLoS ONE 6: e23098. DOI: 10.1371 / journal.pone.0023098

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Ломанн, Г., Стельцер, Дж., Нойман, Дж., Эй, Н., и Тернер, Р. (2013). «Больше другое» в функциональной магнитно-резонансной томографии: обзор новейших методов анализа данных. Brain Connect . 3, 223–239. DOI: 10.1089 / brain.2012.0133

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Lord, L.-D., Allen, P., Expert, P., Howes, O., Lambiotte, R., McGuire, P., et al. (2011). Характеристика роли передней поясной извилины в психическом состоянии группы риска с использованием теории графов. Neuroimage 56, 1531–1539. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2011.02.012

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Lynall, М.-E., Bassett, D. S., Kerwin, R., McKenna, P.J., Kitzbichler, M., Muller, U., et al. (2010). Функциональная связь и сети мозга при шизофрении. Дж. Neurosci . 30, 9477–9487. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.0333-10.2010

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Медоуз, Д. Х., и Райт, Д. (2008). Системное мышление: учебник . Уайт-Ривер-Джанкшн, Вирджиния: Chelsea Green Pub.

Мамфорд, Дж. А., Хорват, С., Олдхэм, М.К., Лангфельдер, П., Гешвинд, Д. Х., и Полдрак, Р. А. (2010). Обнаружение сетевых модулей во временных рядах фМРТ: подход к взвешенному сетевому анализу. Neuroimage 52, 1465–1476. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2010.05.047

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Нельсон, С. М., Коэн, А. Л., Пауэр, Дж. Д., Виг, Г. С., Мизин, Ф. М., Уиллер, М. Е. и др. (2010). Схема парцелляции левой боковой теменной коры головного мозга человека. Нейрон 67, 156–170.DOI: 10.1016 / j.neuron.2010.05.025

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Номура, Э. М., Граттон, К., Виссер, Р. М., Кайзер, А., Перес, Ф., и Д'Эспозито, М. (2010). Двойная диссоциация двух сетей когнитивного контроля у пациентов с очаговыми поражениями головного мозга. Proc. Natl. Акад. Sci. США . 107, 12017–12022. DOI: 10.1073 / pnas.1002431107

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Пайффер, А.М., Хугеншмидт, К.E., Maldjian, J. A., Casanova, R., Srikanth, R., Hayasaka, S., et al. (2009). Старение и взаимодействие сенсорной корковой функции и структуры. Hum. Brain Mapp . 30, 228–240. DOI: 10.1002 / hbm.20497

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Пауэр, Дж. Д., Коэн, А. Л., Нельсон, С. М., Виг, Г. С., Барнс, К. А., Черч, Дж. А. и др. (2011). Функциональная сетевая организация человеческого мозга. Нейрон 72, 665–678. DOI: 10.1016 / j.нейрон.2011.09.006

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Риш, И., Чекки, Г., Тиро, Б., Тирион, Б., Плейз, М., Пайлер-Мартинот, М. Л. и др. (2013). Шизофрения как сетевая болезнь: нарушение работы мозга у пациентов со слуховыми галлюцинациями. PLoS ONE 8: e50625. DOI: 10.1371 / journal.pone.0050625

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Rzucidlo, J. K., Roseman, P.Л., Лауриенти П. Дж. И Дагенбах Д. (2013). Стабильность топологии всего мозга и региональной сети в состоянии покоя и когнитивном состоянии и между ними. PLoS ONE 8: e70275. DOI: 10.1371 / journal.pone.0070275

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Смит, С. М., Миллер, К. Л., Салими-Хоршиди, Г., Вебстер, М., Бекманн, К. Ф., Николс, Т. Е. и др. (2011). Методы сетевого моделирования для FMRI. Neuroimage 54, 875–891. DOI: 10.1016 / j.нейровизуализация.2010.08.063

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Стивенс А. А., Таппон С. С., Гарг А. и Фэйр Д. А. (2012). Функциональная модульность мозговой сети позволяет улавливать меж- и внутриличностные различия в объеме рабочей памяти. PLoS ONE 7: e30468. DOI: 10.1371 / journal.pone.0030468

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Дж. Стайлз (2008). Основы развития мозга: объединение природы и воспитания .Кембридж, Массачусетс: Издательство Гарвардского университета.

Супекар К., Менон В., Рубин Д., Мусен М. и Грейциус М. Д. (2008). Сетевой анализ внутренней функциональной связи мозга при болезни Альцгеймера. PLoS Comput. Биол . 4: e1000100. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1000100

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Телесфорд, К. К., Симпсон, С. Л., Бёрдетт, Дж. Х., Хаясака, С., и Лауриенти, П. Дж. (2011). Мозг как сложная система: использование сетевой науки как инструмента для понимания работы мозга. Brain Connect . 1, 295–308. DOI: 10.1089 / brain.2011.0055

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Тока Дж., Хе Й. и Эванс А. К. (2012). Влияние плотности выборки на анализ корковой сети: области или точки. Magn. Резон. Imaging 30, 978–992. DOI: 10.1016 / j.mri.2012.02.029

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Тоулсон, Э. К., Вертес, П. Э., Анерт, С. Э., Шафер, В.Р., и Буллмор, Э. Т. (2013). Богатый клуб нейронального коннектома C. elegans . Дж. Neurosci . 33, 6380–6387. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.3784-12.2013

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Tzourio-Mazoyer, N., Landeau, B., Papathanassiou, D., Crivello, F., Etard, O., Delcroix, N., et al. (2002). Автоматическая анатомическая маркировка активаций в SPM с использованием макроскопической анатомической парцелляции головного мозга одного пациента MNI MRI. Neuroimage 15, 273–289. DOI: 10.1006 / nimg.2001.0978

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

van den Heuvel, M. P., Stam, C.J., Boersma, M., and Hulshoff Pol, H.E. (2008). Компактная и безмасштабная организация функциональной связи состояния покоя на основе вокселей в человеческом мозге. Neuroimage 43, 528–539. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2008.08.010

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Фогель, А.К., Пауэр Дж. Д., Петерсен С. Э. и Шлаггар Б. Л. (2010). Развитие функциональной сетевой архитектуры мозга. Neuropsychol. Ред. . 20, 362–375. DOI: 10.1007 / s11065-010-9145-7

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Wang, J., Wang, L., Zang, Y., Yang, H., Tang, H., Gong, Q., et al. (2009). Функциональные сети мозга малого мира, зависящие от парцелляции: исследование с помощью фМРТ в состоянии покоя. Hum. Brain Mapp . 30, 1511–1523. DOI: 10.1002 / hbm.20623

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Ван Дж., Цзо, X.-N., Гохель, С., Милхэм, М. П., Бисвал, Б. Б., и Хе, Ю. (2011). Графический теоретический анализ функциональных мозговых сетей: оценка повторного тестирования краткосрочных и долгосрочных данных функциональной МРТ в состоянии покоя. PLoS ONE 6: e21976. DOI: 10.1371 / journal.pone.0021976

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Парик, Г. С., Лауманн, Т. О., Коэн, А. Л., Пауэр, Дж. Д., Нельсон, С. М., Глассер, М. Ф. и др. (2013). Разделение корковых и подкорковых структур головного мозга отдельного субъекта с использованием снежного кома выборки корреляций состояния покоя. Cereb. Cortex DOI: 10.1093 / cercor / bht056. [Epub перед печатью].

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Парик, Г. С., Шлаггар, Б. Л., и Петерсен, С. Е. (2011). Концепции и принципы анализа мозговых сетей. Ann.N.Y. Acad. Sci . 1224, 126–146. DOI: 10.1111 / j.1749-6632.2010.05947.x

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Залески А., Форнито А., Хардинг И. Х., Кокки Л., Юсель М., Пантелис К. и др. (2010b). Анатомические сети всего мозга: имеет ли значение выбор узлов. Neuroimage 50, 970–983. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2009.12.027

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Чжан, З., Ляо, В., Chen, H., Mantini, D., Ding, J.-R., Xu, Q., et al. (2011). Измененная функционально-структурная связь крупномасштабных мозговых сетей при идиопатической генерализованной эпилепсии. Мозг 134, 2912–2928. DOI: 10.1093 / brain / awr223

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Определение, анатомия, функции и заболевания

Лимфатическая система является частью иммунной системы. Он также поддерживает баланс жидкости и играет роль в усвоении жиров и жирорастворимых питательных веществ.

Лимфатическая или лимфатическая система включает в себя обширную сеть сосудов, которая проходит почти через все наши ткани, обеспечивая движение жидкости, называемой лимфой. Лимфа циркулирует по телу подобно крови.

В организме около 600 лимфатических узлов. Эти узлы набухают в ответ на инфекцию из-за скопления лимфатической жидкости, бактерий или других организмов и клеток иммунной системы.

Человек с инфекцией горла, например, может чувствовать, что его «железы» опухли.Опухшие железы особенно ощущаются под челюстью, в подмышечных впадинах или в области паха. На самом деле это не железы, а лимфатические узлы.

Им следует обратиться к врачу, если опухоль не проходит, если узлы твердые или эластичные и их трудно двигать, если есть лихорадка, необъяснимая потеря веса или затрудненное дыхание или глотание.

Поделиться в Pinterest Лимфатические узлы или «железы» могут увеличиваться, когда организм реагирует на угрозу.

Лимфатическая система выполняет три основные функции:

  • Она поддерживает баланс жидкости между кровью и тканями, известный как гомеостаз жидкости.
  • Он является частью иммунной системы организма и помогает защищаться от бактерий и других злоумышленников.
  • Облегчает всасывание жиров и жирорастворимых питательных веществ в пищеварительной системе.

В системе есть специальные мелкие сосуды, называемые млечными сосудами. Это позволяет ему поглощать жиры и жирорастворимые питательные вещества из кишечника.

Они работают с кровяными капиллярами в складчатой ​​поверхностной мембране тонкой кишки. Капилляры крови поглощают другие питательные вещества непосредственно в кровоток.

Лимфатическая система состоит из лимфатических сосудов, протоков, узлов и других тканей.

Ежедневно из сердечно-сосудистой системы в ткани тела попадает около 2 литров жидкости. Лимфатическая система - это сеть сосудов, которые собирают эти жидкости или лимфу. Лимфа - это прозрачная жидкость, получаемая из плазмы крови.

Лимфатические сосуды образуют сеть ответвлений, которые достигают большей части тканей тела. Они работают аналогично кровеносным сосудам. Лимфатические сосуды работают с венами, возвращая жидкость из тканей.

В отличие от крови, лимфатическая жидкость не перекачивается, а выдавливается по сосудам, когда мы задействуем мышцы. Свойства стенок лимфатических сосудов и клапанов помогают контролировать движение лимфы. Однако лимфатические сосуды, как и вены, имеют внутри клапаны, которые не позволяют жидкости течь обратно в неправильном направлении.

Лимфа постепенно отводится к более крупным сосудам, пока не достигает двух основных каналов, лимфатических протоков в нашем стволе. Оттуда отфильтрованная лимфатическая жидкость возвращается в кровь в венах.

Сосуды разветвляются через соединения, называемые лимфатическими узлами. Их часто называют железами, но это не настоящие железы, поскольку они не являются частью эндокринной системы.

В лимфатических узлах иммунные клетки оценивают наличие инородных материалов, таких как бактерии, вирусы или грибки.

Лимфатические узлы - не единственные лимфатические ткани в организме. Миндалины, селезенка и вилочковая железа также являются лимфатическими тканями.

Что делают миндалины?

В задней части рта миндалины.Они производят лимфоциты, один из видов лейкоцитов, и антитела.

Они занимают стратегическое положение, свисают с кольца, образующего соединение между ртом и глоткой. Это позволяет им защищаться от вдыхаемых и проглоченных инородных тел. Миндалины - это ткани, пораженные тонзиллитом.

Что такое селезенка?

Селезенка не связана с лимфатической системой так же, как лимфатические узлы, но это лимфоидная ткань. Это означает, что он играет роль в производстве белых кровяных телец, которые являются частью иммунной системы.

Другая его основная роль - фильтровать кровь для удаления микробов, старых и поврежденных эритроцитов и тромбоцитов.

Вилочковая железа

Вилочковая железа - это лимфатический орган и эндокринная железа, которая находится сразу за грудиной. Он секретирует гормоны и играет решающую роль в производстве, созревании и дифференцировке иммунных Т-клеток.

Активен в развитии иммунной системы от рождения до детства.

Костный мозг

Костный мозг не является лимфатической тканью, но его можно рассматривать как часть лимфатической системы, потому что именно здесь созревают В-клеточные лимфоциты иммунной системы.

Печень плода

Во время беременности печень плода считается частью лимфатической системы, поскольку она играет роль в развитии лимфоцитов.

Ниже представлена ​​полностью интерактивная трехмерная модель лимфатической системы.

Изучите модель с помощью коврика для мыши или сенсорного экрана, чтобы узнать больше о лимфатической системе.

Лимфатическая система выполняет три основные функции.

Баланс жидкости

Лимфатическая система помогает поддерживать баланс жидкости.Он возвращает из тканей избыток жидкости и белков, которые не могут быть возвращены через кровеносные сосуды.

Жидкость находится в тканевых пространствах и полостях, в крошечных пространствах, окружающих клетки, известных как интерстициальные пространства. Их достигают мельчайшие кровеносные и лимфатические капилляры.

Около 90 процентов плазмы, которая достигает тканей из капилляров артериальной крови, возвращается венозными капиллярами и обратно по венам. Оставшиеся 10 процентов отводятся обратно через лимфатические сосуды.

Ежедневно возвращается около 2–3 литров. Эта жидкость содержит белки, которые слишком велики для транспортировки по кровеносным сосудам.

Разрушение лимфатической системы приведет к летальному исходу в течение дня. Без лимфатической системы, отводящей лишнюю жидкость, наши ткани опухли бы, объем крови был бы потерян, а давление повысилось бы.

Абсорбция

Большая часть жиров, всасываемых из желудочно-кишечного тракта, поглощается частью кишечной оболочки тонкой кишки, которая специально адаптирована лимфатической системой.

Лимфатическая система состоит из крошечных млечных сосудов в этой части кишечника, которые являются частью ворсинок. Эти похожие на пальцы выступающие структуры образуются крошечными складками на впитывающей поверхности кишечника.

Млечные железы поглощают жиры и жирорастворимые витамины с образованием молочно-белой жидкости, называемой хилусом.

Эта жидкость содержит лимфу и эмульгированные жиры или свободные жирные кислоты. Он косвенно доставляет питательные вещества, когда достигает венозного кровообращения. Капилляры крови напрямую поглощают другие питательные вещества.

Иммунная система

Поделиться на PinterestЛимфатическая система производит лейкоциты или лимфоциты, которые имеют решающее значение в отражении инфекций.

Третья функция - защита организма от нежелательных организмов. Без него мы очень скоро умерли бы от инфекции.

Наш организм постоянно подвергается воздействию потенциально опасных микроорганизмов, таких как инфекции.

Первая линия защиты организма включает:

  • физических барьеров, таких как кожа
  • токсичных барьеров, таких как кислотное содержимое желудка
  • «дружественные» бактерии в организме

Однако патогены часто делают это. успешно проникнуть в тело, несмотря на эту защиту.В этом случае лимфатическая система позволяет нашей иммунной системе реагировать соответствующим образом.

Если иммунная система не способна бороться с этими микроорганизмами или патогенами, они могут быть вредными и даже смертельными.

Ряд различных иммунных клеток и специальных молекул работают вместе, чтобы бороться с нежелательными патогенами.

Как лимфатическая система борется с инфекцией?

Лимфатическая система производит лейкоциты, известные как лимфоциты. Есть два типа лимфоцитов: Т-клетки и В-клетки.Оба они путешествуют по лимфатической системе.

Когда они достигают лимфатических узлов, они фильтруются и активируются при контакте с вирусами, бактериями, инородными частицами и т. Д. В лимфатической жидкости. С этой стадии патогены или захватчики известны как антигены.

Когда лимфоциты активируются, они образуют антитела и начинают защищать организм. Они также могут вырабатывать антитела по памяти, если они уже встречались с конкретным патогеном в прошлом.

Коллекции лимфатических узлов сосредоточены в области шеи, подмышек и паха.Мы узнаем об этом на одной или обеих сторонах шеи, когда у нас развиваются так называемые «опухшие железы» в ответ на болезнь.

Именно в лимфатических узлах лимфоциты впервые сталкиваются с патогенами, взаимодействуют друг с другом и вызывают свою защитную реакцию.

Активированные лимфоциты затем проходят дальше по лимфатической системе, чтобы попасть в кровоток. Теперь они оснащены для распространения иммунного ответа по всему телу через кровообращение.

Лимфатическая система и действие лимфоцитов, которых в организме есть триллионы, составляют часть того, что иммунологи называют «адаптивным иммунным ответом». Это высокоспецифичные и продолжительные реакции на определенные патогены.

Лимфатическая система может перестать работать должным образом, если узлы, протоки, сосуды или лимфатические ткани становятся заблокированными, инфицированными, воспаленными или злокачественными.

Лимфома

Рак, который начинается в лимфатической системе, известен как лимфома. Это серьезнейшее лимфатическое заболевание.

Лимфома Ходжкина поражает определенный тип лейкоцитов, известный как клетки Рида-Штернберга. Неходжкинская лимфома относится к типам, в которых эти клетки не задействованы.

Рак, поражающий лимфатическую систему, обычно является вторичным раком. Это означает, что он распространился из первичной опухоли, такой как грудь, в близлежащие или региональные лимфатические узлы.

Лимфаденит

Иногда лимфатический узел увеличивается из-за инфицирования. Узлы могут заполняться гноем, создавая абсцесс.Кожа над узлами может быть красной или полосатой.

Локальный лимфаденит поражает узлы возле инфекции, например, в результате тонзилита.

Генерализованный лимфаденит может возникнуть, когда болезнь распространяется через кровоток и поражает все тело. Причины варьируются от сепсиса до инфекции верхних дыхательных путей.

Lymphedema

Если лимфатическая система не работает должным образом, например, если есть препятствие, жидкость может не отводиться эффективно.По мере накопления жидкости это может привести к отеку, например, в руке или ноге. Это лимфедема.

Кожа может казаться стянутой и твердой, что может вызвать проблемы с кожей. В некоторых случаях жидкость может просачиваться через кожу.

Обструкция может возникнуть в результате хирургического вмешательства, лучевой терапии, травмы, состояния, известного как лимфатический филяриатоз, или, в редких случаях, врожденного заболевания.

Почему увеличиваются лимфатические узлы?

«Увеличенные железы», которые возникают, например, на шее во время инфекции горла, на самом деле являются увеличенными лимфатическими узлами.

Лимфатические узлы могут увеличиваться по двум основным причинам:

Реакция на инфекцию : Лимфатические узлы реагируют, когда чужеродный материал попадает в иммунные клетки через лимфу, которая выводится из инфицированной ткани.

Прямая инфекция лимфатических узлов : Узлы могут инфицироваться и воспаляться в результате определенных инфекций, которые требуют немедленного лечения антибиотиками. Это лимфаденит.

Большинству людей с опухшими железами при простуде или гриппе не нужно обращаться к врачу.

Тем не менее, следует обратиться за медицинской помощью, если:

  • лимфатические узлы остаются опухшими дольше 1-2 недель
  • опухший лимфатический узел кажется твердым или фиксированным на месте
  • опухоль сопровождается лихорадкой, ночным потоотделением или необъяснимо потеря веса

Увеличение лимфатических узлов может быть симптомом многих заболеваний.

Железистая лихорадка : Также известна как инфекционный мононуклеоз или мононуклеоз. Это вирусная инфекция, которая может вызывать длительный отек, боль в горле и усталость.

Тонзиллит : чаще встречается у детей, чем у взрослых. Это происходит, когда лимфатические узлы в задней части рта борются с инфекцией, обычно вирусной, но иногда и бактериальной.

Фарингит : эту бактериальную инфекцию обычно называют «стрептококковой ангиной». Он вызывается бактериями стрептококка группы А и может вызывать увеличение лимфатических узлов.

Дети более склонны к увеличению лимфатических узлов, потому что их иммунная система все еще вырабатывает реакцию на инфекционные микробы.

MNT ранее публиковала статьи о следующих результатах исследований:

В октябре 2017 года исследователи обнаружили, что в мозге есть лимфатические сосуды, что позволяет ему перерабатывать «отходы», вытекшие из кровеносных сосудов. Это может дать новое понимание взаимоотношений между мозгом и иммунной системой.

В июне 2015 года ученые объявили об открытии ранее неизвестной лимфатической системы, которая связала ее с центральной нервной системой (ЦНС) и мозгом.

В мае 2015 года исследователи заявили, что лимфатическая система может играть роль в восстановлении сердца после остановки сердца.

Узел - веб-API | MDN

DOM Node Интерфейс является абстрактной базой класс, на котором основаны многие другие объекты DOM API, что позволяет этим типам объектов должны использоваться аналогично и часто взаимозаменяемо. В качестве абстрактного класса существует нет такой вещи, как простой объект Node . Все объекты, реализующие Функциональность узла основана на одном из его подклассов.Наиболее заметными являются Document , Element и DocumentFragment .

Кроме того, каждый вид узла DOM представлен интерфейсом, основанным на Узел . К ним относятся Attr , CharacterData (который Текст , Комментарий , CDATASection и ProcessingInstruction все основаны на), DocumentType , Notation , Entity и EntityReference .

В некоторых случаях конкретная функция базового интерфейса Node может не применить к одному из его дочерних интерфейсов; в этом случае наследующий узел может вернуть null или выбросить исключение, в зависимости от обстоятельств. Например, попытка добавить потомков к типу узла, у которого не может быть потомков, вызовет исключение.

Следующая функция рекурсивно вызывает функцию обратного вызова для каждого узла, содержащегося в корневой узел (включая сам корень):

  function eachNode (rootNode, callback) {
if (! callback) {
константные узлы = []
eachNode (rootNode, функция (узел) {
узлы.push (узел)
})
возвратные узлы
}

if (false === callback (rootNode)) {
вернуть ложь
    }

if (rootNode.hasChildNodes ()) {
константные узлы = rootNode.childNodes
for (let i = 0, l = nodes.length; i  
Синтаксис
  каждый узел (корневой узел, обратный вызов)  
Описание

Рекурсивно вызывает функцию для каждого дочернего узла rootNode (включая сам корень).

Если обратный вызов опущен, функция возвращает Массив вместо этого, который содержит rootNode и все узлы, содержащиеся внутри.

Если предоставляется обратный вызов , и он возвращает Boolean false при вызове текущий уровень рекурсии прерывается, и функция возобновляет выполнение на уровне последнего родителя. Это можно использовать для прерывания циклов один раз узел был найден (например, поиск текстового узла, содержащего определенную строку).

Параметры
корневой узел
Объект Node , потомки которого будут рекурсивны.
обратный звонок Дополнительно
Дополнительная функция обратного вызова, которая получает Узел в качестве своего единственного аргумента. Если опущено, по каждый Узел возвращает Массив каждого узла, содержащегося в rootNode (включая сам корень).
Использование образца

В следующем примере печатаются свойства textContent для каждый тег в элементе

с именем "коробка" :

  
Фу Бар Баз
  const box = document.getElementById ("ящик")
eachNode (коробка, функция (узел) {
  if (null! = node.textContent) {
    приставка.журнал (node.textContent)
  }
})  

В результате на консоль пользователя будут выведены следующие строки:

  "\ n \ t", "Foo", "\ n \ t", "Bar", "\ n \ t", "Baz"  

Примечание. Пробел является частью узла Text , что означает отступы и новые строки образуют отдельный Текст между Элемент узлов.

Реалистичное использование

Ниже показано реальное использование функции eachNode () : поиск текста на веб-странице.

Для поиска мы используем функцию-оболочку grep :

  function grep (parentNode, pattern) {
const соответствует = []
пусть endScan = false

eachNode (parentNode, функция (узел) {
if (endScan) {
вернуть ложь
        }


if (node.nodeType! == Node.TEXT_NODE) ​​{
возвращаться
        }

if (typeof pattern === "строка") {
if (-1! == node.	

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *