Аудиометрия слуха — расшифровка результатов, нормы покатазателей аудиометрии

• Контакты
  • Москва и МО
    • м.Калужская/м.Воронцовская
    • м.Войковская
    • м.Крылатское
    • г.Балашиха
  • Другие города
    • Санкт-Петербург
    • Новосибирск
    • Самара
    • Томск
    • Ростов-на-Дону
    • Иваново
• Услуги
• Коррекция слуха
• Цены
  • Прейскурант
    на услуги
  • Прейскурант на аксессуары
  • Прейскурант на изготовление и ремонт вкладышей/корпусов слуховых аппаратов
  • Цены на ремонт
    слуховых аппаратов
  • Прейскурант на беспроводные аксессуары
• Каталог

  • По бренду

    • Oticon
    • Phonak
    • Widex
    • Октава
    • ReSound
    • Signia
    • Bernafon
    • Unitron

  • По типу

    • Заушные
    • Внутриушные
    • Внутриканальные
    • Микрозаушные
    • С выносным ресивером
    • Невидимые
    • С аккумулятором
    • Мини
    • Недорогие
    • Цифровые
    • Дорогие
    • Современные
    • Премиум класса

  • Для кого

    • Для детей
    • Для бизнесмена
    • Для пожилых людей
    • Для охотников

  • По степени тугоухости

    • При I степени тугоухости
    • При II степени тугоухости
    • При III степени тугоухости
    • При IV степени тугоухости
  • Аксессуары
    • Батарейки
    • Пульты и коммуникаторы
    • Фильтры
    • Средства ухода
    • Зарядные устройства
    • Сертификаты
    • FM-системы
• Отзывы
• О компании
  • Специалисты
    • Сурдолог
    • Сурдопедагог
    • Специалист лаборатории отопластики
  • Сурдологический центр
  • Сурдоскоп
• Акции

Наши филиалы

Гидравлический цилиндр ГЦ 100.

50.400.690.40 (ШС)

Мы скоро перезвоним вам!

Осталось: 3

Купить В корзину

Купить в один клик

Тип товара: Сельхоз гидроцилиндры

Купить в один клик (текст реакции):

Мы скоро перезвоним вам!

Специальное предложение:

Нет

Популярный товар:

Нет

Стикер:

Выберите стикер

Расположение стикера:

Выберите положение

• Описание
• Характеристики
• Видео
• Отзывы

Расшифровка обозначения гидроцилиндра:
100 — диаметр поршня внутри цилиндра
50 — диаметр штока
400 — ход поршня (вылет)
690 — расстояние по центрам проушен (ушек) в сложенном состоянии гидроцилиндра
40 — диаметр отверстия в проушине (ушке)
ШС — шарнир в проушине (ушке)

Бренд:

Страна-изготовитель:

Вес в упаковке, г:

Вес, кг:

24,37

Длина, см:

78

Ширина, см:

15

Высота, см:

15

Ид товара:

00001604

product_id_n:

0000000000000003109927980153

Бренд:

Гидромаш

Диаметр поршня, мм:

100

Диаметр штока, мм:

50

Ход поршня, мм:

400

Межосевое расстояние, мм:

690

Диаметр проушины, мм:

40

Шарнирное соединение, мм:

есть

Добавить отзыв

Ваша оценка: 5 4 3 2 1 0

Декодирование информации о лице во времени, частоте и пространстве из прямых внутричерепных записей человеческого мозга

Рисунок 1.

Экспериментальная парадигма.

A Мы представили три вида трансформирующих стимулов; 1) от нейтрального к счастью (80 испытаний), 2) от нейтрального к страху (80 испытаний), 3) радиальная шахматная доска (40 испытаний), порядок которых был рандомизирован в рамках сеанса из 200 испытаний. Испытание началось с базовой клетчатой ​​модели (-1 t = 0 предъявлялась либо нейтральная грань, либо шахматная доска. В t = 1 лицо начало трансформироваться либо в испуганное, либо в счастливое, или шахматная доска расширилась или сжалась. После t >1,5 стимулы оставались замороженными, а реакция вызывалась при t = 2,5. Субъекты выполняли задание на различение эмоций или пола с тремя вариантами (см. основной текст) в данном сеансе. За 22 занятия было изучено 9 предметов. B и C Распределение электродов в вентральной (B) и латеральной (C) коре. Размещение электродов для каждого субъекта показано другим символом и цветом, наложенным на поверхность мозга одного репрезентативного субъекта. D и E Карта плотности электродов, представляющая частоту размещения электродов для всех субъектов. Накладывается слабый контур головного мозга. Подробную информацию о том, как рассчитывалась карта плотности, см. в разделе Методы.

Подробнее »

Расширять

Фигура 2.

Процедура расшифровки.

Различные части рисунка представляют собой схему с использованием реальных данных в качестве примера того, как спектрограммы мощности, оцененные в каждом электроде (цветные спектрограммы в середине), могут быть объединены для декодирования категории стимула (страх или радость в этом примере). ). (В центре) Средняя спектрограмма, связанная с событием (цветные графики), была получена для каждого электрода («Chan1»… «ChanN») в двух разных условиях (в этом примере счастливые и опасные испытания). Обратите внимание, что соседние электроды могут показывать очень изменчивые и сложные отклики на разных частотах (цветовая кодировка от -2 до +2 дБ в канале 1, от -2 до +5 дБ в канале 2 и от -3,5 до 1,5 дБ в канале N). ). В примере, изображенном на рисунке, мы показываем только 3 канала из обычно гораздо большего числа, но проблема визуализации и статистического анализа уже очевидна. (Вверху) Карта частотно-временного декодирования для вентральной височной коры одного субъекта. Цветовой код представляет площадь под ROC-кривой (A’). Например, красный пиксель при 1,7 с и 70 Гц (черная стрелка) означает, что когда мы объединяем мощность в этой частотно-временной точке со всех электродов в вентральной височной коре с линейным весом (оценивается на основе 70% тренировочного испытаний), классификатор может отличить счастье от страха с A’ = 0,60 (или 60% правильной классификации с произвольным критерием) для тестовых испытаний. (Внизу) Чтобы охарактеризовать задержку декодирования, мы объединили мощность по частотам и электродам. Пиковая точность декодирования составляет A’ = 0,64 для нижней панели, а A’ = 0,60 для верхней панели, что показывает преимущество в объединении информации по частотам в дополнение к информации по электродам. Декодирование по частотам также облегчает сравнение между субъектами, потому что пик чувствительных полос частот может различаться у разных субъектов, но остается относительно постоянным во времени у разных субъектов.

Подробнее »

Расширять

Рисунок 3.

Производительность декодирования для распознавания лица и шахматной доски в вентральной (A и C) и латеральной (B и D) височной коре.

A и B Карта частотно-временного декодирования. Вертикальными линиями показаны начало статического ( t = 0) и морфного ( t = 1) и смещение морфного ( t = 1,5) и статического ( t = 2,5) стимулов. Два пика производительности декодирования находятся в районе 100 Гц. Только значимые пиксели имеют цветовую кодировку (FDR q<0,1; p<0,063 для A и p<0,054 для B). C и D Динамика декодирования, объединяющая мощность на электродах и частоты. Мы отметили кружками моменты времени, когда производительность декодирования значительно выше случайной (FDR q<0,05; p<0,035 для C и p<0,011 для D). Одна стандартная ошибка среднего показана синим цветом. Для этого анализа мы использовали окно 100 мс с размером шага 50 мс, с эффективным частотным разрешением 20 Гц. Для вентральной височной коры (A и C) мы получили данные от 21 сеанса у 8 субъектов и объединили их по 23,8 электродам (среднее значение по сеансам). Для латеральной височной коры (Б и Г) мы получили данные 22 сеансов за 9 дней.испытуемых и объединяли по 79,1 электродам.

Подробнее »

Расширять

Таблица 1.

Резюме производительности декодирования.

Подробнее »

Расширять

Рисунок 4.

Вентральная височная кора распознает выражение эмоций быстрее и точнее, чем латеральная височная кора.

A–C Время декодирования. D и E Карта частотно-временного декодирования. A, B, D, E Результаты для вентральной височной коры и C для латеральной височной коры. Для A и D мы использовали временное окно 100 мс с размером шага 100 мс, что дало эффективное разрешение по частоте 20 Гц. Для B, C и E мы использовали окно в 500 мс с размером шага 100 мс, что дало эффективное разрешение по частоте 4 Гц.

Подробнее »

Расширять

Рисунок 5.

Сосредоточенное на задаче внимание улучшает декодирование.

A Эффективность декодирования для различения лица и шахматной доски (A’ _fc ), когда испытуемые выполняли задание на эмоции (синий) или пол (зеленый) в вентральной височной коре. Кружками отмечены точки, в которых эффективность декодирования значительно выше случайной (q<0,05, p<0,029). Мы объединили 24,0 электрода во всех частотных диапазонах. B Средняя разница в точности декодирования для A' _fc в задаче на эмоции минус A’ _fc в сеансах гендерной задачи (жирная красная линия). Положительная разница достигла значимости, отмеченной кружками вокруг времени, когда стимулы начали трансформироваться ( t = 1; q<0,05, p<0,012). Пиковая разница достигала 11% в максимуме. Затенение представляет одну стандартную ошибку выше и ниже среднего значения. C Частотно-временная карта для разности A' _fc . Эффекты внимания были распределены по частотам. Карта имеет пороговое значение FDR q<0,1, p<0,0079.. Для этого анализа мы использовали временное окно 500 мс с размером шага 100 мс, эффективное разрешение по частоте составляло 4 Гц.

Подробнее »

Расширять

Рисунок 6.

Карта декодирования прожектором в вентральной височной коре.

A–D Сравнение классического анализа (A, средняя мощность ниже 50 Гц; B, выше 50 Гц) и анализа декодирования (C, декодирование на основе одного электрода; D, декодирование прожектором). A и B Средняя мощность, связанная с событием, от 100 до 900 мс от начала эпохи морфинга были сопоставлены между испытаниями морфинга счастья и страха. Различие оценивали с помощью t-критерия и порогового значения |t|>1. Красный цвет указывает на большую реакцию на счастье, синий указывает на большую реакцию на страх. C Одноэлектродное декодирование. D Декодирование прожектором для того же испытуемого (субъект 153, два сеанса). Здесь спектрограмма была оценена с временным окном 500 мс, с размером шага 100 мс, как на рисунке 5A и B. E Средняя карта декодирования по 8 субъектам (см. Метод для того, как мы усреднили карты декодирования). Точность декодирования в билатеральной средней вентральной височной коре значительно улучшилась за счет объединения соседних электродов (вверху) по сравнению с почти случайным декодированием, полученным с помощью анализа декодирования с одним электродом (внизу). Для декодирования эмоций (посередине) объединение с помощью прожектора существенно улучшает производительность декодирования. Для расшифровки пола (два правых столбца) в средних веретенообразных извилинах есть различающие кластеры. Обратите внимание, что наилучшая точность декодирования достигается примерно в тех же местах среди пяти панелей в верхнем ряду. Каждый показанный пиксель с цветовой кодировкой был покрыт электродами как минимум двух субъектов.

Подробнее »

Расширять

Рисунок 7.

Эффекты латеральности.

A В передней области STS точность декодирования для различения лица от шахматной доски (A’ _fc , слева) и для различения эмоций (A’ _em , справа) была лучше справа, чем слева полушарие. B В вентральной височной коре также было обнаружено доминирование правого полушария для декодирования пола (A’ _gn , справа). Однако левое полушарие превосходило правое полушарие при декодировании эмоций (A’ _em , слева). *, ** и *** обозначают уровень значимости p<0,05, p<0,01 и p<0,001 соответственно.

Подробнее »

Расширять

Таблица 2.

Демографические данные пациентов.

Подробнее »

Расширять

Взаимосвязь между частотным содержанием и репрезентативной динамикой при декодировании нейрофизиологических данных

Новые результаты

Посмотреть профиль ORCIDCameron Higgins, Посмотреть профиль ORCIDMats W. J. van Es, Посмотреть профиль ORCIDAndrew Quinn, Посмотреть профиль ORCIDDiego Vidaurre, Посмотреть профиль ORCIDMark Woolrich

doi: https://doi.org/10.1101/2022.02.07.479399

4 Abstract 9

Полный текст

Информация/История

Показатели

Дополнительный материал

Данные/код

Preview PDF

Abstract

Расшифровка вызванных стимулом нейрофизиологических данных с высоким временным разрешением все чаще используется для проверки теорий обработки информации мозгом. Однако фундаментальная взаимосвязь между частотными спектрами нейронного сигнала и последующей точностью декодирования во времени не получила широкого признания. Мы показываем, что в обычно используемых парадигмах декодирования мгновенных сигналов каждый синусоидальный компонент вызванного ответа преобразуется в удвоенную его исходную частоту в последующих временных диаграммах точности декодирования. Поэтому мы рекомендуем, когда исследователи используют парадигмы мгновенного декодирования сигналов, применять более агрессивную фильтрацию нижних частот с отсечкой на уровне одной четверти частоты дискретизации, чтобы устранить артефакты репрезентативного псевдонима. Однако это не отменяет сопутствующих интерпретационных проблем. Мы показываем, что их можно решить путем декодирования парадигм, которые используют как мгновенную величину сигнала, так и информацию о его локальном градиенте в качестве признаков для декодирования. В общедоступном наборе данных MEG это приводит к более высоким показателям точности декодирования, более стабильным во времени и свободным от технических и интерпретационных проблем, описанных ранее. Мы ожидаем, что более широкое понимание этих фундаментальных взаимосвязей позволит лучше интерпретировать результаты декодирования, более четко связав их с основными характеристиками сигнала, которые их определяют.

Основные моменты

• Мы исследуем различные парадигмы декодирования, применяемые к историческим данным, и характеризуем информационное содержание, доступное каждой из них с течением времени.

• В широко используемых парадигмах декодирования мгновенных сигналов синусоидальные компоненты вызванного ответа преобразуются в удвоенную их первоначальную частоту в показателях точности декодирования, что создает технические проблемы и проблемы интерпретации.