Товаров: 0 (0р.)

Домик векторный: Изображения Дом | Бесплатные векторы, стоковые фото и PSD

Содержание

25d односемейный домик векторный материал

Применимые группы Для личного использования Команда запуска Микропредприятие Среднее предприятие
Срок авторизации ПОСТОЯННАЯ ПОСТОЯННАЯ ПОСТОЯННАЯ ПОСТОЯННАЯ
Авторизация портрета ПОСТОЯННАЯ ПОСТОЯННАЯ ПОСТОЯННАЯ
Авторизованное соглашение Персональная авторизация Авторизация предприятия Авторизация предприятия Авторизация предприятия
Онлайн счет

Маркетинг в области СМИ

(Facebook, Twitter,Instagram, etc.)

личный Коммерческое использование

(Предел 20000 показов)

Цифровой медиа маркетинг

(SMS, Email,Online Advertising, E-books, etc.)

личный Коммерческое использование

(Предел 20000 показов)

Дизайн веб-страниц, мобильных и программных страниц

Разработка веб-приложений и приложений, разработка программного обеспечения и игровых приложений, H5, электронная коммерция и продукт

личный Коммерческое использование

(Предел 20000 показов)

Физическая продукция печатная продукция

Упаковка продуктов, книги и журналы, газеты, открытки, плакаты, брошюры, купоны и т. Д.

личный

Коммерческое использование

(Печатный лимит 200 копий)

предел 5000 Копии Печать предел 20000 Копии Печать неограниченный Копии Печать

Маркетинг продуктов и бизнес-план

Предложение по проектированию сети, дизайну VI, маркетинговому планированию, PPT (не перепродажа) и т. Д.

личный Коммерческое использование

Маркетинг и показ наружной рекламы

Наружные рекламные щиты, реклама на автобусах, витрины, офисные здания, гостиницы, магазины, другие общественные места и т. Д.

личный Коммерческое использование

(Печатный лимит 200 копий)

Средства массовой информации

(CD, DVD, Movie, TV, Video, etc.)

личный Коммерческое использование

(Предел 20000 показов)

Перепродажа физического продукта

текстиль, чехлы для мобильных телефонов, поздравительные открытки, открытки, календари, чашки, футболки

Онлайн перепродажа

Мобильные обои, шаблоны дизайна, элементы дизайна, шаблоны PPT и использование наших проектов в качестве основного элемента для перепродажи.

Портрет Коммерческое использование

(Только для обучения и общения)

Портретно-чувствительное использование

(табачная, медицинская, фармацевтическая, косметическая и другие отрасли промышленности)

(Только для обучения и общения)

(Contact customer service to customize)

(Contact customer service to customize)

(Contact customer service to customize)

Задачи с конденсаторами: сборная солянка

В эту статью вошли задачи всех типов: здесь и определение эквивалентных емкостей, и напряжений между определенными точками схемы, и бесконечные цепочки, и даже исчезновение конденсаторов из схем (бесследное и без последствий).

 

Задача 1. Плоский конденсатор разрезают на равные части вдоль плоскостей, перпендикулярных обкладкам. Полученные конденсаторов соединяют последовательно. Чему равна емкость полученной батaреи конденсаторов, если емкость исходного конденсатора мкФ?

К задаче 1

Площадь исходного конденсатора:

   

Площадь нового конденсатора (одного)  – в 4 раза меньше исходного (так как площадь меньше):

   

Теперь соединяем последовательно:

   

   

Ответ: 1 мкФ.

Задача 2. Два плоских конденсатора, емкостью каждый, соединили параллельно. В один из них вставили диэлектрическую пластину с проницаемостью , заполнившую весь объем конденсатора. Какой емкости и как необходимо подключить третий конденсатор, чтобы емкость системы стала равной ?

Так как первые два конденсатора соединены параллельно, то их емкости надо сложить, чтобы получить эквивалентную емкость:

   

После введения пластины емкость такого конденсатора стала равна , а эквивалентная емкость стала равна

   

Теперь к этой конструкции будем присоединять еще один конденсатор. Попробуем присоединить параллельно, тогда

   

   

Так как , то , .

Теперь присоединяем последовательно, тогда:

   

   

   

   

   

   

   

Решим неравенство:

   

Решение – – это решение не имеет смысла, .

Ответ: , при , параллельно.

, при , последовательно.

Задача 3. Разность потенциалов между точками А и В равна . Емкости конденсаторов известны. Определить заряды конденсаторов и разность потенциалов между точками А и D.

К задаче 3

Так как емкости и соединены параллельно, то напряжение на них одинаковое. Кроме того, заряды на емкостях и системе конденсаторов одинаковы, так как они соединены последовательно. Поэтому

   

   

   

   

Эквивалентная емкость , поэтому эквивалентная емкость всей схемы – произведение на сумму – .

Тогда заряд

   

Но вследствие (1)

   

Тогда

   

Находим :

   

Определим заряды и :

   

   

Ответ: , , , .
Задача 4. Определить емкость батареи конденсаторов, показанной на рисунке, если мкФ, мкФ, мкФ.

К задаче 4

Сначала два конденсатора подключены параллельно, при этом емкости складываются: . В конце параллельное соединение и : . Теперь имеем последовательное соединение емкостей , и . Тогда

   

Можно подставить числа и довести решение до конца:

   

   

Ответ: мкФ.

Задача 5. Найти емкость системы конденсаторов, изображенной на рисунке.

К задаче 5

На рисунке a) емкость оказывается незаряженной, так как схема совершенно симметрична и , поэтому .

Рисунок 2 (задача 5)

Поэтому конденсатор не заряжен – разность потенциалов на его выводах нулевая. Следовательно, имеем две веточки, включенные в параллель: в каждой последовательное соединение и .

Рисунок 3 (к задаче 5)

Сопротивление одной ветки (емкость двух последовательно включенных конденсаторов – произведение, деленное на сумму):

   

А двух таких веток в параллель (емкости, включенные параллельно, складываются): .

На рисунке б) – если приглядеться, та же самая ситуация:

К задаче 5 – рисунок 4

Так что, аналогично первой схеме, сопротивление одной ветки с двумя последовательно включенными конденсаторами – , а две такие емкости в параллель дадут .

Ответ: а) ; б) .

Задача 6. Определить емкость Сх бесконечно длинной системы одинаковых конденсаторов, емкостью С каждый, соединенных друг с другом, как показано на рисунке.

К задаче 6, рисунок 1

Выделим в этой цепи повторяющийся элемент:

К задаче 6, рисунок 2

Эти элементы соединены параллельно. Так как емкость цепи бесконечна, то от нее не убудет, если мы один элемент удалим, или выделим. Тогда справа от выделенного элемента цепь с емкостью , и слева – тоже.

К задаче 6, рисунок 3

Можем записать для последовательно включенных емкостей:

   

   

   

   

   

Задача 7. Найти разность потенциалов между точками А и В в схеме, изображенной на рисунке. Емкость мкФ, мкФ, мкФ. Напряжение источника В.

К задаче 7

Емкость верхней ветки:

   

Емкость нижней ветки:

   

Заряд верхней ветви (мкКл):

   

Заряд нижней ветви (мкКл):

   

Но соединен последовательно с , поэтому , и

   

   

Аналогично в нижней ветви:

   

   

В сумме .

Найдем разность потенциалов между точками и :

   

Ответ: B.

 

Домик Векторный Клипарт — Фото база



Зимний домик, снежные деревья, снежная изба, снежный дом …
Домик | Векторный клипарт | CLIPARTO
Маленький зимний домик | Векторный клипарт | CLIPARTO
Сельский домик — векторный клипарт / векторное изображение
Домик Векторный клипарт и иллюстрации. 6 579 Домик …
Деревянный домик | Векторный клипарт | CLIPARTO
векторный клипарт кухонная плита пнг в хорошем качестве …
Жилой дом, кафе, замок, мельница, больница, церковь …
Замки Дома Коттеджи Cdr Клипарт — alldownloaderscout
Дом дачный картинка в формате png — allpng
Векторный клипарт: Дома и домики из бетона, window, vector …
Зимние дома — векторный клипарт. Christmas house vector
Домик — черно-белый векторный клипарт
дом » Rylik.ru — сайт графики и дизайна. Скачать клипарт …
сказочный домик картинка — Поиск в Google | Картинки …
Сказочный домик — клипарт в векторе / векторное изображение
Для резки » Страница 2 » Бесплатный клипарт для дизайнеров
Кирпичный дом | Векторный клипарт | CLIPARTO
Домик в деревне, зарисовки, карандашный рисунок, сельский …
Дома векторный клипарт скачать бесплатно
домик » Портал о дизайне — PixelBrush
Таблички пожарной безопасности, огнетушители и инвентарь …
избушка » Rylik.ru — сайт графики и дизайна. Скачать …
Домик Векторный клипарт и иллюстрации. 6 579 Домик …
Территория дизайнера — Векторный клипарт Пе
Иллюстрация игрушечного домика на белом фоне — © Rolaks
Дом — цветной векторный клипарт
Уроки Corel Draw: Рисуем коттедж — Программные продукты …
Рисуем коттедж — Demiart Photoshop
Всё для Фотошопа — фоны шаблоны рамки онлайн Фотошоп …
Жилой дом, кафе, замок, мельница, больница, церковь …
Чайный домик макет для лазерной резки фанеры скачать бесплатно
Сказочный | Фото большого размера и векторный клипарт …
дружная и забавная семья с ее домашними животными. Уютный …
скачать бесплатно клипарт, векторный клипарт, растровый …
Мультяшный домик. — цветной векторный клипарт | Домики
Картинки Домик Пнг / picpool.ru
4х4 векторный клипарт наклейки на вездеходы внедорожники …
Дома векторный клипарт скачать бесплатно
деревня » Страница 2 » Портал о дизайне — PixelBrush
деревня » Страница 2 » Портал о дизайне — PixelBrush
домик » Rylik.ru — сайт графики и дизайна. Скачать клипарт …
село — векторный клипарт — artalbum.org.ua
Дома — векторный клипарт скачать бесплатно

Images of daily positive quotes Motivational quotes 365 inspirational quotes for daily positive

beauty catches the attention but character catches the heart daily

.

30 positive daily quotes

.

the daily book of positive quotations linda picone 9781577491743

.

positive words inspiration affirm daily positive quotes

.

a daily motivational quote can change your life

.

motivational quotes 365 quotes daily positive and

.

motivation daily quotes on the app store

.

daily positive quotes images stock photos vectors shutterstock

.

pin by julie ballah on affirmations inspiring quotes about life

.

50 positive daily quotes to live by 2019 www movierulz in 2020

.

motivational quotes 365 quotes daily positive and

.

motivational quotes daily inspiring quote pictures control

.

good morning daily positive quotes in pics wellcome the n… flickr

.

quotes loneliness cute short quotes about love daily positive

.

daily inspirational quotes today quotes daily positive quotes

.

25 mind blowing daily positive quotes a house of fun daily

.

daily positive quotes top 34 quotes about daily positive from

.

quotes about life lifelessons inspirational motivationalquotes

.

short daily positive quotes top 15 famous quotes about short

.

daily positive quotes best cool sayings about life fav

.

daily positive quotes sayings daily positive picture quotes

.

motivational quotes 365 inspirational quotes for daily positive

.

positive quotes on life ” look for something positive daily” that

.

daily positive quotes about what makes you happy quotes about

.

daily positive quotes for android apk download

.

130517 daily positive inspirational quote photo by charles… flickr

.

daily positive quotes best cool sayings enjoy fav images

.

kindness is a language which the deaf can hear and the blind can

.

56 motivational inspirational quotes about life success 2020

.

moving on quotes 101 daily positive quotes

.

inspirational quotes career quotes daily inspiration

.

motivation daily quotes on the app store

.

affirmation cards daily positive quotes daily intentions etsy

.

365 motivational quotes daily motivational quotes to start

.

daily positive quote dailypquote twitter

.

365 positive thinking quotes daily positive quotes to smile more

.

remind yourself that it s okay not to be perfect daily positive

.

quote of the day 32 pics daily positive words of wisdom

.

daily positive life quotes sayings for android apk download

.

50 most amazing positive attitude quotes images

.

positive quotes search collection of inspiring quotes sayings

.

motivational quotes 365 quotes daily positive and

.

daily positive quotes if you want a happy ending… that depends on

.

always remember brave strong smart beautiful mind blowing daily

.

add these quotes in your daily life that will inspirational daily

.

daily positive quotes 1 motivation work towards your goal

.

uplifting daily inspirational quotes

.

be forgiving be understanding but don t be a fool daily

.

strength quotes lifelessons inspirational motivationalquotes

.

daily motivational quotes ihearts143quotes josh loe

.

purple buddha quotes follow tumblr purple buddha quotes for daily

.

365 positive thinking quotes audiobook by xabier k fernao

.

365 positive thinking quotes daily positive quotes to smile more

.

стоковая векторная графика «positive quotes positive quotes day

.

purple buddha quotes follow tumblr purple buddha quotes for daily

.

success quotes everyday affirmations for daily positivity daily

.

positive quotes daily positive self confidence quotes about

.

25 mind blowing daily positive quotes

.

daily positive quotes images stock photos vectors shutterstock

.

daily positive quotes taketen daily quotes positive quotes

.

success quotes everyday affirmations for daily positivity daily

.

motivational quotes 365 quotes daily positive and

.

life encouragement daily inspirational quotes

.

Jboards pixel

Fakemon, custom Pokémon, Game Sprites and drawings made on a computer all in one spot.

Pandas melt multiple columns

  • Pixel led circle board 12×36 making video. The Falcon F16V3 Pixel Controller is the latest in a line of awesome controllers from David Pitts.
  • thepixelpropshop.com is 1 year 3 months old. It is a domain having com extension. This website is estimated worth of $ 8.95 and have a daily income of around $ 0.15.

This plugin allows members and guests to use a pixel editor that can be opened from the Yootil plugin bar. If the user is a member, they can drag & drop their saved art to their posts to show it off. Double clicking on their art allows them to set the scaling and deleting of the image (staff also get this option and can override images in posts).

Archive of freely downloadable fonts. Browse by alphabetical listing, by style, by author or by popularity.

Photo 13 shows the graph displayed in accordance with the instructions entered- with a 4 by 4 pixel-pen size and a gray shading. The graphics capabilities of Microsoft Windows owe much to the device-independent graphics system described by John Butler in the text box «Device-Independent Graphics Output for Microsoft Windows» on page 49. All Other Boards. Advance Development Boards. We’ve updated the Simple board to create the LilyPad USB by replacing the classic ATMega328 with the new ATMega32U4.

Download this app from Microsoft Store for Windows 10, Windows 8.1. See screenshots, read the latest customer reviews, and compare ratings for Pixel Board.

Pixel Art Post your pixelart for constructive feedback and help others with their art. 2D & 3D The place for art that transcends the pixel art medium.

Jailtracker somerset ky

— Pixilart, free online pixel drawing tool — This drawing tool allows you to make pixel art, game sprites The Pixilart mobile app is free and features a community of pixel loving enthusiast. Drawing Replay.

this is just a normal pixel board but it is better using this then nothing Download map now! The Minecraft Map, pixel board, was posted by pv9avenger.

See what Armando J. Manriquez Jr. (jmanriquezjr) has discovered on Pinterest, the world’s biggest collection of ideas.

Pixels. Pixels is the world’s largest art marketplace and print-on-demand technology company. We’ve been helping artists sell wall art, home decor, apparel, and other products since 2006 and are home to hundreds of thousands of artists, photographers, graphic designers, illustrators, and iconic brands.

The pixel board is compatible with a WS2812B (or «NeoPixel») which is actually an RGB LED with a WS2811 built right into the LED! Several of these breakouts can be chained…

JBoards, Sun City, Arizona. 456 likes · 27 talking about this. JBoards is a single person hobby/business ran for the purpose of providing the holiday… See more of JBoards on Facebook.Школа векторной графики | Pixel. Школа векторной графики | Pixel.

The address values control which of the RGB pixels is illuminated. The su stain time for the selected pixels controls the light int ensity of each picture element. The Digital signal processor on th e logic board converts the RG B data to timing or trigger signals. The timing signals are applied to the X, Y and Data boards.

Google Pixel Android smartphone. Announced Oct 2016. Features 5.0″ display, Snapdragon 821 chipset, 12.3 MP primary camera, 8 MP front camera, 2770 mAh battery, 128 GB storage, 4 GB RAM, Corning …

House rental price singapore

Asus merlin cpu temperature

  • Google Pixel C help, reviews, wallpaper, root tools, ROMs and more. The Google Pixel C is an Android tablet, created by the same team behind Google’s Chromebook Pixel.

    Another game in the StrataGems line of abstract strategy games. Players attempt to place three of their colored pixels in a row while at the same time blocking the other players from doing so. The twist in Pixels is where you can place your pixels on the 8×8 grid. Along the top and side of the board are sliders that point to 1 row and 1 column. The intersection of the 2 sliders show where you …

  • Bringing the best of Google to more Pixels One of the best parts of the Pixel is regular feature drops that make the phone better and better (a… 0 Recommended Answers 0 Replies 228 Upvotes Google Android Pixel Security Update — December 2020 Hello Pixel Community, We have provided the monthly Android/Pixel update for December 2020.

    Check out our pixel board selection for the very best in unique or custom, handmade pieces from our phone cases shops.

Ap bp base for mt6737m

  • Advatek Lighting — Pixel Controllers, LED Fixtures Suppliers

    New LilyPad Pixel Board WS2812 LED Module for arduino. Pixel The Cross-Action Strategy Board Game Brain-Building Educational Insights.

Patreon profilA walk through mindtap answers

How to off data saver in samsung j7Moors in spain

Telling time to the hour google slidesNetgear r7800 disassembly

9 speed derailleur mtb
12 gauge 2 shot

Caused by_ java.io.interruptedioexception_ socket read interrupted

Pressure percent20vesselpercent20 inspection

Build a boat for treasure codes april 2020

 A wide variety of led pixel board options are available to you, such as tri-color(red-blue-green), blue. There are 3,128 suppliers who sells led pixel board on Alibaba.com, mainly located in Asia. The top countries of suppliers are China, India, and Taiwan, China, from which the percentage of led pixel board supply is 99%, 1%, and 1% respectively. HD/SD-Wiedergabe: 100 % HD-Material wenn möglich sollte er schon 4k fähig sein. Fernsehempfang: JA Kabel HD/SD-Aufnahme: HD-Material, habe ich zwar bisher nicht gebraucht, aber nice to have …
Bill hemmer house
Sony x8000h vs x8000g

Youtube to mp3 converter windows

Multiplication and division word problems grade 3 with answers

Stainless solvent trap parts

 This plugin allows members and guests to use a pixel editor that can be opened from the Yootil plugin bar. If the user is a member, they can drag & drop their saved art to their posts to show it off. Double clicking on their art allows them to set the scaling and deleting of the image (staff also get this option and can override images in posts). Deze pagina biedt een overzicht van de laaste wijzigingen die Evertjederuiter aan zijn/haar agendainfo heeft aangebracht.
Henry stickmin completing the mission free mac
Parrish obituaries selma north carolina

Best low cost cell phone

Faces software demo

Free security training courses in birmingham

 Jun 15, 2017 · xda-developers Google Pixel XL Google Pixel XL Questions & Answers Pixel XL Board schematic diagram required by musicyeg2017 XDA Developers was founded by developers, for developers. It is now a valuable resource for people who want to make the most of their mobile devices, from customizing the look and feel to adding new functionality. Pixel Pixs produces Greeting cards and African Art for for public consumption.
How do i reopen my unemployment claim in arizona
2010 equinox timing chain replacement cost

Poodles for adoption worcester ma

Qsat decoder software

Best mods for chrysler 300c

 Your Google Account automatically protects your personal information and keeps it private and safe. Every account comes with powerful features like spam filters that block 99.9% of dangerous emails before they ever reach you, and personalized security notifications that alert you of suspicious activity and malicious websites.
Crash test dummies mmm chords ukulele
Turned on synonym

Revit content 2021

3d1x2 cdc reddit

Chanakya south movie hindi dubbed download

 Pixel Board — 3142455 — free online Board game from itunes.apple.Only with pixel board can you experience true 1:1 drawing with friends everywhere! every stroke becomes…James Richter está no Facebook. Participe do Facebook para se conectar com James Richter e outros que você talvez conheça. O Facebook oferece às pessoas…

Teepublic vs redbubble qualityHusqvarna yta24v48 transmission diagram

Suncast hose reel parts
P0183 6.7 powerstroke

Write a recursive formula to describe how many dots there will be after t minutes

D
Reset button on kenmore upright freezer

350z engine

Mikrotik simple queue time

 Dec 20, 2018 — Explore Brandon Baionno’s board «Pixel board» on Pinterest. See more ideas about Pixel art tutorial, Pixel, Pixel art.
Grasshopper connect points with lines
This application has failed side by side

Sony wh 1000xm3 best equalizer settings

Mindfulness poems about gratitude
3

Space fonts dafont

 Photo 13 shows the graph displayed in accordance with the instructions entered- with a 4 by 4 pixel-pen size and a gray shading. The graphics capabilities of Microsoft Windows owe much to the device-independent graphics system described by John Butler in the text box «Device-Independent Graphics Output for Microsoft Windows» on page 49.
Write a balanced equilibrium equation for the dissolution of nai in water. include phases.
Presto cast map to varchar

How do i change the default calendar view in outlook

Lakeland doodles and poodles
Ronda 715li accuracy

Pervyij shag

 
Wolfssl vs mbedtls
Asus motherboard beep codes

Brick mansions tamil dubbed movie download

Hale navy benjamin moore cabinets
6

Phrf exp code

 
Mental health programs in texas prisons
How to approve branded content on facebook

Ford ranger bed mounting hardware

Read second
Rock island armory 1911 45 compact

Best time to hunt deer moon phase 2019

 People will swear by one type of light or the other, but really each of them has their ideal use case and their advantages/disadvantages. This instructable will show you how to tie LED fixtures to flash with the beat of your music. Jan 25, 2019 · 2020 Full sized show reworked for the new location. Only adding (famous last words) 13 RBLs that I finally got converted to using pixels 2019 — Just moved into a new home (yet another change of plans). Will be dim but not dark. Too much to do at the new place to leave time for a show. Dim show (3000 pixels) had regular visits most nights.

Kara merlin2014 dodge charger evap canister location

Converting density in excel
Fake paypal balance app
2×4 purlin spacing
How much does a 100 ml beaker weigh

Atta texana care

Warehouse management richards

Msi gtx 1080 aero oc

 Lot of people ask for Pocket PC UDPixel version. It’s a really simple version, but it works.

Vogmask vmcvandspecft100x75Muehpercent27zala model

Hornady 230 gr xtp load data
Reddit csmajors
Pes 2016 download for android ppsspp
Glock 43x review

Compound sentence exercises

Abu garcia 5600 c4 manual
2

Dpms military contract

 
Relative frequencies and association

Летние садовые домики, идеи для строительства садового домика своими руками

Одним из самых распространенных и незаменимых строений на загородном участке является садовый домик. Это небольшая постройка хозяйственного назначения, которая чаще всего используется для хранения материалов, личных вещей и садового инструмента: грабли, лопаты, лестницы и т. д. Современные садовые домики радуют глаз прекрасным внешним видом и пригодны для комфортного проживания. Фото подборка красивых мини-домиков для дачи поможет вам определиться с внешним видом будущего строения.

угловой садовый домик — экономия места на участке

финский садовый домик

каркасный садовый домик

маленький садовый домик во дворе

миниатюрный домик в саду

садовый домик из досок

летний домик

домик с круглым окном

летний домик на даче из бруса

лучший проект современного домика в саду

небольшой летний домик

садовый домик и будка для собаки в одинаковом стиле

летняя беседка в форме шара

уютный летний домик для семейного отдыха

стильны деревянный домик в саду

белый садовый домик

дачный домик из дерева

деревянный садовый домик с навесом

маленький домик для летнего проживания

проект садового домика с террасой и балконом

Строятся такие садовые домики по новейшим технологиям, с учетом климатических и природных условий. Чаще всего для их строительства используют дерево. Деревянные строения пропитываются антипиренами или антисептиками, поэтому не гниют и устойчивы к поражению вредителями древесины. Однако для круглогодичного проживания деревянный садовый домик нуждается в дополнительном утеплении. Поэтому если вы планируете жить в таком доме зимой, обратите внимание на строительство садового домика из кирпича, пеноблоков или из бруса.

Видео «Садовый домик 3 х 4 м своими руками»

Создайте обильный дом с привидениями на векторном фоне на Хэллоуин!

В сегодняшнем уроке мы создадим плакат с домом с привидениями на Хэллоуин в стиле плоского дизайна. Для этого стиля характерен минимализм, отсутствие градиентных заливок, текстур, использование элементарных форм для построения всех объектов. Итак, приступим!

Подробности учебника: дом с привидениями Хэллоуин вектор

  • Программа: Adobe Illustrator CS4
  • Сложность: Начальный-Средний
  • Охваченные темы: Инструменты формы, Обработка контуров и панели прозрачности
  • Расчетное время выполнения: 45 минут

Окончательное изображение: Дом с привидениями Хэллоуин вектор

Шаг 1: Дом с привидениями Хэллоуин вектор

Чтобы приступить к созданию векторного плаката Хэллоуина с домом с привидениями, создайте новый документ (File> New…).Установите размер нашей монтажной области — 600×560 пикселей. Ночной фон Хэллоуина, который мы создаем, будет одинаково хорошо работать в цветовых режимах RGB и CMYK.

Шаг 2

Инструментом «Прямоугольник» (M) создайте темно-синий прямоугольник, размер которого соответствует размеру монтажной области, а затем с помощью инструмента «Эллипс» (L) нарисуйте два круга с более светлой заливкой.

Шаг 3

Создайте новый темно-синий большой круг (это самый темный цвет на нашей иллюстрации).Его радиус расположен внизу, за пределами артборда.

Выделите этот круг и прямоугольник, затем удалите часть круга за пределами монтажной области, используя инструмент Shape Builder Tool (Shift + M) + Opt / Alt.

Мы создали холм, на котором построим жуткий замок.

Шаг 4

Все объекты замка, кроме окон, будут иметь такой же залив, как и холм. Нарисуйте прямоугольник, а затем возьмите Direct Selection Tool (A) и сместите нижнюю левую точку немного вправо.

Инструментом «Многоугольник» создайте треугольник и поместите его в верхнюю часть прямоугольника. Затем с помощью инструмента «Прямое выделение» (A) переместите его наверх.

Шаг 5

С помощью Pen Tool (P) создайте форму ромба и поместите ее над треугольником.

Теперь нарисуйте форму окна и залейте его желтым цветом.

Шаг 6

Возьмите инструмент «Отрезок линии» (\) и установите ширину обводки 4 пикселя на панели «Обводка» («Окно»> «Обводка») и выберите тот же цвет, что и для замка.Пересеките форму окна несколькими прямыми отрезками, образуя рамку, как показано на следующем рисунке.

Сгруппируйте все объекты башни замка.

Шаг 7

Комбинируя несколько треугольников и трапецию, создайте центральную башню дома с привидениями в векторе Хэллоуина.

Скопируйте левое окно башни и поместите копию на центральную башню.

Шаг 8

Выберите левую башню, возьмите инструмент «Зеркальное отражение» (O) и нажмите на вершину центральной башни, удерживая клавишу Opt / Alt.В открывшемся диалоговом окне выберите вариант Вертикальный и нажмите кнопку Копировать.

Теперь создайте прямоугольник, который закроет дыру между башнями, поэтому поместите его под объекты замка.

Шаг 9

Создайте прямоугольник на том месте, где должны быть двери. Скруглите верхние углы прямоугольника, выбрав инструмент «Прямое выделение» (A) и используя виджеты углов («Вид»> «Показать»> «Виджет угла»).

Продублируйте форму дверей (Cmd / Ctrl + C; Cmd / Ctrl + F), перекрасьте копию, а затем переместите ее немного вниз и влево.Итак, мы создали иллюзию полуоткрытой двери.

Шаг 10

Используя инструмент Line Segment Tool (\), создайте два горизонтальных сегмента, как показано ниже.

Выделите оба сегмента и перейдите в Object> Blend> Make, а затем в Object> Blend> Blend Options… и настройте два шага в диалоговом окне.

Теперь у нас есть освещенная лестница для нашего дома с привидениями в векторе Хэллоуина!

Шаг 11

Выберите форму холма, затем перейдите в Object> Path> Offset Path… и установите 10 пикселей в диалоговом окне.

Повторите последнее действие еще раз Object> Path> Offset Path…

Теперь отключите заливку двух новых объектов и включите обводку шириной 4 пикселя.

Шаг 12

Возьмите Scissors Tool (C) и обрежьте путь в точках A, B, C и D, а затем удалите ненужные части путей.

С помощью Line Segment Tool (\) создайте несколько столбцов разрушенного забора.

Шаг 13

Слева и справа от замка создайте несколько кривых крестов и надгробий.Эти элементы создаются с помощью инструмента «Отрезок линии» (\).

Шаг 14

Переходим к созданию луны. Создайте круг с желтой заливкой. Дублируйте его и сместите немного вниз и вправо, удерживая нажатой клавишу Shift, как показано на следующем рисунке.

Перекрасите верхний круг в более светлый оттенок желтого, а затем удалите часть, которая расширяет нижний круг, с помощью Shape Builder Tool + Opt / Alt.

Шаг 15

Повторите наш предыдущий шаг, но на этот раз переместите копию круга дальше и закрасьте ее в светлый оттенок желтого.

Источник света — солнце — ночью находится за горизонтом, поэтому луна освещена снизу.

Шаг 16

Создайте форму кратеров с помощью Ellipse Tool.

Теперь осветите глубину каждого кратера, дублируя эллипсы и удаляя лишнюю часть с помощью Shape Builder Tool + Opt / Alt.Раскрасьте новые формы на Луне в уже существующие оттенки желтого.

Шаг 17

Луна — источник света для наших сцен. Поэтому создайте блики света на левой стороне замка. Я создал их форму с помощью Pen Tool (P).

Шаг 18

Приступаем к созданию облаков. Нарисуйте несколько кругов разного размера. Центры этих кругов находятся на одной горизонтали.

Выделите все круги, затем нажмите кнопку «Объединить» на панели «Обработка контуров» («Окно»> «Обработка контуров»).

Шаг 19

Создайте сегмент горизонтальной линии, который проходит через крайнюю точку облака. Выберите форму облака и отрезок прямой, а затем нажмите кнопку «Разделить» на панели «Обработка контуров».

Убрать нижнюю часть облака.

Шаг 20

Установите непрозрачность 40% для формы облаков на панели «Прозрачность».

Разместите копии облаков в разных частях неба над замком.

Шаг 21

Давайте создадим вектор привидения для нашего дома с привидениями на Хэллоуин. Нарисуйте круг без заливки с синей обводкой шириной 34 пикселя.

Разрежьте круг в двух местах с помощью Ножницы (C) и удалите большую часть сегмента. Выберите опцию Round Cap на панели Stroke для этого сегмента.

Шаг 22

Не снимая выделения с пути, выберите Object> Path> Outline Stroke.

Отрежьте путь в двух точках с помощью инструмента «Ножницы» (C), а затем удалите нижнюю часть.

Шаг 23

Соедините точки зигзагообразной линией, используя Pen Tool (P).

Примените к форме призрака режим наложения экрана и непрозрачность 50% на панели «Прозрачность».

Создайте глаза из слегка деформированных эллипсов и рот из прямоугольника с закругленными углами.

Вот и все, счастливого Хэллоуина! Надеюсь, вам понравится ваш новый праздничный дом с привидениями на Хэллоуин!

Эти значки ссылаются на сайты социальных закладок, где читатели могут делиться и открывать новые веб-страницы.

Обнаружение застывания походки в домашних условиях с помощью опорных векторных машин с помощью единственного переносного на поясе трехосного акселерометра

Abstract

Среди симптомов болезни Паркинсона (БП) замирание походки (FoG) является одним из самых изнурительных. Для оценки FoG в современной клинической практике в основном используются повторные оценки в течение недель и месяцев на основе анкет, которые могут неточно отображать тяжесть этого симптома. Использование неинвазивной системы для мониторинга повседневной активности (ADL) и симптомов БП, испытываемых пациентами в течение дня, может обеспечить более точную и объективную оценку FoG, чтобы лучше понять эволюцию заболевания и позволить для более информированного процесса принятия решений при внесении изменений в план лечения пациента.В этой статье представлен новый алгоритм для обнаружения FoG с использованием подхода машинного обучения, основанного на машинах опорных векторов (SVM) и одном трехосном акселерометре, носимом на поясе. Метод оценивается с помощью сигналов ускорения в амбулаторных условиях, собранных у 21 пациента с БП в их доме и оцененных в двух различных условиях: во-первых, общая модель тестируется с использованием подхода с исключением одного и, во-вторых, персонализированная модель. который также использует часть набора данных от каждого пациента.Результаты демонстрируют значительное улучшение точности персонализированной модели по сравнению с общей моделью, демонстрируя повышение геометрического среднего (GM) специфичности и чувствительности на 7,2%. Более того, принятый подход SVM сравнивался с наиболее полным методом обнаружения FoG, используемым в настоящее время (в этой статье он называется MBFA). Результаты нашего нового универсального метода обеспечивают улучшение GM на 11,2% по сравнению с общей моделью MBFA и, в случае персонализированной модели, улучшение на 10% по сравнению с персонализированной моделью MBFA.Таким образом, наши результаты показывают, что подход машинного обучения может использоваться для мониторинга FoG в повседневной жизни пациентов с БП и, кроме того, персонализированные модели для обнаружения FoG могут использоваться для повышения точности мониторинга.

Образец цитирования: Родригес-Мартин Д., Сама А., Перес-Лопес С., Катала А, Морено Аростеги Дж. М., Кабестани Дж. И др. (2017) Обнаружение застывания походки в домашних условиях с помощью опорных векторных машин с помощью единственного носимого на поясе трехосного акселерометра. PLoS ONE 12 (2): e0171764.https://doi.org/10.1371/journal.pone.0171764

Редактор: Серхио Гомес, Университет Ровира и Вирджили, ИСПАНИЯ

Поступила: 22 июля 2016 г .; Одобрена: 25 января 2017 г .; Опубликовано: 15 февраля 2017 г.

Авторские права: © 2017 Rodríguez-Martín et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Из-за этических ограничений, установленных Испанским агентством по лекарствам и медицинским устройствам (Испания), Комитетом по этике клинических исследований — Университетскими больницами Голуэя (Ирландия), Департаментом здравоохранения Maccabi Healthcare Services (Израиль) и Комитетом по этике Fondazione Santa Lucia (Италия), в отношении утвержденной процедуры согласия и защиты конфиденциальности, все соответствующие данные доступны по запросу (Джоан Кабестани, электронная почта: [email protected] и Даниэль Родригес-Мартин, электронная почта: Дэниел[email protected]).

Финансирование: Этот проект был выполнен в рамках проекта «Замораживание при болезни Паркинсона: улучшение качества жизни с помощью автоматической системы контроля» (MASPARK), финансируемого La Fundació La Marató de TV3 20140431 [http: //www.tv3.cat/marato/es/projectes_financats_2013]. Эта работа также является частью проекта FP7 «Персональное медицинское устройство для удаленного и автономного управления болезнью Паркинсона» (REMPARK) ICT-287677, который финансируется Европейским сообществом [http: // www.rempark.eu/].

Конкурирующие интересы: Альберт Сама, Карлос Перес-Лопес, Андреу Катала, Хуан Мануэль Морено, Хоан Кабестани и Алехандро Родригес-Молинеро являются акционерами дочерней компании Sense4Care. Sense4Care может в ближайшем будущем коммерциализировать результаты этого исследовательского устройства. Эти авторы заявляют, что возможная коммерциализация продукта является результатом исследования, а не дизайном, анализом, интерпретацией результатов или выводами, затронутыми коммерческими интересами.Это не влияет на нашу приверженность политике PLOS ONE в отношении обмена данными и материалами.

Введение

Болезнь Паркинсона (БП) — нейродегенеративное заболевание, которое в основном поражает двигательную систему. Согласно Глобальной декларации по болезни Паркинсона, болезнь Паркинсона поражает до 6,3 миллиона человек во всем мире [1]. Среди многих симптомов БП «замирание походки» (FoG) является одним из самых недееспособных и обычно присутствует на более поздней стадии заболевания [2,3]. Пациенты с PD обычно описывают FoG так, как будто их ступни «приклеены к полу», что приводит к потере постурального баланса, часто вызывая падения [4,5].В дополнение к моторным осложнениям, возникающим из-за FoG, это также может привести к немоторным осложнениям, включая социальную изоляцию, депрессию и тревогу. [6,7].

Точное отслеживание возникновения FoG является сложной задачей для клиницистов. Получение такой информации может значительно помочь в оптимизации терапии, включая фармакотерапию и физиотерапию, которые, как известно, полезны для уменьшения эпизодов FoG [4]. Кроме того, за счет получения точной информации о частоте и степени тяжести FoG в сочетании с полным набором других моторных и немоторных симптомов это дало бы неврологам более точное общее представление о статусе заболевания и его эволюции с течением времени.Кроме того, онлайн-обнаружение FoG открывает возможность включения методологий срабатывания, таких как ритмические слуховые сигналы, которые могут сократить или предотвратить эпизоды FoG [8,9]. Эти ритмические слуховые сигналы далее именуются сигнальными сигналами .

В клинической практике используются два метода для оценки наличия FoG. Первый основан на специфических тестах походки, например, тесте Timed Up & Go, проводимом через узкое пространство, с использованием определенных схем с несколькими поворотами [10–12] или путем оценки пациентов при выполнении быстрых и коротких шагов [13].Второй метод основан на ответах пациентов и лиц, осуществляющих уход, о частоте и тяжести эпизодов FoG, собранных в конкретных анкетах FoG [14–16]. Эти методы имеют серьезные недостатки, связанные как с клиническими условиями, не отражающими реальных условий жизни, так и с тем, что время оценки не воспроизводит признанную вариабельность частоты FOG. Эпизоды FoG часто происходят в собственном доме пациента, и их частота значительно снижается в контролируемой среде, такой как лабораторные условия [17].Самостоятельная оценка FoG оказалась ненадежной, поскольку пациенты и лица, осуществляющие уход, могут не воспринимать эпизоды и, кроме того, потому, что пациенты с БП часто испытывают потерю памяти, невнимательность или слабоумие, что приводит к неточным воспоминаниям [18].

Таким образом, было сделано много попыток получить объективный и точный метод мониторинга FoG у пациентов во время их нормальной повседневной деятельности (ADL). В этом контексте использовалось много различных типов датчиков. Самый распространенный метод объективного обнаружения FoG основан на анализе данных, исходящих от носимых датчиков движения, поскольку они ненавязчивы, портативны с низким энергопотреблением, что в настоящее время является наиболее подходящим способом оценки эпизодов FoG у пациентов дома.

Большинство методов обнаружения FoG на основе носимых датчиков были разработаны и протестированы в контролируемых условиях [19–27], что в основном связано с трудностью получения действующего золотого стандарта за пределами лабораторных условий. Следовательно, обученные алгоритмы могут генерировать несколько ложных срабатываний при тестировании в реальной жизни, поскольку алгоритмы не были обучены для конкретных ситуаций, которые могут произойти в повседневной жизни пациентов. Насколько известно авторам, только Ahlrichs et al.разработали алгоритм для обнаружения FoG в собственных домах пациентов с БП [28]; однако часть оценки не проводилась с пациентами с БП с FoG, и время ожидания алгоритма составляло каждую минуту, что слишком медленно, чтобы быть эффективным для целей подсказки. До сих пор объективная оценка FoG во время ADL в домашних условиях не была тщательно изучена, поэтому она может быть ненадежной. Удобство использования и приемлемость любого нового носимого устройства имеет решающее значение для его успеха. Во многих исследованиях использовалось несколько датчиков в определенных местах (таблица 1), что в некоторых случаях давало многообещающие результаты.Однако их использование может быть контрпродуктивным при мониторинге FoG в домашних условиях, поскольку они требуют, чтобы пациенты носили множество датчиков, что снижает удобство использования системы мониторинга и ее приемлемость. Таким образом, компромисс между точностью и удобством использования является ключевым фактором при разработке таких систем. Талия — одно из наиболее подходящих мест для обнаружения FoG [28–31]. Кроме того, согласно Mathie et al., Размещение носимой системы сбоку от талии — наиболее удобное место, как показали анкеты, проведенные пожилыми людьми [32].Кроме того, у людей талия расположена близко к центру тяжести, что лучше отражает движение тела [33], а также позволяет датчику отслеживать другие симптомы БП, такие как брадикинезия или дискинезия [34,35].

В этой статье представлено исследование, проведенное в рамках проекта «Замерзание при болезни Паркинсона: улучшение качества жизни с помощью автоматической системы контроля» (MASPARK) [36] для обнаружения FoG путем размещения одного носимого датчика на талии. В частности, в этой статье представлен новый алгоритм, основанный на машинном обучении, для обнаружения эпизодов FoG, подтвержденный клиническими экспертами, в собственном доме пациентов с БП [37].Кроме того, и с целью оценки алгоритма в реальной жизни, предлагаемый алгоритм также разработан с целью реализации в микроконтроллере, таким образом, некоторые проблемы в вычислительных ресурсах, используемых методом, такие как управление окнами и стоимость классификации, имеют также были приняты во внимание. Представленный здесь подход сравнивается с наиболее расширенным алгоритмом, используемым для обнаружения FoG (далее именуемый Moore-Bächlin FoG Algorithm , MBFA) [21]. Методология валидации, используемая для обоих подходов, состоит из исключения одного пациента.Кроме того, этот анализ исключения одного случая сравнивается с алгоритмом, зависящим от пользователя, в котором оценивается индивидуализированный классификатор модели. Результаты на 21 пациенте с БП показывают, что предлагаемый общий подход превосходит наиболее часто используемый в настоящее время метод обнаружения FoG в среднем на 11%, с чувствительностью 74,7% (доля фактических положительных результатов, которые правильно определены как положительные) и специфичностью 79% (доля реальных негативов, правильно идентифицированных как негативы) по сравнению с чувствительностью 81.6% и специфичность 52,6%. Кроме того, персонализация модели обнаружения позволяет улучшить обнаружение симптомов в среднем примерно на 10% (80,1% по чувствительности, 88,1% по специфичности против 89,1% по чувствительности и 61,5% по специфичности). Таким образом, подход машинного обучения может использоваться для мониторинга FoG в повседневной жизни пациентов с БП, и, кроме того, можно использовать персонализированные модели для обнаружения FoG для повышения точности мониторинга.

Документ организован следующим образом: сначала представлена ​​информация о наиболее подходящих системах и алгоритмах обнаружения FoG, затем представлены предлагаемые методологии, проведенные эксперименты и оценка алгоритмов, и, наконец, представлены результаты, обсуждение и выводы. предоставлена.

Связанные работы

FoG был проанализирован с помощью широкого спектра систем и датчиков. В некоторых из этих отчетов использовались системы для фиксации эпизодов FoG, которые нельзя перенести на нормальную повседневную жизнь пациентов, поскольку их можно использовать только в лабораторных условиях. Некоторыми примерами являются платформы давления [38–41], которые представляют собой непереносные системы, электроэнцефалограмма (ЭЭГ) [42], электромиография (ЭМГ) [25] или кожная проводимость [43], которая включает размещение электродов на коже в дополнение к системе регистрации данных для сбора этих данных.Другими примерами навязчивых систем являются гониометры для коленных суставов [23] или камеры и видеосистемы, которые также имеют низкую приемлемость для пользователей вне лаборатории [23,39,44]. Таким образом, учитывая, что мониторинг частичных разрядов должен быть амбулаторным и длиться несколько часов для получения полезной клинической информации [34,45], в большинстве работ использовались неинвазивные системы, такие как носимые системы на основе микроэлектромеханических систем (MEMS).

В 2003 году Han et al. использовали инерциальные системы на основе МЭМС, т.е.е. акселерометры, чтобы изучить возможности анализа эпизодов FoG. Они обнаружили, что частотная характеристика у 2 пациентов, носящих акселерометры на голеностопном суставе, составляла около 6-8 Гц [19]. В 2008 году Мур и др. предложили методологию обнаружения FoG с помощью акселерометра на лодыжке, где они описали индекс замерзания (FI), который представляет собой частное от спектральной плотности мощности (PSD) от 3 до 8 Гц (диапазон замерзания, FB) и PSD от 0,5. до 3 Гц (беговая дорожка, WB) [21]. Когда FI превышает установленный порог (порог замораживания, FTH), эпизод FoG считается произошедшим.Из-за наличия ложных срабатываний (FP), когда пациент находится в состоянии покоя, Bächlin et al. В 2009 году ввели индекс мощности (PI), определяемый как сложение WB и FB, который сравнивался с порогом мощности ( PTH), чтобы установить, было ли какое-либо существенное движение при высоком значении FI [21]. PI указывает количество движений, поэтому ситуации, когда пациенты не двигались добровольно, были исключены. В этом последнем алгоритме определяется, что эпизод FoG произойдет, если FI> FTH и PI> PTH.Алгоритм MBFA является наиболее продвинутым алгоритмом обнаружения FoG из-за его низкой вычислительной стоимости и хорошей производительности [22–24, 26, 27, 31, 46–50].

Алгоритм MBFA широко используется для анализа FoG, хотя обычно в лабораторных условиях и очень часто с небольшим количеством пациентов. Йованов и др. реализовали этот алгоритм в режиме реального времени, хотя для тестирования алгоритма использовался только один пациент. Кроме того, не сообщалось о результатах по чувствительности и специфичности [22]. Забалета и др.проанализировали FoG с помощью трехосного акселерометра и двухосного гироскопа в разных местах нижних конечностей. Основными используемыми характеристиками были ИФ в сочетании с изменениями спектральной плотности мощности. Они смогли правильно обнаружить 82,7% эпизодов FoG с помощью инерционных датчиков, расположенных на каждой лодыжке, но только у 2 пациентов с БП [24]. Другие попытки проанализировать FoG включают Stamatakis et al. [51] и Takac et al. [44], но они использовали только одного пациента для тестирования системы для извлечения PD-походки и системы для контекстуализации событий FoG, соответственно.

В последние годы Niazmand et al. (2011) представили брюки Mimed [26], моющиеся спортивные брюки с пятью встроенными акселерометрами. Они использовали MBFA для обнаружения FoG, достигнув 88,3% по чувствительности и 85,3% по специфичности у 6 пациентов с PD в коротком и контролируемом тесте, сфокусированном на индукции FoG независимо от ложноположительного теста. В недавней работе в 2012 году Zhao et al. [46] выполнили встроенный алгоритм, основанный на подходе MBFA, в системе Mimed-pants, получив 81% чувствительности с 8 пациентами с болезнью Паркинсона, используя аналогичные тесты.Совсем недавно Mazilu et al. предложили новые онлайн-алгоритмы, использующие 3 акселерометра и сравнивая различные классификаторы машинного обучения, которые используют функции MBFA, а также несколько других, у 10 пациентов с БП [48]. Полученные результаты показали специфичность и чувствительность выше 95% с различными классификаторами. Однако тесты проводились в контролируемых условиях, и, кроме того, методология валидации переоценивала показатели производительности, поскольку классификаторы обучались итеративно со всеми сигналами окна, доступными от пациента, за исключением одного окна, которое использовалось для получения значений производительности.Таким образом, модели обучения и тестирования были очень похожи, что сильно отличалось от обычных ADL. Таким образом, можно ожидать, что указанные специфические особенности и чувствительность резко уменьшат условия свободного проживания. В 2013 году Мур и др. опубликовали свои последние работы, посвященные MBFA. В этой работе они сравнили различные конфигурации, применяя один и тот же алгоритм на 25 пациентах с БП, среди которых у 20 были эпизоды FoG. Были оценены разные размеры окон, расположение датчиков и разные значения FTH и PTH, чтобы найти оптимальные условия.Результаты показали лучшую производительность с более длинными окнами; однако при большом размере окна Moore et al. сообщили о существенной потере чувствительности при коротких эпизодах, которые, как это ни парадоксально, наиболее часто встречаются у пациентов с БП [27]. В более сложном тесте, чем тот, который выполнялся ранее [20] с использованием до 7 датчиков и более длинного протокола тестирования, они достигли чувствительности и специфичности более 70%, но в некоторых конфигурациях (размер окна: 7,5 с) с системой, установленной на сзади талии, как чувствительность, так и специфичность превышали 80%.В другом подходе Tripoliti et al. доказали различные особенности и местоположения, чтобы также узнать лучшую конфигурацию [52]. Работа была выполнена с 5 пациентами с PD в контролируемых условиях, со специальным протоколом, разработанным для выявления FoG, и без тестов протокола FP. В этой работе они также использовали 2 гироскопа и 6 акселерометров, расположенных в разных частях тела. Со всеми изношенными датчиками они получили точность 96,11%, специфичность 98,74% и чувствительность 81,94% с методом исключения одного пациента.С другой стороны, с одним IMU на талии они сообщают о 75% чувствительности и 95% специфичности, хотя алгоритм не сравнивается с каким-либо другим методом в тех же условиях.

В более позднем исследовании группы Мазилу они исследовали неконтролируемое обучение функций для построения оптимального входного вектора для классификатора дерева решений с набором данных проекта DAPHNET (10 пациентов с PD). Их подход сравнивали с аналогичным методом MBFA, в котором FI и энергия спектральной полосы находились между 0.Оценивались 5 Гц и 8 Гц. Обучение и тестирование зависели от пользователя и в контролируемых условиях. Результаты улучшили аналогичный метод MBFA до 8,1% по шкале F1. Другой подход был представлен Rodríguez et al. который предложил метод контекстуализации эпизодов FoG с помощью алгоритма распознавания активности, который отклонял эти ложные срабатывания, когда пациент сидел и выполнял такие действия, как рисование или набор текста на ноутбуке. Специфичность улучшилась в среднем на 5%, достигнув 11 баллов.В отдельных случаях — 9% [50]. Однако этот метод добавления контекста не способствовал повышению чувствительности. В других работах изучалась изменчивость походки между эпизодом FoG и нормальной походкой. Хотя результаты интересны, они не включали ложноположительные результаты, и надежная классификация не проводилась [53,54]. Недавняя статья Зака ​​и др. представили новую методологию для выявления FoG в лабораторных условиях, которая была оценена с помощью алгоритма MBFA, получившего 75% по чувствительности и 76% по специфичности [31].

Наконец, Ahlrichs и др. В рамках проекта REMPARK [55] использовали машины опорных векторов (SVM) для обнаружения эпизодов FoG у 8 пациентов с БП в их собственных домах. Метод включал тесты в различных состояниях двигателя и использовал один акселерометр на поясе, достигая точности более 90%. Однако специфичность вычислялась только для пациентов без FoG, что могло привести к ненадежным прогнозам, поскольку модели не тестировались с пациентами с PD с FoG, которые двигались несколько иначе, чем пациенты без FoG [30].Кроме того, оценка проводилась в течение одной минуты, что считается слишком долгим, если желательна подсказка [28].

Таблицы 1 и 2 суммируют методы, представленные в работе, которую мы выделили.

Методы

В этом разделе описывается новый подход, предложенный авторами для обнаружения FoG с помощью техники контролируемого машинного обучения, и экспериментальные методы, используемые для его оценки. Раздел разделен на 4 подраздела (рис. 1), в которых описаны шаги, выполняемые в методологии.В конце раздела есть последний абзац, посвященный тестам, выполненным для оценки алгоритма MBFA. В первом подразделе описывается процедура сбора базы данных, протоколы тестов и исходные данные пациентов. Во втором подразделе представлены методы обработки сигналов для модели SVM и извлечение характеристик сигналов на основе требований онлайн-реализации. В третьем разделе подробно описана процедура создания классификатора на основе SVM на основе общей модели для всех пациентов и персонализированной модели.Наконец, оценка эпизодов FoG описана в четвертом разделе в отношении персонализированного и общего подходов. Кроме того, был включен пятый подраздел, в котором также объясняется оценка MBFA с целью сравнения предлагаемого подхода с этим широко распространенным алгоритмом. Хотя оценка классификатора такая же, как и в предлагаемой модели, процессы обучения и извлечения признаков отличаются; это подробно описано в этом последнем разделе.

Сбор данных

Исследование было одобрено местной комиссией по этике: Испанским агентством по лекарствам и медицинским устройствам (Испания), Комитетом по этике клинических исследований — Университетскими больницами Голуэя, Департаментом здравоохранения Maccabi Healthcare Services и Комитетом по этике Fondazione Santa Lucia. Пациентам с БП был поставлен диагноз в соответствии с критериями UK Brain Bank [60], и все они дали свое письменное информированное согласие на выполнение набора данных.

Всего 21 пациент (3 женщины и 18 мужчин) с БП участвовал в экспериментальном протоколе сбора сигналов.Экспериментальный протокол был частью проекта REMPARK [55], который сгруппировал в общей сложности 92 пациента с БП (36 женщин, 56 мужчин) из 4 медицинских центров в Европе, Centro Médico Teknon (Испания), Maccabi Healthcare Services (Израиль), Fondazione Santa Lucia (Италия) и Национальный университет Голуэя (Ирландия) [61].

В протоколе экспериментов REMPARK все пациенты выполняли тесты как в состоянии «ВЫКЛ», так и в состоянии «ВКЛ». «ВЫКЛЮЧЕНО» состояния — это те периоды, когда у пациентов с БП появляются ригидность, брадикинезия или постуральные изменения.В состоянии «ВКЛЮЧЕНО» эти симптомы смягчаются благодаря действию лекарств, хотя могут появиться другие побочные эффекты, такие как дискинезии. Критериями включения в этот клинический протокол были стадия Hoehn & Yahr [62] более 2 в состоянии OFF и отсутствие деменции в соответствии с критериями DSM IV [60]. В этой работе, которая сосредоточена на обнаружении эпизодов FoG, потребовались некоторые дополнительные критерии включения. Во-первых, пациенты с БП должны иметь балл по опроснику FoG (FoG-Q) [15] выше 6, и отбирались только те пациенты, у которых общая продолжительность FoG составляла не менее одной минуты.В целом 21 пациент из 92 соответствовал всем критериям включения в это исследование (таблица 3). Средний возраст составлял 69,29 ± 9,72 года, а средний балл по шкале Hoehn & Yahr составлял 3,07 ± 0,43 в состоянии ВЫКЛЮЧЕНО. Шестнадцати пациентам требовалась помощь при ходьбе, и средний тестовый индекс FoG-Q составлял 15,8 ± 4,11, самый низкий балл — 7, а самый высокий — 23. У шести из 21 пациента не было дискинезий, а у одиннадцати пациентов наблюдался феномен истощения. Во время испытаний все пациенты получали лекарственные препараты с оптимальными дозами леводопы и агонистами дофамина.Некоторые исходные данные пациента 5 были потеряны, что показано как N / A в таблице 3; однако они не влияют на результаты этого исследования.

Все пациенты выполнили два теста, каждый примерно по 20 минут каждый, которые включали набор заданий по сценарию. Все мероприятия проводились на дому у пациентов, где ожидалось повышение вероятности возникновения эпизодов FoG [17]. Эффект лекарства имеет сильное влияние на двигательную реакцию у пациентов с БП и FoG [11,14,63], поэтому тесты проводились с лекарствами и без них.Первый тест проводился рано утром до того, как пациенты приняли свое первое лекарство и почувствовали себя выключенными. Таким образом, в первом тесте пациенты выполняли различные действия без противопаркинсонических препаратов. После того, как пациенты выполнили различные действия без лекарств, они приняли свои обычные лекарства, и, по крайней мере, через час, был проведен второй тест (то есть состояние ВКЛ). Хотя протокол теста состоял из определенных заданий по сценарию, тест также позволял пациентам выполнять некоторые действия в свободной манере.Кроме того, занятия выполнялись в знакомой обстановке, и пациент мог продолжать свои обычные ADL естественным образом. Более конкретно, действия, выполненные в обоих тестах, состояли из I) демонстрации исследователям их дома; II) тест Stand Up and Go: переход через дверной проем и затем поворот назад (провокационный тест FoG), который повторялся до 10 раз; III) выход на улицу и небольшая прогулка; и IV) двойное задание (например, чтение, неся предмет).Во втором тесте, то есть после приема лекарств, дополнительно выполнялась ложноположительная активность протокола для FoG. Этот тест протокола основан на выполнении различных действий, в которых пациент многократно выполняет короткие и быстрые движения, инерционная частота которых аналогична эпизоду FoG. Выполняемые действия заключались в чистке зубов, рисовании / рисовании / стирании на листе бумаги и мытье окон.

Всего было зарегистрировано 93,03 минуты эпизодов FoG (1321 эпизод) среди этих 21 пациента, среди которых 74.12 минут (79,67%) были зарегистрированы, когда пациенты находились в состоянии ВЫКЛЮЧЕНО, 12,35 минут (13,28%) были зарегистрированы, когда пациенты были в состоянии ВКЛЮЧЕНО, и 6,56 минут (7,05%) были зарегистрированы в промежуточном состоянии.

Было зафиксировано

сигналов ускорения, когда пациенты выполняли описанный протокол с помощью инерциального измерительного блока 9×2 (IMU), небольшой (77x37x21 мм, 3 ) и легкой (78 г с батареей) носимой инерциальной системы (рис. 2), которая была расположена с левой стороны. талии [64]. Этот IMU, автономность которого длится более суток, хранит данные акселерометра с частотой 200 Гц на карте microSD.

Все тесты были записаны на видео, и видео было синхронизировано с сигналами, записанными устройством 9×2 с помощью определенного метода [37]. Чтобы создать золотой стандарт появления эпизодов FoG, опытный врач пометил видео как офлайн. В рамках проекта MASPARK [36] все действия, позы и частичные эпизоды FoG были отмечены врачами.

Предварительная обработка и извлечение признаков

В этом подразделе представлено описание используемого метода предварительной обработки сигнала, который включает преобразование сигнала, управление окнами и выделение признаков.Обратите внимание, что, поскольку предполагается, что предложенный алгоритм будет реализован в ближайшем будущем в устройстве 9×2 для его выполнения в реальном времени, были приняты во внимание некоторые вычислительные проблемы, чтобы облегчить эту будущую реализацию. Например, окна с уменьшенным количеством выборок рассматриваются для того, чтобы, во-первых, уменьшить время ожидания алгоритма; во-вторых, чтобы справиться с существующими ограничениями памяти текущих микроконтроллеров, которые не могут хранить инерционную информацию в течение больших периодов времени; и в-третьих, чтобы предотвратить превращение процесса извлечения признаков в тяжелую вычислительную нагрузку.

9×2 обеспечивает инерционный сигнал 200 Гц по каждой из 3 осей акселерометра. Эти данные подвергаются повторной дискретизации с частотой 40 Гц, поскольку было показано, что этой частоты достаточно для анализа движений человека [65] и достаточно для анализа частот, полученных во время эпизодов FoG [20]. После повторной дискретизации инерционные сигналы фильтруются для удаления высокочастотного шума через фильтр нижних частот Баттерворта 2 -го порядка с частотой среза 15 Гц.

Следующий шаг — окно сигнала.По словам Мура и его коллег, специфичность в окнах очень малых размеров очень мала, поэтому рекомендуется работать с окнами более 2,5 с [27]. В другой предыдущей работе Bächlin et al. работал с размером окна 4 с [29], Mazilu et al. показали, как эффективность обнаружения FoG сохранялась с окнами более 3 с [48], а Zach et al. показал, что длина окна составляет от 2 до 4 с. дали аналогичные результаты [31]. Для достижения аналогичной длины окна и с учетом того, что частота дискретизации составляет 40 Гц, длина окна составляет 128 отсчетов (N = 128), т.е.е. Предлагается 3,2 секунды длины окна. Окна перекрываются на 50%, чтобы предотвратить потерю информации между окнами.

Чтобы получить важную информацию из каждого окна, извлекаются некоторые особенности. Эти функции будут входным вектором x i для предложенного классификатора в разделе Процессы обучения , который основан на методах машинного обучения. В данной работе задействовано 55 функций, которые представлены на рис.Ниже приводится краткое описание функций, сгруппированных по их назначению. Номер группы функций указан в скобках.

  1. Среднее значение измерений каждой оси акселерометра по всему окну дает ориентацию инерциальной системы относительно силы тяжести в отсутствие движения.
  2. Приращения средних значений последовательных окон по каждой оси акселерометра обеспечивают величину изменения, выполняемого по каждой оси акселерометра.
  3. Разница между приращениями средних значений окон по разным осям дает величину вариации по разным осям.Эта особенность важна для обнаружения постуральных переходов [66].
  4. Стандартное отклонение каждой оси указывает количество движения, выполненного за время окна.
  5. Корреляция между каждой парой осей дает информацию о линейной зависимости в разных осях, что полезно для определения нормальной / непрерывной походки.
  6. Стандартное отклонение в определенных спектральных диапазонах предоставляет информацию о распределении гармоник в этих диапазонах, которая определяет, распределяются ли гармоники по полосе или есть ли существенные гармоники.Он может дать информацию о стабильности или конкретных значимых пиках в полосе.
  7. Пики высших гармоник полезны для обнаружения конкретных событий в определенных спектральных диапазонах (например, высокие пики в диапазоне от 0,1 Гц до 0,68 Гц могут рассматриваться как кандидат на постуральный переход) [66–68].
  8. Центр масс спектральной плотности дает информацию об общем количестве выполненных движений и полосе частот, в которой сконцентрировано большинство движений.
  9. Асимметрия и эксцесс используются для характеристики спектрального распределения.
  10. Изменение базиса, ранее полученное с помощью анализа главных компонент (PCA), выполняется по энергии гармоник спектральной полосы от 0,1 Гц до 8 Гц. Цель этого состоит в том, чтобы охарактеризовать гармоники, содержащиеся в полосах FB и WB, с помощью характеристик, которые максимизируют дисперсию в этой полосе.
  11. Интегралы оси акселерометра предоставляют информацию, относящуюся к количеству перемещений.
  12. Коэффициенты авторегрессии предоставляют информацию о том, как сигнал коррелирует со сдвинутой во времени версией самого себя, дающей величину сдвига во времени [69].

Для пояснения некоторых обозначений функций, представленных на рис. 3, см. Пояснения ниже. Пусть будет набор сэмплов в определенном окне W . Кратковременное преобразование Фурье (STFT) состоит из комплексных значений, полученных по следующему уравнению: (1) где h = 1,…, N . Результатом STFT () является набор из N комплексных чисел, каждое из которых представляет амплитуду и фазу гармоники. Пусть будет, следовательно, набор значений, представляющий сумму абсолютного значения, где f 1 и f 2 — это верхняя и нижняя частотные гармоники, обозначающие набор гармоник, определяющих полосу для анализа. в текущем окне W .Этот параметр используется в группе функций с 6 по 10. В противном случае пусть будет модулем трех осей акселерометра в образце i и окне W . Кроме того, высшая и вторая высшие гармоники в анализируемом частотном спектре обозначаются как max ( A ) и 2ndmax (A), где — это набор гармоник от оси сигнала (группа характеристик 7).

Наконец, также был использован анализ главных компонентов (PCA), как описано ниже. Пусть будет сумма гармоник для каждой оси акселерометра, где h = 0.1,…, 8 Гц , так что получается вектор, который представляет спектральную информацию в полосе [0,1, 8] Гц в определенном окне. PCA использовался для уменьшения размерности этих гармоник. Более конкретно, PCA был применен к набору векторов S W , организованных в матрицу. Эти окна L являются случайно выбранным подмножеством обучающих данных, состоящих из 10% данных от каждого пациента, таким образом, содержащих как эпизоды FoG, так и другие сигналы.PCA применяется для получения ортонормированного изменения базовой матрицы V , которое переводит каждый шаблон S W из исходного пространства в скрытое. PCA применяется к матрице M , сначала центрируя данные, а затем применяя разложение по сингулярным значениям (SVD), так что M = U Σ V . В процессе SVD было выявлено, что только первые три скрытые переменные внесли вклад в данные (т.е. их единичные значения были значительно выше остальных). Следовательно, только первые три компонента скрытого представления S W , то есть V S W , используются как признаки (группа признаков 10). Обратите внимание, что процесс PCA применяется только один раз в процессе обучения, и для реализации процесса извлечения признаков в реальном времени потребуется только реализация продукта V S W .

Учебные процессы

Симптомы, связанные с эпизодами FoG, зависят от пользователя, типичные симптомы проявляются в виде аномалий походки (например, шарканье, дрожание ног на месте и акинетические эпизоды) [11]. Поскольку каждый пациент FoG испытывает эти симптомы по-разному, разработка алгоритма для обнаружения эпизодов FoG по инерционным сигналам может быть сложной задачей из-за различий между отдельными сигналами. Чтобы преодолеть эти проблемы, предыдущие исследователи разработали зависимые от пользователя алгоритмы, способные обнаруживать эпизоды FoG с высокой степенью точности [21,48].Эти алгоритмы требуют предварительного захвата инерционных сигналов пациентов для обучения алгоритма, что затрудняет получение алгоритма. Менее сложным решением будет разработка обобщенного алгоритма, поскольку для обучения алгоритму для использования с любым пациентом потребуется только получение инерционных сигналов от относительно небольшой группы пациентов с FoG. Для исследования обоих типов алгоритмов и связанных с ними процессов обучения мы предложили две методологии: I) общую модель с использованием метода исключения одного и II) модель, которая персонализирована для каждого пациента.

Выбор универсальной модели FoG.

Чтобы получить универсальную (независимую от пользователя) модель, была принята методология «оставить одного пациента уйти». Модель является общей в том смысле, что она не персонализирована для какого-либо пациента, и в модель не вносятся поправки, учитывающие пациента, для которого модель тестируется. Учитывая характер рассматриваемой проблемы, машины опорных векторов (SVM) считаются наиболее подходящим классификатором из-за их высокопроизводительного метода двухклассовой классификации и простоты реализации в микроконтроллерах [70].SVM — это метод машинного обучения, который использует трюк ядра для сопоставления входных векторов () с пространством признаков более высокой размерности по φ ( x i ), где обычно и подчиняется m > . Уловка с ядром позволяет SVM избежать переноса x i в пространство более высоких измерений путем вычисления скалярного произведения шаблонов внутри.

В нашем подходе каждый x i представлен 55 параметрами (ранее описанными в разделе Предварительная обработка и извлечение признаков ), которые характеризуют текущее окно W .Входные векторы связаны с одним из двух разных классов: FoG или no-FoG. Эти классы представлены метками y i = {1, −1}, 1 ≤ i p , где y i = 1 в случае шаблона FoG и y i = -1 в случае шаблона не-FoG. Набор значений , , , и предоставляется клиническими экспертами с помощью видеозаписей, синхронизированных с соответствующими инерционными сигналами.Чтобы максимизировать запас, уменьшить эмпирическую ошибку и минимизировать структурный риск, построена гиперплоскость для разделения двух классов [71]. Оптимальная гиперплоскость определяется согласно следующей задаче оптимизации: (2) в котором C — это компромисс между допуском классификации и ошибкой классификации, а функция ядра K ( x i , x j ) заменяет скалярное произведение φ ( x i ) · φ ( x j ).Ядро, используемое для классификатора FoG, представляет собой радиальную базисную функцию Гаусса (RBF) из-за его хорошей производительности и способности обобщения, где γ — ширина функции RBF.

Из-за подхода «исключить одного пациента — исключить» эти параметры должны быть скорректированы с учетом данных всех пациентов, кроме одного. Таким образом, с этими данными диапазон значений {10 −2 , 10 −1 ,…, 10 2 } для C и γ тестируется с помощью 10-кратного метода перекрестной проверки. По результатам различных кратностей получают среднюю чувствительность и специфичность для каждой комбинации значений.Оптимальные параметры для SVM ( C opt , γ opt ) — это те, которые максимизируют следующее выражение: (3)

Найденные оптимальные значения используются для обучения модели SVM. Данные пациента, которые все еще не используются, затем используются для тестирования модели с помощью специальной процедуры, которая описана в разделе Оценка предложенного алгоритма . Весь процесс обучения повторяется, сохраняя отдельно данные по каждому пациенту; как следствие, количество полученных моделей SVM совпадает с количеством доступных пациентов.

Индивидуальный выбор модели FoG.

В этом разделе описывается предлагаемый зависимый от пользователя метод. Чтобы получить модель, зависящую от пользователя, был принят модифицированный метод исключения одного пациента, который также был выполнен с помощью SVM. В отличие от общей модели, представленной в предыдущем подразделе, персонализированная модель требует от пользователя помеченных данных инерционного сигнала, чтобы получить персонализированный классификатор перед его использованием в реальной жизни.Поэтому мы будем использовать часть данных от тестируемого пациента для обучения нашего классификатора, а оставшаяся часть данных будет использоваться для оценки алгоритма. Сигналы от тестируемого пациента делятся на два набора, первый набор состоит из 50% помеченных эпизодов FoG с соответствующими неэпизодическими сигналами, а второй набор включает оставшиеся эпизоды FoG и неэпизодические окна. В набор обучающих данных включается только первый набор, то есть первая половина, как показано на рисунке 4.Отметим, что оптимальным выбором обучающих данных было бы включение 50% сигналов в набор обучающих данных (без разделения по эпизодам), а оставшиеся 50% — в набор оценочных данных. Однако есть пациенты, которые в основном замирают во время первоначального сбора данных, в то время как другие пациенты представили FoG только во время второй части сбора данных. Следовательно, количество эпизодов в каждом наборе данных в большинстве случаев будет несбалансированным. Следовательно, набор обучающих данных выбирается из тех частей сигнала от тестируемого пациента, которые составляют 50% эпизодов FoG, вместе с неэпизодическими сигналами, как показано на рисунке 4.Из-за этих требований и процесса оценки эпизоды не могут быть выбраны случайным образом. Если бы эпизоды FoG были выбраны случайным образом, те части сигнала, которые не содержат эпизодов FoG, также должны были бы быть выбраны случайным образом. Следовательно, предлагаемый метод оценки будет недействителен, поскольку, как показано в следующем разделе, истинные положительные результаты (TP) и ложные отрицательные результаты (FN) зависят от продолжительности эпизода, а истинные отрицательные результаты (TN) и ложные положительные результаты (FP) зависят от количество обнаруженного времени, проведенного без положительного обнаружения.Таким образом, при случайном выборе эпизода временная граница обнаружения исчезнет, ​​и оценка по эпизодам будет невозможна.

Аналогичным образом, тот же анализ выполняется снова, но с заменой наборов данных для обучения и оценки тестируемого пациента, использованного для обучения и проверки модели. Как следствие, после первого обучения модели с данными от не тестируемых пациентов и первого набора данных от тестируемого пациента происходит второе обучение. В этом случае второй набор, состоящий из последних 50% эпизодов, включая неэпизодические сигналы, тестируемого пациента, включается в набор обучающих данных, как показано в нижней части рисунка 4.Затем первые 50% эпизодов и соответствующие им неэпизодические сигналы используются для оценки полученной модели. Хотя другие проценты обучения / оценки могут быть проверены, в этом случае авторы считают, что 50% данных эпизодов FoG также содержат достаточно информации о неэпизодических сигналах.

В этом модифицированном подходе с исключением по одному, данные по 20 пациентам, не проходившим тестирование, представляют собой явно больший набор данных по сравнению с данными по тестируемому пациенту; таким образом, данные последних практически ничтожны и не повлияют на процесс обучения.Следовательно, считается интересным заставить процесс выбора модели учиться на данных тестируемого пациента с большим влиянием, чем у остальных пациентов. В частности, вес данных тестируемого пациента устанавливается таким же, как и данные других 20 пациентов. Таким образом, данные, принадлежащие испытуемому пациенту, представленные как t X = { x i }, взвешиваются в следующей форме. Пусть n 20 будет количеством шаблонов данных, принадлежащих 20 пациентам, используемых для обучения модели.С другой стороны, пусть данные тестируемого пациента будут разделены на две части с первым и вторым 50% эпизодов FoG, как описано ранее, каждая часть содержит шаблоны n f и n s соответственно . Вес, присвоенный этим паттернам из набора обучающих данных, соответствующих тестируемому пациенту, когда используется первая половина, составляет. С другой стороны, вес, приданный этим паттернам из набора обучающих данных, принадлежащих данным 20 пациентов, равен.Соответственно, для второй половины будет использоваться n s вместо n f . Таким образом, вес, присвоенный каждой части, соответствует предшествующей альтернативной части набора обучающих данных. Эти веса включены в модель SVM в соответствии со следующим уравнением: (4)

Наконец, персонализированная модель, полученная в процессе обучения, будет оцениваться по другому набору окон, которые не использовались в обучении, в соответствии с ранее представленной оценкой на основе эпизодов.После этого методология получения модели SVM будет повторяться, переключая части, используемые при обучении и оценке. Таким образом, модель предотвращается от переобучения, поскольку только одна часть данных выполняется пациентом, что может совпадать с конкретным тестом, а не с ADL. Наконец, чтобы гарантировать, что данные каждого пациента используются один раз в качестве тестируемого пациента, процесс выполняется 21 раз.

Оценка предложенного алгоритма

Для анализа эффективности каждой методологии проводится тщательная оценка в соответствии с методологией, описанной ранее [72].Из-за вероятных ситуаций, в которых пациенты сидят, стоят или лежат в течение длительных периодов времени, доля TN (состояния, при которых эпизод FoG не был обнаружен алгоритмом и пациент не участвовал в эпизоде ​​FoG) становится чрезвычайно большой. Точно так же из-за ситуаций, в которых пациенты испытывают длительные эпизоды FoG, доля TP (состояний, в которых эпизод FoG был обнаружен алгоритмом, а пациент находился в эпизоде ​​FoG) также становится чрезвычайно большой. Целевой процесс оценки направлен на то, чтобы уравновесить чрезмерное количество TN и TP, которое может появиться, с оценками подходов машинного обучения на основе окон посредством анализа оценки эпизодов вместо анализа окон, содержащих эпизод.Следовательно, эпизод FoG оценивается от его начала до конца как отдельный эпизод, а не в каждом окне, содержащем эпизод FoG.

Учитывая, что во время протокола сбора данных минимальное время, затрачиваемое пациентами на выполнение ложноположительного теста, составляло 38 секунд, было сочтено, что максимальное время одного эпизода TN должно составлять 30 секунд. Таким образом, например, если пациент выполняет какое-либо действие без какого-либо эпизода FoG в течение 40 секунд, учитывается 2 TN.Кроме того, эпизод TN рассматривается только в том случае, если эпизод TN длиннее 5 секунд, поскольку средняя продолжительность эпизода FoG в собранных данных составляла 5,14 секунды (рис. 5). Кроме того, TP, FN и FP оцениваются на рис. 5 как:

.
  • Одиночный TP рассматривается, если алгоритм обнаружил эпизод FoG и пациент был клинически отмечен как имеющий эпизод FoG.
  • Одиночный FP считается, если алгоритм обнаружил эпизод FoG и пациент был клинически отмечен как не имеющий эпизода FoG.
  • Одиночный FN считается, если эпизод FoG не был обнаружен алгоритмом, и пациент был клинически отмечен как имеющий эпизод FoG.

Оценка методом MBFA

Для дальнейшего анализа эффективности каждой методологии проводится сравнение с наиболее широко используемым методом обнаружения FoG. Учитывая, что было показано, что MBFA обеспечивает хорошую производительность (> 80% по чувствительности и специфичности в алгоритме, не зависящем от пользователя [27]), и, кроме того, MBFA широко используется многими авторами для обнаружения FoG [22–2] 24,26,27,31,46–50], авторы рассматривают MBFA как точный базовый метод для целей сравнения.Аналогично предлагаемому нами подходу для метода MBFA была разработана независимая от пользователя (исключить одного пациента) оценка, которая сравнивалась с предлагаемым независимым от пользователя методом, описанным в разделе Generic FoG Model Selection .

Основными параметрами, подлежащими настройке в рамках метода MBFA, являются PTH и FTH. Таким образом, для каждого пациента был протестирован диапазон значений каждого параметра, состоящий из значений [0,0.5,…, 4]. После оценки каждая пара значений PTH и FTH обеспечивает определенное количество TP, TN, FN и FP, которые представлены с точки зрения чувствительности и специфичности.Эти значения используются для оценки алгоритма MBFA, как описано в разделе Оценка предложенного алгоритма . Таким образом, пусть будет функция, которая возвращает номер TP , FP , TN , FN данного сигнала от пациента k . Из этих значений чувствительность и специфичность параметров при обнаружении эпизодов FoG получаются на основе предыдущих формул, которые представлены формулами Sens ( Eval k ( PTH , FTH )) и Spec ( Eval k ( PTH , FTH )).Учитывая, что используется метод исключения одного пациента, суммирование для всех Eval k ( PTH , FTH ), принадлежащих всем пациентам, не участвующим в тестировании, выполняется в соответствии с уравнением (5): (5)

Оптимальные значения для PTH и FTH получены в соответствии с уравнением (6) и с использованием данных из набора обучающих данных. Затем эти значения оцениваются с помощью набора данных тестирования, который представляет собой данные, принадлежащие пациенту, проводящему тестирование, представленному как пациент t в следующем уравнении: (6)

Кроме того, была проведена персонализированная оптимизация метода MBFA по сравнению с соответствующей методологией, представленной в разделе Выбор персонализированной модели FoG .Модель, зависящая от пользователя, также была получена путем включения 50% эпизодов от тестируемого пациента и, кроме того, соответствующих окон без эпизодов (как показано на рис. 5) в оптимизацию PTH и FTH.

Подобно подходу на основе SVM, представленному в разделе Выбор персонализированной модели FoG , набор обучающих данных, который принадлежит тестируемому пациенту, взвешивается, чтобы настроить параметры для эпизодов FoG пациента. Следовательно, пусть Eval t 1 ( PTH , FTH ) и Eval t 2 ( PTH , FTH ) будут функциями, которые возвращают количество TP, FP, TN и FN из, с одной стороны, первой половины сигнала, содержащего первые 50% эпизодов FoG у пациента t , и, с другой стороны, второй половины сигнала, содержащего последние 50 % эпизодов FoG у пациента т .Оценка оставшейся части сигнала от пациента t обеспечивает персонализированную производительность модели на основе TP, FP, TN и FN, которая представлена ​​ PM t ( FTH , PTH ). Соответствующие специфичность и чувствительность получены по: (7) (8)

Наконец, оптимальные значения PTH и FTH для пациента t в персонализированной модели получены следующим образом: (9)

Затем та же методика применяется к t 2, чтобы оценить оставшуюся половину сигналов.

Результаты и обсуждение

В этом разделе представлены результаты, полученные для методологий, описанных в разделе Методы . Чтобы представить результаты в перспективе, результаты SVM и MBFA показаны вместе. И SVM, и методы MBFA обнаружения FoG были оценены на общей модели и на основе персонализированной модели. В таблице 4 представлены специфичность, чувствительность и их среднее геометрическое, усредненное среди 21 пациента с БП для обоих методов и обеих моделей.Значения, представленные в таблице 4, были получены путем суммирования значений TP, TN, FP и FN и решения чувствительности и специфичности, как указано в предыдущих разделах.

Таблица 4. Результаты для общей и персонализированной моделей для предлагаемого подхода на основе SVM и метода MBFA.

Представлены средняя специфичность, чувствительность и среднее геометрическое, рассчитанные как для 21 пациента с БП.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0171764.t004

Таблица 4 ясно показывает, что персонализированные модели для методов SVM и MBFA превосходят общие модели, обеспечивая прирост на 7.2% для SVM и 8,4% для MBFA с точки зрения среднего геометрического. Таким образом, обнаружение эпизодов FoG значительно улучшается, когда данные от тестируемого пациента используются для обучения модели или для настройки параметров MBFA. Результирующее увеличение на 8,4%, полученное для MBFA, согласуется с результатами, представленными в [21]. Точно так же метод SVM показывает лучшие результаты при рассмотрении данных от тестируемого пациента, что является интересным открытием, о котором ранее не сообщалось, и который может помочь получить улучшенные модели для обнаружения FoG.

Что касается производительности методов MBFA и SVM, можно увидеть, что среднее геометрическое значение методов SVM значительно больше, чем среднее геометрическое значение методов MBFA. В частности, предлагаемый метод превосходит метод MBFA с увеличением на 11,2% для общей модели и на 10% для персонализированной модели. Таким образом, обнаружение эпизодов FoG значительно улучшается с использованием метода SVM по сравнению с методом MBFA. Фактически, подход машинного обучения лучше обобщает проблему во всех полученных результатах.Это связано с включением нескольких функций, которые более точно характеризуют не только эпизоды FoG, но и части с возможными FP, что обеспечивает гораздо более высокую специфичность. В этом смысле примечательно, что специфичность общей модели MBFA составляет 52,6%, в то время как соответствующая специфичность на основе SVM составляет 79%.

В таблице 5 представлены результаты отдельных пациентов, полученные с помощью метода SVM как для общей, так и для персонализированной модели. Эти результаты призваны показать, как модель персонализации улучшает обнаружение эпизодов FoG по сравнению с общей моделью.Например, среднее геометрическое для пациента 1 составляет всего 37,35% для общей модели и 86,2% для модели персонализации. В общей сложности для 16 пациентов персонализация обеспечивает увеличение среднего геометрического, что соответствует большему обнаружению эпизодов FoG. Однако у остальных 5 пациентов (4, 10, 11, 12 и 18) среднее геометрическое немного ниже, менее 3%. Это может произойти, если сценарий в первой половине теста отличается от второй части, и, таким образом, эпизоды могут проявляться по-другому.Большинство пациентов замерзают одинаково в течение всего теста, но, тем не менее, есть пациенты, которые замерзают в своих домах иначе, чем снаружи. Обученные модели могут понять, что в основном эпизоды происходят стереотипно. Когда оценка выполняется на открытом воздухе или в другом сценарии в другой половине теста, классификатор может работать неправильно, и, следовательно, среднее значение может немного уменьшиться по сравнению с общим SVM.

В некоторых предыдущих статьях сообщалось о результатах чувствительности и специфичности более 90%, что выше, чем в этой статье.Однако некоторые проблемы очевидны в этих работах [28,48,52].

Метод оценки состоит из оставления одного окна за пределами, который фактически тренирует модель со всеми окнами (включая тестируемого пациента), кроме одного. Таким образом, тестовые сигналы очень похожи на обученные, что обеспечивает очень высокую точность. Кроме того, подход с оставлением одного окна рассматривает каждое окно либо как положительный, либо как отрицательный случай, что приводит к завышению значений специфичности и чувствительности, представленных в предыдущих разделах.В большинстве работ результаты были получены либо с учетом лабораторных условий, либо с использованием нескольких датчиков, что увеличивает точность обнаружения FoG.

В этой работе был использован более надежный метод оценки, заключающийся в оценке с помощью метода «оставить одного пациента вне больницы». При использовании этого метода по крайней мере половина сигналов от тестируемого пациента (для персонализированной модели) была пропущена, чтобы правильно протестировать модель. Кроме того, наши результаты были получены в собственном доме пациентов с использованием одного датчика, расположенного на талии.Было показано, что расположение на поясе удобно для пользователей [32], но, напротив, определение точности FoG не так точно, как при установке инерциальных систем на ступнях [21]. Как следствие, дополнительные трудности, связанные с этими условиями, также объясняют полученные более низкие результаты.

При специфичности 61% и значениях чувствительности в среднем около 50% очевидно, что оценка MBFA снижается из-за новой методологии оценки.Кроме того, эффект от выполнения набора данных в домашних условиях пациента и при выполнении некоторых ложноположительных тестов предполагает, что MBFA может быть не очень надежным в домашних условиях.

Предлагаемый метод оценки оценивает алгоритм обнаружения FoG в зависимости от количества эпизодов, балансируя количество TN, TP, FN и FP. Однако этот метод не может определить продолжительность каждого эпизода. Учитывая, что метод обработки осуществляется через окна, разрешение эпизода может быть только 1.6 секунд, а минимальное время эпизода FoG составляет 3,2 секунды в соответствии со спецификациями, указанными в разделе «Предварительная обработка и извлечение функций» .

До сих пор модель MBFA считалась оптимальной из-за ее низких вычислительных затрат и хорошей производительности. По сравнению с нашей моделью вычислительная нагрузка значительно ниже; тем не менее, полученная точность также ниже. Однако с последними технологическими достижениями включение виртуальных цифровых сигнальных процессоров в микроконтроллеры и соответствующий рост производительности при низком энергопотреблении делают возможным внедрение классификаторов машинного обучения в реальном времени с несколькими векторами поддержки и широкими векторами функций.Несмотря на это, авторы считали, что модели, полученные с помощью предлагаемого подхода, должны быть оптимизированы в будущем, прежде чем реализовываться в реальном времени. Предназначенная модель была оптимизирована за счет максимизации продукта чувствительности и специфичности, но без включения каких-либо ограничений для минимизации опорных векторов, и, кроме того, в ней не предпринимается попыток выбора функций среди 55 предложенных предложенных функций. Что касается онлайн-оптимизации, представленная модель, не зависящая от пользователя, использует в среднем 6790 ± 387 опорных векторов среди различных моделей с исключением по одному.Учитывая 4 байта для каждого числа с плавающей запятой, для хранения модели SVM требуется в среднем 1494 КБ памяти. С другой стороны, зависимая от пользователя модель использует 9221 ± 520 опорных векторов, требующих 2028 КБ. Этим моделям может потребоваться значительная часть памяти, доступная для некоторых микроконтроллеров с низким или умеренным энергопотреблением и высокопроизводительных микроконтроллеров, таких как микроконтроллеры Cortex-M4 ARM. Таким образом, сокращение опорных векторов может быть выполнено, например, с помощью метода аппроксимации отдельного случая [73].Используя этот метод, модель, не зависящая от пользователя, сокращается с 7147 до 4598 векторов поддержки, уменьшая объем необходимой памяти на 30%. Хотя предложенный алгоритм был разработан для онлайн-реализации в микроконтроллере, и существуют маломощные высокопроизводительные микроконтроллеры, которые могут поддерживать требуемые 1011 КБ (соответствующая память для 4598 векторов поддержки), необходимо уменьшить количество функций, а также дополнительно удаление опорных векторов, чтобы минимизировать вычислительную нагрузку на этапе прогнозирования.Однако это может снизить производительность алгоритма, поэтому необходимо учитывать компромисс между производительностью и вычислительной нагрузкой, который напрямую влияет на производительность микроконтроллера и увеличивает его потребление.

Выводы

MBFA — это метод обнаружения эпизодов FoG с анализом частотных характеристик, полученных с помощью сигнала акселерометра носимой системы. Этот метод использовался в многочисленных исследованиях [22–24,26,27,31,46–50] из-за его простоты (всего лишь оптимизация 2 функций) и высокой точности обнаружения эпизодов FoG (> 80%, согласно данным Мур и др.[27]). Однако метод был протестирован только в лабораторных условиях, без учета ситуаций, которые могут привести к ложноположительным результатам. Насколько известно авторам, метод оценки не учитывает те ситуации, когда длительные периоды отрицательных результатов, таких как сидение, лежание или стояние, завышают результаты специфичности.

В этой статье представлен подход с контролируемым машинным обучением для обнаружения FoG, который был обучен и оценен с помощью инерционного набора данных, полученного от IMU, расположенного на талии пациента, когда пациенты с PD были дома [37].Были предложены и оценены две методологии на основе метода исключения одного. С одной стороны, была предложена общая модель, которая не приспособлена ни к одному пациенту, а с другой стороны, персонализированная модель, которая обучается с помощью части инерционного сигнала от пациента, проходящего тестирование. Как общий, так и персонализированный подходы к выбору модели были оценены с помощью MBFA и предложенного метода машинного обучения. Кроме того, был использован метод оптимизации для выбора модели MBFA.Оценка была проведена путем уравновешивания количества истинно положительных и истинно отрицательных результатов, а также оценки эпизода вместо окна, что привело к более надежной оценке. Для персонализированной модели только 50% эпизодов FoG, включая эти неэпизодические сигналы, использовались для обучения, что позволяет использовать остальные сигналы для оценки. Этот процент был выбран с учетом того, что некоторые пациенты имеют небольшое количество эпизодов FoG, таким образом, набор для оценки больше.Кроме того, проверка результатов более значима, если процент оценки больше, поскольку классификатор избегает переобучения, тем самым повышая производительность модели.

Наши результаты показывают, насколько персонализированные модели превосходят универсальные модели в среднем на 10%. Однако, как указано в разделе Выбор персонализированной модели FoG , для этого требуется процесс сбора и обучения данных, который не требуется для модели, не зависящей от пользователя. Этот процесс включает в себя сбор данных от пациентов с видеозаписью для захвата различных эпизодов FoG в доме пациентов с помощью специального протокола тестирования для выявления эпизодов FoG.Этот метод сбора данных может быть обременительным для пациента.

С другой стороны, подход машинного обучения значительно улучшает результаты, полученные с помощью модели MBFA. Оценки для каждого эпизода показывают, что подход машинного обучения либо увеличивает как чувствительность, так и специфичность, либо может только повысить одно, а другое оставить без изменений. Среднее геометрическое значение чувствительности и специфичности, а также их среднее значение использовались для сравнения обеих моделей (MBFA и SVM). SVM увеличивает эти значения на 8% и 11% соответственно.Улучшения можно объяснить двумя факторами. Во-первых, возможность обобщения метода машинного обучения по сравнению с методом MBFA на основе двух порогов. Во-вторых, это включение нескольких характеристик, которые лучше характеризуют эпизоды и неэпизодические движения. Поскольку база данных была построена на основе данных, собранных в реальных условиях, ситуации, которые в большей степени отражают реальные условия, могут быть использованы для усиления классификатора против ложных срабатываний и достижения гораздо большей специфичности.Однако алгоритм нуждается в некоторой оптимизации, чтобы его можно было реализовать в микроконтроллере носимого устройства для приложений реального времени. Наиболее важным вопросом является количество опорных векторов, которое следует уменьшить, как показано в разделе «Оценка предлагаемого алгоритма ». Это сокращение снизит вычислительную нагрузку.

Полученные результаты обеспечивают геометрическое среднее значение чувствительности и специфичности 84% для персонализированной модели и 76% для общей модели, что достаточно для оценки FoG дома у пациентов.Эти результаты были получены в сложных условиях, на дому у пациентов и при тщательном процессе оценки, чтобы сбалансировать количество истинно положительных и истинно отрицательных результатов.

Насколько известно авторам, этот алгоритм является первым, достигшим высокой чувствительности и специфичности с учетом онлайн-реализации с использованием сбалансированной оценки для каждого эпизода посредством домашнего обучения пациентов, которое включало ложноположительный тест. Этот алгоритм открывает возможность точной оценки FoG у пациентов с БП в режиме реального времени с целью быстрого реагирования с некоторыми модальностями [8,74].Кроме того, учитывая, что лекарственные препараты значительно влияют на частоту и тяжесть ЖОГ у некоторых пациентов [63], этот алгоритм может помочь точно адаптировать режимы лечения в будущем.

Благодарности

Часть этого проекта была выполнена в рамках проекта MASPARK, который финансируется La Fundació La Marató de TV3 20140431. Эта работа также является частью проекта FP7 REMPARK ICT-287677, который финансируется Европейской Сообщество.Таким образом, авторы хотели бы поблагодарить своих коллег из консорциума MASPARK и REMPARK за вклад.

Вклад авторов

  1. Концептуализация: DRM AS CPL A. Catala AB TJC HL RA ARM.
  2. Обработка данных: SA BM AP MCC AB.
  3. Формальный анализ: DRM AS CPL.
  4. Финансирование: JC JMM HL AB GO.
  5. Расследование: AB SA BM TJC PB LRQ DS GV RA A.Коста ARM.
  6. Методология: ARM RA GV HL JA TJC MCC AP AB JMM CPL AS DRM.
  7. Администрация проекта: JC JMM HL JA AB GO.
  8. Ресурсы: DRM AS CPL A. Catala JMM JC AB TJC GV RA.
  9. Программное обеспечение: CPL DRM AS.
  10. Куратор: JC JMM ARM AB.
  11. Подтверждение: AS CPL DRM AB.
  12. Визуализация: DRM AS CPL.
  13. Написание — первоначальный эскиз: DRM AS CPL.
  14. Написание — просмотр и редактирование: AS CPL DRM A. Catala JMM JC TJC PB LRQ GO A. Costa ARM.

Список литературы

  1. 1. Европейская ассоциация болезни Паркинсона, Рабочая группа по болезни Паркинсона (Всемирная организация здравоохранения). Распространенность болезни Паркинсона. 2015. http://www.epda.eu.com/en/resources/life-with-parkinsons/part-1/prevalence-of-parkinsons-disease/
  2. 2. Фан С. Феномен замерзания при паркинсонизме.Adv Neurol. 1995. 67: 53–63. Доступно: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8848982 pmid: 8848982
  3. 3. Гилади Н., Тревес Та, Саймон Э.С., Шабтай Х., Орлов Ю., Кандинов Б. и др. Замерзание походки у пациентов с запущенной болезнью Паркинсона. J Neural Transm. Springer; 2001; 108: 53–61.
  4. 4. Блум Б. Р., Хаусдорф Дж. М., Виссер Дж. Э., Гилади Н. Фолс и остановка походки при болезни Паркинсона: обзор двух взаимосвязанных эпизодических явлений. Mov Disord. 2004; 19: 871–884.pmid: 15300651
  5. 5. Моро С., Дефевр Л., Блейз С., Блатт Дж. Л., Дюамель А., Блум Б. Р. и др. Замерзание походки на открытых взлетно-посадочных полосах, вызванное внешними факторами, на поздних стадиях болезни Паркинсона является результатом двигательного и психического коллапса. J Neural Transm. 2008; 115: 1431–1436. pmid: 18726136
  6. 6. Либерман А. Связаны ли замирания походки (ВОГ) и паника? J Neurol Sci. 2006; 248: 219–222. pmid: 16797596
  7. 7. Aarsland D, Brønnick K, Ehrt U, De Deyn PP, Tekin S, Emre M и др.Психоневрологические симптомы у пациентов с болезнью Паркинсона и деменцией: частота, профиль и связанный с этим стресс лица, осуществляющего уход. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2007; 78: 36–42. pmid: 16820421
  8. 8. Лим I, ван Веген Э, де Гёде С., Дойтеком М., Ньубур А., Виллемс А. и др. Влияние внешних ритмических сигналов на походку у пациентов с болезнью Паркинсона: систематический обзор. Clin Rehabil. 2005; 19: 695–713. pmid: 16250189
  9. 9. Бехлин М., Плотник М., Рогген Д., Гилади Н., Хаусдорф Дж. М., Трёстер Г.Носимая система, которая помогает пациентам с болезнью Паркинсона ходить. Методы Inf Med. 2010; 49: 88–95. pmid: 20011807
  10. 10. Подсиадло Д., Ричардсон С. Время «Up & Go»: тест базовой функциональной мобильности для слабых пожилых людей. J Am Geriatr Soc. 1991; 39: 142–148. pmid: 1991946
  11. 11. Schaafsma JD, Balash Y, Gurevich T, Bartels AL, Hausdorff JM, Giladi N. Характеристика замораживания подтипов походки и реакции каждого на леводопа при болезни Паркинсона.Eur J Neurol. 2003. 10: 391–398. pmid: 12823491
  12. 12. Снайдерс А.Х., Хаакма, Калифорния, Хаген Ю.Дж., Муннеке М., Блум Б.Р. Морозильная камера или незамерзающая камера: клиническая оценка застывания походки. Паркинсонизм, связанный с расстройством. 2012; 18: 149–54. pmid: 21968033
  13. 13. Nonnekes J, Janssen AM, Mensink SHG, Oude Nijhuis LB, Bloem BR, Snijders AH. Короткие быстрые шаги, чтобы спровоцировать замирание походки при болезни Паркинсона. J Neurol. 2014; 261: 1763–1767. pmid: 24957299
  14. 14. Гилади Н., Шабтай Х., Симон Э., Биран С., Тал Дж., Корчин А.Построение анкеты замораживания походки для пациентов с паркинсонизмом. Паркинсонизм, связанный с расстройством. 2000. 6: 165–170. pmid: 10817956
  15. 15. Giladi N, Tal J, Azulay T., Rascol O, Brooks DJ, Melamed E, et al. Валидация анкеты «замораживание походки» у пациентов с болезнью Паркинсона. Mov Disord. 2009; 24: 655–661. pmid: 1

    95
  16. 16. Нильссон М.Х., Хариз Г.М., Викторин К., Миллер М., Форсгрен Л., Хейгелл П. Разработка и тестирование самоуправляемой версии опросника по замораживанию походки.BMC Neurol. 2010; 10: 85. pmid: 20863392
  17. 17. Nieuwboer A, De Weerdt W, Dom R, Lesaffre E. Анализ частоты и корреляции моторных дефицитов у пациентов с болезнью Паркинсона. Disabil Rehabil. 1998. 20: 142–150. pmid: 9571381
  18. 18. Папапетропулос СС. Дневники пациентов как конечный результат в клинических испытаниях болезни Паркинсона. CNS Neurosci Ther. 2012; 18: 380–387. pmid: 22070400
  19. 19. Хан ДжХ, Ли У.Дж., Тэ Бом А, Бом Сок Дж., Кван Сок П.Анализ походки для обнаружения замирания у пациентов с двигательным расстройством с использованием трехмерной системы ускорения. 25-я ежегодная международная конференция IEEE EMBS. 2003. С. 1863–1865.
  20. 20. Мур ST, MacDougall HG, Ondo WG. Амбулаторное наблюдение за замерзанием походки при болезни Паркинсона. J Neurosci Methods. 2008. 167: 340–348. pmid: 17928063
  21. 21. Бехлин М., Рогген Д., Плотник М., Хаусдорф Дж. М., Гилади Н., Трёстер Г. Онлайн-обнаружение остановки походки у пациентов с болезнью Паркинсона: характеристика производительности.Proc 4-й Международной конференции ICST Body Area Networks. Icst; 2009;
  22. 22. Йованов Э., Ван Э., Верхаген Л., Фредриксон М., Фратанджело Р. deFOG — Система в реальном времени для обнаружения и размораживания походки пациентов с болезнью Паркинсона. 31-я ежегодная международная конференция IEEE EMBS. 2009. С. 5151–5154.
  23. 23. Delval A, Snijders AH, Weerdesteyn V, Duysens JE, Defebvre L, Giladi N и др. Объективное обнаружение легкого замирания эпизодов походки при болезни Паркинсона. Mov Disord.2010; 25: 1684–1693. pmid: 20544715
  24. 24. Забалета Х., Келлер Т., Фимбел Э.Дж. Анализ походки в частотной области для обнаружения замерзания у пациентов с болезнью Паркинсона. Геронтехнология. 2008; 7: 4.
  25. 25. Коул БТ, Рой Ш., Наваб Ш. Обнаружение замирания походки во время активности без сценария и ограничений. 33-я Ежегодная международная конференция IEEE EMBS. 2011. С. 5649–5652.
  26. 26. Niazmand K, Tonn K, Zhao Y, Fietzek UM, Schroeteler F, Ziegler K, et al.Замораживание определения походки при болезни Паркинсона с помощью умной одежды на основе акселерометра. Конференция IEEE по биомедицинским схемам и системам (BioCAS). IEEE; 2011. С. 201–204.
  27. 27. Мур С.Т., Юнгер Да, Моррис Т.Р., Дилда Ви, МакДугалл Х.Г., Шайн Дж.М. и др. Автономное определение застывания походки при болезни Паркинсона с помощью сегментарной акселерометрии нижней части тела. J Neuroeng Rehabil. Журнал нейроинжиниринга и реабилитации; 2013; 10:19 pmid: 23405951
  28. 28.Альрихс С., Сама А., Лаво М., Кабестани Дж., Родригес-Мартин Д., Перес-Лопес С. и др. Обнаружение замирания походки с помощью трехосного акселерометра у пациентов с болезнью Паркинсона. Med Biol Eng Comput. 2016; 54: 223–233. pmid: 26429349
  29. 29. Бэхлин М., Плотник М., Рогген Д., Майдан I, Хаусдорф Дж. М., Гилади Н. и др. Носимый помощник для пациентов с болезнью Паркинсона с симптомом замирания походки. IEEE Trans Inf Technol Biomed. 2010. 14: 436–446. pmid: 197
  30. 30.Weiss A, Herman T, Giladi N, Hausdorff JM. Новые доказательства аномалий походки у пациентов с болезнью Паркинсона, страдающих от замораживания походки: данные с использованием фиксированного на теле датчика, носимого в течение 3 дней. J Neural Transm. 2015; 122: 403–410. pmid: 25069586
  31. 31. Зак Х., Янссен А.М., Снайдерс А.Х., Делвал А., Феррей М.Ю., Ауфф Е. и др. Выявление замирания походки при болезни Паркинсона во время выполнения заданий, провоцирующих замирание, с помощью акселерометрии на поясе. Паркинсонизм, связанный с расстройством.Elsevier Ltd; 2015; 21: 1362–1366.
  32. 32. Мэти MJ, Basilakis J, Celler BG. Система контроля осанки и физической активности с помощью акселерометров. 23-я ежегодная международная конференция IEEE EMBS. Ieee; 2001; 4: 3654–3657.
  33. 33. Ян CC, Hsu YL. Обзор носимых детекторов движения на основе акселерометрии для мониторинга физической активности. Датчики. 2010; 10: 7772–7788. pmid: 22163626
  34. 34. Перес-Лопес С., Сама А., Родригес-Мартин Д., Катала А., Кабестани Дж., Де Минго Е. и др.Мониторинг моторных колебаний при болезни Паркинсона с помощью переносного инерционного датчика. Международная рабочая конференция «Достижения искусственных нейронных сетей в области вычислительного интеллекта». Конспект лекций по информатике. 2015. С. 461–474.
  35. 35. Перес-Лопес С., Сама А., Родригес-Мартин Д., Морено-Аростеги Дж. М., Кабестани Дж., Байес А. и др. Оценка дискинезии, вызванной дофаминергическим действием, на основе одного акселерометра, носимого на поясе. Artif Intell Med. Elsevier B.V .; 2016; 67: 47–56. pmid: 26831150
  36. 36.MASPARK. Замораживание при болезни Паркинсона: улучшение качества жизни с помощью автоматической системы контроля — La Marató de TV3-20140431. 2015–2017 гг.
  37. 37. Сама А., Перес-Лопес С., Родригес-Мартин Д., Кабестани Дж., Морено Дж. М., Родригес-Молинеро А. Гетерогенная база данных для извлечения знаний о движениях при болезни Паркинсона. Европейский симпозиум по искусственным нейронным сетям, вычислительному интеллекту и машинному обучению. 2013.
  38. 38. Хаусдорф Дж. М., Балаш Ю., Гилади Н.Анализ временных рядов движений ног при застывании походки при болезни Паркинсона: акинезия, рифма или причина? Physica A. 2003; 321: 565–570.
  39. 39. Nieuwboer A, De Weerdt W., Desloovere K, Fieuws S., Broens-kaucsik E. Аномалии пространственно-временных характеристик походки в начале замирания при болезни Паркинсона. Mov Disord. 2001; 16: 1066–1075. pmid: 11748737
  40. 40. Нобл П., Кильстра Л., Алмейда К. Взаимосвязь между двигательным планированием и остановкой походки при болезни Паркинсона.J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2012; 83: 98–101. pmid: 21836031
  41. 41. Алмейда QJ, Лебольд CA. Замерзание походки при болезни Паркинсона: перцепционная причина двигательного нарушения? J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2010. 81: 513–518. pmid: 19758982
  42. 42. Хандохосено — магистр, Шайн Дж. М., Нгуен Т. Н., Тран Й., Льюис С. Дж., Нгуен Х. Т. Обнаружение замирания походки у пациентов с болезнью Паркинсона с помощью сигналов ЭЭГ на основе вейвлет-разложения. 34-я ежегодная международная конференция IEEE Eng Med Biol Soc.2012; 2012: 69–72.
  43. 43. Мазилу С., Калатрони А., Газит Э., Мирельман А., Хаусдорф Дж, Троестер Г. Прогнозирование остановки походки при болезни Паркинсона с помощью физиологических носимых устройств: исследовательское исследование. IEEE J Biomed Heal Informatics. 2015; 6: 1–1.
  44. 44. Такач Б., Катала А., Родригес Мартин Д., ван дер Аа Н., Чен В., Раутерберг М. Отслеживание положения и ориентации в системе повсеместного мониторинга пациентов с болезнью Паркинсона с симптомом замораживания походки. JMIR mhealth uhealth.2013; 1: е14. pmid: 25098265
  45. 45. Weiss A, Herman T, Giladi N, Hausdorff JM. Объективная оценка риска падения при болезни Паркинсона с использованием фиксированного на теле датчика, носимого в течение 3 дней. PLoS One. 2014; 9: e96675. pmid: 24801889
  46. 46. Zhao Y, Tonn K, Niazmand K, Fietzek UM, D’Angelo LT, Ceballos-Baumann a., Et al. Онлайн-идентификация FOG при болезни Паркинсона с помощью алгоритма, сочетающего частоту и время. Proc 2012 IEEE-EMBS Int Conf Biomed Heal Informatics. 2012; 25: 192–195.
  47. 47. Манчини М., Священник К.С., Натт Дж. Г., Хорак Ф. Б.. Количественная оценка замирания походки при болезни Паркинсона во время инструментального теста на время и вперед. 34-я ежегодная международная конференция IEEE Eng Med Biol Soc. 2012; 2012: 1198–201.
  48. 48. Mazilu S, Hardegger M, Zhu Z, Roggen D, Tröster G, Plotnik M и др. Онлайн-обнаружение зависания походки с помощью смартфонов и методов машинного обучения. Proc 6th Int ICST Conf Pervasive Comput Technol Healthc. 2012; 123–130.
  49. 49.Мазилу С., Калатрони А., Газит Э., Рогген Д., Хаусдорф Дж. М., Трёстер Г. Особенности обучения для обнаружения и прогнозирования замирания походки при болезни Паркинсона. Материалы 9-й международной конференции по машинному обучению и интеллектуальному анализу данных в распознавании образов. 2013. С. 144–158.
  50. 50. Родригес-Мартин Д., Сама А., Перес-Лопес С., Катала А., Кабестани Дж., Родригес-Молинеро А. Обнаружение осанки с помощью акселерометра, надеваемого на пояс: приложение для улучшения определения стоп-кадра у пациентов с болезнью Паркинсона.Европейская конференция по окружающей среде вспомогательного проживания. Эйндховен; 2014. С. 1–6.
  51. 51. Стаматакис Дж., Кремерс Дж., Маке Д., Мак Б., Гарро Г. Извлечение признаков походки при болезни Паркинсона с использованием недорогих акселерометров. Ежегодная международная конференция IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. 2011. С. 7900–7903.
  52. 52. Tripoliti EE, Tzallas AT, Tsipouras MG, Rigas G, Bougia P, Leontiou M, et al.Автоматическое обнаружение остановок походки у пациентов с болезнью Паркинсона. Компьютерные методы Программы Biomed. Elsevier Ireland Ltd; 2013; 110: 12–26.
  53. 53. Косте С., Сийобер Б., Писсар-Гиболле Р., Паскье М., Эспио Б., Джени С. Обнаружение замирания походки при болезни Паркинсона: предварительные результаты. Датчики. 2014; 14: 6819–6827. pmid: 24740014
  54. 54. Тай А., Йен С.К., Ли ПЙ, Ван Си, Нео А., Фан С.В. и др. Обнаружение замораживания походки (FoG) при болезни Паркинсона.10-я Азиатская конференция по контролю (ASCC). 2015. С. 1–6.
  55. 55. ЗАМЕЧАНИЕ — Персональное медицинское устройство для удаленного и автономного лечения болезни Паркинсона. FP7-ICT-2011-7-287677. 2011–2014 гг.
  56. 56. Бахлин М. Проект DAPHNET — Динамический анализ физиологических сетей. Шестая рамочная программа, FP6. http://www.wearable.ethz.ch/research/groups/health/daphnet/index
  57. 57. Майдан I, Плотник М, Мирельман А, Вайс А, Гилади Н, Хаусдорф Дж.Изменения частоты сердечных сокращений при застывании походки у пациентов с болезнью Паркинсона. Mov Disord. 2010. 25: 2346–2354. pmid: 20721914
  58. 58. Такач Б., Катала А., Родригес Мартин Д., ван дер Аа Н., Чен В., Раутерберг М. Отслеживание положения и ориентации в системе повсеместного мониторинга пациентов с болезнью Паркинсона с симптомом замораживания походки. JMIR mhealth uhealth. JMIR mhealth и uhealth; 2013; 1: е14. pmid: 25098265
  59. 59. Майдан I, Бернад-Элазари Х., Газит Э., Гилади Н., Хаусдорф Дж.М., Мирельман А.Изменения оксигенированного гемоглобина связывают застывание походки с активацией лобной части у пациентов с болезнью Паркинсона: исследование временных моторно-когнитивных нарушений с помощью fNIRS. J Neurol. 2015; 262: 899–908. pmid: 25636682
  60. 60. Хьюз aJ, Дэниэл С.Е., Килфорд Л., Лис aJ. Точность клинической диагностики идиопатической болезни Паркинсона: клинико-патологическое исследование 100 случаев. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 1992; 55: 181–184. pmid: 1564476
  61. 61. Кабестани Дж., Морено Дж. М., Перес К., Сама А., Катала А.ЗАМЕЧАНИЕ: Когда ИИ и технологии встречаются с оценкой болезни Паркинсона. 20-я Международная конференция по смешанному проектированию интегральных схем и систем. 2013.
  62. 62. Hoehn MM, Yahr MD. Паркинсонизм: начало, прогрессирование и смертность. Неврология. 1967. 17: 427–427. pmid: 6067254
  63. 63. Амбони М., Бароне П., Пичилло М., Коццолино А., Лонго К., Эрро Р. и др. Двухлетнее последующее исследование исполнительных дисфункций у пациентов с паркинсонизмом с застыванием походки в состоянии «on-state».Mov Disord. 2010. 25: 800–802. pmid: 20198648
  64. 64. Родригес-Мартин Д., Перес-Лопес С., Сама А., Кабестани Дж., Катала А. Носимое инерционное измерительное устройство для длительного мониторинга в зоне ухода за иждивенцами. Датчики. 2013; 13: 14079–14104. pmid: 24145917
  65. 65. Чжоу Х., Ху Х. Отслеживание движения человека для реабилитации — обзор. Биомедицинское управление сигнальным процессом. 2008; 3: 1–18.
  66. 66. Родригес-Мартин Д., Сама А., Перес-Лопес С., Катала А, Кабестани Дж., Родригес-Молинеро А.Идентификация осанки на основе SVM с помощью одного трехосного акселерометра, расположенного на талии. Expert Syst Appl. Elsevier Ltd; 2013; 40: 7203–7211.
  67. 67. Наджафи Б., Аминиан К., Парашив-Ионеску А., Лёв Ф, Була С.Дж., Роберт П. Амбулаторная система анализа движений человека с использованием кинематического датчика: мониторинг ежедневной физической активности у пожилых людей. IEEE Trans Biomed Eng. 2003. 50: 711–723. pmid: 12814238
  68. 68. Родригес-Мартин Д., Сама А., Перес-Лопес С., Кабестани Дж., Катала А., Родригес-Молинеро А.Идентификация изменения осанки у пациентов с БП с помощью метода на основе SVM и одного акселерометра для ношения на поясе. Нейрокомпьютеры. Эльзевир; 2015; 164: 144–153.
  69. 69. Хан А.М., Ли Ю.К., Ким Т.С. Распознавание человеческой активности на основе сигналов акселерометра с использованием коэффициентов дополненной авторегрессионной модели и искусственных нейронных сетей. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2008; 2008: 5172–5175.
  70. 70. Бони А., Пианелиани Ф., Петри Д. Реализация SVM с низким энергопотреблением и низкой стоимостью для интеллектуальных датчиков.IEEE Trans Instrum Meas. 2007; 56: 39–44.
  71. 71. Вапник В.Н. Природа статистической теории обучения. второй. Нью-Йорк: Спрингер-Верлаг; 1995.
  72. 72. Родригес-Мартин Д., Сама А., Перес-Лопес С., Катала А., Кабестани Дж., Родригес-Молинеро А. Обнаружение осанки с помощью акселерометра, надеваемого на пояс: приложение для улучшения определения стоп-кадра у пациентов с болезнью Паркинсона. Последние достижения в области окружающего проживания с медицинским обслуживанием — мост между вспомогательными технологиями, электронным здравоохранением и персонализированным медицинским обслуживанием.1-е изд. 2015. С. 3–17.
  73. 73. Geebelen D, Suykens JAK, Vandewalle J. Уменьшение числа опорных векторов SVM-классификаторов с использованием сглаженной аппроксимации разделимых случаев. Транснейронные сети IEEE Learn Syst. 2012; 23: 682–688.
  74. 74. Ариас П., Кудейро Дж. Влияние ритмической слуховой стимуляции на походку у пациентов с паркинсонизмом с замораживанием походки и без нее. PLoS One. 2010; 5: 8.

✅ дом бесплатно вектор eps, cdr, ai, svg векторная иллюстрация графика

Набор иконок для дома

Векторная иллюстрация дома

Набор изолированных мультяшных домов.

Жилой дом с ценниками.

Волна в логотипе дома

Абстрактный фон вектор творческой концепции для веб- и мобильных приложений, дизайн шаблона иллюстрации, бизнес инфографики, страница, брошюра, баннер, презентация, плакат, обложка, буклет, документ.

Векторный icon дом.

Загородный семейный дом с задним двором

Логотип дома

Сарай четырехцветный светящийся неоновый вектор значок

Шаблон плаката.дом

Икона загородных домов

Иллюстрация дома

Дома иконы

Мультяшный дом

Значок главного экрана

Домик

Дом на холме

Милый и красочный изолированный вектор дома

Bird House Flat четырехцветный минимальный набор иконок

Домашние иконки

Значок дома

Значок дома

Зеленая галочка

House Club Real Estate Logo

Дом с деревом и волнами логотип вектор

Набор логотипов недвижимости

Большой городской набор

Умный дом

Пляжный домик четырехцветный светящийся неоновый вектор значок

Детальный современный интерьер дома.

Коллекция разноцветных домиков

Логотип Houses and Roofs

Значки или символы недвижимости и домов

Шаблон дизайна логотипа дома

Семейные дома мультяшные иконы

Маленький сказочный домик

Значок главного экрана

Набор иконок домиков 2

Амбар синий градиент Векторный icon

Логотип недвижимости

Дома и прочие постройки

Эскиз арт-хауса для вашего дизайна

Элементы дизайна иконок для дома

Прекрасно детализированный старый городок

Логотип

недвижимости и векторные иконки — фиолетовый, зеленый, оранжевый

Дом и сердце векторный логотип

Дома иконы

Иконы дома

Цветной фон с разными аксессуарами

Логотип дом

Рисование дома на синем фоне

Плоские иконы — Здания

Набор иконок 3D Real Estate Business

Копилка в форме домика

Мультяшный домик

Силуэты домов

Черные силуэты домов и коттеджей

Разноцветный дизайн логотипа недвижимости

Пляжный домик позолоченный металлический значок или вектор логотипа

Векторный дом

Бумажный домик на апельсине.Рождественские аппликации фон

Плоские векторные иконки недвижимости 1

Человеческие руки с долларовыми деньгами и домом. Плоский стиль концепции дизайна иллюстрации.

Значок главного экрана

Крыши, икона дома

Логотип зданий недвижимости

Значок мультяшный дом

Экологичная домашняя инфографика

Птичий домик с маленьким круглым отверстием Зеленый и желтый современный 3d векторный логотип значка

Солнечные дома

Красочный плоский жилой дом

Дом

Значок главного экрана

Пустой план дома

Значок простой дом

Китайский или японский силуэт ресторана быстрого питания.Логотип шеф-повара. Шаблон иконы дом

Значок мультяшный дом

Значки логотипов недвижимости / домов, изолированные на бело-синем и зеленом

Лучший выбор зеленый и желтый современный 3d векторный логотип значка

Плоский дом значок фон

Баннеры для семейных домов и квартир

Коттеджный домик мультяшный иконы

Символ дома

Летний пригород

Зеленый дом домашний векторный логотип

Пиктограмма иконы дома

Крыши дома

Домики для рисования

Плоская четырехцветная линейная диаграмма минимальный набор иконок

Семейный дом.Зимний домик.

Логотип недвижимости

Векторный логотип дома

Дом.

Баннеры для двухквартирного дома и квартиры

Иконы зданий

Логотип дома

Интерьер дома на белом фоне

Дома с крышами

Архитектура желтый светящийся неоновый значок

Заседание MCG в понедельник, посвященное мерам борьбы с трансмиссивными болезнями

Заседание муниципальной корпорации Гуруграма (MCG) состоится в этот понедельник в John Hall в Civil Lines.Поскольку в этом сезоне в округе зарегистрировано более 100 случаев лихорадки денге, на встрече, вероятно, будут обсуждаться такие вопросы, как закупка необходимого количества туманообразователей и ремонт дренажных систем, которые могут стать почвой для размножения комаров.

Шиталь Багри, советник отделения 10, предложила MCG план закупки новых туманообразующих машин, поскольку она сказала, что некоторые из существующих оказались неработающими.

«Из-за недостаточного количества туманообразующих машин, а также из-за того, что старые машины не работают, туманообразование страдает не только в палате 10, но и по всему городу.Несколько раз жители палаты 10 просили провести запотевание только для того, чтобы обнаружить, что туманообразователи MCG либо не работают, либо работают с ограниченными возможностями », — сказала Багри, добавив, что в ее повестке дня MCG просит закупить новую партию. туманообразователей.

Согласно бюллетеню районной администрации для СМИ, выпущенному в пятницу, Gurugram сообщил о 10 новых случаях лихорадки денге, в результате чего число подтвержденных случаев в этом сезоне достигло 101. Gurugram также сообщил о двух случаях малярии в этом году, согласно бюллетеню.

Вирендер Радж Ядав, советник MCG четвертого отделения, также предложил план по ремонту ливневой канализации вдоль Old Delhi-Gurgaon Road.

Он объяснил разведение комаров переполнением ливневой канализации как одну из причин для предложения повестки дня.

«Помимо смешения ливневой воды и канализации из-за разорванных участков, открытые части и перелив также приводят к размножению комаров. Случаи лихорадки денге в городе, в том числе в палате 4, растут, поэтому я представил повестку дня для обсуждения на предстоящем домашнем собрании », — сказал Ядав.

Другие ключевые повестки дня домашнего собрания в понедельник включают перезапуск банкоматов с водой, обновление статуса всех частных колоний, которые MCG должна взять на себя, и обновление статуса по разработке модельной дороги в каждом из 35 приходов MCG, которое было одобрено в предыдущее домашнее собрание.

«Под председательством мэра MCG Мадху Азада в понедельник, в 11:00, в John Hall, Civil Lines, состоится домашнее собрание. Все перечисленные повестки дня и другие предложения будут вынесены на обсуждение, и решения по этому вопросу будут соответственно приниматься должностными лицами и советниками MCG », — сказал С.С. Рохилла, сотрудник по связям с общественностью (PRO), MCG.

Линии собственности | Вектор Limited

Линии электропередач, опоры и оборудование на частной территории

Как правило, мы владеем линиями, столбами и оборудованием до точки питания, которой обычно является изолирующий предохранитель, расположенный либо на границе вашей собственности, либо на ближайшей к ней опоре. Владелец недвижимости владеет технологической линией между точкой подачи и счетчиком. Если у вас есть сомнения относительно состояния любого из этого оборудования, позвоните по телефону 09 927 3939.Мы отправим бригаду для проверки и сообщим вам, есть ли какие-либо требования к техническому обслуживанию.

За такие предметы, как счетчики и реле горячей воды, отвечает продавец электроэнергии. На промышленных или сельских объектах мы обычно владеем и обслуживаем воздушные линии высокого напряжения / подземные кабели, распределительные устройства и трансформаторы на этих объектах.

Если вы не знаете, какое оборудование или линии у вас есть, позвоните по номеру 0508 VECTOR (0508 832 867).


МЫ ВСЕГДА ЗДЕСЬ, ЧТОБЫ ПОМОЧЬ

Если у вас возникнут проблемы с электричеством, позвоните нам.Мы исследуем и разработаем самый безопасный и быстрый способ исправить это.

СМОТРИ, НО НИКОГДА НЕ ПРИКАСАЙТЕСЬ

Старые и находящиеся в плохом состоянии линии, скорее всего, будут повреждены в плохую погоду. Они не только вызывают отключение электричества в вашем доме или офисе, но также могут представлять угрозу безопасности. Любые осмотры или ремонтные работы должны выполняться квалифицированным персоналом. Никогда не выполняйте работу самостоятельно.

Найти подрядчика

Мы рекомендуем вам провести комплексную экспертизу, чтобы выбрать подрядчика для оказания любых необходимых услуг.Однако, для вашей помощи, ниже приводится список подрядчиков, которые предоставляют различные услуги по оборудованию частных линий обслуживания.

ПОДРЯДЧИК

ТЕЛЕФОН

МОЖЕТ ПОМОЩЬ С

FBN Контракт

027 2121 402

Все надземные и подземные коммуникации работают, поэтому вы можете безопасно работать рядом с электричеством (напр.грамм. покраска дома).

Яркая сила

021 62 3127

Все надземные и подземные коммуникации работают, поэтому вы можете безопасно работать рядом с электричеством (например, красить дом).

Мик Смит

022 319 2713

Все сервисные работы надземные и подземные

Sparkz Electrical Ltd

021 804 964

Все сервисные работы надземные и подземные

Марк Костер

027 499 0798

Обнаружение и ремонт подземных повреждений

Этот список не является исчерпывающим, и мы никоим образом не поддерживаем и не рекомендуем какие-либо из перечисленных компаний.Мы не несем ответственности и не несем ответственности за любую работу, выполняемую этими компаниями. Обратите внимание, что, как и в случае с любой другой компанией, контракт на оказание услуг будет заключаться напрямую между вами и этой компанией.

Если вам нужно провести работы с электропроводкой внутри вашего дома, вам следует обратиться к предпочитаемому электрику или найти его на желтых страницах.

Электросетевое оборудование в частных домах

В некоторых случаях наше электрическое сетевое оборудование находится в частной собственности, например, в квартирах или коммерческих зданиях.Это оборудование обеспечивает отдельный источник питания для здания, а иногда и для близлежащих зданий.

Мы несем ответственность за эксплуатацию и техническое обслуживание этого оборудования, а землевладельцы несут ответственность за помещение, в котором установлено оборудование. Помещение должно хорошо вентилироваться и соответствовать нормам пожарной безопасности

.

Оранжевый цвет указывает на нашу ответственность. Обеспечение хорошо проветриваемого, пожаробезопасного помещения является обязанностью здания и землевладельцев.

Иногда из-за структурных изменений здания или замены замков наша команда не могла получить доступ к оборудованию для текущего обслуживания или для возобновления подачи электроэнергии во время отключений.

Если вы владеете зданием, в котором находится наше сетевое оборудование, убедитесь, что:

  • безопасный, но легкий доступ для наших бригад
  • Помещение хорошо вентилируется и соответствует нормам пожарной безопасности
  • дверные проемы чистые, замки не менялись
  • Информационные меморандумы Совета
  • о земле для вашей собственности рассматриваются до внесения каких-либо изменений
  • ваши арендаторы знают, что наше оборудование есть, и не блокируют доступ для ремонтных бригад и ремонтных бригад

Если вы считаете, что какой-либо из вышеперечисленных пунктов не выполняется, позвоните нам по телефону 0508 VECTOR (0508 832 867).

EDMC проводит специальное собрание для обсуждения способов борьбы с трансмиссивными заболеваниями

На фоне роста числа случаев лихорадки денге в столице страны муниципальная корпорация Восточного Дели в пятницу провела специальное заседание своего Дома, чтобы обсудить сценарий и способы борьбы с трансмиссивными заболеваниями. чтобы предотвратить его распространение, заявили официальные лица.

В этом году в столице страны было зарегистрировано более 340 случаев лихорадки денге, в том числе 217 случаев в сентябре, что является самым высоким показателем в этом месяце за последние три года, согласно официальным данным.

Согласно гражданскому отчету о трансмиссивных болезнях, опубликованному в понедельник, в этом сезоне до 2 октября был зарегистрирован в общей сложности 341 случай денге по сравнению с 266 случаями, зарегистрированными за тот же период в 2020 году.

Муниципальная корпорация Восточного Дели. обсудили сценарий трансмиссивных болезней в восточном Дели на специальном заседании EDMC House в пятницу. Во время встречи советники обсудили меры по контролю и профилактике трансмиссивных заболеваний, таких как денге, малярия и чикунгунья.

Палата представителей также рассмотрела меры, принимаемые департаментом общественного здравоохранения EDMC, говорится в заявлении общественного органа.

Члены высоко оценили работу, проводимую сотрудниками по проверке разведения лихорадки денге или DBC департамента общественного здравоохранения по профилактике трансмиссивных болезней.

Большинство членов совета выразили свои взгляды на специальном заседании Палаты представителей и подтвердили свою приверженность предотвращению лихорадки денге, малярии и чикунгуньи.

В целом за весь 2020 год было зарегистрировано 1072 случая заболевания и одна смерть, согласно отчету, опубликованному в понедельник Муниципальной корпорацией Южного Дели, центральным агентством по составлению таблиц данных о трансмиссивных заболеваниях в городе.

В прошлом году за весь сентябрь было зарегистрировано 188 случаев денге, а в 2019 году — 190. В предыдущие годы соответствующие цифры составляли 374 (2018), 1103 (2017), 1362 (2016) и 6775 (2015) ), согласно данным Министерства здравоохранения Дели от 22 сентября.

Личинки комаров денге размножаются в чистой стоячей воде, а малярийные личинки размножаются даже в грязной воде.

alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *