Маркировка обоев расшифровка: расшифровка условных обозначений на этикетке

Содержание

Обозначения на обоях: расшифровка изображений на обоях

Жидкие обои

Очень интересное покрытие, представляющее собой скорее один из подвидов штукатурных смесей. Продается в виде порошка или готового к применению состава. Состоит из вяжущих компонентов (клей), текстильных волокон, целлюлозы, минеральных и декоративных добавок. Как шпаклевка наносится на стены шпателем или чем-то напоминающим этот инструмент.

Важное свойство жидких обоев — нетребовательность к основанию. Все остальные виды обоев требуют ровной поверхности

Какие-то более ровную, какие-то менее. Жидкие обои сами могут выравнивать стену, на которую наносятся. Но, в целях экономии состава, значительные выемки стоит предварительно заделать подходящей шпаклевкой.

Жидкие обои обычно имеют неоднородную структуру

Подходят жидкие обои для отапливаемых и неотапливаемых помещений, но требуют нормальной влажности. Еще один плюс этого типа покрытий — высокая ремонтопригодность.

Поврежденный участок счищается, образовавшаяся выемка заполняется тем же составом. После высыхания отремонтированное место найти практически невозможно. Потому некоторую часть состава хранят «до востребования».

Ряд значков по правилам оклеивания

На рисунке изображена миска с опущенной в нее полосой обоев, этот отделочный материал уже пропитан клеем. Полосы перед наклеиванием нужно просто намочить водой.

Знак — в квадрате стрелка направлена вверх — обозначает направление расположения на стене.

Если две стрелки направлены вверх, все полосы обоев нужно приклеивать в одном и том же направлении.

Изображены указатели: один направлен вверх, а другой — вниз. Значит, такие полосы следует клеить по схеме: одна полоса, как обычно, а вторую необходимо перевернуть.

Обозначение на обоях — в квадратике стрелка направлена вниз и упирается в ровную полосу — это указание, что оклейку нужно производить параллельно нижней части комнаты или потолку.

Квадрат разделен чертой пополам и вдоль, одна стрелка смотрит на другую — предупреждение, что необходимо стыковать рисунок. Если стрелочка указывает на ноль, то совмещение не требуется.

Когда одна стрелка выше, а вторая ниже, значит, необходимо подбирать рисунок. И при всем он еще и смещен на несколько сантиметров. Соответственно, рулонов обоев потребуется больше рассчитанного количества.

Квадрат разделен по диагонали, в верхнем и нижнем углу числа. Это указывает на то, что рисунок смещен на значение первой цифры, а на следующем полотне пойдет смещение на величину нижней.

Нанесение клея

Нанесение клея основополагающий процесс при поклейке, нанесешь мало – отклеятся, много – будут бугры на обоях, не разгладить

Так еще и разное бывает нанесение, обращаем внимание и на это

  • Клей наносится непосредственно на полотно обоев. В инструкции с обратной стороны этикетки содержатся подробные указания, как поступать с промазанным листом, сколько времени потребуется на выдержку
  • Клей наносится на стену. Это очень важная информация с точки зрения прогнозирования расхода клея
  • Самоклеящиеся обои. На таких обоях уже нанесен клей и их необходимо смочить водой для его активации. Это очень экономит клей и нервы на его правильное разведение и нанесение.
  • Специальный клей. Для некоторых типов обоев требуется клей определенного типа. Какой именно – указано на этикетке обоев. Использование другого клея может привести к очень плачевным последствиям, поэтому лучше не рисковать.

По степени автоматизации

По этому критерию аппараты бывают полуавтоматическими, а если вы хотите максимально функциональное устройство для приготовления самого вкусного кофе, вам стоит ознакомиться с тем, как выбрать автоматическую кофемашину для дома.

Полуавтоматические

Такие устройства известны миру еще с 40-х годов прошлого века, а подарила их ему Италия. Это мощные аппараты, способные готовить идеальный напиток, в частности эспрессо. Использоваться они могут как в домашних условиях, так и в кафе, ресторанах, кофейнях.

Они оснащены электрическим насосом, обеспечивающим оптимальный уровень давления при готовке лакомства. Но при их использовании от человека требуется самостоятельно помолоть, а затем утрамбовать основной ингредиент, следя за тем, чтобы он правильно был помещен в рожок. После проведенных манипуляций готовку устройство выполняет само.

Конечно, выбрать можно автоматическую кофемашину, но стоить она будет дороже. Если же вам нужен качественный прибор, но не настолько дорогой, то полуавтомат станет отличным выбором. Он удобен в эксплуатации, надежен, долговечен, функционален. А для тех, кто любит кофе с пенкой, предпочитает напитки с молоком, есть модели с капучинатором.

На что обратить внимание при выборе?

  • Наличие возможности готовить напитки разных видов. Такая опция пригодится, если у членов вашей семьи разные предпочтения;
  • Способность работать как с чалдами, так и с молотыми зернами;
  • Наличие функции самоотключения;
  • Высокая мощность;
  • Опция подогрева чашек.

Цена полуавтоматического аппарата составляет от $100.

Автоматическая

Такие аппараты готовят кофе самостоятельно, быстро, для чего человеку следует лишь нажать нужные кнопки. Чаще их покупают для заведений, но это не значит, что всем, кто озадачен, как выбрать кофемашину-автомат для дома, сделать это нельзя. Использовать такие модели можно и в домашних условиях.

Эспрессо, латте, капучино – все эти виды напитков доступны владельцу такого аппарата. Для приготовления нужно только загрузить нужные ингредиенты. В рейтинге самых лучших аппаратов лидирующие позиции занимает устройство, имеющее встроенную кофемолку. Таким образом, в вопросе, какую кофемашину выбрать для дома, зерновая – оптимальный вариант.

Немаловажно и наличие капучинатора, который тоже может быть автоматическим или ручным. Кроме того, такие аппараты позволяют регулировать крепость напитка, а процесс приготовления одной его порции составляет всего лишь 30-40 сек

Кроме того, такие аппараты позволяют регулировать крепость напитка, а процесс приготовления одной его порции составляет всего лишь 30-40 сек.

Практически все модели таких устройств готовят кофе примерно одинаково высокого качества.

Разниться они могут наличием дополнительных функций, повышающих их цену, размерами, дизайном

Таким образом, говоря о том, какую автоматическую кофемашину выбрать для дома, стоит отметить, что важно найти оптимальное соотношение стоимости и наличествующих функций

Обратите внимание прежде всего на такие моменты:

Аппарат должен обладать высоким уровнем мощности и давления;
Желательно, чтобы его корпус был выполнен из металла;
Лучший материал для кофемолки – керамика;
Перед приобретением приспособления важно проверить работоспособность открывающихся и закрывающихся, движущихся деталей (например, капучинатора, если он ручной).

Цена автоматического устройства может составлять от $500-$600.

Как наносить клей

Каков вес рулона обоев шириной 1 метр

В принципе, бумага с флизелином весит немного, и на стоимость доставки тут влияет не вес, а размеры рулонов.

Если это важно, то обои бывают трёх сортов различной плотности:

  • Самые простые и дешёвые обои на простой, легко рвущейся бумаге – 40 граммов на квадратный метр, так, что 10-метровый рулон весит менее полкило;
  • Обои на прочной бумаге или на виниловой основе, которые легко выдерживают собственный вес – 80 граммов на квадратный метр, так, что 10-метровый рулон весит около килограмма;
  • Многослойные виниловые и флизелиновые обои, такие, что их нельзя разорвать даже силой – 120 граммов на квадратный метр, так, что 10-метровый рулон весит около полутора килограммов;

Расшифровка значков

Обои любого производителя маркированы обозначениями в виде рисунков. Пиктограммы на этикетке несут информацию непосредственно о характеристике настенного покрытия.

Уход за обоями (влагостойкость)

Если в перспективе планируется помывка обоев, или покрытие будет клеиться в помещении с повышенной влажностью, необходимо искать рулоны со значком волны. Это обозначение расскажет о вариантах ухода за обоями.

Водостойкие. Обои подходят для помещений с повышенной влажностью, не боятся попадания воды. Свежие пятна можно отчистить влажной губкой или салфеткой. Использование моющих средств недопустимо.
Моющиеся. Допускается чистка полотна мокрой губкой или тряпкой с добавлением щадящих моющих средств (жидкое мыло, гель).
Супермоющиеся. Обозначение влажной чистки с применением любых чистящих средств, кроме абразивных (некоторые порошки, пасты, суспензии).
Сухая чистка. Чистка сухой щеткой
Износостойкие. Обозначение щетки с волной говорит, что полотно чистится при помощи влажной губки или щетки.
Устойчивость к трению. Допускается чистка щеткой или губкой с добавлением моющих средств

Светостойкость

Обозначение солнца говорит о светостойкости обоев. Каждый значок соответствует степени выгорания покрытия при регулярном воздействии солнечных лучей.

Умеренная светостойкость. Обои быстро теряют цвет. Подходят для затененных помещений.
Относительная светостойкость. Частичная устойчивость к солнечному свету. Не рекомендуются для комнат с выходом окон на солнечную сторону.
Светостойкие обои. Обозначение настенного покрытия для комнат на солнечной стороне.
Очень светоустойчивые. Покрытие имеет свойство долго сохранять цвет
Максимально светоустойчивые. Покрытие служит без выцветания.

Стыковка рисунка

Маркировка со стрелками говорит о способе совмещения полотен. Обозначения говорят как о произвольной наклейке, так и точной стыковке элементов рисунка.

Без стыковки. Полотна клеятся произвольно, совмещение узора не требуется.
Стыковка на одном уровне. Подгонка рисунка осуществляется на одном уровне с соседним куском (на упаковке обозначение может быть раппорт 64/0, к примеру).
Ступенчатое совмещение. На новом рулоне рисунок должен находиться наполовину выше, чем на приклеенном.
Встречная наклейка. Две стрелки в противоположном направлении означают, что каждый новый кусок клеится с разворотом на 180°.
Прямое наклеивание. Иногда встречается обозначение в виде прямой стрелки. Оно говорит, что полотно клеится строго в заданном направлении.
Точное смещение. Числитель — высота (шаг) рисунка, знаменатель — величина смещения полотен.

Нанесение клея

О способах клейки обоев расскажут значки с кистью. По обозначению можно понять, куда наносить клеящий состав (на полотно или оклеиваемую поверхность).

Нанесение клея на стену. Клеящий состав наносится только на оклеиваемую поверхность.
Нанесение клея на обои. Намазыванию клеем подлежат только полотна.
Обои самоклеящиеся после смачивания. Полотна по умолчанию, перед оклейкой достаточно смочить их влажной тряпкой или губкой.
Специальный клей. Для оклейки требуется специальный клеящий состав.

Поклейка обоев (монтаж)

Способы нанесения клея и стыковки рисунка имеют свои условные обозначения. Но есть знак, говорящий об особой технологии наклеивания.

Незаметная стыковка. Листы клеят внахлест 4-6 см, после завершения оклейки он аккуратно срезается.

Снятие обоев (демонтаж)

Обозначения покажут, насколько легко обои снимаются со стен. Понимание значков пригодится, когда придет время обновлять интерьер.

Полностью снимаются. Покрытие легко удаляется без применения инвентаря.
Частично снимаются. Удаляются слоями при помощи скребка, иногда воды. На самый нижний слой можно клеить новый материал.
Снимаются после смачивания. Удаляются после предварительного нанесения жидкости на полотно.

Другие обозначения

Производители обеспечили рынок антивандальными, огнестойкими и другими настенными покрытиями. Специальные значки помогут расшифровать малознакомые обозначения.

Обои с верхним тиснением. Полотно имеет несколько слоев.
Огнестойкие. Обработаны специальным составом, трудно поддающиеся воспламенению.
Экологически чистые. Безопасный для людей и окружающей среды материал.
Удароустойчивые. Антивандальные обои, изготовленные из очень прочного материала, устойчивого к механическому воздействию извне.
Под покраску. Обозначение валика говорит, что материал можно неоднократно красить любой дисперсионной краской.

Как узнать, сколько м 2 в рулоне обоев

Лист обоев прямоугольный, поэтому площадь покрываемой поверхности получается простым перемножением длины на ширину:

  • 10,05 метровый рулон обоев шириной 0,53 м площадь равна 0,53 м 2 ;
  • 15-метровый рулон шириной 0,53 м – 7,95 м 2 ;
  • 25-метровый рулон при ширине 1 метр даст примерно 25 м 2 покрываемой площади.

Разумеется, нужно обмерить комнату рулеткой, вычислить площадь стен, закрытых обоями (можно не учитывать участки, которые планируется закрыть мебельной стенкой). Не составляет труда подсчитать, сколько нужно рулонов обоев. Рекомендуется брать их с некоторым запасом, чтобы заклеить кусок стены с испорченным покрытием (мало ли что может случиться в будущем).

Чтобы длинная комната не казалась слишком тёмной, нужно высветлить её за счёт обоев светлых оттенков и глянцевой поверхности.

Если на стены не планируется вешать панно или картины, нужно взять полосатые обои с мелким нейтральным рисунком, так как крупный орнамент привлекает взгляд, и человек видит всю непропорциональность помещения. Кроме того, «принизить» потолок можно при помощи клетчатого узора, а расширить стены – при помощи ромбического орнамента.

Буквенная маркировка

Не у всех производителей написано, что входит в состав и какие свойства покрытия. Но наличие буквенных обозначений присутствует всегда. Расшифровка аббревиатур представлена ниже:

А Акриловые. Воздухопроницаемый материал, подходит для жилых помещений.
Б Бумажные. Покрытие на бумажной основе преимущественно для жилых комнат.
ВВ Вспененный винил. Покрытие с ярко выраженным рельефом, маскирует дефекты и визуально увеличивает помещение.
ПВ Плоский винил. Виниловые обои с плоским рисунком.
РВ Рельефный винил. Флизелиновая основа с рельефным дизайном.
ТКС Текстильные обои. Флизелиновые или бумажные обои с наложением текстиля.
СТЛ Стеклообои. Прочный огнеупорный материал, устойчивый к механическим воздействиям.
СТР Структурные под покраску. Плотный материал, обычно белого цвета. Подлежит неоднократной окраске.
А+ Потолочное покрытие. Специальный материал для оклейки потолка, не применяется для стен.

Символы и их значения

Приведем несколько основных обозначений на виниловых обоях для стен:

  • Водостойкость обозначается извилистой линией. Одна такая волна – остатки клея при поклейке нужно убирать влажной тряпкой. Двойная линия – мытье может выполняться тряпкой с добавлением простых моющих средств. Тройная линия – супермоющиеся, поверхность которых особо устойчива к мытью.
  • Стойкость к механическим повреждениям – значок в виде щетки. Если она изображена одна – вода не используется, щетка и извилистая линия – можно использовать влажную щетку. Если же нарисована щетка с тройной волной – износостойкий материал.
  • Стойкость к выцветанию – значок в виде солнца. Его половина – довольно светостойкий материал, половина с плюсом – относительно светостойкий, только солнце – стойкий, солнце с плюсом и два солнца – хороший и самый высокий уровень светостойкости.

Другие рисунки дают возможность понять, какой можно использовать клей, какой применять способ поклейки или удаления обоев и так далее.

Как видим, для стен предусмотрено множество материалов, условные обозначения, нанесенные на рулоны флизелиновых, виниловых, бумажных и прочих обоев, позволяют разобраться в их свойствах. Это дает возможность сделать более осознанный выбор оптимального материала, который будет служить не один год с необходимыми эстетическими и эксплуатационными качествами.

  • спальня
  • ванная
  • зал
  • кухня
  • гостиная
  • детская
  • прихожая
  • комбинированные
  • фотообои
  • флизелиновые
  • моющиеся
  • жидкие
  • под покраску
  • виниловые
  • бумажные
  • 3d
  • цвета
  • подготовка
  • поклейка
  • клей
  • карнизы
  • магазины

О собенности обозначения влагостойкости

Как определить являются ли моющимися приобретенные рулоны или нет? Многие обойные структуры чувствительны к повышенному уровню влажности в помещении.

Поэтому если в комнате высокий процент влажности
, необходимо подбирать соответствующий тип шпалер.

В противном случае от сырости на стенах появятся грибковые образования, способные ухудшить эстетический вид интерьера. При выборе обоев в комнату следует внимательно читать о них информацию на вложенном бумажном вкладыше.

Волнообразная извилистая линия
кодирует сведения изделия по отношению к влаге. Уровень стойкости отделочного материала к влажности определяется количеством волн на инструкции-вкладыше. Расшифровка здесь следующая:

  1. Единственная волна.
    Одной волной обозначают влагостойкие
    обойные рулоны. Такая маркировка говорит о возможности аккуратного протирания стен влажными тряпочками.
  2. Парные волны. Двумя волнообразными линиями обозначают моющиеся
    обойные рулоны. Для мытья подходит губка и теплая вода, исключая применение бытовых химических очистителей. К примеру, на флизелиновых обоях имеется обозначение в две парные волны.
  3. Тройная волна. Тремя волнообразными линиями обозначают супермоющиеся
    обойные рулоны. Мыть их разрешается не только теплой водой, но и с применением моющих средств.

Обозначения влажности очень важны при выборе обойного материала, особенно если дело касается кухни или обеденного зала, где велика вероятность появления пятен.

Для помещений с высоким уровнем влажности ) необходимо приобретать
влагостойкости обойные материалы. Это позволит избежать частых подклеиваний и других проблем в ходе эксплуатации изделия.

Как расшифровываются обозначения на обоях: гайд от ReRooms

Хотите купить обои для ремонта в квартире, но не знаете, что означают многочисленные символы на упаковке рулона? Сейчас мы все вам объясним!

На упаковке с обоями располагается не только их название и красивая картинка с поверхностью полотна

Там указано еще много полезной и важной для покупателя информации — в виде символов и небольших рисунков

И эти обозначения на обоях обязательно нужно изучить, иначе есть риск приобрести отделочные материалы, которые по своим характеристикам совсем не подойдут вашему жилищу.

Результатом может быть полная замена обоев в комнате.

Именно поэтому мы расшифруем для вас все символы и знаки, которые встречаются на рулонах. После прочтения статьи вы будете уметь считывать любые значки на обоях — и это поможет купить в магазине именно тот материал, который лучше всего подойдет для вашей квартиры.

Устойчивость к влаге

Переходим к графическим условным обозначениям. Все они имеют черно-белый схематичный вид, поэтому если не знать точного смысла рисунка, бывает сложно расшифровать такие символы. 

homerenovates.com

Начнем с влагоустойчивости обоев. Такая метка даст вам понять, можно ли мыть выбранные обои, и если да, то каким образом. Различают несколько степеней устойчивости обоев к воде:

  • влагостойкие — такие обои мыть большим количеством воды нельзя, но можно протирать влажной мягкой тканью;
  • моющиеся — такие обои уже можно мыть любым количеством воды и губкой. На бумажных изделиях такого значка точно не будет, только на виниловых или флизелиновых;
  • супермоющиеся — это значит, что во время мытья водой можно использовать любые химические чистящие вещества;
  • с рисунком щетки — это обои, устойчивые к чистке трением, то есть не просто тряпкой или губкой, а щеткой с жесткой щетиной. Есть и вторая разновидность — суперустойчивые, которые можно чистить щеткой с использованием воды;
  • суперустойчивые обои могут быть разными: с одной, двумя или тремя волнистыми линиями. Чем больше линий, тем выше сопротивляемость материала воде. 

Уровень светостойкости

Другая важная характеристика, о которой можно узнать благодаря расшифровке значков на обоях, — их устойчивость к свету и прямым солнечным лучам. Эти символы расскажут, насколько велика вероятность выцветания поверхности на солнце. 

homerenovates.com

Выделяют пять уровней светостойкости обоев:

  • средняя — таким обоям лучше вообще не сталкиваться с прямыми солнечными лучами, иначе они довольно быстро потускнеют;
  • удовлетворительная — лучи на поверхность попадать могут, но не исключается частичная потеря цвета и насыщенности при их длительном воздействии;
  • хорошая — самый распространенный и популярный вид, который гарантирует хорошую переносимость попадающего на поверхность света;
  • очень хорошая, отличная — два усовершенствованных вида обоев, которые можно клеить в помещениях с панорамными окнами или, например, со стеклянным прозрачным потолком.

Способ наклеивания

На рулонах также есть инструкция, как именно следует проводить монтаж обоев на стены квартиры. 

homerenovates.com

Эту информацию можно расшифровать по соответствующим символам:

  • клей наносится на стену;
  • клей наносится на обои, на их тыльную сторону;
  • самоклеящиеся — клей уже нанесен на обои, нужно просто смочить обои и снять защитную пленку;
  • необходим специальный клей — это значит, что для наклеивания полотна потребуется специальный раствор.

Инструкции по стыковке рисунка

Если вы покупаете материал, украшенный рисунком или узором, расшифровка знаков на обоях поможет вам правильно стыковать полосы из рулона. 

homerenovates.com

Различают несколько видов стыковки:

  • произвольное наклеивание — это обозначение можно встретить на обоях либо без рисунков, либо с мелким узором, стыковать который нет необходимости;
  • симметричное расположение рисунка — такая маркировка говорит о необходимости четко подгонять равные по длине полосы друг к другу;
  • встречное расположение — чтобы состыковать геометрический рисунок или другой узор, каждую следующую полосу нужно клеить «вверх ногами», повернув на 180 градусов;
  • смещение расположения — это значит, что для стыковки рисунка нужно немного поднимать или опускать уровень следующей полосы. На таких рулонах указывается также два числа в виде дроби — они помогают понять, насколько нужно сместить полотно.

bestuserschoice.com

Расшифровка обозначений на обоях поможет вам получить дополнительную информацию, в том числе об экологическом классе материала, устойчивости обоев к огню или механическим повреждениям.

Графические символы

Задумывая ремонт с поклейкой обоев своими руками, нужно сразу определиться с требованиями к ним. А именно:

  • Нужно ли будет подгонять рисунок;
  • Достаточно ли будет наносить клей только на стены или придется пропитывать и нарезанные полотна;
  • Можно ли будет мыть готовое покрытие;
  • Насколько устойчивым оно будет к выцветанию;
  • Легко ли будет удалить их с поверхности при следующем ремонте и т. д.

Ответы на все эти вопросы и можно получить ещё в магазине, если разбираться в маркировке.

Обозначение влагостойкости

Степень влагостойкости важна, если стены предполагается мыть. Но и мыть можно по-разному. Вот что обозначают значки на обоях в виде волнистых линий:

Значки влагостойкости

  • Одна волна — влагостойкость средняя, материал способен выдержать только удаление влажной губкой следов свежего клея во время монтажа.
  • Две волны — влагостойкость высокая, можно протирать влажной губкой от пыли.

Влагостойкие обои выдерживают влажную чистку без потери цвета и размокания

  • Три волны — моющиеся обои, выдерживают влажную уборку с применением мокрой губки и моющих средств.
  • Волна и щетка — износостойкие обои, которые можно чистить щеткой с чистящими средствами.

Обозначение светостойкости

Окна в комнате выходят на юг? Значит, есть риск выцветания обоев для стен. И нужно искать такие, которые смогут противостоять воздействию солнечных лучей.

Сделать это помогут пиктограммы:

Так выглядят значки светостойкости

  • Полусолнце — недостаточная светостойкость, не будут выцветать только в затененном помещении или при ориентации окон на север.
  • Полусолнце с плюсом — светостойкость средняя, под действием солнечных лучей постепенно выцветают.
  • Солнце — высокая светостойкость, устойчивость к прямым солнечным лучам.

Если комната весь день освещена, выбирайте светостойкие материалы

Солнце с плюсом — очень высокая светостойкость, не выцветают даже при продолжительном световом воздействии.

Способ монтажа

Знаки из этой серии указывают на способ нанесения клея при монтаже.

Обозначения способов монтажа

  • Вода и губка — на полотно клей уже нанесен, перед монтажом его обратную сторону нужно только смочить.
  • Кисть и стена — клей наносится только на стену.
  • Кисть и полотно — клей наносится и на стену, и на обои.

Увидели значок «Кисть и полотно» — обработка клеем полотнища и стен обязательна

Обозначения по подгонке рисунка

Зная, как стыкуются соседние полотна друг с другом, можно точнее рассчитать нужное количество рулонов. Экономичнее всего расходуются обои, не требующие подгонки рисунка. Их и клеить самостоятельно проще.

Если же необходимо выравнивание по рисунку, расшифровка обозначений на обоях поможет сделать это правильно и без лишних примерок.

Обозначения по выравниванию полотнищ

  • Стрелка и ноль — подгонка рисунка не требуется.
  • Стрелки на одном уровне — прямая стыковка, когда одинаковые элементы рисунка располагают на одной высоте.

При прямой стыковке рисунок не смещается

Смещенные стрелки — ступенчатая стыковка со сдвигом полотна на половину раппорта (R). Над стрелками часто указаны цифры, обозначающие высоту раппорта в сантиметрах.

На фото показан принцип ступенчатой стыковки

Противоположные стрелки — обратное наклеивание, когда соседние полотнища приклеиваются в разных направлениях. Каждое второе полотнище переворачивается на 180 градусов.

Так наклеиваются обои с реверсивным рисунком

Просто запомните, что все эти стрелочки — это краткая инструкция по наклеиванию полотен с учетом необходимости совмещения рисунка.

Обозначения, касающиеся демонтажа

Рано или поздно вам захочется поменять обои. И тогда значки этой категории подскажут вам, как это лучше сделать.

Значки по удалению старых обоев

  • Первая пиктограмма говорит о том, что для демонтажа полотна нужно смочить.
  • Вторая — указывает на удаление со стен в сухом состоянии. При этом полотно снимается полностью.
  • Третья картинка обозначает расслаиваемые обои, у которых снимается только верхний декоративный слой, а нижний остается на стене. На него можно клеить свежие полотнища.

Подложка расслаивающихся обоев становится прекрасным основанием для нового покрытия

На очереди расшифровка условных обозначений на обоях, которые нельзя отнести ни к одной из перечисленных выше категорий.

Редко встречающиеся обозначения

Слева направо:

  • Двухслойные тисненые обои.
  • Для незаметной стыковки полотна при наклеивании накладываются друг на друга с нахлестом 5-6 см, после чего разрезаются по линейке ножом.

Техника двойного шва позволяет делать стыки незаметными

  • Особо прочное покрытие, устойчивое к ударам.
  • Трудновоспламеняемый материал со специальным покрытием.

Графическая маркировка на обоях

Обозначения на обоях — расшифровка знаков и маркировки с фото

Ремонт – настоящая катастрофа и предмет многочисленных споров: «Менять или нет двери/окна», «Что делать с потолком?», «Какие выбрать обои?», а обозначения на рулонах ещё больше увеличивают количество вопросов. Что значат эти загадочные символы и стоит ли обращать на них внимание? Обязательно надо: расшифровка поможет правильно выбрать материал для комнаты, сообщит о методе оклеивания, а также другую полезную информацию.

Предлагаем фото с расшифровками обозначений, а также советы о том, как научиться разбираться в многочисленных символах.

Моющиеся или не моющиеся?

Обозначения помогут разобраться, можно ли будет мыть стены с новыми обоями: чем больше «волн» на упаковке, тем лучше материал переносит влагу. А если знак дополнен стилизованной щёточкой, то поверхность можно чистить губкой, щёткой, не переживая за то, что рисунок смоется или деформируется.

Эти обозначения полезны при выборе материалов для ванны, коридора, кухни и других комнат, стены в которых требуют более тщательного ухода и повышенного уровня влагостойкости.

Что делать, чтобы обои не выгорели: выбираем правильно!

Светостойкость, схематично обозначаемая «солнышком», поможет подобрать обои для комнаты, которая находится на «солнечной» стороне. Рисунок на стенах даже в самых ярких красках долго сохранит насыщенный цвет, а на поверхности со временем не появятся предательские «выгоревшие» пятна. Средняя светостойкость обозначается половиной солнышка: чем выше светостойкость, тем больше значков и плюсиков будет на рулоне.

Как избавить себя от трудностей подбора рисунка?

Обои с рисунком клеить сложнее и дороже, особенно если в квартире нестандартная высота потолка или много дверных проёмов/окон. Обозначения демонстрируют сложность наклейки, предоставляя покупателю самому решать, стоит или нет тратить на подбор время:

  1. Стрелочка с ноликом говорит о том, что рисунок подбирать не придётся. Рулоны с этой маркировкой отлично подойдут для быстрого ремонта.
  2. Две симметричные стрелочки, разделённые полосой, говорят о том, что рисунок не сдвигается, а клеится параллельно.
  3. Две смещённые стрелочки, разделённые полосой, предвещают подбор рисунка и необходимость смещения полотен.
  4. Две разнонаправленные стрелочки приводят к необходимости разворачивать каждую следующую полосу «вверх ногами». Это требует внимательности, но обычно рисунок того стоит.
  5. Не нужно пугаться, увидев «дробь» на обоях: она показывает высоту основного рисунка и то, насколько нужно смещать полотно, чтобы получить желанную композицию.

Стоит ли следовать маркировке о нанесении клея?

Привычка мазать клеем обои и стену прочно вошла в жизнь, поэтому эта маркировка часто не воспринимается всерьёз. Но ровную и прогрунтованную стену лучше клеить в соответствии с обозначениями:

  1. Щётка на стилизованном рулоне обоев (горизонтальная загнутая полоса) не предполагает нанесение клея на стену. Такие рулоны попадаются редко, обычно технология обусловлена тем, что материалу нужно «пропитаться» для правильного приклеивания, а если мазать ещё и стену, то полотна будут смещаться из-за обилия клея.
  2. Щётка и вертикальная полоска-стена означает, что клей нельзя носить на полотна: от этого они могут тянуться, рваться, что вредит эстетичному внешнему виду стены.
  3. Рулон в тазике с жидкостью имеет расшифровку самоклеющихся обоев.
  4. «Зигзагообразный» прямоугольник с двумя горизонтальными полосками нельзя клеить обычным обойным клеем, требуется специальное средство.

Удалять старые обои полностью или нет? Смотрим обозначения!

Мало кто сохраняет обозначения старых обоев, хотя на них указана важная информация, которая пригодится при следующем ремонте. Расшифровка позволит быстро снять старый материал, следуя инструкции: одни нужно намачивать, другие, наоборот, удалять сухими, в большинстве рулонов предусмотрено 2 слоя, один из которых впоследствии остаётся на стене и служит основой для наклеивания.

Что значат буквы в обозначениях

Загадочные буквы указывают на тип материала, с которым предстоит работать потребителю, чаще всего встречаются следующие знаки:

  • «А» – воздухопроницаемые акриловые, одобренные для жилых квартир и домов;
  • «Б» – экологичные «дышащие» бумажные для жилых помещений с невысокими требованиями к износостойкости;
  • «ВВ» – материал, хорошо скрывающий неровности и небольшие повреждения: вспененный винил имеет рельеф и визуально увеличивает комнату;
  • «ПВ» – прочный плоский винил без объёмного рисунка и тиснения;
  • «РВ» – винил с флизелиновой основой и дизайнерским объёмным рисунком;
  • «ТКС» – это бумажные или флизелиновые обои, внешний слой которых текстильный;
  • «СТЛ» – стеклообои, которые не боятся огня и повреждений;
  • «СТР» – плотные, чаще всего белые обои, предназначенные для окраски на несколько раз;
  • «А+» – предназначены для оклеивания потолков.

Кроме всех этих обозначений, на рулоне может присутствовать маркировка, говорящая об экологичности, сертификации продукции, соответствии стандартам качества.

Значки на обоях расшифровка

Маркировка обоев обеспечивает возможность выбора материала, с учётом его технологических качеств, для оклейки стен комнаты.

Из-за большого ассортимента осложняется выбор подходящих обоев. Чтобы не допустить ошибок, важно заранее смотреть этикетку, которая находится внутри рулона.

Использование маркировки и её назначение

Маркировка предупреждает пользователя о свойствах изделия, методе поклейки. Обойный рулон имеет на поверхности этикетки информацию о дате производства и номере партии. Изделия могут сильно различаться оттенком, поэтому лучше покупать рулоны из 1-й партии. Если не получается, то распределит их, чтобы не было большой разницы в цвете.

Фото номера партии на этикетке

Буквенная маркировка

Маркировка в виде букв необходима для обозначения материала, с неё помощью легко определить свойства изделия.

Расшифровка буквенных обозначений на обоях:

Символ Что означает? Описание
А Акриловые Обои на базе бумаги, сверх неё наложен акрил — это подготовленный материал для клейки обоев.
Б Бумажные Распространённый вид. Бывают с 1-им слоем, а также с большим количеством (многослойные) и моющиеся изделия
ВВ Расшифровываются как «Вспененный винил» Изделия, созданные из специально подготовленного винила, имеют большую рельефную поверхность
ПВ Плоские Рельеф плоский, материал прессованный
РВ Рельефный материал или текстурный на базе флизелина Состоят из винила на основе флизелина, имеют соответствующий рисунок
СТР Структурные. Используются под покраску Из бумаги специально под покраску. У них структурированный рельеф.
СТЛ Стеклообои (из специального волокна) Изделия созданы из стекловолокна. Они применяются для покраски, прочные, экологичные и пожаробезопасные
Т К С Текстиль (штофный материал) Штофные на базе тканевых волокон

Зная материал, который входит в основу настенных покрытий, можно сделать правильную покупку, подходящую под определённые условия. Графическое изображение солнца применяется, чтобы обозначить максимальную интенсивность солнечных лучей, которая выдерживается изделием.

Графическая маркировка

Обои включают информативные знаки, чтобы узнать:

  • методы поклейки;
  • свойства;
  • параметры эксплуатации;
  • чувствительность к температуре, воде, свету;
  • механическое влияние;
  • свойства декорации, влияющей на дальнейшую подгонку, соединение полотен.

Маркировка включает информацию о виде изделия.

Расшифровка значков на рулоне

Есть различные символы, которые классифицируются по влагостойкости, методу нанесению клея и снятию обоев с основы.

Влагостойкость и износостойкость

Волнистые линии на рисунке помогают оценить степень влагостойкости материала и их возможность переносить влажную уборку.

Обычно на этикетке есть информация по применению губок и специальных средств (для мытья), указываются данные о качестве уборки для любого типа изделия.

Соотношение клеящего изделия и определенного типа обоев оказывает большое влияние на весь срок службы изделия.

Классификация по нанесению клея

Граф. символ Полная расшифровка Описание
Наносится на обои (на внутреннюю часть)
Нанести клеящее средство на готовую оклеиваемую поверхность (далее на стену)
Обои гуммированного типа (готовое клеевое покрытие намочить водой)

Классификация по методу снятия обоев с базового покрытия

Граф. символ Расшифровка Комментарии
Можно снять без остатка Обои снимаются со стены без остатков
Расслаиваемые Снять слой за слоем (по отдельности)
Увлажняемые (снимаемые) Снять только после смачивания

Уровень светостойкости

Этот параметр показывает устойчивость обоев, способность их к выцветанию под действием солнца.

Способ наклеивания

Эта группа значков показывает раппорт обоев, способ наклеивания изделий с учётом местоположения на них рисунка.

Символ Расшифровка Краткое описание
Стыковка обоев в свободном виде Эти обои клеят без подгонки, поэтому это наиболее простой метод поклейки обоев
Прямая стыковка Обои имеют симметричный вид рисунка. Требуется выполнить прямую стыковку обоев с рисунком на уровне на близлежащих полотнах. В сдвиге нет необходимости. Поклейка несложная.
Раппорт обоев со смещением Необходимо рассмотреть раппорт на ваших обоях — расстояние в сантиметрах, после которого повторяется определённый рисунок или его часть (раппорт на рисунке) и такой параметр как величина смещения, когда нужно смещать полотна, к примеру, 64/32. Учитывайте, что при поклейке обоев появляются обрезки, поэтому важно приобретать изделие с запасом.
Встречный тип Необходимо поворачивать полотно (полотно должно иметь перевернутое положение относительно предыдущего).

Изделия клеятся по-разному, в зависимости от вида материала, но есть основные правила, которые помогут ускорить процесс и не допустить дополнительных расходов. Работать лучше вдвоем, при поклейке выключать электричество, окна с форточками не открывать во избежание сквозняков. Наносят клей равномерно по поверхности стенок инструментами, приспособлениями, которые были подготовлены заранее.

Изделия наклеивают по направлению от окна вглубь помещения/комнаты так, чтобы полосы, наложенные друг на друга были обращены к свету, а тень визуально не подчеркивала шов. Большое внимание уделяют наклеиванию первоначальной полосы, которую располагают по вертикали. Для этой цели от самого угла понадобится отмерить расстояние, которое будет равным ширине обоев, после этого отвесом намечают вертикаль – по ней нужно наклеить первую полосу.

Дополнительные пиктограммы

Символ Как расшифровывается Краткое описание
На иконке показаны обои дуплекс тисненные Материал двойного типа с тисненным верхом
Спецклей Название конкретного изделия есть на этикетке
Нахлестка (двойной разрез) Старый метод поклейки (изделия нужно клеить плотно друг за другом) с последующим снятием шва
Обои, устойчивые к умеренным ударам Прочные, справляются с механическим воздействием, на изделиях не остаётся царапин

Маркировка: значки экомаркировки и безопасности

Возможно наличие на обоях графических обозначений, с полной расшифровкой. Они свидетельствуют о классе безопасности.

Некоторые марки, которые произведены в государствах Евросоюза, могут включать значки, к примеру, «GütegemeinschaftTapete e.V», — этой организацией были созданы спец предписания по качеству, требованиям по технической безопасности. Марки со знаком «Экологически безопасны» безвредны для человека и экологичны для природы.

Сегодня на рулонах есть другие экомаркировки. К ним относятся: «Голубой Ангел Германия», «Органик Евролист», «Листок жизни Россия», «Европейский цветок Евросоюз», «Северный лебедь страны Скандинавии» и т. д.

Знаки качества

Выбирая подходящие изделия, большинство покупателей предпочитают максимально безопасный продукт.

Ниже указаны символы на изделии:

• RAL — символ немецкий. Он указывает на полное соответствие качеству и безопасности.
• CE 2013EN1502 — символ свидетельствует о том, что продукция — это стеновое покрытие, и оно соответствует стандартам.

Значок соответствия европейским стандартам

Еще один маркировочный значок, который отвечает запросам директив ЕС, это знак CE. Он используется к номенклатуре, относящейся строительства и отделки. Знак СЕ, который располагается на этикетке, обозначает гарантию от производителя, что изделие соответствует качеству.

Законы ЕС строги в этих вопросах, из-за этого данные обозначения имеют преимущество в пользу определенного товара.

Знак CE

Если покупатель будет знать маркировку, то это поможет ему сделать точный выбор, предотвратив различные ошибки.

Тематическое видео

Маркировки на обоях

wallpaper

32

Условные обозначения на обоях: 
Каждый рулон обоев имеет маркировку. Ниже перечислены часто встречающиеся условные обозначения и краткие пояснения к ним.

 

 

 

 Влагостойкие обои

 

Устойчивы к мойке

 

Высокоустойчивые обои при влажной обработке. (Можно мыть с применением моющих средств)

 

Устойчивые обои к механическим воздействиям. (Моющиеся с применением моющих средств и щетки)

 

Высокоустойчивые обои к механическим воздействиям

 

 

Стойкость к выцветанию

 

 

Достаточная светостойкость обоев

 

Относительная светостойкость обоев

 

Хорошая светостойкость обоев

 

Очень хорошая светостойкость обоев

 

Отличная светостойкость обоев

 

 

Подгон по рисунку

 

 


Не надо подгонять рисунок

 

Рисунок прямой, горизонтальное расположение

 

Смещающийся рисунок, диагональное расположение

 

Рисунок не определен (встречная наклейка)

 

 

Нанесение клея

 

 

Клей наносится на обои

 

Клей наносится на поверхность стены

 Обои с уже нанесенным клеевым слоем

 

 

Способ снятия

 

 


Обои снимаются после предварительного смачивания

 

Обои снимаются без остатка

 

Обои снимаются слоями. Нижний бумажный слой обоев остается на стене

 

 

Другие характеристики

 

 

Двухслойные обои с тиснением

 

Обои, устойчивые против удара

 

Обои наклеиваются внахлест и делается двойной разрез

 

Не горючие

 

Пыле- и грязе-отталкивающая пропитка

Словарь терминов:

Match Straight – при наклейке обоев рисунок совмещать не нужно. 
Match Half Drop – при наклейке обоев рисунок необходимо совмещать (учитывать необходимо пол-раппорта).
Match Drop – при наклейке обоев рисунок необходимо совмещать (учитывать необходимо полный раппорт).
Match Quarter Drop – при наклейке обоев рисунок необходимо совмещать (учитывать необходимо четвертую часть раппорта). 
Match Random – при наклейке обоев рисунок совмещать не нужно. 
Vertical Repeat – вертикальный раппорт.
Width – ширина.
Washable – обои можно неоднократно мыть влажной мыльной губкой (мыло должно быть не жесткое и с губки не должна капать вода). 
Scrubbable – можно мыть, при чистке этих обоев нельзя пользоваться моющими средствами, которые повреждают поверхность.
Strippable – означает, что обои могут быть легко удалены со стен без применения воды и химикатов. 
Pretrimmed – означает, что края на рулоне были уже обработаны перед упаковкой, эти рулоны готовы к поклейке. 
Prepasted – рекомендуется подержать клейкую сторону в теплой воде 30 секунд, чтобы активировать уже нанесенный клей.  Unpasted — рекомендуется использовать прозрачный размешанный клей, клей должен быть легкой или средней плотности. После нанесения клея на всю полосу необходимо ее подержать 3 минуты перед наклеиванием. 
Vinyl Coated – виниловое покрытие — самое часто встречающееся покрытие. Делает обои более длительными в использовании, чем бумажные обои без покрытия. Виниловое покрытие позволяет обоям быть моющимися, либо ограниченно моющимися (без моющих средств, повреждающих поверхность).
Printed on Non-Woven Material – означает что рисунок нанесен на нетканую основу — собранную из частиц и скрепленную между собой различными способами.
Type Fabric Backed Vinyl – обои на твердой виниловой основе, твердая виниловая основа обычно покрывает тканную или нетканую подкладку. Декоративный слой напечатан на виниле. Воздухонепроницаемый.
Packaged in Double Roll Bolts – обои упакованы в двойные рулоны (два одинарных).
Hand screen method – рисунок на обоях печатается вручную. Обычно эти обои являются воздухопроницаемыми и отличаются по цене (дороже, чем обычные).

Расшифровка матрицы путаницы. Поймите матрицу путаницы и… | by Prateek Sharma

В случае проблемы классификации, имеющей только одну точность классификации, может не даваться полная картина. Итак, матрица путаницы или матрица ошибок используется для обобщения производительности алгоритма классификации.

Photo by Joshua Sortino on Unsplash

Вычисление матрицы путаницы может дать вам представление о том, где модель классификации верна и какие типы ошибок она допускает.

Матрица путаницы используется для проверки эффективности модели классификации на наборе тестовых данных, для которых известны истинные значения. Большинство показателей производительности, таких как точность, полнота, рассчитываются на основе матрицы путаницы.

Цели этой статьи:
1. Что такое матрица путаницы и зачем она нужна.
2. Как рассчитать матрицу путаницы для задачи классификации 2 классов на примере кошки-собаки.
3. Как создать матрицу путаницы в Python и R.
4. Сводка и интуиция по различным показателям: точность, полнота, точность и специфичность

Матрица путаницы предоставляет сводку результатов прогнозирования в задаче классификации. Правильные и неправильные прогнозы сведены в таблицу с их значениями и разбиты по каждому классу.

Матрица путаницы для бинарной классификации

Мы не можем полагаться на единственное значение точности в классификации, когда классы несбалансированы. Например, у нас есть набор данных из 100 пациентов, 5 из которых больны диабетом, а 95 здоровы.Однако, если наша модель предсказывает только класс большинства, то есть все 100 человек здоровы, даже если у нас есть точность классификации 95%. Поэтому нам нужна матрица путаницы.

Возьмем пример:

Всего у нас есть 10 кошек и собак, и наша модель предсказывает, кошка это или нет.

Фактические значения = [‘собака’, ‘кошка’, ‘собака’, ‘кошка’, ‘собака’, ‘собака’, ‘кошка’, ‘собака’, ‘кошка’, ‘собака’]
Прогнозируемые значения = [‘dog’, ‘dog’, ‘dog’, ‘cat’, ‘dog’, ‘dog’, ‘cat’, ‘cat’, ‘cat’, ‘cat’]

Помните, мы описываем предсказанные значения как положительные/отрицательные, а фактические значения как истинные/ложные.

Определение терминов:
Истинно положительный результат: Вы предсказали положительный результат, и это правда. Вы предсказали, что животное — это кошка, и это действительно так.

True Negative: вы предсказали отрицательный результат, и это правда. Вы предсказали, что животное не кошка, и на самом деле это не кошка (это собака).

Ложноположительный результат (ошибка типа 1): вы предсказали положительный результат, но он оказался ложным. Вы предсказали, что животное — это кошка, но на самом деле это не так (это собака).

Ложноотрицательный результат (ошибка типа 2): вы предсказали отрицательный результат, и он оказался ложным. Вы предсказали, что это животное не кошка, но это действительно так.

Точность классификации:
Точность классификации определяется соотношением:

Отзыв (он же Чувствительность):
Отзыв определяется как отношение общего количества правильно классифицированных положительных классов к общему количеству положительных классов . Или из всех положительных классов, сколько мы предсказали правильно. Отзыв должен быть высоким.

Точность:
Точность определяется как отношение общего количества правильно классифицированных положительных классов к общему количеству предсказанных положительных классов.Или из всех прогностических положительных классов, сколько мы предсказали правильно. Точность должна быть высокой.

Не забывайте: Pre cision имеет Pre dictive Результаты в знаменателе.

F-score или F1-score:
Трудно сравнивать две модели с разной точностью и отзывом. Поэтому, чтобы сделать их сопоставимыми, мы используем F-Score. Это Гармоническое Среднее Точности и Отзыва. По сравнению со средним арифметическим, гармоническое среднее больше наказывает крайние значения.F-оценка должна быть высокой.

Специфичность:
Специфичность определяет долю правильно идентифицированных фактических отрицательных результатов.

Пример интерпретации матрицы путаницы:
Давайте рассчитаем матрицу путаницы, используя приведенный выше пример кошки и собаки:

Точность классификации:
Точность = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) = (3 +4)/(3+4+2+1) = 0,70

Припоминание: Припоминание дает нам представление о том, когда на самом деле да, и как часто оно предсказывает да.
Отзыв = TP / (TP + FN) = 3/(3+1) = 0,75

Точность: Точность говорит нам о том, когда она предсказывает «да», и как часто она оказывается верной.
Точность = TP / (TP + FP) = 3/(3+2) = 0,60 0,75*0,60)/(0,75+0,60) = 0,67

Специфичность:
Специфичность = TN / (TN + FP) = 4/(4+2) = 0,67

Давайте воспользуемся кодами Python и R, чтобы понять вышеизложенное пример с собакой и кошкой, который поможет вам лучше понять то, что вы уже узнали о матрице путаницы.

PYTHON: Сначала давайте возьмем код Python для создания матрицы путаницы. Нам нужно импортировать модуль матрицы путаницы из библиотеки sklearn, который помогает нам генерировать матрицу путаницы.

Ниже приведена реализация приведенного выше объяснения на Python:

Код Python
  ВЫВОД ->  Матрица путаницы: 
[[3 1]
[2 4]]
Оценка точности: 0,7
Отчет о классификации:
точность отзыва f1- оценка supportcat 0,60 0.75 0,67 4
Собака 0,80 0,67 0,73 6Micro AVG 0,70 0,70 0,70 10
Макрос AVG 0,70 0,71 0,70 10
Взвешенное AVG 0,72 0,70 0,70 10

R: Давайте использовать R Code для создания путаницы Matrix сейчас. Мы будем использовать библиотеку каретки в R для вычисления матрицы путаницы.

Код R
  ВЫВОД ->  Справочник по матрице путаницы и статистике 
Прогноз 0 1
0 4 1
1 2 3 Точность : 0.7
95% ДИ : (0,3475, 0,9333)
Нет информации Скорость : 0,6
P-значение [Acc > NIR] : 0,3823Каппа : 0,4 Тест Макнемара P-значение : 1,0000 Чувствительность : 0,6667
Pred 10 Специфичность : 0 905 0,8000
Отрицательное значение Pred : 0,6000
Распространенность : 0,6000
Частота обнаружения : 0,4000
Распространенность обнаружения : 0,5000
Сбалансированная точность : 0,7083 Вспомните, насколько вы уверены, что не упускаете ни одного позитива.
  • Выберите Отзовите , если появление ложноотрицательных результатов неприемлемо/недопустимо. Например, в случае диабета лучше получить несколько дополнительных ложных срабатываний (ложных тревог), чем сохранить несколько ложноотрицательных результатов.
  • Выберите Precision , если вы хотите быть более уверенными в своих истинных положительных результатах. Например, в случае со спамом вы бы предпочли, чтобы в папке «Входящие» были спам-письма, а не обычные письма в ящике для спама.Вы хотели бы быть уверены, что электронное письмо X является спамом, прежде чем мы поместим его в ящик для спама.
  • Выберите Специфичность , если вы хотите, чтобы охватывал все истинные отрицательные значения, , т. е. нам не нужны ложные тревоги или ложные срабатывания. Например, в случае теста на наркотики, при котором все люди с положительным результатом немедленно отправляются в тюрьму, вы бы не хотели, чтобы кто-то из тех, кто не употреблял наркотики, попадал в тюрьму.
  • Мы можем сделать вывод, что:

    • Значение точности 70% означает, что идентификация 3 из каждых 10 кошек неверна, а 7 верна.
    • Значение точности 60% означает, что метка 4 из каждых 10 кошек не является кошкой (т.е. собакой), а 6 являются кошками.
    • Значение полноты равное 70% означает, что 3 из каждых 10 кошек в действительности не учитываются нашей моделью, а 7 правильно идентифицируются как кошки.
    • Значение специфичности 60% означает, что 4 из каждых 10 собак (т. е. не кошек) в действительности неправильно помечены как кошки, а 6 правильно помечены как собаки.

    Если у вас есть какие-либо комментарии или вопросы, не стесняйтесь оставлять свои отзывы ниже.Для получения дополнительных статей посетите KeytoDataSicence. Вы всегда можете связаться со мной в LinkedIn.

    Границы | Машинное обучение для нейровизуализации с помощью scikit-learn

    1. Введение

    Растет интерес к применению статистического машинного обучения для анализа данных нейровизуализации. Нейробиологи используют его как мощный, хотя и сложный инструмент для статистических выводов. Инструменты разработаны учеными-компьютерщиками, которым может не хватать глубокого понимания вопросов нейронауки. Эта статья призвана заполнить пробел между машинным обучением и нейровизуализацией, продемонстрировав, как набор инструментов машинного обучения общего назначения, scikit-learn, может предоставить современные методы анализа нейровизуализации, сохраняя при этом простой и понятный код. миры.Здесь мы сосредоточимся на программном обеспечении; более концептуальное введение в методы машинного обучения в анализе фМРТ см. в Pereira et al. (2009) или Mur et al. (2009), а Hastie et al. (2001) содержит хороший справочник по машинному обучению. Мы обсуждаем использование набора инструментов scikit-learn, поскольку он является эталонным инструментом машинного обучения и имеет множество алгоритмов, которые соответствуют нескольким пакетам, а также потому, что он реализован на Python и, таким образом, хорошо согласуется с богатой нейровизуализацией Python. экосистема.

    В этой статье исследуется несколько приложений статистического обучения для решения общих задач нейровизуализации с подробным описанием соответствующего кода, выбора методов и лежащих в их основе предположений. Мы обсуждаем не только оценки прогнозов, но и интерпретируемость результатов, что приводит нас к изучению внутренней модели различных методов. Важно отметить, что репозиторий статьи на GitHub содержит полные сценарии для создания рисунков. Целью этой статьи является представление не библиотеки для нейровизуализации, а скорее шаблонов кода, связанных с scikit-learn.Однако библиотека nilearn — http://nilearn.github.io — представляет собой разрабатываемый программный пакет, призванный упростить использование scikit-learn для нейровизуализации. Вместо того, чтобы полагаться на незрелую и черную библиотеку, мы предпочитаем здесь разгадывать простые и дидактические примеры кода, которые позволяют читателям создавать свои собственные стратегии анализа.

    Статья организована следующим образом. После введения набора инструментов scikit-learn мы покажем, как подготовить данные для применения подпрограмм scikit-learn .Затем мы опишем применение методов контролируемого обучения для изучения связей между изображениями мозга и стимулами. Наконец, мы демонстрируем, как методы обучения без учителя могут извлекать полезную структуру из изображений.

    2. Наши инструменты: Scikit-Learn и экосистема Python

    2.1. Базовые научные инструменты Python для нейроимиджера

    Обладая зрелым научным стеком, Python является растущим соперником в области анализа данных нейровизуализации с такими инструментами, как Nipy (Millman and Brett, 2007) или Nipype (Gorgolewski et al., 2011). Научные библиотеки Python, используемые в этой статье:

    NumPy : Предоставляет тип данных ndarray для python, эффективное n -мерное представление данных для числовых вычислений на основе массивов, подобное используемому в Matlab (Van Der Walt et al. , 2011). Он обеспечивает эффективное сохранение массива (ввод и вывод) и предоставляет базовые операции, такие как скалярное произведение. Большинство научных библиотек Python, включая scikit-learn, используют массивы NumPy в качестве типа входных и выходных данных.

    SciPy : Математические функции более высокого уровня, которые работают с ndarrays для различных областей, включая линейную алгебру, оптимизацию и обработку сигналов. SciPy связан с скомпилированными библиотеками для обеспечения высокой производительности (BLAS, Arpack и MKL для линейной алгебры и математических операций). Вместе NumPy и SciPy обеспечивают надежную научную среду для численных вычислений, и они являются элементарными кирпичиками, которые мы используем во всех наших алгоритмах.

    Matplotlib : библиотека построения графиков, тесно интегрированная в научный стек Python (Hunter, 2007).Он предлагает цифры качества публикации в различных форматах и ​​используется для создания цифр в этой статье.

    Nibabel : Для доступа к данным в форматах файлов нейровизуализации. Мы используем его в начале всех наших скриптов.

    2.2. Scikit-Learn и экосистема машинного обучения

    Scikit-learn (Pedregosa et al., 2011) — это библиотека машинного обучения общего назначения, написанная на Python. Он обеспечивает эффективную реализацию современных алгоритмов, доступную для специалистов, не занимающихся машинным обучением, и многократно используемую в научных дисциплинах и областях применения.Он также использует преимущества интерактивности и модульности Python для быстрого и простого создания прототипов. Существует множество других обучающих пакетов. Например, в Python PyBrain (Schaul et al., 2010) лучше всего подходит для нейронных сетей и подходов к обучению с подкреплением, но его модели представляют собой довольно черный ящик и не соответствуют нашим потребностям в интерпретации результатов. Помимо Python, Weka (Hall et al., 2009) представляет собой богатую среду машинного обучения, написанную на Java, однако она больше ориентирована на интеллектуальный анализ данных.

    Некоторые платформы более высокого уровня обеспечивают полный конвейер для применения методов машинного обучения к нейровизуализации.PyMVPA (Hanke et al., 2009) — это пакет Python, который выполняет подготовку, загрузку и анализ данных, а также визуализацию результатов. Он выполняет многовариантный анализ шаблонов и может использовать внешние инструменты, такие как R, scikit-learn или Shogun (Sonnenburg et al., 2010). PRONTo (Schrouff et al., 2013) написан на Matlab и может легко взаимодействовать с SPM, но не предлагает много алгоритмов машинного обучения. Здесь, а не полноценные конвейеры анализа нейровизуализации, мы обсуждаем шаблоны более низкого уровня, которые разбивают то, как данные нейровизуализации вводятся в scikit-learn и обрабатываются вместе с ними.Действительно, широта методов машинного обучения в scikit-learn и разнообразие возможных приложений слишком широки, чтобы их можно было полностью раскрыть в высокоуровневом интерфейсе. Обратите внимание, что такой пакет, как PyMVPA, который может полагаться на scikit-learn для анализа данных нейровизуализации, реализует аналогичные шаблоны за своим высокоуровневым интерфейсом.

    2.3. Концепции Scikit-Learn

    В scikit-learn все объекты и алгоритмы принимают входные данные в виде 2-мерных массивов размер выборок × признаков.Это соглашение делает его универсальным и независимым от предметной области. Объекты Scikit-learn используют единый набор методов, который зависит от их назначения: оценщики могут подбирать модели из данных, предсказатели могут делать прогнозы на основе новых данных, а преобразователи преобразовывают данные из одного представления в другое.

    Оценщик . Интерфейс оценщика , являющийся ядром библиотеки, предоставляет метод соответствия для изучения параметров модели из обучающих данных.Все контролируемые и неконтролируемые алгоритмы обучения (например, для классификации, регрессии или кластеризации) доступны как объекты, реализующие этот интерфейс. Задачи машинного обучения, такие как выбор признаков или уменьшение размерности, также предоставляются в качестве оценок.

    Предиктор . Предсказатель является оценщиком с методом прогнозирования , который принимает входной массив X_test и делает прогнозы для каждой выборки в нем. Мы обозначаем этот входной параметр « X_test », чтобы подчеркнуть, что предсказывает , обобщая новые данные.В случае оценщиков обучения с учителем этот метод обычно возвращает предсказанные метки или значения, вычисленные из оценочной модели.

    Трансформатор . Поскольку обычно модифицируют или фильтруют данные перед подачей их в алгоритм обучения, некоторые оценщики, называемые преобразователями , реализуют метод преобразования . Алгоритмы предварительной обработки, выбора признаков и уменьшения размерности предоставляются в виде преобразователей в библиотеке. Если преобразование можно инвертировать, также существует метод с именем inverse_transform .

    При тестировании оценщика или настройке гиперпараметров нужна надежная метрика для оценки его производительности. Использование одних и тех же данных для обучения и тестирования неприемлемо, потому что это приводит к чрезмерно уверенной работе модели, явлению, также известному как переобучение . Перекрестная проверка - это метод, который позволяет надежно оценить оценщик на заданном наборе данных. Он состоит в итеративной подгонке оценщика к части данных, называемой обучающей выборкой , и проверке ее на пропущенных невидимых данных, называемой тестовой выборкой .Существует несколько стратегий разделения данных. Например, k -кратная перекрестная проверка состоит в разделении (случайным или нет) выборок на k подмножеств: каждое подмножество затем используется один раз в качестве тестового набора, а остальные k − 1 подмножеств используются для обучения оценщик. Это одна из самых простых и наиболее широко используемых стратегий перекрестной проверки. Параметру k обычно присваивается значение 5 или 10. Другая стратегия, иногда называемая перекрестной проверкой Монте-Карло, использует множество случайных разделов данных.

    Для заданной модели и некоторого фиксированного значения гиперпараметров можно усреднить баллы по различным наборам тестов, чтобы получить количественный балл для оценки того, насколько хороша модель. Максимальное увеличение этого показателя перекрестной проверки предлагает принципиальный способ установки гиперпараметров и позволяет выбирать между различными моделями. Эта процедура известна как выбор модели . В scikit-learn настройка гиперпараметров может быть удобно выполнена с помощью оценщика GridSearchCV .Он принимает в качестве входных данных оценщик и набор гиперпараметров-кандидатов. Затем для всех комбинаций гиперпараметров рассчитываются оценки перекрестной проверки, возможно, параллельно, чтобы найти наилучшую. В этой статье мы устанавливаем коэффициент регуляризации с поиском по сетке в разделе 5.

    3. Подготовка данных: от томов МРТ к матрице данных

    Перед применением статистического обучения к данным нейровизуализации необходимо применить стандартную предварительную обработку. Для фМРТ это включает в себя коррекцию движения, коррекцию времени среза, совместную регистрацию с анатомическим изображением и нормализацию к общему шаблону, такому как MNI (Монреальский неврологический институт), если это необходимо.Эталонными программами для этих задач являются SPM (Friston, 2007) и FSL (Smith et al., 2004). Интерфейс Python для этих инструментов доступен в библиотеке nipype Python (Gorgolewski et al., 2011). Ниже мы обсудим преобразование предварительно обработанных данных в формат, который можно передать в scikit-learn. Для настроек машинного обучения нам нужна матрица данных, которую мы обозначим X , и, возможно, целевая переменная для прогнозирования, y .

    3.1. Пространственная передискретизация

    Данные нейровизуализации часто поступают в виде файлов Nifti, 4-мерных данных (3D-сканы с временными рядами в каждом месте или вокселе) вместе с матрицей преобразования (называемой аффинной), используемой для вычисления местоположения вокселов из индексов массива в мировые координаты. При работе с несколькими субъектами каждое отдельное данные регистрируется на общем шаблоне (MNI, Talairach…), следовательно, на общем аффинном, при предварительной обработке.

    Аффинная матрица может выражать анизотропию данных, когда расстояние между двумя вокселями неодинаково в зависимости от направления. Эта информация используется алгоритмами, основанными на пространственной структуре данных, например Searchlight.

    Подпрограмма SciPy scipy.ndimage.affine_transform может использоваться для повторной выборки изображения: изменения пространственного разрешения данных.Это интерполяция и изменяет данные, поэтому ее следует использовать осторожно. Понижающая дискретизация обычно используется для уменьшения размера обрабатываемых данных. Типичные размеры имеют разрешение 2 или 3 мм, но пространственное разрешение сканирования увеличивается с прогрессом в физике МРТ. Аффинная матрица может кодировать коэффициенты масштабирования для каждого направления.

    3.

    2. Очистка сигнала

    Из-за сложного и непрямого процесса сбора данные нейровизуализации часто имеют низкое отношение сигнал/шум. Они содержат тренды и артефакты, которые необходимо удалить, чтобы обеспечить максимальную эффективность алгоритмов машинного обучения.Очистка сигнала включает в себя:

    Удаление тренда удаляет линейный тренд во временном ряду каждого вокселя. Это полезный шаг при изучении данных фМРТ, поскольку сама интенсивность вокселя не имеет значения, и мы хотим изучить ее вариацию и корреляцию с другими вокселами. Удаление тренда можно выполнить благодаря SciPy ( scipy.signal.detrend ).

    Нормализация заключается в установке дисперсии временного ряда на 1. Такая гармонизация необходима, поскольку некоторые алгоритмы машинного обучения чувствительны к различным диапазонам значений.

    Частотная фильтрация заключается в удалении высокочастотных или низкочастотных сигналов. Низкочастотные сигналы в данных фМРТ вызваны физиологическими механизмами или дрейфами сканера. Фильтрация может быть выполнена благодаря преобразованию Фурье ( scipy.fftpack.fft ) или фильтру Баттерворта ( scipy.signal.butter ).

    3.3. От 4-мерных изображений к 2-мерному массиву: маскирование

    Данные нейровизуализации представлены в 4 измерениях: 3 пространственных измерениях и одном измерении для индексации времени или испытаний.С другой стороны, алгоритмы Scikit-learn принимают только двумерные выборки × матрицы признаков (см. раздел 2.3). В зависимости от настройки воксели и временные ряды можно рассматривать как признаки или образцы. Например, в анализе пространственных независимых компонентов (ICA) воксели являются образцами.

    Процесс редукции 4D-изображений к векторам признаков сопровождается потерей пространственной структуры (см. рис. 1). Однако это позволяет отбрасывать неинформативные воксели, например те, что находятся за пределами мозга. Такие воксели, несущие только шум и артефакты сканера, уменьшат SNR и повлияют на качество оценки. Выбранные воксели формируют маску мозга . Такая маска часто предоставляется вместе с наборами данных или может быть рассчитана с помощью программных инструментов, таких как FSL или SPM.

    Рисунок 1. Преобразование сканов головного мозга в двумерные данные .

    Применение маски упрощается благодаря расширенной индексации NumPy с использованием логических массивов. Двумерные маскированные данные будут обозначаться как X , чтобы следовать соглашениям scikit-learn:

    .

    3.4. Визуализация данных

    Во всех наших примерах интересующие воксели представлены на аксиальном срезе мозга. Некоторые преобразования данных исходной матрицы необходимы для соответствия формату данных matplotlib. В следующем фрагменте кода показано, как загрузить и отобразить осевой срез, наложенный на карту активации. Фон представляет собой анатомическое сканирование, а его верхние воксели используются в качестве синтетических активаций.

    Обратите внимание, что для отображения частичных карт необходим фон.Наложение двух изображений можно выполнить благодаря структуре данных numpy.ma.masked_array . Существует несколько вариантов улучшения общего аспекта сюжета. Некоторые из них можно найти в полных сценариях, прилагаемых к этой статье. Обычно это сводится к хорошему знанию Matplotlib. Обратите внимание, что пакет Nipy предоставляет функцию plot_map , которая настроена для отображения карт активации (при необходимости даже предоставляется фон).

    4. Расшифровка мысленного представления объектов в мозгу

    В контексте нейровизуализации декодирование относится к обучению модели, которая предсказывает поведенческие или фенотипические переменные на основе данных визуализации мозга.Альтернатива, заключающаяся в прогнозировании данных визуализации с учетом внешних переменных, таких как дескрипторы стимулов, называется , кодирующей (Naselaris et al. , 2011). Это обсуждается далее в следующем разделе.

    Во-первых, мы проиллюстрируем расшифровку упрощенной версией эксперимента, представленного в Haxby et al. (2001). В оригинальной работе визуальные стимулы из 8 различных категорий предъявляются 6 испытуемым в течение 12 сеансов. Цель состоит в том, чтобы предсказать категорию стимула, представленного субъекту, с учетом записанных объемов фМРТ.Этот пример уже широко анализировался (Hanson et al., 2004; Detre et al., 2006; O'Toole et al., 2007; Hanson and Halchenko, 2008; Hanke et al., 2009) и стал эталонным примером. в плане расшифровки. Ради простоты мы ограничим пример одним предметом и двумя категориями, лицами и домами.

    Поскольку существует целевая переменная y для прогнозирования, это проблема обучения с учителем. Здесь и представляют две категории объектов: а.к.а. класс в терминах машинного обучения. В таких условиях, когда y принимает дискретные значения, проблема обучения известна как классификация , в отличие от регрессии , когда переменная y может принимать непрерывные значения, такие как возраст.

    4.1. Классификация с выбором признаков и линейным SVM

    В scikit-learn доступно множество методов классификации. В этом примере мы решили объединить использование одномерного выбора признаков и машин опорных векторов (SVM).Такая стратегия классификации проста, но эффективна при использовании данных нейровизуализации.

    После применения маски мозга данные состоят из 40 000 вокселей, здесь признаки, всего 1400 томов, здесь образцы. Машинное обучение с гораздо большим количеством функций, чем выборки, является сложной задачей из-за так называемого проклятия размерности . Существует несколько стратегий для уменьшения количества функций. Первый основан на предшествующих нейробиологических знаниях. Здесь можно ограничить маску затылочными областями, где расположена зрительная кора.Выбор признаков — это второй, основанный на данных подход, основанный на одномерном статистическом тесте для каждого отдельного признака. Переменные с высокой индивидуальной дискриминационной способностью сохраняются.

    Scikit-learn предлагает панель стратегий для выбора функций. В контролируемом обучении наиболее популярным методом выбора признаков является F-тест. Нулевая гипотеза этого теста состоит в том, что функция принимает одно и то же значение независимо от значения y для прогнозирования. В scikit-learn sklearn.feature_selection предлагает панель стратегий выбора функций. Можно выбрать процентиль функций ( SelectPercentile ) или фиксированное количество функций ( SelectKBest ). Все эти объекты реализованы в виде преобразователей (см. раздел 2.3). В приведенном ниже коде используется функция f_classif (F-тест ANOVA) вместе с выбором фиксированного количества функций.

    В сокращенном наборе функций мы используем линейный классификатор SVM, sklearn.svm.SVC , чтобы найти гиперплоскость, которая максимально разделяет выборки, принадлежащие к разным классам. Классификация нового образца сводится к определению, на какой стороне гиперплоскости он лежит. В линейном ядре разделяющая гиперплоскость определяется в пространстве входных данных, и ее коэффициенты могут быть связаны с вокселами. Таким образом, такие коэффициенты можно визуализировать в виде изображения (после этапа демаскирования, описанного в разделе 3.3), где воксели с высокими значениями оказывают большее влияние на прогноз, чем другие (см. рис. 2).

    Рис. 2. Карты, полученные с помощью различных методов распознавания лиц и домов в эксперименте Хаксби — слева : стандартный анализ; центр : веса SVM после скрининга вокселей с помощью ANOVA; справа : Карта прожектора . Маски, полученные в результате стандартного анализа в оригинальной статье (Haxby et al., 2001), отображаются синим и зеленым цветом.

    4.2. Прожектор

    Прожектор (Kriegeskorte et al., 2006) — популярный алгоритм в сообществе специалистов по нейровизуализации. Он запускает прогностическую модель в пространственной окрестности каждого вокселя и проверяет эффективность прогнозирования вне выборки в качестве прокси-меры связи между локальной активностью мозга и целевой поведенческой переменной. На практике это влечет за собой выполнение перекрестной проверки модели, чаще всего SVM, на вокселах, содержащихся в шарах, центрированных на каждом интересующем вокселе. Процедура подразумевает решение большого количества SVM и требует значительных вычислительных ресурсов.Детализация эффективной реализации этого алгоритма выходит за рамки данной статьи. Однако код для прожектора и для создания рисунка 2 доступен в репозитории GitHub, сопровождающем документ.

    4.3. Результаты

    Результаты показаны на рисунке 2: первая F-оценка, которая представляет собой стандартный анализ картирования мозга, а также статистику, используемую для выбора признаков; во-вторых, веса SVC после выбора функции и, наконец, карта Searchlight. Обратите внимание, что воксели с большими весами примерно совпадают для всех методов и расположены в областях, чувствительных к дому, как определено в исходной статье.Searchlight более расширен и размыт, чем другие методы, поскольку он повторяется по шару вокруг вокселей.

    Эти результаты соответствуют нейробиологическим знаниям, поскольку они выделяют области высокого уровня вентральной зрительной коры, которые, как известно, содержат зрительные области, специфичные для категории. В то время как Searchlight дает оценку только каждому вокселу, SVC можно использовать впоследствии для классификации невидимых сканов мозга.

    Большая часть финального примера скрипта ( haxby_decoding.py на GitHub) предназначена для загрузки данных и визуализации результатов.Для запуска классификатора scikit-learn требуется всего пять строк. Кроме того, благодаря модульности scikit-learn SVC можно легко заменить любым другим классификатором в этом примере. Поскольку все линейные модели используют один и тот же интерфейс, замена SVC другой линейной моделью, такой как ElasticNet или LogisticRegression, требует изменения только одной строки. Гауссовский наивный байесовский классификатор — это нелинейный классификатор, который должен хорошо работать в этом случае, и изменить отображение можно, заменив coef_ на theta_ .

    5. Кодирование активности мозга и декодирование изображений

    В предыдущем эксперименте категория зрительного стимула определялась по активности мозга, измеренной в зрительной коре. Можно пойти дальше, установив прямую связь между изображением, увиденным субъектом, и соответствующими данными фМРТ.

    В эксперименте Miyawaki et al. (2008) несколько серий бинарных изображений 10×10 представляются двум испытуемым, при этом регистрируется активность зрительной коры. В исходной статье обучающий набор состоит из случайных изображений (где черные и белые пиксели сбалансированы), а тестовый набор состоит из структурированных изображений, содержащих геометрические фигуры (квадрат, крест…) и буквы.Здесь для простоты мы рассматриваем только обучающую выборку и используем перекрестную проверку для получения оценок по невидимым данным. В следующем примере мы изучаем взаимосвязь между пикселями стимулов и вокселами мозга в обоих направлениях: реконструкция зрительных стимулов из фМРТ, которая является задачей декодирования, и прогнозирование данных фМРТ из дескрипторов визуальных стимулов, что представляет собой задачу декодирования. задание на кодировку.

    5.1. Расшифровка

    В этой настройке мы хотим вывести бинарный визуальный стимул, представленный субъекту, из записанных данных фМРТ.Поскольку стимулы бинарны, мы будем рассматривать эту проблему как проблему классификации. Это означает, что представленный здесь метод не может быть распространен как есть на естественные стимулы, описанные с помощью значений серого.

    В оригинальной работе Miyawaki et al. (2008) использует байесовскую логистическую регрессию, способствующую разреженности, наряду со сложной многомасштабной стратегией. Поскольку действительно можно ожидать, что количество прогностических вокселей будет ограниченным, мы сравниваем SVM ℓ 2 , использованный выше, с логистической регрессией и SVM со штрафом с нормой ℓ 1 , которая, как известно, способствует разреженности.Сравниваемый здесь классификатор SVM со штрафом ℓ 1 использует потерю квадратного шарнира, в то время как логистическая регрессия использует логит-функцию.

    В таблице 1 представлены результаты работы различных классификаторов для различных значений C с использованием пятикратной перекрестной проверки. Сначала мы отметим, что установка параметра C имеет решающее значение, поскольку производительность падает при неподходящих значениях C. Это особенно верно для ℓ 1 регуляризованных моделей. И логистическая регрессия ℓ 1 , и SVM дают схожие результаты, что неудивительно, поскольку они реализуют схожие модели.

    Таблица 1. Пятикратные оценки точности перекрестной проверки, полученные для различных значений параметра C SD ), лучшие оценки выделены жирным шрифтом .

    5.2. Кодировка

    При наличии подходящей модели стимула, например такой, которая может обеспечить приблизительно линейное представление активации BOLD, метод кодирования позволяет количественно определить для каждого вокселя, в какой степени его изменчивость фиксируется моделью. Популярным методом оценки является прогностическая ( r 2 ) оценка, в которой используется прогноз по пропущенным данным для количественной оценки уменьшения нормы невязки, вызванного подбором функции регрессии, а не подбором константы. Оставшаяся дисперсия состоит из потенциально несмоделированного, но воспроизводимого сигнала и ложного шума.

    В наборе данных Мияваки мы можем наблюдать, что простые значения черных и белых пикселей могут объяснить большую часть BOLD дисперсии во многих визуальных вокселах.Придерживаясь обозначения, что ( X ) представляет ЖИРНЫЙ сигнал и ( y ) стимул, мы можем написать модель кодирования, используя оценщик гребневой регрессии:

    Обратите внимание, что Ridge может быть заменен оценкой Lasso, которая может обеспечить лучшую производительность прогнозирования за счет времени вычислений.

    5.2.1. Рецептивные поля

    Учитывая ретинотопическую структуру ранних зрительных областей, ожидается, что воксели, хорошо предсказуемые наличием черного или белого пикселя, сильно локализованы в так называемых популяционных рецептивных полях ( prf ). Это говорит о том, что для объяснения активности в каждом вокселе задней зрительной коры должно быть достаточно лишь очень небольшого количества пикселей стимула. Эту информацию можно использовать, используя разреженную линейную регрессию — Лассо (Тибширани, 1996) — для нахождения рецептивных полей. Здесь мы используем средство оценки LassoLarsCV , основанное на алгоритме LARS (Efron et al., 2004) и перекрестной проверке для установки параметра Lasso.

    5.3. Результаты

    На рис. 3 представлены результаты кодирования и декодирования: взаимосвязь между заданным пикселем изображения и четырьмя представляющими интерес вокселами в мозге.В настройках декодирования на рисунках 3A, C показаны веса классификатора в виде карт мозга для обоих методов. Оба они дают примерно одинаковые результаты, и мы можем видеть, что веса сосредоточены в V1 и близлежащих ретинотопических областях. На рисунках 3B,D показана оценка точности реконструкции с использованием логистической регрессии (LR) и SVM (переменная mean_scores в приведенном выше коде). Оба метода дают практически одинаковые результаты. Как и в оригинальной работе (Miyawaki et al., 2008), реконструкция более точна в центральной ямке.Это объясняется более высокой плотностью нейронов, предназначенных для фовеального представительства в первичной зрительной области.

    Рисунок 3. Результаты Мияваки как при декодировании, так и при кодировании . Отношения между одним пикселем и четырьмя вокселами мозга выделены для обоих методов. Вверху: Расшифровка . Веса классификатора для выделенного пикселя [ (A) Логистическая регрессия, (C) SVM]. Точность реконструкции на пиксель [ (B) Логистическая регрессия, (D) SVM]. Внизу: Кодировка . (E) : рецептивные поля, соответствующие вокселям с наивысшими баллами и их соседям. (F) : точность реконструкции зависит от положения пикселя в стимуле — обратите внимание, что выделенные пиксели и воксели одинаковы как при декодировании, так и при кодировании, и что кодирование и декодирование примерно совпадают, поскольку оба подхода подчеркивают связь между одним и тем же пикселем и воксели.

    В настройках кодирования на рисунке 3E показаны веса классификаторов для кодирования, которые мы интерпретируем как рецептивные поля.Мы можем видеть, что рецептивные поля соседних вокселей являются соседними пикселями, что и ожидается от ретинотопии: первичная зрительная кора отображает поле зрения топологически организованным образом.

    Анализ кодирования и декодирования показывает связь между выбранным пикселем и вокселами мозга. В отсутствие истинной истины вид того, что разные методы приходят к одному и тому же заключению, выглядит как кажущаяся достоверность.

    6. Анализ состояния покоя и функциональной связности

    Даже при отсутствии внешних поведенческих или клинических переменных изучение структуры сигналов мозга может дать интересную информацию.Действительно, Biswal et al. (1995) показали, что активация мозга демонстрирует последовательные пространственные паттерны во время отдыха. Эти коррелированные активации вокселей образуют функциональные сети, которые согласуются с известными сетями, связанными с задачами (Smith et al. , 2009).

    Биомаркеры, обнаруженные с помощью прогностического моделирования на фМРТ в состоянии покоя, будут особенно полезны, поскольку их можно применять к уменьшенным субъектам, которые не могут выполнять определенную задачу. Здесь мы используем набор данных, содержащий контрольные данные и данные о состоянии покоя пациентов с СДВГ (расстройством внимания и гиперактивностью) (субъекты сканируются, не давая им какой-либо конкретной задачи для захвата церебральной фоновой активности).

    ФМРТ в состоянии покоя — это немаркированные данные в том смысле, что активность мозга в данный момент времени не может быть связана с выходной переменной. В машинном обучении этот класс задач известен как неконтролируемое обучение. Чтобы выделить функциональные сети или регионы, мы используем методы, которые группируют похожие воксели путем сравнения их временных рядов. В нейровизуализации наиболее популярным методом является ICA, который является предметом нашего первого примера. Затем мы покажем, как получить функционально однородные области с помощью методов кластеризации.

    6.1. Анализ независимых компонентов (ICA) для извлечения сетей

    ICA — метод разделения вслепую. Его принцип заключается в разделении многомерного сигнала на несколько компонентов путем максимизации их негауссовости. Типичным примером является задача о коктейльной вечеринке , в которой ICA может разделить голоса нескольких человек, используя сигнал от микрофонов, расположенных в другом конце комнаты.

    6.1.1. ICA в нейровизуализации

    ICA является эталонным методом для извлечения сетей из фМРТ в состоянии покоя (Kiviniemi et al., 2003). Было использовано несколько стратегий для объединения результатов ICA по нескольким предметам. Калхун и др. (2001) предлагают уменьшение размерности (с помощью PCA) с последующей конкатенацией временных рядов (используется в этом примере). Вароко и др. (2010) используют сокращение размеров и канонический корреляционный анализ для агрегирования предметных данных. Melodic (Beckmann and Smith, 2004), инструмент ICA в пакете FSL, использует подход конкатенации, здесь подробно не описанный.

    6.1.2. Заявка

    В качестве этапов подготовки данных мы не только центрируем, но и устраняем тренд временного ряда, чтобы избежать захвата линейных трендов с помощью ICA.Применение к полученному временному ряду алгоритма FastICA (Hyvärinen and Oja, 2000) с scikit-learn является простым благодаря концепции преобразователя. Матрица данных должна быть транспонирована, так как мы используем пространственную ICA, другими словами, направление, рассматриваемое как случайное, — это направление вокселей, а не временных точек. Полученные карты охватывают различные компоненты сигнала, включая компоненты шума, а также функциональные сети в состоянии покоя. Для получения рисунков мы извлекаем только 10 компонентов, так как здесь нас интересует изучение только основных структур сигнала.

    6.1.3. Результаты

    На рисунке 4 мы сравниваем простой concat ICA, реализованный с помощью приведенного выше кода, с более сложными многосубъектными методами, а именно concat ICA и CanICA от Melodic, которые также реализованы с использованием scikit-learn, хотя мы не обсуждаем здесь код. Мы отображаем здесь только сеть режима по умолчанию, так как это хорошо известная сеть в состоянии покоя. По одной карте сложно делать выводы, но на первый взгляд кажется, что подходы CanICA и Melodic менее подвержены шуму и дают схожие результаты.

    Рисунок 4. Сеть в режиме по умолчанию, извлеченная с использованием различных подходов: оставил : простой подход Concat-ICA, подробно описанный в этой статье; средний : CanICA, реализованный в nilearn; справа : Конкат-ICA Мелодика. Данные были нормализованы (установлены на единичную дисперсию) для целей отображения.

    Scikit-learn предлагает несколько других стратегий декомпозиции матриц, перечисленных в модуле «sklearn.decomposition». Хорошей альтернативой ICA является изучение словаря, которое применяет регуляризацию ℓ 1 к извлеченным компонентам (Varoquaux et al., 2011). Это приводит к более разреженным и компактным компонентам, чем компоненты ICA, которые являются полноценными и требуют пороговой обработки.

    6.2. Изучение функционально однородных регионов с кластеризацией

    С точки зрения машинного обучения метод кластеризации объединяет выборки в группы (называемые кластерами), максимизируя меру сходства между выборками в каждом кластере. Если мы рассматриваем воксели функционального изображения мозга в качестве образцов, эта мера может быть основана на функциональном сходстве, что приводит к кластерам вокселей, которые образуют функционально однородные области (Thirion et al., 2006).

    6.2.1. Подходит

    Существует несколько подходов к кластеризации, каждый из которых имеет свои плюсы и минусы. Большинство из них требует установки количества извлекаемых кластеров. Этот выбор зависит от приложения: большое количество кластеров даст более детальное описание данных с более высокой точностью исходного сигнала, но также и с более высокой сложностью модели. Некоторые подходы к кластеризации могут использовать пространственную информацию и давать пространственно смежные кластеры, т. е. участки.Здесь мы опишем два простых и быстрых подхода к кластеризации.

    6.2.1.1. Объединение приходов . использует восходящий иерархический подход: воксели постепенно объединяются в кластеры. В scikit-learn структурная информация может быть указана с помощью графа связности, предоставленного оценщику кластеризации Уорда. Этот граф используется для слияния только между соседними вокселами, что позволяет легко создавать смежные участки. Мы будем полагаться на sklearn .feature_extraction.image.grid_to_graph для построения такого графа с использованием соседней структуры сетки изображения с необязательной маской мозга.

    6.2.1.2. К-средние . - это более нисходящий подход, ищущий кластерные центры, чтобы равномерно объяснить дисперсию данных. Затем каждый воксел назначается ближайшему центру, образуя таким образом кластеры. Поскольку наложить пространственную модель в K-средних непросто, часто рекомендуется выполнять пространственное сглаживание данных.

    Чтобы применить алгоритмы кластеризации, мы выполняем общие шаги подготовки данных и создаем матрицу данных.Поскольку и кластеризация Уорда, и K-средние полагаются на статистику второго порядка, мы можем ускорить алгоритмы, уменьшив размерность, сохранив при этом эту статистику второго порядка с помощью PCA. Обратите внимание, что алгоритмы кластеризации группируют образцы и что здесь мы хотим сгруппировать воксели. Таким образом, если матрица данных, как и ранее, представляет собой матрицу (временные точки × воксели), нам необходимо транспонировать ее перед запуском оценок кластеризации scikit-learn. Scikit-learn предоставляет объект WardAgglomeration для выполнения этой агломерации функций с кластеризацией Ward (Michel et al., 2012), но это не так при использовании K-средних.

    6.2.2. Результаты

    Результаты кластеризации показаны на рис. 5. Хотя при кластеризации извлекаются некоторые известные крупномасштабные структуры, такие как известковая борозда на рис. 5А, не гарантируется выделение функционально специфических областей мозга. Скорее, это можно рассматривать как сжатие, то есть полезный метод обобщения информации, поскольку он группирует похожие воксели. Обратите внимание, что, поскольку K-среднее не извлекает пространственно смежные кластеры, оно дает количество регионов, которое может быть намного больше, чем указанное количество кластеров, хотя некоторые из этих регионов могут быть очень маленькими.Напротив, пространственно ограниченный Ward напрямую создает регионы. Поскольку это восходящий процесс, он лучше всего работает с большим количеством кластеров. Существует еще много методов кластеризации, представленных в scikit-learn. Определение того, какой из них лучше всего подходит для обработки временных рядов фМРТ, требует более точного определения целевого приложения.

    Рисунок 5. Парцелляции головного мозга, извлеченные путем кластеризации . Цвета случайные. (A) K-средних, 100 кластеров, (B) Ward, 100 кластеров, (C) K-средних, 1000 кластеров и (D) Ward, 1000 кластеров.

    Кластеризация Уорда и K-Means являются одними из самых простых подходов, предложенных в scikit-learn. Крэддок и др. (2011) применили спектральную кластеризацию к данным нейровизуализации, аналогичное приложение доступно в nilearn в качестве примера.

    7. Заключение

    В этой статье мы проиллюстрировали на простых примерах, как методы машинного обучения могут применяться к данным фМРТ с использованием набора инструментов Python scikit-learn для решения нейробиологических задач. Кодирование и декодирование могут основываться на обучении под наблюдением, чтобы связать изображения мозга со стимулами.Неконтролируемое обучение может извлекать структуру, такую ​​как функциональные сети или области мозга, из данных состояния покоя. Сопутствующий код Python для задач машинного обучения прост. Трудности заключаются в применении надлежащей предварительной обработки данных, выборе правильной модели для проблемы и интерпретации результатов. Чтобы преодолеть эти трудности, предоставив ученым простой и читаемый код, необходимо создать предметно-ориентированную библиотеку, предназначенную для применения scikit-learn к данным нейровизуализации. Эти усилия предпринимаются в рамках зарождающегося проекта nilearn, целью которого является облегчение использования scikit-learn на данных нейровизуализации.

    Примеры, приведенные в этой статье, лишь поверхностно касаются применения статистического обучения в нейровизуализации. Стек инструментов, представленный здесь, уникален в этом отношении, поскольку он открывает дверь для любой комбинации широкого спектра методов машинного обучения, представленных в scikit-learn, с кодом, связанным с нейровизуализацией. Например, разреженная обратная ковариация может извлечь структуру функционального взаимодействия из временных рядов фМРТ (Varoquaux and Craddock, 2013) с использованием оценки графового лассо.Современный анализ данных нейровизуализации влечет за собой подгонку сложных моделей к ограниченному количеству данных. Это многомерные статистические задачи, которые требуют методов статистического обучения. Мы надеемся, что объединение универсального инструмента машинного обучения scikit-learn с кодом подготовки данных для предметной области будет способствовать новым научным достижениям.

    Заявление о конфликте интересов

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

    Благодарности

    Мы признательны за финансирование проекта NiConnect и проекта NIDA R21 DA034954, SUBSample от Института DIGITEO, Франция.

    Сноски

    Каталожные номера

    Бекманн, К.Ф., и Смит, С.М. (2004). Вероятностный анализ независимых компонентов для функциональной магнитно-резонансной томографии. Пер. Мед. Визуализация 23, 137–152. doi: 10.1109/TMI.2003.822821

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

    Бисвал, Б., Зеррин Йеткин, Ф., Хотон, В., и Хайд, Дж. (1995). Функциональная связь в моторной коре покоящегося мозга человека с помощью эхо-планарной МРТ. Маг. Резон. Мед . 34, 53719. doi: 10.1002/mrm.10409

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

    Калхун, В. Д., Адали, Т., Перлсон, Г.Д., и Пекар, Дж.Дж. (2001). Метод групповых выводов по данным фМРТ с использованием анализа независимых компонентов. Гул. Карта мозга . 14, 140.doi: 10.1002/hbm.1048

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

    Craddock, R., James, G., Holtzheimer III, P., Hu, X., and Mayberg, H. (2011). Полный атлас ФМРТ головного мозга, созданный с помощью пространственно ограниченной спектральной кластеризации. Гул. Карта мозга . 33, 1914–1928. doi: 10.1002/hbm.21333

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

    Детре, Г., Полын, С., Мур, К., Нату, В., Сингер, Б., Коэн, Дж., и соавт. (2006).«Набор инструментов для анализа многовоксельных паттернов (mvpa)», в плакате , представленном на ежегодном собрании Организации картирования человеческого мозга (Флоренция, Италия). Доступно в Интернете по адресу: http://www.csbmb.princeton.edu/mvpa

    .

    Эфрон Б., Хасти Т., Джонстон Л. и Тибширани Р. (2004). Регрессия по наименьшему углу. Энн. Стат . 32, 407–499. дои: 10.1214/0004000000067

    Полнотекстовая перекрестная ссылка

    Фристон, К. (2007). Статистическое параметрическое картирование: анализ функциональных изображений мозга .Лондон: Академическая пресса.

    Gorgolewski, K., Burns, C.D., Madison, C., Clark, D., Halchenko, Y.O., Waskom, M.L., et al. (2011). Nipype: гибкий, легкий и расширяемый фреймворк для обработки данных нейровизуализации на Python. Перед. Нейроинформ . 5:13. doi: 10.3389/fnif.2011.00013

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

    Холл М., Франк Э., Холмс Г., Пфарингер Б., Ройтеманн П. и Виттен И. Х. (2009). Программное обеспечение для интеллектуального анализа данных Weka: обновление. ACM SIGKDD Исследование. Новости 1 . 11, 10–18. дои: 10.1145/1656274.1656278

    Полнотекстовая перекрестная ссылка

    Ханке, М. , Гальченко, Ю. О., Седерберг, П. Б., Хэнсон, С. Дж., Хаксби, Дж. В., и Поллманн, С. (2009). PyMVPA: набор инструментов Python для многомерного анализа данных фМРТ. Нейроинформатика 7, 37–53. doi: 10.1007/s12021-008-9041-y

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

    Хэнсон, С.Дж., и Гальченко, Ю.О. (2008).Чтение мозга с использованием машин с полным опорным вектором мозга для распознавания объектов: нет области идентификации «лица». Нейронные вычисления . 20, 486–503. doi: 10.1162/neco.2007.09-06-340

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

    Хэнсон, С.Дж., Мацука, Т., и Хаксби, Дж.В. (2004). Комбинаторные коды в вентральной височной доле для распознавания объектов: новый взгляд на Haxby (2001): существует ли область «лица»? Нейроизображение 23, 156–166. doi: 10.1016/j.нейроизображение.2004.05.020

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

    Хасти Т. , Тибширани Р. и Фридман Дж. Дж. Х. (2001). Элементы статистического обучения , Vol. 1. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Спрингер. дои: 10.1007/978-0-387-21606-5

    Полнотекстовая перекрестная ссылка

    Хаксби, Дж. В., Гоббини, И. М., Фьюри, М. Л., Ишай, А., Схоутен, Дж. Л., и Пьетрини, П. (2001). Распределенные и перекрывающиеся представления лиц и объектов в вентральной височной коре. Наука 293, 2425. doi: 10.1126/science.1063736

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

    Хантер, JD (2007). Matplotlib: среда для 2D-графики. Вычисл. науч. Eng . 9, 90–95. doi: 10.1109/MCSE.2007.55

    Полнотекстовая перекрестная ссылка

    Кивиниеми В., Кантола Дж., Яухиайнен Дж., Хюваринен А. и Тервонен О. (2003). Независимый компонентный анализ недетерминированных источников сигналов ЯМР. Нейроизображение 19, 253.doi: 10.1016/S1053-8119(03)00097-1

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

    Мишель В. , Грамфор А., Вароко Г., Эгер Э., Керибин К. и Тирион Б. (2012). Подход с контролируемой кластеризацией для вывода состояний мозга на основе фМРТ. Распознавание образов . 45, 2041. doi: 10.1016/j.patcog.2011.04.006

    Полнотекстовая перекрестная ссылка

    Миллман, К. Дж., и Бретт, М. (2007). Анализ функциональной магнитно-резонансной томографии у питона. Вычисл. науч. Eng . 9, 52–55. doi: 10.1109/MCSE.2007.46

    Полнотекстовая перекрестная ссылка

    Miyawaki, Y., Uchida, H., Yamashita, O., Sato, M.-A., Morito, Y., Tanabe, H.C., et al. (2008). Реконструкция визуального изображения активности человеческого мозга с использованием комбинации многомасштабных локальных декодеров изображений. Нейрон 60, 915–929. doi: 10.1016/j.neuron.2008.11.004

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

    Мур, М., Бандеттини, П.А. и Кригескорте, Н. (2009). Выявление репрезентативного контента с помощью фМРТ с информацией о шаблонах - вводное руководство. Соц. Познан. Оказывать воздействие. Нейроски . 4, 101–109. doi: 10.1093/scan/nsn044

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

    О'Тул, А. Дж., Цзян, Ф., Абди, Х., Пенар, Н., Данлоп, Дж. П., и Пэрент, М. А. (2007). Теоретические, статистические и практические перспективы подходов классификации на основе паттернов к анализу данных функциональной нейровизуализации. Дж. Когн. Нейроски . 19, 1735–1752 гг. doi: 10.1162/jocn.2007.19.11.1735

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

    Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., et al. (2011). Scikit-learn: машинное обучение на питоне. Дж. Маха. Учить. Рез . 12, 2825.

    Шауль, Т., Байер, Дж., Вирстра, Д., Сан, Ю., Фелдер, М., Сенке, Ф., и соавт. (2010). PyBrain. Дж. Маха. Учить. Рез . 11, 743–746.

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст

    Schrouff, J. , Rosa, M.J., Rondina, J., Marquand, A., Chu, C., Ashburner, J., et al. (2013). PRONTo: распознавание образов для инструментов нейровизуализации. Нейроинформатика 11, 319–337. doi: 10.1007/s12021-013-9178-1

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

    Smith, S., Fox, P., Miller, K., Glahn, D., Fox, P., Mackay, C., et al. (2009). Соответствие функциональной архитектуры мозга при активации и покое. Проц. Натл. акад. науч. США . 106, 13040. doi: 10.1073/pnas.07106

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

    Smith, S.M., Jenkinson, M., Woolrich, M.W., Beckmann, C.F., Behrens, T.E., Johansen-Berg, H., et al. (2004). Достижения в функциональном и структурном анализе МР-изображений и реализации в качестве FSL. Нейроизображение 23, S208–S219. doi: 10.1016/j.neuroimage.2004.07.051

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

    Зонненбург, С. , Rätsch, G., Henschel, S., Widmer, C., Behr, J., Zien, A., et al. (2010). Набор инструментов машинного обучения SHOGUN. Дж. Маха. Учить. Рез . 11, 1799.

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст

    Тирион, Б., Фландин, Г., Пинель, П., Рош, А., Чучу, П. и Полин, Дж. (2006). Работа с недостатками пространственной нормализации: многосубъектная парцелляция наборов данных фМРТ. Гул. Карта мозга . 27, 678. doi: 10.1002/hbm.20210

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

    Тибширани, Р.(1996). Регрессионное сжатие и выделение с помощью лассо. JR Stat. Соц . 58, 267–288.

    Ван Дер Уолт, С., Колберт, С. К., и Вароко, Г. (2011). Массив numpy: структура для эффективных числовых вычислений. Вычисл. науч. Eng . 13, 22–30. doi: 10.1109/MCSE.2011.37

    Полнотекстовая перекрестная ссылка

    Вароко Г., Грэмфорт А., Педрегоса Ф., Мишель В. и Тирион Б. (2011). Многотематический словарь учит сегментировать атлас спонтанной активности мозга. Инф. Процесс Мед. Визуализация 22, 562–573. дои: 10.1007/978-3-642-22092-0_46

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

    Вароко Г., Садагиани С., Пинель П., Кляйншмидт А., Полин Дж. Б. и Тирион Б. (2010). Групповая модель для стабильного многосубъектного ICA на наборах данных фМРТ. Neuroimage 51, 288. doi: 10.1016/j.neuroimage.2010.02.010

    Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки

    Фоновые функции в Google Meet на базе Web ML

    Авторы: Тингбо Хоу и Тайлер Маллен, инженеры-программисты, Google Research

    Видеоконференции становятся все более важными в работе и личной жизни людей.Улучшение этого опыта с помощью улучшений конфиденциальности или забавных визуальных штрихов может помочь нам сосредоточиться на самой встрече. В рамках этой цели мы недавно объявили о способах размытия и замены фона в Google Meet, которые используют машинное обучение (ML), чтобы лучше выделять участников независимо от их окружения. В то время как другие решения требуют установки дополнительного программного обеспечения, функции Meet основаны на передовых веб-технологиях машинного обучения, созданных с помощью MediaPipe, которые работают прямо в вашем браузере — никаких дополнительных действий не требуется.Одной из ключевых целей при разработке этих функций было обеспечение производительности в режиме реального времени в браузере практически на всех современных устройствах, чего мы достигли, объединив эффективные модели машинного обучения на устройстве, рендеринг на основе WebGL и вывод машинного обучения через Интернет с помощью XNNPACK и TFLite.

    Размытие и замена фона на базе MediaPipe в Интернете.

    Обзор нашего веб-решения ML
    Новые функции Meet разработаны с помощью MediaPipe, платформы Google с открытым исходным кодом для кросс-платформенных настраиваемых решений машинного обучения для живых и потоковых мультимедиа, которая также поддерживает такие решения машинного обучения, как рука в реальном времени на устройстве, отслеживание положения радужной оболочки глаза и тела.

    Основной потребностью любого решения на устройстве является достижение высокой производительности. Для этого веб-конвейер MediaPipe использует WebAssembly, формат низкоуровневого двоичного кода, разработанный специально для веб-браузеров, который повышает скорость выполнения задач, требующих больших вычислительных ресурсов. Во время выполнения браузер преобразует инструкции WebAssembly в собственный машинный код, который выполняется намного быстрее, чем традиционный код JavaScript. Кроме того, в Chrome 84 недавно появилась поддержка WebAssembly SIMD, которая обрабатывает несколько точек данных с каждой инструкцией, что приводит к повышению производительности более чем в 2 раза.

    Наше решение сначала обрабатывает каждый видеокадр, отделяя пользователя от его фона (подробнее о нашей модели сегментации позже в посте), используя вывод ML для вычисления маски низкого разрешения. При желании мы дополнительно уточняем маску, чтобы выровнять ее по границам изображения. Затем маска используется для рендеринга вывода видео через WebGL2 с размытием или заменой фона.

    Конвейер WebML: все операции с большим объемом вычислений реализованы на C++/OpenGL и выполняются в браузере через WebAssembly.

    В текущей версии вывод модели выполняется на ЦП клиента для низкого энергопотребления и максимального охвата устройств. Для достижения производительности в режиме реального времени мы разработали эффективные модели машинного обучения с ускорением вывода с помощью библиотеки XNNPACK — первого механизма вывода, специально разработанного для новой спецификации WebAssembly SIMD. Модель сегментации, ускоренная с помощью XNNPACK и SIMD, может работать в Интернете в режиме реального времени.

    Благодаря гибкой конфигурации MediaPipe решение для размытия/замены фона адаптирует свою обработку в зависимости от возможностей устройства.На устройствах высокого класса он запускает полный конвейер для обеспечения высочайшего визуального качества, тогда как на устройствах низкого уровня он продолжает работать на высокой скорости, переключаясь на модели машинного обучения с легкими вычислениями и обходя уточнение маски.

    Модель сегментации
    Модели машинного обучения на устройстве должны быть сверхлегкими для быстрого логического вывода, низкого энергопотребления и небольшого размера загрузки. Для моделей, работающих в браузере, входное разрешение сильно влияет на количество операций с плавающей запятой (FLOP), необходимых для обработки каждого кадра, и поэтому оно также должно быть небольшим.Мы уменьшаем изображение до меньшего размера, прежде чем передать его модели. Максимально точное восстановление маски сегментации из изображения с низким разрешением усложняет проектирование модели.

    Общая сеть сегментации имеет симметричную структуру в отношении кодирования и декодирования, в то время как блоки декодера (светло-зеленые) также имеют симметричную структуру уровней с блоками кодировщика (светло-голубые). В частности, внимание к каналам с глобальным средним пулом применяется как в блоках кодировщика, так и в блоках декодера, что способствует эффективному выводу ЦП.

    Архитектура модели с кодировщиком MobileNetV3 (голубой) и симметричным декодером (светло-зеленый).

    Мы модифицировали MobileNetV3-small в качестве кодировщика, который был настроен путем поиска сетевой архитектуры для обеспечения наилучшей производительности при низких требованиях к ресурсам. Чтобы уменьшить размер модели на 50%, мы экспортировали нашу модель в TFLite, используя квантование с плавающей запятой16, что привело к небольшой потере точности веса, но без заметного влияния на качество.Получившаяся модель имеет 193 тыс. параметров и весит всего 400 КБ.

    Эффекты рендеринга
    После завершения сегментации мы используем шейдеры OpenGL для обработки видео и рендеринга эффектов, где задача заключается в эффективном рендеринге без появления артефактов. На этапе уточнения мы применяем совместный билатеральный фильтр для сглаживания маски низкого разрешения.

    Эффекты рендеринга с артефактами уменьшены. Слева: Совместный билатеральный фильтр сглаживает маску сегментации. Средний: Разделяемые фильтры удаляют артефакты ореола при размытии фона. Справа: Легкая обертка фона заменена.

    Шейдер размытия имитирует эффект боке, регулируя силу размытия для каждого пикселя пропорционально значениям маски сегментации, аналогично кругу нерезкости (CoC) в оптике. Пиксели взвешиваются по их радиусам CoC, поэтому пиксели переднего плана не будут сливаться с фоном. Мы внедрили разделяемые фильтры для взвешенного размытия вместо популярной пирамиды Гаусса, так как она убирает артефакты гало, окружающие человека.Размытие выполняется с низким разрешением для большей эффективности и смешивается с входным кадром с исходным разрешением.

    Примеры размытия фона.

    Для замены фона мы применяем технику композитинга, известную как световая обертка, для смешивания сегментированных лиц и настраиваемых фоновых изображений. Обтекание светом помогает смягчить края сегментации, позволяя фоновому свету проникать на элементы переднего плана, делая композицию более захватывающей.Это также помогает свести к минимуму артефакты ореола при большом контрасте между передним планом и замененным фоном.

    Примеры замены фона.

    Производительность
    Чтобы оптимизировать взаимодействие с различными устройствами, мы предлагаем варианты моделей с несколькими входными размерами (например, 256 x 144 и 160 x 96 в текущей версии), автоматически выбирая наилучший вариант в соответствии с доступными аппаратными ресурсами.

    Мы оценили скорость вывода модели и сквозной конвейер на двух распространенных устройствах: MacBook Pro 2018 с 6-ядерным процессором Intel Core i7 с тактовой частотой 2,2 ГГц и Acer Chromebook 11 с процессором Intel Celeron N3060. Для ввода 720p MacBook Pro может запускать модель более высокого качества со скоростью 120 кадров в секунду и сквозной конвейер со скоростью 70 кадров в секунду, в то время как Chromebook выполняет вывод со скоростью 62 кадра в секунду с моделью более низкого качества и 33 кадра в секунду. конец.

    Модель ФЛОП Устройство  Вывод модели   Трубопровод
     256x144  64M  Макбук Про 18  8.3 мс (120 кадров в секунду)  14,3 мс (70 кадров в секунду)
     160 x 96  27M  Асер Chromebook 11  16,1 мс (62 кадра в секунду)  30 мс (33 кадра в секунду)
    Скорость вывода модели и сквозной конвейер на высокопроизводительных (MacBook Pro) и недорогих (Chromebook) ноутбуках.

    Для количественной оценки точности модели мы используем популярную метрику пересечения над объединением (IOU) и граничную F-меру.Обе модели обеспечивают высокое качество, особенно для такой легкой сети:

      Модель     Долговая расписка     Граница  
      F-мера  
      256x144   93,58%   0,9024
      160x96   90,79%   0,8542
    Оценка точности модели, измеряемая IOU и граничным F-показателем.

    Мы также выпускаем сопроводительную карточку модели для наших моделей сегментации, в которой подробно описаны наши оценки справедливости. Наши оценочные данные содержат изображения из 17 географических субрегионов земного шара с аннотациями для тона кожи и пола. Наш анализ показывает, что модель постоянна в своей работе для различных регионов, оттенков кожи и полов, с небольшими отклонениями в показателях IOU.

    Заключение
    Мы представили новое решение машинного обучения в браузере для размытия и замены фона в Google Meet.Благодаря этому модели машинного обучения и шейдеры OpenGL могут эффективно работать в Интернете. Разработанные функции обеспечивают производительность в режиме реального времени с низким энергопотреблением даже на маломощных устройствах.

    Благодарности
    Особая благодарность всем членам команды Meet и другим, кто работал над этим проектом, в частности, Себастьяну Янссону, Рикарду Лундмарку, Стефану Райтеру, Фабиану Бергмарку, Бену Вагнеру, Стефану Холмеру, Дэну Гуннарсону, Стефану Юло и всем нашим члены команды, которые работали с нами над технологией: Сергей Писарчик, Картик Равендран, Крис МакКланахан, Марат Духан, Фрэнк Барчард, Минг Гуан Йонг, Чуо-Линг Чанг, Майкл Хейс, Камилло Лугареси, Григорий Карпяк, Сергей Казаков, Мацвей Жданович и Матиас Грундманн.

    Героев вневременного гардероба, выбранных Wallpaper*

    Существует давнее убеждение, что истинное удовлетворение стилем происходит не от объемистого гардероба, а от обтекаемого выбора вечных вещей, которые можно сочетать с апломбом. От кашемирового джемпера до белых кроссовок, от футболки до комплекта одежды для дома — в выбор предметов нужно вложиться, чтобы добиться спокойствия в одежде. Здесь состоятельные редакторы обоев раскрывают своих обязательных героев гардероба и бренды, у которых их можно купить.

    Вечные герои мужского и женского гардероба

    Кардиган из переработанного кашемира от Марии Макманус

    Выбрано Пей-Ру Ке, редактором из США

    ‘Хотя мои поиски идеального кардигана могут быть бесконечными, этот образец от дизайнера устойчивого дизайна Марии МакМанус определенно отвечает требованиям. Достаточно уютная, чтобы в ней можно было бездельничать, и в то же время элегантная, когда ее носят сами по себе. Эта массивная красавица из переработанного кашемира сочетает в себе экологические характеристики и множество скрытых деталей, так что ее можно носить в течение всего года.Макманус — ветеран индустрии, она работала с такими нью-йоркскими лейблами, как Rag & Bone и Edun, прежде чем в 2020 году решила создать лейбл, который использует меньше воды, меньше химикатов и производит меньше отходов. кардиган в мужском стиле с v-образным вырезом украшен фирменной деталью лейбла — незаметной прорезью для рук, из которой выскальзывают руки, когда поднимается ртуть, что делает его идеальным многослойным изделием.» — PRK

    Corris Slipper от Studio Nicholson

    Выбрано Лаурой Хокинс, редактором отдела моды

    «На Ника Уэйкмана из Studio Nicholson всегда можно положиться в поисках трудолюбивых героев гардероба, которые ниспровергают причуды и тенденции и окажут долгосрочное влияние.Например, эти гибкие туфли из дебютной коллекции обуви лондонского лейбла, минималистичные тапочки с V-образной деталью на мыске, будут одинаково элегантно смотреться с темными джинсами, черными брюками строгого покроя или юбкой А-силуэта. Силуэт также доступен в темно-синем и белом цветах, возможно, я не смогу устоять перед всеми тремя». – ЛХ

    Белая рубашка от Another Tomorrow

    Выбрано Пей-Ру Ке, редактором из США

    «Возможно, поиски идеальной белой рубашки бесконечны, но в эти новые, странные времена та, которая удовлетворит все мои потребности, принадлежит марке роскоши, ориентированной на устойчивое развитие, Another Tomorrow.Классическая на первый взгляд, эта мужская рубашка свободного кроя на пуговицах имеет непринужденную форму со слегка приспущенным плечом и двумя вытачками, создающими эффект кокона.
     
    ‘Элегантная, но при этом подходящая для сокрытия множества грехов, эта рубашка из органического хлопка итальянского производства воплощает прозрачную, ориентированную на общество и экологическую философию Another Tomorrow. Бренд недавно запустил программу обмена размерами, основанную на простой идее о том, что тела меняются, и идеально подходит для тех, у кого большие амбиции во время или после изоляции.(Это я.)’ – PRK

    Повседневная куртка Prada

    Выбран Джейсоном Хьюзом, модным директором

    ‘Когда дело доходит до покупки новой одежды, я всегда ищу вещь, которая выдержит испытание временем не только по качеству, но и вне зависимости от постоянно меняющейся моды. Эта нейлоновая куртка Prada с тремя пуговицами сочетается с обеих сторон. Фирменная нейлоновая ткань бренда восходит к минимализму 1990-х годов, а свободные куртки свободного кроя отсылают к утилитаризму рабочей одежды.Плавно сочетая форму и функциональность, он украшен только треугольным знаком отличия Prada, который гордо восседает на его груди, как знак одобрения. Это идеальный универсал — работает весь день и в нерабочее время». — JH

    Футболка Totême

    Выбрано Лаурой Хокинс, редактором отдела моды

    «Жизнь во время самоизоляции заставила меня осознать явную нехватку повседневных героев гардероба в моем арсенале. У меня много футболок с принтами и джемперов с узорами, но мне не хватает этих желанных капсульных вещей.Мои поиски идеальной футболки привели меня к глобальному списку веб-сайтов брендов, где я внимательно изучил стиль рукава, длину и размер на своем экране.

    «Для меня важно что-то негабаритное, роскошное и мягкое, и, к счастью, стиль футболки шведского лейбла Totême отвечает всем моим требованиям. Изготовленный из мягкого органического хлопка, его объемный силуэт с длинными рукавами и прямым краем облегает тело и создает ощущение совершенной легкости. Он также имеет перекрученный шов в качестве тонкой детали дизайна. Форма доступна в белом, сером, бежевом и черном цветах, все оттенки прекрасно подходят для сочетания с джинсами, смокингом или просто вашими любимыми спортивными брюками.’ – ЛХ

    Белые кроссовки Nike

    Выбран Джейсоном Хьюзом, модным директором

    ‘Хорошие белые кроссовки — идеальное дополнение к наряду. Это один из тех предметов, которые могут одновременно поднять наряд и придать ему легкость. Я поклонник классических высоких кроссовок Air Force 1 от Nike за их исторический вес и безупречный дизайн. Недавно я воспользовался услугой настройки бренда, где вы можете персонализировать стиль по своему вкусу.Доступен целый ряд вариантов, от нескольких вариантов цвета до различных комбинаций материалов. Если вы приверженец минимализма, выбирайте полностью белый цвет с натуральной полупрозрачной подошвой и комбинируйте его с другими классическими элементами гардероба — A.P.C. джинсы или черный костюм Jil Sander. Подъем снаряжения завершен». — JH

    Комплект домашней одежды от Ven Store

    Выбрано Тилли Макалистер-Смит, пишущим редактором

    ‘Знаю, знаю, неужели домашняя одежда уже села на мель? Не совсем.Перед кашемировым спортивным костюмом Ven Store невозможно устоять, и ему удается сделать что-то «повседневное» абсолютно роскошным. Настоящий подвиг прямо сейчас. Легкий свитер с круглым вырезом и брюки, идеально укороченные до щиколотки, не создают ощущения неряшливости и с радостью подойдут для звонка в Zoom. В бежевом цвете он легко сочетается со многими вещами в вашем гардеробе. Основательница Ven Store Шарлотта Льюис производит все свои любимые товары в небольших количествах, и лондонский лейбл для меня в Нью-Йорке немного напоминает дом вдали от дома.Кроме того, когда мы снова сможем путешествовать, что может быть более уютным?» – TMS

    .

    Большая сумка от Toogood x Porter Yoshida & Co

    Выбрано Далом Чодхой, автором статей о мужской одежде

    ‘Вам действительно нужна только одна хорошая сумка. Что-то, что может нести все, что вам нужно. Что-то, что аккуратно висит дома на крючке и не привлекает к себе слишком много внимания. Cheap Chic (1975, справочник по личному стилю) утверждал: «Сегодня размер вашей сумки, кажется, имеет большее значение, чем разнообразие или стоимость», и то же самое верно и сегодня.Мы не таскаем с собой «портативные офисы в наших кошельках — адресную книгу, блокнот, календарь встреч, журналы, какие-то письма, счета, косметику, Instamatic, маленький электронный калькулятор, чековую книжку [sic] и бумажник», потому что они был поглощен iPhone. Тем не менее, хорошая холщовая или нейлоновая сумка — это еще и сумка, полная возможностей.
     
    ‘Последнее сотрудничество Porter-Yoshida & Co с Toogood действительно слишком хорошо. Их сумка Editor с двумя ремешками соответствует принципам нашего времени с множеством дефисов.Его можно носить на плече или держать за ручки. Он мягкий. Имеет внутренние карманы. Он выполнен из прочной мягкой саржевой ткани. Он будет перевозить картошку, груши, паспорта и бумажники с легкой и осторожной манерой». — DC

    Спасибо, что подписались на рассылку новостей

    Джинсы от Goldsign

    Выбрано Лаурой Хокинс, редактором отдела моды

    «Я слышал о волшебстве джинсов Goldsign до того, как мне посчастливилось самому надеть джинсы этого лос-анджелесского бренда.Лейбл был перезапущен в 2016 году под креативным руководством Карен Фелпс с упором на непринужденные силуэты 1990-х годов. Любому другому стилю я предпочитаю красивую посадку бойфренда со средней посадкой, и для меня джинсы Goldsign Relaxed Straight являются неотъемлемой частью стиля. Неподвластная времени и бесконечно универсальная, эта пара из выстиранного синего денима идеально сочетается с кашемировым пуловером, черным сшитым на заказ жакетом или белой рубашкой оверсайз. Эти стили также достаточно эластичны, чтобы вы могли сидеть в них дома весь день, не желая более свободного пояса.– ЛХ

    Кашемировый джемпер Loro Piana

    Выбрано Ником Винсоном, пишущим редактором и маньяком качества на свободе

    «Я была очарована Loro Piana еще в 2003 году. Моя первая статья для этой публикации была посвящена трансформации благородного сырья под брендом. Сегодня мой самый любимый свитер — это Silverstone, и его посадка и пропорции просто фантастические. Все дело в мелочах, и Silverstone имеет рукав реглан и видимые швы, которые придают ему немного более спортивный вид, но без V-образной детали кашемировой толстовки.Я чередую темно-синий и серый варианты, причем последний выполнен из вересковой меланжевой пряжи.

    ‘Я всегда оставляю свитера на день, чтобы волокна отдохнули между использованиями. С точки зрения качества, вы не можете превзойти его. После стирки и проверки на собственной фабрике Loro Piana в Улан-Баторе, Монголия, кашемир-сырец отправляется в Роккапьетра на севере Италии, где чистота и форма волокон исследуются под микроскопом, а для подсчета количества «приемлемых дефектов» используется ультрафиолетовый свет. черные волоски – не более пяти на каждые 10 г.Затем кашемир стирают и окрашивают, скручивают в пряжу, а затем вяжут полностью вылепленный свитер. Я принял свое прозвище «маньяк качества в целом» после встречи с Пьером Луиджи Лоро Пьяной в 2014 году, когда он объяснил, что его клиенты были «маньяками качества» – то, что мне полностью понятно». – NV

    изменить обои через API для всех устройств

    Вот код Python, который я использовал для загрузки изображений для брендинга.

     

    +++ Код Python ++

     # Этот код работал с Python 3.6 
    # Этот код используется для загрузки изображений фирменной символики на конечных точках TP.
    # Он считывает IP-адреса конечной точки из CSV-файла и
    # Файл изображения для загрузки должен иметь кодировку Base 64. (есть много онлайн-инструментов, которые могут это сделать)
    # Модуль учетных данных используется для получения имени пользователя/пароля для конечной точки.
    # При использовании IDE, такой как pycharm, вам нужно запустить код в режиме отладки
    #, чтобы получить ввод имени пользователя и пароля

    import httplib2
    import учетные данные
    import csv
    import socket
    из многопроцессорной обработки.pool import ThreadPool
    import datetime

    #CSV-файл, содержащий IP-адреса всех кодеков TP
    имя файла = 'TP_List.csv'

    #путь к журналу. настроить полный путь вместе с именем файла

    Logfile = "TP_codec_config_update_report.txt"
    с open(Logfile, "a+") как text_file:
    text_file.write('\n' + datetime.datetime.now().strftime("% A, %d. %B %Y %I:%M%p") + '\n')
    text_file.write("==================== ======" + '\n')

    rows = []

    try:
    with open(filename, 'r') as csvfile:
    # создание объекта чтения csv
    csvreader = csv.reader(csvfile)

    # извлечение имен полей из первой строки
    fields = next(csvreader) # python3

    # извлечение каждой строки данных по одной
    для строки в csvreader:
    rows.append(row)

    # получить итог количество строк
    print("Общее количество строк: %d" % (csvreader.line_num))
    строк = int(csvreader.line_num)
    кроме FileNotFoundError:
    print(имя файла + "Входной файл не найден в текущем каталоге" )

    fieldindex = поля.index('IP-адрес')
    codecIPs = []

    для строки в строках:
    codecIPs.append(row[fieldindex])

    print("codecIPs is {}".format(codecIPs))
    имя пользователя, пароль = учетные данные.get_credentials()

    httpexception = httplib2.HttpLib2Error

    # xml_file: содержит код xml, используемый для загрузки изображения на конечные точки TP. Как было сказано ранее
    # Изображение должно быть закодировано по основанию 64

    xml_file = 'brandinglogo.xml'


    # Именно в этой функции происходит волшебство.Я использую запрос на открытие файла xml, а затем публикую содержимое
    # по URL-адресу каждой конечной точки TP на основе IP-адреса, полученного из CSV-файла
    # Обратите внимание, что http должен быть включен на конечной точке TP, иначе вы получите ошибка 302.
    def do_upload(ip):

    try:
    request = open(xml_file, "r").read()
    h = httplib2.Http(".cache")
    h.add_credentials(имя пользователя, пароль)
    url = "http://{}/putxml".format(ip)
    print('-'*40)
    print('Включение макросов на {}'.формат (ip))
    соответственно, содержимое = h.request (url, "POST", body = request,
    headers = {'content-type': 'text/xml; charset = UTF-8'})
    с открытым (Файл журнала, "a+") as text_file:
    text_file.write("Статус включения макросов на кодеке IP {} |---->>>".format(ip) + '\n')
    text_file.write (str(content.decode('utf-8') +'\n'))



    кроме (socket.timeout, socket.error, httpexception) как e:
    с open(Logfile, "a+") как текстовый_файл:
    текстовый_файл.write('не удалось подключиться к {} : {}'.format(ip, str(e)))

    def main():
    ''' В этом разделе используется многопоточность для отправки конфигурации на десять конечных точек TP в time'''
    pool = ThreadPool(10)
    results = pool.map(do_upload, codecIPs)
    pool.close()
    pool.join()
    возвращаемые результаты

    main()

     +++ XML-файл +++

     Прилагается. 

     

    Пожалуйста, оцените все полезные посты

    Расшифровка COVID-19 | Гарвардская медицинская школа

    Эта статья является частью продолжающегося освещения Гарвардской медицинской школы медицины, биомедицинских исследований, медицинского образования и политики, связанной с пандемией SARS-CoV-2 и болезнью COVID-19.

    Почему одни люди заболевают SARS-CoV-2, а другие, зараженные вирусом, не имеют симптомов?

    Почему у некоторых людей развиваются неврологические, сердечно-сосудистые или желудочно-кишечные симптомы, в то время как у других инфекция поражает дыхательную систему?

    Поскольку пожилой возраст и сопутствующие заболевания подвергают людей большему риску серьезно заболеть или умереть от COVID-19, почему некоторые молодые и в остальном здоровые люди едва переносят болезнь, в то время как некоторые пожилые люди с множественными факторами риска переносят ее лишь с незначительными симптомы?

    Помимо индивидуального поведения, существовавших ранее условий и чистой удачи, ответы могут лежать в генах людей.

    Узнайте больше новостей HMS здесь

    «У нас есть возможность увидеть, существуют ли варианты генов, которые отличают людей, более восприимчивых к вирусу, от тех, кто более устойчив», — сказал Тинг Ву, профессор генетики Гарвардской медицинской школы.

    Генетики, в том числе многие из Института Блаватника в HMS, присоединились к ученым из разных дисциплин, чтобы исследовать такие важные вопросы, как эти, поскольку пандемия COVID-19 охватывает весь мир, заражая миллионы и убивая сотни тысяч.

    Они работают день и ночь, чтобы понять новый коронавирус в надежде, что их идеи помогут коллегам-исследователям определить или разработать эффективные методы лечения, разработать вакцины, отслеживать инфекции и предотвращать болезни и смерти в будущем.

    В то время как большинство исследований на территории кампуса в HMS были свернуты в марте, чтобы защитить здоровье населения, несколько лабораторий Департамента генетики получили разрешение на продолжение ограниченных личных операций для проектов, которые могут оказать непосредственное влияние на пандемия COVID-19.Другие нашли способы внести свой вклад из дома.

    «Мы все пытаемся применить к этому свой опыт», — сказала Дженни Ян, аспирант биологических и биомедицинских наук в HMS, специализирующаяся на генетике и геномике.

    В то время как одни генетики HMS тщательно изучают геном человека, другие анализируют геном вируса, чтобы отслеживать распространение различных линий по всему миру и определять, влияют ли какие-либо мутации на активность вируса.

    Некоторые из них изучают динамику генов в клеточных культурах и животных моделях, чтобы выяснить, как организм реагирует на вирус на молекулярном уровне, будь то вход SARS-CoV-2 или запуск каскада, который приводит к повреждению тканей и органов или беглое воспаление.

    Третьи применяют свои знания о технологиях на основе ДНК и РНК для улучшения существующих тестов и разработки новых, которые могут диагностировать COVID-19 или обнаруживать признаки перенесенной инфекции.

    Неясно, какие из этих экспериментов дадут полезную информацию и как быстро. В конце концов, в науке неудач больше, чем успехов, а открытия требуют времени.

    Что поддерживает исследователей, так это возможность делать открытия или разрабатывать инструменты, которые выявляют слабые стороны вируса или сильные стороны человеческого тела, информируют государственную политику, защищают здоровье людей сегодня или помогают предотвратить будущие пандемии.

    «Вирус вызвал столько страданий и экономического спада, мы должны стрелять в него всеми возможными способами», — сказал Харальд Рингбауэр, научный сотрудник HMS в области генетики. «Сейчас важно узнать больше о вирусе и его поведении, и у генетики есть огромный потенциал, чтобы научить нас этому».
     

    В поисках генетических отклонений

    Для получения полной картины того, какие гены влияют на восприимчивость человека к новому коронавирусу, потребуется много времени и анализ геномов многих тысяч людей. Тем временем Ву и его коллеги получают быстрый старт, используя существующий ресурс, Персональный проект генома (PGP), и рассматривая крайние случаи, крайности.

    «Мы ловим генетических аномалий — тех, кто находится далеко на концах колоколообразной кривой COVID-19», — сказал Джордж Черч, , профессор генетики Роберта Уинтропа в HMS и один из основателей профессорско-преподавательского состава Wyss. Институт биологической инженерии, чья лаборатория занимается многочисленными исследованиями, связанными с пандемией COVID-19.

    «Нам не обязательно делать глубокий анализ 7 миллиардов человек, чтобы помочь нам предсказать, кто с большей вероятностью заболеет, а кто бессимптомен, но не должен контактировать с другими людьми, потому что они все еще выделяют вирус», — сказал он.

    Запущенная в 2005 году в лаборатории Черча и в настоящее время охватывающая несколько стран, программа PGP приглашает добровольцев поделиться информацией о своем здоровье и генетической информацией для научных исследований. В настоящее время в программе участвуют более 6000 участников, около 500 из которых загрузили свои полные последовательности генома.Церковь является одним из них.

    Команда планирует найти подсказки в данных, предоставленных самими участниками, таких как почтовый индекс, пол, раса и этническая принадлежность, состояние здоровья и поведение в отношении курения и вейпинга, а также подробности о любых симптомах COVID-19, результатах тестов и потенциальных воздействия вируса. Если отдельные участники выделяются, команда может проанализировать любую представленную ими ДНК.

    Ву также предполагает набрать больше участников в горячих точках COVID-19, чтобы помочь выявить соответствующие варианты генов, используя результаты опроса для определения приоритетов участников для секвенирования генов.

    Если группа PGP или другие исследователи обнаружат варианты, которые повышают или снижают риск серьезного заболевания или смерти от COVID-19, возможно, людей можно будет протестировать на наличие этих вариантов. Это, в свою очередь, может облегчить определение того, кто может наиболее безопасно работать на передовой в определенных отраслях, и кто должен быть более защищен, сказал Ву, а также кто должен принимать дополнительные меры предосторожности в сообществах, например, люди, находящиеся на высоком уровне. риск переноса и распространения вируса без проявления симптомов.

    PGP предлагает только один из многих способов исследовать генетику инфекции SARS-CoV-2. У него есть свои недостатки — во-первых, репозиторий меньше, чем в других международных генетических базах данных, — но он уже получил одобрение IRB и может похвастаться большой базой пациентов.

    «PGP уникальна по своей готовности», — сказал Ву, который также является ассоциированным преподавателем Wyss. «Этот раунд может дать или не привести к каким-либо полезным результатам, но он показывает, насколько хорошо существующая программа может быть подготовлена ​​​​для реагирования на возникающие потребности — и как может быть полезным планирование наперед."

    «При достаточном внимании и финансировании подобные программы могут быть готовы реагировать на следующую пандемию», — добавила она.

    Членами команды проекта

    являются Сара Уэйт Заранек, Александр Уэйт Заранек, Ранджан Ахуджа, Майкл Чоу, Джейсон Бобе, Престон Эстеп и Жантин Лунсхоф.
     

    Результаты исследований древней ДНК

    Какое отношение имеет миграция групп ранних людей из Африки к распространению SARS-CoV-2 в 2020 году? Подобные методы анализа генома освещают оба вопроса.

    По мере того, как SARS-CoV-2 заражает людей и размножается, отдельные вирусы эволюционируют, приобретая генетические мутации. Различные наборы мутаций начинают различать разные линии вируса, которые могут быть связаны с разными частями мира. Отслеживание этих мутаций позволяет исследователям изучить, как перемещается вирус.

    Вирусы, отобранные у группы пациентов в Батон-Руж, например, могут иметь уникальный генетический отпечаток, указывающий на локальное распространение SARS-CoV-2, в то время как пациент в Нью-Йорке может содержать почти идентичную версию вируса. к одному, циркулирующему в Италии, что позволяет предположить, что путешествие людей способствовало заражению.

    Генетическое секвенирование и вычислительные методы, используемые для отслеживания движения линий передачи SARS-CoV-2 и привязки их к определенным местам, напоминают те, которые использовались для реконструкции того, как группы людей десятки тысяч лет назад были связаны друг с другом и как они перемещались. глобус на основе ДНК, извлеченной из древних человеческих костей. И это не случайно: многие инструменты, использовавшиеся в исследованиях древней ДНК, были впервые разработаны для вирусологии.

    генетика HMS, привыкшие исследовать предысторию, теперь обращают свои таланты на COVID-19.

    «Мы надеемся повторно использовать в вирусологии опыт, который мы получили при изучении древней ДНК», — сказал постдоктор Рингбауэр, который работает в лаборатории специалиста по древней ДНК Дэвида Райха, профессора генетики в HMS. Райх также занимает должности в Гарвардском университете и Институте Броуда Массачусетского технологического института и Гарварда.

    «Конечно, над новым коронавирусом уже работают великие ученые, — сказал Рингбауэр. «Мы просто надеемся, что можем внести небольшой вклад».

    Исследователи древней ДНК могут предложить несколько навыков, таких как знакомство с анализом больших наборов данных.По словам Рингбауэра, когда ученые изучали штаммы вирусов Зика и Эбола в последнее десятилетие, они работали с несколькими сотнями последовательностей. По состоянию на 10 июня было собрано более 42 000 последовательностей генома SARS-CoV-2.

    Вирус размножается путем клонирования своей РНК, создавая идентичные копии самого себя (за исключением любых новых мутаций). Большая часть ДНК человека, напротив, воспроизводится посредством рекомбинации, смешивания генетического материала двух родителей.

    Но исследователи древней ДНК также специализируются на изучении двух исключений из этого правила: Y-хромосомы, которые передаются от родителей мужского пола потомству мужского пола без рекомбинации, и митохондриальная ДНК, которая наследуется целиком от матери.

    Отслеживание сходств и различий в Y-хромосоме и митохондриальной ДНК, которые эволюционируют подобно вирусной РНК, позволило сузить сроки миграций из Африки и других миграций и реконструировать материнские и отцовские генеалогические деревья на протяжении тысячелетий, так же как и отслеживание Вирусная РНК от пациента к пациенту может реконструировать генеалогическое древо SARS-CoV-2 в режиме реального времени.

    Когда они закончат сбор и очистку данных, Рингбауэр и Райх проанализируют геномы SARS-CoV-2, чтобы помочь исследователям ответить на многие вопросы о пандемии, в том числе: Насколько подвижен вирус? Сколько пламени раздувается искрами, возникшими локально, а не издалека? Большинство случаев вызвано несколькими суперраспространителями или большинство людей в среднем несколько раз контактируют с инфицированными?

    Изменяют ли какие-либо из мутаций поведение вируса, делая его более легким или трудным для передачи или увеличивая или уменьшая вероятность заболевания, т. е. фактически создавая новый штамм?

    С ответами, которые могли бы информировать государственную политику, проект был одним из 62 предложений, получивших финансирование в первом раунде грантов от Консорциума Массачусетса по готовности к патогенам (MassCPR).
     

    Нахлыст

    Вирусы не могут заразить людей, если некоторые из наших клеток не пропустят их внутрь. Некоторые белки на клеточной поверхности открывают доступ SARS-CoV-2, в то время как другие внутри клетки кооптируются, чтобы помочь вирусу размножаться.

    Раскрывая каждый из задействованных белков, ученые открывают новые возможности для поиска лекарств, которые воздействуют на белки и затрудняют проникновение вируса.

    Исследователи определили основных виновников, таких как рецептор ACE2 и молекулярные ножницы, известные как TMPRSS2, которые раскатывают приветственный коврик для нового коронавируса.Три генетика HMS внесли свой вклад в международное исследование Nature Medicine в апреле, подробно изучив активность генов, которые производят эти белки в клетках, выстилающих дыхательные пути, кровеносные сосуды, сердце, роговицу и кишечник.

    Авторы: Дебора Хунг, профессор генетики Массачусетского госпиталя; Кристин Зайдман, профессор медицины Томаса В. Смита в HMS и Brigham and Women’s Hospital; и Джонатан Сейдман, Генриетта Б. и Фредерик Х.Профессор генетики Фонда Бугера в HMS.

    Но список генов и белков может быть еще неполным. Норберт Перримон, профессор биологии развития Джеймса Стиллмана в HMS, надеется дополнить его, используя генетический скрининг клеток плодовой мушки.

    Почему клетки мух? Во-первых, геномы человека и других млекопитающих сложны; один ген может производить более одного белка, а один белок может производиться более чем одним геном. Геномы мух проще, что упрощает выявление истинных участников проникновения вируса.

    «Мы могли бы идентифицировать белки у мух, которые имеют эквиваленты у людей, но это было бы упущено из исследований на млекопитающих», — сказал Перримон.

    Многие, но не все, основные биологические механизмы, обнаруженные у мух, справедливы и для других организмов, включая людей. Если команда Перримона сможет составить список генов и белков, которые, по-видимому, связаны с проникновением SARS-CoV-2 в клетки мух, исследователи смогут сравнить его со списками, полученными в результате исследований человека и млекопитающих, и использовать совпадения, чтобы выделить наиболее важные факторы. вероятно, окажется важным.

    Но сначала команде нужно преодолеть несколько препятствий. Например, мухи в дикой природе не заражаются COVID-19, поэтому Перримон и научный сотрудник в области генетики Рагувир (Рам) Вишваната должны выяснить, пропускают ли клетки мух частицы SARS-CoV-2 естественным путем. Если нет, то исследователи создадут клетки для экспрессии человеческих ACE2 и TMPRSS2, и если это сработает, они смогут наблюдать, какие дополнительные гены включаются, когда вирус проникает внутрь.

    Идея не такая надуманная.Мухи тоже не болеют гриппом, но тот же метод позволил ученым использовать насекомых, чтобы узнать, как вирус гриппа проникает в клетки.

    «Если это сработает, мы должны получить интересные результаты», — сказал Перримон. «Если нет, то это конец проекта».

    Если клетки мух так или иначе предоставят доступ SARS-CoV-2, Вишваната будет использовать платформу, которую он разработал на основе инструмента редактирования генов CRISPR, чтобы быстро идентифицировать все гены, которые, по-видимому, вовлечены.

    Компания Viswanatha ранее в этом году использовала платформу для обнаружения белков, которые клетки мух используют для проникновения патогенов насекомых, когда ученые объявили, что некоторые из тех же белков могут быть вовлечены в инфекцию SARS-CoV-2.

    Хотя исследователи не уверены, что их эксперимент увенчается успехом, они достаточно уверены, что стоит попробовать.

    «Если бы мы могли найти новые факторы, связанные с проникновением вируса, которые привели бы к полному «списку деталей», это было бы хорошим достижением», — сказал Перримон.«Мы были бы счастливы».
     

    Погоня за хвостом РНК

    Когда Дженни Ян и ее коллеги начали изучать РНК — молекулы, которые переводят инструкции ДНК в белки — у червей Caenorhabditis elegans , она не ожидала, что результаты исследования могут иметь отношение к глобальной пандемии.

    «У нас очень простая научная лаборатория, — сказал Ян, научный сотрудник лаборатории Скотта Кеннеди, профессора генетики Филипа и Айи Ледер в HMS.«Нас интересуют такие вещи, как экспрессия генов и биология червей».

    Многие РНК заканчиваются цепочкой повторяющихся адениновых оснований: так называемый поли(А)-хвост. В мае в журнале Nature группа Кеннеди сообщила, что они обнаружили ранее неизвестный тип РНК с повторяющимся урациловым и гуаниновым хвостом у C. elegans . Исследователи назвали их поли(UG) или pUG РНК.

    И pUG, и поли(А)-хвосты позволяют РНК рекрутировать другие белки, выполняющие важные функции, такие как РНК-полимераза, которая делает копии молекул РНК.

    На той неделе, когда исследователи разместили свою рукопись на сервере препринтов в декабре 2019 года, в Китае было сообщено о первом случае того, что сейчас известно как COVID-19. Вскоре стало ясно, что SARS-CoV-2 принадлежит к семейству вирусов с геномами, состоящими из РНК, а не из ДНК.

    Бесчисленные группы ринулись применять знания о РНК для борьбы с новой угрозой. Кеннеди задавался вопросом, может ли его команда внести свой вклад.

    Несколько исследователей в лаборатории сейчас пытаются выяснить: содержит ли коронавирус pUG РНК? Если да, то для чего он их использует? И могут ли они стать целью лечения?

    На данный момент команда обнаружила несколько обнадеживающих признаков, но работа только началась, и пока неясно, реальны ли первоначальные сигналы .

    "Этого достаточно, чтобы мотивировать, но мы еще не убеждены", - сказал Ян. «Это все еще очень предварительно. У нас есть несколько намеков, которые нам нужно проверить».

    Если SARS-CoV-2 действительно использует РНК pUG для рекрутирования РНК-полимеразы, ученые могут затем попытаться нарушить сигналы, которые прикрепляют хвост, или рекрутировать фермент, чтобы вирус не мог размножаться.

    Если вирус содержит РНК pUG, но они ведут себя не так, как черви, у Кеннеди и его коллег есть несколько других предположений относительно того, что могут делать молекулы и как они могут указывать на противовирусные стратегии.

    И если исследователи не обнаружат никаких РНК pUG, лаборатория, скорее всего, полностью сосредоточится на работе, которой она занималась до пандемии, если только не придет новое вдохновение.

    «В этом и есть прелесть исследований: вы не знаете, куда вас приведет проект», — сказал Ян.


    Испытания, испытания

    Тестирование на текущую или перенесенную инфекцию SARS-CoV-2 является краеугольным камнем понимания и контроля распространения COVID-19, но возможности и надежность тестирования в США.С. еще не удовлетворяли потребности нации. Исследователи пытаются это изменить.

    Лаборатория Стивена Элледжа, профессора генетики и медицины имени Грегора Менделя в HMS и Brigham and Women's, обновила свой комплексный инструмент для обнаружения антител VirScan, чтобы отметить прошлое воздействие SARS-CoV-2 в образцах крови и помочь иммунологам а эпидемиологи лучше оценивают летальность вируса, уровень воздействия на население, а также краткосрочное и долгосрочное воздействие на иммунную систему. Элледж получил финансирование MassCPR для этих усилий.

    Лаборатория Черча присоединилась к общенациональным усилиям по созданию более быстрых, дешевых и доступных тестов для диагностики COVID-19. Как и лаборатории Конни Чепко, профессора генетики и неврологии Булларда в HMS, и Стивена МакКэрролла, профессора биомедицинских наук и генетики Дороти и Милтона Флиера в HMS.

    Брайан Рабе, кандидат биологических и биомедицинских наук в лаборатории Cepko, адаптирует существующий анализ для обнаружения SARS-CoV-2 в образцах пациентов за полчаса и без необходимости в специальном оборудовании или обучении.Работа основана на опыте Cepko в использовании вирусов в качестве инструментов исследования.

    Рабе и его коллеги работают над такими улучшениями, как стабилизация и деактивация вирусных частиц в образцах пациентов. Исследователи надеются, что если они смогут внести необходимые изменения, тест в конечном итоге можно будет использовать в кабинетах врачей и других медицинских учреждениях.

    Между тем, научный сотрудник в области генетики Кертис Мелло и другие члены команды МакКэрролла сосредоточились на другой технологии — нанолитровых каплях в сочетании с цифровой ПЦР — для более точного измерения и характеристики вирусной РНК в образцах пациентов и, таким образом, обеспечения более надежной диагностики COVID-19.

    Метод предназначен для различения больших молекул вирусной РНК, которые продуцируются живыми, реплицирующимися вирусами, от фрагментированной вирусной РНК, которая может выделяться спустя долгое время после активной инфекции.

    Текущие тесты, напротив, обычно дают положительный результат, если обнаруживают какую-либо вирусную РНК, целую или разорванную. По словам исследователей, это может объяснить, по крайней мере, некоторые случаи, когда люди дают положительный результат на COVID-19, даже если их симптомы исчезли.

    В методе Маккэрролла образцы отдельных пациентов заключаются в микроскопические капли вместе с химическими веществами, необходимыми для амплификации и обнаружения генетического материала коронавируса.Одновременно можно анализировать десятки тысяч таких капель.

    Капли

    спроектированы так, чтобы светиться, если они содержат РНК SARS-CoV-2. Те, которые содержат длинные неповрежденные фрагменты РНК, светятся несколькими цветами. Светящиеся капли подсчитываются в цифровом виде, когда они проходят через микрожидкостное устройство. По словам исследователей, цифровой подсчет должен давать более точные результаты, чем традиционная ПЦР (полимеразная цепная реакция), стандартный метод амплификации генетического материала.

    Цель состоит в том, чтобы помочь эпидемиологам, помочь измерить заразность на разных этапах болезни и быстро обнаружить активные вирусные частицы на поверхностях, чтобы люди могли сохранять безопасные места для жизни и работы.

    Над проектом работают дополнительные сотрудники лаборатории: Нолан Камитаки, научный сотрудник в области генетики, и Хизер де Ривера, исследователь в области естественных наук. Исследование проводится при поддержке Департамента генетики HMS.

    Изображения сверху: iStock, N/A, © Martin Frouz and Jiří Svoboda, Perrimon lab, Kennedy lab, Pond5

    Использование вариационного автоэнкодера (VAE) для создания новых изображений | Мухаммед Арди

    Теперь пришло время декодеру продемонстрировать свои способности.Я начну с функции для создания последовательности изображений на основе последовательных точек, взятых из скрытого пространства. Чтобы запустить приведенную ниже функцию, нам нужно передать только начальную точку, конечную точку и количество изображений для декодирования. Ядро самого процесса декодирования выполняется в строке, которую я пишу жирным шрифтом .

     def  display_image_sequence  (x_start,y_start,x_end,y_end,no_of_imgs): 
    x_axis = np.linspace(x_start,x_end,no_of_imgs)
    y_axis = np.linspace(y_start,y_end,no_of_imgs2 = x_axis[

    : , нп.новая ось]


    ось y = ось y[:, np.newaxis]

    new_points = np.hstack((ось x, ось y))
    new_images = decoder.predict(new_points)
    new_images = new_images.reshape(new_images.shape[0 ], new_images.shape[1], new_images.shape[2])

    # Показать некоторые изображения
    fig, axes = plt.subplots(ncols=no_of_imgs, sharex=False,
    sharey=True, figsize=(20, 7 ))
    counter = 0
    for i in range(no_of_imgs):
    осей[счетчик].imshow(new_images[i], cmap='grey')
    осей[счетчик].get_xaxis().set_visible(False)
    axes[counter].get_yaxis().set_visible(False)
    counter += 1
    plt.show()

    Изображения цифр отображаются в скрытом пространстве.

    После определения функции, приведенной выше, теперь мы можем попытаться использовать ее для отображения некоторой последовательности изображений. Здесь я показываю тот же образец распределения в скрытом пространстве на случай, если вы захотите увидеть, как работает функция display_image_sequence() , чтобы вам не приходилось прокручивать назад к тому, что отображалось ранее.

    Во всяком случае, теперь я хочу отобразить последовательность изображений, где она начинается с кластера цифр 1 и заканчивается кластером цифр 6.Идея состоит в том, чтобы взять несколько точек между двумя кластерами, чтобы увидеть постепенные изменения между ними. Начальная точка, которую я хочу взять, это (0, 2), а конечная точка будет (2, 0), и между ними будет 7 других точек (таким образом, мы получили 9 изображений).

     # Начальная точка=(0,2), конечная точка=(2,0) 
    display_image_sequence(0,2,2,0,9)

    После запуска кода мы должны получить следующий вывод:

    Сгенерированная цифра изображения между (0, 2) и (2, 0) включительно.

    На приведенном выше рисунке показано, что крайнее левое изображение по существу имеет значение (0, 2) в скрытом пространстве, в то время как крайнее правое изображение генерируется из точки с координатой (2, 0).Все остальные изображения в середине реконструируются на основе значений между нашей начальной и конечной точкой. На самом деле такое постепенное изменение не может быть сгенерировано с помощью традиционного автоэнкодера , поскольку он не производит ни непрерывного, ни полного скрытого пространства. Вот хорошая статья, в которой подробно объясняются два свойства.

    Я хочу отобразить другую последовательность изображений. На этот раз я хочу посмотреть, как выглядят изображения между кластером цифры 7 (фиолетовый) и цифрой 1 (оранжевый).

     # Начальная точка=(-2,1), конечная точка=(0,2) 
    display_image_sequence(-2,1,0,2,9)
    Сгенерированные цифровые изображения между (-2, 1) и (0, 2) включительно.

    Просто для удовольствия, вот еще один с более длинной последовательностью. На этот раз я хочу взять точки от (0, -2) до (0, 2). Здесь мы видим, что последовательность постепенно меняется от цифры ноль, три(?), восемь(?) и, наконец, заканчивается единицей — восстановленные изображения между начальной и конечной точками иногда плохо читаются!

     # Начальная точка=(0,-2), конечная точка=(0,2) 
    display_image_sequence(0,-2,0,2,19)
    Сгенерированные цифровые изображения между (0,-2) и (0, 2) включительно.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.