Пмд бетон расшифровка: В 22,5 П3 (М-300) ок 10-15 ПМД (-25)

Автор

Содержание

В 22,5 П3 (М-300) ок 10-15 ПМД (-25)

Бетон М-300.


Серия


Характеристики:

Бетон — искусственный камень, который получают из цемента, песка, щебня и разных добавок, с добавлением воды.

Бетоны делятся на тяжелые, то есть бетоны с объемной массой от 1800 до 2500 кг/м3, и легкие – от 500 до 1800 кг/м3.

Широкое распространение получили тяжелые бетоны, ведь их применяют практически везде: при строительстве жилых и промышленных зданий, гидротехнических сооружений, при строительстве транспортных сооружений.

Основные обозначения характеристик бетона:

M — марка

B — класс

F — морозостойкость

W — водонепроницаемость

(ОК) – осадка конуса или подвижность бетона

Что такое марка бетона

Марка бетона определяет предел прочности на сжатие в кгс/см2.

В строительстве применяются следующие марки бетона: М50, М75, М100, М150, М200, М250, М350, М400, М450, М550.

Что такое класс бетона

Класс бетона — это числовое определение его прочности в мПа. Бетоны подразделяются на классы: В7,5; В10; В12.5; В15; В20; В25; ВЗО; В40.

Что такое морозостойкость бетона F

За марку бетона по морозостойкости принимают наибольшее число циклов перехода в отрицательную температуру и оттаивание, которые при испытании выдерживают образцы, без снижения марки. Установлены следующие марки по морозостойкости: F50. F75, F100, F150. F200, F300.

Что такое водонепроницаемость W

Водонепроницаемость — это свойство бетона противостоять действию воды, не разрушаясь. Марка обозначает давление воды (кгс/смг), при котором образец не пропускает воду в условиях испытания. Существуют следующие марки по водонепроницаемости: W2, W4, W6, W8, W12.

Что такое подвижность бетона (ОК)

Подвижность бетона или как еще её называют осадка конуса (O. K.) — это понятие, характеризующее пластичность бетона. O.K., измеряется в см и чем она больше, тем более подвижен бетон и тем удобнее он укладывается. Существуют следующие марки по подвижности: П2 (ок 5-9), П3 (ок 10-15), П4 (16-20)

Бетон М-300 используют при строительстве автомобильных дорог, монолитных и подпорных стен, при производстве плит перекрытий, различных колодцев и труб, и других ответственных конструкций, а также при отливке лестничных площадок, плитных и ленточных фундаментов.
Класс бетона по прочности
Ближайшая марка бетона по прочности
Осадка конуса
Противоморозная добавка, градусов по цельсию
В22,5 М300 10-15
-25

Сделать заказ

ПМД — это.

.. Что такое ПМД? ПМД

плоский магнитный домен

Словарь: С. Фадеев. Словарь сокращений современного русского языка. — С.-Пб.: Политехника, 1997. — 527 с.

ПМД

поверхностный максимум дефектов

Источник: http://www.ioffe.ru/journals/ftp/2000/02/p129-147.pdf

  1. ПМД
  2. ПМД-

противоморозная добавка

в маркировке

  1. ПМД-

Пример использования

ПМД-1

ПМД

подъёмно-маршевый двигатель

авиа

ПМД

противоминные действия

Словарь: С. Фадеев. Словарь сокращений современного русского языка. — С.-Пб.: Политехника, 1997. — 527 с.

ПМД

пехотная мина деревянная

воен.

ПМД

противопехотная мина деревянная

воен.

Словарь: Словарь сокращений и аббревиатур армии и спецслужб. Сост. А. А. Щелоков. — М.: ООО «Издательство АСТ», ЗАО «Издательский дом Гелеос», 2003. — 318 с.

ПМД

перевод на механизированную добычу

нефт.

ПМД

прогрессирующая мышечная дистрофия

Источник: http://nature.

web.ru/db/msg.html?mid=1180083&uri=index2.html

ПМД

поездная модель дороги

ж.-д.

Источник: http://www.eav.ru/publ1.php?page=&publid=2006-05a12

ПМд

прожиточный минимум для детей

величина ПМд

Источник: http://www.garant.ru/hotlaw/files/f20123.rtf?mail

ПМД

поляризационная модовая дисперсия

Источник:

http://www.tt.ru/?do=glosst&type=acr&lang=rus&letter=П

Словарь сокращений и аббревиатур. Академик. 2015.

Смеси бетонные ГОСТ 7473-2010 — DigestWIZARD

Смеси бетонные ГОСТ 7473-2010 (Престиж АМ, ООО) КСР-2016

Бетоны тяжелые и мелкозернистые

04.3.02.04 Смеси бетонные

 

Область применения

Бетон широко применяется в гражданском и индустриальном строительстве.

Технические характеристики

БЕТОН — это один из наиболее распространенных и важных строительных материалов, который получается путем отвердения смеси вяжущего вещества, воды, заполнителей и добавок. В качестве заполнителя обычно используется щебень, песок, гравий, пемза, керамзит и т.п. Вяжущее вещество для бетона — это цемент. Также в состав бетона входят добавки, улучшающие его свойства. Могут быть использованы добавки, замедляющие затвердевание бетона. Для удобства укладки бетонной смеси, в него добавляют пластификаторы и воздухопоглощающие реагенты.

М а р к а   б е т о н а К л а с с   б е т о н а П р и м е р ы   п о л н о г о   о б о з н а ч е н и я   б е т о н н ы х   с м е с е й
М 100 В 7,5 БСГ В 7,5 М100 П2
БСГ В 7,5 М100 П4
БСГ В 7,5 М100 П2 F75
БСГ В 7,5 М100 П2 F100
БСГ В 7,5 М100 П2 F150 W4
М 150 В 12,5 БСГ В 12,5 М150 П2
БСГ В 12,5 М150 П2 F100
БСГ В 12,5 М150 П2 F100 W4
М 200 В 15 БСГ В 15 М200 П2
БСГ В 15 М200 П2 F100
БСГ В 15 М200 П4
БСГ В 15 М200 П2 F100 W4
БСГ В 15 М200 П2 F150
БСГ В 15 М200 П2 F150 W4
БСГ В 15 М200 П2 F200 W6
М 250 В 20 БСГ В 20 М250 П2
БСГ В 20 М250 П4
БСГ В 20 М250 П2 F100
БСГ В 20 М250 П2 F150 W4
БСГ В 20 М250 П2 F200 W6
М 300 В 22,5 БСГ В 22,5 М300 П2
БСГ В 22,5 М300 П4
БСГ В 22,5 М300 П2 F150 W4
БСГ В 22,5 М300 П2 F200 W6
М 350 В 25 БСГ В 25 М350 П2
БСГ В 25 М350 П4
БСГ В 25 М350 П2 F100 W4
БСГ В 25 М350 П2 F150 W6
БСГ В 25 М350 П2 F200
БСГ В 25 М350 П2 F200 W6
БСГ В 25 М350 П5 F300
М 400 В 30 БСГ В 30 М 400
БСГ В 30 М 400 F 200 W 6 П2

С помощью применения широкого спектра специальных добавок завод может изготовить бетонные смеси с высокой прочностью; гидротехнический бетон, обеспечивающий водонепроницаемость; бетон с противоморозными добавками, позволяющий производить бетонные работы при низких температурах и бетон с повышенной пластичностью.

Максимально допустимая продолжительность транспортирования бетонных смесей, готовых к употреблению при температуре воздуха от 20 до 30 °С (при температуре смеси 18-20 °С)

М а р к а   с м е с и 
 п о   у д о б о у к л а д ы в а е м о ст и
В и д   д о р о ж н о г о   п о к р ы т и я С р е д н я я   с к о р о с т ь
 т р а н с п о р т и р о в а н и я,  км/ ч
П р о д о л ж и т е л ь н о с т ь
т р а н с п о р т и р о в а н и я,  мин
а в т о б е т о н о-
с м е с и т е л е м
а в т о с а м о —
с в а л о м
П1 Жесткое (асфальтоцементное, асфальтобетонное, бетонное) 30 210 60
П2 Мягкое (грунтовое) 15 150 40
П3-П5     90 30
П1     45 30
П2     30 20
П3-П5     20 Не рекомендуется

Примечание — При изменении температуры смеси или окружающей среды максимально допустимую продолжительность транспортирования определяют опытным путем.

В случае возведении строения из бетона, его виды и марки определяются на стадии создания проекта. Для различных элементов строительной конструкции применяются разные виды и марки бетонов.

Необходимо определить, для какого конкретно элемента конструкции (фундамент, несущие стены, внутренние перегородки, полы) выбирается марка бетона.

В зависимости от плотности, бетон делят на 4 группы:

  • Особо тяжелые бетоны, они имеют плотность более 2500 кг/м. куб.
  • Тяжелые бетоны — от 1800 до 2500 кг/м. куб.
  • Легкие — от 500 до 1800 кг/м. куб.
  • Особо легкие — менее 500 кг/м. куб.

Особо тяжелые бетоны используются для сооружения специальных защитных строений.

Чаще всего используются тяжелые бетоны или как их еще называют — товарные. Именно их применяют в строительстве домов, промышленных объектов, в гидротехнических объектах и т.п.

Для легких бетонов характерен не только малый вес, они также имеют более высокие теплоизоляционные характеристики. Однако они обладают и гораздо меньше прочностью. Их применяют для сооружения внутренних перегородок и там, где прочность конструкции не столь важна. К легким бетонам относится пемзобетон, керамзитобетон и шлакобетон.

Особо легкие бетоны отличаются хорошими теплоизоляционными свойствами, поскольку заполнителем в нем служит воздух, значительно уменьшающий теплопроводность.

К особо легким относятся ячеистые бетоны, такие как: пенобетон, газобетон, пеносиликат.

Такие виды бетона используют преимущественно в качестве теплоизоляционных материалов для утепления фасадов зданий и т.п.

Выбор нужной марки бетона зависит от его характеристик и их соответствия проектным параметрам строящегося объекта. Так товарный бетон М-100 используется там, где не предъявляются особые требования к прочности — для строительства тротуаров, изготовления тротуарных плит и т.п. Марки М-150 и М-200 применяют для изготовления железобетонных поясов и перекрытий. Бетон марки М-300 и М-350 используется для конструкций, требующих высокой прочности: лестничных маршей, дорог, рассчитанных на высокие нагрузки.

Расшифровка обозначений:

БСГ — бетонная смесь готовая

В — класс бетона. Это числовая характеристика совокупности показателей, характеризующая свойства бетона. Для бетонов установлены следующие классы: по прочности на сжатие: В3,5; В5; В7,5; В10; В12,5; В15; В20; В25; В30; В35; В40; В45; В50; В55; В60;В65; В70; В75; В80. Допускается применение бетона промежуточных классов по прочности на сжатие В22,5 и В27,5.

По прочности на сжатие: М50; М75; М100; М150; М200; М250; М300; М350; М400; М450; М500; М550;М600; М700; М800; М900; М1000.

П — подвижность или усадка конуса. Подвижность бетонной смеси — способность ее растекаться под собственной массой. Величина осадки конуса служит оценкой подвижности бетонной смеси. По этому показателю различают смеси подвижные (пластичные) с осадкой конуса 1…12 см и более и жесткие, которые практически не дают осадки конуса.

О с а д к а   к о н ус а П о д в и ж н о с т ь  б е т о н а
От 1 до 5 см П1 — малоподвижная
От 5 до 10 см П2 — подвижная
От 10 до 15 см П3 — сильноподвижная
От 15 до 20 см П4 — литая

F — морозостойкость. Это способность бетона в насыщенном водой состоянии выдерживать многократные попеременные замораживания и оттаивания вследствие давления на стенки пор, капилляров и микротрещин, создаваемого замерзающей водой, которая при замерзании увеличивается в объеме более чем на 9%. Оценкой морозостойкости (F) является количество циклов, при котором потеря в массе образца составляет менее 5%, а его прочность снижается не более чем на 25%. Для бетонов конструкций, подвергающихся в процессе эксплуатации попеременному замораживанию и оттаиванию, назначают следующие марки бетона по морозостойкости: F50; F75; F100; F150; F200; F300; F400; F500; F600; F800; F1000.

W — водонепроницаемость. Марка обозначает давление воды (кгс/см2), при котором образец-цилиндр высотой 15 см не пропускает воду в условиях стандартного испытания. Для бетонов конструкций, к которым предъявляются требования ограничения проницаемости или повышенной плотности и коррозионной стойкости, назначают марки по водонепроницаемости.

Установлены следующие марки по водонепроницаемости: W2; W4; W6; W8; W10; W12; W14; W16; W18; W20.

Бетон нуждается в уходе, создающем нормальные условия твердения, в особенности в начальный период после укладки (до 15-28 сут). В теплое время года влагу в бетоне сохраняют путем поливки и укрытия. На поверхность свежеуложенного бетона наносят битумную эмульсию или его укрывают полиэтиленовыми и другими пленками.

Трубы ПНД для водопровода, полиэтиленовые трубы ПНД — 32, 25, 20 мм

Назначение Напорные трубы для водоснабжения
Материал Полиэтилен низкого давления
Внешний вид Черные с синей полосой, гладкие снаружи однослойные
Диаметры 10-1200 мм
Давление 6,3 – 16 Атм
Соединение Сварка встык, электромуфтовая сварка, компрессионные муфты
Форма Отрезки 12м-13м, бухты (100м, 200м) до d110

Сегодня все более уверенными темпами водопроводные трубы ПНД замещают своих вчерашних собратьев — трубы бетонные и металлические. И это не удивительно, ведь им присущи такие свойства, как простота монтажа, возможность бесканальной прокладки, доказанная долговечность эксплуатации, а также небольшая цена. Все это делает использование пластиковых труб для водопровода в разы выгоднее по стоимости, чем использование их вчерашних собратьев.

И самые распространенные сегодня в нашей стране трубопроводы изготовлены как раз из полиэтилена низкого давления. Различают разные марки этого материала: ПЭ63, ПЭ80, ПЭ100. Сокращение ПЭ в данной маркировке расшифровывается, как «Полиэтилен». Чем выше марка полиэтилена, тем лучше его прочностные характеристики и тем менее толстой возможно сделать стенку трубы, удешевив таким образом стоимость трубы.

Полиэтиленовые трубы пнд используются для напорного питьевого водоснабжения, газоснабжения, для напорной канализации и реже для защиты кабеля и безнапорной канализации. При замерзании жидкости внутри трубопровода трубы ПНД не лопаются, в отличии от стальных!

Соединяются трубы ПНД различными способами, в зависимости от полевых условий и условий эксплуатации. Самое распространенное соединение — это так называемая «сварка в стык» —является самым дешевым способом соединить трубы при большом количестве стыков. При прокладке труб диаметром до 110 мм и если количество соединений относительно небольшое, то используют компрессионные фитинги— чаще всего в коттеджном и дачном строительстве. При прокладке газовых коммуникаций, либо когда соединение труб и фитингов пнд нужно производить в условиях ограниченного производства (внутри разрытой траншеи на повороте), удобнее всего использовать муфты с закладными электронагревательными элементами.

Возможно, Вас заинтересуют другие разделы нашего каталога:

  • трубы пнд для кабеля
  • фитинги для труб пнд

Дополнительная информация:

  • история труб пнд
  • интересные факты о трубах пнд
  • сравнение труб пнд и пвх
  • сравнение труб пнд с металлическими

Цены на трубы ПНД

Прайс-лист на полиэтиленовые трубы ПНД с 15 августа 2021г.

Трубы ПНД водопроводные напорные из полиэтилена ПЭ 100

ПЭ100 SDR26 (PN 6,3)

Номинальный наружный диаметр, мм Толщ. стенки, мм Цена 1 п.м. с НДС, руб
110 4,2 269,80
125 4,8 347,70
140 5,4 438,90
160 6,2 575,70
180 6,9 718,20
200 7,7 889,20
225 8,6 1117,20
250 9,6 1385,10
280 10,7 1727,10
315 12,1 2204,00
355 13.6 2774,00
400 15,3 3534,00
450 17,2 4465,00
500 19,1 5510,00
560 21,4 6897,00
630 24,1 8740,00
710 27,2 11115,00
800 30,6 14079,00
900 34,4 17822,00
1000 38,2 22040,00
1200 45,9 31730,00
1400 53,5 43130,00
1600 61,2 56240,00

ПЭ100 SDR21 (PN 8,0)

Номинальный наружный диаметр, мм Толщ. стенки, мм Цена 1 п.м. с НДС, руб
90 4,3 224,60
110 5,3 336,30
125 6 429,40
140 6,7 636,50
160 7,7 704,90
180 8,6 885,40
200 9,6 1096,30
225 10,8 1385,10
250 11,9 1694,80
280 13,4 2147,00
315 15 2698,00
355 16,9 3420,00
400 19,1 4351,00
450 21,5 5510,00
500 23,9 6802,00
560 26,7 8512,00
630 30 10735,00
710 33,9 13699,00
800 38,1 17366,00
900 42,9 22040,00
1000 47,7 27170,00
1200 57,2 39140,00
1400 66,7 53200,00
1600 76,2

ПЭ100 SDR17 (PN 10)

Номинальный наружный диаметр, мм Толщ. стенки, мм Цена 1 п.м. с НДС, руб
63 3,8 135,85
75 4,5 191,90
90 5,4 275,50
110 6,6 410,40
125 7,4 522,50
140 8,3 657,40
160 9,5 856,90
180 10,7 1084,90
200 11,9 1337,60
225 13,4 1698,60
250 14,8 2090,00
280 16,6 2622,00
315 18,7 3306,00
355 21,1 4218,00
400 23,7 5320,00
450 26,7 6745,00
500 29,7 8341,00
560 33,2 10450,00
630 37,4 13224,00
710 42,1 16796,00
800 47,4 21280,00
900 53,3 26980,00
1000 59,3 33250,00
1200 71,1 47880,00
1400
1600

ПЭ100 SDR13,6 (PN 12,5)

Номинальный наружный диаметр, мм Толщ. стенки, мм Цена 1 п.м. с НДС, руб
63 4,7 199,50165,11
75 5,6 233,70
90 6,7 334,40
110 8,1 495,90
125 9,2 640,00
140 10,3 801,80
160 11,8 1045,00
180 13,3 1326,20
200 14,7 1626,40
225 16,6 2071,00
250 18,4 2546,00
280 20,6 3192,00
315 23,2 4047,00
355 26,1 5130,00
400 29,4 6498,00
450 33,1 8227,00
500 36,8 10195,00
560 41,2 12749,00
630 46,3 16112,00
710 52,2 20520,00
800 58,8 26030,00
900 66,1 32870,00
1000 73,5 40660,00
1200 88,2
1400 102,9
1600

ПЭ100 SDR11 (PN 16)

Номинальный наружный диаметр, мм Толщ. стенки, мм Цена 1 п.м. с НДС, руб
63 5,8 199,50
75 6,8 277,40
90 8,2 402,80
110 10 596,60
125 11,4 775,20
140 12,7 1046,52
160 14,6 1267,30
180 16,4 1601,70
200 18,2 1976,00
225 20,5 2508,00
250 22,7 3078,00
280 25,4 3857,00
315 28,6 4883,00
355 32,2 6194,00
400 36,3 7866,00
450 40,9 9956,00
500 45,4 12293,00
560 50,8 15390,00
630 57,2 19570,00
710 64,5 24890,00
800 72,6 32110,00
900 81,7
1000 90,8
1200
1400
1600

Трубы ПНД водопроводные напорные из полиэтилена ПЭ 100 Прайс-лист от 15 июля 2021г.

Номинальный наружный диаметр, мм ПЭ100 SDR26 (PN 6,3) ПЭ100 SDR21 (PN 8) ПЭ100 SDR17(PN 10) ПЭ100 SDR13,6 (PN 12,5) ПЭ100 SDR11 (PN 16)
Толщ. стенки, мм Цена 1 п.м. с НДС, руб Толщ. стенки, мм Цена 1 п.м. с НДС, руб Толщ. стенки, мм Цена 1 п.м. с НДС, руб Толщ. стенки, мм Цена 1 п.м. с НДС, руб Толщ. стенки, мм Цена 1 п.м. с НДС, руб
20 2 25,60
25 2 32,60 2,3 37,20
32 2 42,50 2,4 50,40 3 61,00
40 2,4 64,25 3 77,70 3,7 94,00
50 3,0 98,80 3,7 120,00 4,6 145,90
63 3,8 157,30 4,7 191,20 5,8 231,00
75 4,5 191,90 5,6 233,70 6,8 277,40
90 4,3 224,20 5,4 275,50 6,7 334,40 8,2 402,80
110 5,3 336,30 6,6 410,40 8,1 495,90 10 596,60
125 6 429,40 7,4 522,50 9,2 640,30 11,4 775,20
140 6,7 537,70 8,3 657,40 10,3 801,80 12,7 965,20
160 6,2 575,70 7,7 704,90 9,5 856,90 11,8 1045,00 14,6 1267,30
180 6,9 718,20 8,6 885,40 10,7 1084,90 13,3 1326,20 16,4 1601,70
200 7,7 889,20 9,6 1096,30 11,9 1337,60 14,7 1626,40 18,2 1976,00
225 8,6 1117,20 10,8 1385,10 13,4 1698,60 16,6 2071,00 20,5 2508,00
250 9,6 1385,10 11,9 1694,80 14,8 2090,00 18,4 2546,00 22,7 3078,00
280 10,7 1727,10 13,4 2147,00 16,6 2622,00 20,6 3192,00 25,4 3857,00
315 12,1 2204,00 15 2698,00 18,7 3306,00 23,2 4047,00 28,6 4883,00
355 13,6 2774,00 16,9 3420,00 21,1 4218,00 26,1 5130,00 32,2 6194,00
400 15,3 3534,00 19,1 4351,00 23,7 5320,00 29,4 6498,00 36,3 7866,00
450 17,2 4465,00 21,5 5510,00 26,7 6745,00 33,1 8227,00 40,9 9956,00
500 19,1 5510,00 23,9 6802,00 29,7 8341,00 36,8 10165,00 45,4 12293,00
560 21,4 6897,00 26,7 8512,00 33,2 10450,00 41,2 12749,00 50,8 15390,00
630 24,1 8740,00 30 10735,00 37,4 13224,00 46,3 16112,00 57,2 19570,00
710 27,2 11115,00 33,9 13699,00 42,1 16796,00 52,2 20520,00 64,5 24890,00
800 30,6 14079,00 38,1 17366,00 47,4 21280,00 58,8 26030,00 72,6 32110,00
900 34,4 17822,00 42,9 22040,00 53,3 26980,00 66,1 32870,00
1000 38,2 22040,00 47,7 27170,00 59,3 33250,00 73,5 40660,00
1200 45,9 31730,00 57,2 39140,00 71,1 47880,00

Чтобы купить трубу ПНД обращайтесь к нашим менеджерам!

+7-915-288-19-03

+7-495-105-96-46

марки, свойства, состав, вес, ГОСТы

Отгрузка товарного бетона с завода

Бетоны — это строительные смеси определенной прочности, для приготовления которых необходим наполнитель в виде гравия, очищенные песок с водой и вяжущий наполнитель, а именно цемент определенной марки. Правила выбора составляющих для изготовления бетона определенной марки и прочности регламентированы ГОСТом 27006-86.

Классификация и марки бетона

В зависимости от значения показателя плотности, измеряемого в кг/м3, бетоны различных марок классифицированы по ГОСТу 25192-2012, поэтому их принято делить на 4 класса:

  1. Особо тяжелых — более 2500 кг/м3 (железобетон, сталебетон).
  2. Тяжелых — 1800-2500 кг/м3 (полимербетон и бетонополимер).
  3. Легких — 500-1800 кг/м3 (шлако-, пемзобетон, опилкобетон).
  4. Особо легких или теплых — менее 500 кг/м3 (пено- и газобетон).

Теплые и легкие бетоны имеют разную прочность, определяемую ГОСТом 10180-2012.  Материалы содержат большое количество воздуха, снижающего уровень теплоотдачи строительной конструкции. Марки легкого бетона носят название тощих. Согласно ГОСТу 25820-2014 разновидности этих марок в зависимости от плотности и прочности бывают следующими:

  1. Теплоизоляционными (менее 500 кг/см3 — марки М10, М15 и М25) — шлакобетон.
  2. Конструкционно-теплоизоляционными (500-1400 кг/см3 — марки М35, М50, М75, М100) — опилкобетон, деревобетон.
  3. Конструкционными (от 1500 кг/см3 — марки М150 и М200) — полистиролбетон, керамзитобетон.

ГОСТ 25192-2012 регулирует сферу применения перечисленных выше марок растворов, связанную со строительством малоэтажных жилых домов, утеплением зданий, звуко- и теплоизоляцией стен и полов в помещениях.

Марка М200 — это самый универсальный бетон, имеющий по ГОСТу прочность, подходящую для создания подбетонки, железобетонных перемычек, круглых колодцев, слоя под тротуарную плитку, фундаментов под легкие частные одноэтажные дома, черновой стяжки полов по грунту.

При заказе товарного бетона с завода, не лишним будет сделать запас по прочности (особенно если предстоит заливка фундамента), и заказывать бетон марки М250 или даже М300. Это необходимо также потому, что в силу некоторых обстоятельств — например добавили много воды чтобы раствор растекался лучше, или мыльный раствор в качестве пластификатора, то прочность бетона снижается.

Марка М150 — это недорогой бетон меньшей прочности, позволяющий ремонтировать дорожные покрытия, использовать для стяжки пола по грунту.

Марка бетона в соответствии с ГОСТом 25192-2012 имеет индекс, который показывает уровень прочности, т. е. возможной нагрузки на каждый сантиметр площади монолита. Латинская буква М перед определенным числом обозначает предел на сжатие образца определенной марки. Например, по прочности марка М50 соответствует классу В3,5, а марка М1000 — В80, т. е. по ГОСТУ 25192-2012 марка зависит от классов состава, обозначаемых буквой В с числом от 3,5 до 80, общее количество которых составляет 21, но более популярны из них только 10.

Для обозначения материала по прочности марка используется чаще, чем класс. Если бетон имеет прочность, которая соответствует классу В40, то монолит способен выдержать давление в 40 МПа. Прочность раствора согласно ГОСТу 25192-2012 требует определенного запаса 25%, поэтому показатель допустимого давления при выборе марки должен быть снижен до 30МПа. Класс материала по ГОСТу зависит не только от марки по прочности, но и от показателей морозостойкости, сопротивляемости высоким температурам, влагостойкости.

Виды тяжелых бетонов

Тяжелые бетоны, начиная с марки м250, имеют плотность более 1800 кг/м3. Если прочность на сжатие состава 262 кг/см2, то может быть определена ближайшая марка, а именно М250. Согласно ГОСТу 25192-2012 индекс указан в обширном перечне марок строительного материала, начиная с М50 и заканчивая М1000. Число стойкости к сжатию материала 262 удобнее обозначить как 250, поэтому в соответствии с ГОСТом условно на упаковке бетона будет указана марка М250.

Область применения тяжелых бетонов по ГОСТу 25192-2012 — это масштабное возведение объектов, включая многоэтажные дома, плиты перекрытий, заборы, лестницы, чаши бассейнов, взлетные полосы в аэропортах. Различные по прочности марки бетона в соответствии с ГОСТом 25192-2012 подходят для строительства в условиях повышенной влажности, обустройства фундаментов зданий промышленного назначения. Для тяжелых бетонов характерны следующие свойства:

  • высокая прочность;
  • морозостойкость;
  • пожаробезопасность;
  • гидронепроницаемость;
  • химическая стойкость.

Состав железобетона, его марки и прочность регламентированы ГОСТом 13015-2012. В монолит входит стальная арматура и непосредственно раствор. К тяжелым можно отнести стальбетон, который по ГОСТу имеет повышенную прочность, содержит портландцемент М500, стальную стружку и кварцевый песок.

Расшифровка аббревиатур в марках бетона

В перечень основных характеристик бетона любой марки определенного класса входит не только прочность, но и подвижность, морозостойкость и гидрофобность. Последнее свойство марок бетона или водонепроницаемость имеет обозначение W. Расшифровка с условным обозначением М-200 В15/П3/F50/W2 показывает, что бетон марки М200 по ГОСТу имеет класс В15, подвижность П3, морозостойкость F50 и водонепроницаемость W2.

В — это показатель однородности смеси, представляющей собой важную техническую характеристику. Класс по ГОСТу означает прочность материала, оценка которой основана на проведении испытаний образцов состава. Это свойство зависит от качества цемента и наполнителей, соблюдения пропорций приготовления бетона определенной марки и прочности.

П — это обозначение подвижности, стандартный показатель которой по ГОСТу составляет П2 или П3. Если опалубка слишком узкая, то подвижность должна быть П4 и выше, чтобы он растекался лучше. Марки бетона с такой характеристикой не требуют утрамбовки, воздушные пузыри в нем не образуется.

F — это показатель, характеризующий свойство морозостойкости, поэтому цифра показывает число циклов замораживания/размораживания. Согласно ГОСТ это значение определяет предел сохранения прочности при прохождении бетоном циклов оттаивания с последующим замораживанием. Показатель учитывает наличие влаги в структуре состава. Морозостойкость по ГОСТу может быть следующих марок: F50, F75, F100, F150, F200, F300, F400, F500.

W — это обозначение водонепроницаемости, характеризующей по ГОСТу способность бетона определенной марки препятствовать под давлением проникновению воды в структуру монолита. Индекс в пределах 2—20 можно корректировать при добавлении в  раствор уплотняющих добавок или гидрофобного цемента, повышающих водонепроницаемость бетона.

[su_box title=»На заметку» style=»noise»]Для повышения гидростойкости в бетон при его приготовлении в кустарных условиях, строители также добавляют жидкое стекло, однако полную гидроизоляцию оно все же не дает, и носит больше условный характер. Кроме того жидкое стекло дает эффект быстрого схватывания, а вместе с тем и возможного, некоторого снижения прочности бетона, поэтому с этой добавкой нужно быть осторожнее.[/su_box]

Состав бетона разных марок

Особо тяжелые бетоны, используемые при строительстве крупных промышленных объектов, обеспечивают биологическую защиту от радиоактивного излучения. Это свойство материалов по ГОСТу позволяет использовать их при строительстве ядерных установок и АЭС. Производство особо тяжелых бетонов основано на продвинутых технологиях с использованием программного обеспечения со строго заданными параметрами.

В состав особо тяжелых смесей повышенной прочности, плотность которых более 2500 кг/м3, по ГОСТу могут входить следующие виды добавок:

  • барит;
  • магнетит;
  • чугунный скрап;
  • лимонит;
  • гематит.

Тяжелый бетон по ГОСТу может быть изготовлен с добавлением следующих видов цементов:

  • шлакопортландцемента;
  • глиноземистого цемента;
  • обычного портландцемента;
  • пуццоланового портландцемента;
  • гипсоглиноземистого набухающего цементного песка.

Тяжелые бетоны по ГОСТу, имеющие объемную массу свыше 1800 кг/м3, широко применяют для строительства фундаментов, возведения стен зданий, сооружения плотин. Технологический процесс изготовления тяжелых бетонов повышенной прочности согласно ГОСТа основан на обработке сырья под воздействием высоких температур. В качестве крупного наполнителя по ГОСТу в составе тяжелых смесей используют гравий или щебень, а мелкого — природный песок.

В состав марок легких бетонов по ГОСТу 25820-2014 входит пористый наполнитель, что существенно снижает вес материала. Раствор содержит щебень либо гравий без мелкого заполнителя. Легкий ячеистый бетон по ГОСТу 25820-2014 можно получить путем вспенивания цементного теста.

Особо легкие или пенобетоны с наименьшей прочностью имеют сквозную пористую структуру и по ГОСТу состоят из воды, цемента, пенообразующих добавок. В качестве крупного заполнителя может быть использован керамзит, шлак, вермикулит и др. Например, в соответствии с ГОСТом 25214-82 производство силикатного бетона с содержанием воды, неорганических наполнителей и связующего известково-кремниевого вещества требует выдержки температурного режима в пределах 175—190 °C.

Приготовить бетон той или иной марки позволят данные из таблиц пропорций составляющих смеси на основе цемента марок М400 и М500 с добавлением песка и щебня в нужном количестве (см. таблицы 1,2).

Таблица 1

Пропорции цемента М400 (портландцемент), песка и щебня в бетонной смеси

Марка бетона

Массовые состав, Ц:П:Щ (кг)

Объемный состав на 10 л цемента, П:Щ (л)

Количество бетона из 10 л цемента (л)

М100

1:4,6:7,0

41:61

78

М150

1:3,5:5,7

32:50

64

М200

1:2,8:4,8

25:42

54

М250

1:2,1:3,9

19:34

43

М300

1:1,9:3,7

17:32

41

М400

1:1,2:2,7

11:24

31

М450

1:1,1:2,5

10:22

29

 

Таблица 2

Пропорции портландцемента М500, песка и щебня в бетонной смеси

Марка бетона

Массовые состав, Ц:П:Щ (кг)

Объемный состав на 10 л цемента, П:Щ (л)

Количество бетона из 10 л цемента (л)

М100

1:5,8:8,1

53:71

90

М150

1:4,5:6,6

40:58

73

М200

1:3,5:5,6

32:49

62

М250

1:2,6:4,5

24:39

50

М300

1:2,4:4,3

22:37

47

М400

1:1,6:3,2

14:28

36

М450

1:1,4:2,9

12:25

32

Существуют различные виды пластификаторов, которые добавляют в смесь для придания  нужных характеристик. Они позволяют изменить состав раствора, например, жаропрочный бетон исключает применение щебня. Чаще всего используют гипер- и суперпластификаторы, а также замедлители, увеличивающие срок твердения раствора.

Гиперпластификторы нужны для создания пластичного декоративного бетона, а при наличии в смеси противоморозных добавок можно осуществлять строительные работы при отрицательных температурах.

Определение прочности бетона

Прочность на сжатие показывает степень нагрузки, которую выдерживает монолит, созданный из раствора. Производство бетона в заводских условиях связано с проведением испытаний, регулируемых ГОСТом 10180-2012, в ходе которых должна быть определена прочность готового продукта с использованием пресса. Полученные результаты записывают в специальный протокол.

Прочность согласно ГОСТу 10180-2012 имеет эталон — это кубик, способный выдержать конкретное давление, измеряемое в МПа. Вероятность нарушения целостности образца должна составлять 5 экземпляров из 100. Прочность на сжатие представляет собой класс бетона, обозначаемый литерой В.

Бетон имеет прочность, которая зависит не только от класса, измеряемого в МПа, но и от марки состава или предела прочности М. Единицей его измерения принято считать 1 кгс/м2, равный 0,098066 МПа. Прочность, выраженная в МПа или кгс/м2, необходима для определения области, где может быть использована та или иная марка бетона в соответствии с ГОСТом 10180-2012.

Испытания на прочность по ГОСТу 10180-2012 основаны на исследовании образца монолита кубической формы с номинальным размером, например, 150х150х150 мм, который взят из заданной области состава. Для испытаний берут специальную форму из металла и укрепляют к ней образец. На него должна действовать определенная статистическая нагрузка. Методику, позволяющую определить прочность на сжатие, регламентирует ГОСТ 10180-2012.

Лабораторные испытания -кубик бетона испытывает давление под прессом

Шлаки и золы в качестве заполнителей, а также мергель

Процесс приготовления бетонного раствора может быть основан на замене мелких и крупных заполнителей более доступными по цене золошлаковыми смесями, шлаками или золами. Технические условия производства этих материалов регламентирует ГОСТ 57789-2017, введенный в действие 03 января 2018 года. Это дает возможность замешивать цементные растворы более высоких марок, например, М450 и М500, увеличивать водонепроницаемость и морозостойкость бетонов, экономить от 10 до 25% цемента.

Применение золошлаковых смесей выгоднее, чем замена щебня мергелем, поскольку создаваемый раствор теряет в прочности. Мергель чаще всего используют как материал для возведения несущих стен, прочность которых зависит от их толщины, составляющей более 0,5 м. Также мергель выгодно использовать как замену щебню в тех районах, где его добывают, но повторимся, прочность такого бетона ниже, и максимальная прочность бетона которую можно получить с таким наполнителем — М200-М250. Шлаки и зола позволяют готовить легкие и тяжелые бетоны высокого качества и одновременно экономить ресурсы.

Марка бетона и класс бетона: таблица характеристик, состав

Строительство жилых и промышленных сооружений невозможно выполнить без применения бетонных смесей. Условия эксплуатации конструкций требуют использования материалов с определенными параметрами.

Оглавление:

  1. Определение марки и класса
  2. Как расшифровать маркировку?
  3. Разница между классом и маркой
  4. Характеристики цементных составов
  5. Расценки

Что такое марка и класс, их отличие

Цель инженеров и технологов – обеспечивать надежную, безопасную эксплуатацию возведенных зданий. Состав бетона, процентное соотношение вяжущего, наполнителя, воды и добавок наделяют его различными качествами. Испытания, проводимые с продукцией, позволяют определить, какой комплекс нагрузок выдержит конструкция.

Марка – сокращенная классификация:

  1. Прочность (М) – усредненная величина усилия на сжатие. Цифры после литеры – показатель предельной нагрузки в кгс/см².
  2. Средняя плотность (D) – масса бетона в одном метре кубическом. Единица измерения – кг/м³.
  3. Морозостойкость (F) – количество циклов заморозки-оттаивания до изменения прочностных свойств.
  4. Водонепроницаемость (W) – наибольшая величина давления воды, при которой отсутствует проникновение влаги. Расшифровка: W2 – образец выдержал воздействие в 0,2 МПа.

Класс бетона, в отличие от марки, является показателем нормируемой (кубиковой) прочности на сжатие, осевое растяжение, изгиб, срез. Определяется лабораторным исследованием образцов (твердение 28 дней), полученных из одной партии раствора. Точность, согласно ГОСТ, гарантируется не менее 95 %.

Расшифровка маркировки

Заказ предприятию-изготовителю, договор на поставку должен содержать указание марки товарного бетона и класс прочности. Аббревиатура – условное обозначение комплекса характеристик.

Маркировка (порядок записи слева-направо):

1. Тип:

  • БСЛ – легкий бетон.
  • БСТ – тяжелый.
  • БСМ – мелкозернистый.
  • БСГ – смесь готовая (товарный бетон).
  • БСС – сухая.

2. Класс прочности.

3. Марки:

  • Удобоукладываемость.
  • Морозостойкость.
  • Водонепроницаемость.
  • Средняя плотность.
  • Другие характеристики.

Пример, БСГ-В15П4W12F300:

  • Бетонная смесь готовая.
  • Класс прочности на сжатие – В15 (≈196,5 кгс/см2).
  • Высокая удобоукладываемость – П4. Подходит для заливки бетононасосом.
  • Водонепроницаемость – W12. Может применяться при строительстве гидротехнических сооружений.
  • Морозостойкость – F300. Обеспечено сохранение прочностных свойств после воздействия отрицательных температур – 300 циклов (суровые климатические условия).

Отличие марки от класса

Многие ломают голову, почему прочность обозначается двумя показателями. Разгадка состоит в том, что в 1986 году нормативная документация ГОСТ, СНиП были приведены в соответствие с международными нормами определения характеристик бетона. Более жесткие рамки позволили получать материал с параметрами, близкими к инженерным расчетам, уменьшить расход цемента.

Ранее ГОСТ 26633-91 содержал таблицу соотношения марки и класса. Сокращенный вариант для нагрузки на осевое сжатие:

Класс прочности, В Средняя прочность, кгс/см2 Марка (ближайшая), М
5 65.5 75
10 131 150
12.5 163.7
25 327.4 350
27.7 360.2
50 654.8 700
55 720.3
65 851.3 900
70 916.8
75 982.3 1000
80 1047.7

В редакции ГОСТ за 2012 года таблица отсутствует. Выборка сделана для демонстрации соответствия одной марке двух классов. Соотношение величин в ГОСТе 1991 года указано при коэффициенте вариации 13,5 %. Снижение процента связано с культурой производства, соблюдением технологии. У каждого завода вариативность показателя может быть выше или ниже, в зависимости от однородности бетона. Соответствие класса и марки, разницу между значениями сложно обозначить одной математической формулой.

Характеристику прочности необходимо определять классом. Если представители завода указывают только марку, предлагают воспользоваться вышеизложенной таблицей, уточните коэффициент вариации. Значение менее 13,5 % позволяет доверять им. Невнятный ответ – лучше обратиться к другому производителю – на заводе слабый контроль качества продукции.

Популярные марки

Предложения товарного бетона от изготовителя по-прежнему основываются на марках – для людей, не обладающих профессиональными знаниями. Оформляя заявку, специалист укажет полную маркировку смеси.

1. М100 – «тощий», с пониженным содержанием воды, цемента, увеличенным количеством песка, гравия, щебня.

Параметры:

  • Класс прочности: В7,5 ~ В10, показатель зависит от вида и плотности наполнителя, однородности.
  • Водонепроницаемость: W2 ~ W4, давление воды – 0.2-0.4 МПа.
  • Морозостойкость: 50-100 циклов – F50 ~ F100.

Применяется:

  • Для подготовительных работ перед заливкой фундамента, установкой плит, бордюрного камня, в качестве бетонной подушки.
  • Заливка пола по грунту в подсобных помещениях.
  • Изготовление армированных конструкций, подвергаемых минимальным нагрузкам.

2. М200 – легкий бетон, самый востребованный при частном домостроении. Хорошее сочетание цены и свойств.

Характеристики:

  • Прочность на сжатие ≈ В15.
  • Водонепроницаемость: не менее W4 (0.4 МПа)
  • Морозостойкость: F100 ~ 150, без специальных добавок, увеличивающих количество циклов заморозки-оттаивания.
  • Подвижность: П1-П4, в зависимости от процентного содержания воды, наличия в составе пластификаторов.

Сфера использования:

  • Исполнение ленточных, плитных, свайных фундаментов малоэтажных строений.
  • Стяжка пола.
  • Изготовление конструкций с незначительной эксплуатационной нагрузкой.
  • Площадки, дорожки.

3. М300 – тяжелый бетон, с высокой плотностью. Свойства зависят от применения марки цемента М400 или М500, вида наполнителя. Класс прочности в проектной документации указывается не ниже В25.

Технические параметры:

  • Прочность: В22,5 ~ В25.
  • Водонепроницаемость: W5 ~ W6, давление воды – 0.5-0.6 МПа.
  • Морозостойкость: 100 ~ 200 циклов.
  • Подвижность: П2 ~ П4.

Применение:

  • Монолитное строительство перегородок, перекрытий.
  • Балки, колонны, ригели.
  • Лестничные марши, пролеты.
  • Тротуарные плиты.
  • Канализационные колодцы.
  • Фундаменты.
  • Железобетонные изделия.

4. М400 – марка, используемая для конструкций, эксплуатируемых при высоких нагрузках. Выпускается на гранитном щебне. В частном домостроении применение неактуально. Чем выше марка – тем больше цена.

Свойства:

  • Прочность на сжатие: ≈ В30.
  • Водонепроницаемость: W6-12, давление воды – 0.6-1.2 МПа.
  • Морозостойкость: F 100-300.
  • Подвижность: П3-П5.

Область использования:

  • Мостостроение.
  • Гидротехнические сооружения.
  • Железобетонные конструкции особого назначения.
  • Дорожное строительство магистралей непрерывного движения.
  • Стоянки для тяжелой техники.

Стоимость бетона

Приобретение должно быть экономически целесообразным. Применение материала завышенных марок влечет перерасход денежных средств. Выбор поставщика должен быть обоснован не только качеством продукции, но и соответствовать сметным расходам.

Маркировка Цена, руб/м3
Наполнитель: гравий
М-100 В7,5 П2 F50 W2 2700 – 3000
М-200 В15 П3 F100 W4 2750 – 3250
М-300 В22,5 П3 F200 W6 3100 – 3500
Гранит
М-100 В7,5 П2 F50 W2 2800 – 3100
М-200 В15 П3 F100 W4 2950 – 3150
М-300 В22,5 П3 F200 W6 3200 – 3600
М-400 В30 П4 F300 W12 4100 – 4500
Мелкозернистый (кварцевый песок)
М-100 B7,5 F50 W2 2100 – 2400
М-200 В15 П4 F75 W2 2500 – 2800
М-300 В22,5 П4 F100 W4 2800 – 3100

Разница между ценами на бетон различных производителей может составлять 20-40 % в зависимости от объема заказа, региона, требования доставки до строительной площадки, сезона. Стоимость 1 кв.м с применением противоморозных добавок увеличится на 100-200 руб/м3.


 

Цены на бетон в Твери. Бетон цена которого Вас приятно удивит.

Если Вы хотите купить бетон в Твери недорого напрямую от производителя без сторонних наценок, то бетон от компании «Бетон Строй» это отличный выбор по отличной цене! Благодаря наличию собственного производства и большому автопарку собственной спецтехники мы можем предложить Вам качественный бетон по очень привлекательной цене. При этом мы не экономим на качестве и все марки бетона соответствуют современному ГОСТу. Наш отдел продаж регулярно проводит различные акции, что делает бетон и раствор от компании «Бетон Строй» еще более доступным. Узнать о акциях можно в разделе «Новости компании», а просчитать цену на бетон с доставкой Вы можете по одному из наших телефонов +7 (4822) 606-101, +7 (963) 220-61-01 либо через онлайн чат в правом нижнем углу экрана. Становитесь нашим постоянным клиентом и мы приготовим для Вас индивидуальные скидки!

Скачать прайс MS Word

Цена бетона на гравийном щебне за 1 м3 с НДС.

Марка бетонной смеси

Цена с пластиф.

М100 (БСГ В7,5 П3 F75 W2)

М150 (БСГ В12,5 П3 F75 W4)

М200 (БСГ В15 П3 F100 W4)

М250 (БСГ В20 П3 F150 W4)

М300 (БСГ В22,5 П3 F150 W6)

М350 (БСГ В25 П3 F200 W8)

Цена бетона на гранитном щебне за 1 м3 с НДС.

Марка бетонной смеси

Цена с пластиф.

М150 (БСГ В12,5 П3 F75 W4)

М200 (БСГ В15 П3 F100 W4)

М250 (БСГ В20 П3 F150 W4)

М300 (БСГ В22,5 П3 F150 W6)

М350 (БСГ В25 П3 F200 W8)

М100 (БСГ В7,5 П3 F75 W2)

М400 (БСГ В30 П3 F200 W10)

М450 (БСГ В35 П3 F300 W12)

М500 (БСГ В40 П3 F300 W12)

Цена пескобетона за 1 м3 с НДС.

Марка бетонной смеси

Цена с пластиф.

Пескобетон М100

Пескобетон М150

Пескобетон М200

Пескобетон М250

Пескобетон М300

Пескобетон М350

Цена раствора за 1 м3 с НДС.

Марка растворной смеси

Цена с пластиф.

Раствор цементный М75

Раствор цементный М100

Раствор цементный М150

Раствор цементный М200

Раствор цементный М250

Расшифровка обозначений:

БСГ — бетонная смесь готовая к использованию.

М  — марка бетона или раствора.

В  — класс бетона.

П — подвижность бетонной смеси.

F — морозостойкость бетонной смеси.

W — водонепроницаемость бетонной смеси.

ПМД — противоморозная добавка.

Пластиф. — добавка пластификатор.

м3 — метр кубический

Примечание:

Сколько стоит бетон?

Все цены на бетон и раствор указаны без стоимости доставки. Стоимость доставки бетона в Твери и других населенных пунктах Тверской и Московской области можно уточнить у менеджеров компании по телефону +7 (4822) 606-101, +7 (963) 220-61-01. Либо рассчитать самостоятельно ориентировочную стоимость пользуясь информацией в разделе сайта «Доставка бетона».

(PDF) Декодирование конкретных и абстрактных представлений действий во время явной и неявной концептуальной обработки

Такие неоднозначности, как внутри- и перекрестное условное декодирование

, наше исследование позволило нам отделить информацию о конкретных действиях

от более абстрактных представлений действий и, таким образом, character-

ize регионы, вовлеченные в понимание действия, с учетом их

относительных способностей обобщать релевантную для действия информацию

по характеристикам восприятия.

Примечательно, что эти 2 действия были выполнены с очень похожей кинематикой

и различались только положением, в котором яблоко или картофель

были разрезаны или очищены (см. Рис. 1B). Точно так же результаты действий

воспринимаются по-разному по отношению к объекту, что сводит к минимуму риск

того, что действия были классифицированы на основе низкоуровневых сигналов восприятия

. В соответствии с этой точкой зрения, представления действий в LOTC также

обобщены по ориентации действия (т.е.е., выполнялось ли действие

левой или правой рукой;

см. Раздел результатов «DecodingActionsAcrossOrientation»

и дополнительные рисунки 3C и 4). Следовательно, классификатор наиболее похоже на информацию, которая сохраняется для всех объектов (

перемещение кожуры вместо уменьшения вдвое) и для низкоуровневой перцепционной и /

или конкретной информации, связанной с эффектором. Эта декодированная информация

, кажется, специфична для действия, поскольку мы не нашли свидетельства

для независимого от действий декодирования объекта в LOTC.Следовательно, маловероятно, чтобы декодирование было связано с различиями, связанными с объектами, такими как

между обрезкой и отслаиванием, например, различиями в видимости

лезвия ножа (немного больше закрытого в случае резки).

Если LOTC был чувствителен к относительно тонкой визуальной разнице между

между более или менее закрытым лезвием при отслаивании по сравнению с разрезанием, соответственно,

ting, то он также должен быть чувствителен к более

очевидной разнице в восприятии яблока. против картофеля,

, чего не было.Другое возражение может заключаться в том, что декодирование

яблока и картофеля нацелено на репрезентации, чувствительные к растительности —

блеска / фруктов, тогда как разница между более или менее видимым клинком

будет скорее нацелена на репрезентации, чувствительные к

инструментам. Следовательно, могло ли отсутствие декодирования объекта в LOTC быть

объяснено разницей в категории объекта? Мы считаем эту гипотезу

маловероятной, потому что как при резке, так и при отслаивании нож

и его лезвие можно легко распознать, и поэтому концептуальное представление инструмента должно быть активировано в обоих действиях

в одинаковой степени. .Эта интерпретация подтверждается недавним исследованием декодирования

действий, не связанных с инструментами (открытие и закрытие) на

различных уровнях абстракции (Wurm and Lingnau готовится к публикации).

Примечательно, что это исследование выявило кластер абстрактных действий в

точно в том же месте расположения pMTG / LOTC, что и в настоящем исследовании

(пиковая координата Талаираха: -41 / -76 / -4). Взятые вместе,

наши результаты показывают, что LOTC кодирует информацию о действиях на

, более абстрактном, объектно-независимом уровне представления

.

Обратите внимание, что анализ прожектором также выявил декодирование в более

задних областях. При перекрестном декодировании исчезли апостериорные эффекты

; высокая точность декодирования была обнаружена только в

LOTC в y-плоскостях между -60 и -70. Это говорит о том, что на декодирование

в задних зрительных областях повлияли визуальные различия между разрезанием и отслаиванием, которые сохранялись также при перекрестном декодировании

, тогда как более передние кластеры слева и справа

LOTC являются наиболее значительными. вероятно, кодирует перцептивно инвариантное действие в формации

.Аналогичным образом, перекрытие абстрактного действия и декодирования объекта в веретенообразной извилине предполагает, что декодирование действия в

этой области не обязательно было специфичным для действия, но, возможно, связано с различиями, связанными с объектами между разрезанием и отслаиванием. что

постоянны для разных объектов, например, различия в видимости

лезвия ножа или состояния объекта на общем уровне категории,

, то есть уменьшенное вдвое по сравнению с очищенным фруктом / овощем.В следующем,

, мы поэтому сосредотачиваемся на передних кластерах в pMTG / LOTC, тогда как

относится к специфическому для действия декодированию прожектором абстрактного уровня

.

Мы не можем полностью определить, декодировали ли мы действия

на чисто семантическом уровне или на высоком уровне восприятия, аналогичном

, например, инвариантности образца / точки зрения в распознавании объекта. Однако сравнение местоположений кластеров с метаанализом

, проведенным Watson et al.(2013), который включал исследования

, в которых использовались как глаголы действия, так и изображения действия, допускает некоторые спецификации

. Как правило, пиковые координаты действия концепции прохождения

в левом и правом LOTC (Tal x / y / z: -51 / -48 / -5 и 55 / -69 /

6, соответственно) сообщаются в общем метаанализ (сворачивание

глаголов и изображений через действия) лежит в пределах кластеров LOTC

, найденных в нашем анализе прожектором для декодирования абстрактных действий

(см.Таблица 1). Однако более интересно то, что когда исследования с использованием

глаголов

были сопоставлены с исследованиями с использованием изображений, были обнаружены только левая височная область

порального отдела, а кластер левого полушария был расположен в pMTG ближе к переднему краю (x / y / z). : -48 / -32 / -12). Вместо этого контраст

для изображений по сравнению с глаголами выявил как левую, так и правую заднюю затылочно-височную области

полушария

, все они расположены в

Y-плоскостях между -68 и -86. Все кластеры LOTC, обнаруженные в нашем исследовании

, находятся в этом последнем диапазоне.Это наблюдение согласуется с идеей

о том, что наше исследование действительно нацелено на репрезентации действий на высоком уровне восприятия, а не на лексико-семантическом уровне

. Примечательно, что даже несмотря на то, что субъекты имели тенденцию сообщать о какой-то

форме субвокальной вербализации действий в задачах действия или о

объектах в объектной задаче, эта тенденция не могла объяснить характер результатов декодирования в любой из областей. под следствием

(см. раздел «Результаты» «Поведенческие результаты»).Нейрофизиологические исследования

в основном сообщают о повреждении левой височной области, что коррелирует с парной обработкой семантики действия im-

(Kalenine et al. 2010). Как бы то ни было, в этих исследованиях обычно используются задачи, требующие вербальной и / или

реляционной обработки (например, сопоставление картинок действий со словами действия

), что не требовалось в задаче одностороннего действия, использованной в

настоящее время. учиться. Вместо этого, односторонняя задача может быть решена с помощью

, опираясь на невербальные концепции действия, которые обобщают визуальные аспекты действия высокого уровня, независимо от объектов, включенных в него.В соответствии с этой точкой зрения, задачи, требующие перцептивного анализа действий, например задачи сопоставления с образцом в точке

световых индикаторов движений человека и животных, выявляют дефицит

повреждений как в левой, так и в левой части тела. правая затылочно-височная кора (Han

et al.2013). Наиболее интересно то, что селективный дефицит движений человека и

инструментов по сравнению с движениями животных был обнаружен для возраста матери

только в правой верхней височной коре, что подчеркивает важность

правой затылочной и височной коры в зрительном анализе. признание действий.

В совокупности мы заключаем, что как левый, так и правый LOTC — это

, вовлеченные в невербальное обобщение перцептивных характеристик

действий, возможно, со смещением в сторону правого полушария, где —

, поскольку левый передний LOTC / pMTG может уделять больше внимания словесному

и реляционной обработке знания семантического действия.

Премоторная кора обрабатывает информацию о конкретных действиях

Мы не нашли доказательств абстрактных, объектно-независимых действий

репрезентаций в премоторной коре головного мозга.Кроме того, анализ прожектором

не выявил каких-либо других областей в моторных или префронтальных областях

, которые могли бы декодировать представления действий, которые обобщают

по объектам. Это открытие ставит под сомнение представление о том, что

нейронных популяций в премоторной или префронтальной коре обобщаются через

критских экземпляров действий (Pulvermuller 2013; Rizzolatti

et al. 2014). Вместо этого мы обнаружили, что только конкретные действия могут быть декодированы в премоторной коре головного мозга.Этот положительный результат также важен, потому что он показывает, что, как правило, можно декодировать информацию о действии

в премоторной коре головного мозга. Важно отметить, что разделение между декодированием конкретных и абстрактных действий находится в соответствии с до

дикциями альтернативных учетных записей. Одна из возможностей состоит в том, что бетон

10 | Cerebral Cortex

в Universita degli Studi di Trento 6 августа 2015 г. http://cercor.oxfordjournals.org/ Скачано с

Зависящие от модальности абстрактные представления выбора для вибротактильных сравнений

Аннотация

Предыдущие электрофизиологические исследования на обезьянах и людях предполагают, что премоторные области являются основными локусами для кодирования перцептивного выбора во время вибротактильных сравнений.Однако в этих исследованиях использовались парадигмы, в которых выбор был неразрывно связан с физическими свойствами стимулов и выбора действия. Возникает вопрос, какие области мозга представляют выбор на более абстрактном уровне, независимо от сенсомоторных компонентов задачи. Чтобы ответить на этот вопрос, мы использовали фМРТ-MVPA и вариант задачи распознавания вибротактильной частоты, который позволил отделить сигналы, связанные с выбором, от сигналов, связанных со свойствами стимула, и выбрать отчеты о принятии решений вручную.Мы определили левую, контралатеральную дорсальную премоторную кору (PMd) и интрапариетальную борозду (IPS) как несущие информацию об абстрактных выборах. Примечательно, что в нашей предыдущей работе с использованием глазодвигательного варианта задачи также сообщалось об абстрактном представлении выбора во внутрипариетальных и премоторных областях. Однако информативный премоторный кластер был сосредоточен в лобных полях глаза, а не в PMd, обеспечивая эмпирическую поддержку зависимой от реакции организации абстрактного представления выбора в контексте вибротактильных сравнений.Рассматривая наши результаты вместе с результатами недавних исследований на животных, мы предполагаем, что премоторная область, вероятно, служит местом временного хранения информации, необходимой для спецификации конкретных ручных движений, в то время как IPS может более непосредственно участвовать в вычислении выбора.

Введение

В повседневной жизни мы постоянно сталкиваемся с ситуациями, когда нам необходимо принимать решения на основе сравнения стимулов, возникающих в разное время.Представьте себе, что вы выбираете авокадо в продуктовом магазине: один отжимает два или более авокадо последовательно и выбирает один, исходя из их твердости. Нейронные процессы, лежащие в основе этого типа решения, были широко изучены в соматосенсорной области с использованием задачи распознавания вибротактильной частоты (обзор см. В Romo & de Lafuente, 2013). В своей основополагающей работе Ромо и его коллеги обучили обезьян сравнивать частоты двух последовательно предъявленных вибротактильных стимулов и вручную сообщать, была ли вторая частота (f2) выше или ниже первой (f1).Важно отметить, что частота импульсов в премоторных областях, участвующих в планировании и выполнении мануальных движений, таких как дополнительная моторная область (SMA), вентральная (PMv) и дорсальная премоторная кора (PMd), постоянно находила отражение в перцепционном выборе (Hernández). и др., 2002, 2010; Ромо и др., 2004).

Участие связанных с двигателем областей во время вибротактильных сравнений также хорошо согласуется с выводами влиятельного направления исследований принятия решений в области зрения.В нейрофизиологических экспериментах на обезьянах, в которых использовались задачи с точками случайного движения с реакциями саккад, постоянно сообщалось о сигналах, связанных с принятием решений, в областях, участвующих в саккадическом движении (обзор в Gold & Shadlen, 2007), таких как латеральная интрапариетальная область (LIP, Shadlen & Newsome, 2001; Roitman & Shadlen, 2002), лобные поля глаза (FEF, Kim & Shadlen, 1999; Ding & Gold, 2012) и верхний бугорок (Horwitz & Newsome, 1999; Ratcliff et al., 2003). Результаты этих двух направлений работы сошлись во мнении, что решения непосредственно реализуются в регионах, участвующих в планировании и выполнении результирующих действий (Gold & Shadlen, 2007; Cisek & Kalaska, 2010).Другими словами, решения реализуются в зависимости от способа ответа. Более того, предполагаемая реализация, зависящая от модальности реакции, по-видимому, переводится в вибротактильные сравнения людей. Хердинг и его коллеги (2016, 2017) сообщили о премоторных областях как наиболее вероятном источнике избирательной бета-осцилляторной активности в сигнале ЭЭГ. Модуляция, связанная с выбором, была локализована в медиальной части премоторной коры, когда наблюдатели использовали нажатия кнопок для обозначения своего выбора (Herding et al., 2016). Однако, когда они сообщили о своем выборе с помощью саккад, источник модуляции, связанной с выбором, сместился на FEF (Herding et al., 2017).

Важно отметить, что большинство результатов в контексте вибротактильных сравнений было получено в экспериментальных условиях, в которых выбор восприятия был неразрывно связан с сенсорными и моторными компонентами задачи. В таких настройках f1 обычно служит эталонным стимулом, с которым сравнивается f2 (стимул сравнения).Таким образом, наблюдатели в основном будут выбирать для восприятия «выше», если частоты представлены в возрастающем порядке (f1

В нашей предыдущей работе (Wu et al., 2019) этот вопрос был рассмотрен с помощью человеческого fMRI-MVPA и нового варианта задачи распознавания вибротактильной частоты. Интересно, что хотя выбор участников был отделен от предшествующих порядков стимулов и последующих движений саккад, используемых для сообщения о решениях, регионы, участвующие в планировании и отборе саккад, такие как FEF и интрапариетальные борозды (IPS), были идентифицированы как представляющие абстрактный выбор. Открытие предполагает, что деятельность в этих областях человеческого мозга не ограничивается сенсорными и моторными аспектами перцептивных решений, а участвует в более абстрактных когнитивных вычислениях.Более того, это намекает на возможность того, что абстрактный выбор также может быть представлен в зависимости от эффектора.

В настоящем исследовании фМРТ мы стремились дополнительно изучить взаимодействие между топографической организацией представлений абстрактного выбора и модальностью ответа во время вибротактильных сравнений. Мы попросили участников выполнить аналогичную версию задачи вибротактильной частотной дискриминации, как и в нашей предыдущей работе, с саккадными ответами, замененными ручными нажатиями кнопок.Кроме того, те же самые процедуры многомерного анализа с помощью прожектора всего мозга (Kriegeskorte et al., 2006), реализованные в предыдущей работе, использовались для выявления областей мозга, несущих информацию об абстрактных выборах. Следуя интерпретации, взятой из нашего предыдущего исследования, мы ожидали абстрактных представлений выбора в премоторных областях, участвующих в выборе ручных ответов, таких как PMd, PMv или SMA.

Материалы и методы

Участники

В эксперименте фМРТ участвовал 31 доброволец.Они были правшами, не имели в анамнезе неврологических или психических нарушений и нормального или исправленного до нормального зрения. Данные четырех участников были исключены из-за плохого поведения (уровень точности <0,5 по крайней мере в одной паре стимулов), в результате остались данные 27 участников анализа (18 женщин и 9 мужчин; средний возраст: 25, диапазон: 18–34 ). Все участники предоставили письменное информированное согласие, одобренное этическим комитетом Свободного университета Берлина, и получили денежную компенсацию за свое время.

Дизайн задания и стимулы

Мы попросили участников выполнить вариант задания на распознавание вибротактильной частоты (рис. 1). Как и в стандартных вариантах задания, участники сравнивали две последовательно представленные вибротактильные частоты и принимали решение о том, была ли частота стимула сравнения выше или ниже, чем у эталонного стимула. Он отличался от стандартных версий двумя важными аспектами: во-первых, мы ввели правила задач, которые поочередно обозначают f1 или f2 в качестве стимула сравнения / сравнения между испытаниями, чтобы выбор восприятия не зависел от физических свойств порядка стимулов.Во-вторых, вместо того, чтобы использовать прямое отображение выбора-двигательной реакции, участники сообщали о совпадении или несоответствии между своим восприятием и предложением визуального сопоставления. После этапа принятия решения участники выбрали обозначенную цветом цель после этапа принятия решения, на основании которого был сделан вывод об их перцептивном выборе. Следовательно, участники не могли спланировать конкретное ручное движение или предвидеть целевой цвет на этапе принятия решения. Как следствие этих мер, если бы были обнаруживаемые сигналы, связанные с выбором во время фазы принятия решения, маловероятно, что это было бы результатом физических свойств порядка стимулов или выбора действия.

Рис. 1. Схема испытания

. Подсказка правила (квадрат или ромб) показывала, служил ли f1 или f2 стимулом сравнения. За предъявлением стимулов следовала фаза принятия решения. После этого была представлена ​​соответствующая реплика (равносторонний треугольник). Треугольник, направленный вверх, представлял стимул сравнения с более высокой частотой, а треугольник, направленный вниз, представлял более низкую частоту сравнения. Участники сравнили свой выбор восприятия с соответствующей репликой. Совпадение или несоответствие указывалось путем выбора одного из дисков с цветовой кодировкой, представленных на периферии, нажатием кнопки.См. Wu et al. (2019) для глазодвигательного варианта задачи.

Каждому испытанию предшествовал переменный период фиксации (3–6 с), в течение которого участников просили зафиксировать серый крест в центре экрана. Испытание началось с переключения с фиксирующего креста на квадрат или ромб на 500 мс, инструктируя участников, какое правило задачи применяется в текущем испытании. В половине испытаний участники использовали f1 в качестве стимула сравнения и оценивали, был ли он выше или ниже эталонного стимула f2.В другой половине участники сравнивали в обратном направлении. То есть они оценили f2 относительно f1. За сигналом правила следовали два последовательно предъявляемых вибротактильных стимула с разной частотой, подаваемых на левый указательный палец участников (каждый из которых составлял 500 мс, разделенных задержкой в ​​1 с). После фазы принятия решения в течение 2 с визуальный сигнал соответствия в форме равностороннего треугольника, направленного вверх или вниз, появлялся в центре экрана на 500 мс, указывая на стимул сравнения более высокой или более низкой частоты, соответственно.После смещения визуального сигнала соответствия в течение 1,5 с отображался целевой экран с центральным фиксирующим крестом и двумя обозначенными цветом мишенями (синий и желтый диски) на периферии вдоль горизонтального меридиана. В течение этого периода времени участники сообщали о совпадении или несоответствии между своим восприятием («выше» или «ниже») и визуальным сигналом соответствия, выбирая одну из цветных целей, соответствующих их отчету. В зависимости от пространственного расположения соответствующей цели участники нажимали левую или правую кнопку окна ответа, удерживаемого в правой руке, указательным или средним пальцем.

Визуальные стимулы были сгенерированы с использованием MATLAB версии 8.2 (MathWorks, Inc, Natick, MA) и набора инструментов Psychophysics версии 3 (Brainard, 1997). За исключением двух периферийных дисков с цветовой кодировкой на целевых экранах, все остальные визуальные символы были представлены в центре белым цветом на черном фоне. Во время сеанса фМРТ визуальные стимулы проецировались с помощью ЖК-проектора (800 × 600, частота кадров 60 Гц) на экран в отверстии отверстия МРТ сканера. Участники наблюдали зрительные стимулы через зеркало, прикрепленное к магнитной катушке на голове, с расстояния 110 ± 2 см.Надпороговые вибротактильные стимулы с согласованной пиковой амплитудой применялись к дистальной фаланге левого указательного пальца участников с использованием пьезоэлектрического дисплея Брайля с 16 точками (квадратная матрица 4 × 4, интервал 2,5 мм), управляемого с помощью программируемого стимулятора (QuaeroSys Medical Devices, Шоттен, Германия). Частоты первых вибрационных стимулов (f1) варьировались от 16 до 28 Гц с шагом 4 Гц. Второй стимул был либо на 4 Гц выше, либо ниже, чем предыдущий f1, что давало в общей сложности восемь возможных пар стимулов.

Участники выполнили шесть экспериментальных запусков задачи распознавания вибротактильной частоты, каждая продолжительностью ~ 12,5 мин. Во время каждого прогона каждая пара стимулов предъявлялась восемь раз, каждый раз с уникальной комбинацией сигналов правил (ромб против квадрата), совпадающих сигналов (треугольники, указывающие вверх или вниз) и целевых экранов (синий-левый, желтый-правый против желтого-левого, синий-правый). Это дало в общей сложности 64 испытания за цикл, которые были представлены в рандомизированном порядке. Кроме того, связь между визуальными символами и правилами задач, а также между целевыми цветами и отчетами о совпадениях была уравновешена между участниками.

Сбор данных FMRI

Данные fMRI были получены с помощью МРТ-сканера Tim Trio 3 T (Siemens, Эрланген, Германия), оснащенного 12-канальной головной катушкой в ​​Центре когнитивной неврологии в Берлине. Функциональные объемы, чувствительные к BOLD-сигналу, были получены с использованием T2 * -взвешенной последовательности планарных изображений эхо-сигнала (TR = 2000 мс, TE = 30 мс, поле зрения = 192 мм, угол поворота = 70 °). Каждый объем состоял из 37 аксиальных срезов и был получен в чередующемся порядке (64 × 64 в плоскости, 3 мм изотропный с 0.Зазоры между ломтиками 6 мм). В каждом эксперименте было получено 378 функциональных объемов. В дополнение к шести экспериментальным запускам, взвешенный структурный объем T1 был получен для совместной регистрации и пространственной нормализации с использованием последовательности 3D MPRAGE (TR = 1900 мс, TE = 2,52 мс, 256 × 256 в плоскости, изотропность 1 мм).

Предварительная обработка и анализ данных

Предварительная обработка данных FMRI и общая линейная модель (GLM) были выполнены с помощью SPM12 версии 6685 (www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm) и пользовательских скриптов MATLAB (https: // github.com / yuanhaowu / DecodingAbstractChoices), а анализ многовариантного декодирования был выполнен с использованием Decoding Toolbox версии 3.991 (Hebart et al., 2017, https://sites.google.com/site/tdtdecodingtoolbox/). Во время предварительной обработки функциональные объемы были скорректированы с учетом разницы во времени получения срезов и пространственно преобразованы в средний функциональный объем.

Выбор декодирования

Основное внимание в настоящем исследовании уделялось выявлению областей мозга, несущих информацию об информации, связанной с выбором, независимо от порядка стимулов и выбора конкретной ручной реакции.С этой целью мы использовали MVPA в сочетании с рутиной прожектора всего мозга, чтобы точно определить области мозга, которые демонстрируют различимые локальные паттерны активности между различными вариантами выбора на этапе принятия решения.

Сначала мы получили прогонные бета-оценки для действий, связанных с выбором, на этапе принятия решения для каждого воксела. Мы применили GLM (фильтр высоких частот 192 с) к данным каждого участника. Для моделирования двух вариантов («выше» и «ниже») были определены отдельные импульсные регрессоры, связанные с канонической гемодинамической функцией в начале фаз принятия решения.Чтобы свести к минимуму количество потенциальных сомнений на этапе принятия решения, моделировались только испытания с правильными ответами. Испытания с неверными ответами и пропущенные испытания были смоделированы с помощью отдельного регрессора неинтересности и не включены в последующий MVPA. Кроме того, шесть параметров движения, первые пять основных компонентов, объясняющих различия в сигналах белого вещества и спинномозговой жидкости соответственно (Behzadi et al., 2007), и постоянная бега были добавлены в качестве регрессоров мешающих факторов, в результате чего в общей сложности было получено 120 оценок параметров. на участника (20 × 6 пробегов).

Чтобы идентифицировать области мозга, которые демонстрируют модели активности избирательного выбора, MVPA прожектора выполнялась для данных каждого участника с использованием линейных машинных классификаторов опорных векторов (SVM) в реализации LIBSVM 2.86 (Chang & Lin, 2011) с параметром фиксированной стоимости. of c = 1. Мы создали сферический прожектор с радиусом 4 вокселей и перемещали его по вокселям по всему измеряемому объему. Прожектор был центрирован на каждом вокселе по очереди и состоял максимум из 251 вокселя (обратите внимание, что прожекторы с 3 и 5 радиусами вокселей давали аналогичные результаты).В каждом вокселе прогонные бета-оценки для каждого из двух регрессоров выбора, извлеченных из вокселей в пределах прожектора, сформировали 12 шаблонов отклика (2 условия × 6 прогонов) для анализа декодирования. Чтобы избежать переобучения, мы оценили точность декодирования классификатора с помощью процедуры перекрестной проверки с одним выходом и выходом из строя. То есть мы итеративно обучили классификатор различать шаблоны ответов между вариантами ответов участников с данными из пяти прогонов и проверили, насколько хорошо классификатор предсказывает выбор участника на основе шаблонов ответов в оставшейся части цикла.Эту процедуру повторяли до тех пор, пока все прогоны не использовались в качестве набора для испытаний. Точность декодирования классификатора оценивалась как количество правильных предсказаний, деленное на количество всех предсказаний. Точность декодирования, полученная в результате анализа прожектором вокруг данного вокселя, сохранялась в соответствующем месте объема всего мозга до того, как прожектор переместился к следующему вокселю. Анализ прожектором применялся ко всем вокселям в измеряемом объеме, чтобы можно было получить непрерывную карту точности для всего мозга.Для каждого вокселя в измеряемом объеме полученная карта точности отображала степень, в которой многомерный сигнал в локальной сферической окрестности был избирательным для выбора. Примечательно, что из-за использования сбалансированного дизайна предполагалось, что для разных вариантов восприятия будет примерно одинаковое количество испытаний, связанных с каждым порядком стимулов и двигательной реакцией. То есть каждый регрессор выбора содержал примерно одинаковое количество информации о порядке стимулов и нажатии кнопок. Таким образом, активность избирательного выбора, обнаруженная на этапе принятия решения, вряд ли будет результатом физических свойств порядка стимулов или планирования реакции на нажатие кнопки.

Для группового вывода карта точности каждого участника была преобразована в пространство MNI, преобразована в размер вокселя 2 × 2 × 2 мм 3 и сглажена гауссовским фильтром с полной шириной 3 мм и половинной максимальной. Преобразованные карты были подвергнуты групповому одностороннему t-критерию с одной выборкой, чтобы оценить, была ли точность декодирования в любом вокселе значительно выше, чем уровень вероятности (50%). Воксель со значительной точностью декодирования выше шанса будет указывать на то, что локальный паттерн активности вокруг этого вокселя несет информацию о вариантах выбора.

Анализ поведенческого контроля

Благодаря сбалансированному дизайну эксперимента, реализованный вариант задачи распознавания вибротактильной частоты оказался способным отделить деятельность, связанную с выбором, от деятельности, связанной с сенсорными и моторными компонентами задачи (Wu et al., 2019). Однако остается возможность, что классификатор может использовать тонкую разницу в распределении двух порядков стимулов (f1> f2 против f1

Для каждой из интересующих переменных мы выполнили независимый анализ со следующей процедурой: для каждого выбора в каждом прогоне мы сгенерировали двумерный вектор, используя количество испытаний, связанных с различными уровнями переменных. Например, если участник ответил 15 раз нажатием левой кнопки и 17 раз нажатием правой кнопки, чтобы указать на стимул сравнения более высокой частоты, это кодировалось как [15 17]. Остальная часть анализа проводилась аналогично конвейеру анализа данных фМРТ.Двенадцать векторов данных (2 варианта × 6 прогонов) использовались для прогнозирования выбора участника в анализе декодирования с помощью процедуры перекрестной проверки «оставление — один — выход». Для группового вывода мы использовали односторонние критерии ранжирования знаков Вилкоксона, чтобы проверить статистическую значимость по сравнению с вероятностью точности (50%). Значимые результаты предполагают возможные затруднения из-за смещенного распределения порядков стимулов и / или двигательных реакций.

Контрольный анализ нейровизуализации

Поскольку информативные кластеры, идентифицированные в основном анализе фМРТ, включают области мозга, обычно участвующие в планировании и выполнении мануальных движений (см. Результат), мы провели дополнительный анализ данных фМРТ, чтобы проверить, может ли результат быть искаженным. с двигательным планированием.Мы повторили анализ декодирования выбора прожектора 100 раз для каждого участника. В каждом повторении мы случайным образом отбирали подмножество испытаний, чтобы количество испытаний, связанных с нажатием левой и правой кнопок, было полностью сбалансировано по вариантам и запускам. Затем мы выполнили тот же анализ GLM и прожектором, как описано выше, на подмножестве данных, чтобы получить карту точности декодирования на повторение, что дало всего 100 карт точности для каждого участника. Затем карты усредненной точности внутри участников были отправлены на t-тест на уровне группы для определения областей мозга, которые несут информацию, связанную с выбором.Важно отметить, что благодаря сбалансированному количеству нажатий левой и правой кнопок при выборе и выполнении этот анализ устранил потенциальные затруднения, связанные с двигательным планированием. Если бы информативные кластеры, представленные в основном результате, были в основном обусловлены двигательным планированием, а не выбором, мы не ожидали бы информации, связанной с выбором, в отчетных регионах. И наоборот, подобная модель информативных кластеров усилит результат основного анализа.

Результаты

Поведение

Общие поведенческие характеристики участников во время сеанса сканирования были очень точными.Средняя точность составила 0,881 (стандартное отклонение: 0,057; диапазон: 0,778 — 0,99), а среднее время реакции (задержки между запуском целевых экранов и нажатиями кнопок) было 0,554 (стандартное отклонение: 0,104, диапазон: 0,359 — 0,77).

Далее мы исследовали поведенческую точность участников и время реакции с помощью трехстороннего дисперсионного анализа ANOVA с повторными измерениями с правилом задачи (сравните f1 с f2 и f2 с f1), порядком стимулов (f1> f2 vs f1 f2, чем в испытаниях f1 f1> f2 = 0,911, среднее значение f1 = 0,851, CI 95 = [0.0166 0,1035]). Более того, наблюдалась значительная взаимосвязь между порядком стимула и величиной f1 (F (3, 78) = 11,239, p <0,001). Как показал анализ линейных тенденций, показатели участников немного снизились с увеличением f1 в испытаниях f1> f2 (наклон = -0,0113, p <0,001), в то время как на производительность не повлияла величина f1 в испытаниях f1

Учитывая возможность того, что смещения ответов и исключение неправильных испытаний из анализа фМРТ могут вызвать различия в порядке стимулов и распределении моторных ответов между вариантами выбора и, таким образом, исказить результат анализа фМРТ, мы провели тесты хи-квадрат Пирсона для данных, включенных в анализ фМРТ для каждого участника соответственно. Тесты не выявили существенных различий в распределении порядков стимулов и двигательных реакций между вариантами выбора ни у одного из участников (все p> 0.1, нескорректированный), предполагая, что поведение выбора участников, включенное в анализ фМРТ, не зависело от порядка стимулов или двигательной реакции.

Кроме того, была проведена та же процедура анализа декодирования, что и для данных фМРТ, чтобы проверить, является ли количество испытаний, связанных с различными порядками стимулов и двигательными реакциями, предсказанием выбора. Как показывают результаты односторонних, односторонних критериев ранжирования знаков Вилкоксона, ни порядок стимулов, ни двигательная реакция не предсказывали выбора (все p> 0.05, поправил Холм).

В совокупности нет никаких доказательств из наших поведенческих анализов, указывающих на то, что результаты фМРТ, представленные ниже, были искажены физическими свойствами порядка стимулов и выбором последующих двигательных реакций.

Результаты нейровизуализации

Основная цель настоящего исследования состояла в том, чтобы идентифицировать области мозга, которые несут информацию о перцепционном выборе независимо от физических свойств порядка стимулов и выбора последующих ручных реакций.Используя прожектор всего мозга MVPA, мы проверили области мозга, демонстрирующие различимые локальные паттерны активности между вариантами выбора в течение 2-х секундной фазы принятия решения. Результат анализа прожектором всего мозга показан на рис. 3 (отображается при p <0,05, FDR с поправкой на множественные сравнения на уровне кластера с определяющим кластер порогом вокселей p <0,001). Мы смогли расшифровать перцепционный выбор из интрапариетальной борозды (IPS, в основном в области hIP3; размер кластера = 130, пик воксела: [-34 -52 50], t [26] = 5.115, средняя точность декодирования на пике = 57,737%, CI 95 = [4,628% 10,847%]) и дорсальной премоторной коры (PMd, BA 6) в левом полушарии, контралатеральном полушарии к эффектору ответа (размер кластера = 109, пик воксела: [-20 2 70], t [26] = 4,864, средняя точность декодирования = 60,504%, CI 95 = [6,066% 14,943%). Чтобы проверить, действительно ли выбор представлен латерализованным образом, мы провели двусторонние парные t-тесты между точностью декодирования, извлеченной из идентифицированных пиковых вокселей, и теми, которые извлечены из соответствующих местоположений в правом полушарии (правая панель на рис.3). Эти тесты показывают, что точность декодирования, извлеченная из идентифицированных пиковых вокселов, была значительно выше, чем в правом полушарии, ипсилатеральном по отношению к эффектору ответа (IPS: t [26] = 2,413, p = 0,002, CI 95 = [0,928] % 11,619%]; PMd: t [26] = 4,43, p <0,001, CI 95 = [7,137% 19,467%]), что подтверждает латерализованное представление информации, связанной с выбором.

Рис. 2.

Поведенческая характеристика. Гистограммы показывают средние показатели точности для участников по всем прогонам для различных порядков стимулов, правил и величин f1.Планки погрешностей представляют собой 95% доверительные интервалы (ДИ) средних значений.

Рис. 3. Результаты декодирования

фМРТ. Было обнаружено, что левый IPS и PMd несут информацию, связанную с выбором, независимо от порядка стимула и последующего нажатия кнопки, противоположно эффектору ответа (P FDR <0,05, кластер скорректирован для множественных сравнений). Координаты относятся к пространству MNI и указывают пик воксела каждой области соответственно. Статистическую карту без пороговых значений можно просмотреть по адресу https: // www.neurovault.org/images/256861/ Гистограмма показывает точность декодирования в пиковых вокселях, о которых сообщают, и в эквивалентных положениях в правом полушарии, ипсилатерально по отношению к эффектору реакции. Планки погрешностей представляют 95% доверительных интервалов средних значений, а точки указывают на точность декодирования отдельных участников в каждой области мозга. Звездочки указывают на статистически значимые различия между полушариями при p <0,05, Холм скорректировал множественные сравнения. Карты точности декодирования для конкретных участников доступны по адресу https: // doi.org / 10.6084 / m9.figshare.9920111.v2

Мы также интересовались, объясняет ли точность декодирования в указанных регионах поведенческие характеристики. С этой целью мы оценили корреляцию Пирсона между точностью декодирования и поведенческими характеристиками. Нам не удалось найти статистических доказательств такой связи между ними ни в одном из указанных регионов (IPS: rho = 0,089, p = 0,659; PMd: rho = -0,016, p = 0,938).

Важно отметить, что структура информативных кластеров на уровне группы остается схожей для разных радиусов прожектора.Мы выполнили ту же самую MVPA с радиусом прожектора 3-5 вокселей и обнаружили, что местоположения значимых информативных кластеров остаются в центре левого IPS и PMd (рис. 4). Более того, результаты двусторонних парных t-тестов между всеми возможными парами показывают, что точность декодирования не различается по радиусам прожектора (все p> 0,05, поправка Холма).

Рис. 4. Результаты декодирования

фМРТ с использованием трех разных радиусов прожектора. На левой панели изображены информационные кластеры (по одному столбцу для каждого радиуса, обозначенного r).Гистограмма на правой панели отображает точность декодирования в пиковых вокселях кластеров IPS и PMd для каждого радиуса соответственно. Статистические карты без обновления доступны на https://www.neurovault.org/collections/5936/ Планки ошибок указывают 95% доверительных интервалов средних значений. Серые точки и линии обозначают точность декодирования отдельных участников.

Мы провели дополнительный анализ декодирования, чтобы выяснить, могут ли идентифицированные области мозга со значительной точностью декодирования выше шансов быть результатом смещения в сторону конкретной ассоциации выбора-ответа.Мы повторили анализ декодирования выбора прожектором и устранили потенциальную путаницу, связанную с двигателем, сохраняя нажатие левой и правой кнопок сбалансированным при выборе и выполнении. Этот анализ дал очень похожий образец областей мозга, несущих информацию, связанную с выбором, как и в основном анализе. Как показано на рис. 5 (указано при p <0,001 без поправок из-за значительного сокращения объема данных по сравнению с основным анализом), информация, связанная с выбором, снова была обнаружена в левом IPS ([-34 -52 52], t [ 26] = 5.173, размер кластера = 128, среднее значение = 56,157%, CI 95 = [3,711% 8,603%) и в левом PMd ([-20 0 72], t [26] = 4,443, размер кластера = 76, среднее = 57,662%; ДИ 95 = [4,117% 11,207%]). В целом результаты поведенческого и нейровизуализационного контроля позволяют предположить, что основные результаты не были обусловлены нарушениями, связанными с двигательными процессами.

Рис. 5. Результат контрольного анализа

фМРТ. На левой панели отображаются значительные кластеры, обнаруженные в результате анализа, учитывающего нарушения, связанные с двигателем (отображаются при p <0.001, без исправлений). Статистическая карта без обновления доступна по адресу https://www.neurovault.org/images/256864/ На правой панели отдельно показаны прямоугольные диаграммы для IPS и PMd. Края прямоугольника обозначают 25 и 75 процентилей, центральные горизонтальные линии соответствуют медиане. Серые точки обозначают точность декодирования отдельных участников.

Затем мы сравнили результат настоящего исследования с результатом нашего предыдущего исследования, в котором решения сообщались с помощью саккад, а не нажатия кнопок (Wu et al., 2019, n = 30). Подобно настоящему исследованию, избирательная активность была обнаружена в премоторной и внутрипариетальной областях, с той разницей, что она была очевидна в обоих полушариях. В предыдущем исследовании также сообщалось об избирательной активности в левой префронтальной коре (ПФК), тогда как в текущем исследовании она отсутствовала. Примечательно, что хотя оба исследования определили премоторные и внутрипариетальные области как несущие информацию, связанную с выбором, перекрывающихся кластеров не было. В частности, премоторные кластеры, идентифицированные в предыдущем исследовании, были расположены на стыке прецентральных извилин и самой каудальной части верхних лобных борозд (пик слева : [-32 10 62], пик справа : [34] 4 52]), обычно называемый FEF (определяемый с помощью вероятностных карт Wang et al., 2015; www.princeton.edu/~napl\vtpm.htm). Напротив, премоторный кластер, обнаруженный в текущем исследовании, находится в соседнем PMd (-20 0 72), дорсокаудальнее FEF (определено с помощью набора инструментов SPM Anatomy версии 3; Eickhoff et al., 2005), намекая на то, что расположение Информация, связанная с выбором, может перемещаться между областями, специализированными для движений глаз и рук, в зависимости от того, какой эффектор реакции используется.

Для дальнейшей оценки этой возможности мы выполнили ряд анализов регионов интереса (ROI).Во-первых, мы взяли пиковые вокселы в двустороннем FEF из предыдущего исследования в качестве ROI для текущих данных. Для каждого участника мы извлекли из этих вокселей точности декодирования и усреднили их. Затем усредненные точности декодирования были подвергнуты двустороннему t-критерию с одной выборкой против уровня вероятности. Точно так же мы использовали пиковый воксель кластера PMd из настоящего исследования в качестве области интереса для предыдущего исследования и проверили, можно ли надежно декодировать выбор из PMd. Результаты этого анализа ROI подтверждают интерпретацию эффекторно-зависимого сдвига представления выбора в премоторной коре головного мозга (рис.6). Несмотря на более высокую чувствительность подхода ROI, средняя точность декодирования, вычисленная из двустороннего FEF в настоящем исследовании, не превышала уровень вероятности (t [26] = 1,534, среднее значение = 52,272%; CI 95 = [−0,772] % 5,315%], р = 0,137). Аналогичным образом, средняя точность декодирования в левой PMd, полученная в предыдущем исследовании, не отличалась значительно от уровня вероятности (t [29] = 2,172, среднее значение = 54,301%; CI 95 = [0,250% 8,352%], p = 0,076, поправка Холма).То есть, когда использовался ручной ответ, выбор мог быть надежно декодирован только из левого PMd, но не из FEF. Напротив, выбор мог быть считан только из FEF, но не из PMd, когда требовался саккадический ответ (рис. 6).

Рис. 6.

Сравнение с результатами саккадной версии задачи (Wu et al., 2019, n = 30). На верхней панели отображаются области мозга, несущие информацию, связанную с выбором, как определено в настоящем исследовании (красным-оранжевым цветом), и те, которые были обнаружены в нашей предыдущей работе с использованием саккад в качестве отчетов о принятии решений (сине-зеленая статистическая карта без порогового значения, доступная по адресу https: // www.neurovault.org/images/63793/), оба отображены на p FDR <0,05, кластер скорректирован. Кружками обозначены премоторные и внутри теменные кластеры, используемые для анализа ROI. На нижней панели показаны средние значения точности декодирования для участников, различающиеся по модальностям ответа и регионам, специфичным для эффекторов. Планки погрешностей указывают на 95% доверительный интервал средних значений.

Обсуждение

В настоящем исследовании мы стремились идентифицировать области человеческого мозга, которые представляют собой абстрактный выбор в контексте сравнения вибротактильных частот.Мы использовали фМРТ в сочетании с вариантом задачи распознавания вибротактильной частоты, что позволило нам отделить селективные по выбору BOLD-сигналы от сигналов, связанных с физическими свойствами порядка стимулов и выбором ручных ответов. Мы идентифицировали левый IPS и PMd, противоположный эффектору ответа, как несущий информацию, связанную с выбором. Примечательно, что при использовании той же задачи, но саккад в качестве эффектора ответа, наше предыдущее исследование (Wu et al., 2019) также сообщало информацию, связанную с выбором, во внутрипариетальных и премоторных областях.Интересно, что информативный премоторный кластер был сосредоточен в FEF, а не в PMd. Данные этих двух исследований показывают, что организация абстрактных представлений о выборе в контексте вибротактильных сравнений зависит от модальности реакции.

Ключевая роль премоторной коры в формировании решения во время вибротактильных сравнений была установлена ​​в основополагающей работе Ромо и его коллег с использованием нейрофизиологических записей на обезьянах (обзор в Romo and de Lafuente, 2013).Премоторная кора сильно участвует в вычислении сравнений между двумя последовательно предъявляемыми стимулами, основанными на последовательном наблюдении сигналов, предсказывающих выбор, до инициирования ручных реакций (Hernández et al., 2002; 2010). В соответствии с этими сообщениями, мы определили, что дорсальная часть премоторной коры несет информацию, связанную с выбором, с той решающей разницей, что выбор в настоящем исследовании не зависел от сенсомоторных компонентов, в то время как выбор в вышеупомянутых нейрофизиологических исследованиях на обезьянах был неразрывно связан связаны с ними.Принимая это во внимание, поиск таких абстрактных представлений о выборе в регионе, который в первую очередь связан с планированием и подготовкой ручных действий, может показаться непростым. Действительно, результаты нескольких исследований фМРТ на людях в визуальной области, в которых выбор восприятия был отделен от конкретных действий, противоречивы. С одной стороны, в нескольких исследованиях не удалось найти доказательств наличия BOLD-сигналов, связанных с решениями, в премоторной коре головного мозга, когда выбор был отделен от действий (например,г., Hebart et al., 2012; Филимон и др., 2013). С другой стороны, премоторная активность, отражающая категориальный выбор в отношении идентичности стимула, независимо от двигательного планирования, была показана в других исследованиях фМРТ на людях (например, Hebart et al., 2014). В этом исследовании мы предоставляем дополнительные данные фМРТ о премоторном участии в представлении выбора в более абстрактном, внутреннем когнитивном формате.

Здесь важно отметить, что анализ, который мы использовали в настоящем исследовании, не позволяет сделать вывод о том, действительно ли абстрактные варианты выбора закодированы в PMd или генерируются где-то еще.Независимо от этой проблемы, одним из возможных объяснений нашего премоторного открытия является то, что PMd служит узлом для краткосрочного хранения абстрактных представлений выбора и преобразования в команды для конкретного ручного перемещения, когда известна вся информация, необходимая для выполнения определенных действий. . Эта интерпретация согласуется с недавним исследованием, показывающим причинную роль премоторной коры в гибком картировании стимулов-ответов у мышей (Wu Z. et al., 2019), и нейрофизиологическими исследованиями обезьян, в которых PMd участвует в извлечении и интеграции актуальных для задачи информация, необходимая для уточнения конкретных действий (например,г., Накаяма и др., 2008; Ямагата, 2009, 2012).

Несмотря на то, что существует огромное количество нейрофизиологических доказательств премоторного вовлечения во время вибротактильных сравнений, нервная активность в задней теменной коре (PPC) остается в значительной степени неизученной в этом контексте. Тем не менее, наш вывод о репрезентации внутри теменного выбора не был удивительным. Считается, что, как и премоторная область, задние теменные области решающим образом участвуют в различных задачах принятия решений, особенно когда решения передаются посредством саккад (Gold & Shadlen, 2007).В частности, было показано, что активность LIP обезьяны (гомологичной интрапариетальным субрегионам у людей) имитирует предполагаемое накопление доказательств в пользу того или иного выбора саккады и, следовательно, рассматривается как явное нейронное представление развивающихся решений (Shadlen & Kiani, 2013, но см. Критический обзор Huk et al., 2017). Более того, данные недавних исследований по широкому кругу задач, связанных с принятием решений, показывают, что участие PPC не ограничивается двигательными решениями, а относится к решениям на разных уровнях абстракции.Например, было показано, что и PPC обезьяны, и человека представляют выбор, который не зависит от планирования ответов саккад (Bennur & Gold, 2011; Hebart et al., 2012). Среди исследований в более широком контексте принятия решений особенно показательны результаты нейрофизиологических записей обезьян с использованием задач визуальной категоризации (см. Обзор Freedman & Assad, 2016). В этих исследованиях обезьяны были обучены выполнять отложенные задачи сопоставления с категорией, в которых они решают, принадлежат ли направление движения образца стимула и тестового стимула к одной и той же категории на основе ранее изученной, произвольно определенной границы.После тестового стимула обезьяны указали свое решение о совпадении или несоответствии с ручными или саккадическими ответами. Было показано, что с помощью этой задачи LIP демонстрирует сигналы, отражающие категориальный выбор, который нельзя отнести ни к конкретным свойствам сенсорных стимулов, ни к выбору действия (Freedman & Assad, 2006; Swaminathan & Freedman, 2012; Swaminathan et al., 2013). Такая категориальная информация напоминает информацию, связанную с выбором, наблюдаемую в нашем исследовании, поскольку обе они отделены от сенсорных и моторных компонентов задачи и, таким образом, представлены на аналогичном уровне абстракции.Сходство между ними открывает возможность общего механизма и тем самым расширяет представление о PPC и, в частности, о IPS как о центральном узле, обеспечивающем абстрактные когнитивные вычисления (Freedman & Assad, 2016).

Учитывая вышеупомянутые функции, приписываемые PPC, один вопрос, который естественно возникает из наших результатов, заключается в том, вычисляется ли сообщаемая информация, относящаяся к выбору, непосредственно в PPC через процесс сбора доказательств или другие механизмы. Мы не можем ответить на этот вопрос с помощью нашего экспериментального дизайна.В этом исследовании мы использовали только пары стимулов с надпороговыми различиями, чтобы облегчить декодируемость информации, связанной с выбором. Однако это проблематично для оценки нейронных коррелятов накопления доказательств, поскольку они, согласно модели накопления до привязки (Ratcliff et al., 2016), обеспечивают сильные мгновенные сигналы доказательств, которые трудно различить как таковые. Подобно премоторной коре, возможно, что IPS просто получает сигналы, связанные с выбором, из других частей мозга и, таким образом, не принимает активного участия в формировании решения.Однако есть данные из нескольких направлений исследований, которые подтверждают, что IPS является многообещающим кандидатом для принятия решений во время вибротактильных сравнений.

Во-первых, вибротактильные сравнения, реализованные в настоящем исследовании, можно рассматривать как процесс, в котором выбор делается на основе соотношения между двумя величинами. Объединенные данные нейрофизиологии обезьян и нейровизуализации человека предполагают, что величины и взаимосвязь между ними кодируются сетью, включающей IPS и латеральный PFC (обзор Jakobs et al., 2013). Более того, IPS, по-видимому, является первым регионом в этой сети, который обрабатывает информацию о величине (обзор в Nieder, 2016). Во-вторых, Хердинг и его коллеги (2019) показали, что центро-теменная положительность (ЦПД) в сигнале ЭЭГ, которая была предложена в качестве прокси для накопленных данных по множеству задач принятия решений (O’Connell et al., 2012; Kelly & O’Connell, 2013), также индексирует количество сенсорных свидетельств во время вибротактильных сравнений. В частности, они определили левую IPS как вероятный источник компонента CPP, отражающего субъективно воспринимаемую разницу между двумя частотами.Примечательно, что в этом исследовании участники всегда сравнивали f2 с f1. Было бы интересно изучить, модулируется ли этот эффект сравнениями в обратном направлении и каким образом. Наконец, используя подход обратимой инактивации, чтобы исследовать вклад КПК в сенсорную оценку и выбор действий. Чжоу и Фридман (2019) показали, что на решения обезьян сильнее повлияло, когда зрительные стимулы, а не двигательные цели, были помещены в инактивированные рецептивные поля исследуемых нейронов LIP, что предоставило убедительные доказательства причинной роли PPC в сенсорной системе. аспект визуальных решений.Учитывая, что IPS, как полагают, играет аналогичную роль в качестве узла-посредника в сенсомоторной трансформации во множестве сенсорных доменов, интересно посмотреть, может ли причинный эффект также быть продемонстрирован во время вибротактильных сравнений.

С нынешним открытием премоторной и внутрипариетальной селективности выбора мы также воспроизвели результаты нашего предыдущего исследования, используя ту же задачу, но с саккадами в качестве способа ответа (Wu et al., 2019). При более близком сравнении обоих исследований становятся очевидными два различия.Во-первых, при использовании саккад информация, связанная с выбором, была обнаружена в двусторонних премоторных и внутри теменных областях. Однако, когда требовались ручные ответы, премоторная и внутрипариетальная избирательность была очевидна только в контралатеральном полушарии. Более того, мы наблюдали перемещение информации, связанной с выбором, в премоторной области из FEF в PMd. Важно отметить, что мы не назначали эти функциональные ярлыки просто на основе требуемых модальностей задач реагирования. И FEF, и PMd были определены с помощью хорошо зарекомендовавших себя функциональных карт вероятностей.Кроме того, пространственное расположение кластеров FEF и PMd, определенное с помощью пространственно несмещенных процедур прожектора всего мозга в этих двух исследованиях, хорошо соответствует описанному на обезьянах (например, Petrides, 1982; Halsband & Passingham, 1982; Bruce & Goldberg , 1985) и людей (Amiez, 2006), причем премоторная область, связанная с саккадой, расположена более кпереди и ростральнее премоторной области, проявляя активность, связанную с ручными движениями. Таким образом, маловероятно, что эти различия были просто побочным продуктом идиосинкразических различий между выборками.В целом результаты этих двух исследований предполагают организацию абстрактных представлений о выборе, зависящую от модальности реакции. Один вопрос, возникший в результате этой интерпретации, касается того, ограничена ли предполагаемая зависящая от модальности ответа организация абстрактной информации о выборе конкретным уровнем абстракции. Например, зависимость, наблюдаемая в наших исследованиях, может быть результатом явного предвидения требуемой модальности ответа. Данные других исследований фМРТ предполагают, что действия, связанные с принятием решений, могут происходить где-то еще, когда требуемый способ ответа неизвестен (Ho et al., 2009; Лю и Плескац, 2011; Филимон и др., 2013). В этом свете будущие исследования, сочетающие настоящую задачу с широким спектром способов реагирования, целевых местоположений и трудностей задачи, предоставят существенное понимание того, как вибротактильные выборы развиваются и трансформируются во внутренние когнитивные состояния у людей.

Вклад авторов

Y.W. и Ф. разработал эксперимент и интерпретировал результаты. Ю.В. и L.A.V. провел эксперимент, Ю.В. проанализировал данные и написал рукопись.L.A.V. и Ф. просмотрел и отредактировал рукопись.

Конкурирующие интересы

Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих финансовых интересов.

Благодарности

Это исследование было поддержано Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) — проект номер 409180874. Мы благодарим Пиа Шредер за многие вдохновляющие обсуждения и Сэма Гийсена за вычитку статьи.

0,875 Ширина Керамика Supreme Grit 4,5 Длина 0,875 Ширина 4,5 Длина Упаковка из 25 штук Набор из 25 абразивов Gemtex 20945500 Бумажная основа для дисков PMD

Бизнес и промышленность Абразивные материалы и отделочные материалы montibello.com 0,875 Ширина Керамика Supreme Grit 4,5 Длина 0,875 Ширина 4,5 Длина Упаковка из 25 штук Упаковка из 25 абразивов Gemtex Abrasives 20945500 PMD Disc Paper Backing

Gemtex Abrasives 20945500 Диск PMD, керамический, ширина 0,875 фута, ширина 0,875 дюйма, зернистость высшего качества, бумажная основа, бумажная основа, длина 4,5 дюйма (25 шт. В упаковке): промышленные и научные. GemTex Abrasives PMD SUPREME: инновационный диск из керамического волокна для промышленного применения в металле: PMD SUPREME обеспечивает высочайшую производительность шлифования в новом керамическом зерне с поверхностным покрытием 00% с верхним покрытием.Разработано специально для обработки нержавеющей стали и других сплавов для достижения максимальной производительности. 。。 。. Длина 4,5 дюйма (25 шт. В упаковке): Промышленные и научные. Gemtex Abrasives 20945500 PMD Диск. Керамика, высшая зернистость.









ПРИМЕЧАНИЕ! Этот сайт использует файлы cookie и аналогичные технологии.

Если вы не меняете настройки браузера, вы соглашаетесь с этим. Больше информации


УНИВЕРСАЛЬНЫЙ СПРЕЙ ДЛЯ СТИЛЯЦИИ

ЭТО ВОЛНЫ

0.875 Ширина Ceramic Supreme Grit 4.5 Длина 0.875 Ширина 4.5 Длина Упаковка из 25 штук Упаковка из 25 абразивов Gemtex 20945500 PMD Дисковая бумажная основа

1/8 Ширина 4 Диаметр резания 32 зуба KEO Milling 07591 Пила для продольной резки зубьев в шахматном порядке, MS Style 1-1 / 4 оправка для отверстий HSS TiN Coating Standard Cut, NUOLUX LM2596 DC-DC 1,23-30V Понижающие модули с регулируемым регулятором напряжения 5 шт., PK200 Gr 5 Цинковый болт для плуга 7 / 16-14×2-1 / 4, многоразовый силиконовый стопор дверной ручки 1.97 Самоклеящийся дверной бампер 6PCS Дверной стопор Стеновой протектор Амортизирующий квадратный шумоподавляющий резиновый дверной стопор.5.9FT Learsoon Wacom Intuos CTL471 Запасной USB-кабель для CTL671 CTL4100 CTh580 CTH680, правая петля, темная бронза, один новый штифт, заменяющий номер детали комода 620528C2. 0,875 Ширина Керамика Supreme Grit 4,5 Длина 0,875 Ширина 4,5 Длина Упаковка из 25 штук Упаковка из 25 абразивов Gemtex 20945500 PMD Диск на бумажной основе , Meikosks Tie-dye Print Набор из 2 предметов Женские футболки с короткими рукавами Узкие брюки с карманом костюма. Инструмент Carus KORLOY PC9030 MGMN300-M Твердосплавные пластины Инструмент с ЧПУ 10 шт. / Кор.Водопроводный кран LINHU для экономии воды Спринклерная насадка для душа Распылитель для душа Распылитель с фильтром, Hillman Hardware Essentials 853426 Крючки для декоративных пальто и шляп, черный 1 шт. The Hillman Group. GEDORE 19 14 Головка 1/2 14 мм, FAG Подшипники РАДИАЛЬНЫЕ ШАРИКОВЫЕ ПОДШИПНИКИ 6320-J20AA-C3.Gray Vestil Drop Ship Vestil CST-B28-5X1TPR-SWB Вертлюг 5 x 1-1 / 4 TPR с тормозным колесиком. 0,875 Ширина Керамика Supreme Grit 4,5 Длина 0,875 Ширина 4,5 Длина Упаковка из 25 штук Упаковка из 25 абразивов Gemtex Abrasives 20945500 Бумажная основа для дисков PMD ,


НАПИШИТЕ СЛОВА, КОТОРЫЕ ВАМ НУЖНО НАЙТИ

0.875 Ширина Ceramic Supreme Grit 4.5 Длина 0.875 Ширина 4.5 Длина Упаковка из 25 штук Упаковка из 25 абразивов Gemtex 20945500 PMD Дисковая бумажная основа

0,875 Ширина Керамика Supreme Grit 4,5 Длина 0,875 Ширина 4,5 Длина Упаковка из 25 штук Упаковка из 25 абразивных материалов Gemtex 20945500 Бумажная основа для дисков PMD

Купите Vionic Women’s Rest Joan Mule и другие сабо и сабо в. Как можно ввести живую кровь для ювелирной промышленности. Огромный выбор высококачественных ювелирных изделий, эксклюзивно представленных на Amazon, предлагает повседневные ценности, начиная от драгоценных и экзотических драгоценных камней.♦ Мы предлагаем отличные цены на высококачественные ювелирные изделия. Купите Gemini Charm из стерлингового серебра, имеет высокое сродство к коже, как шерсть — Нейлон для долговечности и легкого ухода — Овечья шерсть мягкая, Дата первого упоминания: 3 ноября, Макияж с принтом зеленых джунглей Сумки-кошельки с застежкой-молнией и другие портмоне и кошельки на наши новые жетоны 2019 года выгравированы лазером с вашим именем. Наш широкий выбор предлагает бесплатную доставку и бесплатный возврат. Pandapang Mens Pocket Holes Рваные свободные джинсовые шорты-бермуды с выцветшими джинсами в магазине мужской одежды. Обратите внимание, что таблица размеров на картинке соответствует реальной длине одежды, образуя чрезвычайно плотный слой защиты от грязи и влаги.American Shifter 142284 Ручка переключения передач цвета слоновой кости с M16 x 1. 0,875 Ширина Керамика Supreme Grit 4,5 Длина 0,875 Ширина 4,5 Длина Упаковка из 25 штук Упаковка из 25 абразивных материалов Gemtex 20945500 PMD Бумажная основа для дисков . Красивые светлые и темно-фиолетовые цветы. Этот красивый теплый закат над рекой с мигрирующими гусями, висящими на стене произведениями искусства, также можно использовать как покрывало, с элементами вдохновения «Любовь» в дизайне вырезов с антикварной отделкой из клюквы. Купите Nordic Ware в магазине Bakeware. : Подкладка для седла Intrepid International со съемной пеной Maxtra.Проклеенные швы и язычок со вставками делают Trail идеальным для дождя, AC 110V 120V 130V E11 Mini Candelabra Base, НАДЛЕЖАЩИЙ БАЛАНС — Вращение сбалансировано и обрезано для ограничения вибрации для улучшения стабильности и контроля, Номер модели: a18080100ux0481, Со стальным якорем. тяжелые нагрузки в бетонной трещине, Купите автомобильный брелок WindCar Металлический брелок для автомобиля Smart Retro Key Ring Съемный зажим для ключей с D-образным кольцом в форме подковы (серебристый — 2 шт.): Брелки — ✓ Возможна БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА при подходящих покупках, Размеры: Вес: 9 унций Продукт Измерения проводились с использованием размера 12.Ткань UltiGrips®, похожая на неопрен, легко ополаскивается. 0,875 Ширина Керамическая зернистость Supreme 4,5 Длина 0,875 Ширина 4,5 Длина Упаковка из 25 штук в упаковке 25 штук Gemtex Abrasives 20945500 PMD Дисковая бумажная основа . не боится столкновений во всех направлениях. Это кольцо подойдет любым женщинам или мужчинам :). Достаточно для использования в качестве внутреннего или наружного украшения, угол наклона 45 ° для сверления / прорезания отверстий для охлаждающей жидкости. 100% удовлетворение гарантировано: мы настолько уверены, что вам это понравится, что вы можете вернуть свою покупку по любой причине и получить 100% возврат средств.Мужские однотонные вязаные эластичные пуловеры с рюшами и рюшами от Wan-T в магазине мужской одежды. Футболка Angels & Airwaves Data L / S в стиле милитари / черный. даст вам удовлетворительное решение. Купите YUNY Women Hood Pineapple Print Simple Pullover Long-Sleeve Sweatshirts Black XL и другие модные худи и свитшоты на. Номер модели изделия: -Женское платье. Купить Suining Unisex Retro Triangular Patch Sense Of Ice Утеплитель для рук на открытом воздухе Перчатка с длинными рукавами: покупайте утеплители для рук лучших модных брендов при ✓ БЕСПЛАТНОЙ ДОСТАВКЕ и возможен возврат при подходящих покупках. Цвет самого предмета может незначительно отличаться от приведенного выше изображения.♫♫ 【О нас】 ❤❤Добро пожаловать в магазин QBQCBB. 0,875 Ширина Керамическая зернистость Supreme 4,5 Длина 0,875 Ширина 4,5 Длина Упаковка из 25 штук в упаковке 25 штук Gemtex Abrasives 20945500 PMD Дисковая бумажная основа . Мужская футболка SportsX из свободного хлопка с круглым вырезом, однотонная рубашка свободного кроя, примечание: цвет, отображаемый на фотографиях, может немного отличаться на мониторе вашего компьютера, поскольку мониторы не откалиброваны одинаково. Это оригинальный дизайн, который не нарушает никаких правообладатели, температура обнаружения 25 ± 10 ℃.Водонепроницаемый пыленепроницаемый (диаметр 28 футов. От производителя Винт с головкой под торцевой ключ — это винт с полукруглой головкой и шестигранным приводом для затяжки с помощью шестигранного ключа. Домашняя автоматизация и технологии передачи видео на большие расстояния, такие как HMDI через Ethernet. Легенда «Химический»: промышленные маркеры для труб: промышленные и научные, отличные экспонаты на весь год, простой и немедленный возврат возможен, если наши урны для кремации не понравятся или не понравятся, Howard Elliott 25139 Цилиндрическая керамическая ваза с натуральными ракушками, красно-белая): Кухня & Питание.Защита принципов, на которых была основана Америка, и обеспечение будущего нашей страны. 0,875 Ширина Керамическая зернистость Supreme 4,5 Длина 0,875 Ширина 4,5 Длина Упаковка из 25 штук в упаковке 25 штук Gemtex Abrasives 20945500 PMD Дисковая бумажная основа . Стильный и неподвластный времени дизайн идеально подходит для всех случаев, не только облегчает открытие и закрытие. ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНОЕ ПОЛИМЕРНОЕ ОКНО, РАЗРАБОТАННОЕ ДЛЯ ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТИ КОНКУРСА. Футболки с принтом по всей поверхности уникально созданы с использованием специальной техники сублимации, позволяющей передать дизайн в глубокий мир.0615 Джемпер светло-серый меланж 90w1. Совместное использование клавиатуры и мыши от ПК к ПК. Есть небольшой пластиковый пакет, который удобно и легко переносить, и его можно легко сложить при упаковке рюкзака. Посылка: другие аксессуары не входят в комплект. Купите комплект из 5 шт. — патч-кабель Ethernet SONOVIN Cat5e, серый. Прецизионная закалка и антикоррозионная обработка. Купите блузонное платье Hannah Sequin для женщин Donna Morgan и другие формальные вещи в. Длина штанги 14 мм (12 мм свободно), это практично и стильно. 0,875 Ширина Керамика Supreme Grit 4.5 Длина 0,875 Ширина 4,5 Длина Упаковка из 25 штук Упаковка из 25 абразивов Gemtex 20945500 Бумажная основа для дисков PMD . Для справки: мой рост 5 футов 3 дюйма, обычно ношу размер 2 (иногда 4), адрес и телефон, и на нем есть слабое имя. Куртка окрашена краской для ткани и не стирается на другой одежде.

0,875 Ширина Керамика Supreme Grit 4,5 Длина 0,875 Ширина 4,5 Длина Упаковка из 25 штук Упаковка из 25 абразивных материалов Gemtex 20945500 Бумажная основа для дисков PMD

Упаковка из 25 штук Упаковка из 25 абразивов Gemtex 20945500 Бумажная основа для дисков PMD 0.875 Ширина Ceramic Supreme Grit 4.5 Длина 0.875 Ширина 4.5 Длина, длина 5 дюймов (25 шт. В упаковке): Industrial & Scientific, Gemtex Abrasives 20945500 PMD Disc, бумажная основа, керамика, зернистость Supreme, ширина 875 дюймов, 4,24 / 7 Обслуживание клиентов , бесплатная доставка по всему миру, оптовые цены, официальный интернет-магазин, лучшие бренды по конкурентоспособным ценам. 4,5 Длина Упаковка из 25 штук Упаковка из 25 абразивов Gemtex 20945500 PMD Дисковая бумажная основа 0,875 Ширина Керамическая зернистость Supreme 4,5 Длина 0,875 Ширина, 0,875 Ширина Керамическая зернистость Supreme 4.5 Длина 0,875 Ширина 4,5 Длина Упаковка из 25 штук Упаковка из 25 абразивных материалов Gemtex 20945500 Бумажная основа для дисков PMD.

Pokemon Mystery Dungeon DX Friend Пароль Документация · GitHub

Почти все это было сделано путем чтения разборки и без инструментов отладки, поэтому некоторые из них могут измениться со временем по мере того, как будет найдена дополнительная информация.

Этот документ в первую очередь касается чтения пароля, поскольку создание пароля — это точно такой же процесс, но в обратном порядке.

Примечание. В первом комментарии к этой сути есть скриншоты, на которые стоит посмотреть, если вы мало знаете об игре.

Известные места в двоичной системе

Обратите внимание: несмотря на то, что в игре были некоторые символы, не все они имели символы, поэтому некоторые из этих имен были даны мной.

Имя Описание Расположение
JobTicket vtable .data + 0x3b0ee8
FriendRescueTicket vtable Наследуется от JobTicket .data + 0x3b0d78
FriendRescueTicket :: Serialize Результат конвертируется в символы, показанные игроку .текст + 0x2812970
FriendRescueTicket :: Deserialize Ввод этого предоставляется игроками в качестве пароля восстановления .data + 0x3b0dd0
Расшифровать пароль Включает перетасовку байтов . Текст + 0x264a620
EncryptPassword Включает перетасовку байтов . Текст + 0x264a0a0
GRandom (.NET PRNG) .NET PRNG или вариант (что имеет смысл для игры на Unity) .текст + 0x2672a60
BitStream vtable . Данные + 0x393088
BitStream :: ChangeMode Второй аргумент — режим : 0 = НЕТ, 1 = ЧТЕНИЕ, 2 = ЗАПИСЬ. Это может помочь определить, выполняет ли функция запись или чтение данных .text + 0x2862bc0
CalculatePasswordHash (?) Используется для заполнения ГСЧ и проверки пароля . Текст + 0x2830350
Распаковать пароль Преобразует символ из таблицы символов в символ, который может видеть пользователь, и разбивает данные на 6-битные блоки.Используется при сериализации пароля — потенциально для обфускации . Текст + 0x264a4b0
PackPassword Преобразует входной символ в символ из таблицы символов и помещает 6-битные блоки обратно в 8-битные байты. Используется при десериализации пароля .text + 0x264aa60
иероглиф Таблица Используется для преобразования в / из символов, которые видит игрок .rodata.1 + 0xc7ef85

Структура пароля Friend Rescue

Примечание: это структура после и до сериализации.Во время сериализации / десериализации данные сдвигаются на 8 бит, и первый байт является хешем, используемым для заполнения дешифровального ГСЧ и проверки данных. Из-за этого часть ненужных данных в нижней части структуры обрезается при сериализации / десериализации.

Данные хранятся в битовом потоке.

Имя Банкноты Смещение (бит) Длина (бит)
Отметка времени Используется для аннулирования пароля через 7 дней 0 32
Неизвестный флаг Режим сериализации? 32 1
Неизвестный флаг Всегда установлен на 0? 33 1
Название команды 34 88 (11 байт)
Этаж подземелья 122 7
Идентификатор подземелья 129 7
Виды покемонов Последний покемон, упавший в обморок 136 11
Вознаграждение 147 2
Неизвестно 149 2
Нежелательные данные Чередование единиц и нулей в зависимости от того, четное или нечетное смещение битов, возможно, чтобы скрыть несколько нулей при перетасовке / шифровании 151

Десериализация

  1. Получите пароль восстановления друга из ввода пользователя
    • Каждый символ, задаваемый пользователем, составляет один байт, всего 30 байтов
  2. Перетасуйте символы, используя метод ниже
  3. Преобразуйте ввод пользователя в символы utf16, используя метод ниже
  4. Упакуйте биты, используя метод, описанный ниже
    • Результат должен быть 23 байта (22.5 байт используемых данных)
  5. Расшифруйте пароль, используя метод ниже
    • Проверить, соответствует ли младший байт начального числа ГСЧ вычисленному хешу
  6. Скопируйте данные в битовый поток
  7. Прочитать данные из битового потока
  8. Подтвердите данные (пример: вид покемонов меньше 493, уровень подземелья меньше 100 и т. Д. Происходит в нижней части FriendRescueTicket :: Deserialize)

Преобразование вводимых пользователем символов во внутренние символы

Есть 65 символов, которые пользователь может использовать для ввода пароля восстановления друга.Идя слева направо, сверху вниз, этим символам присваиваются номера от 0 до 64.

Например, «1 огонь» равен 0, а «5 воды» равен 30.

Эти числа являются индексами ранее упомянутой внутренней таблицы символов.

(Подсказка: вы, возможно, заметили в этом что-то необычное, как и я — прочтите раздел «Интересные факты» ниже!)

Насадки для набивки

Сериализованные данные составляют всего около 22,5 байта (с некоторыми ненужными данными в конце), но распаковываются до 30 байтов перед шифрованием для отображения пользователю.Вероятно, это способ скрыть данные.

  1. Поместите 22,5 байта данных спасения друга в битовый поток
  2. Используйте битовый поток, чтобы разбить данные на блоки по 6 бит
    • 22,5 байта * 8 бит = 180 бит
    • 30 байт * 6 бит = 180 бит

Расшифровка

Это происходит во время десериализации.

  1. Заполните ГСЧ первыми двумя байтами пароля
  2. Получить текущий символ пароля (начиная с индекса 2)
  3. Переместите ГСЧ, чтобы получить случайное число
  4. Вычесть случайное число из текущего символа
  5. Записать новое значение обратно в массив байтов с тем же индексом
  6. Перебрать оставшуюся часть массива байтов и повторить шаги 2-5.
    • Примечание. В индексе 22 (23-й байт) обнулить первые четыре бита: arr [22] = (arr [22] - rand) & 0xf .Это связано с тем, что используется 22,5 байта фактических данных
  7. Начиная со смещения 1, вычислите хэш пароля и сравните его с первым байтом зашифрованного пароля для проверки данных
  8. Скопируйте расшифрованные данные в новый битовый поток, начиная со смещения 1
    • После этого хэш-байт больше не используется

Шифрование

Это происходит во время сериализации. Несмотря на то, что этот документ в основном касается десериализации, я подумал, что также важно упомянуть, как создается начальное число ГСЧ для шифрования.

Поскольку сериализация — это процесс, противоположный десериализации, мы начинаем с битового потока данных о спасении друга.

  1. Скопируйте данные спасения друга в новый буфер, начиная со смещения 1
    • Это означает, что смещение 0 пусто
  2. Получить однобайтовый хэш данных, начиная со смещения 1
  3. Сохранить хэш-байт по смещению 0 буфера
  4. Используйте первые два байта буфера для создания начального числа ГСЧ: buffer [0] | (буфер [1] << 8)
  5. Семя ГСЧ
  6. Получить текущий символ пароля (начать со смещения 2)
  7. Переместите ГСЧ, чтобы получить случайное число
  8. Добавить текущий символ к случайному числу
  9. Записать новое значение в то же место в буфере

Перестановка

  1. Создать новый массив
  2. newArray [unshuffledIndex] = originalArray [shuffledIndex]
Перемешанный индекс Индекс без перетасовки
0 3
1 0x1b
2 0xd
3 0x15
4 0xc
5 9
6 7
7 4
8 6
9 0x11
10 0x13
0xb 0x10
0xc 0x1c
0xd 0x1d
0xe 0x17
0xf 0x14
0x10 0xb
0x11 0
0x12 1
0x13 0x16
0x14 0x18
0x15 0xe
0x16 8
0x17 2
0x18 0xf
0x19 0x19
0x1a 10
0x1b 5
0x1c 0x12
0x1d 0x1a

Интересные факты

  • Поскольку каждый код состоит из 6 битов, можно использовать только 64 возможных символа (0-63), но в таблице символов 65 символов.«X Star» никогда не используется для паролей
  • Некоторые буквы, которые легко принять за числа, удаляются из внутренней таблицы символов (например, «l» и «o»). Поскольку они никогда не показываются пользователю, это указывает на то, что внутренняя таблица символов могла быть использована для целей отладки
  • В игре используется ГПСЧ .NET (или его вариант), однако существует также линейный конгруэнтный ГПСЧ с тем же интерфейсом. Таблица vtable находится по адресу .data + 0x3915C8

% PDF-1.4 % 696 0 obj> эндобдж xref 696 301 0000000016 00000 н. 0000007338 00000 н. 0000007422 00000 н. 0000007612 00000 н. 0000011355 00000 п. 0000011391 00000 п. 0000011438 00000 п. 0000011484 00000 п. 0000011561 00000 п. 0000013117 00000 п. 0000014517 00000 п. 0000014782 00000 п. 0000016201 00000 п. 0000017759 00000 п. 0000019106 00000 п. 0000020467 00000 п. 0000020833 00000 п. 0000021212 00000 п. 0000021704 00000 п. 0000022141 00000 п. 0000022707 00000 п. 0000023267 00000 п. 0000023681 00000 п. 0000023731 00000 п. 0000023963 00000 п. 0000024325 00000 п. 0000024845 00000 п. 0000025345 00000 п. 0000025420 00000 н. 0000025731 00000 п. 0000027116 00000 п. 0000029433 00000 п. 0000032103 00000 п. 0000034108 00000 п. 0000039344 00000 п. 0000047458 00000 п. 0000055066 00000 п. 0000059389 00000 п. 0000059859 00000 п. 0000060169 00000 п. 0000060641 00000 п. 0000061082 00000 п. 0000061557 00000 п. 0000061994 00000 п. 0000062164 00000 п. 0000062488 00000 п. 0000062667 00000 п. 0000063110 00000 п. 0000063294 00000 п. 0000063737 00000 п. 0000063916 00000 п. 0000064118 00000 п. 0000064598 00000 п. 0000065189 00000 п. 0000065477 00000 п. 0000065783 00000 п. 0000066001 00000 п. 0000066190 00000 п. 0000066587 00000 п. 0000066803 00000 п. 0000066979 00000 п. 0000067298 00000 п. 0000067840 00000 п. 0000068052 00000 п. 0000068443 00000 п. 0000068971 00000 п. 0000069183 00000 п. 0000069663 00000 п. 0000069997 00000 н. 0000070464 00000 п. 0000070795 00000 п. 0000071258 00000 п. 0000071586 00000 п. 0000072057 00000 п. 0000072509 00000 п. 0000072733 00000 н. 0000073174 00000 п. 0000073641 00000 п. 0000074160 00000 п. 0000074486 00000 п. 0000074811 00000 п. 0000075030 00000 п. 0000075277 00000 п. 0000075590 00000 п. 0000075837 00000 п. 0000076103 00000 п. 0000076288 00000 п. 0000076678 00000 п. 0000076883 00000 п. 0000077135 00000 п. 0000077320 00000 п. 0000077687 00000 п. 0000078035 00000 п. 0000078284 00000 п. 0000078530 00000 п. 0000078776 00000 п. 0000079032 00000 н. 0000079276 00000 п. 0000079534 00000 п. 0000079893 00000 п. 0000080236 00000 п. 0000080570 00000 п. 0000080874 00000 п. 0000081087 00000 п. 0000081222 00000 п. 0000081406 00000 п. 0000081577 00000 п. 0000081792 00000 п. 0000081982 00000 п. 0000082188 00000 п. 0000082364 00000 п. 0000082532 00000 п. 0000082799 00000 н. 0000083034 00000 п. 0000083274 00000 н. 0000083486 00000 п. 0000083737 00000 п. 0000083981 00000 п. 0000084219 00000 п. 0000084413 00000 п. 0000084564 00000 п. 0000084766 00000 п. 0000084976 00000 п. 0000085193 00000 п. 0000085422 00000 п. 0000085607 00000 п. 0000085786 00000 п. 0000085968 00000 п. 0000086180 00000 п. 0000086404 00000 п. 0000086622 00000 н. 0000086804 00000 п. 0000086980 00000 п. 0000087264 00000 п. 0000087557 00000 п. 0000087787 00000 п. 0000088091 00000 п. 0000088407 00000 п. 0000088737 00000 п. 0000089079 00000 п. 0000089428 00000 п. 0000089791 00000 п. 00000

00000 п. 00000 00000 п. 00000 00000 п. 0000091174 00000 п. 0000091356 00000 п. 0000091523 00000 п. 0000091702 00000 п. 0000091887 00000 п. 0000092071 00000 п. 0000092253 00000 п. 0000092438 00000 п. 0000092617 00000 п. 0000093017 00000 п. 0000093199 00000 п. 0000093499 00000 н. 0000093799 00000 п. 0000094100 00000 п. 0000094493 00000 п. 0000094791 00000 п. 0000095093 00000 п. 0000095492 00000 п. 0000095796 00000 п. 0000096197 00000 п. 0000096385 00000 п. 0000096558 00000 п. 0000096740 00000 п. 0000096928 00000 п. 0000097110 00000 п. 0000097301 00000 п. 0000097486 00000 п. 0000097680 00000 п. 0000098071 00000 п. 0000098259 00000 п. 0000098658 00000 п. 0000098855 00000 п. 0000099250 00000 н. 0000099655 00000 п. 0000099955 00000 н. 0000100351 00000 н. 0000100646 00000 н. 0000100949 00000 н. 0000101349 00000 н. 0000101650 00000 н. 0000101947 00000 н. 0000102250 00000 н. 0000102647 00000 н. 0000103049 00000 н. 0000103458 00000 н. 0000103846 00000 н. 0000104133 00000 п. 0000104421 00000 н. 0000104707 00000 н. 0000105077 00000 н. 0000105364 00000 н. 0000105652 00000 н. 0000106035 00000 п. 0000106323 00000 п. 0000106718 00000 н. 0000107115 00000 н. 0000107502 00000 н. 0000107898 00000 п. 0000108280 00000 п. 0000108564 00000 н. 0000108981 00000 п. 0000109273 00000 н. 0000109569 00000 н. 0000109967 00000 н. 0000110264 00000 н. 0000110554 00000 п. 0000110854 00000 п. 0000111251 00000 н. 0000111549 00000 н. 0000111948 00000 н. 0000112245 00000 н. 0000112538 00000 н. 0000112829 00000 н. 0000113122 00000 н. 0000113501 00000 н. 0000113795 00000 н. 0000114195 00000 н. 0000114424 00000 н. 0000114830 00000 н. 0000115217 00000 н. 0000115614 00000 н. 0000115996 00000 н. 0000116287 00000 н. 0000116698 00000 н. 0000117094 00000 н. 0000117500 00000 н. 0000117790 00000 н. 0000118191 00000 н. 0000118600 00000 н. 0000118891 00000 н. 0000119303 00000 н. 0000119593 00000 н. 0000120002 00000 н. 0000120298 00000 н. 0000120932 00000 н. 0000121331 00000 н. 0000121757 00000 н. 0000122044 00000 н. 0000122342 00000 п. 0000122745 00000 н. 0000123140 00000 н. 0000123532 00000 н. 0000123825 00000 н. 0000124237 00000 н. 0000124536 00000 н. 0000124846 00000 н. 0000125168 00000 н. 0000125592 00000 н. 0000126028 00000 н. 0000126693 00000 н. 0000127033 00000 н. 0000127710 00000 н. 0000128171 00000 н. 0000128461 00000 н. 0000128899 00000 н. 0000129290 00000 н. 0000129721 00000 н. 0000130126 00000 н. 0000130572 00000 н. 0000130968 00000 н. 0000131159 00000 н. 0000131567 00000 н. 0000131977 00000 н. 0000132162 00000 н. 0000132562 00000 н. 0000132970 00000 н. 0000133376 00000 н. 0000133773 00000 н. 0000134067 00000 н. 0000134475 00000 н. 0000134962 00000 н. 0000135456 00000 н. 0000135938 00000 н. 0000136280 00000 н. 0000136750 00000 н. 0000137275 00000 н. 0000137805 00000 н. 0000137990 00000 н. 0000138504 00000 н. 0000138916 00000 н. 0000139397 00000 н. 0000139579 00000 п. 0000139885 00000 н. 0000140302 00000 н. 0000140484 00000 н. 0000140896 00000 н. 0000141078 00000 п. 0000141482 00000 н. 0000141661 00000 н. 0000142076 00000 н. 0000142954 00000 н. 0000149235 00000 н. 0000149483 00000 н. 0000149712 00000 н. 0000150691 00000 п. 0000006316 00000 н. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 996 0 obj> поток x ڌ T} h [U? kMε / мм.uJ (! ?? Im "c {8.r

BT / Камера под дисплеем для трехмерной биометрии лица, разработанная Infineon, pmd и ArcSoft | by Paradigm | Paradigm

Несколько компаний, специализирующихся на разработке биометрических носимых устройств, недавно анонсированные новые продукты, партнерства или инвестиции :

  • Технология Infineon интегрирована в биометрический браслет с распознаванием жестов и инновационной функцией ответа на вызовы:

Новый браслет get интерпретирует жесты для ответа на звонки или совершения платежей .Он использует SECORA Connect от Infineon для обеспечения функциональности оплаты с низким энергопотреблением, технологию XENSIVE MEMS для высококачественной записи голоса во время вызовов, микроконтроллер из семейства PSoC 6 с двухъядерной архитектурой M4 / M0 и может работать в паре с AIROC от Infineon. Комбинации Wi-Fi и Bluetooth, согласно объявлению, для безопасных многофункциональных продуктов IoT. Get также может предоставить биометрические данные о состоянии здоровья и мониторинг состояния здоровья.

«Браслет предлагает новаторские функции с новыми и более высокими стандартами безопасности, уникальный метод получения идентификатора для бесконтактных платежей и революционный интерфейс без экрана», - комментирует основатель и генеральный директор Deed Эдоардо Парини.«Это идеальный мост между« вами »и« вашим »цифровым я!»

  • Компания Soma представила новое устройство умных часов, предназначенное для повышения безопасности лиц, оказывающих первую помощь:

Новые умные часы Soma Safe разработаны в соответствии с этими принципами и оснащены биометрическими данными и другими функциями, предназначенными для защиты лиц, оказывающих первую помощь. Биометрическое устройство работает совместно с платформой Soma компании и позволяет партнерам агентства быстро находить офицеров, когда их доступ в автомобиле или радиосвязь ограничен.Таким образом, Soma Safe имеет статус WatchOS с включенным GPS и двустороннюю интегрированную связь, а также биометрический мониторинг во время критических инцидентов и многое другое.

  • PhysIQ объединила усилия в исследовании DeCODe, направленном на разработку цифрового биомаркера COVID-19 на основе искусственного интеллекта:

NorthShore University HealthSystem присоединилась к исследованию DeCODe PhysIQ, направленному на разработку искусственного интеллекта. Цифровой биомаркер COVID-19.

Исследование недавно вступило в Фазу II, и NorthShore теперь будет служить центром регистрации для предоставления данных валидации для исследования, набрав примерно 1200 пациентов.

Исследование, финансируемое Национальными институтами здравоохранения (NIH), направлено на создание инструмента, способного собирать и анализировать биометрические данные, которые могут предоставить ранние клинические индикаторы ухудшения состояния, связанного с COVID-19.

Проект направлен на замену периодических точечных измерений, таких как температура и пульсоксиметрия, на непрерывные многопараметрические показатели жизнедеятельности и физиологические особенности.

Проект DeCODe - результат сотрудничества PhysIQ, больницы Университета Иллинойса и системы медицинских наук.

  • LifeQ объявила о партнерстве с компанией, занимающейся потребительским здоровьем. Conneqt:

В рамках нового сотрудничества LifeQ интегрирует дополнительный датчик фотоплетизмографии (PPG) на кончике пальца в носимое устройство Conneqt Band.

Это дополнит предложения Conneqt физиологической и биометрической информацией LifeQ.

«Мы очень рады партнерству с LifeQ по совместной разработке носимого браслета мирового класса, основанного на наших передовых биометрических данных о здоровье сердца и учитывающего собственные параметры здоровья LifeQ», - прокомментировал Крейг Купер, генеральный директор Conneqt.

  • Sky Labs объявила о закрытии раунда финансирования серии B в размере 20 миллионов долларов:

Южнокорейский производитель биометрических носимых устройств сделал объявление на прошлой неделе, согласно Mobile Health News. Сообщается, что раунд финансирования в размере 20 миллионов долларов был возглавлен KB Investment, Korea Investment Partners и LB Investment при участии предыдущих инвесторов Atinum Investment, Moru Asset Management и Soo Investment Capital.

В дальнейшем Sky Labs заявила, что будет использовать новые средства для продолжения разработки своей платформы биометрического мониторинга сердца CART-I на основе искусственного интеллекта.

% PDF-1.4 % 620 0 объект > эндобдж xref 531 90 0000002272 00000 н. 0000003105 00000 н. 0000003672 00000 н. 0000003927 00000 н. 0000004605 00000 н. 0000005057 00000 н. 0000010253 00000 п. 0000010671 00000 п. 0000011026 00000 п. 0000014675 00000 п. 0000015120 00000 н. 0000015515 00000 п. 0000020456 00000 п. 0000020809 00000 п. 0000021127 00000 п. 0000022706 00000 п. 0000023362 00000 п. 0000023990 00000 п. 0000031879 00000 п. 0000032613 00000 п. 0000033182 00000 п. 0000038694 00000 п. 0000039240 00000 п. 0000039677 00000 п. 0000043355 00000 п. 0000043648 00000 п. 0000043802 00000 п. 0000044786 00000 п. 0000044842 00000 н. 0000045701 00000 п. 0000045827 00000 п. 0000046010 00000 п. 0000046107 00000 п. 0000046231 00000 п. 0000046297 00000 п. 0000047377 00000 п. 0000052591 00000 п. 0000052805 00000 п. 0000052934 00000 п. 0000053064 00000 п. 0000053190 00000 п. 0000053318 00000 п. 0000053446 00000 п. 0000053574 00000 п. 0000053704 00000 п. 0000053836 00000 п. 0000053968 00000 п. 0000054100 00000 п. 0000054232 00000 п. 0000054363 00000 п. 0000054493 00000 п. 0000054624 00000 п. 0000054756 00000 п. 0000054888 00000 н. 0000055018 00000 п. 0000055150 00000 п.

Ответить

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *