Расшифровка электрода: Как расшифровать названия электродов? — Ответы на вопросы наших клиентов

Информация о методе электроды для ручной дуговой сварки mma

• Главная

 

• |
• Азбука сварки — Справочный раздел

 

• |
• Ручная дуговая сварка (MMA)

 

Сварочные электроды являются неотъемлемой частью получения швов в дуговой сварке MMA. Электрод – отрезок сварочной или наплавочной проволоки, изготовленной из присадочного материала. Для ручной дуговой сварки электроды выпускаются из стальной проволоки. Марка стали и какие электроды выбрать для сварки, напрямую зависит от свариваемых материалов. Стандартный перечень возможных марок стали для сварочной проволоки перечислен в ГОСТ 2246. Перечень материалов для наплавочной проволоки содержится в ГОСТ 10543.

Электроды для сварки: описание

Электроды для сварки обычно имеют одинаковое строение. На одном конце электрода расположена крепежная головка для крепления к электрододержателю. На другой стороне располагается зажигательная головка. В процессе сварки эта сторона прикладывается к заготовке и предназначена для образования электрической дуги.

И наплавочная, и сварочная проволока защищается специальным покрытием электрода. Покрытие состоит из нескольких компонентов, выполняющих защитную и другие функции. Состав защитного покрытия электрода изменяется в зависимости от применения.

Какие электроды выбрать для сварки

При подборе сварочного электрода для дуговой сварки MMA также должен учитываться диаметр электрода. Обычно подразумевается диаметр металлической проволоки электрода. Сварочная проволока может иметь диаметр от 1,6 до 6мм, проволока для наплавки
– от 0,3 до 8мм.

На каждом сварочном электроде ставится марка или фирменное наименование. Отметка ставится на специальном покрытии возле крепежной головки. Помимо названия на электроде может быть проставлен класс в соответствии с общепринятой классификацией. Электроды классифицируются по нескольким признакам:

• назначение;
• вид защитного покрытия;
• толщина покрытия;
• допустимое пространственное положение в процессе сварки;
• рекомендуемый род сварочного тока и его полярность.

Выбирать электрод для ручной сварки MMA нужно с учетом всех признаков для оптимального подбора конкретного вида для проведения конкретных сварочных работ.

Выбор сварочных электродов не зависит от опыта. Инструкция, какие электроды выбрать для сварки новичку
и опытному сварщику, одна. К наиболее важным параметрам выбора относятся:

• состав сплава свариваемого изделия: состав проволоки электрода должен максимально соответствовать этому параметру,
• толщина свариваемого изделия: чем толще свариваемый металл, тем больше диаметр электрода,
• положение сварки: электроды могут быть рассчитаны на ведение сварки только в одном положении.

Выбор электрода в свою очередь влияет на уровень сварочного тока. Разные марки электродов от разных производителей могут быть рассчитаны на разный сварочный ток. Существуют определенные стандарты, которых придерживаются большинство производителей. Но они обычно указывают диапазон тока. Если важны точные значения, нужно тщательно подходить к выбору.

Опытному сварщику проще подбирать сварочный ток и соответствующие ему электроды. Сварщикам с небольшим опытом рекомендуется воспользоваться советами, помощью и дополнительными инструкциями, рассказывающими, какие электроды выбрать для сварки инвертором новичку.

Какие электроды выбрать для сварки новичку: расшифровка названия

Все электроды имеют специальную маркировку названия. В российской промышленности названия всех электродов составляют по общей схеме. По ней в названии должно быть указано:

• тип,
• марка,
• диаметр,
• назначение и толщина покрытия,
• маркировка индекса,
• сам индекс,
• вид покрытия,
• положение при сварке и рекомендуемый ток.

Подробная расшифровка каждого пункта названия содержится в ГОСТ 9466-75 и других нормативных документах. С их помощью легко определить, какие электроды для сварки стоит выбрать в конкретном случае.

Технические характеристики и расшифровка электродов УОНИ 13/55

Электроды УОНИ 13/55 отлично подходят для дуговой сварки и некоторых деталей из углеродосодержащих и низколегированных металлов при низких температурах. Они прекрасно проявили себя при сварке сложных конструкций, которые требовалось соединить, дабы получить отличный по качеству сварной шов. Рассмотрим подробнее электроды УОНИ 13/55, их технические характеристики и другие параметры.

• Расшифровка наименования
• Технические параметры
• Особенности использования
• Условия хранения и производители
• Прокалка электродов

Расшифровка наименования

Для начала нам нужна расшифровка УОНИ 13/55. Это позволит в дальнейшем рассмотреть особенности работы таких электродов и что они могут дать. Расшифровывается такая аббревиатура следующим образом:

1. У — универсальная;
2. О — обмазка;
3. Н — научного;
4. И — института;

Это разработка отечественного института сварки, чье название и номер закрепились в обозначении. Иногда к аббревиатуре дополняется еще одна буква И, что обозначает исследовательский институт. Кстати, именно УОНИИ является правильным наименованием согласно ГОСТу, а вот на пачке может быть и УОНИ 13/55.

Технические параметры

Сварочные электроды УОНИ 13/55, характеристики которых рассматриваются в данном разделе, имеют следующие важные параметры:

• Покрытие — основное;
• Наплавочный коэффициент — 9,5 г/а*ч;
• Производительность устройства — 1,4 кг в час;
• Расход на килограмм наплавленного металла составляет 1,7 кг;
• Временное сопротивление — 540 МПа;
• Предел текучести — 410 МПа;
• Относительное удлинение — 29%;
• Ударная вязкость УОНИ — 260 Дж/см².

Эти параметры являются основными. Также следует сказать, что химический состав данных электродов достаточно сложный, среди них углерод 0,09%, кремний 0,42% и марганец 0,83%. На сайте производителя можно также узнать варианты диаметров и силы тока при различных пространственных положениях электрода.

Особенности использования

Имеются некоторые нюансы, связанные с применением подобных устройств при сварке. Рассмотрим некоторые из них:

1. Для сваривания требуется применять ток обратной полярности;
2. Покрытие особое, состоит из карбонатов и фтористых образований, благодаря чему швы не имеют газов и прочих вредных примесей;
3. Низкоуглеродистая сталь способствует значительной долговечности шва;
4. Отсутствие органических соединений препятствует образованию влаги на устройствах;
5. При изготовлении электродов полностью исключается образование различных неровностей, трещин и прочих дефектов.

В результате получается крепкий шов, не подвергающийся старению и потере свойств при изменении температурных режимов. Необходимо контролировать чистоту соединений, ибо появление ржавчины или масел ведет к образованию пор, и соединение в итоге получится плохим.

Условия хранения и производители

Чтобы изделия смогли сохранить основные свойства, необходимо хранить их в соответствующих помещениях. Относительная влажность на складе постоянно должна находиться на уровне 50%, температура же не выше 14 градусов, что достигается применением кондиционеров. Если условия соблюдаются, то срок годности не имеет ограничения.

Производством сварочных устройств занимаются такие компании, как ЛЭЗ, Спецэлектрод, СЗСМ, Monolit. При покупке необходимо наличие сертификата на соответствие их нормативам. Они выдаются соответствующим органом.

Прокалка электродов

В каждой упаковке должен быть сертификат качества и инструкция, подробно расписывающая процедуру прокалки. Если не соблюдать предписания, то ухудшится как качество сварных изделий, так и качественные характеристики получившегося шва. Процедуру прокаливания нужно проводить перед применением таких устройств. Если же их не использовали в течение 8 часов, то прокалку повторяют снова. Один и тот же электрод необходимо обрабатывать не более 3 раз, а количество времени суммарно не должно быть выше 4 часов.

Для высокого качества прокалки необходимо такие устройства сначала помещать в специальные коробки и только затем — в печи. Диапазон рабочей температуры печей для прокалки составляет от 200 до 300 градусов. Только соблюдение указанных условий позволит сделать работу сварочных изделий долгой и не допускать образования разнообразных дефектов при прокалке.

Мы рассмотрели электроды УОНИ 13/55. Важной особенностью их применения является прокалка. Она позволит сварочному электроду проработать достаточно долгое время и избежать проблем с различными дефектами. При покупке таких устройств необходимо наличие сертификатов, указывающих на соответствие нормативам стандартов и технических условий. Внимательно относитесь к электродам — и они прослужат длительное время. Удачи при приобретении сварочных устройств!

Расшифровка разговорного английского языка с помощью внутрикортикальных электродов в дорсальной прецентральной извилине

. 2020 25 ноября; 17 (6): 066007.

doi: 10.1088/1741-2552/abbfef.

Гай Х Уилсон
¹
, Сергей Д Ставиский
²

3

4
, Фрэнсис Р. Уиллетт
²

4

5
, Дональд Т. Авансино
²
, Джессика Н Келемен
⁶
, Ли Р. Хохберг
⁶

7

8

9
, Джейми М. Хендерсон
²

3
, Шауль Дракманн
³

10
, Кришна В Шеной
³

4

5

10

11

Принадлежности

• ¹ Программа для выпускников нейробиологии, Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, Соединенные Штаты Америки.
• ² Отделение нейрохирургии, Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, Соединенные Штаты Америки.
• ³ Институт неврологии Ву Цай и Институт Bio-X, Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, Соединенные Штаты Америки.
• ⁴ Факультет электротехники, Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, Соединенные Штаты Америки.
• ⁵ Медицинский институт Говарда Хьюза при Стэнфордском университете, Стэнфорд, Калифорния, Соединенные Штаты Америки.
• ⁶ Кафедра неврологии, Гарвардская медицинская школа, Бостон, Массачусетс, Соединенные Штаты Америки.
• ⁷ Центр нейротехнологий и нейровосстановления, отделение неврологии Массачусетской больницы общего профиля, Бостон, Массачусетс, Соединенные Штаты Америки.
• ⁸ VA Центр нейрореставрации и нейротехнологий, Служба исследований и разработок в области реабилитации, Медицинский центр штата Вирджиния, Провиденс, Род-Айленд, Соединенные Штаты Америки.
• ⁹ Институт наук о мозге Карни и Инженерная школа Брауновского университета, Провиденс, Род-Айленд, Соединенные Штаты Америки.
• ¹⁰ Кафедра нейробиологии, Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, Соединенные Штаты Америки.
• ¹¹ Факультет биоинженерии, Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, Соединенные Штаты Америки.

• PMID:

  33236720

• PMCID:

  PMC8293867

• DOI:

  10. 1088/1741-2552/аббфеф

Бесплатная статья ЧВК

Гай Х. Уилсон и соавт.

Дж. Нейронная инженерия.

2020 .

Бесплатная статья ЧВК

. 2020 25 ноября; 17 (6): 066007.

doi: 10.1088/1741-2552/abbfef.

Авторы

Гай Х Уилсон
¹
, Сергей Д Ставиский
²

3

4
, Фрэнсис Р Уиллетт
²

4

5
, Дональд Т. Авансино
²
, Джессика Н Келемен
⁶
, Ли Р. Хохберг
⁶

7

8

9
, Джейми М. Хендерсон
²

3
, Шауль Дракманн
³

10
, Кришна В Шеной
³

4

5

10

11

Принадлежности

• ¹ Программа для выпускников нейробиологии, Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, Соединенные Штаты Америки.
• ² Отделение нейрохирургии, Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, Соединенные Штаты Америки.
• ³ Институт неврологии Ву Цай и Институт Bio-X, Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, Соединенные Штаты Америки.
• ⁴ Факультет электротехники, Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, Соединенные Штаты Америки.
• ⁵ Медицинский институт Говарда Хьюза при Стэнфордском университете, Стэнфорд, Калифорния, Соединенные Штаты Америки.
• ⁶ Кафедра неврологии, Гарвардская медицинская школа, Бостон, Массачусетс, Соединенные Штаты Америки.
• ⁷ Центр нейротехнологий и нейровосстановления, отделение неврологии Массачусетской больницы общего профиля, Бостон, Массачусетс, Соединенные Штаты Америки.
• ⁸ VA Центр нейрореставрации и нейротехнологий, Служба исследований и разработок в области реабилитации, Медицинский центр штата Вирджиния, Провиденс, Род-Айленд, Соединенные Штаты Америки.
• ⁹ Институт наук о мозге Карни и Инженерная школа Брауновского университета, Провиденс, Род-Айленд, Соединенные Штаты Америки.
• ¹⁰ Кафедра нейробиологии, Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, Соединенные Штаты Америки.
• ¹¹ Факультет биоинженерии, Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, Соединенные Штаты Америки.

• PMID:

  33236720

• PMCID:

  PMC8293867

• DOI:

  10. 1088/1741-2552/аббфеф

Абстрактный

Цель:
Чтобы оценить потенциал сигналов внутрикортикальной электродной матрицы для интерфейсов мозг-компьютер (BCI) для восстановления утраченной речи, мы измерили производительность декодеров, обученных различать полный базовый набор из 39 английских фонем и синтезировать звуки речи с помощью метода сопоставления нейронных паттернов. . Мы расшифровали нейронные корреляты произнесенных вслух слов в области «ручки» прецентральной извилины, что является шагом к конечной цели — декодированию попытки речи из вентральных речевых областей у пациентов, которые не могут говорить.

Подход:

Нейронные и звуковые данные были записаны в то время, как два участника пилотного клинического испытания BrainGate2, каждый из которых имел два постоянно имплантированных массива из 96 электродов, произносили 420 различных слов, в которых широко использовались английские фонемы. Начало фонем было идентифицировано по аудиозаписям, а их идентичность затем была классифицирована по нейронным характеристикам, состоящим из накопленных в бине потенциалов действия каждого электрода или мощности потенциала высокочастотного локального поля. Синтез речи осуществлялся с использованием метода сопоставления образов «мозг-речь». Мы также изучили два возможных фактора смешения, специфичных для декодирования явной речи: акустическое загрязнение нейронных сигналов и систематические различия в маркировке времени начала различных фонем.

Основные результаты:

Линейный декодер достиг точности классификации до 29,3% (вероятность = 6%) по 39 фонемам, в то время как классификатор RNN достиг точности 33,9%. Развертка параметров показала, что производительность не достигла предела при добавлении большего количества электродов или большего количества тренировочных данных, и что точность улучшилась при использовании изменяющейся во времени структуры данных. Микрофонное загрязнение и различия в начале фонем незначительно повысили точность декодирования, но их можно было смягчить путем вычитания акустических артефактов и использования нейронного маркера начала речи соответственно. Синтез речи достиг корреляции r = 0,523 между истинным и реконструированным звуком.

Значение:

Способность декодировать речь с использованием внутрикортикальных сигналов массива электродов из нетрадиционной речевой области предполагает, что размещение массивов электродов в вентральных речевых областях является многообещающим направлением для речевых ИМК.

Заявление о конфликте интересов

Цифры

Рис. 1.

Нейронные данные, записанные во время…

Рисунок 1.

Нейронные данные, записанные во время задания на произнесение слов. ( A ) Размещение массивов…

Рисунок 1.

Нейронные данные, записанные во время задания на произнесение слов. ( A ) Размещение массива на трехмерных реконструкциях мозга каждого участника. На левой иллюстрации показано, что мы зарегистрировали нейронные корреляты явной речи в дорсальной области коры, которая отличается от вентральных областей, где обычно декодируется речевое производство. ( B ) Иллюстрация задания на произношение слов с визуальной подсказкой. ( C ) Пример сегментации фонемы слова из записанного аудио. Ниже мы показываем пики пересечения порога и высокочастотный LFP (HLFP) для скоростей окна 500 мс, сосредоточенных на начале голоса для этого произнесения /w/.

Рисунок 2. Отдельные электроды показывают широкую настройку…

Рисунок 2. Отдельные электроды показывают широкую настройку по фонемам.

( A ) Растровые шипы для…

Рисунок 2. Отдельные электроды показывают широкую настройку по фонемам.

( A ) Пиковые растры для одного электрода T5 во всех экземплярах / d / в полном наборе данных произносимых слов. Черные прямоугольники показывают окно анализа периода задержки 500 мс перед началом сигнала и окно анализа 100 мс, сосредоточенное вокруг начала голоса). ( B ) График рассеяния скоростей возгорания в период задержки и начала для электрода, показанного на A; каждая точка — это одно испытание. Частота возбуждения значительно выше в начале голоса (тест на двусторонний знак перестановки; p<0,001). ( C ) Три примера электродов T5 (вверху) и электродов T11 (внизу) выбраны для иллюстрации высокой, низкой и незначительной избирательности между разговорами по разным телефонам (по Краскелу-Уоллису при частоте однократных пробных срабатываний от 350 до 500 мс после стартового сигнала). , отмечены вертикальными линиями). Фонемы были отсортированы по частоте возбуждения для электрода примера высокой настройки каждого участника, а затем сохранены в том же порядке для двух других электродов. ( D ) Распределение количества фонем, на которые настроены электроды T5 (верхний) и T11 (нижний) (т. е. имеющие значительную разницу в скорости срабатывания между эпохами задержки и начала), отсортированное от самой широкой настройки к самой узкой настройке. В целом, электроды имеют широкий профиль настройки. Вертикальные цветные линии обозначают электрод соответствующего цвета на панели C.

Рисунок 3.

Расшифровка 39 английских фонем и…

Рисунок 3.

Декодирование 39 английских фонем и связанных с ними разверток гиперпараметров. ( A ) Фонема T5…

Рисунок 3.

Декодирование 39 английских фонем и связанных с ними разверток гиперпараметров. ( A ) Матрица путаницы при декодировании фонем T5, отсортированная по иерархической кластерной дендрограмме. Значения нормализованы таким образом, что сумма каждой строки равна 1. Общая точность составила 29.0,3% с использованием перекрестной проверки с исключением одного. Обратите внимание, что цветовая полоса насыщается на уровне 0,7 (чтобы лучше показать характер ошибок), а не 1. Метки фонем окрашены в зависимости от их места в группе артикуляции, что более подробно рассматривается на дополнительном рисунке 2. ( BC ) Развертки параметров для обучения установите размер (B) и количество электродов (C). Затенение обозначает стандартное отклонение для 10 повторений 10-кратной перекрестной проверки. (D) Создание более мелких интервалов времени из общего 500-миллисекундного окна повышает производительность. Например, двадцать временных бинов (крайняя правая точка на этом графике) означают, что каждый электрод вносит двадцать бинов, каждый из которых усредняет HLFP за 25 мс в общий вектор нейронных признаков. (E) Использование окна большего размера (с неперекрывающимися бинами по 50 мс) повышает производительность до насыщения около 600 мс. ( F-J ) То же, что и выше для данных T11.

Рисунок 4:

Выравнивание начала звуковой фонемы вызывает…

Рисунок 4:

Выравнивание начала фонем на основе звука вызывает ложную нейронную дисперсию между фонемами. ( А )…

Рисунок 4:

Выравнивание начала фонем на основе звука вызывает ложную нейронную дисперсию между фонемами. ( A ) Скорость срабатывания (бины 20 мс) примерного электрода по 18 классам фонем нанесена на график для различных стратегий выравнивания (слева направо: выравнивание данных одних и тех же высказываний с сигналом перехода, началом голоса и «нейронным началом»). подход, который мы вводим). Каждый след представляет собой одну фонему, а штриховка обозначает стандартные ошибки. Взрывные звуки затенены теплыми цветами, чтобы проиллюстрировать, как выравнивание начала голоса систематически искажает выравнивание определенных фонем. ( BC ) dPC для зависимой от фонемы и независимой от фонемы факторизации частоты срабатывания нейронного ансамбля в окне 1500 мс. Проекции пяти верхних компонентов dPC (отсортированные по объяснению дисперсии) отображаются для каждой маргинализации для подходов аудио и нейронного выравнивания. ( B ) Проекции dPC совмещены с началом голоса (вертикальные пунктирные линии). Взрывные звуки (теплые цвета) имеют временной профиль, аналогичный другим фонемам (холодные цвета), за исключением временного смещения. Это служит предупреждением о том, что выравнивание начала голоса может искусственно вводить различия между пробными усредненными действиями разных фонем. Чтобы компенсировать это, мы повторно выровняли данные по нейронной (а не аудио) привязке: для определения «нейронного начала» для нейронной связи использовалось усредненное по пробам пиковое время каждой фонемы наибольшего инвариантного к условиям компонента, обведенное черным цветом. перестройка. ( C ) Пересчитаны проекции dPC с использованием этого CIS ₁ — перестроенные нейронные данные. Вертикальные пунктирные линии показывают оценочные пики CIS ₁ . ( D ) Матрица путаницы декодера на основе предсказания первой фонемы в каждом слове с использованием окна 500 мс с центром в начале голоса. ( E ) Матрица путаницы при классификации одних и тех же фонемных высказываний, но теперь с использованием нейронно перестроенных данных.

Рис. 5:

Количественная оценка и уменьшение акустического загрязнения…

Рис. 5:

Количественная оценка и смягчение акустического загрязнения нейронных сигналов. ( A ) Спектрограммы для…

Рис. 5:

Количественная оценка и смягчение акустического загрязнения нейронных сигналов. ( A ) Спектрограммы аудио- и нейронных данных в электроде и блоке, демонстрирующие самые сильные аудио-нейронные корреляции. Диапазон частот от 5 до 1000 Гц. На нижнем графике показан тот же электрод после «дезактивации» LRR. ( B ) График среднего аудио PSD (красный) и корреляции Пирсона всех электродов (синий) из того же блока примера. На вставке показаны коэффициенты корреляции отдельных электродов (строки) по частотам (столбцы). Черные горизонтальные галочки обозначают электроды, исключенные из нейронного анализа. Розовая стрелка показывает образец электрода из панели A. ( C ) Изменение аудио-нейронных корреляций после LRR, объединенное по всем блокам, электродам и частотам (ограничено электродами с r ² > 0,1 исходно). Значения справа от пунктирной линии «0» указывают на снижение силы корреляции. Среднее снижение аудионейронной корреляции составило 0,26. ( D ) Полная матрица путаницы классификатора после LRR (общая точность 25,8% по 39 классам). ( E ) Матрица путаницы для декодирования первой фонемы после применения LRR. Как и в D, классификатор использовал окно в 500 мс, центрированное по началу голоса. ( F ) Матрица путаницы, показывающая декодирование первой фонемы каждого слова с использованием 500 мс, ведущих к началу голоса, чтобы избежать возможного звукового загрязнения или нейронной активности, связанной со слуховой обратной связью.

Рис. 6:

Синтез речи с помощью устройства «мозг в речь»…

Рис. 6:

Синтез речи с использованием выбора единиц «мозг в речь». (A) Звуковые волны для реальных слов…

Рис. 6:

Синтез речи с использованием выбора единиц измерения «мозг в речь». (A) Аудиосигналы для реальных слов, произнесенных участником T5 (вверху), и синтезированный звук, реконструированный на основе нейронных данных (внизу). (B) Соответствующие акустические спектрограммы. Коэффициент корреляции между истинным и синтезированным звуком (усредненный по всем 40 частотным интервалам Mel) для этих 9 хороших примеров составил 0,696.

См. это изображение и информацию об авторских правах в PMC

Похожие статьи

• Декодирование речи с помощью внутрикортикальных мультиэлектродных массивов в дорсальных «областях рук / кистей» моторной коры человека.

  Ставиский С.Д., Резаи П., Уиллетт Ф.Р., Хохберг Л.Р., Шеной К.В., Хендерсон Дж.М.

  Ставиский С.Д. и соавт.
  Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2018 июль; 2018: 93-97. doi: 10.1109/EMBC.2018.8512199.
  Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2018.

  PMID: 30440349

• Обобщение нейрокомпьютерных интерфейсов преобразования сигнала в текст.

  Шет Дж., Танкус А., Тран М., Пуратиан Н., Фрид И., Шпейер В.

  Шет Дж. и др.
  Биомед Физ Инж Экспресс. 2021 30 апреля; 7(3). doi: 10.1088/2057-1976/abf6ab.
  Биомед Физ Инж Экспресс. 2021.

  PMID: 33836507

• Корковое кодирование фонематического контекста во время словообразования.

  Мюглер Э.М., Голдрик М., Слуцкий М.В.

  Мюглер Э.М. и др.
  Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2014;2014:6790-3. doi: 10.1109/EMBC.2014.6945187.
  Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2014.

  PMID: 25571555

• Декодирование разговорных фонем из сенсомоторной коры с помощью сетки ЭКоГ высокой плотности.

  Рэмси Н.Ф., Салари Э., Арноутсе Э.Дж., Ванстенсел М.Дж., Блейхнер М. Г., Фройденбург З.В.

  Рэмси Н.Ф. и соавт.
  Нейроизображение. 2018 15 октября; 180 (часть A): 301-311. doi: 10.1016/j.neuroimage.2017.10.011. Epub 2017 7 октября.
  Нейроизображение. 2018.

  PMID: 28993231
  Бесплатная статья ЧВК.

• Интерфейс мозг-компьютер: приложения для декодирования и синтеза речи для улучшения коммуникации.

  Луо С., Раббани К., Кроун Н.Е.

  Луо С. и др.
  Нейротерапия. 2022 Январь; 19 (1): 263-273. doi: 10.1007/s13311-022-01190-2. Epub 2022 31 января.
  Нейротерапия. 2022.

  PMID: 35099768
  Бесплатная статья ЧВК.

  Обзор.

Посмотреть все похожие статьи

Цитируется

• Семинары Восьмого Международного совещания по интерфейсу мозг-компьютер: BCI: The Next Frontier.

  Хаггинс Дж. Э., Крузенски Д., Ванстенсел М. Дж., Валериани Д., Телен А., Стависки С., Нортон Дж. Дж. С., Нейхолт А., Мюллер-Путц Г., Космина Н., Корчовски Л., Капеллер С., Херфф С., Гальдер С., Гугер С., Гроссе -Wentrup M, Gaunt R, Dusang AN, Clisson P, Chavarriaga R, Anderson CW, Allison BZ, Aksenova T, Aarnoutse E.

  Хаггинс Дж. Э. и соавт.
  Мозговые вычислительные интерфейсы (Абингдон). 2022;9(2):69-101. дои: 10.1080/2326263X.2021.2009654. Epub 2022 8 февраля.
  Мозговые вычислительные интерфейсы (Абингдон). 2022.

  PMID: 364
  Бесплатная статья ЧВК.

• На пути к клиническому применению имплантируемых интерфейсов мозг-компьютер для людей с поздней стадией БАС: медицинские и этические соображения.

  Vansteensel MJ, Klein E, van Thiel G, Gaytant M, Simmons Z, Wolpaw JR, Vaughan TM.

  Vansteensel MJ и соавт.
  Дж Нейрол. 2023 март; 270(3):1323-1336. doi: 10.1007/s00415-022-11464-6. Epub 2022 30 ноября.
  Дж Нейрол. 2023.

  PMID: 36450968
  Бесплатная статья ЧВК.

  Обзор.

• Обобщенная орфография с использованием речевого нейропротеза у человека с тяжелым параличом конечностей и голосовых связок.

  Мецгер С.Л., Лю Дж.Р., Мозес Д.А., Догерти М.Э., Ситон М.П., ​​Литтлджон К.Т., Чартье Дж., Ануманчипалли Г.К., Ту-Чан А., Гангули К., Чанг Э.Ф.

  Мецгер С.Л. и соавт.
  Нац коммун. 2022 8 ноября; 13 (1): 6510. doi: 10.1038/s41467-022-33611-3.
  Нац коммун. 2022.

  PMID: 36347863
  Бесплатная статья ЧВК.

• Набор данных о речевом производстве в интракраниальной области. Электроэнцефалография.

  Verwoert M, Ottenhoff MC, Goulis S, Colon AJ, Wagner L, Tousseyn S, van Dijk JP, Kubben PL, Herff C.

  Верворт М. и соавт.
  Научные данные. 2022 22 июля; 9 (1): 434. doi: 10.1038/s41597-022-01542-9.
  Научные данные. 2022.

  PMID: 35869138
  Бесплатная статья ЧВК.

• Расшифровка хватательных и речевых сигналов от кортикальной цепи хватания у человека с тетраплегией.

  Wandelt SK, Kellis S, Bjånes DA, Pejsa K, Lee B, Liu C, Andersen RA.

  Вандельт С.К. и соавт.
  Нейрон. 2022 1 июня; 110(11):1777-1787.e3. doi: 10.1016/j.neuron.2022.03.009. Epub 2022 31 марта.
  Нейрон. 2022.

  PMID: 35364014

Просмотреть все статьи «Цитируется по»

Типы публикаций

термины MeSH

Грантовая поддержка

• N01HD53403/HD/NICHD NIH HHS/США
• I50 RX002864/RX/RRD VA/США
• R01 DC009899/DC/NICDD NIH HHS/США
• R01 EB028171/EB/NIBIB NIH HHS/США
• R01 DC014034/DC/NICDD NIH HHS/США

• I01 RX002295/RX/RRD VA/США
• U01 NS098968/NS/NINDS NIH HHS/США
• U01 DC017844/DC/NICDD NIH HHS/США
• Uh3 NS095548/NS/NINDS NIH HHS/США
• R01 NS066311/NS/NINDS NIH HHS/США

Спонтанное декодирование времени и содержания восприятия человеческого объекта из записей корковой поверхности выявляет дополнительную информацию в связанном с событием потенциале и широкополосном спектральном изменении

Рисунок 1.

Основная задача распознавания лица и дома и полиморфная природа электрофизиологического ответа.

(A) Полоски электродов для субдуральной электрокортикографии (ЭКоГ) помещали через отверстия в черепе на вентральную височную поверхность мозга. Для субъекта 1 показаны 4 соседних участка. (B) Простые лица и дома в градациях серого, подобранные по яркости и контрасту, которые отображались в случайном порядке в течение 400 мс каждое, с 400-мс межстимульным интервалом пустого серого экрана между каждым изображением. Испытуемых просили указать простую цель (перевернутый дом, который был исключен из анализа). Из необработанного потенциала был извлечен временной ход широкополосного спектрального изменения для каждого участка мозга (здесь участки 1 и 4 из (А)). Синий = лица; розовый = дома. (C) Усредненный необработанный потенциал (ERP) после стимулов лица (синий) и дома (розовый) для 4 мест на (A). (D) Усредненная мощность широкополосного сигнала после различных стимулов (ERBB — отражение усредненной скорости возбуждения нейронов) на участках 1–4 на (A). (E-G) ERBB и ERP для 2 участков над веретенообразной извилиной у субъектов 2–4. Обратите внимание, что ответы для потенциалов, связанных с событием, сильно полиморфны, и что существуют сайты ERP, селективные по лицу, которые не имеют классической формы N200. Как видно для участка 2 в Субъекте 4, классический N200, если он присутствует, не гарантирует избирательность лица в ERBB.

Подробнее »

Расширять

Рис 2.

Расшифровка класса стимула в одиночных испытаниях, когда известно начало стимула, субъект 3.

(A) Квадратные значения взаимной корреляции на каждом электроде. Характеристические баллы обучения были получены путем обратного проецирования широкополосного сигнала, запускаемого событием, 〈 B _n ( t ‘)〉 _F (см. Методы), в обучающие данные и сравнивая спроецированное лицо, , и межстимульный интервал (ISI), , баллы. Эти значения масштабируются по цвету и нанесены на аксиальный срез МРТ с масштабированием, показанным на цветной полосе ниже. Электроды, отвечающие критериям приемлемости, были выбраны в качестве признаков для классификации лицевого шаблона. (Б) То же, что и в (А), но для домашних стимулов периода обучения. (C) Широкополосные шаблоны, инициированные событиями, из периода обучения для лица, 〈 B ₁ ( T ‘)〉 _F и House, ϩ B ₁ ( T ‘) ₁ ( T ‘) ₁ ( T ‘) ₁ ( T ‘) ₁ ( T ‘) ₁ ( T ‘) ₁ . стрелка в (AB). (D) То же, что и в (C), но от электрода, отмеченного оранжевой стрелкой. ( E) Проекция шаблона лица, инициированного событием, из (C) в данные тестирования : Верхняя черная кривая показывает часть широкополосного графика времени от электрода, отмеченного зеленой стрелкой, в течение периода тестирования, Б ₁ ( т ). Шаблон лица 〈 B ₁ ( t ‘)〉 _F отображается светло-голубым цветом в каждый момент стимула, независимо от класса, во время тестирования событий Результат проецирования шаблона лица 〈 B ₁ ( t ‘)〉 _F на B ₁ ( t )9052 , на трассе показаны зеленые точки 4 в определенное время стимула лица, , показанное синими кружками, и определенное время стимула дома, , показанное красными кружками. (F) То же, что и (E), но для электрода с оранжевой стрелкой, B ₂ ( t ), и с использованием шаблона дома из (D), 〈 B ₂ ( t ‘)〉 _H . (G) Подпространство vs , используется для иллюстрации подхода дискретной классификации. Здесь тренировочные точки обратной проекции показаны точками (синие для q → F и красные для q → H ), а контрольные точки показаны кружками. Можно видеть, что простая линия решения (фиолетовая) в этом подпространстве приведет только к 1 ошибке.

Подробнее »

Расширять

Рис 3.

Точность классификации, когда известно начало стимула, с использованием ERP, ERBB или обоих типов шаблонов.

По некоторым предметам достигнута 100% точность. Все точности превышали 90 %, когда использовались как необработанные потенциальные, так и широкополосные шаблоны.

Подробнее »

Расширять

Рис 4.

Расшифровка класса стимула и времени начала из непрерывного потока данных в одиночных испытаниях: Иллюстрация двух электродов и непрерывного классификатора с использованием двух широкополосных функций (субъект 2).

(А) Исследуются два участка коры (на расстоянии 3 см друг от друга) на веретеновидной (зеленый) и язычной (оранжевый) извилинах. (Б) Широкополосный тренировочный Шаблоны из зеленого электрода для лица (синий, 〈 Б ₁ ( т ‘)〉 _F ) и дома (розовые, 〈 B ₁ ( t ‘)〉 _H ) показаны на осях слева. Тестирование изменения широкополосного спектра зеленого электрода во времени, B ₁ ( t ), показано справа черным цветом, с проекцией шаблона лица 〈 B ₁ ( 4 t ‘)〉 _F в B ₁ ( t ) для производства, показанного зеленой дорожкой ниже. (C) То же, что и в B, но для оранжевого электрода с использованием выступов шаблона дома 〈 B ₂ ( t ‘)〉 _H для изготовления. (D) Подпространство классификационных признаков определяется обратной проекцией шаблонов слева на (B-C) для получения тренировочных баллов для лиц, домов и событий ISI при тренировке раз τ _q показан. (E) Чтобы проиллюстрировать многомерную траекторию состояния мозга, которая возникает, когда различные каналы и функции объединены в единое пространство, двухмерная кривая зеленого электрода (B) по сравнению с оранжевым электродом (C ), показаны черным цветом в том же подпространстве, что и D. Прогнозируемые начала для стимулов лица (синий) и дома (красный) показаны как символы плюса, а фактические начала показаны как открытые кружки. Обратите внимание, что классификатор был применен ко всему пространству широкополосных признаков, а не только к этому двумерному подпространству. (F) Траектория апостериорной вероятности появления лица из классификатора Pr{Γ( t )| q → F } (синий) показан рядом с Pr{Γ( t )| q → H } (розовый) с указанием прогнозируемого (знаки плюса) и фактического (открытые кружки) времени.

Подробнее »

Расширять

Рис 5.

Расшифровка класса одного пробного стимула и времени начала из непрерывного потока данных с использованием ERP: Иллюстрация трех электродов и непрерывного классификатора с использованием 3 проекций временных рядов ERP-templates-to-voltage (субъект 4).

(A) Для иллюстрации показаны три участка коры (фиолетовый, оранжевый и зеленый). Оси справа показывают (синяя звездочка, r ² лиц-против-ISI) и (розовый прямоугольник, r ² домов-против-ISI) ERP-напряжения обучающие проекции показывают, что эти фиолетовые /оранжевые/зеленые участки очень избирательны для лиц или домов во время периода обучения (из перекрестного сгиба 1 ^-го -го). Признаки, находящиеся ниже черной линии, для декодирования не использовались. (b) усредненные ERPS и House ERPS, ϩ V _N ( T ‘) _F и ъем V

24 24 . H , с каждого участка показаны на левой оси. Они проецируются на необработанные кривые напряжения из периода испытаний ( В _n ( t ), черный) для получения непрерывных кривых веса проекции (; зеленое лицо – проекция зеленого электрода, оранжевое – дом проекция оранжевого электрода и фиолетовый электрод проекции лица). Эти следы вводятся в пространство признаков и непрерывно классифицируются для получения апостериорной вероятности лица, Pr{Γ( т )| q → F } (синий), или домашний стимул, Pr{Γ( t )| q → H } (розовый) (нижний график). (C) Проиллюстрировано трехмерное подпространство (из участков A и B), точки обучения за период обучения показаны точками, а траектория состояния мозга в подпространстве, Γ( t ), показана с черной линией. На этой траектории показаны прогнозируемые и фактические сроки и тип стимула.

Подробнее »

Расширять

Рис 6.

Комбинированная проекция ERBB-широкополосной связи и ERP-напряжения имеет пространство для классификации (тема 5).

(A) Исследуются два участка коры (оранжевые и зеленые точки). (B) Оси показывают (синяя звездочка) и (розовый прямоугольник) проекции ERP-voltage training , показывающие, что эти оранжевые и зеленые участки являются высокоселективными в течение периода обучения (с первого перекрестного сгиба). (C) для прогнозов ERBB-Broadband training . (D) Усредненные ERP-шаблоны лица и дома с зеленого сайта показаны на левой оси (оливково-зеленый). Шаблоны Face-ERP проецируются на необработанную кривую напряжения (черная) для получения непрерывной кривой веса проекции (оливково-зеленая кривая). (E) То же, что и в (D), но для широкополосных шаблонов ERBB в месте расположения зеленого электрода (неоново-зеленый). (F&G) То же, что и в (D&E), за исключением оранжевого участка электрода в (A), с использованием шаблонов ERP (коричневый) и ERBB (выжженно-оранжевый). (H) Зеленый электрод, ERP лица против проекций подпространства ERBB. (I) Оранжевый электродный дом ERP против проекций подпространства ERBB. (J) Подпространство проекции ERBB (проекция шаблона дома с оранжевым электродом против проекции шаблона лица с зеленым электродом). (K) То же, что и в (J), для проекционного подпространства ERP. (L) Трехмерная проекция подпространства (функции из D, E, G). (M) Апостериорная вероятность лица, Pr{Γ _m ( t )| q → F } (синий), или стимул дома, Pr{Γ _m ( t )| q → F } (розовый), представленный (где m → ERP, ERBB или оба признака для проекционного пространства).