Гост переход: Переход стальной концентрический ГОСТ 17378-2001 приварной

Содержание

Переходы оцинкованные концентрические ГОСТ 17378-2001 в Москве

* цены на сайте розничные. Возможна скидка до 30% от суммы счета. Присылайте заявку!

Экспресс заявка

Не забудьте прикрепить реквизиты или указать ФИО полностью, если делаете заказ как частное лицо!

Напишите или прикрепите заявку и свои реквизиты — и мы сможем выслать Вам счет в течение 30-60 минут.

Ответ на заявку с поизциями из наличия в течение 30-60 минут!
Ответ по нестандартным заказным позициям в течение дня.

Преимущества оцинкованного перехода

Чтобы правильно и плавно изменить диаметр трубопровода, рекомендуется использовать переход оцинкованный. Его изготовление осуществляется из высококачественной стали марки 20 с учетом всех требований и стандартов ГОСТ 17378-2001. Он часто применяется для прокладки трубопроводов, которые изготовлены из оцинкованной стали.

Если вы хотите купить переход оцинкованный на сайте gremir. ru, то обратите внимание, что он поможет не только улучшить внешний вид трубопровода, но и продлить срок эксплуатации всей системы инженерии. Отличительной особенностью изделия является качественный товарный вид. По этой причине перед установкой нет необходимости в его дополнительной обработке.

Благодаря тому, что переходы для соединения трубопроводов изготавливаются из оцинкованной стали с последующим оцинкованием, они отличаются рядом таких преимуществ:

  • выдержка высоких механических давлений;
  • отсутствие деформации во время эксплуатации;
  • защита от воздействия коррозии, которая может развиваться в процессе контакта с жидкостями;
  • устойчивость к резким температурным колебаниям.

Также переход из оцинкованной стали имеет такие дополнительные плюсы, как долгий срок службы, высокий уровень надежности и доступная стоимость.

Разновидности оцинкованных переходов и способы их обработки

Каждый представленный переход в каталоге имеет защитное покрытие в виде слоя цинка. С его помощью создается прочная пленка, которая полностью покрывает поверхность изделия. В результате такой обработки переходы оцинкованные ГОСТ 17378-2001 защищены от окисления и появления ржавчины. Увеличивается уровень защиты от воздействия коррозии, повышается срок службы. 

На сегодня используется несколько способов оцинкования: холодный, горячий и термодиффузионный. Холодный способ – экономный метод нанесения цинка в виде напыления. При горячем способе процесс осуществляется в специальной емкости, в которой находится расплавленный цинк (универсальный и востребованный метод). Во время этой процедуры переход стальной оцинкованный покрывается защитным слоем как внутри, так и снаружи.

При использовании термодиффузионного способа нанесения защитное покрытие формируется за счет переходов молекул цинка. Вследствие этого образуется надежная защитная поверхность, которая со временем не расслаивается. Этот процесс происходит в порошковой среде, поэтому считается наиболее экологичным методом.

Но самым актуальным методом оцинкования считается гальванический. Чаще всего этим способом покрывается переход из оцинкованной стали небольшого размера. Процесс заключается в нанесении тонкого слоя цинка, находящегося в специальном растворе электролита.

Существует два вида перехода: концентрический и эксцентрический.

Для соединения (по линии симметрии) различных видов труб, которые отличаются диаметром, используется переход концентрический оцинкованный. Чтобы обеспечить соединение (не по симметрической линии) труб с разным диметром, применяется эксцентрический вид переходов. Для изготовления используется несколько способов: сварка, штамповка, точение. Чтобы изготовить бесшовный переход стальной оцинкованный, используется метод штамповки или точения. Высокий уровень качества изделий достигается за счет использования стали легированного и углеродистого типа. Приобретая изделие (цена на переходы оцинкованные зависит от вида и производителя), стоит обратить внимание на то, что оно поставляется готовым к эксплуатации. Дополнительно подвергать его какой-либо обработке нет необходимости. Делать это можно только для достижения декоративных качеств.

Переход бесшовный ГОСТ 17378-01

  • Переходы концентрические и эксцентрические ТУ 1469-012-01395041-10 (с требованиями ОТТ-23.040.00-КТН-190-10) на рабочее давление до 14,0 МПа
  • Переходы концентрические и эксцентрические ГОСТ 17378-2001

Переходы концентрические и эксцентрические стальные приварные бесшовные с условным проходом DN 32-500мм предназначены для соединений труб при строительстве трубопроводов различного назначения, с условным давлением PN (Ру) до 16 МПа и температуре от минус 70°С до +450°С.
Также изготавливаются и поставляются по нормативам ASME, ANSI, EN, DIN из сталей ASTM, AISI

Материал для переходов исполнения: сталь марок 10, 20, 09Г2С, 10Г2, 15ГС, 16ГС, 17ГС и др. согласно ГОСТ 17380.

По согласованию с заказчиком детали могут быть с ППУ, ВУС, ЦПП, ВУС+ЦПП ИЗОЛЯЦИЕЙ,  или ОЦИНКОВАНЫ методом гальванического цинкования.

Имеется вся необходимая разрешительная документация.

Метод изготовления: штамповка.

DN

D, мм

T, мм

D1, мм

T1, мм

L, мм

20

26.9

2,0
3,2
4,0

21,3

2.0
3.2
4.0

38

25

33,7

2,3
3,2
4,5

2,0
3,2
4,0

51

50

60,3

2,9
4,0
5,6

33,7

2,3
3,2
4,5

76

2,9
4,0
5,6

42,4

2,6
3,6
5,0

2,9
4,0
5,6

48,3

2,6
3,6
5,0

65

76,1

2,9
5,0
7,1

48,3

2,9
4,0
5,6

89

2,9
5,0
7,1

60,3

2,9
4,0
5,6

80

88,9

3,2
5,6
8,0

60,3

2,9
4,0
5,6

89

3,2
5,6
8,0

76,1

2,9
5,0
7,1

100

114,3

3,6
6,3
8,8

88,9

3,2
5,6
8,0

102

125

139,7

4,0
6,3
10,0

114,3

3,6
6,3
8,8

127

 

Переходы  эксцентрические исполнения 2

DN

D, мм

T, мм

D1, мм

T1, мм

L, мм

32

38

2,0
3,0
4,0

32

2,0
3,0
4,0

30

40

45

2,5
4,0
5,0

32

2,0
4,0
5,0

30

2,5
4,0
5,0

38

2,0
4,0
5,0

30

50

57

3,0
4,0
5,0
6,0

38

2,0
4,0
4,0
4,0

45

3,0
4,0
5,0
6,0

45

2,5
2,5
4,0
5,0

65

76

3,0
3,5
5,0
6,0

57

3,0
3,0
4,0
5,0

70

80

89

3,5
6,0

76

3,5
5,0

75

100

108

4,0
6,0

57

3,0
4,0

80

4,0
6,0

76

3,5
5,0

4,0
6,0

89

3,5
6,0

150

159

4,5
8,0
10,0

108

4,0
6,0
8,0

130

200

219

6,0
10,0
12,0

159

4,5
8,0
10,0

140

250

273

7,0
10,0
12,0

219

6,0
8,0
10,0

180

300

325

8,0
10,0
12,0

273

7,0
10,0
12,0

180

350

377

10,0
12,0
14,0

325

8,0
10,0
12,0

220

400

426

10,0
12,0
14,0
16,0

377

10,0
12,0
14,0
16,0

220

500

530

12,0
14,0

426

10,0
12,0

300

Переходы  концентрические исполнения 2

DN

D, мм

T, мм

D1, мм

T1, мм

L, мм

32

38

2,0
3,0
4,0

25

1,6
3,0
3,0

30

2,0
3,0
4,0

32

2,0
3,0
4,0

40

45

2,5
4,0
5,0

25

1,6
3,0
3,0

30

2,5
4,0
5,0

32

2,0
4,0
5,0

2,5
4,0
5,0

38

2,0
4,0
5,0

50

57

3,0
4,0
5,0
6,0

25

1,6
1,6
3,0
3,0

45

3,0
4,0
5,0
6,0

32

2,0
2,0
3,0
4,0

3,0
4,0
5,0
6,0

38

2,0
4,0
4,0
4,0

3,0
4,0
5,0
6,0

45

2,5
2,5
4,0
5,0

60

65

76

3,0
3,5
5,0
6,0
7,0

45

2,5
2,5
4,0
4,0
5,0

70

3,0
3,5
5,0
6,0
7,0

57

3,0
3,0
4,0
5,0
6,0

80

89

3,5
6,0
8,0

45

2,5
4,0
5,0

75

3,5
6,0
8,0

57

3,0
4,0
5,0

3,5
6,0
8,0

76

3,5
5,0
6,0

100

108

4,0
6,0
8,0
9,0

57

3,0
4,0
5,0
6,0

80

4,0
6,0
8,0
9,0

76

3,5
5,0
6,0
7,0

4,0
6
8
9

89

3,5
6,0
8,0
8,0

114

4,0
6,0
8,0
9,0

57

3,0
4,0
5,0
6,0

4,0
6,0
8,0
9,0

76

3,5
5,0
6,0
7,0

4,0
6,0
8,0
9,0

89

3,5
6,0
8,0
8,0

125

133

4,0
6,0
8,0

89

3,5
5,0
6,0

100

5,0
8,0
8,0
10,0

108

4,0
6,0
8,0
9,0

5,0
8,0
8,0
10,0

114

4,0
6,0
8,0
9,0

150

159

4,5
8,0
10,0
12,0

57

3,0
4,0
5,0
6,0

75

4,5
8,0
10,0
12,0

76

3,5
5,0
6,0
7,0

4,5
8,0
10,0
12,0

89

3,5
6,0
8,0
8,0

130

4,5
8,0
10,0
12,0

108

4,0
6,0
8,0
9,0

4,5
8,0
10,0
12,0

114

4,0
6,0
8,0
9,0

4,5
8,0
10,0
12,0

133

4,0
8,0
10,0
10,0

200

219

6,0
10,0
12,0
14,0
16,0

57

3,0
4,0
4,0
5,0
6,0

95

6,0
10,0
12,0
14,0
16,0

76

3,5
5,0
5,0
6,0
7,0

6,0
10,0
12,0
14,0
16,0

89

3,5
5,0
5,0
6,0
8,0

6,0
10,0
12,0
14,0
16,0

108

4,0
6,0
8,0
8,0
9,0

6,0
10,0
12,0
14,0
16,0

114

4,0
6,0
8,0
8,0
9,0

6,0
10,0
12,0
14,0

159

4,5
8,0
10,0
12,0

140

250

273

7,0
10,0
12,0
14,0

159

4,5
8,0
10,0
10,0

180

7,0
10,0
12,0
14,0

219

6,0
8,0
10,0
12,0

300

325

10,0
12,0
14,0

159

6,0
8,0
8,0

140

300

325

10,0
12,0
14,0

219

8,0
10,0
14,0

180

10,0
12,0
14,0

273

10,0
12,0
12,0

350

377

10,0
12,0
14,0

325

8,0
10,0
12,0

220

400

426

12,0
16,0

159

8,0
10,0

220

12,0
16,0

219

8,0
10,0

12,0
16,0

273

10,0
12,0

10,0
12,0
14,0
16,0

325

8,0
10,0
12,0
12,0

10,0
12,0
14,0
16,0

377

10,0
12,0
14,0
16,0

500

530

12,0
14,0

426

10,0
12,0

300

Бесшовные концентрические переходы используются для безопасного соединения труб разного диаметра, что часто требуется в технологических трубопроводах. Переходы бесшовный ГОСТ 17378-01 выполняются из стальных заготовок методом штамповки.

В зависимости от использованной марки стали они способны выдерживать условное давление потока до 16 МПа, а разрешенная температура эксплуатации при этом колеблется от -196 до +600 С. Таких параметров помогает достичь использование сталей марок 08Х18Н12Т, 10Х17Н13М2Т, 12Х18Н9 и других.

Переходы из стали 13ХФА, 20А, 20ФА имеют более узкий температурный диапазон использования: -60 — +400С для окружающей среды и +5 — +800 С для транспортируемого потока.

Размеры, конструкция и технические параметры стальных переходов бесшовных выполняются в соответствии с нормами ГОСТ 17378-01. Бесшовные переходы предназначены для использования в трубопроводах, переносящих пар, горячую воду, газ, нефтепродукты. Выполненные из определенных марок сталей переходы  могут применяться для транспортировки агрессивных сред: щелочных, кислотных и солевых составов, что делает их пригодными для использования в химической промышленности.

Группа компаний «Промстройдеталь» предлагает купить бесшовные переходы, имеющие различные диаметры и характеристики. Все детали, произведенные нашей компанией, проходят строгий контроль качества и полностью соответствуют нормативным документам. Ознакомиться с ценами бесшовных переходов и их параметрами вы сможете на нашем сайте.

Переход стальной исп 2 концентр Дн38х32-3х3 (Ду32х25) б/шовный ГОСТ 17378-2001 в наличии по цене от 54,65 руб за штуку

Размер Цена Артикул
26 без покрытия шовный 34,13 Переход стальной исп 1 концентр Дн26х21-3х3 (Ду20х15) шовный 1211960
33 без покрытия шовный 34,70 Переход стальной исп 1 концентр Дн33х21-3х3 (Ду25х15) шовный 1211961
33 без покрытия шовный 34,70 Переход стальной исп 1 концентр Дн33х26-3х3 (Ду25х20) шовный 1211962
38 без покрытия бесшовный 54,65 Переход стальной исп 2 концентр Дн38х25-3х3 (Ду32х20) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211979
38 без покрытия бесшовный 54,65 Переход стальной исп 2 концентр Дн38х32-3х3 (Ду32х25) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211980
42 без покрытия шовный 36,26 Переход стальной исп 1 концентр Дн42х21-3х3 (Ду32х15) шовный 1211963
42 без покрытия шовный 41,47 Переход стальной исп 1 концентр Дн42х26-3х3 (Ду32х20) шовный 1211977
42 без покрытия шовный 40,47 Переход стальной исп 1 концентр Дн42х33-3х3 (Ду32х25) шовный 1211978
45 без покрытия бесшовный 44,69 Переход стальной исп 2 концентр Дн45х25-2,5х1,6 (Ду40х20) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211948
45 без покрытия бесшовный 44,69 Переход стальной исп 2 концентр Дн45х32-2,5х2 (Ду40х25) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211949
45 без покрытия бесшовный 49,60 Переход стальной исп 2 концентр Дн45х38-2,5х2 (Ду40х32) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211950
57 без покрытия бесшовный 60,57 Переход стальной исп 2 концентр Дн57х25-3х1,6 (Ду50х20) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211951
57 без покрытия бесшовный 58,83 Переход стальной исп 2 концентр Дн57х32-3х2 (Ду50х25) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211952
57 без покрытия бесшовный 58,83 Переход стальной исп 2 концентр Дн57х38-3х2 (Ду50х32) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211953
57 без покрытия бесшовный 58,83 Переход стальной исп 2 концентр Дн57х45-3х2,5 (Ду50х40) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211954
76 без покрытия бесшовный 118 Переход стальной исп 2 концентр Дн76х45-3,5х2,5 (Ду65х40) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211955
76 без покрытия бесшовный 106 Переход стальной исп 2 концентр Дн76х57-3,5х3 (Ду65х50) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211956
76 без покрытия бесшовный 110 Переход стальной исп 2 концентр Дн76х38-3,5х2,5 (Ду65х32) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211964
89 без покрытия бесшовный 139 Переход стальной исп 2 концентр Дн89х45-3,5х2,5 (Ду80х40) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211957
89 без покрытия бесшовный 135 Переход стальной исп 2 концентр Дн89х57-3,5х3 (Ду80х50) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211958
89 без покрытия бесшовный 135 Переход стальной исп 2 концентр Дн89х76-3,5х3,5 (Ду80х65) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211959
108 без покрытия бесшовный 219 Переход стальной исп 2 концентр Дн108х57-4х3 (Ду100х50) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211924
108 без покрытия бесшовный 212 Переход стальной исп 2 концентр Дн108х76-4х3,5 (Ду100х65) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211925
108 без покрытия бесшовный 212 Переход стальной исп 2 концентр Дн108х89-4х3,5 (Ду100х80) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211926
114 без покрытия бесшовный 236 Переход стальной исп 2 концентр Дн114х57-4х3 (Ду100х50) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211965
114 без покрытия бесшовный 238 Переход стальной исп 2 концентр Дн114х76-4х3,5 (Ду100х65) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211966
114 без покрытия бесшовный 238 Переход стальной исп 2 концентр Дн114х89-4х3,5 (Ду100х80) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211967
133 без покрытия бесшовный 343 Переход стальной исп 2 концентр Дн133х108-5х4 (Ду125х100) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211927
133 без покрытия бесшовный 398 Переход стальной исп 2 концентр Дн133х76-5х3,5 (Ду125х65) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211928
133 без покрытия бесшовный 348 Переход стальной исп 2 концентр Дн133х89-4х3,5 (Ду125х80) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211929
133 без покрытия бесшовный 399 Переход стальной исп 2 концентр Дн133х57-5х3 (Ду125х50) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211974
159 без покрытия бесшовный 506 Переход стальной исп 2 концентр Дн159х108-4,5х4 (Ду150х100) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211930
159 без покрытия бесшовный 473 Переход стальной исп 2 концентр Дн159х133-4,5х4 (Ду150х125) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211931
159 без покрытия бесшовный 582 Переход стальной исп 2 концентр Дн159х57-4,5х3 (Ду150х50) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211932
159 без покрытия бесшовный 586 Переход стальной исп 2 концентр Дн159х76-4,5х3,5 (Ду150х65) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211933
159 без покрытия бесшовный 511 Переход стальной исп 2 концентр Дн159х89-4,5х3,5 (Ду150х80) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211934
159 без покрытия бесшовный 479 Переход стальной исп 2 концентр Дн159х114-4,5х4,5 (Ду150х100) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211968
219 без покрытия бесшовный 1 026 Переход стальной исп 2 концентр Дн219х108-6х4 (Ду200х100) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211935
219 без покрытия бесшовный 1 128 Переход стальной исп 2 концентр Дн219х133-6х4 (Ду200х125) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211936
219 без покрытия бесшовный 1 153 Переход стальной исп 2 концентр Дн219х159-6х4,5 (Ду200х150) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211937
219 без покрытия бесшовный 1 038 Переход стальной исп 2 концентр Дн219х57-6х3 (Ду200х50) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211938
219 без покрытия бесшовный 1 038 Переход стальной исп 2 концентр Дн219х76-6х3,5 (Ду200х65) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211939
219 без покрытия бесшовный 1 038 Переход стальной исп 2 концентр Дн219х89-6х3,5 (Ду200х80) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211940
219 без покрытия бесшовный 1 153 Переход стальной исп 2 концентр Дн219х114-6х4 (Ду200х100) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211976
273 без покрытия бесшовный 2 125 Переход стальной исп 2 концентр Дн273х108-7х4 (Ду250х100) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211941
273 без покрытия бесшовный 2 123 Переход стальной исп 2 концентр Дн273х159-7х4,5 (Ду250х150) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211942
273 без покрытия бесшовный 2 065 Переход стальной исп 2 концентр Дн273х219-7х6 (Ду250х200) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211943
273 без покрытия бесшовный 2 196 Переход стальной исп 2 концентр Дн273х133-7х4 (Ду250х125) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211969
325 без покрытия бесшовный 3 161 Переход стальной исп 2 концентр Дн325х219-8х7 (Ду300х200) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211944
325 без покрытия бесшовный 3 133 Переход стальной исп 2 концентр Дн325х273-8х7 (Ду300х250) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211945
325 без покрытия бесшовный 3 132 Переход стальной исп 2 концентр Дн325х159-8х4,5 (Ду300х150) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211970
377 без покрытия бесшовный 7 154 Переход стальной исп 2 концентр Дн377х273-9х7 (Ду350х250) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211971
377 без покрытия бесшовный 6 999 Переход стальной исп 2 концентр Дн377х325-9х8 (Ду350х300) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211972
377 без покрытия бесшовный 9 299 Переход стальной исп 2 концентр Дн377х159-9х6 (Ду350х150) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211975
377 без покрытия бесшовный 7 416 Переход стальной исп 2 концентр Дн377х219-9х8 (Ду350х200) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1227747
426 без покрытия бесшовный 7 884 Переход стальной исп 2 концентр Дн426х325-9х8 (Ду400х300) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211946
426 без покрытия бесшовный 8 003 Переход стальной исп 2 концентр Дн426х377-10х10 (Ду400х350) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211947
426 без покрытия бесшовный 8 631 Переход стальной исп 2 концентр Дн426х273-10х10 (Ду400х250) б/шовный ГОСТ 17378-2001 1211973

Переходы ГОСТ 17378-01


Условное давление, PN (Ру)   до 16 МПа
Наружный диаметр, Dh38 — 530 мм
Температура, t°СОт минус 70 до плюс 450°  
Материалсталь 20, 17ПС, 09Г2С


Стандарт устанавливает общие технические условия на бесшовные приварные переходы из угле родистой и легированной стали.

Переходы применяют для трубопроводов различного назначения, включая подконтрольные органам надзора, при Ру до 16 МПа и температуре от -70 °С до +450 °С.

Условия применения (эксплуатации) переходов из углеродистой и легированной стали.

Условия применения (эксплуатации) переходов устанавливают на основе результатов на проч ность с учетом всех внешних и внутренних силовых воздействий, свойств транспортируемых по трубопроводу вешеств и окружающей среды. Диаметр бесшовных переходов исполнения 2 от 38 до 426 мм.

Пример условного обозначения

Концентрический переход исполнения 2 диаметром 76 мм, Т = 3 мм и выходным диаметром 45 мм, Т 1=2,5 мм из стали 20

Переход К 76×3-45×2,5 ГОСТ 17378-01

Концентрический переход исполнения 2 диаметром 76 мм, Т = 3 мм и выходным диаметром 45 мм, Т 1=2,5 мм из стали 09Г2С, для трубопроводов, подконтрольных органам надзора

Переход ПК 76хЗ-45х2,5-09Г2С ГОСТ 17378-01

Эксцентрический переход

Переход ПЭ 76хЗ-45х2,5-09Г2С ГОСТ 17378-01

Dy,
мм
Dh,
мм
Т,
мм
dн,
мм
Т1,
мм
L,
мм
Масса,
кг
50573,0322,0450,2
4,0322,0450,3
5,0323,0450,3
6,0324,0450,4
3,0322,0450,2
4,0324,0450,3
5,0324,0450,3
6,0324,0450,4
3,0452,5600,2
4,0452,5600,3
5,0454,0600,3
6,0455,0600,4
65763,0452,5700,4
3,5452,5700,5
5,0454,0700,6
6,0454,0700,7
3,0573,0700,3
3,5573,0700,4
5,0574,0700,6
6,0575,0700,7
80893,5452,5750,6
6,0454,0750,9
8,0455,0751,2
3,5573,0750,6
6,0574,0750,9
8,0575,0751,2
3,5763,5750,6
6,0765,0750,9
8,0766,0751,2
1001084,0573,0800,9
6,0574,0801,2
8,0575,0801,6
4,0763,5800,9
1001086,0765,0801,2
8,0766,0801,6
4,0893,5800,9
6,0896,0801,2
8,0898,0801,6
1251335,0763,51001,6
8,0765,01002,5
4,0893,51001,3
6,0895,01001,9
5,01084,01001,6
8,01086,01002,5
8,01088,01002,5
1501594,5763,5751,5
8,0765,0752,6
10,0766,0753,2
12,0767,0753,9
4,5893,51302,3
8,0896,01303,9
4,51084,01302,3
8,01086,01303,9
4,51334,01302,3
8,01338,01303,9
2002196,0893,5952,9
10,0895,0954,6
12,0895,0955,5
6,01084,0952,9
10,01086,0954,6
12,01088,0955,5
6,01334,01404,4
10,01338,01407,2
12,01338,01408,8
6,01594,51404,4
10,01598,01407,2
12,015910,01408,8
2502737,01084,01406,0
10,01086,01408,5
12,01088,014010,0
14,01088,014012,0
7,01334,01406,0
10,01336,01408,5
12,01338,014010,0
14,01338,014012,0
10,01598,018012,0
12,015910,018014,0
14,015910,018016,0
7,02196,01808,3
10,02198,018012,0
12,021910,018014,0
14,021912,018016,0
3003258,01084,01409,0
10,01084,014011,0
12,01086,014016,0
14,01086,014018,0
8,01335,014011,0
10,01336,014013,0
12,01338,014016,0
14,01338,014018,0
8,01594,514011,0
10,01596,014014,0
12,01598,014016,0
14,01598,014018,0
8,02197,018011,0
10,02198,018014,0
12,021910,018017,0
14,021910,018020,0
8,02737,018011,0
10,027310,018014,0
12,027312,018017,0
14,027312,018020,0
35037712,01596,022022,0
12,02198,022022,0
10,02737,022020,0
12,027310,022024,0
14,027312,022028,0
10,03258,022020,0
12,032510,022024,0
14,032512,022028,0
40042612,02198,022032,0
16,021910,022045,0
12,027310,022027,0
16,027312,022036,0
10,03258,022023,0
12,032510,022027,0
14,032512,022031,0
16,032512,022036,0
10,037710,022023,0
12,037712,022027,0
14,037714,022031,0
16,037716,022036,0
50053012,037710,030046,0
14,0,37712,030054,0
16,037712,030061,0
12,042610,030046,0
14,042612,030054,0
16,042616,030061,0

Переход сталь концентрический ГОСТ 17378-2001 — ООО «Уральский трубопроводный завод»

Переход сталь концентрический Дн 108х4,0-57х3,0 (Ду 100х50) бесшовный ГОСТ 17378-2001398 ₽
Переход сталь концентрический Дн 108х4,0-76х3,5 (Ду 100х65) бесшовный ГОСТ 17378-2001383 ₽
Переход сталь концентрический Дн 108х4,0-89х3,5 (Ду 100х80) бесшовный ГОСТ 17378-2001383 ₽
Переход сталь концентрический Дн 114х4,0-57х3,0 (Ду 100х50) бесшовный ГОСТ 17378-2001429 ₽
Переход сталь концентрический Дн 114х4,0-76х3,5 (Ду 100х65) бесшовный ГОСТ 17378-2001435 ₽
Переход сталь концентрический Дн 114х4,0-89х3,5 (Ду 100х80) бесшовный ГОСТ 17378-2001435 ₽
Переход сталь концентрический Дн 133х4,0-89х3,5 (Ду 125х80) бесшовный ГОСТ 17378-2001627 ₽
Переход сталь концентрический Дн 133х5,0-108х4,0 (Ду 125х100) бесшовный ГОСТ 17378-2001614 ₽
Переход сталь концентрический Дн 133х5,0-114х4,0 (Ду 125х100) бесшовный ГОСТ 17378-2001614 ₽
Переход сталь концентрический Дн 133х5,0-57х3,0 (Ду 125х50) бесшовный ГОСТ 17378-2001533 ₽
Переход сталь концентрический Дн 133х5,0-76х3,5 (Ду 125х65) бесшовный ГОСТ 17378-2001731 ₽
Переход сталь концентрический Дн 159х4,5-108х4,0 (Ду 150х100) бесшовный ГОСТ 17378-2001936 ₽
Переход сталь концентрический Дн 159х4,5-114х4,5 (Ду 150х100) бесшовный ГОСТ 17378-2001871 ₽
Переход сталь концентрический Дн 159х4,5-133х4,0 (Ду 150х125) бесшовный ГОСТ 17378-2001840 ₽
Переход сталь концентрический Дн 159х4,5-57х3,0 (Ду 150х50) бесшовный ГОСТ 17378-2001705 ₽
Переход сталь концентрический Дн 159х4,5-76х3,5 (Ду 150х65) бесшовный ГОСТ 17378-2001702 ₽
Переход сталь концентрический Дн 159х4,5-89х3,5 (Ду 150х80) бесшовный ГОСТ 17378-2001936 ₽
Переход сталь концентрический Дн 219х10,0-159х10,0 (Ду 200х150) бесшовный ГОСТ 17378-20013 640 ₽
Переход сталь концентрический Дн 219х6,0-108х4,0 (Ду 200х100) бесшовный ГОСТ 17378-20011 430 ₽
Переход сталь концентрический Дн 219х6,0-114х4,0 (Ду 200х100) бесшовный ГОСТ 17378-20011 573 ₽
Переход сталь концентрический Дн 219х6,0-133х4,0 (Ду 200х125) бесшовный ГОСТ 17378-20012 002 ₽
Переход сталь концентрический Дн 219х6,0-159х4,5 (Ду 200х150) бесшовный ГОСТ 17378-20012 073 ₽
Переход сталь концентрический Дн 219х6,0-57х3,0 (Ду 200х50) бесшовный ГОСТ 17378-20011 488 ₽
Переход сталь концентрический Дн 219х6,0-76х3,5 (Ду 200х65) бесшовный ГОСТ 17378-20011 488 ₽
Переход сталь концентрический Дн 219х6,0-89х3,5 (Ду 200х80) бесшовный ГОСТ 17378-20011 488 ₽
Переход сталь концентрический Дн 273х7,0-108х4,0 (Ду 250х100) бесшовный ГОСТ 17378-20012 541 ₽
Переход сталь концентрический Дн 273х7,0-133х4,0 (Ду 250х125) бесшовный ГОСТ 17378-20012 626 ₽
Переход сталь концентрический Дн 273х7,0-159х4,5 (Ду 250х150) бесшовный ГОСТ 17378-20013 770 ₽
Переход сталь концентрический Дн 273х7,0-219х6,0 (Ду 250х200) бесшовный ГОСТ 17378-20013 692 ₽
Переход сталь концентрический Дн 325х8,0-108х4,0 (Ду 300х100) бесшовный ГОСТ 17378-20014 420 ₽
Переход сталь концентрический Дн 325х8,0-133х4,0 (Ду 300х125) бесшовный ГОСТ 17378-20014 160 ₽
Переход сталь концентрический Дн 325х8,0-159х6,0 (Ду 300х150) бесшовный ГОСТ 17378-20013 770 ₽
Переход сталь концентрический Дн 325х8,0-219х6,0 (Ду 300х200) бесшовный ГОСТ 17378-20013 250 ₽
Переход сталь концентрический Дн 325х8,0-273х7,0 (Ду 300х250) бесшовный ГОСТ 17378-20013 432 ₽
Переход сталь концентрический Дн 377х10,0-159х8,0 (Ду 350х150) бесшовный ГОСТ 17378-20019 620 ₽
Переход сталь концентрический Дн 377х10,0-219х8,0 (Ду 350х200) бесшовный ГОСТ 17378-20017 800 ₽
Переход сталь концентрический Дн 377х10,0-273х7,0 (Ду 350х250) бесшовный ГОСТ 17378-20018 580 ₽
Переход сталь концентрический Дн 377х10,0-325х8,0 (Ду 350х300) бесшовный ГОСТ 17378-20018 580 ₽
Переход сталь концентрический Дн 38х3,0-25х3,0 (Ду 32х20) бесшовный ГОСТ 17378-200168 ₽
Переход сталь концентрический Дн 38х3,0-32х3,0 (Ду 32х25) бесшовный ГОСТ 17378-200168 ₽
Переход сталь концентрический Дн 426х10,0-159х8,0 (Ду 400х150) бесшовный ГОСТ 17378-200114 430 ₽
Переход сталь концентрический Дн 426х10,0-219х6,0 (Ду 400х200) бесшовный ГОСТ 17378-200112 480 ₽
Переход сталь концентрический Дн 426х10,0-273х7,0 (Ду 400х250) бесшовный ГОСТ 17378-20019 490 ₽
Переход сталь концентрический Дн 426х10,0-325х7,0 (Ду 400х300) бесшовный ГОСТ 17378-200110 920 ₽
Переход сталь концентрический Дн 426х10,0-377х10,0 (Ду 400х350) бесшовный ГОСТ 17378-20019 880 ₽
Переход сталь концентрический Дн 45х2,5-25х1,6 (Ду 40х20) бесшовный ГОСТ 17378-200176 ₽
Переход сталь концентрический Дн 45х2,5-32х2,0 (Ду 40х25) бесшовный ГОСТ 17378-200176 ₽
Переход сталь концентрический Дн 45х2,5-38х2,0 (Ду 40х32) бесшовный ГОСТ 17378-200184 ₽
Переход сталь концентрический Дн 530х10,0-426х10,0 (Ду 500х400) бесшовный ГОСТ 17378-200118 200 ₽
Переход сталь концентрический Дн 57х3,0-25х1,6 (Ду 50х20) бесшовный ГОСТ 17378-2001112 ₽
Переход сталь концентрический Дн 57х3,0-32х2,0 (Ду 50х25) бесшовный ГОСТ 17378-2001110 ₽
Переход сталь концентрический Дн 57х3,0-38х2,0 (Ду 50х32) бесшовный ГОСТ 17378-2001110 ₽
Переход сталь концентрический Дн 57х3,0-45х2,5 (Ду 50х40) бесшовный ГОСТ 17378-2001110 ₽
Переход сталь концентрический Дн 76х3,5-38х2,5 (Ду 65х32) бесшовный ГОСТ 17378-2001198 ₽
Переход сталь концентрический Дн 76х3,5-45х2,5 (Ду 65х40) бесшовный ГОСТ 17378-2001216 ₽
Переход сталь концентрический Дн 76х3,5-57х3,0 (Ду 65х50) бесшовный ГОСТ 17378-2001193 ₽
Переход сталь концентрический Дн 89х3,5-45х2,5 (Ду 80х40) бесшовный ГОСТ 17378-2001255 ₽
Переход сталь концентрический Дн 89х3,5-57х3,0 (Ду 80х50) бесшовный ГОСТ 17378-2001247 ₽
Переход сталь концентрический Дн 89х3,5-76х3,5 (Ду 80х65) бесшовный ГОСТ 17378-2001247 ₽

Детали Трубопроводов и Арматура — Переходы ГОСТ

Стандарт устанавливает общие технические условия на бесшовные приварные переходы из углеродистой и легированной стали.

Переходы применяют для трубопроводов различного назначения, включая подконтрольные органам надзора, при Ру до 1.6 МПа и температуре от -70 °С до +450 °С.

Условия применения (эксплуатации) переходов из углеродистой и легированной стали.

Условия применения (эксплуатации) переходов устанавливают на основе результатов на прочность с учетом всех внешних и внутренних силовых воздействий, свойств транспортируемых по трубопроводу веществ и окружающей среды. Диаметр бесшовных переходов исполнения 2 от 38 до 426 мм.









Условное давление, PN (Ру) < 1.6 МПа
Наружный диаметр, D 38 — 426 мм
Температура, t от -70 до +450 °C
Угол, гр 45, 60, 90
Материал Ст20, 17Г1С, 09Г2С

Пример условного обозначения концентрического перехода исполнения 2 диаметром 76 мм, Т = 3 мм
и выходным диаметром 45 мм, Т 1=2,5 мм из марки стали 20:

Переход К 76×3-45×2,5 ГОСТ 17378-01

То же, из стали 09Г2С, для трубопроводов, подконтрольных органам надзора:

Переход ПК 76хЗ-45х2,5-09Г2С ГОСТ 17378-01

Эксцентрический переход:

Переход ПЭ 76хЗ-45х2,5-09Г2С ГОСТ 17378-01

 

Переходы ГОСТ 17378-2001

исполнение 1

Ду
мм
D
мм
S
мм
D1
мм
S1
мм
L
мм
20 26.9 2
3.2
4
21.3 2
3.2
4
38
25 33.7 2.3
3.2
4.5
2
3.2
4
51
50 60.3 2.9
4
5.6
33.7 2.3
3.2
4.5
76
2.9
4
5.6
42.4 2.6
3.6
5
2.9
4
5.6
48.3 2.6
3.6
5
65 76.1 2.9
5
7.1
48.3 2.9
4
5.6
89
2.9
5
7.1
60.3 2.9
4
5.6
80 88.9 3.2
5.6
8
60.3 2.9
4
5.6
89
3.2
5.6
8
76.1 2.9
5
7.1
100 114.3 3.6
63
88
88.9 3.2
5.6
8
102
125 139.7 4
6.3
10
88.9 3.2
5.6
8
127
125 139.7 4
6.3
10
114.3 3.6
6.3
8.8
12

 

Переходы ГОСТ 17378-2001

концентрические, исполнение 2

Ду
мм
D
мм
S
мм
D1
мм
S1
мм
L
мм
32 38 2
3
4
25 1.6
3
3
30
2
3
4
32 2
3
4
40 45 2
4
5
25 1.6
3
3
30
2.5
4
5
32 2
4
5
2.5
4
5
38 2
4
5
50 57 3
4
5
6
25 1.6
1.6
3
3
45
3
4
5
6
32 2
2
3
4
3
4
5
6
38 2
4
4
4
3
4
5
6
45 2.5
2.5
4
5
60
65 76 3
3.5
5
6
7
45 2.5
2.5
4
4
5
70
3
3.5
5
6
7
57 3
3
4
5
6
80 89 3.5
6
8
45 2.5
4
5
75
3.5
6
8
57 3
4
5
3.5
6
8
76 3.5
5
6
100 108 4
6
8
9
57 3
4
5
6
80
4
6
8
9
76 3.5
5
6
7
4
6
8
9
89 3.5
6
8
8
114 4
6
8
9
57 3
4
5
6
4
6
8
9
76 3.5
5
6
7
4
6
8
9
89 3.5
6
8
8
125 133 4
6
8
89 3.5
5
6
100
5
8
8
10
108 4
6
8
9
5
8
8
10
114 4
6
8
9
150 159 4.5
8
10
12
57 3
4
5
6
75
4.5
8
10
12
76 3.5
5
6
7
4.5
80
10
12
89 3.5
6
8
8
130
4.5
8
10
12
108 4
6
8
9
4.5
8,
10
12
114 4
6
8
9
4.5
8,
10
12
133 4
8
10
10
200 219 6
10
12
14
16
57 3
4
4
5
6
95
6
10
12
14
16
76 3.5
5
5
6
7
6,
10
12
14
16
89 3.5
5
5
6
8
6
10
12
14
16
108 4
6
8
8
9
6
10
12
14
16
114 4
6
8
8
9
6
10
12
14
159 4.5
8
10
12
140
250 273 7
10
12
14
159 4.5
8
10
10
180
7
10
12
14
219 6
8
10
12
300 325 10
12
14
159 6
8
8
140
300 325 10
12
14
219 8
10
14
180
10
12
14
273 10
12
12
350 377 10
12
14
325 8
10
12
220
400 426 12
16
159 8
10
220
12
16
219 8
10
12
16
273 10
12
10
12
14
16
325 8
10
12
12
10
12
14
16
377 10
12
14
16
500 530 12
14
426 10
12
300

 

Переходы ГОСТ 17378-2001

эксцентрические, исполнение 2

 Ду
мм
D
мм
S
мм
D1
мм
S1
мм
L
мм
32 38

2
3
4

32 2
3
4
30
40 45 2.5
4
5
32 2
4
5
30
2.5
4
5
38 2
4
5
30
50 57 3
4
5
6
38 2
4
4
4
45
3
4
5
6
45 2.5
2.5
4
5
65 76 3
3.5
5
6
57 3
3
4
5
70
80 89 3.5
6
76 3.5
5
75
100 108 4
6
57 3
4
80
4
6
76 3.5
5
4
6
89 3.5
6
150 159 4.5
8
10
108 4
6
8
130
200 219 6
10
12
159 4.5
8
10
140
250 273 7
10
12
219 6
8
10
180
300 325 8
10
12
273 7
10
12
180
350 377 10
12
14
325 8
10
12
220
400 426 10
12
14
16
377 10
12
14
16
220
500 530 12
14
426 10
12
300

➥Переход нержавеющий приварной ГОСТ 17378 AISI 304 концентрический

Переход нержавеющий – деталь, которая соединяет между собой два отрезка трубопроводной системы различных диаметров. Вот в принципе и все его функции. Ничего сложного или особенно не понятного в этой детали нет. Например, есть один диаметр трубы, который нужно соединить с другими, но уже меньшего диаметра. Для этого вы используете конический переход. Все бы ничего, но даже и у такой простой детали есть свои особенности. Перечислим лишь самые основные из них.

В данном случае представлен переход конический. Из названия уже понятно, что форму он имеет конуса. Также есть еще эксцентрический переход. Это своеобразная деталь и в 99,99%, если вам про нее не сказал технолог при формировании заказа, то и не стоит заморачиваться о ее изучении.

Часто данные переходы разделяют на толстостенные и тонкостенные. Здесь тоже нет сложностей. Нужно купить переход нержавеющий именно с той стенкой, с какой и основная труба. В ином случае может образоваться зона застоя продукта и прочие неприятности.

При выборе данной детали также обращают внимание и на марку стали. Мы, в основном, предлагаем пищевую нержавейку AISI 304 и кислотостойкую AISI 316. Есть и другие виды стали. просто мы их не реализуем.

Как правильно выбрать нержавеющие переходы под сварку

Мне кажется, переходы – это самая простая деталь в приварном фитинге. Если вы совсем не разбираетесь во всех этих деталях, то заказываете переход ровно с такими диаметрами, с какими у вас обе трубы (трубы. к которым вы будете приваривать данный переход). Например, у вас с одной стороны труба 57*3,0 мм, а с другой 33,7*3,0 мм (или на 26,9 мм, или на 42,4 мм). Ну так и заказывайте переход 57/33 со стенкой 3,0 мм (или соответственно 57/26,9 мм, или 57/42,4 мм).

Если что-то пошло не так и нужно изощряться в выборе, тогда есть еще один хороший совет. Все приварные фитинги привариваются встык друг к другу. Не вовнутрь, ни наружу, а именно встык друг к другу.

Или еще один совет – наберите нашего консультанта, и он задаст несколько сопутствующих вопросов для выбора нужного диаметра.

Где купить переход из нержавеющей стали в Украине

Выбрать и купить нержавеющие переходники по низкой цене вы можете в данном интернет магазине. Есть широкий ассортимент не только по различным размерам, но и по стандартам исполнения (DIN, ГОСТ, ISO). Если даже вы и не нашли нужного размера футорки конической, то спросите у нашего консультанта и он постарается подобрать что-то похожее.

Все цены на сайте указаны с учетом НДС. Сотрудничаем, как с юридическими компаниями, так и с физическими лицами. Продукцию отправляем Новой почтой во все населенные пункты Украины.

Разрешите нам доказать вам, что с нами выгодно и удобно сотрудничать!

Как правильно выбрать переход из нержавеющей стали ГОСТ 17378

 

Остались вопросы?

Звоните нам! +38 068 47 46 437

Пишите нам! [email protected]

 

Официальный управляемый хостинг для Ghost

Использование продукта
Члены

Участники — это любые пользователи, у которых есть бесплатная или платная учетная запись на вашем сайте, с помощью которой они могут подписаться или войти в систему, используя функцию членства и подписки Ghost.

По мере того, как количество ваших публикаций будет увеличиваться, вы будете уведомлены о необходимости обновить свой план, когда это необходимо, в зависимости от количества участников.

Штатные пользователи

Штатные пользователи — это люди, которые могут входить в Ghost Admin и публиковать сообщения, включая роли Автор , Редактор , Администратор и Владелец .

Участники с номером и отстраненные пользователи всегда бесплатны, они не будут учитываться при подсчете лимитов вашего плана.

1 2 5 Без ограничений
Загрузка файлов

Вы можете загружать неограниченное количество файлов на каждый тарифный план Ghost(Pro). Ограничение на загрузку файлов зависит от того, насколько большим может быть каждый отдельный файл, будь то изображение, аудио, видео, pdf или другой загружаемый файл.

Если вам нужно загружать файлы большего размера, чем поддерживается любым из наших планов, мы рекомендуем использовать отдельный специальный сервис, оптимизированный для обслуживания больших медиафайлов, например YouTube или Dropbox.

5мб 10мб 25мб 50мб
Поддержка собственного домена

Все сайты Ghost(Pro) поставляются с бесплатным поддоменом ghost.io по умолчанию, а также поддерживают использование любого личного доменного имени через DNS-запись CNAME.

Включено в стартовый план Включено в тарифный план для авторов Включено в план команды Входит в бизнес-план
Владейте своими данными Включено в стартовый план Включено в тарифный план для авторов Включено в план команды Входит в бизнес-план
Пользовательские темы

В наш стартовый план входит набор официальных тем Ghost.Если вы хотите создать и использовать пользовательскую или премиальную тему, это можно сделать на любом из наших более высоких тарифных планов.

Не включено в стартовый план Включено в тарифный план для авторов Включено в план команды Входит в бизнес-план
Пользовательские интеграции

В наш план Starter входят бесплатные интеграции, включая Slack, Unsplash, FirstPromoter и Google AMP. Наши более высокие планы также включают расширенные интеграции, для которых требуется собственный код темы или ключи API, такие как Zapier и GitHub.

Не включено в стартовый план Включено в тарифный план для авторов Включено в план команды Входит в бизнес-план
Система единого входа/OAuth 2.0

В настоящее время мы запускаем закрытую бета-версию Google/GSuite SSO для всех заинтересованных бизнес-клиентов.

Не включено в стартовый план Не включено в тарифный план для авторов Не входит в план команды Входит в бизнес-план

бета

Автоматика
Управляемая установка и настройка Включено в тарифный план для авторов Включено в тарифный план для авторов Включено в план команды Входит в бизнес-план
Автоматические еженедельные обновления Включено в тарифный план для авторов Включено в тарифный план для авторов Включено в план команды Входит в бизнес-план
Обслуживание серверов и резервное копирование Включено в тарифный план для авторов Включено в тарифный план для авторов Включено в план команды Входит в бизнес-план
Управление угрозами и временем безотказной работы

Когда на вас нападают или серверы загораются, если вы самостоятельно размещаете сервер, то вы теряете сон.С Ghost(Pro) мы теряем сон!

Включено в тарифный план для авторов Включено в тарифный план для авторов Включено в план команды Входит в бизнес-план
Платформа
CDN по всему миру Включено в тарифный план для авторов Включено в тарифный план для авторов Включено в план команды Входит в бизнес-план
Безопасность корпоративного уровня

Все установки Ghost(Pro) интегрированы с Fastly , с защитой от DDoS-атак 24/7, сложным брандмауэром веб-приложений, защитой от грубой силы и автоматическим ограничением скорости.

Включено в тарифный план для авторов Включено в тарифный план для авторов Включено в план команды Входит в бизнес-план
Автоматический сертификат SSL Включено в тарифный план для авторов Включено в тарифный план для авторов Включено в план команды Входит в бизнес-план
Использовать пользовательский сертификат SSL Не включено в начальный план Не входит в план Creator +$ 50 /мес Входит в бизнес-план
Установка управляемого подкаталога

Все сайты Ghost(Pro) можно настроить для работы в корневом домене, например, .com или на поддомене, например blog.example.com , используя стандартную запись CNAME.

Также можно запускать сайты в подкаталоге, например example.com/blog , однако для этого клиенты должны запускать собственный собственный обратный прокси-сервер с пользовательской конфигурацией. Поддержка этой настройки нетривиальна и представляет собой надстройку стоимостью 100 долларов в месяц , доступную только в нашем плане Ghost(Pro) Business .

Мы рекомендуем эту настройку только тем командам, которые хорошо разбираются в сложной технической инфраструктуре и готовы тратить время и ресурсы, необходимые для ее обслуживания.

Не включено в начальный план Не входит в план Creator Не входит в групповой план +$ 100 /мес
Пользовательский домен отправки

Все сайты Ghost(Pro) настроены на массовую рассылку информационных бюллетеней с использованием ghost.io в качестве проверенного домена отправки, оптимизированного для достижения наилучших возможных показателей доставки.

Для клиентов с установившейся репутацией отправителя, отправляющих более 50 000 электронных писем в месяц, мы также предлагаем возможность настроить собственный домен отправки для информационных бюллетеней.Это дополнение стоимостью 50 долл. США в месяц доступно только в рамках нашего плана Ghost(Pro) Business и требует от клиентов ведения дополнительных записей DNS для максимальной скорости доставки.

Мы рекомендуем эту настройку только тем командам, которые знакомы с расширенной конфигурацией электронной почты и готовы тратить время и ресурсы, необходимые для ее обслуживания.

Не включено в начальный план Не входит в план Creator Не входит в групповой план +$ 50 /мес
Опора
Продукт Поддержка по электронной почте Поддержка по электронной почте Приоритетная поддержка Менеджер по работе с клиентами
Помощь при миграции

Для клиентов, которые ежегодно вносят предоплату, мы рады предложить помощь в миграции, чтобы импортировать ваш контент и участников в Ghost(Pro).

  • Создатель: Ghost, Substack, Medium, Patreon, Mailchimp, Revue, Buttondown
  • Команда: WordPress, Podia, Memberful
  • Бизнес: HubSpot, RebelMouse

Узнайте больше о переходе на Ghost.

Не включено в начальный план Миграция авторов Командные миграции Бизнес-миграция
Соглашение об уровне обслуживания безотказной работы Не включено в начальный план Не входит в план Creator Не входит в групповой план 99.9 % времени безотказной работы SLA
Прочие льготы
Вклад в финансирование с открытым исходным кодом

Ghost(Pro) — единственный источник финансирования проекта с открытым исходным кодом Ghost, созданный как распределенная некоммерческая организация.

Размещая свой сайт у нас, вы напрямую финансируете будущую разработку самого Ghost и позволяете нам сделать продукт лучше для всех 💘

Включено в тарифный план для авторов Включено в тарифный план для авторов Включено в план команды Входит в бизнес-план

Вояджер – Призрачная миля (2017) *****

Что нравится?

Если вы неравнодушны к металлу, прогрессиву и поп-музыке, и вам нравится слушать, как все это сливается во что-то чертовски тяжелое и запоминающееся, то почему бы не отправиться вместе с австралийской группой Voyager вдоль призрачной мили , который вполне может оказаться одним из моих любимых альбомов в этом году.

Низкий уровень

В наши дни социальные сети бросают нам столько всего, и даже присоединение к странице нишевой музыкальной группы, такой как Читатели журналов Prog   , похоже, не сокращает поток новых релизов, пытающихся привлечь ваше внимание. Так что иногда требуется исключительный путь, чтобы подняться над шумом, участить свой пульс, а затем оставаться с вами в течение нескольких дней после этого.

Это лучший способ представить новый альбом Ghost Mile австралийской группы Voyager .Их команда по связям с общественностью неуклонно включала сингл Ascension в качестве дегустатора будущего альбома, и независимо от того, насколько полон мой ежедневный плейлист, я продолжал возвращаться на Youtube только для того, чтобы получить еще один хит этой песни. Настолько, что в итоге я сделал предзаказ на альбом.

Это альбом номер шесть из Voyager , так что, очевидно, мне нужно немного наверстать упущенное, но если вы, как и я, новичок в группе, то Призрачная миля — хороший стартовый блок.Группа описывает свою музыку как « тяжелая, прогрессивная… очень попсовая и запоминающаяся, с какой-то атмосферой и атмосферой 80-х », и это перекликается с моей реакцией после просмотра промо-видео для вступительного трека Ascension :

В качестве вводного номера он работает очень хорошо, устанавливая прилавок для девяти следующих треков, поэтому, если вам нравится видео-дегустатор для Ascension , тогда читайте дальше….

Группа создала тему вокруг альбома, исследуя значение повседневной жизни на Земле по сравнению с тем, что происходит в остальной вселенной, но это не похоже на концептуальный альбом.Скорее, Ghost Mile работает как сборник сильных песен, которые хорошо сочетаются друг с другом, либо в порядке их воспроизведения в альбоме, либо в случайном порядке.

И именно здесь я думаю, что Voyager добились больших успехов. У них есть музыкальное мастерство, чтобы придать звуку «джент» (игра на гитаре с приглушенным звуком) и сложный размер, но в то время как другие группы, кажется, думают, что этого достаточно, Voyager переходят к следующему. уровень, отфильтровывая эти элементы так, чтобы они служили песне, а не наоборот.

Если начальный трек — запоминающийся номер, привлекающий ваше внимание, то заглавный трек Ghost Mile — его более тяжелый брат с более откровенной аранжировкой, основанной на риффах. Мне понравилась структура песни с ее сочетанием быстрых куплетов, перемежающихся с припевом в среднем темпе, чтобы дать слушателю короткую паузу для спокойного размышления, прежде чем барабаны ускорят события очень точными бласт-битами. Звук здесь огромный, и понравится любителям Devin Townsend .Вот промо-ролик:

В отличие от этого, Какой чудесный день приглушает эпичность и усиливает танцевальные ритмы. Если бы ди-джей закрутил эту песню, я бы без колебаний вышел на танцпол, чтобы потанцевать под нее. Но все еще есть много гитары и настоящего драм-н-бейса, чтобы сохранить реальность, и это еще одна струна для смычка Voyager, что они могут быть настолько универсальными, не пропустив ни одной доли. Дэнс-Джент кто-нибудь?

Прослушав альбом несколько раз, больше всего впечатляет то, насколько хорошо Voyager соединили свою музыку.Он динамичный, захватывающий, мелодичный и воодушевляющий, и никогда не уходит в снисходительное соло, а сама песня находится в центре внимания. Это также действительно хорошо сделано. Альбом обладает открытостью и ясностью, что делает его приятным для ушей, без ущерба для глубины, необходимой для гитар с пониженным строем и бас-бочки.

Мне также очень нравится, как Даниэль Эстрин поет сильно и отчетливо, почти как клей, скрепляющий готовый продукт, когда все остальные части соединены вместе.У него отличный диапазон, который дополняет более авантюрные моменты в музыке без необходимости прибегать к крику, а чистота звукового микса означает, что вы можете услышать, когда он вкладывает душу и сердце в определенную строчку.

Единственный раз, когда я чувствую, что это неверный шаг, это когда басист Alex Canion добавляет время от времени аккомпанирующий гроул для дополнительного акцента. Лично у меня нет проблем с гроулом, и я согласен с тем, что для многих метал-групп в наши дни это привычно, но музыка здесь настолько сильная и мелодичная, что гроул ничего не добавляет.

Я бы не позволил этому отвлечь вас от музыки — это всего лишь пара мимолетных моментов чисто для эффекта — потому что основное внимание уделяется пению. На самом деле, если вам нужна точка отсчета, многие вокальные партии напомнили мне Tears For Fears и те воодушевляющие гармоничные припевы, которые так тесно связаны с Anathema .

Еще одна группа, которая пришла на ум, это TesseracT – , если вам нравится их стиль современного металла, то я думаю, вам понравится и Voyager .Эти две группы имеют общую музыкальную ДНК с их гитарным звуком с пониженным строем и меняющимся темпом, но в то время как TesseracT больше склоняются к более прогрессивному концу вещей с сочетанием расширенных аранжировок и эмбиентных интермедий, Voyager явно идет на более сфокусированные броские поп-хуки. Тем не менее, они делают это таким образом, что никогда не чувствуется, что они идут на компромисс или недооценивают свои способности. После пяти альбомов они ясно осознают свои сильные стороны, и Ghost Mile ощущаются как полностью сформированный сборник песен группы, которая чувствует себя комфортно в их шкуре.

Держу пари, эти песни звучат великолепно вживую. Я посмотрел пару видеоклипов с предыдущих туров, и группа полна энергии на сцене, и как только вы услышите альбом, нетрудно представить, как быстро любая из этих десяти песен заставит людей встать на ноги. Группа находится в процессе организации турне по Великобритании на конец года — они путешествуют далеко от дома, чтобы поделиться своей музыкой, так что, надеюсь, Ghost Mile сделает свое дело, поднимет их репутацию и поддержит хорошая посещаемость на их концертах.

Вы можете следить за развитием событий на их сайте здесь:

http://voyager-australia.com/

Я обнаружил Voyager совершенно неожиданно, и все же музыка на Призрачная миля быстро поднялась на вершину моего переполненного плейлиста таким бодрящим образом, что напоминает волнение, когда мы впервые открываем для себя новую музыку в наши подростковые годы. Разве жизнь не полна сюрпризов?

Нравится:

Нравится Загрузка…

Родственные

Санкционная политика — наши внутренние правила

Эта политика является частью наших Условий использования. Используя любой из наших Сервисов, вы соглашаетесь с этой политикой и нашими Условиями использования.

Как глобальная компания, базирующаяся в США и осуществляющая операции в других странах, Etsy должна соблюдать экономические санкции и торговые ограничения, включая, помимо прочего, те, которые введены Управлением по контролю за иностранными активами («OFAC») Департамента США. казначейства.Это означает, что Etsy или любое другое лицо, использующее наши Сервисы, не может принимать участие в транзакциях, в которых участвуют определенные люди, места или предметы, происходящие из определенных мест, как это определено такими агентствами, как OFAC, в дополнение к торговым ограничениям, налагаемым соответствующими законами и правилами.

Эта политика распространяется на всех, кто пользуется нашими Услугами, независимо от их местонахождения. Ознакомление с этими ограничениями зависит от вас.

Например, эти ограничения обычно запрещают, но не ограничиваются транзакциями, включающими:

  1. Определенные географические области, такие как Крым, Куба, Иран, Северная Корея, Сирия, Россия, Беларусь, Донецкая Народная Республика («ДНР») и Луганская Народная Республика («ЛНР») области Украины, или любое физическое или юридическое лицо, работающее или проживающее в этих местах;
  2. Физические или юридические лица, указанные в санкционных списках, таких как Список особо обозначенных граждан (SDN) OFAC или Список иностранных лиц, уклоняющихся от санкций (FSE);
  3. Граждане Кубы, независимо от местонахождения, если не установлено гражданство или постоянное место жительства за пределами Кубы; и
  4. Предметы, происходящие из регионов, включая Кубу, Северную Корею, Иран или Крым, за исключением информационных материалов, таких как публикации, фильмы, плакаты, грампластинки, фотографии, кассеты, компакт-диски и некоторые произведения искусства.
  5. Любые товары, услуги или технологии от ДНР и ЛНР, за исключением подходящих информационных материалов и сельскохозяйственных товаров, таких как продукты питания для людей, семена продовольственных культур или удобрения.
  6. Ввоз в США следующих товаров российского происхождения: рыбы, морепродуктов, непромышленных алмазов и любых других товаров, время от времени определяемых министром торговли США.
  7. Вывоз из США или лицом США предметов роскоши и других предметов, которые могут быть определены США.S. Министр торговли, любому лицу, находящемуся в России или Беларуси. Список и описание «предметов роскоши» можно найти в Приложении № 5 к Части 746 Федерального реестра.
  8. Товары, происходящие из-за пределов США, на которые распространяется действие Закона США о тарифах или связанных с ним законов, запрещающих использование принудительного труда.

Чтобы защитить наше сообщество и рынок, Etsy принимает меры для обеспечения соблюдения программ санкций. Например, Etsy запрещает участникам использовать свои учетные записи в определенных географических точках.Если у нас есть основания полагать, что вы используете свою учетную запись из санкционированного места, такого как любое из мест, перечисленных выше, или иным образом нарушаете какие-либо экономические санкции или торговые ограничения, мы можем приостановить или прекратить использование вами наших Услуг. Участникам, как правило, не разрешается размещать, покупать или продавать товары, происходящие из санкционированных районов. Сюда входят предметы, которые были выпущены до введения санкций, поскольку у нас нет возможности проверить, когда они были фактически удалены из места с ограниченным доступом. Etsy оставляет за собой право запросить у продавцов дополнительную информацию, раскрыть страну происхождения товара в списке или предпринять другие шаги для выполнения обязательств по соблюдению.Мы можем отключить списки или отменить транзакции, которые представляют риск нарушения этой политики.

В дополнение к соблюдению OFAC и применимых местных законов, члены Etsy должны знать, что в других странах могут быть свои собственные торговые ограничения и что некоторые товары могут быть запрещены к экспорту или импорту в соответствии с международными законами. Вам следует ознакомиться с законами любой юрисдикции, когда в сделке участвуют международные стороны.

Наконец, члены Etsy должны знать, что сторонние платежные системы, такие как PayPal, могут независимо контролировать транзакции на предмет соблюдения санкций и могут блокировать транзакции в рамках своих собственных программ соответствия.Etsy не имеет полномочий или контроля над независимым принятием решений этими поставщиками.

Экономические санкции и торговые ограничения, применимые к использованию вами Услуг, могут быть изменены, поэтому участники должны регулярно проверять ресурсы по санкциям. Для получения юридической консультации обратитесь к квалифицированному специалисту.

Ресурсы: Министерство финансов США; Бюро промышленности и безопасности Министерства торговли США; Государственный департамент США; Европейская комиссия

Последнее обновление: 18 марта 2022 г.

Санкционная политика — наши внутренние правила

Эта политика является частью наших Условий использования.Используя любой из наших Сервисов, вы соглашаетесь с этой политикой и нашими Условиями использования.

Как глобальная компания, базирующаяся в США и осуществляющая операции в других странах, Etsy должна соблюдать экономические санкции и торговые ограничения, включая, помимо прочего, те, которые введены Управлением по контролю за иностранными активами («OFAC») Департамента США. казначейства. Это означает, что Etsy или любое другое лицо, использующее наши Сервисы, не может принимать участие в транзакциях, в которых участвуют определенные люди, места или предметы, происходящие из определенных мест, как это определено такими агентствами, как OFAC, в дополнение к торговым ограничениям, налагаемым соответствующими законами и правилами.

Эта политика распространяется на всех, кто пользуется нашими Услугами, независимо от их местонахождения. Ознакомление с этими ограничениями зависит от вас.

Например, эти ограничения обычно запрещают, но не ограничиваются транзакциями, включающими:

  1. Определенные географические области, такие как Крым, Куба, Иран, Северная Корея, Сирия, Россия, Беларусь, Донецкая Народная Республика («ДНР») и Луганская Народная Республика («ЛНР») области Украины, или любое физическое или юридическое лицо, работающее или проживающее в этих местах;
  2. Физические или юридические лица, указанные в санкционных списках, таких как Список особо обозначенных граждан (SDN) OFAC или Список иностранных лиц, уклоняющихся от санкций (FSE);
  3. Граждане Кубы, независимо от местонахождения, если не установлено гражданство или постоянное место жительства за пределами Кубы; и
  4. Предметы, происходящие из регионов, включая Кубу, Северную Корею, Иран или Крым, за исключением информационных материалов, таких как публикации, фильмы, плакаты, грампластинки, фотографии, кассеты, компакт-диски и некоторые произведения искусства.
  5. Любые товары, услуги или технологии от ДНР и ЛНР, за исключением подходящих информационных материалов и сельскохозяйственных товаров, таких как продукты питания для людей, семена продовольственных культур или удобрения.
  6. Ввоз в США следующих товаров российского происхождения: рыбы, морепродуктов, непромышленных алмазов и любых других товаров, время от времени определяемых министром торговли США.
  7. Вывоз из США или лицом США предметов роскоши и других предметов, которые могут быть определены США.S. Министр торговли, любому лицу, находящемуся в России или Беларуси. Список и описание «предметов роскоши» можно найти в Приложении № 5 к Части 746 Федерального реестра.
  8. Товары, происходящие из-за пределов США, на которые распространяется действие Закона США о тарифах или связанных с ним законов, запрещающих использование принудительного труда.

Чтобы защитить наше сообщество и рынок, Etsy принимает меры для обеспечения соблюдения программ санкций. Например, Etsy запрещает участникам использовать свои учетные записи в определенных географических точках.Если у нас есть основания полагать, что вы используете свою учетную запись из санкционированного места, такого как любое из мест, перечисленных выше, или иным образом нарушаете какие-либо экономические санкции или торговые ограничения, мы можем приостановить или прекратить использование вами наших Услуг. Участникам, как правило, не разрешается размещать, покупать или продавать товары, происходящие из санкционированных районов. Сюда входят предметы, которые были выпущены до введения санкций, поскольку у нас нет возможности проверить, когда они были фактически удалены из места с ограниченным доступом. Etsy оставляет за собой право запросить у продавцов дополнительную информацию, раскрыть страну происхождения товара в списке или предпринять другие шаги для выполнения обязательств по соблюдению.Мы можем отключить списки или отменить транзакции, которые представляют риск нарушения этой политики.

В дополнение к соблюдению OFAC и применимых местных законов, члены Etsy должны знать, что в других странах могут быть свои собственные торговые ограничения и что некоторые товары могут быть запрещены к экспорту или импорту в соответствии с международными законами. Вам следует ознакомиться с законами любой юрисдикции, когда в сделке участвуют международные стороны.

Наконец, члены Etsy должны знать, что сторонние платежные системы, такие как PayPal, могут независимо контролировать транзакции на предмет соблюдения санкций и могут блокировать транзакции в рамках своих собственных программ соответствия.Etsy не имеет полномочий или контроля над независимым принятием решений этими поставщиками.

Экономические санкции и торговые ограничения, применимые к использованию вами Услуг, могут быть изменены, поэтому участники должны регулярно проверять ресурсы по санкциям. Для получения юридической консультации обратитесь к квалифицированному специалисту.

Ресурсы: Министерство финансов США; Бюро промышленности и безопасности Министерства торговли США; Государственный департамент США; Европейская комиссия

Последнее обновление: 18 марта 2022 г.

Переход концентрический ГОСТ 17378-2001 | Скачать чертежи, чертежи, блоки Autocad, 3D модели

527.рар 852 КБ
Концентрический_переход_ГОСТ_17378_2001
Переход_концентрический_К_108х4_57х3_ГОСТ_17378_2001.m3d 39 КБ
Переход_концентрический_К_108х4_89х3,5_ГОСТ_17378_2001.м3д 39 КБ
Переход_концентрический_К_108х6_76х5_ГОСТ_17378_2001.м3д 98 КБ
Переход_концентрический_К_114,3х3,6_76,1х2,9_ГОСТ_17378_2001.м3д 40 КБ
Переход_концентрический_К_133х4_89х3,5_ГОСТ_17378_2001.м3д 68 КБ
Переход_концентрический_К_133х5_76х3,5_ГОСТ_17378_2001.м3д 72 КБ
Переход_концентрический_К_159х4,5_57х3_ГОСТ_17378_2001.м3д 108 КБ
Переход_концентрический_К_159х8_89х6_ГОСТ_17378_2001.м3д 73 КБ
Переход_концентрический_К_168х4,5_89х3,5_ГОСТ_17378_2001.м3д 70 КБ
Переход_концентрический_К_219х10_89х5_ГОСТ_17378_2001.м3д 77 КБ
Переход_концентрический_К_219х6_133х4_ГОСТ_17378_2001.м3д 71 КБ
Переход_концентрический_К_219х6_159х4,5_ГОСТ_17378_2001.м3д 69 КБ
Переход_концентрический_К_273х7_159х4,5_ГОСТ_17378_2001.м3д 69 КБ
Переход_концентрический_К_325х8_159х4,5_ГОСТ_17378_2001.м3д 69 КБ
Переход_концентрический_К_45х4_32х4_ГОСТ_17378_2001.м3д 79 КБ
Переход_концентрический_К_48,3х3,6_26,9х3,2_ГОСТ_17378_2001.м3д 85 КБ
Переход_концентрический_К_48,3х3,6_33,7х3,2_ГОСТ_17378_2001.м3д 122 КБ
Переход_концентрический_К_48,3х3,6_42,4х3,6_ГОСТ_17378_2001.м3д 73 КБ
Переход_концентрический_К_57х3_32х2_ГОСТ_17378_2001.м3д 80 КБ
Переход_концентрический_К_57х5_45х4_ГОСТ_17378_2001.м3д 78 КБ
Переход_концентрический_К_57х6_25х3_ГОСТ_17378_2001.м3д 104 КБ
Переход_концентрический_К_60,3х4_42,4х3,6_ГОСТ_17378_2001.м3д 69 КБ
Переход_концентрический_К_60,3х4_48,36_ГОСТ_17378_2001.м3д 87 КБ
Переход_концентрический_К_76,1х5_48,3х3,6_ГОСТ_17378_2001.м3д 133 КБ
Переход_концентрический_К_76х3,5_45х2,5_ГОСТ_17378_2001.м3д 79 КБ
Переход_концентрический_К_76х5_57х4_ГОСТ_17378_2001.м3д 63 КБ
Переход_концентрический_К_89х3,5_45х2,5_ГОСТ_17378_2001.м3д 39 КБ
Переход_концентрический_К_89х3,5_57х3_ГОСТ_17378_2001.м3д 102 КБ

Географии перехода — от актуальных вопросов к теоретическому взаимодействию: комментарий к программе исследований перехода

Английский следует Alors que l’impératif de la sociécologique et de la lutte aux changements climatiques s’impose à tous les niveaux et dans toutes les sphères de nos sociétés, la mise en œuvre de la transition dans some secteurs s’avère parfois aller à l’ encontre des principes qui guident la transition d’un point de vue urbain.Cette these pour objet l’habitation durable et la mini-maison et comme objectif d’analyser leur role ambigu dans la transport sociécologique urbaine. En analysant les politiques publiques родственники à l’habitation durable, puis les discours et enfin les pratiques liées à l’utopie d’habitation écologique marginale qu’est la mini-maison, les trois article qui composent cette, эти составляющие une etude de cas en Квебекский контекст. Ils démontrent que la ratio qui unit l’habitation durable à la transition vers des villes, des territoires et des pratiques sociales plus durables est pour le moins équivoque, surtout dans le contexte énergétique, urbain et face au bilan de GES du Québec, mais aussi que la mise en œuvre de la Socioécologique перехода est affée par les processus de néolibéralisation de la planification urbaine et du logement.Par une analysis documentaire, le premier article vise à faire l’état des discours environnementaux véhiculés par les publiques fédérales, provinciales et Municipales au Québec au sujet de l’habitation durable. Les deux article suivants abordent un cas plus précis d’utopie d’acologique qui a récemment gagné en Popularité au Québec, soit celui de la mini-maison. Dans une démarche de recherche-action reposant sur l’observation участника ainsi que sur une veille médiatique, le second article s’est attardé au processus de Construction d’un discours au sujet de la mini-maison au Québec.Reposant sur des entretiens semi-dirigés, le dernier article s’interresse aux pratiques des intervenant.e.s de la mini-maison au Québec en отношения aux препятствия qu’ils et elles rencontrent et aux formes d’adaptations qu’ils mettent en œuvre. Au travers de ces trois article qui, pris ансамбль, offrent une étude de cas en contexte québécois, cette thèse suggère que, tant au niveau des politiques publiques, касающийся прочного жилья, qu’en в отношении aux discours et aux pratiques propres à l’ маргинальная утопия экологического жилья в мини-доме, а отношения прочного жилья в переходном социоэкологическом отношении est pour le moins équivoque, voire противоречивый.En effet, loin d’être en Phase avec l’idee d’une трансформации profonde des trajectoires de développement sociétales, dans sa présente forme, l’habitation прочное в Квебеке est ancree dans le courant de la écologique модернизации. À l’heure actuelle, la place qu’occupe au Québec l’habitation dans la transition vers une société plus durable (economiquement, environnementalement et socialement) est problematique, puisqu’ultimement, elle se conforme aux trajectoires de développement de yant produit l’étalement urbain ainsi qu’à une form de gouvernance environnementale et urbaine néolibérale.Néanmoins, cette thèse constate aussi que la capacité des régimes sectoriels urbains de mettre en œuvre la transition socialecologique est restreinte par les processus de éolibéralisation déjà à l’uvre dans la planification urbaine et dans le logement, indiquant que le neolibéralisme agit qui devrait être reconnu плюс разъяснение относительно перспективы социоэкологического перехода. ————————————————— ————————————————— —————————— В то время как устойчивый переход и борьба с изменением климата кажутся императивами на всех уровнях и во всех сферах нашего общества, реализация перехода в некоторых секторах иногда кажется противоречащей принципам, которыми руководствуется переход от городской точки зрения.Эта диссертация посвящена устойчивому жилью и крошечным домам с целью анализа их неоднозначной роли в отношении устойчивого городского перехода. Анализируя государственную политику, касающуюся устойчивого жилья, а затем дискурсы и, наконец, практики, связанные с утопией экологического жилья для маргинальных крошечных домов, три статьи, составляющие этот тезис, представляют собой тематическое исследование в контексте Квебека. Они показывают, что взаимосвязь между устойчивым жильем и переходом к более устойчивым городам, территориям и социальным практикам по меньшей мере двусмысленна, особенно в энергетическом и городском контексте и перед лицом баланса парниковых газов Квебека, но также и то, что реализация на устойчивый переход влияют процессы неолиберализации в городском планировании и жилищном строительстве.С помощью документального анализа первая статья направлена ​​на то, чтобы подвести итоги экологического дискурса, передаваемого федеральными, провинциальными и муниципальными государственными учреждениями в Квебеке об устойчивом жилье. В следующих двух статьях обсуждается более конкретный случай утопии экологичного жилья в крошечном доме, которая недавно приобрела популярность в Квебеке. В рамках исследовательского подхода, основанного на включенном наблюдении, а также на мониторинге СМИ, вторая статья была посвящена процессу социального конструирования дискурса о крошечных домах в Квебеке.Последняя статья, основанная на полуструктурированных интервью, исследует практику актеров крошечного дома в Квебеке в отношении препятствий, с которыми они сталкиваются, и форм адаптации, которые они реализуют. Благодаря этим трем статьям, которые вместе представляют собой тематическое исследование в контексте Квебека, этот тезис предполагает, что как на уровне государственной политики в отношении устойчивого жилья, так и в отношении дискурсов и практик, характерных для крошечных домов, отношения переход от устойчивого жилья к устойчивому городскому переходу по меньшей мере двусмыслен и даже противоречив.Действительно, в своем нынешнем виде устойчивое жилье в Квебеке далеко не соответствует идее глубокой трансформации путей общественного развития, а связано с течением экологической модернизации. В настоящее время место, занимаемое жильем в Квебеке при переходе к более устойчивому обществу (в экономическом, экологическом и социальном плане), является проблематичным, поскольку в конечном итоге оно соответствует путям развития, которые привели к разрастанию городов, и неолиберальным путям экологического и городского управления. .Однако в этом тезисе также отмечается, что способность городских отраслевых режимов осуществлять устойчивый переход ограничена процессами неолиберализации, которые уже действуют в городском планировании и жилищном строительстве, что указывает на то, что неолиберализм действует как неизбежный экзогенный фактор, который должен быть более четко признан перспектива устойчивого перехода.

Границы | Призрачные аттракторы в спонтанной активности мозга: повторяющиеся экскурсы в функционально релевантные жирные состояния фазовой синхронизации

Введение

Для здорового человеческого познания мозг должен участвовать в функционально значимой деятельности посредством интеграции информации, поступающей из различных отдельных областей мозга (Tononi and Edelman, 1998; Sporns et al., 2000). Было показано, что в состоянии покоя мозговая активность выявляет спонтанную активацию значимых функциональных подсистем, имеющих общие пространственные характеристики с сетями областей мозга, которые обычно активируются во время задачи (Beckmann et al., 2005; Fox et al., 2005; Damoiseaux et al., 2006). Эти пространственно активированные коалиции областей мозга, получившие название сетей в состоянии покоя (RSN), были удивительно стабильны в исследованиях нейровизуализации и использовались для описания функциональных изменений при нарушениях нормального функционирования мозга (Greicius, 2008; Fox and Greicius, 2010; van den Heuvel and Hulshoff Pol, 2010; Vargas et al., 2013; Кайзер и др., 2015). Однако, хотя RSN представляют пространственно значимую информацию, для дальнейшего изучения генеративных механизмов RSN и их функциональной роли важно дополнительно охарактеризовать их поведение во временной области (Preti et al., 2016; Cabral et al., 2017b). ).

Действительно, недавние достижения были сосредоточены на том, как эти пространственно когерентные функциональные паттерны могут объяснить сложную динамику мозга, меняющуюся во времени (Chang and Glover, 2010; Hutchison et al., 2013; Аллен и др., 2014). Тем не менее, пока неясно, какой способ характеризовать динамику сети на уровне всего мозга является наиболее подходящим. Наиболее распространенным подходом к динамической функциональной связности (dFC) был метод скользящего окна, который описывает статистическую взаимосвязь между областями мозга в последовательных интервалах времени и генерирует повторяющиеся состояния функциональной связности с использованием неконтролируемого обучения (Hutchison et al., 2013; Allen). и др., 2014; Калхун и др., 2014). Однако выбор размера «окна» вводит ограничения, которые препятствуют временному разрешению, а также статистической проверке (Hindriks et al., 2016; Прети и др., 2016). Чтобы преодолеть эти предостережения, недавние разработки были сосредоточены на описании функциональной связности одного кадра [FC(t)] либо с учетом коактивации BOLD (Karahanoğlu and Van De Ville, 2015; Tagliazucchi et al., 2016), либо с помощью BOLD фазовой когерентности (Glerean и др., 2012; Кабрал и др., 2017b). Фреймовый анализ коактивации рассматривает области мозга с ЖИРНЫМ сигналом выше определенного порога, прежде чем группировать их в отдельные паттерны FC (Karahanoğlu and Van De Ville, 2015; Tagliazucchi et al., 2016). Хотя он обеспечивает более высокое временное разрешение, он по-прежнему зависит от выбора порога, а также ограничен описанием одновременных (синфазных) активаций. С другой стороны, методы фазовой когерентности представляют временные интервалы как относительные фазовые отношения между областями мозга и, таким образом, не требуют пороговой обработки и чувствительны к фазовым сдвигам (Glerean et al., 2012; Cabral et al., 2017b).

Чтобы преодолеть проблемы с высокой размерностью данных, Кабрал и его коллеги предложили представлять мгновенные отношения между областями мозга с использованием наибольшего собственного вектора амплитуды фаз BOLD (вектор 1xN для каждой временной точки) вместо матрицы фазовой синхронизации NxN . (Кабрал и др., 2017б). Примечательно, что ведущий динамический анализ собственных векторов (LEiDA), как было показано, не только улучшает производительность кластеризации, но и постоянно фиксирует значимые BOLD состояния фазовой синхронизации (PL-состояния), которые тесно перекрываются с ранее описанными функциональными подсистемами (Cabral et al., 2017b). ; Figueroa et al., 2019; Lord et al., 2019). Представляя активность всего мозга с течением времени как последовательность дискретных состояний PL, можно количественно определить долю занятости, вероятность перехода, а также время пребывания отдельных состояний.Важно отметить, что эти показатели в значительной степени связаны с когнитивными способностями (Cabral et al., 2017b), они изменяются в клинических популяциях пациентов, страдающих большим депрессивным расстройством (Figueroa et al., 2019), а также описывают специфическая для сети модуляция активности в состоянии покоя психоактивным соединением псилоцибином (Lord et al., 2019). Таким образом, LEiDA становится полезным инструментом для количественной характеристики отдельных отпечатков пальцев в динамической функциональной связности, усиливая механистический сценарий, предложенный в теоретических работах, где RSN являются выражением репертуара BOLD конфигураций FC, возникающих в результате сложных нелинейных взаимодействий в целом. -мозговая сеть (Ghosh et al., 2008; Кабрал и др., 2011; Деку и Йирса, 2012 г.; Деко и др., 2013; Хаймовичи и др., 2013; Хансен и др., 2015).

Здесь мы исследуем эту механистическую гипотезу, используя математический формализм теории динамических систем и цепей Маркова, чтобы охарактеризовать пространственно-временную динамику спонтанной мозговой активности с точки зрения вероятностных траекторий между повторяющимися ЖИРНЫМИ паттернами фазовой синхронизации. Мы подтверждаем функциональную роль полученных шаблонов, сравнивая их с известными RSN.Кроме того, мы оцениваем стабильность состояний фазовой синхронизации BOLD на основе их частичной занятости, времени пребывания и вероятности перехода. В то время как в предыдущих работах LEiDA применялась к наборам данных по конкретным состояниям с уменьшенными размерами выборки, здесь мы вторично используем большой набор данных с открытым исходным кодом о здоровых участниках, демонстрируя надежность полученных показателей для субъектов и последовательных сеансов записи фМРТ.

Материалы и методы

Данные

Все данные, использованные в этой работе, получены из общедоступной базы данных — Human Connectome Project, WU-Minn Consortium (главные исследователи: Дэвид Ван Эссен и Камил Угурбил; 1U54MH0) при финансовой поддержке шестнадцати институтов и центров NIH, поддерживающих план NIH для неврологические исследования; и Центром системной неврологии Макдонелла при Вашингтонском университете.

Участники

100 неродственных субъектов [средний возраст 29,5 лет, 55% женщин (Glasser et al., 2013)].

Приобретение HCP для нейровизуализации

Каждому участнику было проведено четыре сеанса фМРТ в состоянии покоя продолжительностью 14 мин 30 с с временем повторения (TR) 0,72 с, на 3-Тл коннектомном сканере Skyra (Siemens) – два в первый день и два во второй день. 2 сеанса фМРТ, полученные в один и тот же день, отличаются только кодированием фазы косого осевого захвата: один — слева направо (LR), а другой — справа налево (RL).Сбор и предварительная обработка данных подробно описаны на веб-сайте HCP https://www.humanconnectome.org/. Здесь мы использовали данные фМРТ, полученные в первый день сканирования. Один субъект был исключен из-за отсутствия одного сеанса. В общей сложности для анализа были использованы два сеанса фМРТ в состоянии покоя в один и тот же день из 99 из 100 сеансов не связанных между собой субъектов.

Парцелляция

Чтобы уменьшить размерность данных на основе вокселей (воксели × время), атлас анатомической автоматической маркировки (AAL) был использован для определения N = 90 анатомически различных корковых и подкорковых областей, охватывающих весь мозг, за исключением мозжечка. .Данные были уменьшены до размера N × время с временем = 1200 TR за сеанс путем усреднения ЖИРНЫХ сигналов во всех вокселях, связанных с каждой областью мозга (рис. 1А).

Рисунок 1. Эволюция во времени моделей BOLD Phase Dynamics. (A) ЖИРНЫЕ сигналы репрезентативного сканирования фМРТ набора данных HCP, усредненные по всем вокселям в каждой интересующей области (ROI). ROI были определены с использованием анатомической схемы парцелляции (AAL), охватывающей весь мозг (здесь, за исключением мозжечка). (B) Чтобы проиллюстрировать жирным шрифтом фазовую динамику, мы выбираем репрезентативный интервал TR. На каждом TR синие кружки представляют области мозга, чья ЖИРНАЯ фаза проецируется в направлении основной ЖИРНОЙ фазы (захваченной ведущим собственным вектором, см. (C) , а красные точки представляют области мозга, чья ЖИРНАЯ фаза проецируется в противоположном направлении основная жирная фазовая ориентация, которая служит для иллюстрации того, что сдвинутые по фазе сигналы (выделены красным) не соответствуют непосредственно надпороговым ЖИРНЫМ увеличениям. (C) Фазовые портреты аналитического ЖИРНОГО сигнала в каждом TR, где действительная и мнимая оси представляют косинусы и синусы фазы Гильберта в каждом TR. (D) Представление мозговых паттернов, захваченных знаками ведущего собственного вектора в каждом TR, иллюстрирующее, как паттерны фазовой синхронизации плавно развиваются в течение нескольких TR, тогда как соответствующие ЖИРНЫЕ сигналы (показаны на панели B ) демонстрируют значительно разные паттерны активации в одном и том же диапазоне ТУ. (E) Представление мгновенных матриц фазовой когерентности, полученных в каждом TR, в виде косинуса разности фаз в каждый момент времени.

Анализ

BOLD Фазовая динамика

Чтобы вычислить фазовое соотношение между областями мозга, для каждой области n с n = 1… N была вычислена ЖИРНАЯ фаза θ( n , t ), изменяющаяся во времени t через Преобразование Гильберта (Glerean et al., 2012). Аналитический сигнал выражает региональный сигнал x ( t ) как x ( t ) = A ( t )*θ( t ) с 1 и )) -изменение амплитуды и фазы соответственно (рис. 1C). Первая и последняя временные точки были удалены из каждого временного ряда, чтобы исключить граничные артефакты, вызванные преобразованием Гильберта. Впоследствии для каждой пары мозговых областей N и м в момент г Матрица когерентности фазы DPC рассчитывается следующим образом: D P C ( N , м , T ) = C ) = C C O S (θ ( N , T ) -θ ( м , T )), Где C O S (0 ) = 1 представляет случай, когда две области мозга n и m выровнены в момент времени t (рис. 1E).И наоборот, c o s (π) = −1 указывает на то, что две области мозга n a n d m в момент 8,7 являются анти-выровненными. Наконец, c o s (π/2) = 0 показывает, что две области мозга n и m в момент времени t ортогональны друг другу и, следовательно, их фазовое соотношение равно 0,

.
Ведущий собственный вектор фазовой динамики

Мы использовали LEiDA, где в анализе рассматривается только ведущий собственный вектор ) в каждый момент времени t с уменьшенной размерностью.Другими словами, мы рассчитали на эгендуксопозицию DPC ( т) в каждый раз T [ D P C ( T ) = V ( T ) D ( T ) V -1 ( T ), где колонны V ( T ) являются соответствующими собственными собственными веществами DPC ( T ) и D ( T ) диагональная матрица собственных значений d P C ( t ), и мы взяли первый (наиболее доминирующий) собственный вектор V 1 ( t ) для представления шаблона BOLD PL каждый момент времени размером 1xN года DPC (T) является симметричным, его собственные векторы являются ортогональными ( V -1 ( T ) = т ( T ) T ) А собственные значения реальны. Каждый элемент собственного вектора может быть связан с определенной областью мозга [т.е. на рисунках 1B-D каждая область мозга окрашена в соответствии со своим знаком в V 1 ( t )]. Образец доминирующей связности NxN в каждый момент времени t , захваченный V 1 ( t ), можно просто получить, вычислив матричное произведение собственного вектора с его транспонированием как V1(t)*V1T(t ) (Кабрал и др., 2017б).

С вышеупомянутым сокращением активность всего мозга в каждый момент времени t представлена ​​вектором 1xN , где N — это количество областей мозга, определяемое примененной парцелляцией. Каждый вектор V 1 ( t ) можно рассматривать как наблюдение динамической системы и можно представить как точку в N -мерном пространстве R N (на рис. 2А). , представленный в R 3 для иллюстрации).Таким образом, каждый эксперимент фМРТ характеризуется траекторией ведущего собственного вектора V 1 в этом N -мерном пространстве. Чтобы получить графическое представление (рис. 2А,Б), спроецируем каждый вектор V 1 ( t ) на пространство, определяемое первыми тремя главными компонентами всех V 1 с, т.е. x , x , y , и Z координаты даны косинусным расстоянием между каждым 1xn V 1 ( T ) и первые 3 NX1 Eigenvectors NXN Covaration Matrix из всех В 1 с (с размером NxT ).

Рис. 2. Разделение N -мерного фазового пространства на K-мерное пространство состояний. (A) Представление всех ЖИРНЫХ паттернов PL, захваченных в каждом TR, в уменьшенной трехмерной перспективе фазового пространства. Поскольку каждое наблюдение представляет собой вектор размером 1xN, соответствующий ведущему собственному вектору BOLD-фаз в каждом TR, полное фазовое пространство имеет размерность N , где N = 90 — количество областей интереса, используемых для парцелляции мозга).Каждая точка соответствует одному объему фМРТ, записанному с течением времени (TR = время повторения = 0,72 с). Точки размещаются в соответствии с их косинусным расстоянием по отношению к первым трем главным компонентам (т. е. первым 3 собственным векторам ковариационной матрицы) всех наблюдений. (B) Разделение фазового пространства с использованием K — группировка означает разбиение пространства наблюдений на k кластеров, где каждое наблюдение из эксперимента фМРТ назначается кластеру с учетом его ближайшей близости к соответствующему центроиду.Центроиды, полученные для K = 5, представлены путем окрашивания каждой области мозга с использованием той же цветовой схемы, что и на рисунке 1, представляющей различные паттерны фазовой синхронизации BOLD для всего мозга. (C) Иллюстрация разбиения двумерной плоскости на k ячеек Вороного, где каждая точка в данной ячейке находится ближе к своему центроиду, чем к любому другому центроиду.

Разделение фазового пространства

Чтобы получить представление на основе состояния, ведущие собственные векторы были получены от всех 99 участников сеанса фМРТ-сканирования влево-вправо (LR), что соответствует в общей сложности T = 118602 наблюдения (99 × 1198 TR) с N = 90 измерений каждое – разбиты на множество дискретных состояний.Важно отметить, что мы не включаем в этот раздел сеансы фМРТ-сканирования справа-налево (RL) от тех же 99 участников, записанные в тот же день, которые будут служить для проверки достоверности и согласованности результатов, как описано в следующем разделе.

Учитывая большое количество наблюдений в этом наборе данных, алгоритмы кластеризации, основанные на матрице подобия TxT , пришлось отказаться из-за ограниченных вычислительных ресурсов (т. е. для вычисления нашей матрицы TxT требуется> 100 ГБ ОЗУ).Вместо этого мы используем алгоритм k-средних, который основан на итеративном процессе поиска решения, минимизирующего расстояние между каждым ( 1xN ) наблюдением и ближайшим центроидом кластера 1xN (отметим, что, учитывая большое количество измерений, мы используем косинусное расстояние, что значительно сокращает время вычислений по отношению к городским кварталам или евклидовым расстояниям). Таким образом, алгоритм k -средних используется для итеративной кластеризации ведущих собственных векторов в k = 2 до k = 20 кластеров (в результате получается 19 разделов), повторяя каждое вычисление 100 раз для обеспечения стабильности результатов.Поскольку каждое наблюдение представляет момент времени, выходной вектор назначений кластеров, где каждое наблюдение назначается ближайшему 1xN центроиду кластера α = 1… k , можно представить как траекторию x¯(t) в пространстве состояний.

На рисунке 2 показано, как алгоритм кластеризации k -средних делит фазовое пространство (здесь для иллюстрации представлено только в трех измерениях) на k = 5 (Вороного) ячеек, где каждая точка в фазовом пространстве присваивается ближайшему центроиду.Используя цвета для представления областей фазового пространства, назначенных каждому кластеру R α , мы представляем на рисунке 2B те же наблюдения из панели A, но выделяя назначение кластера в каждый момент времени. Хотя трехмерное представление служит для иллюстрации разделения фазового пространства, существует явное перекрытие цветов, учитывая, что фазовое пространство, определенное в N = 90 измерениях, не может быть адекватно представлено только в трех измерениях. Чтобы проиллюстрировать декомпозицию в алгоритме кластеризации k-средних, мы показываем на рисунке 2C разбиение двумерной плоскости на k ячеек Вороного, где каждая область в пространстве соответствует ближайшему центроиду.

Каждый кластер R α (с α = 1… k ) теперь представлен своим центроидом кластера V c α , каждый из которых соответствует отдельному жирному состоянию фазовой синхронизации (которое будет подробно описано в разделе «Результаты»). Чтобы оценить качество разделения кластеров, для каждого 90 870 k 90 871 вычисляется значение силуэта, которое оценивает, насколько каждое наблюдение 90 870 V 90 871 91 032 1 91 033 ( 90 870 t 90 871 ) похоже на свой собственный кластер по сравнению с другими кластерами.

Сравнение с эталонными внутренними функциональными сетями

Существование функционально взаимосвязанных подсистем, в которых подмножества областей мозга последовательно активируются вместе даже во время отдыха, широко изучалось в исследованиях функциональной связи в состоянии покоя. Внутренние функциональные сети, обычно оцениваемые с помощью корреляционного анализа, постоянно обнаруживались в больших когортах экспериментов фМРТ в состоянии покоя (Yeo et al., 2011), но анализ их временной динамики затруднен методами, используемыми для их оценки. а именно методы скользящего окна с их выбором окна, в котором вычисляется связность (Hindriks et al., 2016).

Здесь мы проверяем, имеют ли центроиды, полученные в результате кластеризации ведущих собственных векторов фазы BOLD, полученных с разрешением TR, пространственное сходство с семью внутренними функциональными сетями головного мозга, оцененными Yeo et al. (2011) кластеризация функциональной связи на основе корреляции между 1175 областями интереса от 1000 участников.

Для этого – и поскольку наши центроиды BOLD PL V α определены в парцелляции AAL – мы берем маску парцелляции Yeo в семь непересекающихся функциональных сетей, определенных в пространстве MNI152, и маску парцелляции AAL в том же пространстве MNI152 и вычислить для каждой из 90 областей мозга AAL пропорцию вокселей, отнесенных к каждой из семи функциональных сетей, получив таким образом 7 1 × 90 векторов, представляющих внутренние функциональные сети в пространстве AAL.

Затем мы вычисляем корреляцию Пирсона (с соответствующими значениями p ) между этими семью сетями и центроидами V α , полученными в результате нашего кластерного анализа по всему диапазону исследованных k (устанавливая все отрицательные значения вектора центроидов к нулю, чтобы рассматривать только области, чья полужирная фаза смещена от основной ориентации).

Проекция набора данных проверки в то же пространство состояний

Мы использовали второй сеанс фМРТ-сканирования от каждого из 99 участников, записанный в тот же день, что и первичный набор данных, отличающийся только кодированием фазы косого осевого сбора, справа налево (RL), а не слева направо (LR) – для проверки достоверности и непротиворечивости раздела, выполненного в предыдущем сеансе.Для этого мы получили все 1xN ведущих собственных векторов из сеанса сканирования справа-налево (RL) — всего 118602 наблюдения (1198 TR × 99 субъектов) — используя ту же методологию, что и раньше, но вместо запуска k-средних Алгоритм, мы вычисляем дистанцию ​​косинуса между каждым 1xn EigenVector V 1 ( T ) и кластерные центры кластера K 1xn V C α , полученные из предыдущего анализа и определите вектор траектории x¯(t) путем сопоставления каждого V 1 ( t ) его центроиду ближайшего кластера V c α .

Частичная занятость

После разделения кластера на k PL-состояний, развивающихся во времени t , вероятности – или дробные заполнения – Πα(S), связанные с каждым PL-состоянием α и каждым сканированием S , можно рассчитать следующим образом:

Πα(S)=1T∑t=1Tχ[x¯(t)∈Rα](1)

, где χ – индикаторная функция – χ( A ) = 1, если событие A истинно, и χ( A ) = 0 в противном случае, а T = 1198 – количество моментов времени (TR), соответствующие каждому сканированию фМРТ (S) .Другими словами, уравнение подсчитывает количество раз, когда траектория x¯(t) назначается каждому из определенных кластеров R (α) , деленное на общее количество моментов времени T . Кроме того, учитывая, что участники постоянно находятся в состоянии покоя, то есть не выполняя никаких задач, мы предполагаем стационарность данных в каждом сканировании (обоснование среднего времени в уравнении 1). Вероятности кластеров оцениваются отдельно для каждого отдельного сканирования фМРТ.

Время ожидания

Для описания средних периодов времени, когда данное состояние PL посещается при каждом сканировании фМРТ S , время задержки DTα(S) определяется как среднее значение всех последовательных периодов каждого состояния, т.е.д.,

DTα(S)=1pα∑1pαCpα(2)

, где DT α — время пребывания в состоянии PL α, p α — количество последовательных периодов, присвоенных состоянию PL α, а C p α каждый последующий период.

Вероятности перехода цепи Маркова

Следуя той же рациональности, что и в уравнении 1, определение вероятности Π αβ находиться в PL-состоянии α в момент времени t и в PL-состоянии β в момент времени t + 1 может быть записано следующим образом: :

Παβ(S)=1T-1∑t=1T-1χ[x¯(t)∈Rα,x¯(t+1)∈Rβ](3)

и, таким образом, матрица вероятности перехода Wαβ(S) каждого сканирования фМРТ S определяется как:

Wαβ(S)=P[x¯(t+1)∈Rβ|x¯(t)∈Rα]=Παβ(S)Πα(S).(4)

W αβ определяет матрицу перехода из состояния альфа в состояние бета. Это определяет однородную цепь Маркова, характеризующую переход между ЖИРНЫМИ состояниями фазовой блокировки. Матрица вероятности перехода Wαβ(S) оценивается отдельно для каждого сканирования S . Каждой матрице Wαβ(S) сопоставлен граф перехода с ориентированной стрелкой от α к β, если Wαβ(S) > 0 (см. дополнительные рисунки S2 – S4). Чтобы проиллюстрировать переходы на групповом уровне, мы представляем график переходов средней матрицы переходов W αβ по всем сканированиям в сеансах LR.

Внутриклассовая корреляция

Чтобы рассчитать надежность вычисленных показателей между сеансами фМРТ LR и RL, записанными в один и тот же день, мы рассчитали межклассовую корреляцию (ICC) (Landis and Koch, 1977; Xing and Zuo, 2018). ICC описывает пропорцию внутрисубъектной изменчивости по сравнению с межсубъектной изменчивостью в зависимости от условий записи следующим образом:

ICC=MSEb-MSEwMSEb+MSEw,(5)

, где MSE w и MSE b — среднеквадратические ошибки внутри субъекта и между субъектами соответственно (Xing and Zuo, 2018).Положительные значения ИКК (т. е. когда внутрисубъектная СКО меньше межсубъектной СКО) указывают на индивидуальную надежность, которая в зависимости от ее значения классифицируется как низкая (0 < ИКК < 0,2), удовлетворительная (0,2 < ИКК < 0,4). ), умеренное (0,4 < ИКК < 0,6), существенное (0,6 < ИКК < 0,8) и почти идеальное (0,8 < ИКК < 1) (Ландис и Кох, 1977).

Эффекты временной фильтрации нижних частот

Типичным этапом предварительной обработки данных фМРТ в состоянии покоя является применение фильтра нижних частот для исключения высокочастотного шума в ЖИРНОМ сигнале (обычно <0.1 Гц). Однако, учитывая, что ЖИРНЫЕ сигналы уже усреднены по всем вокселям в каждой области мозга, что должно улучшить отношение сигнал/шум, и учитывая мгновенный характер нашего динамического анализа, мы выполнили наш первый анализ непосредственно на нефильтрованных ЖИРНЫХ сигналах. записано при TR 0,72 с, что соответствует частоте Найквиста fNq = 1/2TR = 0,694 Гц.

Чтобы проверить, имеют ли значение высокочастотные компоненты в ЖИРНОМ сигнале для динамического анализа функциональных сетей, мы применяем полосовой фильтр Баттерворта 2-го порядка к ЖИРНЫМ сигналам, усредненным по ROI, — перед вычислением LEiDA и кластеризацией в k = 5 состояний – изменение частоты среза нижних частот до 0.07, 0,1, 0,2 или 0,6944 Гц, при сохранении нижнего предела частоты верхних частот на уровне 0,01 Гц (чтобы исключить дрейф только сверхмедленного сигнала от сканера). Меры ICC впоследствии были рассчитаны для соответствующих полученных времен пребывания, частичной занятости и переходных вероятностей.

Результаты

Состояния фазовой синхронизации выявляют соответствующие функциональные сети

Мы получили набор ЖИРНЫХ паттернов фазовой синхронизации из первого сеанса фМРТ в состоянии покоя 99 неродственных субъектов с использованием подхода LEiDA (подробности см. В разделе «Материалы и методы»).Каждый ЖИРНЫЙ паттерн фазовой синхронизации представлен как вектор с N элементами, каждый элемент представляет проекцию ЖИРНОЙ фазы области мозга в ведущий собственный вектор всех ЖИРНЫХ фаз (здесь N = 90, так как мы используем 90 немозжечковые области мозга из атласа AAL).

Во-первых, мы проверяем перекрытие между ЖИРНЫМИ состояниями фазовой синхронизации, полученными в решениях кластеризации (с 2 < k < 20), с семью внутренними функциональными сетями, определенными в литературе (Yeo et al., 2011). На рисунке 3 мы сообщаем для всех разделов на k состояний (строки), k полученных центроидов кластера (столбцы). Центроиды кластеров V c α (представляющие ЖИРНЫЕ состояния фазовой синхронизации) представлены в мозге путем окрашивания только тех областей мозга, у которых ЖИРНАЯ фаза проецируется в направлении, противоположном основной ориентации ЖИРНЫХ фаз (отрицательные элементы в В с α ). Состояния фазовой синхронизации ЖИРНЫМ шрифтом выделены цветом в соответствии с наиболее значимо коррелированным RSN, используемым в качестве эталона (показан на панели B), с учетом скорректированного порога p <0.05/ k , а в остальных случаях черного цвета. Тот же рисунок показан с точки зрения вида сверху на дополнительном рисунке S1.

Рис. 3. Центроиды пересекаются с функциональными сетями мозга. (A) Представление центроидов, полученных для каждого решения кластеризации k-средних с K в диапазоне от 2 до 20. Центроиды представлены в корковом пространстве, визуализируя только ROI, фаза BOLD которых сдвинута > ±π/2 по отношению к ведущее направление. ROI окрашены в соответствии с эталонной функциональной мозговой сетью (показана на панели B ), с которой они наиболее значимо связаны.Пирсоновское значение r и соответствующее значение p указываются в качестве заголовка только в том случае, если они выдерживают консервативный порог p < 0,05/K, чтобы скорректировать количество независимых гипотез, проверенных в каждой модели разделения. Центроиды, существенно не перекрывающиеся ни с одной из эталонных функциональных сетей, окрашены в черный цвет. Боковые виды тех же центроидов представлены на дополнительном рисунке S1. (B) Эталонные функциональные сети мозга, оцененные по 1000 субъектам на основе внутренней функциональной связи на основе корреляции (Yeo et al., 2011). (C) Значение силуэта, используемое для оценки производительности кластеризации, показывает пик для разделов на 2–6 кластеров.

Отсортировав состояния в соответствии с их вероятностью возникновения, мы постоянно обнаруживаем наиболее распространенное состояние во всех решениях кластеризации, занимающее первую колонку рисунка 3, в котором ЖИРНАЯ фаза всех областей мозга проецируется в одном и том же направлении. Поскольку оно не выявляет выделения какой-либо конкретной подсистемы и существенно не пересекается с какой-либо эталонной функциональной сетью, это так называемое глобальное состояние (состояние 1) представляется как прозрачный мозг.

Все остальные состояния характеризуются фазовым сдвигом в ЖИРНОМ сигнале данного подмножества областей мозга, которые выделены цветными пятнами. Примечательно, что большинство полученных кластерных центроидов демонстрируют близкое статистическое сходство с эталонными функциональными сетями, обнаруживая сильное и очень значимое перекрытие (до r = 0,89, с p -значениями до 10 −30 ) с различными RSN используются в качестве ссылки. Мы также обнаружили, что некоторые разделы показывают разные состояния PL, перекрывающиеся с одним и тем же эталонным RSN.Если существенного перекрытия не обнаружено, участки окрашиваются в черный цвет. Одним из примеров является второе наиболее заметное состояние, появляющееся во всех решениях кластеризации с k > 7, которое включает области базальных ганглиев, которые были пропущены при анализе функциональных сетей в работе Yeo et al. (2011).

Мы решили сосредоточиться на решении кластеризации с k = 5 в диапазоне наилучшей производительности кластеризации в соответствии со значением силуэта (рис. 3C), поскольку оно показывает значимое разделение шаблонов BOLD PL на четыре репрезентативные функциональные сети.Для k = 5 мы обнаружили, что состояние 2 коррелирует с сетью режима по умолчанию ( r = 0,71, p = 10 –14 ), состояние 3 коррелирует с лобно-теменной сетью ( r = 0,84, p = 10 –21 ), Состояние 4 коррелирует с визуальной сетью ( r = 0,88, p = 10 –29 ) и, наконец, Состояние 5 в основном коррелирует с вентральной сетью внимания ( r = 0,71, p = 10 –14 ).На дополнительных рисунках S5, S6 мы также сообщаем о перекрытии центроидов кластера с эталонными функциональными сетями мозга, полученными для отфильтрованного ряда (0,04–0,07 Гц) как сверху, так и сбоку.

Исследование репертуара BOLD состояний фазовой синхронизации

На рис. 4 показаны различные представления состояний PL BOLD и их свойств. Каждое состояние PL представлено двумя способами: слева мы наносим N = 90 элементов вектора в виде стрелок, представляющих величину проекции каждой области мозга на ведущий собственный вектор BOLD-фаз V 1 и справа путем рендеринга и окрашивания областей мозга, смещенных от основной ориентации (соответствующей красным стрелкам слева) в соответствии с соответствующей функциональной системой, с которой они максимально перекрываются (рис. 4А, Е).

Рисунок 4. Репертуар состояний фазовой синхронизации BOLD, полученных с использованием K = 5. (A) Состояния фазовой синхронизации BOLD представляют собой повторяющиеся паттерны BOLD фазового выравнивания по всему мозгу. Каждый центроид представляет собой вектор V C размера 1xN, элементы которого указывают, как каждая область мозга проецируется на него. Каждый центроид представлен в мозге двумя разными способами: (слева) путем размещения стрелки в центре тяжести каждой области мозга и установки его размера, направления и цвета в соответствии с величиной и знаком соответствующего элемента в V C (красный цвет для положительных проекций в V C и синий в противном случае).(справа) Визуализация всех областей мозга с положительными значениями в V C , окрашенных в соответствии с функциональной сетью, с которой они демонстрируют максимальное перекрытие (см. Рисунок 3 и/или панель E ниже). (B) Матрицы фазовой синхронизации, вычисленные как внешнее произведение векторов центроидов V C . (C) Диаграммы рассеяния состояния Fractional Occupancy, отображающие значения, полученные для 99 сканирований фМРТ в сеансе сканирования LR, в сравнении со значениями из сеанса RL. (D) Диаграммы рассеяния среднего времени пребывания в состоянии, отображающие значения, полученные для 99 сканирований фМРТ в сеансе сканирования LR, в сравнении со значениями сеанса RL. (E) Корреляция между каждым состоянием BOLD PL и семью сетями внутренней функциональной связи из Yeo et al. (2011). * указывает значимость, скорректированную для множественных сравнений со значением Pearson p <0,05/7.

Состояния PL также могут быть представлены в виде матрицы путем вычисления матричного произведения вектора каждого центроида V c α и его транспонирования, описывающего попарные отношения между отдельными областями мозга в каждом PL состоянии (рис. 4Б).

Предполагая стационарность динамического режима мозга в состоянии покоя, мы вычисляем вероятность появления состояний PL, а также их среднее время пребывания в пределах каждого фМРТ-скана (см. раздел «Материалы и методы»). На рисунках 4C,D мы показываем вероятности появления и среднее время пребывания каждого состояния PL, полученное для каждого участника, и наносим значения, полученные из первого сеанса фМРТ (LR), по сравнению со значениями, полученными из второго сеанса фМРТ в тот же день ( РЛ). Мы обнаружили, что как в сеансах LR, так и в сеансах RL состояние 1 демонстрирует высокую изменчивость как с точки зрения вероятности возникновения (среднее значение = 0.51, стандартное отклонение (стандартное отклонение) = 0,16) и время пребывания (среднее значение = 3,94 с, стандартное отклонение = 1,73 с), при этом некоторые субъекты проводят всего 20% времени в этом глобально когерентном состоянии, в то время как другие проводят до 80%. времени, причем некоторые события длятся до 10 с (надежность метрик в записях будет рассмотрена в следующем разделе). Интересно, что остальные 4 состояния демонстрируют более низкие вероятности возникновения, а состояние 2 (перекрывающееся с DMN) происходит в среднем 16,6 ± 7.6% времени (среднее значение ± стандартное значение), что немного более распространено, чем другие состояния (состояние 3: 12,7 ± 6,2%; состояние 4: 9,9 ± 4,7%; состояние 5: 9,5 ± 5,5%). Мало того, что эти функционально значимые паттерны PL встречаются реже, но они также показывают, последовательно для всех субъектов, гораздо более короткое время задержки, продолжающееся в среднем около 2 TR (состояние 2, 1,71 ± 0,34 с; состояние 3 1,57 ± 0,37 с; состояние 4). , 1,4 ± 0,34 с, состояние 5, 1,3 ± 0,22 с).

На рисунке 4E мы сообщаем о корреляции между каждым состоянием PL и семью внутренними функциональными сетями, используемыми в качестве эталона (см. Раздел «Материалы и методы»).Мы наблюдали, что состояние 2 коррелирует только с сетью режима по умолчанию ( r = 0,71, p = 10 –14 ), состояние 3 коррелирует с лобно-теменной сетью ( r = 0,84, p ). = 10 –24 ), состояние 4 коррелирует с зрительной сетью ( r = 0,88, p = 10 –29 ) и, наконец, состояние 5 в основном коррелирует с вентральной сетью внимания ( r = 0,71, p = 10 –14 ), но и с соматомоторной сетью ( r = 0.53, p = 10 –8 ). Дополнительный рисунок S7 мер состояний для отфильтрованных данных (0,04–0,07 Гц) добавлен в дополнительный материал.

Повторяющиеся экскурсы в состояния BOLD PL

Подобно вероятности возникновения данного состояния, мы можем количественно охарактеризовать временные траектории вероятностями перехода между различными состояниями BOLD PL. На рисунке 5A мы показываем среднюю матрицу перехода, Вт αβ , как вероятность переключения из состояния α в состояние β.Мы отметили, что самые высокие вероятности перехода ( W αβ > 0,5) были по диагонали (представляющей вероятность остаться в том же состоянии), а также по первому столбцу (представляющему переходы обратно в состояние 1). . Характерные самопереходы (α → α) по диагонали являются отличительной чертой системы, свидетельствующей об относительной устойчивости каждого состояния. Состояние 1 показывает наибольшую устойчивость (с вероятностью 77% остаться в нем в следующем ТУ), тогда как вероятность остаться в остальных состояниях близка к случайным уровням.Диаграммы разброса на рисунке 5B показывают вероятности перехода, полученные для каждого из 99 участников (сеанс LR по сравнению с сеансом RL), показывая согласованность результатов между участниками и сеансами сканирования.

Рис. 5. Траектории активности мозга в пространстве состояний. (A) Матрица перехода, количественно определяющая вероятность перехода траектории из одного состояния в другое, как определено в уравнении 5, усредненная по сканированиям всех 99 участников сеанса LR. (B) Вероятности перехода, оцененные для каждого сканирования фМРТ, каждая точка соответствует одному участнику, с построением вероятностей переключения в сеансе фМРТ LR по сравнению с сеансом фМРТ RL. (C) Граф переходов строится из матрицы переходов W , где ребра α→β направлены и взвешены с весом W αβ .

Другой важной особенностью является асимметрия матрицы переходов, которая свидетельствует о дисбалансе взаимности переходов как в данное состояние, так и из него, что можно наблюдать при явной склонности к переключению в (глобальное) состояние 1, тогда как вероятность уйти от него намного меньше.

На рисунке 5C граф переходов построен из матрицы переходов W , показанной на панели A, где ребра α → β направлены и взвешены с весом W αβ . Это дает хорошее представление о динамике спонтанного перехода и мотивирует использование переходной матрицы цепи Маркова за пределами одной только вероятности возникновения. Дополнительный рисунок S8 графика перехода и матрицы для отфильтрованных данных (0,04–0,07) добавлен в дополнительный материал.Кроме того, на дополнительном рисунке S10 добавлено сравнение сеансов LR и RL для вероятностей перехода.

Надежность отдельных показателей

Чтобы оценить надежность метрики для записей одного и того же субъекта в тот же день по сравнению с другими субъектами, мы рассчитали внутриклассовую корреляцию (см. раздел «Материалы и методы») для каждой из вышеперечисленных мер, а именно для дробной занятости, времени пребывания. и вероятности перехода. На рисунке 6А мы показываем, что фракционная занятость для всех 5 состояний имеет умеренные значения надежности (Состояние 1: ICC = 0.59, состояние 2: ICC = 0,47, состояние 3: ICC = 0,42, состояние 4: ICC = 0,39 и состояние 5: ICC = 0,51). Время пребывания для первых трех состояний имело средние значения ICC, а состояния 4 и 5 показали плохие значения (состояние 1: ICC = 0,55, состояние 2: ICC = 0,37, состояние 3: ICC = 0,4, состояние 4: ICC = 0,32 и Состояние 5: ICC = 0,28, рис. 6B).

Рисунок 6. Индивидуальная надежность измерений состояний фазовой синхронизации: (A) Внутриклассовая корреляция (ICC), рассчитанная для частичной занятости, показывающая положительные значения ICC для всех пяти состояний PL, что означает, что ошибка субъекта меньше, чем ошибка между субъектами.Все значения находятся в умеренном диапазоне внутрисубъектной надежности (т. е. 0,4 < ICC < 0,6) в соответствии с классификацией Лэндиса и Коха (1977). (B) Внутриклассовая корреляция для времени пребывания для всех пяти состояний, показывающая, что состояния 1, 2 и 3 находятся в диапазоне умеренной надежности. (C) ICC для нормализованной матрицы переходов вероятностей, показывающей положительные значения ICC во всех переходах, причем вероятности перехода из состояния 1 являются наиболее надежными, тогда как другие переходы, особенно между состояниями 2 и 5, демонстрируют более низкую надежность.ICC классифицируется на основании (Landis and Koch, 1977) как низкий (0 < ICC < 0,2), умеренный (0,2 < ICC < 0,4), умеренный (0,4 < ICC < 0,6), существенный (0,6 < ICC < 0,8) и почти идеальный (0,8 < ICC < 1).

Что касается матрицы перехода, на рисунке 6C показано, что вероятность остаться в (глобальном) состоянии 1 имеет одно из самых высоких значений ICC (ICC = 0,61), при этом большая часть переходов в состояние 1 и из него показывает диапазон удовлетворительных значений. умеренные значения ICC (0.29 < ICC < 0,62). Состояния 2 и 3 имеют пограничные умеренные значения ICC при самопереходах (состояние 2: ICC = 0,39, состояние 3: ICC = 0,40), и некоторые переходы в другие состояния также находились в умеренном диапазоне. Состояния 4 и 5, по-видимому, имеют относительно плохие, но все же положительные значения ICC для метрики вероятности переходов (рис. 6C).

В целом, результаты ICC показывают, что все оцененные показатели имеют меньшую внутрисубъектную ошибку, чем межсубъектную ошибку (данные значения ICC положительны для всех показателей), указывая на то, что предлагаемые здесь меры фиксируют индивидуальные отпечатки пальцев динамической функциональной связности.Чтобы улучшить утверждение отдельных ландшафтов и надежность методологии, мы добавили графики рассеивания для всех трех показателей (дробная занятость, время пребывания и вероятность перехода) двух сеансов (LR и RL) на рисунках 4, 5.

Эффект временной фильтрации

Все показанные до сих пор результаты были получены непосредственно из усредненных по ROI сигналов BOLD из набора данных HCP без применения какого-либо временного частотного фильтра. Временная фильтрация является типичным этапом предварительной обработки в анализе фМРТ в состоянии покоя для удаления частотных компонентов, рассматриваемых как шум.В этом разделе мы оцениваем, улучшает ли включение высокочастотных компонентов в ЖИРНЫЙ сигнал анализ динамической функциональной связности, оценивая его влияние на надежность (ICC) показателей в разных сеансах, которые должны быть максимальными, если предположить стационарность в отдельных сеансах. динамика состояния покоя.

Как показано на рисунках 7A,C, фильтрация оказывает решающее влияние на время задержки, при этом более низкие частоты среза приводят к увеличению времени задержки для всех состояний, особенно для состояния 1.Примечательно, что при достижении частоты Найквиста среднее время пребывания в состояниях от 2 до 5 последовательно приближается к продолжительности 2TR для всех испытуемых и как в LR, так и в RL сеансах фМРТ, в то время как состояние 1 длится немного дольше. При оценке времени задержки ICC (рис. 7E) мы обнаруживаем, что ICC максимальна для состояний 1, 2 и 3, когда включены высокочастотные компоненты ЖИРНОГО сигнала. Однако важно учитывать, что точная оценка времени пребывания ограничена временным разрешением текущего набора данных фМРТ, сводя к минимуму разницу между субъектами и, следовательно, влияя на оценку ICC.

Рисунок 7. Влияние временной фильтрации на время задержки и частичную занятость. (A,C) Время задержки, полученное с использованием четырех различных полосовых фильтров, примененных к ЖИРНЫМ сигналам, сохраняя фиксированную нижнюю границу на уровне 0,01 Гц и изменяя верхнюю (нижнюю) частоту среза между 0,07, 0,1, 0,2 и 0,6944 Гц. , что соответствует частоте Найквиста fNq = 1/(2TR). Результаты показаны для сеансов записи LR (A) и RL (C) . (B,D) Fractional Occupancy для четырех различных фильтров для сеансов записи LR (B) и RL (D) . (E,F) Межклассовая корреляция (ICC) по четырем различным фильтрам для времени пребывания (E) и частичной занятости (F) . Красная пунктирная линия представляет собой порог умеренной надежности, основанный на шкале ICC Ландиса и Коха (1977).

Что касается частичной занятости состояний, то из рисунков 7B,D видно, что фильтрация не влияет на общие значения, оцениваемые по субъектам и в разных сеансах. Однако, глядя на значения ICC для частичной занятости (рис. 7F), мы обнаруживаем, что эта мера гораздо более надежна для отдельных людей (и для всех штатов), когда включены высокочастотные компоненты ЖИРНОГО сигнала.Точно так же ICC вероятностей перехода (показан на дополнительном рисунке S9) показывает небольшое улучшение надежности большинства переходов. Фактически, при рассмотрении только частот <0,2 Гц некоторые вероятности перехода имеют даже отрицательную ICC, что указывает на полное отсутствие индивидуальной надежности. В целом, эти результаты указывают на то, что важно учитывать высокочастотные компоненты BOLD-сигналов в состоянии покоя при оценке отдельных отпечатков пальцев в динамической функциональной связности.

Обсуждение

Задача описания динамической функциональной связности для механистического понимания работы мозга, а также для ее потенциального использования в клинических исследованиях вызвала большой интерес у специалистов по нейровизуализации (Hutchison et al., 2013; Preti et al., 2016). ). С появлением открытых мультимодальных данных нейровизуализации стало возможным рассматривать и проверять эти подходы в репрезентативных наборах данных (Van Essen et al., 2013; Poldrack and Gorgolewski, 2014).В этой работе мы применяем, формализуем и проверяем анализ динамики ведущих собственных векторов (LEiDA) для большой когорты из 99 здоровых неродственных субъектов HCP (Glasser et al., 2013). Мы описываем мозговую активность во время отдыха как траекторию развития во времени в низкоразмерном пространстве состояний, где состояния определяются в соответствии с характерными конфигурациями всего мозга BOLD фазовой синхронизации. Кроме того, мы проверяем эти состояния фазовой синхронизации BOLD для эталонных сетей внутренней функциональной связи (Yeo et al., 2011) и вычислить их свойства частичной занятости, времени пребывания и вероятности перехода. Впоследствии мы оцениваем надежность этих измерений по двум записям фМРТ в один и тот же день (используя внутриклассовую корреляцию) и показываем, что все измерения имеют меньшую внутрисубъектную ошибку, чем межсубъектная ошибка (значения ICC> 0), с самые высокие значения надежности обнаруживаются при включении в анализ высокочастотных компонентов (> 0,1 Гц) усредненных по ROI сигналов BOLD.Мы утверждаем, что такая интерпретация мозговой активности, подтвержденная анализом надежности, может идентифицировать индивидуальные особенности в динамическом ландшафте мозга и, таким образом, служить персонализированным клиническим приложениям в диагностике и терапии пациентов с когнитивными расстройствами.

Концепции и методы теории динамических систем оказываются полезными при анализе активности мозга в макроскопическом масштабе, поскольку они служат для формальной характеристики сложной динамики, возникающей в результате коллективного поведения миллиардов взаимодействующих нейронов, демонстрирующих такие особенности, как мультистабильность, метастабильность и самоорганизованная критичность, которые могут помочь определить основные принципы, координирующие познание на уровне всего мозга (Deco and Jirsa, 2012; Tognoli and Kelso, 2014; Cocchi et al., 2017; Робертс и др., 2019). Здесь мы стремились к другой характеристике динамических свойств внутренних функциональных сетей, возникающих спонтанно и постоянно во время отдыха. Наш анализ выявил репертуар СМЕЛЫХ состояний фазовой синхронизации, через которые траектория мозговой активности постоянно возвращается во времени и у разных субъектов.

Анализируя относительную занятость состояния PL, время задержки и вероятность переходов, наши результаты показали, что ЖИРНЫЕ состояния фазовой синхронизации можно разделить на две группы в соответствии с их динамическими свойствами: с одной стороны, наш алгоритм последовательно обнаруживает состояние, в котором все сигналы BOLD, усредненные по ROI, проецируются в том же направлении, что и ведущий собственный вектор (состояние 1 для всех решений кластеризации).Это состояние демонстрирует более длительное время задержки и показывает высокую изменчивость между субъектами, но также и высокую надежность внутри субъекта. С другой стороны, мы обнаруживаем для всех решений кластеризации k-средних набор состояний k-1, в которых ЖИРНЫЕ сигналы некоторых областей мозга проецируются в направлении, противоположном основной ЖИРНОЙ фазовой ориентации. Эти состояния возникают постоянно реже и длятся меньше времени, чем глобальное состояние, но постоянно повторяются для разных субъектов и сеансов. Учитывая пониженную стабильность этих ЖИРНЫХ состояний фазовой синхронизации по отношению к метастабильному глобально синхронизированному состоянию, мы называем эту вторую группу состояниями «призрачных» аттракторов.Другими словами, призрачные аттракторы в этой структуре относятся к недолговечным (или слабо стабильным) сетевым конфигурациям, которые постоянно повторяются в записях фМРТ.

Что касается функциональной значимости этих «призрачных» состояний фазовой синхронизации, наши результаты показывают явное и весьма значительное перекрытие большинства центроидов кластера (полученных для всего диапазона исследованных разделов) с набором из семи ранее идентифицированных сетей внутренней функциональной связи. используется в качестве ссылки. Это открытие указывает на то, что эти модели BOLD фазовой синхронизации, несмотря на то, что они получены с другой аналитической точки зрения, чем более традиционный анализ на основе корреляции, тесно связаны с так называемыми сетями в состоянии покоя.Тем не менее, в отличие от корреляционного анализа, который раскрывает только пространственную карту этих функциональных сетей, подход LEiDA позволяет охарактеризовать их свойства во временном измерении. Поскольку эталонные RSN вычисляются из статической функциональной связности на основе корреляции, не ожидается точного совпадения с обнаруженными здесь состояниями фазовой синхронизации BOLD. Скорее, их можно рассматривать для проверки функциональной значимости состояний PL и использовать для выбора количества состояний или дальнейшего анализа.Количество выбранных состояний является компромиссом между более детальными, но менее надежными решениями состояний, о чем свидетельствует возрастающая специфичность функциональных подсистем для более высоких k. Здесь решение кластеризации с k = 5 было выбрано из-за того, что оно находится в диапазоне максимального значения силуэта и для выявления разделения на отдельные функционально значимые системы, такие как сеть режима по умолчанию, лобно-теменная сеть, вентральная сеть внимания и визуальная сеть. Сеть. Однако разделение на большее число состояний может оказаться необходимым при рассмотрении конкретных условий, влияющих на конкретную подсистему, оптимально определенную для более высоких k .Например, в предыдущей работе с использованием LEiDA было выбрано разбиение на k = 10 для выявления сети, которая наиболее значимо отличала пациентов в ремиссии от большого депрессивного расстройства и контрольную группу (Figueroa et al., 2019), тогда как другое исследование показало решение с k = 7, чтобы оптимально выделить эффекты псилоцибина (Lord et al., 2019).

Для всех разделов на k > 7 наш алгоритм постоянно обнаруживал функциональную подсистему, включающую базальные ганглии (выделенные черным цветом на рисунке 3 и дополнительном рисунке S1), которые не перекрываются ни с одним из эталонных RSN) как второй наиболее распространенный жирный шрифт состояние ПЛ.Это указывает на то, что активность в состоянии покоя также связана с связью с подкорковыми областями, что представляется особенно важным для изучения психических расстройств, таких как связанные с тревогой расстройства с вовлечением базальных ганглиев. Следуя предыдущим исследованиям LEiDA, мы выбрали здесь грубое деление на N = 90 областей мозга и не включали BOLD-сигнал, обнаруженный в мозжечке. Атлас анатомической автоматической маркировки был проверен во многих исследованиях и показал согласованность результатов LEiDA в наборах данных (Cabral et al., 2017б; Фигероа и др., 2019; Лорд и др., 2019). Однако он основан на анатомическом определении областей мозга и, как таковой, не может адекватно обобщаться для анализа динамической функциональной связи. Мы ожидаем, что в будущих исследованиях мы расширимся до более мелкозернистых и полученных с помощью фМРТ парцелляций, потенциально включая другие подструктуры, такие как мозжечок, чтобы получить более широкое представление о сетевых конфигурациях, наблюдаемых в активности мозга в макроскопическом масштабе (Cammoun et al. , 2012; Глассер и др., 2016; Шефер и др., 2018).

Предложенная здесь механистическая интерпретация эмпирических данных служит отличным кандидатом для дальнейшего теоретического исследования с помощью вычислительных моделей всего мозга (Ghosh et al., 2008; Deco et al., 2009; Honey et al., 2009). На сегодняшний день многие модели продемонстрировали хорошо согласованную динамику активности мозга, представленную статической функциональной связностью в критическом диапазоне параметров, где мозг балансирует между шумовой и колебательной активностью.Кроме того, было показано, что на возникающую динамику влияют различные свойства, такие как задержки распространения, локальные и глобальные соединения, отношение сигнал/шум и локальные запрещающие правила (Deco et al., 2009, 2014; Honey et al. , 2009; Кабрал и др., 2011). Расширение таких усилий по моделированию от статической функциональной связности к динамическому представлению экспериментальных данных в настоящее время становится возможным новым путем к пониманию основных принципов, управляющих динамической функциональной связностью (Hansen et al., 2015; Кабрал и др., 2017а; Деко и др., 2018, 2019). Недавно Деко и соавт. показали, как динамическое представление данных о состоянии покоя при бодрствовании и сне (охарактеризованное с помощью LEiDA) может служить для изучения того, как модель всего мозга может быть возмущена для определения областей мозга, ответственных за переход между бодрствованием и состоянием сна (Deco et al. др., 2019).

Представление динамической функциональной связности через призму теории динамических систем предполагает существование аттракторов в N -мерном пространстве, через которые функциональная активность развивается во времени.Предполагая этот гипотетический сценарий, он описывает распространение данных на основе состояния, отображая основную динамику в дискретном смысле (Baker et al., 2014; Karahanoğlu and Van De Ville, 2015; Preti et al., 2016; Cabral et al. ., 2017а). Однако другие методы рассматривают динамическую функциональную связность с непрерывной точки зрения, например пространственно-временной коннектом, где активность мозга описывается в виде временного графика (Griffa et al., 2017; Vohryzek et al., 2019) и авторегрессионные модели (Liégeois et al., 2017). Мы признаем, что взгляд на активность мозга в дискретном смысле — это только одна из интерпретаций, предлагаемых в настоящее время при попытке описать эмерджентные сложные явления, наблюдаемые в динамике всего мозга.

Следует отметить, что применяемый алгоритм кластеризации является лишь одним из многих методов декомпозиции, которые могут разбивать результаты LEiDA на значимые состояния. Действительно (Cabral et al., 2017b) сравнили результаты алгоритма k-средних со скрытой марковской моделью (HMM) в своей статье о когнитивных способностях пациентов, показав аналогичные результаты для обоих подходов (Cabral et al., 2017б). Однако k-средние были выбраны здесь из-за их относительно простой реализации и относительно низких вычислительных затрат, выявляющих функционально значимые центроиды кластера.

Новые методы визуализации значительно выигрывают от анализа надежности, который исследует индивидуальные различия между сеансами записи. Особенно в клинических приложениях надежность имеет решающее значение для получения стабильных показателей во времени для отдельных субъектов (т.д., высокая межсубъектная вариабельность) (Xing and Zuo, 2018; Zuo et al., 2019). В этой работе внутриклассовая корреляция используется для расчета желаемого соотношения между изменчивостью между субъектами и изменчивостью внутри субъекта в сеансах записи. Одна из шкал внутриклассовой корреляции, предложенная Лэндисом и Кохом (1977) для оценки надежности для клинических приложений, предполагает, что значения 1,0> ICC> 0,8 имеют превосходную надежность, 0,8> ICC> 0,6 существенную надежность, 0,6> ICC> 0.4 имеют умеренную надежность и 0,4 > ICC > 0,2 плохую существенную надежность. Другими словами, желательно получить высокие значения надежности для возможного клинического применения метода.

В последней части нашего исследования мы показываем, что включение высокочастотных компонентов вплоть до частоты Найквиста максимизирует значения ICC (достигая в основном умеренного диапазона значений ICC). Таким образом, вполне вероятно, что временное разрешение приобретения фМРТ могло препятствовать дальнейшему повышению надежности.Хотя время ожидания становится значительно короче, если не применяется сглаживание, что может уменьшить обнаружение RSN при корреляционном анализе, мы обнаруживаем, что возникновение этих состояний по своей природе короткое, учитывая, что меры становятся более надежными. Хотя функция гемодинамического ответа (HRF) по своей природе медленная, способность BOLD-сигнала обнаруживать более высокочастотные компоненты все еще широко обсуждается в литературе (Glerean et al., 2012; Deco et al., 2019). Тем не менее вполне вероятно, что динамика в состоянии покоя происходит в более быстром временном масштабе, чем захваченная с помощью BOLD-сигнала, как предполагают исследования MEG, которые указывают на продолжительность около 200 мс (Baker et al., 2014; Видаурре и др., 2016). Здесь мы показываем, что LEiDA позволяет обнаруживать значимые динамические конфигурации сети, возникающие в относительно короткие промежутки времени для анализа фМРТ, что может быть полезно не только для анализа состояния покоя, но и для обнаружения паттернов, связанных с задачами [как в Stark et al. (2019)], которые не могут быть отражены с помощью обычных общих линейных моделей с использованием HRF. В целом, мы ожидаем, что новое понимание временных характеристик сигнала BOLD и улучшения временного разрешения фМРТ могут повысить надежность этих измерений с помощью ICC.

Заключение

Таким образом, мы объединяем новые аналитические инструменты, чтобы количественно охарактеризовать активность мозга в каждом скане фМРТ как траекторию через дискретный набор ЖИРНЫХ состояний фазовой синхронизации. Учитывая динамические свойства этих состояний (частичная занятость, время пребывания и вероятность перехода), мы предполагаем, что RSN ведут себя как призрачные аттракторы, возникающие спонтанно и на короткие периоды, но последовательно повторяющиеся для субъектов и сеансов. Наше исследование подтверждает предыдущие теоретические работы, которые предлагали интерпретацию мозговой активности как траектории, развивающейся во времени в энергетическом ландшафте (Deco et al., 2011; Ашурван и др., 2017). Демонстрируя функциональную значимость обнаруженных состояний фазовой синхронизации BOLD и надежность измерений на сеансах с одним и тем же субъектом, мы пошли дальше, обнаружив существование индивидуальных энергетических ландшафтов в активности мозга с потенциальным применением в диагностике и терапии для конкретных пациентов. .

Заявление о доступности данных

Все данные и коды, используемые в этом исследовании, находятся в открытом доступе на https://github.com/jvohryzek/GhostAttractors.

Заявление об этике

Исследования с участием людей были рассмотрены и одобрены наблюдательным советом Вашингтонского университета, включая все протоколы исследования. Информированное согласие было получено для всех участников. Участники дали письменное информированное согласие на участие в этом исследовании.

Вклад авторов

JV и JC провели анализ, написали основную рукопись и разработали идеи статьи. BC и GD проверили и посоветовали теоретические методы.MK и JC контролировали весь проект. Все авторы участвовали в обсуждении идей и внесли свой вклад в окончательное написание рукописи.

Финансирование

Эта работа финансировалась FEDER через Оперативную программу факторов конкурентоспособности (COMPETE), Национальными фондами через Фонд науки и технологий (FCT) в рамках проекта UID/Multi/50026; а также в рамках проектов NORTE-01-0145-FEDER-000013 и NORTE-01-0145-FEDER-000023, поддерживаемых Региональной оперативной программой Северной Португалии (NORTE 2020) в рамках Соглашения о партнерстве с Португалией 2020 года через Европейский фонд регионального развития. (ФЕДЕР).JC был поддержан Португальским фондом науки и технологий CEECIND/03325/2017, Португалия. GD признает финансирование флагманского проекта человеческого мозга Horizon 2020 FET Европейского союза в рамках соглашения о гранте 785907 HBP SGA2, проекта министерства Испании PSI2016-75688-P (AEI/FEDER) и каталонской исследовательской группы поддержки 2017 SGR 1545. MK был поддержан Грант консолидатора Европейского исследовательского совета: CAREGIVING (615539), Pettit Foundation, Carlsberg Foundation и Center for Music in the Brain, финансируемый Датским национальным исследовательским фондом (DNRF117).BC был поддержан правительством Франции в рамках проекта UCA-Jedi, управляемого Национальным исследовательским агентством (ANR-15-IDEX-01) и, в частности, Междисциплинарным институтом моделирования в неврологии и познании (NeuroMod) Университета Кот. д’Азур.

Конфликт интересов

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

Дополнительный материал

Дополнительный материал к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnsys.2020.00020/full#supplementary-material

Сноски

    Каталожные номера

    Аллен, Э. А., Дамараю, Э., Плис, С. М., Эрхардт, Э. Б., Эйхеле, Т., и Калхун, В. Д. (2014). Отслеживание динамики связности всего мозга в состоянии покоя. Церебральный. Кортекс 24, 663–676. doi: 10.1093/cercor/bhs352

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Ашурван А., Гу С., Маттар М.Г., Феттель, Дж. М., и Бассет, Д. С. (2017). Энергетический ландшафт, лежащий в основе динамики модуля в коннектоме человеческого мозга. НейроИзображение 157, 364–380. doi: 10.1016/j.neuroimage.2017.05.067

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Бейкер, А. П., Брукс, М. Дж., Резек, И. А., Смит, С. М., Беренс, Т., Смит, П. Дж. П., и соавт. (2014). Быстрые переходные сети в спонтанной активности мозга человека. ELife 2014, 1–18. doi: 10.7554/eLife.01867

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Бекманн, К.Ф., ДеЛука, М., Девлин, Дж.Т., и Смит, С.М. (2005). Исследования связности в состоянии покоя с использованием анализа независимых компонентов. Филос. Транс. Р. Соц. BBiol. науч. 360, 1001–1013. doi: 10.1098/rstb.2005.1634

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Кабрал, Дж., Хьюз, Э., Спорнс, О., и Деко, Г. (2011). Роль колебаний локальной сети в функциональной связности в состоянии покоя. НейроИзображение 57, 130–139. doi: 10.1016/j.neuroimage.2011.04.010

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Кабрал, Дж., Крингельбах, М.Л., и Деко, Г. (2017a). Функциональная связность динамично развивается в нескольких временных масштабах поверх статического структурного коннектома: модели и механизмы. НейроИзображение 160, 84–96. doi: 10.1016/j.neuroimage.2017.03.045

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Кабрал, Дж., Видаурре Д., Маркес П., Магальяйнс Р., Сильва Морейра П., Мигель Соареш Дж. и др. (2017б). Когнитивные способности у здоровых пожилых людей связаны со спонтанным переключением между состояниями функциональной связи во время отдыха. наук. Респ. 7:5135. doi: 10.1038/s41598-017-05425-7

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Калхун, В. Д., Миллер, Р., Перлсон, Г., и Адали, Т. (2014). Хронектом: изменяющиеся во времени сети связи как следующий рубеж в обнаружении данных ФМРТ. Нейрон 84, 262–274. doi: 10.1016/j.neuron.2014.10.015

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Cammoun, L., Gigandet, X., Meskaldji, D., Thiran, J.P., Sporns, O., Do, K.Q., et al. (2012). Картирование коннектома человека в нескольких масштабах с помощью МРТ диффузионного спектра. J. Neurosci. Методы 203, 386–397. doi: 10.1016/j.jneumeth.2011.09.031

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Кокки, Л., Голло, Л.Л., Залески, А., и Брейкспир, М. (2017). Критичность в мозгу: синтез нейробиологии, моделей и познания. Прог. Нейробиол. 158, 132–152. doi: 10.1016/j.pneurobio.2017.07.002

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Damoiseaux, J.S., Rombouts, S.A.R.B., Barkhof, F., Scheltens, P., Stam, C.J., Smith, S.M., et al. (2006). Согласованные сети состояния покоя у здоровых субъектов. Проц. Натл. акад. науч. У.SA 103, 13848–13853. doi: 10.1073/pnas.0601417103

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Deco, G., Cruzat, J., Cabral, J., Tagliazucchi, E., Laufs, H., Logothetis, N.K., et al. (2019). Пробуждение: предсказание внешней стимуляции для принудительного перехода между различными состояниями мозга. Проц. Натл. акад. науч. США 116, 18088–18097. doi: 10.1073/pnas.14116

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Деко, Г., Крузат, Дж., и Крингельбах, М.Л. (2019). Мозговые песни: открытие соответствующей шкалы времени человеческого мозга. Связь с природой. Берлин: Издательская группа Nature.

    Академия Google

    Деко Г., Джирса В., Макинтош А. Р., Спорнс О. и Коттер Р. (2009). Ключевая роль связи, задержки и шума в колебаниях мозга в состоянии покоя. Проц. Натл. акад. науч. США 106, 10302–10307. doi: 10.1073/pnas.01106

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Деко, Г.и Йирса, В.К. (2012). Текущая активность коры в состоянии покоя: критичность, мультистабильность и призрачные аттракторы. J. Neurosci. 32, 3366–3375. doi: 10.1523/JNEUROSCI.2523-11.2012

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Деко, Г., Джирса, В.К., и Макинтош, А.Р. (2011). Новые концепции динамической организации активности мозга в состоянии покоя. Нац. Преподобный Нейроски. 12, 43–56. doi: 10.1038/nrn2961

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Деко, Г., Понсе-Альварес, А., Хагманн, П., Романи, Г., Мантини, Д., и Корбетта, М. (2014). Как местное соотношение возбуждения и торможения влияет на динамику всего мозга. J. Neurosci. 34, 7886–7898. doi: 10.1523/JNEUROSCI.5068-13.2014

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Деко Г., Понсе-Альварес А., Мантини Д., Романи Г. Л., Хагманн П. и Корбетта М. (2013). Функциональная связность в состоянии покоя возникает из структурно и динамически сформированных медленных линейных колебаний. J. Neurosci. 33, 11239–11252. doi: 10.1523/JNEUROSCI.1091-13.2013

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Деко, Г., Видаурре, Д., и Крингельбах, М.Л. (2019). Пересмотр глобального рабочего пространства: оркестровка функциональной иерархической организации человеческого мозга. BioRxiv [препринт]. дои: 10.1101/859579

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Деко Г., Круза Дж., Кабрал Дж., Кнудсен Г. М., Кархарт-Харрис Р.Л., Уайброу, П.С., и соавт. (2018). Модель мультимодальной нейровизуализации всего мозга с использованием карт рецепторов серотонина объясняет нелинейные функциональные эффекты ЛСД. Курс. биол. 28, 3065.e6–3074.e6. doi: 10.1016/j.cub.2018.07.083

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Фигероа, К.А., Кабрал, Дж., Роэль, М.Дж.Т., Рапуано, К.М., Ван Хартевельт, Т.Дж., и Руэ, Х.Г. (2019). Измененная способность доступа к клинически значимой контрольной сети у пациентов с регрессом большого депрессивного расстройства. Гум. Карта мозга. 40, 2771–2786. doi: 10.1002/hbm.24559

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Фокс, доктор медицины, и Грейциус, М. (2010). Клинические применения функциональной связности в состоянии покоя. Фронт. в сист. Неврологи. 4:19. doi: 10.3389/fnsys.2010.00019

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Фокс, М. Д., Снайдер, А. З., Винсент, Дж. Л., Корбетта, М., Ван Эссен, Д. К., и Райхл, М. Э. (2005). Человеческий мозг внутренне организован в виде динамических, антикоррелированных функциональных сетей. Проц. Натл. акад. наук США 102, 9673–9678. doi: 10.1073/pnas.0504136102

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Гош А., Ро Ю., Макинтош А. Р., Кё Ттер Р. и Йирса В. К. (2008). Шум во время отдыха позволяет исследовать динамический репертуар мозга. PLoS вычисл. биол. 4:1000196. doi: 10.1371/journal.pcbi.1000196

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Глассер, М. Ф., Coalson, T.S., Robinson, E.C., Hacker, C.D., Harwell, J., Yacoub, E., et al. (2016). Мультимодальная парцелляция коры головного мозга человека. Природа 536, 171–178. doi: 10.1038/nature18933

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Глассер, М.Ф., Сотиропулос, С.Н., Уилсон, Дж.А., Коалсон, Т.С., Фишль, Б., Андерссон, Дж.Л., и соавт. (2013). Минимальные конвейеры предварительной обработки для проекта человеческого коннектома. НейроИзображение 80, 105–124.doi: 10.1016/j.neuroimage.2013.04.127

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Глериан, Э., Салми, Дж., Лахнакоски, Дж. М., Яаскеляйнен, И. П., и Самс, М. (2012). Фазовая синхронизация функциональной магнитно-резонансной томографии как мера динамической функциональной связи. Связь мозга 2, 91–101. doi: 10.1089/мозг.2011.0068

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Гриффа, А., Рико, Б., Бенци, К., Bresson, X., Daducci, A., Vandergheynst, P., et al. (2017). Временные сети пространственно-временной связи отображают коммуникационные пути в функциональных системах мозга. НейроИзображение 155, 490–502. doi: 10.1016/j.neuroimage.2017.04.015

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Haimovici, A., Tagliazucchi, E., Balenzuela, P., и Chialvo, D.R. (2013). Организация мозга в сети состояния покоя возникает при критичности на модели человеческого коннектома. физ. Преподобный Летт. 110:178101. doi: 10.1103/PhysRevLett.110.178101

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Хансен, Э.К.А., Батталья, Д., Шпиглер, А., Деко, Г. и Джирса, В.К. (2015). Динамика функциональной связности: моделирование поведения переключения в состоянии покоя. НейроИзображение 105, 525–535. doi: 10.1016/j.neuroimage.2014.11.001

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Хиндрикс, Р., Adhikari, M.H., Murayama, Y., Ganzetti, M., Mantini, D., Logothetis, N.K., et al. (2016). Могут ли корреляции скользящего окна выявить динамическую функциональную связность в фМРТ в состоянии покоя? НейроИзображение 127, 242–256. doi: 10.1016/j.neuroimage.2015.11.055

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Honey, C.J., Sporns, O., Cammoun, L., Gigandet, X., Thiran, J.-P., Meuli, R., et al. (2009). Прогнозирование функциональной связности человека в состоянии покоя на основе структурной связности. Проц. Натил. акад. наук США 106, 2035–2040 гг. doi: 10.1073/pnas.0811168106

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Hutchison, R.M., Womelsdorf, T., Allen, E.A., Bandettini, P.A., Calhoun, V.D., Corbetta, M., et al. (2013). Динамическая функциональная связность: обещание, проблемы и интерпретации. НейроИзображение 80, 360–378. doi: 10.1016/j.neuroimage.2013.05.079

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Кайзер, Р.Х., Эндрюс-Ханна, Дж. Р., Вейджер, Т. Д., и Пиццагалли, Д. А. (2015). Крупномасштабная сетевая дисфункция при большом депрессивном расстройстве. JAMA Psychiatry 72, 603611. doi: 10.1001/jamapsychiatry.2015.0071

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Караханоглу, Ф.И., и Ван Де Виль, Д. (2015). Переходная мозговая активность распутывает динамику состояния покоя фМРТ с точки зрения пространственно и временно перекрывающихся сетей. Нац. коммун. 6:7751.doi: 10.1038/ncomms8751

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Лэндис, Дж. Р., и Кох, Г. Г. (1977). Измерение согласия наблюдателей для категориальных данных. Биометрия 33, 159–174. дои: 10.2307/2529310

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Льежуа Р., Лауманн Т.О., Снайдер А.З., Чжоу Дж. и Йео Б.Т.Т. (2017). Интерпретация временных колебаний функциональной связи в состоянии покоя МРТ. НейроИзображение 163, 437–455.doi: 10.1016/J.NEUROIMAGE.2017.09.012

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Лорд Л.Д., Эксперт П., Атасой С., Роземан Л., Рапуано К., Ламбиотт Р. и др. (2019). Динамическое исследование репертуара мозговых сетей в состоянии покоя модулируется псилоцибином. НейроИзображение 199, 127–142. doi: 10.1016/j.neuroimage.2019.05.060

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Прети, М. Г., Болтон, Т. А., и Вилле, В.Д. Д. (2016). Динамический функциональный коннектом: состояние и перспективы. НейроИзображение 160, 41–45. doi: 10.1016/j.neuroimage.2016.12.061

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Roberts, J.A., Gollo, L.L., Abeysuriya, R.G., Roberts, G., Mitchell, P.B., Woolrich, M.W., et al. (2019). Метастабильные мозговые волны. Нац. коммун. 10:1056. doi: 10.1038/s41467-019-08999-0

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Шефер, А., Kong, R., Gordon, E.M., Laumann, T.O., Zuo, X.-N., Holmes, A.J., et al. (2018). Локально-глобальная парцелляция коры головного мозга человека по внутренней функциональной связности МРТ. Церебральный. Кора 28, 3095–3114. doi: 10.1093/cercor/bhx179

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Спорнс, О., Тонони, Г., и Эдельман, Г.М. (2000). Связь и сложность: связь между нейроанатомией и динамикой мозга. Нейронные сети. Амстердам: Elsevier Science Ltd.

    Академия Google

    Старк, Э. А., Кабрал, Дж., Рим, М. М. Э., Ван Эйзендорн, М. Х., Штейн, А., и Крингельбах, М. Л. (2019). Сила улыбки: мозговые сети взрослого человека, лежащие в основе усвоенной детской эмоциональности. Церебральный. Кортекс 00, 1–11. doi: 10.1093/cercor/bhz219

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Тальязукки, Э., Синячкин, М., Лауфс, Х., и Кьялво, Д. Р. (2016). Воксельный функциональный коннектом может быть эффективно получен в результате совместной активации в разреженном пространственно-временном точечном процессе. Фронт. Неврологи. 10:38. doi: 10.3389/fnins.2016.00381

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    van den Heuvel, MP, and Hulshoff Pol, HE (2010). Изучение сети мозга: обзор функциональной связи фМРТ в состоянии покоя. евро. Нейропсихофармакол. 20, 519–534. doi: 10.1016/j.euroneuro.2010.03.008

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Ван Эссен, Д. К., Смит, С. М., Барч, Д. М., Беренс, Т.Э. Дж., Якуб Э. и Угурбил К. (2013). Проект человеческого коннектома WU-minn: обзор. НейроИзображение 80, 62–79. doi: 10.1016/j.neuroimage.2013.05.041

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Варгас, К., Лопес-Харамильо, К., и Виета, Э. (2013). Систематический обзор литературы по сетевой функциональной МРТ в состоянии покоя при биполярном расстройстве. Дж. Аффект. Беспорядок .. 150, 727–735. doi: 10.1016/j.jad.2013.05.083

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Видаурре, Д., Куинн А.Дж., Бейкер А.П., Дюпре Д., Техеро-Кантеро А. и Вулрич М.В. (2016). Спектрально разрешенные быстрые переходные состояния мозга в электрофизиологических данных. НейроИзображение 126, 81–95. doi: 10.1016/j.neuroimage.2015.11.047

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Vohryzek, J., Griffa, A., Mullier, E., Friedrichs-Maeder, C., Sandini, C., Schaer, M., et al. (2019). Динамические пространственно-временные паттерны связи мозга реорганизуются в ходе развития. Сеть Нейроси. 4, 115–133. дои: 10.1162/netn_a_00111

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Син, X. X., и Цзо, X. N. (2018). Анатомия надежности: необходимо прочитать для будущего картографирования человеческого мозга. наук. Бык. 63, 1606–1607. doi: 10.1016/j.scib.2018.12.010

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Yeo, B.T.T., Krienen, F.M., Sepulcre, J., Sabuncu, M.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.