Приоры тюнинг картинки: Тюнинг Лада Приора (Lada Priora) седан, хэтчбек и универсал

Содержание

Тюнинг Приора своими руками: картинки и фото

Лада Приора относится к тому типу автомобилей, которые пользуются популярностью у отечественных автомобилистов по той причине, что их можно сделать особенными. Приоры хорошо поддаются переделкам, тюнинг на несколько порядков повышает их эксплуатационные характеристики, экстерьер и интерьер, благодаря чему получаются очень крутые машины.

Ниже мы расскажем подробнее о том, как может быть осуществлён авто-тюнинг Приора – картинки помогут проиллюстрировать основные идеи для автомобиля, которые при этом можно применить.

Самый простой тюнинг ВАЗ 2170 – это различные варианты покраски и оклейки автомобиля плёнкой. Ниже приводим в качестве примера фото автомобиля с аэрографией, которая полностью меняет его зрительное восприятие.

Вы решили выделить из серой массы машин свой автомобиль? Тюнинг лады приоры – отличное решение!

   

Смотрите также:

Передняя часть авто

Авто-тюнинг обычно не обходится без замены бампера Приоры – на место штатного изделия обычно устанавливают современный обвес с нижней юбкой и улучшенными аэродинамическими показателями. Практика показала, что сделать новый бампер без труда самому – на улицах можно увидеть множество крутых машин с самодельными обвесами, которые выглядят гораздо эффектнее, чем заводские.

Для изготовления бампера автомобиля можно использовать собственный проект, либо найти что-нибудь подходящее в Интернете. Материалом для изготовления служит стекловолокно с эпоксидной смолой, либо монтажная пена, либо пенопласт – работая с ними, можно добиться очень впечатляющих результатов. На фото ниже показан пример того, что любой владелец авто может сделать своими руками.

Есть ещё одна важная деталь, которая бросается в глаза при просмотре этой картинки – машины смотрятся намного лучше с тюнингом радиаторной решётки Приоры. Полноценное охлаждение двигателя достигается за счёт увеличенной площади решётки, а защита от пыли и грязи эффективна по причине мелких ячеек. Такую сетку можно купить на рынке и смастерить из неё решётку для радиатора автомобиля.

Решетки на радиатор в настоящее время имеют множество видов и форм

Ниже приводим ещё несколько идей оформления решётки радиатора – каждая из них по-своему интересна. Безусловно, возможности в этом плане ними не исчерпываются – это лишь несколько вариантов из бесконечного множества.

Очень эффектно выглядит модный обвес на передней части автомобиля в комплексе с тюнингованной оптикой – машина становится похожей на космический корабль.

При помощи обычных светодиодов можно установить на головные фонари автомобиля «ангельские глазки», которые существенно меняют его «выражение лица», придавая некоторую индивидуальность.

Смотрите также:

Колёса

Очень много значит на Приора тюнинг колёс – простая замена дисков даёт поразительные результаты. Можно выбрать кованые или литые – это зависит от ваших предпочтений и финансовых возможностей.

Встречаются любители винтажных решений, которые устанавливают на диски колпаки в стиле ретро – сегодня они смотрятся довольно элегантно. Обратите внимание на белые «манжеты» – когда-то они были только на машинах у членов правительства, сегодня любой может их заиметь на собственном авто.

Самостоятельно и быстро произвести заметные изменения в экстерьере авто вполне возможно, если приобрести новые литые диски на Приору

Смотрите также:

Задние фары

Тюнинг задних фар Приоры столь же распространён, как и на передних фонарях – для этого можно использовать те же светодиоды.

Можно придумывать различные креативные варианты – некоторые из них, несмотря на свою простоту, придают внешнему виду определённый шарм.

Задние фонари можно просто выкрасить – это смотрится очень эффектно.

Для любителей необычных световых эффектов предлагается возможность организовать для своего автомобиля ярко-красную подсветку днища – в темноте она производит очень сильное впечатление.

Усовершенствование интерьера

От того, как выполнен интерьер автомобиля, зависит комфорт водителя и пассажиров. Поэтому автомобилисты уделяют этому вопросу очень большое значение – кроме восторга окружающих важны и собственные впечатления.

Приборная панель часто поддаётся различным переделкам – каждый старается организовать её таким образом, чтобы добиться эффектного дизайна и нужных функциональных возможностей.

Можно сменить обивку кресел и выполнить салон элегантной цветовой гамме – убедитесь сами, насколько красиво это выглядит. Хорошим материалом для перетяжки кресел является экокожа – она даёт привлекательный внешний вид и приятна наощупь.

Для пластиковых деталей салона можно предложить покраску и лакировку или обтягивание плёнкой – она даёт неплохие результаты.

Если вы любитель музыки – установите в салоне мультимедийную систему с серьёзной акустикой, это позволит не скучать в дороге. Колонки разместите под приборной панелью или на передних боковых дверях, а также сзади. Сабвуфер устанавливают в багажнике автомобиля – басы получаются на славу, а также очень серьёзная экономия места в салоне.

[democracy]

[democracy]

Автор: Екатерина

Комментарии запрещены.

Белая Приора хэтчбек — достоинства, недостатки цвета и тюнинг авто

Белая красавица, Беляна, Белоснежка, Белый заяц — каких только ласковых прозвищ не дают водители своей белой Приоре хэтчбек. И действительно, этот автомобиль всегда смотрится стильно и нарядно. Его выбирают как женщины, так и мужчины. Это именно та модель машины, которой очень подходит белый цвет.

В последние годы автомобили белого цвета среди водителей набирают все большую популярность. Не последняя среди них и белая Приора хэтчбек, картинки с которой выкладывают многие пользователи социальных сетей и форумов. Как бы ни было странно, но белый цвет машины является одним из самых практичных.

Плюсы и минусы белого цвета автомобиля

Преимущества окраски автомобиля Приора белая хэтчбек:

• Конечно, шикарный внешний вид! Белый цвет способен визуально увеличивать объемы. Поэтому чистая и сверкающая на солнце, словно с картинки, белая Приора хэтчбек всегда имеет внушительный и в то же время элегантный вид.

• Пыль и грязь в сухую погоду на нем видны намного меньше, чем на машинах с темным окрасом. Загрязнение становится заметно только с близкого расстояния, а издалека авто кажется чистым. Соответственно, снижаются затраты на мойку.

• Белый цвет имеет свойство отражать солнечный свет. Особенно это чувствуется в летнюю жару. Белая Приора хэтчбек (фото ниже) нагревается намного меньше.

• Его хорошо видно на дороге, в том числе и в темное время суток. Этим, скорее всего, обуславливается статистика аварий — машины белого цвета попадают в них гораздо реже.

• Чем более чистый белый цвет будет у вашей Лады, тем менее он будет подвержен выцветанию. В случае ремонта и необходимости подкрашивания, будет намного проще подобрать оттенок, максимально соответствующий исходному.

• Мелкие царапины и сколы намного менее заметны. Это объясняется тем, что грунтовка под краску обычно имеет белый цвет. Поэтому, если царапина неглубокая, то ее и не видно.

• Очень хорошо поддается модернизации Приора хэтчбек белая. Тюнинг (на фото), который сделает ваш авто оригинальным, вполне можно провести своими руками.

Недостатки

• Белая Приора хэтчбек (фото ниже) плохо заметна при сильном снегопаде и тумане, так как сливается с окружающей средой. В данном случае могут помочь хорошие габаритные огни и вождение, с соблюдением всех правил движения.

• В сырую и грязную погоду марается быстро, впрочем, как и машины любой другой расцветки. Однако на белом авто грязь отлично видна и бросается в глаза. Поэтому в осенне-весенний слякотный сезон придется мыть чаще.

• Капли битума, которые неизбежно попадут на нижнюю часть кузова, если проехать по только что отремонтированной дороге, лучше оттирать как можно быстрее. Небольшая задержка – и пятна цвета ржи останутся на поверхности машины Приора хэтчбек белая навсегда.

Особенности кузова Хэтчбек

Кузов хэтчбек приоры белой (фото ниже) также обладает некоторыми особенностями, о которых хотелось бы сказать отдельно. Плюсы данной конструкции:

• Емкий багажник. Приора хэтчбек белая (на фото – вид сзади) позволяет еще более увеличить его, если сложить заднее сиденье в один уровень с полом. Кроме того, приоткрыв заднюю дверь, можно перевозить достаточно крупногабаритные вещи.

• Как видно на фото, Приора хэтчбек белая отличается стильным и немного спортивным видом, ориентированным на молодых покупателей. Задняя часть кузова, выполненная со скосами, особенно подчеркивает такой дизайн. Внешний вид авто сильно выигрывает за счет этого, несмотря на то, что полезный объем багажного отсека уменьшается.

• Судя по отзывам пассажиров, посадка на заднем сиденье в машине с кузовом хэтчбек намного удобнее.

• Внутренний салон отделен от багажного отсека перегородкой, что делает его намного уютнее.

• Имея компактную конструкцию и обтекаемую форму, белая Приора (на фото), с хэтчбек кузовом подходит для совершения маневров как по городу, так и по трассе. Хорошо ведет себя при обгонах и переключении скоростей.

Минус конструкции кузова хэтчбек тоже имеется — пассажирский салон в холодное время года быстро охлаждается при открытой задней двери.

Тюнинг

Как показано на фото, белая Лада Приора хэтчбек является одним из автомобилей, которые наиболее удачно принимают модернизацию своего внешнего вида. Даже простая замена стандартных бамперов на рестайлинговые и тонировка стекол придает автомобилю индивидуальность. Однако фантазии автовладельцев на этом не заканчиваются.

• Применяют разного рода обвесы в цвет Приоры (на фото) хэтчбек белой. Тюнинг бамперов и решетки радиатора, установка спойлера порой делают авто совершенно неузнаваемым, агрессивным и внушительным.

• Фото Приоры хэтчбек белой, тюнинг которой выполнен в ретро-стиле, можно часто увидеть на улицах. Хромированные колпаки в стиле 50-х годов прошлого века и белые ободки на колесах никого не оставляют равнодушным.

• Лада Приора хэтчбек (на фото) белая, с красной подсветкой внизу смотрится очень оригинально.

• Качественные светодиоды и реснички, установленные на белую приору хэтчбек (фото ниже), тюнинг фар сделают законченным, а внешний вид — цельным.

Спортивный автомобиль

Очень часто машины семейства ВАЗ выбирают в качестве гоночных, особенно для любительских соревнований. Одной из наиболее подходящих для этих целей является Приора хэтчбек белая. Картинки с рекламой спонсоров, имена гонщиков и порядковые номера издалека видны на белом фоне.

Спортивный вид отличает даже базовую комплектацию автомобиля белая Приора хэтчбек. Тюнинг (фото ниже) придаст агрессивность и брутальный вид. Доработка стандартной комплектации до гоночной, конечно, требуется немаленькая. Но, как показано на фото, белая Приора хэтчбек позволяет сделать ее даже в условиях гаража, тем более что с покупкой комплектующих и запчастей на Ладу проблем не возникает.

Такие широкие возможности делают автомобиль Приора белая хэтчбек одним из самых универсальных. Его приобретают как молодые люди – в качестве спортивного или городского автомобиля, так и взрослые семейные граждане – как надежное средство передвижения по городу и до дачи-огорода. За рулем такого авто органично смотрятся и мужчины, и женщины. А фирмы по выкупу автомобилей, например, https://kupilauto.ru, с удовольствием приобретают эти машины.

Лада приора белая тюнинг – АвтоТоп

•БЕЛАЯ ПРИОРА•

Группа для тех,кто любит красивые авто
♣♣♣
Группа для тех,кому нравиться лада приора
♣♣♣
Группа для тех,кому нравиться белый цвет
Показать полностью…
♣♣♣
Группа для тех,кто любит автотюнинг
♣♣♣
Группа для тех,кто любит адреналин

В ГРУППЕ ЗАПРЕЩАЕТСЯ:

║ 1. Никаких ссылок (искл. администрация группы)
║ 2. Добовляйте фото в соответствующие альбомы
║ 3. Реклама запрещена
║ 4. Никаких оскорблений участников группы
║ 5. Чрезмерное употребление нецензурной брани
║ 6. Уважайте правила
║ 7. То что не понравится Админу будет удалено.
║ 8. Админ всегда прав!

Сообщество владельцев ПРИОРЫ, а также людей, интересующихся продукцией АВТОВАЗа

Белая красавица, Беляна, Белоснежка, Белый заяц — каких только ласковых прозвищ не дают водители своей белой Приоре хэтчбек. И действительно, этот автомобиль всегда смотрится стильно и нарядно. Его выбирают как женщины, так и мужчины. Это именно та модель машины, которой очень подходит белый цвет.

В последние годы автомобили белого цвета среди водителей набирают все большую популярность. Не последняя среди них и белая Приора хэтчбек, картинки с которой выкладывают многие пользователи социальных сетей и форумов. Как бы ни было странно, но белый цвет машины является одним из самых практичных.

Плюсы и минусы белого цвета автомобиля

Преимущества окраски автомобиля Приора белая хэтчбек:

• Конечно, шикарный внешний вид! Белый цвет способен визуально увеличивать объемы. Поэтому чистая и сверкающая на солнце, словно с картинки, белая Приора хэтчбек всегда имеет внушительный и в то же время элегантный вид.

• Пыль и грязь в сухую погоду на нем видны намного меньше, чем на машинах с темным окрасом. Загрязнение становится заметно только с близкого расстояния, а издалека авто кажется чистым. Соответственно, снижаются затраты на мойку.

• Белый цвет имеет свойство отражать солнечный свет. Особенно это чувствуется в летнюю жару. Белая Приора хэтчбек (фото ниже) нагревается намного меньше.

• Его хорошо видно на дороге, в том числе и в темное время суток. Этим, скорее всего, обуславливается статистика аварий — машины белого цвета попадают в них гораздо реже.

• Чем более чистый белый цвет будет у вашей Лады, тем менее он будет подвержен выцветанию. В случае ремонта и необходимости подкрашивания, будет намного проще подобрать оттенок, максимально соответствующий исходному.

• Мелкие царапины и сколы намного менее заметны. Это объясняется тем, что грунтовка под краску обычно имеет белый цвет. Поэтому, если царапина неглубокая, то ее и не видно.

• Очень хорошо поддается модернизации Приора хэтчбек белая. Тюнинг (на фото), который сделает ваш авто оригинальным, вполне можно провести своими руками.

Недостатки

• Белая Приора хэтчбек (фото ниже) плохо заметна при сильном снегопаде и тумане, так как сливается с окружающей средой. В данном случае могут помочь хорошие габаритные огни и вождение, с соблюдением всех правил движения.

• В сырую и грязную погоду марается быстро, впрочем, как и машины любой другой расцветки. Однако на белом авто грязь отлично видна и бросается в глаза. Поэтому в осенне-весенний слякотный сезон придется мыть чаще.

• Капли битума, которые неизбежно попадут на нижнюю часть кузова, если проехать по только что отремонтированной дороге, лучше оттирать как можно быстрее. Небольшая задержка – и пятна цвета ржи останутся на поверхности машины Приора хэтчбек белая навсегда.

Особенности кузова Хэтчбек

Кузов хэтчбек приоры белой (фото ниже) также обладает некоторыми особенностями, о которых хотелось бы сказать отдельно. Плюсы данной конструкции:

• Емкий багажник. Приора хэтчбек белая (на фото – вид сзади) позволяет еще более увеличить его, если сложить заднее сиденье в один уровень с полом. Кроме того, приоткрыв заднюю дверь, можно перевозить достаточно крупногабаритные вещи.

• Как видно на фото, Приора хэтчбек белая отличается стильным и немного спортивным видом, ориентированным на молодых покупателей. Задняя часть кузова, выполненная со скосами, особенно подчеркивает такой дизайн. Внешний вид авто сильно выигрывает за счет этого, несмотря на то, что полезный объем багажного отсека уменьшается.

• Судя по отзывам пассажиров, посадка на заднем сиденье в машине с кузовом хэтчбек намного удобнее.

• Внутренний салон отделен от багажного отсека перегородкой, что делает его намного уютнее.

• Имея компактную конструкцию и обтекаемую форму, белая Приора (на фото), с хэтчбек кузовом подходит для совершения маневров как по городу, так и по трассе. Хорошо ведет себя при обгонах и переключении скоростей.

Минус конструкции кузова хэтчбек тоже имеется — пассажирский салон в холодное время года быстро охлаждается при открытой задней двери.

Тюнинг

Как показано на фото, белая Лада Приора хэтчбек является одним из автомобилей, которые наиболее удачно принимают модернизацию своего внешнего вида. Даже простая замена стандартных бамперов на рестайлинговые и тонировка стекол придает автомобилю индивидуальность. Однако фантазии автовладельцев на этом не заканчиваются.

• Применяют разного рода обвесы в цвет Приоры (на фото) хэтчбек белой. Тюнинг бамперов и решетки радиатора, установка спойлера порой делают авто совершенно неузнаваемым, агрессивным и внушительным.

• Фото Приоры хэтчбек белой, тюнинг которой выполнен в ретро-стиле, можно часто увидеть на улицах. Хромированные колпаки в стиле 50-х годов прошлого века и белые ободки на колесах никого не оставляют равнодушным.

• Лада Приора хэтчбек (на фото) белая, с красной подсветкой внизу смотрится очень оригинально.

• Качественные светодиоды и реснички, установленные на белую приору хэтчбек (фото ниже), тюнинг фар сделают законченным, а внешний вид — цельным.

Спортивный автомобиль

Очень часто машины семейства ВАЗ выбирают в качестве гоночных, особенно для любительских соревнований. Одной из наиболее подходящих для этих целей является Приора хэтчбек белая. Картинки с рекламой спонсоров, имена гонщиков и порядковые номера издалека видны на белом фоне.

Спортивный вид отличает даже базовую комплектацию автомобиля белая Приора хэтчбек. Тюнинг (фото ниже) придаст агрессивность и брутальный вид. Доработка стандартной комплектации до гоночной, конечно, требуется немаленькая. Но, как показано на фото, белая Приора хэтчбек позволяет сделать ее даже в условиях гаража, тем более что с покупкой комплектующих и запчастей на Ладу проблем не возникает.

Как корабль назовешь, так он и поплывет. Быстрая и ладная Лада «Приора» названа правильно! Машина сразу стала приоритетной моделью марки – и спрос на нее не снижается с 2007-го года. Важно также, что автомобиль достиг того возраста, когда его переделка уже не кажется простой забавой. Сегодня тюнинг Лада «Приора» – веление времени!

Некоторое время назад мы опубликовали статью о тюнинге Lada Priora, и своей актуальности она не потеряла. На странице http://www.autodela.ru/main/top/diy/tuning-lada-priora вы можете найти массу интересных материалов касательно усовершенствования этого славного авто.

Однако спрос на тюнинговые мероприятия с той поры стал и больше, и глубже. Наши читатели спрашивают, каковы особенности тюнинга Lada Priora с кузовом типа хэтчбек.

Начало преобразований: чип-тюнинг Лада «Приора» хэтчбек

О возможностях чип-тюнинга сегодня осведомлены даже самые нелюбопытные автовладельцы. Операция эта признана безопасной и даже желательной – если используются прошивки, одобренные ведущими специалистами отрасли. Однако читатели нашего сайта нередко спрашивают: не ведет ли увеличение мощностной отдачи от двигателя к интенсификации износа поршневой группы деталей?

Отвечаем: теоретически возможно задать такие режимы управления работой мотора, которые приведут к скорому разрушению его деталей и агрегатов. Подобные опыты часто и густо практикуются при скоростных заездах на небольшие расстояния. В обыденной практике корректировка работы ЭБУ двигателя проводится строго в рамках даже не допустимых, а сугубо НОРМАЛЬНЫХ нагрузок на мотор.

Иное дело, что многие заказчики чип-тюнинга Лада «Приора» хэтчбек после внедрения дополнительных лошадиных сил под капот ощущают прилив драйверской энергии, и меняют спокойный стиль вождения на агрессивный. Резкий, рваный, дерганый темп движения автомобиля снижает моторесурс двигателя в разы быстрее расчетного.

Стоит, однако, упомянуть и о чипировании, ориентированном на всемерную экономию топлива. Подобный вариант перенастройки позволяет снизить расход топлива «Приоры» на 15% (максимум) – но тут-то как раз и кроются «подводные камни».

Машина на голодном пайке ездит медленнее, и для активного маневрирования в городском потоке водителю приходится включать пониженную передачу (тем самым повышая обороты мотора) чаще и ехать на ней дольше, чем если бы настройки ЭБУ оставались обычными. В результате износ автомобиля ускоряется.

Оптимальным вариантом чип-тюнинга Lada Priora хэтчбек на сегодняшний день является установка модуля, дающего возможность выбирать режим эксплуатации автомобиля. Апробированные модели съемных систем позволяют ездить в режиме «эконом», «стандарт», «спорт».

Технический тюнинг: двигатель, трансмиссия, подвеска

Как добиться высоких динамических характеристик при помощи оснащения двигателя «Приоры» турбонаддувом, мы рассказывали в статье на странице http://www.autodela.ru/main/top/diy/tuning-lada-priora. Коснулись мы и некоторых аспектов тюнинга поршневой группы, клапанного механизма, впускного и выхлопного трактов. Однако ни слова не сказали о методе визуального совершенствования двигателя. А именно, о внедрении карбоновой пленки в подкапотное пространство.

По сообщениям практиков пленочного тюнинга, личное ощущение мощности авто позволяет оценить прибавку возможностей как 10-15%-ный рост. Следует заметить, что за океаном, в Америке, для тех же целей используется хромирование, никелирование.

. и даже золочение подкапотных агрегатов. Старшее поколение российских автолюбителей помнит: пластмассовый паук на присоске, расположенный в левом нижнем углу заднего стекла, не менее эффективен.

Карбоновая пленка, без сомнения, делает моторный отсек более эстетичным. Но пленка не спасает от грязи! А грязь под капотом – предтеча всевозможных неприятностей. Нет на свете автомобилиста, который не согласился бы на перманентно чистое подкапотное пространство!

Крышка, прикрывающая ремень генератора, не решает всех проблем, но от мелких грязевых брызг избавляет. Ставится на два болта, стоит копейки – а пользы приносит на тысячу!

Изготавливаются такие щитки малыми предприятиями, поэтому при установке может потребоваться легкая доработка детали. Зато как приятно чувствовать себя Гераклом, очистившим Авгиевы конюшни моторного отсека!

Вернемся к серьезному. Свечи! Мало кто задумывается, что от качества искры на свече зависит скорость воспламенения топливной смеси. Наша цель – ввернуть в цилиндр такую свечу, чтобы смесь загоралась даже тогда, когда холодно, сыро, и мотор обледенел за неделю стоянки на туманном морозе.

Процедура замены свечи посильна даже пятикласснику. Однако подбор «кандидатуры» на вакантное место главного устройства системы зажигания вызывает затруднения даже у кандидатов наук. Чему следует отдать предпочтение? Ваш выбор – солидная марка, устойчивые к электроэрозии материалы, соответствие калильного числа условиям эксплуатации.

Помните: после доработки мотора (изменения степени сжатия, установки наддува и пр.) в процессе тюнинга Лада «Приора» хэтчбек, штатные свечи требуют обязательной замены!

Тюнинг трансмиссии Лада «Приора» хэтчбек

Хотите поставить на «Приору» блокировку дифференциала? Мнения о полезности данного нововведения разноречивы. Переднеприводной автомобиль, оборудованный устройством блокировки, менее уверенно держит прямое направление, если движение идет по дороге с неровным, разрушенным или обледеневшим покрытием.

Особенно четкого водительского участия требует движение по зимней трассе либо по дороге, левая и правая колея которой характеризуются разным сопротивлением качению. «Приора» заводской комплектации по такой дороге идет стабильно, лишь иногда вынуждая водителя слегка выправлять курс. На Ладе с блокированным дифференциалом подруливать приходится все время – что утомительно даже для опытных автомобилистов.

Зато скоростные повороты тюнингованный автомобиль выполняет на пятерку с плюсом – в отличие от обычной машины. Блокировка дифференциала позволяет прибавить газу сразу после вхождения в кривую – и если штатно укомплектованный автомобиль от такой манипуляции постарается спрямить траекторию, то тюнингованное авто четко выполнит маневр.

Вывод: ездите не спеша, а извилистые горные серпантины вообще предпочитаете преодолевать на такси? Тогда воздержитесь от установки блокиратора дифференциала. Исповедуете спортивный стиль вождения, стремитесь любой поворот пройти не снижая скорости? Смело ставьте блокировку дифференциала!

Тюнинг подвески Lada Priora

Возможности пневмоподвески куда более широки, чем возможности подвески гидравлической. Главное свойство сжатого газа – усиление сопротивления сжатию пропорционально возникающим нагрузкам. Никакие полимерные прокладки и стальные пружины подобным свойством либо не обладают, либо обладают в зачаточной степени.

Почему же пневмоподвеска не ставится на серийные Лады? Потому что дорого и сложно. Но если вас не пугают траты, и вы готовы к приобретению пневмостоек, пневмокнопок, компрессора и ресивера, а также манометра, трубок и фитингов (соединительной арматуры), то тюнинг подвески Лада «Приора» хэтчбек можно провести в максимально эффективном варианте!

Пневмоподвеска не вызывает у вас энтузиазма? Вы подобрали отличные гидростойки? Тогда непременно замените опоры верхних стоек передней подвески. Мощные резиновые подушки возьмут на себя гашение низкоамплитудных – в том числе высокочастотных, самых разрушительных – колебаний. Выбирайте опоры, охватывающие шток амортизатора плотно, без люфтов.

Модное среди наших соотечественников занижение кузова Лады «Приоры» нельзя признать разумной мерой – и не только потому, что клиренс автомобилестроителями рассчитывается не наобум. Проблема в том, что нарушение жесткости подвески влечет за собой снижение управляемости автомобили при движении по неровной дороге. Тормозной путь после подобного «усовершенствования» возрастает минимум на треть!

Но если уж вы решились, помните: установка укороченных либо ослабленных пружин вкупе с ОБЯЗАТЕЛЬНОЙ наваркой бортика на опорной пяте пружинной стойки позволяют быстро, недорого и просто «посадить» кузов на асфальт.

Правда, тормоза можно и усилить. Как это сделать, рассказано в статье на странице http://www.autodela.ru/main/top/diy/tuning-lada-priora.

Тюнинг кузова Lada Priora хэтчбек

Цельность образа – залог позитивного зрительского восприятия автомобиля. Согласитесь, авто, даже задние фонари которого выкрашены в цвет фарфоровой белизны, заставляет трепетно затаить дыхание.

Эксперименты с тюнинговой окраской кузова Lada Priora хэтчбек могут быть самыми разными. Однако бойтесь «переукрасить» машину. Классическое сочетание приглушенного красного и матового черного выглядело эталоном элегантности, пока не было принято решение пустить по бокам вензеля растительного орнамента. Вблизи такая «Приора» смотрится как диковинка, однако издали создается неистребимое впечатление битумных потеков на автомобильных боках.

Живой оранжевый цвет радует глаз, особенно в пасмурную погоду. Но чем объяснить широченную черную полосу посередине? Быть может, приверженностью автомобилиста футбольному клубу «Шахтер»?

Идеальный вариант: насыщенный баклажановый цвет, алые акценты на продольных линиях кузова, качественный обвес передка. Такое авто не стыдно представить в художественном салоне как образец передовой дизайнерской мысли!

Разнообразие выпускаемых обвесов для тюнинга Лада «Приора» хэтчбек позволяет укомплектовать автомобиль всеми возможными аэродинамическими приспособлениями. Владелец этого авто дал своему железному питомцу имя «Космос». Обвесы, особенно пара задних спойлеров, действительно придают машине облик летательного аппарата.

Сделайте завершающий штрих тюнинга кузова Lada Priora хэтчбек! Установите сверкающие хромом колпаки родом из середины прошлого века! Ретро – всегда в моде! Белоснежные «манжеты» на шинах, некогда наблюдавшиеся лишь на правительственных лимузинах, дополнят великолепие автомобиля.

Световые приборы должны соответствовать обновленному дизайну!

Нет смысла проводить глубокий и масштабный тюнинг Lada Priora хэтчбек, но при этом оставить нетронутыми штатные осветительные приборы. Дело не в изначальном качестве: и блок-фары, и задние фонари заводской установки светят вполне пристойно! Однако если есть возможность улучшить световые характеристики да плюс к тому подпустить форсу – чего себя сдерживать?

Качественные светодиоды в руках умельцев от автоэлектрики превращают номинальные фары в моднейшие «ангельские глазки».

Правда правила ведь не запрещают сделать свечение красным. Но кто же наших умельцев остановит?

Кроваво-красная подсветка днища еще более оживляет образ тюнингованного автомобиля.

Задние фонари – объект приложения самых мощных дизайнерских усилий. Следите, однако, чтобы световой поток тюнинговых фонарей не превышал разумных значений. Иначе ослепленные блеском вашего великолепия водители идущих сзади машин будут время от времени догонять вас.

Строгая красота диодного тюнинга впечатляет.

Оригинальное расположение диодов помогает зрительно увеличить ширину «Приоры». Световая сдержанность не исключает изысканности линий. Такая машина воспринимается как солидный, уверенный в себе экипаж.

Предельно информативная приборная доска для Лада «Приоры» может стать завершающим штрихом тюнинговых усилий. Завершающим для данного этапа, ибо совершенству, как известно, предела нет.

Лада Приора фото салона, его сравнение с Фольксваген Поло и Логан

На чтение 6 мин. Просмотров 684

В салоне Лада Приора, водитель и пассажиры проводят достаточно долгое времени, это: долгое ожидание, постоянные пробки, регулярные и длительные поездки. Водитель же находится в привычном интерьере автомобиля постоянно, поэтому старается сделать его удобнее для себя. Салон автомобиля Лада Приора, который не раз, подвергался значительной модернизации мастерами, доказывает, что интерьер в автомашине может измениться до неузнаваемости.

ВАЗ-2170 серийно выпускалась в нескольких типах кузова – пятидверный и трехдверный хэтчбек, седан, универсал. Самым престижным считался салон новой Лады Приоры «люкс» – выполненный со вставками из экокожи, дополненный хорошей мультимедиа, он сильно отличался от обычной комплектации.

Салон Лада Приора 2018 года может выглядеть по разному – все в руках владельца автомобиля. Тюнинг салона добавляет автомобилю, кроме комфорта, особый вид, при этом интерьер не должен отставать от экстерьера. Поэтому стоит задуматься даже о малейшем тюнинге интерьера.

Новая Лада приора 2 фото внутри салона

Салон Приора 1 – плюсы и минусы

  • Интерьер ВАЗ-2170 получил несколько основных деталей от предшественника – ВАЗ-2110, но старый автомобиль можно узнать разве что по похожему сиденью. Еще, Приора порадовала водителя и его пассажиров более мягкими сиденьями. Они все еще не снабжались боковой поддержкой, но уже чувствовался некий «прорыв».
  • Внутренний дизайн кардинально отличился от «десятки». Пропали кнопки на корпусе комбинации приборов, а центральная консоль стала ярче. Если приборная панель десятки была сделана в стиле восьмидесятых, у Приоры она получила современный вид – четыре шкалы, стоящие рядом, оформлялись индикаторами сверху, а снизу стоял зеленый дисплей.
  • Салон Lada Priora выполнен в серо-черных цветах. Если рулевая колонка, приборная панель и даже руль были полностью черными, центральную консоль решили сделать серой. Сверху ее украшали аналоговые часы, которые многие владельцы, после покупки меняли на цифровые. Позже устанавливалась аудиоподготовка и переключатели печки.
  • Интерьер первой машины получился строгим и аскетичным – есть несколько карманов, чтобы сложить что-то нужное, просторный бардачок, а сзади места хватало только трем детям или двум взрослым. При этом взрослому человеку сложно было уместить колени, сидя на заднем диване. После начала эксплуатации появлялись скрипы в панели.
  • Пробег наматывается, а после 100 000 начинает греметь – все это становилось следствием того, что крепления обшивки начинали расшатываться, увеличивались, сужались зазоры между отдельными ее частями. Но стоит огорчить по поводу одного важного параметра комфорта – шумоизоляции нет, поэтому слышится любой грохот.

Лада Приора 2: салон имеет минусы и плюсы

Салон Приоры 2 всем своим видом говорил о том, что автоВАЗ меняется. Больше не было однообразности из деталей, которые ставились на более старые модели автомобилей. Все, что было представлено широкой публике, затем добавлялось более свежим моделям автоВАЗа, выпуск которых начался позднее рестайлинга ВАЗ-2170.

Новый интерьер получился более ярким. Во-первых, новый серый руль с обновленной блестящей эмблемой стал более крупным, а приборная панель почти стала цифровой. Конечно же, панель приборов получилась поинтереснее первой версии, но качество материала все-же хуже, тверже, жестче.

АвтоВАЗ приготовил «козырь» — это мультимедийная система, которая ставилась в максимальной комплектации. Она устанавливалась на центральной консоли двумя блоками: ниже блок управления мультимедиа, выше, на уровне глаз, — экран. А приборная панель максимальной комплектации оснащалась удлиненным дисплеем, на который можно было транслировать указания навигатора. Новая мультимедиа работает медленнее даже смартфонов-современников — это явный минус.

Новая панель стала значительным продвижением вперед – никаких больших серых вставок, только гармоничное сочетание нескольких оттенков чёрного цвета из разных материалов. Появились вставки в двери, которые стали «заделом» для полета фантазии мастеров. Интересная эргономика нового автомобиля является действительно удобной – все, что нужно, находится перед глазами.

Что можно сделать с салоном в качестве тюнинга

По тюнингу автомашины можно рассмотреть разные варианты и выбрать наиболее понравившийся. Существует даже отдельное направление тюнинга, когда первой Приоре ставят детали от рестайлинговой, реже делают наоборот.

Первым пунктом модернизации интерьера ВАЗ-2170 можно назвать подсветку и свет:

  • Салонный плафон над рычагом КПП. Его можно сделать чуть ярче, чтобы ночью можно было рассмотреть даже мелкий шрифт на документах.
  • Светодиодная подсветка замка зажигания. Для того чтобы всегда попадать по цели, не царапая рулевую колонку, цель можно подсветить. Выглядеть это будет не «колхозно» — современные готовые наборы делают достаточно грамотно.
  • Подсветка ног. Выглядит эффектно, к тому же помогает сориентироваться в педалях с первого раза.
  • Подсветка, установленная внутри дверной карты направленна вниз. Понадобится, когда ночью Вы открываете дверь, выставляете ногу на землю. Внизу может оказаться лужа, а если она подсвечена, Вы ее вовремя заметите, даже будучи уставшим.
  • Подсветка пепельницы. Выполняется, опять же, для себя – чтобы удобнее было включить зарядку или питание видеорегистратора.
  • Изменение подсветки приборной панели или ее замена возможны.

Еще одним излюбленным пунктом тюнинга внутренней части автомобиля является добавление новых, декоративных чехлов для сидений. Нередко это делается с той целью, чтобы добавить боковую поддержку, которой у автомобиля нет, а также усиленную поясничную поддержку. Помимо обычных текстильных, накидных и застегивающихся чехлов можно сделать обивку на заказ – отдать мастеру ателье, который будет заниматься каждым сиденьем вручную.

Из соображений практичности, владельцы Лада Приора, везде добавляют шумоизоляцию. Так ехать гораздо спокойнее, особенно на дальние расстояния – нет постоянного гула на заднем фоне. Ее добавляют под обшивку дверей, а также в потолок – все для того, чтобы обеспечить тишину внутри салона.

Последний, один из самых любимых пунктов – это музыка. Предела нет: начиная с сабвуфера под крышкой багажника, заканчивая динамиками внутри дверной карты. Лучшее звучание музыки в автомобиле – это предмет гордости для владельца. Предпочтение отдается не мультимедиа, а лучшим кастомным магнитолам.

Убогий ли салон Приоры по сравнению с Логаном 1 и Фольксваген Поло

По сравнению со своими современниками того же класса, 2170 была примерно на том же уровне. Активно обсуждались все их недочёты и мелкие промахи. Сравнение интерьеров доказало, что автомобиль находился практически наравне с Логаном и Поло в «свои» годы. Максимальные комплектации оснащались по разному, но не делали один интерьер, лучше другого.

Единственное, что стоит справедливо отметить — его подушка сидений гораздо жестче, чем у двух иномарок. Сам интерьер выполнен в серо-черных тонах, поэтому конечный выбор между этими тремя автомобилями – это сугубо дело вкуса. Нет победителя и проигравшего, у интерьера этих машин немного разные стили.

Тюнинг заднего бампера приора

Семейство LADA Priora – автомобили российского производства европейского класса. Лада Приора представляет собой очень глубокий рестайлинг предшественницы – десятого семейства. Плавный и приятный дизайн, современная светотехника, отличный интерьер, разработанный с участием итальянских дизайнеров, подушки безопасности – все это и многое другое позволило Приоре иметь высокий уровень оснащённости, комфорта и безопасности. Семейство Priora выпускается в моделях: ВАЗ 2170 седан, ВАЗ 2171 универсал, ВАЗ 2172 хэтчбек, ВАЗ 21708 Priora Premier и ВАЗ 2172 купе. Учитывая отличное качество и популярность автомобиля существует огромное количество вариантов для улучшения экстерьера Приоры.

Приора тюнинг позволит сделать такой внешний вид, какой вы хотите. Тюнинг приоры от нашего интернет магазина заставит ваш автомобиль выделяться и притягивать взгляды. С нашими тюнинг решениями вы исправите недочеты и ошибки дизайнеров, отразите свой характер и улучшите аэродинамику Приоры. Предлагаем вам ознакомиться с широким ассортиментом тюнинг комплектов и отдельных элементов – мы собрали лучшие, на наш взгляд, обвесы и тюнинг решения.

Тюнинг Лада Приора хэтчбек

Стильный тюнинг Лада Приора хэтчбек изменит все ваши представления о привычном образе. Яркий комплект тюнинга LEX значительно преобразит ваш автомобиль, добавит динамики и агрессии. Если вы любите быть в центре внимания, то такой обвес станет отличным вариантом. К тому же он обладает хорошей аэродинамикой и продуманной продувной системой. Другой комплект тюнинга Ринг создает более элегантный образ. Передний и задний бампер, пороги, небольшой спойлер, накладки на арки и зеркала выражают особенный характер Лады Приоры — стильный и неповторимый. В этом комплекте важна каждый деталь, каждая изюминка, благодаря которой воссоздается элегантный внешний вид. Больше комплектов и отдельных элементов тюнинга вы можете найти в нашем каталоге. Оценить тюнинг Лада Приора хэтчбек вы также можете по фото.

Тюнинг Лада Приора седан

В нашем интернет-магазине вы также найдете широкий ассортимент тюнинга на Лада Приору седан. Такие комплекты тюнинга как: Munсhen, Я Робот, Фанат-2 придутся по-вкусу всем, кому не безразличен внешний вид его любимого «железного коня». Спортивные обвесы внесут весомую долю динамики и энергичности в образ автомобиля и мало кого оставят равнодушными. Тюнинг Лада Приора седан — это отличный способ заявить о себе, изменить привычный образ жизни и стать настоящим «королем» дорог. Благодаря широкому выбору обвесов, вы всегда сможете найти вариант по душе. Кроме того, у нас вы можете купить элемент тюнинг отдельно. Даже такие детали как реснички, спойлер или пороги способны внести особенные черты в привычный образ. Лада Приора 2014 тюнинг отличается продуманностью до мелочей, ярким и индивидуальным стилем. Вместе с тем, каждый обвес не только создает привлекательный внешний вид, но и улучшает технические характеристики, а именно аэродинамику машины и увеличивает прижимную силу.

Купить тюнинг на Ладу Приору в интернет магазине

Приобретая комплект или отдельный элемент тюнинга, вы не только преображаете свой автомобиль, но и добавляете ему аэродинамических характеристик. Все обвесы продуманы до мелочей, в них важна буквально каждая деталь, которая и создает оригинальный образ. Весь тюнинг — это образец стильных решений высокого качества. В нашем интернет-магазине любой из комплектов вы можете приобрести по доступной цене. Тюнинг Лада Приора купить вы можете довольно просто: выберете необходимый товар, положите его в корзину, оформите заказ, отправьте его нам. Далее наш менеджер свяжется с вами. Откройте для себя больше возможностей, которые сделают вас еще более ярким и запоминающимся на дорогах города. Помимо тюнинга на Лада Приору хэтчбек и седан, в нашем каталоге представлен тюнинг Лада Приора универсал. У нас вы найдете качественные яркие обвесы по доступной цене. Для наглядной оценки представлены картинки Лада Приора тюнинг. Купить тот или иной обвес вы можете у нас в любое удобное для вас время. Создайте свой индивидуальный, ничем не похожий на других стиль. Лада Приора тюнинг своими руками — это просто, когда речь идет об интернет-магазине «Тюнинг-пласт».

Лада Приора появилась в продаже относительно недавно и для неё, к сожалению, очень мал ассортимент деталей, с помощью которых можно добавить автомобилю индивидуальности и выделить его из общей массы.

Мало элементов и для внешнего стайлинга, например, бамперов. В продаже есть лишь некоторые необычные модели, отличающиеся от стандартных. Поэтому многие автолюбители производят самостоятельно тюнинг бампера Приоры.

Самый простой способ тюнинга бампера

Чаще всего автолюбители не хотят заморачиваться и просто меняют заводские детали на необычные. Но так как Лада Приора стала выпускаться не так давно, то на неё вариантов необычных бамперов мало.

И к сожалению, большая часть представленных вариантов не самого лучшего качества.

Выбирая новый бампер на Приору, всегда обращайте внимание на материал, из которого он изготовлен, но чаще всего это пластик. О качестве которого можно судить по следующим критериям:

  1. Пластик не должен быть слишком твёрдым, потому что он может лопнуть даже при незначительном ударе.
  2. Изделия из мягкого пластика также не отличаются надёжностью, так как на них достаточно быстро появляются неприятные вмятины.
  3. В инструкции к изделию из пластика помимо маркировок и страны-производителя должен быть указан класс и температурный режим использования. Эти данные обязательно следует учитывать в зависимости от географического места использования автомобиля. Например, на морозе некоторые пластиковые детали становятся хрупкими или лопаются. И будет очень неприятно, если ваш новый бампер в первую же зиму сломается.

Также выбирая бампер, обращайте внимание на наличие встроенных противотуманок и ходовых огней или хотя бы на наличие отверстий под них.

А в переднем бампере должно присутствовать отверстие для крепежа троса для буксировки.

Хорошим дополнением будет ребристая структура детали, так как она повышает показатель жёсткости и защищает переднюю часть автомобиля.

Последнее, на что следует обратить внимание — это цвет. Обычно автолюбители стараются подбирать бампер под цвет кузова автомобиля. Но также беспроигрышными вариантами будут серебристый, белый или чёрный цвета, которые подойдут под любую цветовую гамму и будут смотреться оригинально.

Доработка заднего бампера

Найти необычный задний бампер на Ладу Приору ещё сложнее, чем передний, поэтому оптимальным вариантом будет его тюнинг.

Самый простой способ произвести модернизацию — это сделать отверстия под дополнительные стоп-сигналы и ходовые огни.

Тюнинг своими руками

Процесс самостоятельного тюнинга бампера довольно-таки трудоёмкий и длительный, но зато он даст вам возможность проявить свои творческие способности и воплотить в жизнь задумки на счёт внешнего вида машины.

Существует 2 способа произвести модернизацию:

  1. Изготовить с нуля бампер.
  2. Оттюнинговать уже имеющийся.

Первый способ требует специальных знаний и умений, также для этого требуется определённый опыт механической обработки материалов. Гораздо проще переделать базовый бампер.

Видоизменение уже имеющегося бампера

Для выполнения работ по тюнингу бампера Лады Приоры вам понадобится:

  • Эпоксидная смола.
  • Наждачка.
  • Стеклоткань.
  • Проволока.
  • Пена монтажная в баллоне.
  • Толстая бумага.

После того как вы подготовите все необходимые материалы, вам нужно будет набросать эскиз будущей детали. Этот шаг в значительной степени упростит выполнение задачи по изготовлению.

Ход работы

  1. Снимите бампер и хорошенько его промойте в мыльном растворе.
  2. Следующим этапом будет его обезжиривание и установка на прежнее место.
  3. Защитите автомобиль от попадания монтажной пены при помощи плёнки или специального тента.
  4. После чего залейте бампер монтажной пеной. Делайте это очень осторожно, чтобы не задеть кузов. Если конструкция будущего бампера подразумевает большой слой пены, то может потребоваться сделать каркас из проволоки. Который затем устанавливается в слой подсохшей пены и сверху наносится ещё один или несколько слоёв. Учтите тот факт, что монтажной пене может потребоваться несколько дней для полного высыхания.
  5. После того как пена затвердеет, вырежьте при помощи ножа или другого инструмента форму нового бампера согласно эскизу. Возможно, вам придётся заранее изготовить лекала для того, чтобы соблюсти правильные пропорции и запланированный размер.
  6. Обклейте получившуюся заготовку толстой бумагой при помощи эпоксидной смолы и дождитесь её полного высыхания.
  7. Нанесите поверх бумаги стекловолокно в несколько слоёв, последний из которых обработайте алюминиевой пудрой, чтобы сделать проще последующую обработку.
  8. Когда заготовка окончательно высохнет, обработайте её наждачкой, сначала крупной, а затем мелкой. От качества вашей работы по обработке детали будет зависеть то, как будет ложиться краска на её поверхность.
  9. Покрасьте получившуюся деталь в понравившийся цвет и дождитесь полного высыхания
  10. Уникальный бампер готов!

Очень часто можно услышать, что машины отечественного автопрома внешне выглядят просто и неприглядно. В частности, и Ладу Приору считают неприметной машиной, но при должном желании и максимуме фантазии можно сделать из неё поистине шедевр.

товары для своего Авто

  • ООО ТД РЕГИОНТЕХСНАБ
  • Проверить ОГРН 1146320035300
  • 445047, Самарская обл.
  • г. Тольятти, ул. Льва Яшина, 8-124
  • +79608367000
  • ИНН 6321373767 КПП 632101001
  • Р/Сч. № 40702810412300031452
  • Банк получателя БИК 044525201
  • ОАО АКБ «АВАНГАРД» г.Москва
  • Сч. № 30101810000000000201
  • Skype: tunavto
  • Mail: [email protected]

8 (800) 30-1234-7 Звонок бесплатный по РФ

Мы получаем и обрабатываем персональные данные посетителей нашего сайта в соответствии с официальной политикой.Если вы не даете согласия на обработку своих персональных данных,вам необходимо покинуть наш сайт.

фото стайлинга модели и пошаговая инструкция модернизации бампера, фар, интерьера и систем автотранспортного средства

Любой автомобиль, который является продуктом серийного выпуска, состоит из множества компромиссов. Конструкторам приходится решать множество взаимоисключающих задач, где должны сочетаться: экономичность, прочность, красота, надежность и при этом недорогая цена.

При этом стоит учитывать, чтобы все узлы и агрегаты были адаптированы под местные условия эксплуатации. Если на Западе решают эти вопросы в комплексе, то в реалиях нашей жизни, модернизация подвески или двигателя, становиться сродни полету человека в неизведанную галактику.

Даже если представить, что отечественному автопрому наконец удастся создать совершенный во всех отношениях автомобиль, то все равно найдутся умельцы, которые будут стремиться к тому, чтобы с помощью тюнинга сделать этот автомобиль еще более современным.

Тюнинг своими руками ЛАДА Приора под силу каждому

Тюнинг бампера Лады Приоры

Для многих автомобиль – это то, что видят окружающие при беглом осмотре, не влезая под капот.

Поэтому в первую очередь, тюнинг ЛАДА Приора начинается с придания внешнему виду автомобиля неординарного вида, который по мнению его хозяина соответствует понятию – совершенство.

Па первое место в битве за неординарность выходит бампер, которые многие автолюбители называют «мордой» автомобиля. Перебрав несколько вариантов, можно подобрать именно тот, который будет радовать вас своим видом ежедневно, удивляя при этом окружающих.

Тюнинг дверей Лады Приоры

Установив новый бампер многие не останавливаются на достигнутом и начинают тюнинговать автомобиль дальше. Некоторые, чтобы придать колоритности и необычайности, обратившись к профессионалам, устанавливают на автомобиль поднимающиеся двери.

Если посмотреть на фотографию, то даже не сразу становится понятно, что перед нами уже знакомая до боли Приора.

Модные диски с глубоко переработанным передком в сочетании с поднимающимися вверх дверями, оставляет впечатление, что пред нами автомобиль, представленный на европейском автосалоне.

Тюнингуем заднюю часть Лады Приоры

Произведя всевозможные преобразования передней части кузова, стоит задуматься и о его задней части.

Небольшое преобразование в виде установленного спойлера, способно придать вашему автомобилю скульптурную выразительность и самолетную стремительность. Привычную, одиноко торчащую выхлопную трубу, можно разделить на несколько частей.

Немцы и японцы не будут на вас в обиде, что их новшество в виде прямоугольной выхлопной трубы, благодаря вашим стараниям перекочевало на Приору.

Тюнинг двигателя ЛАДА 2170

Штатный шестнадцатиклапанный двигатель, устанавливаемый на автомобиль, при правильной эксплуатации и обслуживание, не вызывает больших нареканий. Утверждение о том, что на автомобиле установлен двигатель от «десятки», опровергают не только специалисты, но и более детальное изучение его паспортных данных.

Приора оснащена вазовским двигателем 21126, в то время как на «десятке» стоит 21124. На практике – это не только различия в маркировке двигателя, но и оборотистости в сочетании с увеличенной мощностью. Задачу по модернизации двигателя облегчает наличие в продаже большого числа агрегатов, способствующих тюнингу двигателя.

Все они требует великих технических познаний.

Например установка компрессора – суперчарджера не займет много времени и не представляет собой ничего сложного, в то же время, позволяя увеличить мощность двигателя от 30 до 50%.

Однако стоит помнить, что увеличение мощности неизбежно приведет к увеличению расхода топлива. Установка суперчарджера производится путем его крепления с помощью штатных крепежных узлов.

Ремень привода надевается на шкив коленчатого вала и он начинает работать, увеличивая на радость вам мощность двигателя.

На этом многие успокаиваются, а некоторые покатавшись на таком увеличенном по мощности двигателем, идут еще дальше и устанавливают турбонадув.

С точки зрения коэффициента полезного действия, турбонадув предпочтительнее установки супечарждера.

Достигается это за счет того, что турбокомпрессор работает за счет энергии выхлопных газов, в то время, как механический нагнетатель забирает часть мощности у двигателя.

Устанавливая турбокомпрессор, стоит помнить, что более «капризен» при эксплуатации, чем механический нагнетатель, так как для его бесперебойной работы требуется наличие чистого масла и постоянное поступление охлаждающей жидкости. Главный принцип проводимого тюнинга двигателя – это соразмерность всех осуществляемых доводок. В этом плане логична установка фильтра, имеющего нулевое сопротивление, что не препятствует поступлению воздуха.

Многие автовладельцы производят чип-тюнинг, который направлен на перепрограммирование электронных блоков, с помощью которых осуществляется управление двигателем.

Возможность применения различных вариантов прошивок, которые предлагают талантливые программисты, позволяют влиять на двигатель в достаточно широком диапазоне, который устраивает владельца автомобиля. Некоторые увеличивают «тягу» двигателя на низких оборотах, сокращая расход топлива.

Другие таким образом занимаются регулировкой холостого хода, третьи отключают нейтрализатор газов и лямбда зонт. Поэтому, прежде чем обращать к специалисту по чип-тюнингу, хорошо подумайте , чтобы вы хотели иметь на выходе перепрограммирования электронных блоков.

Мощность двигателя можно поднять за счет увеличения рабочего объема цилиндров. Для этого растачивают блок цилиндров с последующей полировки стенок.

За счет увеличения объема камер сгорания, создается больший импульс воздействия на поршни.

Трение поршней на стенки цилиндров значительно уменьшается, что позволяет облегчить работу коленчатого вала и как результат, мощность силового агрегата возрастает.

Можно усилить мощность за счет специальных низких поршней и высокого коленчатого вала., который изменяет длину передвижения шатуна с поршнем.

Установка такого вала позволяет поднимать поршень выше, увеличивая сжатие топливной смеси в камере сгорания и опускать ниже, тем самым создавая в ней большее разряжение.

Благодаря этому происходит улучшение вентиляции цилиндров и камеры сгорания наполняются топливо-воздушной смесью быстрее. Смотрите так же более подробную статью о тюнинге двигателя ВАЗ

Тюнинг салона ВАЗ 2170

Несмотря на модернизацию ходовой материальной части, тюнинг салона занимает в общем проведении модернизации автомобиля не последнее место. Проведение такого тюнинга дает полет мысли и фантазии, главное чтобы все было в меру.

Общей болезнью все вазовских автомобилей можно назвать – повышенную вибрацию и шум. Поэтому, проведение дополнительной шумоизоляции, это еще один шаг к повышению комфорта. Материала для проведения работы сегодня на рынке больше чем предостаточно, а из инструмента может понадобиться рулетка, ножницы, прикаточный валик, маркер, фен и прочный нож.

Занимаясь тюнингом салона, невозможно будет обойти стороной кресло водителя, которое должно быть не просто удобным, а многофункциональным во всех отношениях. Поэтому работы по установке акустики, вибромассажа и систем подогрева не пропадут зря.

Для тех, кто в детстве мечтал о космосе, воплотить частичку своего желания в реальной жизни поможет тюнинг приборной панели. Вариантов для этого множество, поэтому можно дать свободу необычным форм-факторам и светодиодной магии.

Источник: http://vsepoedem.com/story/lada-priora-tyuning-mesto-dlya-voploshcheniya-v-zhizn-svoih-fantaziy

Стильные бампера на Ладу Приору — тюнинг обвесов

Лада Приора является наиболее ходовой и востребованной маркой автомобильной техники на рынке. При этом многие автовладельцы стараются придать своей машине оригинальный внешний вид, позволяющий выделить её из дорожного потока. Самый простой способ добиться этой цели – сделать тюнинг того или иного элемента конструкции автомобиля.

Поэтому тюнинг бампера на Приору считается одной из самых вытребованных услуг, предлагаемых современными автомастерскими и станциями технического обслуживания. При этом не стоит путать такое понятие как «стайлинг» и «тюнинг».

Дело в том, что под стайлингом понимают изменение внешнего вида Лады Приоры, а тюнинг – это операция, при котором элементы конструкции кузова дорабатываются и усовершенствуются.

В результате их стандартные заводские характеристики кардинально улучшаются, так, например, тюнинг бампера, как переднего, так и заднего может не только преобразить внешний вид машины, но защитить пневмоподвеску.

Тюнинг переднего бампера

У Лады Приоры передний бампер имеет достаточно удачный как с эстетической, так и технической стороны. Стоит отметить, при этом, что далеко не все демпферы этих машин, изготовляются из качественного и долговечного материала.

В результате названные элементы конструкции автомобиля быстро выходят из строя и начинают требовать срочной замены. Кроме того, стандартные изделия могут быть бракованными и поэтому не подходить по размерам к штатному месту крепления.

В таком случае оптимальным выходом из сложившейся ситуации может стать оригинальный метод модернизации Приоры, путём тюнинга её переднего бампера. Для правильного выбора названного элемента конструкции кузова автомобиля необходимо знать следующие моменты:

  • бампер, изготовленный из слишком прочного материала, имеет недостатки, присущие всем подобным изделиям. Дело в том, что даже при лёгком ударе он может быть повреждён, по нему пойдут трещины и его придётся менять, что составляет серьёзную денежную сумму.
  • слишком мягкий вариант также ненадежен, так как в этом случае при эксплуатации автомобиля на нём могут появиться вмятины.
  • на тюнингуемом изделии должны полностью отсутствовать даже незначительные повреждения и вмятины.
  • на аксессуаре который будет подвержено модернизации, в обязательном порядке должен быть указан класс пластика, из которого его изготовили.

Отдельно необходимо проверить, имеются ли на обновляемом бампере Лада Приора отверстия под противотуманные фары. Желательно, чтобы они были выполнены промышленным способом, так как в этом случае данный элемент конструкции будет смотреться лучше всего.

Молодые автовладельцы любят похвастаться тюнингованным передним бампером, имеющим оригинальный дизайн. При этом они забывают о том, что это, в первую, очередь, конструктивный элемент автомобиля, и он должен полностью соответствовать своему функциональному назначению.

Например, бывает так, что элементов под установку противотуманных фар на бампере нет, но кроме штатных креплений, имеется возможность установки дополнительных крепёжных элементов под них.

Такие крепления необходимо в обязательном порядке использовать во время выполнения работ.

Кроме посадочных мест под противотуманные фары, передний бампер под тюнинг должен также иметь специальное отверстие под крепления буксировочного троса. Отдельно стоит обратить внимание на цвет данного элемента, так как он должен полностью подходить к остальной части кузова. Наиболее удачными при этом цветами считаются белые, серебристые или же чёрные тона.

С технической же точки зрения сама процедура тюнинга заключается в установке на штатное место нового устройства, взамен стандартного старого. При этом можно данный аксессуар купить готовым или же изготовить его самостоятельно.

Из наиболее распространённых вариантов тюнингования можно назвать установку изделия, изготовленного из ударопрочного неструктурированного абс или же размещение на нём дополнительных приборов освещения, а также «кенгурятника».

Тюнинг заднего бампера

Задний бампер Лада Приора подобрать по вкусу автовладельца значительно сложнее, чем выбрать передний бампер.

Именно поэтому многие владельцы машин оставляют заводское изделие для того, чтобы не тратить лишнее время на поиск оригинального аксессуара для тюнинга.

В любом случае, даже если вы решили заняться его модернизацией, вам стоит знать, что в данном случае заранее купленное готовое изделие может на штатное место не подойти.

В этом случае лучше всего будет бампер изготовить и подогнать под него своими собственными руками. В результате, вы устраните все недостатки, присущие такому изделию, и гарантируете ему оригинальный внешний вид и уникальность. Порядок выполнения подобных работ следующий:

  • берётся заготовка, например, для бампера седан хтчбек.
  • на ней намечаются при помощи маркера отверстия, необходимые для выполнения дополнительных креплений и установки нового осветительного и иного оборудования.
  • небольшим зубилом проделываются отверстия, в случае, необходимости, под те же самые фары. Если же необходимости в этом нет, просто правильно подобранный бампер при помощи отвёрток устанавливают на штатное место.
  • так как в этом случае изделие используется обычно эксклюзивное, необходимо будет подумать о цвете. Дело в том, что такой аксессуар может выбиваться из общего облика, поэтому его придётся перекрасить. Оптимальными вариантами будут серые, серебристые, былые и чёрные тона. В обязательном порядке необходимо использовать при этом только специальную краску, могущую гармонировать с внешним обликом автомобиля.

На этом процедура тюнинга заканчивается. Если вы решили кардинально обновить вашу машину, вам стоит выполнить процедуру тюнинга также и в отношении других частей автомобиля.

Модернизация бампера своими руками

Если вы решили изменить внешний облик своего авто, вам стоит попробовать провести модернизацию бампера на нём на базе уже имеющегося стандартного изделия. Это даст возможность получить очень привлекательный внешний вид автомобиля, не затрачивая силы и средства на изготовление его самостоятельно. Чтобы выполнить обновление демпфера Лады Приоры, требуется заранее приготовить

  1. эпоксидную смолу,
  2. наждачную бумагу,
  3. стеклоткань,
  4. проволоку,
  5. пену монтажную в баллончике,
  6. толстую бумагу типа картона.

После того, как всё необходимое будет подготовлено, необходимо нарисовать эскиз будущего обновления аксессуара. Это позволит вам в несколько раз упростить выполнение всех работ и даст возможность сэкономить время необходимое для этого. Сами же работы выполняются в следующем порядке:

  • бампер необходимо снять и хорошо промыть его вы мыльном растворе.
  • для защиты от попадания на корпус автомобиля брызг монтажной пены, на него необходимо положить специальную плёнку или же тент.
  • изделие заливается монтажной пеной при этом необходимо следить за тем, чтобы не был задет ею кузов. Если конструкция будет большой, стоит выполнить каркас их проволоки и уже на него наносить пену.
  • после окончательного затвердевания пены с помощью ножа вырезается новая форма бампера, ориентируясь при этом на заранее подготовленный эскиз. Чтобы выдержать равные пропорции и запланированный размер, необходимо заранее подготовить для этого лекала.
  • заготовку обклеивают эпоксидной смолой при помощи толстой бумаги и дожидаются её полного высыхания.
  • поверх бумаги наноситься стекловолокно в несколько слоёв, при этом последний обрабатывается алюминиевой пудрой, что позволяет следующую обработку изделия выполнить проще.
  • после окончательного высыхания заготовки, её обрабатывают наждачной бумагой, при этом используют сначала крупный наждак, а потом мелкий.
  • окончательный этап модернизации тюнинга бампера своими руками – его окраска.

Бампер собственного изготовления

В том случае, когда на основе уже готового бампера выполнить тюнинг невозможно, бампер на Приору придётся изготовить своими руками. Несмотря на то, что для этого необходимо обладать специальными навыками и умениями, выполнить данную процедуру в принципе вполне возможно. Для этого, сначала делают каркас из проволоки в форме трапеции.

После этого также используется монтажная пена для формирования тела изделия. Далее, по уже описанной технологии, она промазывается эпоксидной смолой. В результате получается новый бампер оригинальной конструкции и дизайна.

Стоит отдельно отметить, что если вы не умеете выполнять подобного рода работы, лучше купить изделия, полученные на основе полиэфирных смол, уже в готовом виде и установить их на место.

При этом они уже оснащены армирующей сеткой, которая уже включена в стоимость аксессуара.

В результате такой бампер будет более устойчив к механическим повреждениям, поэтому его можно будет эксплуатировать в самых экстремальных условиях.

Тюнинг бамперов автомобиля Лада Приора – это наилучший способ развить их функционал и обеспечить отличный внешний вид машины. Кроме того, данная процедура позволяет защитить её перед и зад от мелких ДТП.

При этом если опыта изготовления полимерных деталей у вас нет, стоит приобрести уже готовое изделие или же создать его на основе имеющегося стандартного бампера.

Это позволит выполнить тюнинг изделия быстро и качественно.

Источник: https://InfoKuzov.ru/tuning/bampera-na-prioru

Тюнинг бампера на Приору – как улучшить популярное авто

На отечественном рынке существует огромный выбор деталей, с помощью которых можно придать автомобилю индивидуальности. Но учитывая то, что Лада Приора поступила в продажу не так уж давно, элементы для ее модернизации попадаются покупателю крайне редко. О методах стайлинга этой модели авто своими руками поговорим более детально.

1 Оригинальный метод модернизации Приоры

В большинстве случаев с целью изменения внешнего вида автомобиля, водители прибегают к замене заводских частей кузова на оригинальные.

Посетив места продаж, автовладельцы покупают оригинальные комплекты оптики, современные спойлеры, а также пороги и другие части автомобильного кузова.

Но что делать тем, чьи автомобили вышли с конвейера сравнительно недавно? Найти детали кузова для тюнинга таких машин не так уж и просто, из-за чего водители вынуждены тратить на поиски и заказы элементов огромное количество времени.


Современный спойлер для Лады ПриорыОдним из автомобилей, чья популярность в народе пока что не достигла своего пика, можно смело считать отечественную модель Лада Приора. Здесь возникает вопрос: почему? Ведь авто было выпущено более 5 лет назад и его уже приобрели десятки тысяч россиян и жителей ближних государств. Все это правда, однако нынешние показатели продаж Приоры очень далеки от тех, на которые надеялась компания ВАЗ и ее партнеры. Именно в связи с этим ассортимент каких-либо деталей для стайлинга кузова этой модели Лада весьма ограничен.

Лада Приора

Но не стоит унывать раньше времени, ведь Приору все же можно улучшить. И как нельзя кстати для тюнинга подойдет модифицированные передний и задний бампера автомобиля, способные изменить его до неузнаваемости. С помощью этого элемента автомобиль не просто приобретает более агрессивный внешний вид, но и гораздо эффективнее защищает пневмоподвеску Приоры, увеличивая срок ее эксплуатации.

2 Тюнинг переднего бампера Лады

Приобрести оригинальный бампер для передней части Приоры можно в большинстве тюнинг-ателье нашей страны. Однако далеко не каждая деталь соответствует пожеланиям покупателя.

Зачастую элементы изготовлены из низкокачественных материалов, имеют видимый брак или попросту не подходят по размерам.

Чтобы суметь выбрать надежный бампер и установить его своими руками, стоит учитывать некоторые нюансы.


Оригинальный бампер для передней части ПриорыВо-первых, при походе в магазин обратите свое внимание на материал, из которого изготовлено изделие. В большинстве случаев сырьем для производства переднего бампера авто служит пластик, о качестве которого можно судить по таким признакам:

  • слишком твердый материал приводит к тому, что даже при легком столкновении бампер может треснуть;
  • изделие из мягкого пластика также ненадежно, так как со временем на нем появляются вмятины;
  • материал не должен иметь каких-либо видимых повреждений, которые в будущем приведут к деформации всего изделия;
  • помимо маркировки страны-производителя на упаковке бампера должен указываться класс пластика и инструкция с ограничениями температуры.

Помимо материала, обратите свое внимание на наличие вставленных противотуманных фонарей и ходовых огней. Если эти элементы оптики отсутствуют, то отверстия для их монтажа должны быть обязательно.


Передний бампер для тюнинга Приоры

Кроме того, передний бампер для тюнинга Приоры своими руками должен иметь отдельное отверстие для крепления буксировочного троса. Еще лучше, если деталь будет иметь ребристую структуру, которая повысит показатели жесткости и защитит переднюю часть Лады.

Последний фактор, на который нужно обратить внимание – это цвет бампера. Лучше всего, если изделие будет того же оттенка, что и остальная часть кузова машины. Неплохим вариантом станет покупка детали серебристого, белого или черного цвета. Они подойдут практически для любого автомобиля.

3 Задний бампер для Приоры

Приобрести оригинальный задний бампер для Приоры намного сложнее, чем передний. Кроме того, даже если вы сумели отыскать деталь, не факт, что она будет гармонировать с элементом в передней части. Оптимальным выходом из ситуации станет тюнинг купленного изделия своими руками.


Оригинальный задний бампер для ПриорыСамостоятельное переделывание заднего бампера на Приору гарантирует его уникальность. Для работы нам потребуется всего лишь набор отверток и небольшое зубило, которым мы будем проделывать дополнительные отверстия в бампере. В ходе выполнения операции мы получим возможность установить в изделие дополнительные стоп-сигналы и ходовые огни. После окончания тюнинга стоит позаботиться о цвете бампера. Он должен максимально совпадать с цветом кузова Приоры.

Как видим, в улучшении внешнего вида Лады путем покупки и монтажа оригинальных бамперов своими руками нет ничего сложного. Главное – это уделить нужное внимание материалу и размерам понравившихся вам изделий.

Источник: https://kareliyanews.ru/tyuning-bampera-na-prioru-kak-uluchshit-populyarnoe-avto/

Бампера для Лада Приора: технологии тюнинга и ремонта

Тюнинг Лада Приора позволяет не только преобразить ее внешний вид, но и сделать автомобиль более экономичным, комфортным и безопасным. Чаще всего рестайлингу подвергаются бампера машины, которые способны кардинально изменить форму кузова, повышая безопасность водителя и пассажиров. При желании заменить их на  Приоре хэтчбек, можно заказав новый усовершенствованный обвес SE (second edition), или же переделать существующий.

В новой версии Лада Приора 2, запущенной в серийное производство в 2013г., на ряду с рестайлингом салона и некоторых деталей конструкции, был так же модернизирован и кузов. Обновленные бампера получили более плавные аэродинамические формы, конструкция была усовершенствована и стильно дополнена оригинальными деталями.

Бампера Лада Приора: особенности и функции

Обвес ВАЗ 2170 – универсальная часть конструкции, при помощи которой можно изменить стиль, функциональность и безопасность автомобиля. Установив на Лада Приора новый обвес, можно дополнить конструкцию альтернативной оптикой без проведения каких-либо сварочных или ремонтных работ.

 

Защита кузова автомобиля от механических повреждений.

Обновленный бампер на Ладу Приора

Изготовленный из специального качественного АБС-пластика он позволяет рассеивать и смягчать силу удара за счет повышенной эластичности и ударопрочности. Однако даже при незначительном столкновении на нем возможно появление трещин или дефектов.

Использование пластика в качестве основы для изготовления бампера позволяет создать обвес с любыми геометрическими параметрами. Стильная форма удачно подчеркивает внешние линии кузова Приоры. Благодаря широкому выбору дизайна обвеса, можно придать автомобилю агрессии или скромности, сделать его стиль спортивным или классическим.

  1.  Улучшение аэродинамических свойств автомобиля благодаря конструктивно выполненным обтекаемым формам.
  2. Защита двигателя от перегрева и загрязнения путем естественного обдува встречным потоком воздуха.

Новые бампера Приоры разработаны инженерами Волжского автомобильного завода с учетом возможности устранения дефектов после аварий и столкновений.

Для этого обвесы снабдили молдингами, выполняющими функцию защиты от внешних повреждений. Эти черные пластиковые полоски защищают обвес от дефектов, принимая на себя удар при столкновении.

Данное новшество установлено на всех сериях модели ВАЗ 2170, дополняя также и боковые двери.

Основные причины замены бампера Лада Приора

Со временем между деталями кузова и обвесами Приоры попадает влага и грязь, что провоцирует появление коррозии. С целью устранения такого явления специалисты рекомендуют снимать обвесы автомобиля для ремонта или замены. Для этого отсоединяются все детали бампера, а кузов обрабатывается специальными антикоррозионными средствами, поверхность предварительно обезжиривается.

Демонтаж бамперов Лада

Те же самые действия следует выполнить и при тюнинге автомобиля. В процессе модернизации проводится замена обоих бамперов, а также дополнительно устанавливается юбка либо спойлер. Все детали фиксируются к кузову при помощи саморезов.

Основные причины замены бампера ВАЗ 2170:

  • серьезный дефект в результате аварии или столкновения;
  • проведение рестайлинга автомобиля;
  • дефект от влияния агрессивных погодных условий;
  • желание владельца улучшить качество аэродинамики автомобиля;
  • физический износ креплений обвеса автомобиля.

Все модели обвесов для Лада Приора производятся с соблюдением предусмотренных технологий и стандартов. При выборе подходящей защиты для хэтчбека следует не только проверять качество и комплектность изделия, но также учитывать его геометрические параметры, которые не должны выделять его на фоне всей машины.

Передний и задний бампер Приора 2 максимально усовершенствованы заводом-изготовителем, поэтому основной причиной их замены может послужить лишь рестайлинг или серьезный дефект.

Дополнительный тюнинг добавит вес на оси автомобиля, что непременно повлияет на устойчивость и управляемость автомобилем при движении на большой скорости.

Ремонт бампера Лада Приора

Все модели Лада имеют сходство в конструкции и комплектации, что позволяет подбирать детали для ремонта и тюнинга от автомобилей более поздних версий. Например, отлично становится обвес от Приоры на ВАЗ 2110, что дает возможность автолюбителям находить нужные комплектующие на разборках и авторынках.

Перед тем как приступить к ремонту или замене обвеса Priora, следует разобраться в особенностях конструкции и последовательности его снятия и установки. Вся информация о комплектации и устройстве обвеса как правило изложена в инструкции к нему. Что касается демонтажа и установки бампера, то здесь нет ничего сложного, нужно только соблюдать последовательность действий.

Для произведения ремонтных работ необходимо выполнить следующие действия:

  1. Произвести подготовительные работы: тщательно отмыть и очистить область проведения работ, при необходимости снять краску в зоне ремонта;
  2. Скрепить дефекты и трещины при помощи сетки и паяльника. Для этого паяльником нужно расплавить края трещин, одновременно фиксируя сетку на 1/3 толщины бампера;
  3. Пропаять трещину с обратной стороны бампера;
  4. Сгладить неровности, подготовить поверхность к покраске.

Устранить дефекты на бампере возможно в условиях обычного гаража, а вот качественную покраску поверхности обвесов следует производить у опытного специалиста.

Источник: https://vashalada.ru/mashiny/lada-priora/bampera-dlya-lada-priora-texnologii-tyuninga-i-remonta.html

Тюнинг бампера на Лада Приора своими руками: фото

Мало кто из автолюбителей предпочитает, чтобы его машина была такой, как остальные и ничем не выделялась. Всем хочется иметь оригинальную и уникальную модель, не похожую на других. В таком случае можно выполнить тюнинг либо стайлинг авто. Для обоих вариантов необходимо наличие фантазии и знаний.

Что касается тюнинга, то для него отлично подойдут модифицированный передний и задний бамперы машины. Они могут изменить машину до неузнаваемости. Те, кто слабо разбирается в автомобилях, не сразу догадаются, какая у вас марка. Примечательно, что такой вариант тюнинга также защищает пневмоподвеску Лады Приоры.

Таким образом, срок ее эксплуатации значительно увеличивается. Вам не придется беспокоиться о скорой замене этой детали.

Что собой представляет тюнинг переднего бампера на Приору (универсал, хэтчбек)

Рестайлинг оптики lada priora если он изготовлен из слишком твердого материала, то есть вероятность того, что при легком столкновении бампер попросту треснет и его придется вновь заменять, что стоит немалых денег;
в свою очередь, слишком мягкий вариант ненадежен, так как в процессе эксплуатации на нем появляются вмятины;
очень важно, чтобы изделие не было повреждено или поцарапано;
обязательно на нем должен быть указан класс пластика, из которого изготовлен, и ограничения по температуре.

Также желательно уделить внимание наличию вставленных противотуманных фонарей.

Бывает, что этих элементов нет, но при этом обязательно присутствуют соответствующие разъемы для дополнительного монтажа. Кроме этого, передний бампер должен обладать отверстием для крепления буксированного троса. Еще важный момент – цвет бампера. Желательно, чтобы он был схож по цвету с остальной частью кузова. Неплохими вариантами будут серебристые, белые или черные тона.

Тюнинг заднего бампера для Приоры

Берется набор отверток и небольшое зубило, которое пригодится для дополнительного проделывания отверстий.
В ходе данной работы появится возможность установить стоп-сигналы и ходовые огни.
После окончания этих работ нужно подумать о цвете. Если он не подходит к общему виду, его можно перекрасить. Однако для этого следует использовать специальную краску, дабы изделие гармонировало с машиной.

На этом процедура улучшения переднего и заднего бампера заканчивается. Как мы видим, ничего сложного в этом нет. Достаточно просто проявить фантазию и ознакомиться с некоторыми нюансами. Даже неопытный автолюбитель справится с этой задачей. Сегодня многие владельцы автомобилей делают тюнинг своими руками. Это необязательно улучшение бампера, также можно увеличить мощность машины и двигателя, повысить эффективность тормозов, улучшить подвески, улучшить работу дворников, изменить внешний вид авто и тому подобное.

Если проявить фантазию и креативность, то ваша, даже неприметная на вид, машина будет выглядеть по-особенному.

В случае если вы не разбираетесь в этом, но у вас есть креативные идеи, вы всегда можете обратиться в тюнинг-ателье, где любую работу выполнят быстро и качественно.

Если же у вас нет идей, но есть желание, мастера помогут вам в выборе, и ваш автомобиль приобретет совершенно новый и уникальный вид.

Источник: https://watchs-g-shock.ru/info/2018/2011285611-tyuning-bampera-na-lada-priora-svoimi-rukami-foto-i-videoinstrukciya.shtml

Тюнинг ВАЗ-2170 «Лада Приора» своими руками

Лада Приора относится к тому типу автомобилей, которые пользуются популярностью у отечественных автомобилистов по той причине, что их можно сделать особенными. Приоры хорошо поддаются переделкам, тюнинг на несколько порядков повышает их эксплуатационные характеристики, экстерьер и интерьер, благодаря чему получаются очень крутые машины.

Ниже мы расскажем подробнее о том, как может быть осуществлён авто-тюнинг Приора – картинки помогут проиллюстрировать основные идеи для автомобиля, которые при этом можно применить.

Самый простой тюнинг ВАЗ 2170 – это различные варианты покраски и оклейки автомобиля плёнкой. Ниже приводим в качестве примера фото автомобиля с аэрографией, которая полностью меняет его зрительное восприятие.

Вы решили выделить из серой массы машин свой автомобиль? Тюнинг лады приоры — отличное решение!

Передняя часть авто

Авто-тюнинг обычно не обходится без замены бампера Приоры – на место штатного изделия обычно устанавливают современный обвес с нижней юбкой и улучшенными аэродинамическими показателями. Практика показала, что сделать новый бампер без труда самому – на улицах можно увидеть множество крутых машин с самодельными обвесами, которые выглядят гораздо эффектнее, чем заводские.

Для изготовления бампера автомобиля можно использовать собственный проект, либо найти что-нибудь подходящее в Интернете. Материалом для изготовления служит стекловолокно с эпоксидной смолой, либо монтажная пена, либо пенопласт – работая с ними, можно добиться очень впечатляющих результатов. На фото ниже показан пример того, что любой владелец авто может сделать своими руками.

Есть ещё одна важная деталь, которая бросается в глаза при просмотре этой картинки – машины смотрятся намного лучше с тюнингом радиаторной решётки Приоры. Полноценное охлаждение двигателя достигается за счёт увеличенной площади решётки, а защита от пыли и грязи эффективна по причине мелких ячеек. Такую сетку можно купить на рынке и смастерить из неё решётку для радиатора автомобиля.

Решетки на радиатор в настоящее время имеют множество видов и форм

Ниже приводим ещё несколько идей оформления решётки радиатора – каждая из них по-своему интересна. Безусловно, возможности в этом плане ними не исчерпываются – это лишь несколько вариантов из бесконечного множества.

Очень эффектно выглядит модный обвес на передней части автомобиля в комплексе с тюнингованной оптикой – машина становится похожей на космический корабль.

При помощи обычных светодиодов можно установить на головные фонари автомобиля «ангельские глазки», которые существенно меняют его «выражение лица», придавая некоторую индивидуальность.

Колёса

Очень много значит на Приора тюнинг колёс – простая замена дисков даёт поразительные результаты. Можно выбрать кованые или литые – это зависит от ваших предпочтений и финансовых возможностей.

Встречаются любители винтажных решений, которые устанавливают на диски колпаки в стиле ретро – сегодня они смотрятся довольно элегантно. Обратите внимание на белые «манжеты» – когда-то они были только на машинах у членов правительства, сегодня любой может их заиметь на собственном авто.

Самостоятельно и быстро произвести заметные изменения в экстерьере авто вполне возможно, если приобрести новые литые диски на Приору

Задние фары

  • Тюнинг задних фар Приоры столь же распространён, как и на передних фонарях – для этого можно использовать те же светодиоды.
  • Можно придумывать различные креативные варианты – некоторые из них, несмотря на свою простоту, придают внешнему виду определённый шарм.
  • Задние фонари можно просто выкрасить – это смотрится очень эффектно.

Для любителей необычных световых эффектов предлагается возможность организовать для своего автомобиля ярко-красную подсветку днища – в темноте она производит очень сильное впечатление.

Усовершенствование интерьера

От того, как выполнен интерьер автомобиля, зависит комфорт водителя и пассажиров. Поэтому автомобилисты уделяют этому вопросу очень большое значение – кроме восторга окружающих важны и собственные впечатления.

Приборная панель часто поддаётся различным переделкам – каждый старается организовать её таким образом, чтобы добиться эффектного дизайна и нужных функциональных возможностей.

Можно сменить обивку кресел и выполнить салон элегантной цветовой гамме – убедитесь сами, насколько красиво это выглядит. Хорошим материалом для перетяжки кресел является экокожа – она даёт привлекательный внешний вид и приятна наощупь.

Для пластиковых деталей салона можно предложить покраску и лакировку или обтягивание плёнкой – она даёт неплохие результаты.

Если вы любитель музыки – установите в салоне мультимедийную систему с серьёзной акустикой, это позволит не скучать в дороге. Колонки разместите под приборной панелью или на передних боковых дверях, а также сзади. Сабвуфер устанавливают в багажнике автомобиля – басы получаются на славу, а также очень серьёзная экономия места в салоне.

Источник: https://okuzove.ru/kuzovnoj-tyuning/avto-priora.html

Каким должен быть бампер на Приору?

Каким должен быть бампер на Приору — этот вопрос волнует многих автомобилистов. В 2006 году АвтоВАЗ решил порадовать отечественных любителей автомобилей новой Ладой. Ее, конечно, ждали с большим нетерпением, и к следующему году появилась новенькая Приора, получившая индекс 2170.

Отличалась она от предыдущих моделей многими элементами, которые значительно поменяли саму конструкцию машины:

  • иные багажник и капот;
  • новый бампер и крылья;
  • уникальная оптика спереди и сзади;
  • шины производства известного завода Кама-Euro.

Особенности бампера Приоры

Машина сразу полюбилась автолюбителям, а через некоторое время, в 2013 году, когда в Тольятти открылся очередной автосалон, компания презентовала новый автомобиль Лада Приора. Опять же появились новые детали:

  • фары с ходовыми дневными огнями, которые зажигаются в момент, когда ключ поворачивается в замке зажигания;
  • габаритные фонари сзади;
  • стоп-сигнал, оснащенный светодиодами на седан, хэтчбек.

Но что особенно заметно — это задний бампер Приоры. Модель преобразилась благодаря уникальному бамперу с новым дизайном. Он имеет энергопоглощающие вставки и отличается тем, что решетка радиатора облицована сетчатой структурой.

Остальные детали не стали менять, и Приора в целом осталась такой же. Эта модель бывает в 4 стандартных вариантах кузовов: универсал, купе, седан, хэтчбек.

Бамперы — это навесные узлы такие же, как и капот, крылья, боковые двери. Как передний бампер на Приору, так и задний сделаны из пластмассы, прикрепляются к основанию с помощью самонарезающих винтов. На переднем находится энергопоглощающая балка. Радиаторная облицовка не снимается, так как относится к целой части бампера. Бампер по цвету такой же, как и цвет всего кузова.

Благодаря таким нововведениям аэродинамика автомобиля Лада Приора намного улучшилась, так как конструкторы позаботились устранить недоработки прошлых выпусков, да и машина приобрела совершенно индивидуальный вид, стала намного привлекательнее.

Функциональность нового бампера

Выпускают отдельно на бампер передний Лада защитные накладки. Они разработаны в основном на задний бампер для универсала. Сам материал — это нержавеющая сталь, цвет — хромовый.

Они дают отличный эффект, оберегая задний бампер со всех сторон, а именно на нем чаще всего появляются царапины и сколы, особенно когда нужно перевезти груз. Накладки сделаны таким образом, что к общей поверхности прилегают почти без зазоров.

Монтируются на двусторонний скотч. Требуется только очистить поверхность и обезжирить ее.

Яркость и праздничный вид придает машине передний бампер на Приору.

Благодаря индивидуальному дизайну в автомобилях появляются спортивные элементы, что особенно нравится владельцам.

Бампер передний Лада Приора хэтчбек играет важную роль в хорошей работе машины. Если здесь есть воздухозаборники, это обеспечит отличную аэродинамику, и радиатор будет охлаждаться так, как ему и положено, тормозная система будет в полном порядке.

Если пришла пора поменять бампер Лада, то стоит обратить внимание при выборе на воздухозаборники, в каком состоянии находятся спойлеры, юбки, противотуманные фары. Все эти детали в целом обеспечивают автомобилю долгую работу и хороший вид.

Не только магазины по продаже запчастей предлагают большой выбор различных бамперов. Есть множество отличных тюнинг-ателье, где всегда предложат самый оригинально крашенный бампер.

Подыскать понравившийся — не проблема, но нужно при покупке убедиться, чтобы он соответствовал параметрам.

Ателье тоже нужно выбрать, так как некоторые предлагают бамперы, сделанные из низкокачественных материалов, или стараются продать быстрее, а размеры не совпадают.

Практика показывает, что намного сложнее найти необычный задний бампер для автомобиля Приора хэтчбек.

Но даже если после продолжительных поисков был наконец-то приобретен такой, какой требуется, — не факт, что он будет гармонировать с передним. И здесь выручит тюнинг готового бампера, сделанный своими руками.

Эта процедура не такая сложная, как может представляться, но она поможет придать машине великолепный вид.

Источник: https://korchim.ru/biblioteka/kuzov/bamper-na-prioru.html

Lada 2180 «Новая Приора» — шпионские фото и технические подробности! в России — CARobka.ru

На улицах Тольятти был сфотографирован прототип автомобиля Lada 2180, который «в миру» называют «Новая Приора». Машина построена на платформе Lada B, совершенно новой платформе разработки Волжского автозавода.

В официальной группе АВТОВАЗа в соцсети ВКонтакте пользователем по имени Тимофей Кострюков были размещены фото прототипа Lada 2180, включая две фотографии кузова прототипа, стоящего в цеху. Пользователь сообщает, что взял их из паблика «Tuning Sport». Фотографии были быстро растиражированы в сети. В одном из комментариев к ним можно прочитать следующее: «Около двух месяцев назад было собрано 5 штук таких автомобилей. Сейчас они проходят испытания. Один из испытуемых был замечен и сфотографирован. В 2015 — 2016 году этот автомобиль заменит Lada Priora».

Автор комментария называет сфотографированный автомобиль Lada B или ВАЗ-2180. Вместе с тем известно, что Lada B — это название не самого автомобиля, а платформы, которую разработал АВТОВАЗ и которая станет основой для последовательницы «Приоры», а также, возможно, для более крупного автомобиля класса С.


Задняя часть кузова — линии фонарей, задняя стойка кузова — довольно точно повторяет то, что несколько ранее нарисовал по чертежу, найденнному нами в сети, художник Carobka.ru (рисунки ниже).

Название автомобиля пока неизвестно. По сей день в интернет-пространстве принято называть эту машину «Новой Приорой» или «Приорой-2», однако, как нам удалось выяснить, это название некорректно. У модели будет своё собственное название и новый дизайн от Стива Маттина в стиле концепта Lada XRAY. Также наш источник на Волжском автозаводе сообщил, что платформа действительно будет новой, но с рядом заимствованных с Lada Priora узлов. В основном же всё будет новое: например, передняя подвеска на треугольных рычагах.

Учитывая тот факт, что при разработке платформы «Lada B» активно использовался опыт проекта «Силуэт» (закрыт в 2009 году), не исключена вероятность появления и задней рычажной подвески, а вместе с ней — полноприводных версий Lada 2180. Впрочем, так далеко пока заглядывать рано — у нас есть всего лишь три шпионские фотки, а также рисунки Lada 2180, сделанные по чертежам, и пара официальных заявлений.

Но ещё есть некоторые данные по силовым агрегатам. По предварительной информации, в линейке двигателей будет новый мотор разработки АВТОВАЗа объёмом 1.8 литра, который можно будет агрегатировать с «механикой» или «роботом». Как мы знаем, роботизированная трансмиссия появится скоро на модели Priora, только что подвергшейся обновлению и в минувший уик-энд представлена на автосалоне в Тольятти. Таким образом, эту коробку удастся «обкатать» на уже существующем автомобиле. Что касается мотора 1.8 литра, с ним ситуация иная — он совершенно новый. Есть достаточные основания полагать, что это мотор, который был создан в рамках проекта «Lada C Силуэт»…

Перспективный план регуляризации при реконструкции на основе предшествующего изображения

Phys Med Biol. Авторская рукопись; доступно в PMC 2016 21 декабря.

Опубликован в окончательной отредактированной форме как:

PMCID: PMC4833649

NIHMSID: NIHMS741942

Департамент биомедицинской инженерии, Университет Джона Хопкинса, Балтимор, Мэриленд статья доступна в Phys Med Biol. См. другие статьи в PMC, в которых цитируется опубликованная статья.

Abstract

Методы реконструкции на основе предварительного изображения (PIBR), использующие анатомическую информацию для конкретного пациента из предыдущих исследований изображений и / или последовательностей, продемонстрировали резкое улучшение использования дозы и качества изображения для данных с низкой точностью. Однако требуется надлежащий баланс информации из предшествующих изображений и информации из измерений (например, посредством тщательной настройки параметров регуляризации). Неправильный выбор параметров реконструкции может привести к нежелательным эффектам, включая ложные структуры и неспособность улучшить качество изображения.Традиционные методы, основанные на эвристике, подвержены ошибкам и неоптимальным решениям, в то время как исчерпывающий поиск требует большого количества реконструкций изображений, требующих большого объема вычислений. В этой работе мы предлагаем новый метод, который перспективно оценивает оптимальный объем информации об предшествующем изображении для точного признания конкретных анатомических изменений в PIBR без выполнения полной реконструкции изображения. Этот метод использует аналитическую аппроксимацию неявно определенной оценки PIBR и вводит прогнозирующий показатель производительности, используя эту аналитическую форму и знания о конкретном предполагаемом анатомическом изменении, точное восстановление которого требуется.Кроме того, поскольку основанные на модели подходы PIBR имеют тенденцию быть пространственно-вариативными, предлагается пространственно изменяющаяся карта силы априорного изображения, чтобы оптимально допускать изменения повсюду в изображении (устраняя необходимость знать местоположения изменений a priori ). Исследования проводились как на фантоме эллипса, так и на реалистичном фантоме грудной клетки, имитирующем сценарий наблюдения за узлами в легких. Предложенный метод продемонстрировал точную оценку оптимальной силы априорного изображения при достижении существенного ускорения вычислений (примерно в 20 раз) по сравнению с традиционным исчерпывающим поиском.Более того, использование предложенной априорной карты силы в PIBR продемонстрировало точную реконструкцию анатомических изменений без предвидения местоположения изменений в фантомах, где оптимальные параметры варьируются в пространстве на порядок или более. В серии исследований, разработанных для изучения потенциальных неизвестных, связанных с точным PIBR, было обнаружено, что оптимальная сила предшествующего изображения варьируется в зависимости от различий в затухании, связанных с анатомическими изменениями, но демонстрирует только небольшие вариации в зависимости от формы и размера изменения.Результаты показывают, что с учетом затухания целевого изменения можно выполнить предполагаемую индивидуальную настройку силы предшествующего изображения для конкретного пациента, изменения и данных для обеспечения надежной реконструкции конкретных анатомических изменений.

1. Введение

Последовательные исследования изображений проводятся во многих клинических сценариях, включая мониторинг заболеваний (Hasegawa et al 2000, Caillot et al 2001), интервенционные операции под визуальным контролем (Siewerdsen et al 2009, Cleary and Peters 2010, Navab et al 2010, Dang et al 2012) и лучевая терапия под визуальным контролем (Xing et al 2006, Jaffray et al 2002, Meeks et al 2005, Pouliot et al 2005).Хотя ранее полученные изображения в последовательном исследовании разделяют большой объем анатомической информации, связанной с конкретным пациентом, традиционные методы реконструкции, как правило, рассматривают каждое сканирование изолированно и игнорируют ценную информацию в предыдущих изображениях из предыдущих сканирований. В результате последовательные исследования традиционно проводятся через серию из полных измерений, и совокупная доза облучения может вызывать беспокойство как у пациента, так и у радиационного / хирургического персонала.

Возможность интегрировать предыдущие изображения в реконструкцию изображений была признана ценным инструментом в последние годы.Был разработан ряд методов реконструкции на основе предшествующего изображения (PIBR), которые позволяют значительно снизить дозу (например, за счет редкой выборки и / или уменьшения плотности потока рентгеновских лучей) при сохранении хорошего качества изображения. Одним из популярных методов PIBR является предварительное определение сжатого изображения с ограничениями (PICCS) (Chen et al 2008). PICCS поощряет разреженные различия между реконструкцией текущей анатомии и предыдущим изображением с использованием минимизации L 1 при условии ограничения согласованности данных.В последующих разработках были интегрированы термины соответствия данных, которые объединяют статистические модели шума в рамках системы PICCS (Lauzier and Chen, 2013) и предварительной регистрации изображений, оценки вероятности штрафных санкций (PIRPLE) (Stayman et al 2011, 2013). Последний подход использует жесткую регистрацию предыдущего изображения, чтобы учесть изменения в позиционировании между предыдущим изображением и текущей анатомией. Вариант dPIRPLE (Dang et al. 2013, 2014b) использует деформируемую регистрацию, чтобы приспособиться к нежесткому движению.Кроме того, Pourmorteza et al. разработал метод штрафного правдоподобия, который восстанавливает разностное изображение (относительно предыдущего изображения) непосредственно из измерений (Pourmorteza и др. 2015), в то время как Аббас и др. . использовали алгоритм минимизации общей вариации для восстановления разностного изображения из разницы в проекционных данных между двумя последовательными сканированиями (Abbas et al 2013). Сюй и др. разработал метод взвешенных наименьших квадратов со штрафом, который штрафует различия между участками изображения в восстановленном изображении на основе информации об исходном изображении (Xu and Tsui 2013).Все эти подходы продемонстрировали, что включение предварительной информации об изображении имеет большой потенциал для значительного снижения требований к точности данных при сохранении или улучшении качества изображения.

Несмотря на преимущества PIBR, все методы должны отвечать на ключевой вопрос: в какой степени следует использовать предварительную информацию об изображении для достижения точной реконструкции изображения? То есть, какой объем информации должен исходить из предыдущего изображения, а какой — из измерений. Такой баланс обычно контролируется с помощью параметров регуляризации, таких как α / λ в PICCS со статистическими весами (Lauzier and Chen 2013), β P в PIRPLE и dPIRPLE (Stayman et al. 2013, Dang et al. 2014b), β M в методе реконструкции разницы (Pourmorteza и др. 2015) и β при реконструкции изображения, которая устраняет различия между участками изображения (Xu and Tsui 2013).Неправильный выбор силы предшествующего изображения может привести к плохой реконструкции. В частности, использование слишком небольшого количества информации об предшествующем изображении не дает значительного преимущества при визуализации данных с низкой точностью, в то время как использование слишком большого количества информации об предшествующем изображении может заставить восстановленное изображение просто воспроизвести предыдущее изображение, потенциально скрывая анатомические изменения и создавая ложные данные. конструкции. Еще больше усложняет баланс то, что оптимальная сила предшествующего изображения может варьироваться у разных пациентов, анатомические изменения (например,g., затухание, форма и размер), геометрия получения, рентгеновские методы и параметры восстановления изображения (например, размер вокселя, размер объема).

Традиционные методы выбора надлежащей силы априорного изображения включают исчерпывающий поиск и эвристические / справочные таблицы. Исчерпывающий поиск включает в себя выполнение большого количества реконструкций изображения с различными значениями параметров регуляризации и выбор значения, соответствующего изображению, которое оптимизирует определенный показатель качества изображения; однако этот метод может быть чрезвычайно трудоемким, поскольку каждая реконструкция требует итеративного решения.Эвристические методы и справочные таблицы не требуют реконструкции изображений и, следовательно, требуют гораздо меньше времени, но они могут быть подвержены ошибкам и неоптимальным решениям из-за вышеупомянутых вариаций оптимальной силы в исследованиях изображений.

В этой работе мы предлагаем новый метод, который перспективно оценивает оптимальную силу априорного изображения для PIBR без эвристики или исчерпывающего поиска. Этот метод использует аналитическую аппроксимацию целевых функций PIBR, содержащую неквадратичные штрафы (Стэйман и др. 2012).Вводится прогнозирующая метрика производительности, которая использует приблизительное аналитическое решение и спецификацию ожидаемого изменения (т. Е. Анатомического изменения, для которого должна быть обеспечена точная реконструкция). Эта метрика производительности, в свою очередь, используется для оценки оптимальной силы априорного изображения. Кроме того, поскольку оптимальная сила априорного изображения зависит от места анатомического изменения (Dang et al 2014a), предлагается пространственно изменяющаяся карта априорной силы, чтобы оптимально допускать изменения повсюду в изображении.Таким образом, предлагаемый вариант конструкции может обеспечить точную реконструкцию без априори информации о месте изменения.

Предлагаемая методология исследуется как в фантоме эллипса, так и в реалистичном фантоме грудной клетки, имитирующем сценарий наблюдения за узлами в легких. Производительность сравнивается с традиционными исчерпывающими поисками и исследуется оптимальность космического варианта конструкции. Кроме того, зависимость оптимальной силы предшествующего изображения от различных свойств изменения (т.е.е., затухание, форма, размер).

2. Методы

2.1 Дизайн регуляризации в реконструкции на основе предшествующего изображения (PIBR)

Несмотря на то, что существует ряд различных подходов PIBR, исследования ниже были сосредоточены конкретно на методологии PIRPLE (Stayman et al 2013). Мы ожидаем, что базовая структура может быть расширена на другие подходы, включая PICCS со статистическим взвешиванием (Lauzier and Chen 2013), реконструкцию изображений с использованием нелокальных априорных функций (Xu and Tsui 2013) и реконструкцию различий с использованием предыдущих изображений (Pourmorteza et al. al 2015).Метод PIRPLE использует структуру оценки вероятности со штрафными санкциями (PLE), которая включает в себя информацию об априорном изображении для конкретного пациента через термин регуляризации. Целевая функция PIRPLE содержит три члена: 1) термин точности данных, который использует измеренные данные, основанные на статистике измерений; 2) член регуляризации шероховатости изображения, который обеспечивает локальную гладкость и / или сохранение краев в оценке изображения; и 3) термин регуляризации предшествующего изображения, который обеспечивает сходство оценки изображения с предыдущим изображением, допуская при этом разреженные различия (т.е.PIRPLE = argmaxμL (y; μ) −βR‖ΨRμ‖pRpR − βP‖ΨP (μ − μP) ‖pPpP

(1)

, который включает логарифмическую вероятность (Пуассона) L ( y ; μ ), параметризованные оценкой изображения μ (вектор линейных коэффициентов ослабления N μ × 1) и измерениями y (вектор N y × 1). Член регуляризации шероховатости изображения βR‖ΨRμ‖pRpR включает оператор разрежения Ψ R , модифицированный оператор p -norm ‖⋅‖pRpR, и параметр силы шероховатости изображения β R .В этой работе Ψ R вычисляет попарные разности вокселей соседства первого порядка. Срок регуляризации предшествующего изображения βP‖ΨP (μ − μP) ‖pRpR поощряет сходство между реконструкцией и предыдущей с возможностью дополнительного разрежающего преобразования Ψ P . В этой работе Ψ P выбрано в качестве матрицы идентичности, поскольку анатомические изменения между предыдущим изображением μ P и текущей анатомией уже редки.В ситуациях, когда анатомические изменения менее редки (например, в случае гораздо большего анатомического изменения), будет поощряться разрежающее преобразование, отличное от единичной матрицы. Кроме того, чтобы избежать недифференцируемых штрафов, обе нормы p (т. Е. ‖⋅‖pp) изменяются на квадратичные в пределах области [- δ , δ ]. В этой работе мы сосредотачиваемся на p R = 1, потому что L 1 штрафная функция нормы или ее варианты (например,g., функция потерь Хубера (Huber 1981)), как было показано, способствует сохранению краев и обеспечивает улучшенный компромисс между шумом и разрешением в реконструированном изображении по сравнению с квадратичной штрафной функцией (Thibault et al 2007, Wang et al 2014) . В этой работе мы используем p P = 1, поскольку было показано, что L 1 штрафная функция нормы или ее варианты способствуют схожести восстановленного изображения с предыдущим изображением, но также допускают редкие различия (Chen et al. al 2008, Stayman et al 2013).Подобные идеи использования ограничения нормы L 1 для извлечения разреженного раствора можно найти в теории сжатого зондирования (Candès et al 2006). Член регуляризации предшествующего изображения взвешивается параметром силы предшествующего изображения β P .

Точная реконструкция анатомических изменений в PIBR требует правильного баланса между информацией из предыдущего изображения и измерений. В PIRPLE этот баланс регулируется главным образом параметром силы предшествующего изображения β P .Большее значение β P приводит к использованию большего количества информации из предыдущего изображения при реконструкции текущего изображения, в то время как меньшее значение β P ограничивает объем информации из предыдущего изображения. На точную реконструкцию анатомических изменений в PIRPLE также влияет сила шероховатости изображения β R посредством контроля плавности изображения. Предыдущая работа (Стэйман и др. 2013) предполагает, что оптимизацию этих двух параметров часто можно разделить, предполагая, что эти два параметра могут быть выбраны независимо.В частности, в предыдущей работе (Stayman et al 2013) было обнаружено, что оптимальное значение β P практически не зависит от β R , когда β R является низким. Следовательно, оптимизация 1D для β P может быть сначала выполнена с низким β R для оценки оптимального β P , после чего следует еще одна оптимизация 1D для β R с оптимальным β P .Оптимальные β P и β R , оцененные из этой пары отдельных одномерных оптимизаций с использованием среднеквадратичной ошибки (RMSE) из истинного изображения, поскольку было обнаружено, что метрика близко соответствует оптимальному β P и β R , оцененные на основе исчерпывающей 2D-оптимизации (Stayman et al 2013). В этой работе мы сосредоточены на исследовании выбора оптимальной силы априорного изображения β P в контексте фиксированной степени шероховатости изображения β R , что является первым шагом этих двух одномерных оптимизаций.

2.2 Предлагаемый метод построения регуляризации в PIBR

В этом разделе выводится приближенное аналитическое решение для метода PIRPLE. Обсуждается выбор ключевого параметра при аппроксимации аналитического решения — рабочей точки, а также введение концепции перспективного дизайна регуляризации в PIBR. Наконец, предлагается показатель эффективности прогнозирования, который использует приближенное аналитическое решение для оценки оптимальной силы предшествующего изображения для данного анатомического изменения.

2.2.1 Приближенное аналитическое решение PIBR

Целевая функция PIRPLE в уравнении. Уравнение (1) обычно не допускает решения в замкнутой форме из-за нелинейности как функции логарифмического правдоподобия, так и неквадратичной регуляризации. В (Стейман и др. 2013, Данг и др. 2013, 2014b) эта целевая функция решается итеративно с использованием подходов оптимизации. Тем не менее, можно получить приблизительное решение задачи в закрытой форме .Такое приближение не обязательно позволяет избежать полного итеративного решения для желаемой реконструкции последующих исследований изображений, но может быть достаточным для предполагаемого дизайна регуляризации. В этой работе мы получаем приближенное решение в замкнутой форме, подставляя каждый неквадратичный член в уравнение. (1) с квадратичным членом.

Во-первых, член достоверности данных может быть аппроксимирован взвешенным членом наименьших квадратов с использованием аппроксимации Тейлора второго порядка логарифмической функции правдоподобия (Sauer and Bouman 1993).≈argminμ‖Aμ − l‖W2 + βR‖ΨRμ‖pRpR + βP‖ΨP (μ − μP) ‖pPpP

(2a)

l i = −log ( y i / g i ), W = D { y }

(2b)

, где A обозначает Ny × матрицу системы Nμ оператор проекции (и A T обозначает согласованный оператор обратной проекции), l — вектор линейных интегралов Ny × 1, вычисленный на основе измерений с использованием логарифмического преобразования, g — это Ny × 1 вектор коэффициентов усиления, зависящих от измерения (например,g., количество фотонов при отсутствии объекта), нижний индекс i обозначает 150 i -й элемент нижнего вектора, W — диагональная матрица взвешивания, а D {·} — оператор который помещает вектор на главную диагональ матрицы. Отметим, что в некоторых случаях гауссовское предположение о термине достоверности взвешенных данных методом наименьших квадратов со штрафом предпочтительнее нелинейного пуассоновского правдоподобия. Например, диагональное взвешивание W может быть изменено для внесения различных поправок в данные, которые изменяют структуру шума (Dang и др. 2015b, 2015a).

Вторая, неквадратичная регуляризация (регуляризация шероховатости изображения и регуляризация предшествующего изображения) также могут быть аппроксимированы квадратичными членами. Используя модифицированную норму L 1 , описанную выше, и выбирая подходящую рабочую точку, относительно которой мы хотим сформировать приблизительные оценки штрафа, модифицированная норма может быть аппроксимирована квадратичной функцией. Мы можем аппроксимировать скалярную функцию, применяемую к каждому элементу векторного аргумента модифицированной нормы, следующим образом:

f (xi) ≈g (xi) = κi (τi) xi2

(3a)

f (xi) = {12δxi2 | xi | <δ | xi | −δ2 | xi | ≥δ, g (xi ) = κi (τi) xi2 = {12δxi2 | τi | ≥δ | τi | −δ / 2τi2xi2 | τi | ≥δ

(3b)

, где f обозначает модифицированный штраф для сценария p = 1 что эквивалентно функции потерь Хьюбера (Huber 1981).Функция f имеет скалярный вход x i и может быть аппроксимирована квадратичной функцией g. Функция g включает в себя коэффициент κ i , который вычисляется как функция рабочей точки τ i . Как показано в формуле. (3b), когда τ i выбрано в квадратичной окрестности ([- δ , δ ]) функции f , значения функции f и g точно совпадают для любых x и в квадратичной окрестности.Этот сценарий проиллюстрирован в. Когда τ i выбрано вне квадратичной окрестности, значения функции f и g точно совпадают при x i = τ i и остаются близкими к каждому другие около x i = τ i , как показано на. Такое квадратичное приближение неквадратичной регуляризации дает два важных наблюдения. Во-первых, для каждого входного элемента f будет выбрана отдельная рабочая точка, и будет построена отдельная парабола, указывающая на аппроксимацию, зависящую от местоположения.Во-вторых, поскольку аппроксимация наиболее точна около рабочей точки, желательно выбрать рабочую точку, которая равна или близка к значению, при котором оценивается штраф.

Аппроксимация модифицированной штрафной функции f (эквивалентной функции потерь Хубера в этой работе) квадратичной функцией g относительно рабочей точки τ i . Рабочая точка выбирается в пределах (a) или вне (b) квадратичной окрестности ([- δ , δ ]) функции f .

Используя квадратичное приближение в формуле. (3) всю модифицированную норму L 1 можно аппроксимировать и представить в следующей матричной форме:

‖x‖11 = ∑if (xi) ≈∑iκi (τi) xi2 = (x) TD {κ (τ)} (x)

(4)

Где ‖X‖11 обозначает модифицированную норму L 1 вектора x , а κ и τ обозначают вектор коэффициентов и рабочие точки соответственно. Затем можно применить уравнение. (4) к двум неквадратичным членам регуляризации в уравнении (4).≈argminμ‖Aμ − l‖W2 + βR (ΨRμ) TDRΨRμ + βP [ΨP (μ − μP)] TDPΨP (μ − μP)

(5a)

DR = D {κ (ΨRμ∼)}, DP = D {κ (ΨP (μ∼ − μP))}

(5b)

Для каждого члена регуляризации рабочая точка должна быть определена в квадратичных приближениях. В идеале этой рабочей точкой должен быть объем изображения, близкий к решению исходной целевой функции. Предполагая, что у нас есть оценка изображения μ∼, это приводит к рабочей точке ΨRμ∼ для регуляризации шероховатости изображения и ΨP (μ∼ − μP) для регуляризации предшествующего изображения, как показано в уравнении.≈ (ATWA + βRΨRTDRΨR + βPΨPTDPΨP) −1 (ATWl + βPΨPTDPΨPμP)

(6)

Это решение в закрытой форме будет использовано позже в разд. 2.2.3 для оценки оптимальной силы априорного изображения.

2.2.2 Выбор рабочей точки

Правильный выбор рабочих точек ΨRμ∼ и ΨP (μ∼ − μP) в уравнении. (5b) важно для точной аппроксимации реального решения PIRPLE. В идеале следует использовать решение PIRPLE как μ∼, так что значение приближенной квадратичной функции в точности совпадает со значением функции потерь Хьюбера.Идеально. Хотя эта оценка требует полной реконструкции PIRPLE, которая требует больших вычислительных ресурсов и заменяет потребность в приближенном решении, идеальная оценка полезна при исследовании точности лежащей в основе квадратичной аппроксимации неквадратичных регуляризаций.

Практическая рабочая точка — это точка, которую можно использовать для перспективного проектирования регуляризации без выполнения реконструкции. В последовательных исследованиях изображений часто есть общие сведения об ожидаемых изменениях (или, возможно, типах изменений, которые можно было бы увидеть) при последующем сканировании.Например, при наблюдении за легочными узелками клиницисты могут иметь некоторые сведения о затухании, размере и форме узелка при последующем сканировании, основываясь на прогрессе заболевания и на основе внешнего вида узелка на предыдущем сканировании. Подобные ситуации могут быть обнаружены в лучевой терапии под визуальным контролем, когда врачи могут предвидеть местоположение опухоли или ткани, подверженной риску, в текущем сканировании на основе их местоположения в предыдущих сканированиях. Точно так же в процедурах с визуализацией, когда для резекции нацелены определенные объемы ткани или пациенту вводятся определенные имплантаты, а предоперационное сканирование обеспечивает основу для предварительной информации об изображении. P + C.P + Cn). Ожидается, что итерация оценки P + C приведет к лучшему выбору рабочей точки, что приведет к более точному приближению решения PIRPLE, хотя такая процедура увеличит время вычислений, связанное с оценкой. Все методы оценки, упомянутые в этом разделе, а также полный метод реконструкции PIRPLE, суммированы в.

Таблица 1

Сводка различных способов выбора рабочей точки для приближенного аналитического решения PIRPLE.Рабочая точка не требуется, если выполняется полная реконструкция PIRPLE (первая строка), в то время как она необходима и определяется как решение PIRPLE в идеальной оценке (вторая строка), определяемая как сумма предыдущего изображения и некоторого предполагаемого изменения в P + Оценка C (третья строка), определенная как результаты из ( n -1) -й оценки P + C итерации в строке оценки P + C n -й итерации ).

Название метода μ∼ в рабочей точке Выходное изображение
PIRPLE Reconstruction N / A μ ^ PIRPLE
Идеальная оценка μ ^ ПИРПЛЬ μ ^ Ideal
Оценка P + C (1 итерация) μ P + μ C μ ^ P + C1
Оценка P + C ( n итераций) μ ^ p + Cn − 1 μ ^ P + Cn
2.2.3 Прогнозирующая метрика производительности

Предыдущая работа (Стайман и др. 2013, Данг и др. 2014b) считала оптимальную силу априорного изображения β P на основе минимизации RMSE реконструированного PIRPLE изображения по отношению к истине. изображение в интересующей области (ROI), содержащее изменение. В этой работе мы предлагаем показатель эффективности прогнозирования, который использует приближенное аналитическое решение, представленное в предыдущем разделе, для оценки значения β P , которое оптимально допускает данное анатомическое изменение при реконструкции изображения.(βP) ‖S

(8)

, который вычисляет RMSE между приблизительным решением и суммой предыдущего изображения и некоторым предполагаемым изменением в ROI, содержащем это изменение. Этот ROI называется изменением ROI и представлен с использованием двоичной маски S в формуле. (8).

Мы выбираем простую схему, чтобы минимизировать метрику в уравнении. (8) оценивая при различных β P с регулярным интервалом и выбирая β P , которое дает минимальное значение метрики.Более сложные поиски оптимального значения β P являются предметом будущей работы. Поскольку системная матрица A обычно очень велика и не вычисляется явно, обратная операция в формуле. На практике уравнение (6) решается с использованием метода линейных сопряженных градиентов (CG). В частности, система линейных уравнений формируется в матричной форме как Zx = b , в которой матрица Z соответствует члену ATWA + βRΨRTDRΨR + βPΨPTDPΨP в уравнении.в формуле. (6). Поскольку вычисление приближенного решения происходит намного быстрее, чем выполнение полной реконструкции изображения, ожидается, что предлагаемый метод будет намного более эффективным, чем традиционный исчерпывающий поиск, требующий полной реконструкции изображения.

2.3 Пространственно изменяющаяся карта силы предшествующего изображения

Оптимальная сила априорного изображения для данного анатомического изменения была найдена как вариант сдвига из предыдущей работы (Dang et al 2014a). То есть оптимальная сила, разработанная в одном месте, не обязательно оптимальна для других мест даже при идентичных анатомических изменениях.Таким образом, это изменение сдвига представляет проблему для дизайна регуляризации, когда местоположение изменения неизвестно a priori . Для решения этой проблемы предлагается пространственно изменяющаяся карта β P , аналогичная другим намеренно изменяющимся в пространстве подходам к регуляризации, таким как обеспечение равномерного разрешения (Stayman and Fessler 2000) и оптимизация обнаруживаемости на основе задач (Gang et al. 2014). В частности, этот подход выполняет индивидуальную оптимизацию β P в каждом возможном месте (с учетом конкретного предполагаемого анатомического изменения, расположенного в каждом месте), чтобы сформировать карту β P , которая оптимально допускает изменения повсюду.Хотя повторение предложенного метода проектирования регуляризации в каждом месте требует значительно большего времени вычислений, чем только для одного местоположения, такие конструкции могут быть выполнены в любое время после предварительного сканирования изображения и перед последующим сканированием. Например, обследование одиночного легочного узелка требует времени между сканированиями в несколько месяцев (Tan et al 2003), оставляя достаточно времени между любыми двумя соседними сканированиями для выполнения такого дизайна. Точно так же при фракционной лучевой терапии обычно проходит несколько дней между сканированием планирования и первым днем ​​лечения и один день между последующими сканированиями на каждой фракции лечения.На практике такой дизайн также можно ускорить, оценивая оптимальное значение β P в каждой точке сетки и интерполируя результаты по изображению. Конструкция пространственно изменяющейся карты β P впервые продемонстрирована в фантоме эллипса в разд. 3.3, а затем использовался для реконструкции одиночного легочного узелка в фантоме грудной клетки в разд. 3.5.

2.4 Цифровые фантомы и моделирование

В этой работе используются два цифровых фантома, которые показаны на.Фантом эллипса состоит из трех компонентов: 1) фонового эллипса (большая ось 41 см, малая ось 32,4 см) с ослаблением (0,021 мм -1 ), аналогичным мягким тканям; 2) плотная круглая вставка с ослаблением (0,041 мм –1 ), сопоставимым с костной; 3) и круглая пластина низкой плотности с ослаблением (0,001 мм −1 ), близким к воздуху. Эти компоненты вместе составляют анатомическую информацию из предыдущего сканирования. Для последующих сканирований анатомическое изменение (небольшой диск) было внесено в одно или оба из двух мест, показанных на.Фантом эллипса используется в гл. 3.3 для демонстрации сдвига-дисперсии оптимальной β P и конструкции пространственно изменяющейся карты β P , используемой в разд. 3.4 изучить зависимость оптимального β P от трех свойств анатомического изменения (затухание, форма и размер). Во всех этих исследованиях была выбрана геометрия системы, которая содержала расстояние от источника до детектора 150 см, расстояние от источника до оси 122 см и 0.556 × 0,556 мм 2 размеров пикселей детектора. При последующем сканировании было получено только 20 проекций, равномерно распределенных по 190 °, что составляет 18-кратное уменьшение экспозиции по сравнению с типичным полным сканированием (360 проекций на 360 °). 20 проекций были смоделированы с использованием 10 6 фотонов на пиксель детектора с пуассоновским шумом.

(a) Фантом эллипса с затуханием (мм –1 ): 0,021 (фоновый эллипс), 0,041 (светлая круглая вставка) и 0,001 (темная круглая вставка).Анатомическое изменение вводится в одном или обоих из Локации I и Локации II при последующем сканировании. Пунктирными кружками показаны области изменения ROI, используемые в метрике прогнозируемой производительности. (b) Фантом грудной клетки, полученный из аксиального среза компьютерной томографии туловища трупа. Однородный круговой узелок легкого был введен в последующее сканирование в центре или на периферии легкого, чтобы имитировать сценарий наблюдения за узлом легкого.

Фантом грудной клетки был получен из аксиального среза компьютерной томографии туловища трупа.Мы смоделировали сценарий наблюдения за легочными узлами, в котором однородный диск, имитирующий узелок легкого (не присутствующий на предыдущем сканировании изображения, но присутствующий при последующем сканировании), был помещен либо в центр, либо на периферию легкого, как показано на. Фантом грудной клетки используется в разд. 3.1 и 3.2 для оценки точности приближенного аналитического решения и метрики прогнозной производительности, и используются в разд. 3.5 для оценки дизайна пространственно изменяющейся карты β P в сценарии наблюдения за узлами в легких.Проекции были созданы с использованием той же геометрии системы и рентгеновской техники, что и для фантома эллипса, за исключением меньшего количества фотонов на пиксель детектора (10 5 ).

Во всех реконструкциях и оценках изображений PIRPLE использовались воксели 340 × 420 × 1 для фантома эллипса и воксели 260 × 300 × 1 для фантома грудной клетки, оба с размерами вокселей 1 × 1 × 1 мм. 3 . Для изменения ROI в метрике прогнозируемой производительности была задана круговая область с радиусом 30 вокселей (достаточно большим, чтобы покрыть изменение), как показано пунктирными кружками на рисунке.Было обнаружено, что изменение размера ROI изменения (все еще достаточно большой, чтобы покрыть изменение) не повлияло на результаты, указанные ниже; поэтому размер ROI изменения был фиксированным в этом исследовании. Размер квадратичной окрестности δ в функции потерь Хубера был установлен равным 10 −4 мм −1 , как в (Dang et al 2014b). Сила шероховатости изображения β R была зафиксирована на уровне 10 2 в экспериментах с фантомом эллипса и 10 в экспериментах с фантомом грудной клетки.

2.5 Вычислительная сложность и реализация

Вычислительная сложность как предлагаемого метода (с использованием оценки P + C), так и традиционного исчерпывающего поиска в первую очередь определяется общим количеством операций прогнозирования (прямые и обратные прогнозы). Оба метода используют одинаковое количество операций проекции на каждой итерации — итерация CG для предложенного метода и итерация SQS для исчерпывающего поиска (при условии, что кривизна предварительно вычислена в SQS).Однако предлагаемый метод требует меньшего количества итераций, поскольку целевая функция оценки P + C является квадратичной и, следовательно, легче решается, чем целевая функция в реконструкции PIRPLE, которая не является квадратичной (даже не гарантированно вогнутая). Время вычисления обоих методов сравнивается в разделе результатов.

И реконструкция PIRPLE, и оценка изображений были реализованы в Matlab (The Mathworks, Natick MA), при этом операции проецирования выполнялись на графическом процессоре с использованием библиотек на основе CUDA.Проекционные операции были выполнены на основе разделяемых зон (Long et al 2010). Все эксперименты проводились на рабочей станции, оснащенной одной видеокартой GeForce GTX TITAN (Nvidia, Santa Clara CA).

3. Результаты

3.1 Оценка приблизительного аналитического решения

Предложенное приблизительное аналитическое решение было оценено на фантоме грудной клетки путем введения однородного диска, имитирующего узелок в легком, в центре легкого, как показано на рис.Однородный диск имел радиус 6 мм и затухание 0,021 мм -1 (т.е. 50 HU при 0,02 мм -1 затухания воды), что является типичными значениями для твердого одиночного легочного узелка (Тан и др. ). 2003 г.). В этом эксперименте мы предположили, что фактическое изменение можно точно предвидеть в предполагаемом плане регуляризации, и тем самым установили предполагаемое изменение, используемое в оценке P + C, таким же, как фактическое изменение. иллюстрирует реконструкции PIRPLE и оценки изображения с использованием ряда значений β P .В верхнем ряду узелок, реконструированный PIRPLE, показал низкое разрешение и высокий уровень шума при использовании очень низкого значения β P (из-за высокой угловой недостаточной дискретизации в данных проекции), в то время как он начал уменьшаться или даже исчезать, когда с использованием очень высокого значения β P , демонстрирующего важность использования соответствующей силы априорного изображения в PIBR. Идеальная оценка показала высокий уровень согласия с реконструкцией PIRPLE для всех β P , что свидетельствует о высокой точности квадратичного приближения неквадратичной регуляризации при идеальной рабочей точке.Тем не менее, идеальная оценка по-прежнему требует полной реконструкции PIRPLE, которая заменяет потребность в приближенном решении. Оценка P + C не использовала результаты реконструкции PIRPLE, но продемонстрировала некоторый уровень согласия с реконструкцией PIRPLE после одной итерации оценки P + C и высокий уровень согласия после пяти итераций оценки P + C. Эти результаты предполагают возможность аппроксимации результатов PIRPLE без выполнения полной реконструкции изображения.

Оценка предложенной метрики прогнозирующей производительности при различных β P (с равномерным интервалом между бревнами 10 0.1 ), используя либо PIRPLE-реконструкцию, либо один из методов оценки изображения. Обратите внимание, что все методы дали почти одинаковый оптимум β P , в то время как предлагаемый метод (с использованием оценки P + C) не требует полной реконструкции изображения.

Было также проведено сравнение времени вычисления традиционного исчерпывающего поиска (реконструкция PIRPLE) и предложенного нами метода (оценка P + C). Для этого набора данных для реконструкции PIRPLE потребовалось 2000 итераций SQS для получения почти сходящегося изображения (RMSE менее 1 HU по сравнению с изображением PIRPLE, сформированным с использованием более 20000 итераций SQS), в то время как оценка P + C потребовала всего 500 итераций CG для получения почти сходящееся изображение (аналогично, RMSE менее 1 HU по сравнению с оценкой P + C с использованием более 5000 итераций CG).Общее время вычислений составило ~ 180 секунд для реконструкции PIRPLE и ~ 10 секунд для оценки P + C. Это говорит о том, что предлагаемый нами метод может сократить время вычислений, необходимое для нахождения оптимальной силы априорного изображения, более чем на порядок по сравнению с традиционным исчерпывающим поиском.

3.2 Оценка показателя эффективности прогнозирования

Качественные сравнения из предыдущего раздела подкреплены количественными показателями в этом разделе. В частности, иллюстрирует оценку предложенной метрики прогнозирующей производительности при различных β P (с равномерным интервалом между бревнами 10 0.1 ), используя либо PIRPLE-реконструкцию, либо один из методов оценки изображения и ранее описанную экспериментальную установку. Мы обнаружили, что предложенная метрика с использованием реконструкции PIRPLE демонстрирует один четко определенный минимум в диапазоне β P (от 10 0 до 10 7 ). Минимизатор ( β P = 10 3,3 ) из этого метода был использован в качестве основной истины для оптимального β P . Показатель, использующий идеальную оценку, близко аппроксимировал результаты, полученные с использованием реконструкций PIRPLE, особенно в области, где β P было больше, чем 10 3 , и оценил тот же самый оптимум, что и наземная истина.Это согласуется с качественными результатами, приведенными в предыдущем разделе. Когда использовалась оценка P + C (однократная итерация), метрическая диаграмма давала аналогичную форму и предсказывала минимизатор (10 3,4 ), очень близко к истинному. Использование пяти итераций оценки P + C переместило кривую намного ближе к кривой реконструкции PIRPLE и предсказало тот же самый оптимум, что и наземная истина. Эти результаты предполагают, что предложенный метод может дать такой же или очень похожий оптимум β P , имея при этом значительное вычислительное преимущество по сравнению с традиционным исчерпывающим поиском.Четко определенный оптимум на всех графиках, включая оценки P + C, предполагает, что прямая минимизация показателя в уравнении. (8) возможно использование более сложных подходов к оптимизации и дополнительных ускорений вычислений.

3.3 Зависимость от местоположения дизайна регуляризации в PIBR и оценка пространственно изменяющейся карты силы априорного изображения

До сих пор мы предполагали, что местоположение анатомического изменения точно известно. Остается ключевым вопросом, остается ли оптимальная β P , разработанная для предполагаемого местоположения, оптимальной в других местоположениях.Чтобы ответить на этот вопрос, такое же изменение было внесено в любое из двух мест в фантоме эллипса, как показано на. Замена представляла собой диск с затуханием 0,05 мм –1 и радиусом 10 мм. показывает реконструкции PIRPLE и значения прогнозируемой метрики производительности при различных β P для двух местоположений. Явное различие в оптимальном β P для двух местоположений можно увидеть как в реконструкциях PIRPLE (оптимальные изображения обведены черным ящиком), так и на метрических кривых.Оптимальное значение β P составляло 10 3,2 для местоположения I и 10 4,5 для местоположения II, которые различались более чем на порядок. В результате субоптимальная реконструкция изменения может быть видна в каждом из двух местоположений при использовании β P , оптимизированного для другого местоположения, как показано на. Интересно, что оптимальное значение β P было ниже в Location I (зона с более высоким затуханием) и выше в Location II (зона с меньшим затуханием).Это может быть интерпретировано путем признания роли β P в уравновешивании члена точности данных с членом регуляризации предшествующего изображения в целевой функции PIRPLE. Лучи, проходящие через Местоположение II, как правило, имеют более высокую плотность энергии, чем те, которые проходят через Местоположение I, что приводит к большему значению члена точности данных в Местоположение II, чем в Местоположение I. Для поддержания того же оптимального баланса между двумя элементами, в этом случае для местоположения II требуется более высокое значение β P , чем для местоположения I.Также обратите внимание, что предложенный метод (с использованием оценки P + C после одной итерации) предсказал тот же самый оптимальный β P , что и наземная истина (с использованием PIRPLE-реконструкции) в обоих местоположениях, снова демонстрируя точность предлагаемого метода при оценке оптимальная β P .

Сравнение реконструкций PIRPLE и предполагаемой метрики производительности для одного и того же изменения в двух разных местах. Четкую разницу в оптимальном 430 β P (более чем на порядок) между двумя местоположениями можно увидеть как в реконструкциях PIRPLE, так и на метрических кривых.Эти результаты мотивируют разработку пространственно изменяющейся карты β P . (Окно оттенков серого: [0,03 0,052] мм -1 для местоположения I и [-0,02 0,052] мм -1 для местоположения II.)

Поскольку обычно никто не может знать, где может произойти изменение, мы также исследовали сила предшествующего изображения в зависимости от местоположения. В частности, пространственно изменяющаяся карта β P для кругового изменения, упомянутого выше, была сгенерирована путем оценки оптимального β P в каждой точке сетки изображения (с интервалом 20 вокселов в каждом измерении и общим число 229 точек сетки) и интерполяция по изображению с использованием радиальных базисных функций (Powell 1987).показывает наземную карту β P , оптимальная β P в каждой точке сетки была оценена с использованием традиционного исчерпывающего поиска. Пространственные вариации оптимального β P для того же изменения видны по всему изображению. показана карта β P , оптимальная β P в каждой точке сетки была оценена предложенным методом. Эта карта показывает хорошее согласие с наземной истиной (RMSE = 10 0.18 ) по сравнению с диапазоном оптимальных β P на каждой карте (10 3,2 ~ 10 4,6 ). Общее время вычислений для карты β P составило ~ 15 часов с использованием традиционного исчерпывающего поиска и менее 1 часа с использованием предложенного метода, что демонстрирует вычислительные преимущества перспективного дизайна.

(a – b) Пространственно изменяющаяся β P карта, созданная с использованием традиционного исчерпывающего поиска (a) или предложенного метода (b).PII = 104,5), а пространственно изменяющаяся карта β P на (б). Параметр обозначает RMSE реконструкции PIRPLE по отношению к истинному изображению. (Окно в градациях серого: [0,03 0,052] мм -1 для восстановленных изображений в Местоположение I, [-0,02 0,052] мм -1 для восстановленных изображений в Местоположение II и [-0,01 0,01] мм -1 для всех изображения разницы.)

показывает PIRPLE реконструкции одного и того же изменения в обоих местоположениях, используя либо скалярную β P , либо пространственно меняющуюся карту β P .PI = 104,5) приводит к точной реконструкции изменения в Location II, но изменение с неправильным размером в Location I. В то время как реконструкция PIRPLE с использованием пространственно изменяющейся карты β P привела к точной реконструкции обоих изменений.

3.4 Зависимость затухания, формы и размера конструкции регуляризации в PIBR

Была также исследована зависимость оптимального β P от других свойств анатомического изменения (помимо местоположения), включая затухание, форму и размер.Был использован фантом эллипса, и в последующем сканировании в Location II были внесены изменения. Стоимость только одного из трех свойств изменялась одновременно. Предложенная метрика была оценена при различных значениях β P с одинаковым интервалом между бревнами 10 0,01 . Поскольку оптимальные β P , оцененные традиционным исчерпывающим перебором, и предложенным методом были практически одинаковы, ниже показаны только оптимальные β P , оцененные традиционным исчерпывающим перебором.

Во-первых, ослабление изменения изменялось от 0,004 мм –1 до 0,060 мм –1 (т. Е. От –800 HU до 2000 HU, предполагая затухание в воде 0,02 мм –1 ) с шагом 0,002 мм. −1 , охватывающий широкий спектр возможных изменений — например, узелки из матового стекла в легких с низким ослаблением (около -700 HU) (Funama et al 2009) до костей с высокой степенью ослабления. Форма и размер смены фиксировались на диске радиусом 10 мм. показывает расчетное оптимальное значение β P как функцию ослабления изменения.Обратите внимание, что оптимальное значение β P постоянно увеличивалось по мере увеличения затухания, и скорость увеличения была выше для небольших изменений затухания (например, изменения в мягких тканях) и ниже для высоких изменений затухания (например, изменение кость). Это указывает на сильную зависимость оптимального β P от затухания изменения, особенно для малых изменений затухания. Различие в зависимости оптимального β P между низкими изменениями затухания и высокими изменениями затухания может быть объяснено признанием эффекта от использования слишком большого β P , то есть использования слишком большого β P заставит восстановленное изображение просто воспроизвести предыдущее изображение, что предотвращает реконструкцию изменения в изображении.По сравнению с изменениями с большим затуханием, изменения с низким затуханием, как правило, более уязвимы для такого эффекта, потому что они больше похожи на предыдущее изображение. Следовательно, их оптимальные значения β P имеют более сильную зависимость от затухания изменения, чем большие изменения затухания.

Иллюстрация зависимости оптимального β P от затухания (a), формы (b) и размера (c) анатомического изменения. Одно анатомическое изменение было внесено в Местоположение II фантома эллипса, и только одно из трех свойств изменения, упомянутых выше, было изменено одновременно.Оптимальное значение β P было оценено путем оценки предложенной метрики при различных β P с равномерным интервалом между бревнами 10 0,01 . Отрицательная экспоненциальная функция была подобрана к точкам данных в (а), чтобы помочь проиллюстрировать взаимосвязь в (а). (Окно оттенков серого: [0 0,052] мм -1 .)

Форма изменения варьировалась для имитации различных уровней морфологической неоднородности (например, предположение об опухоли). В частности, форма изменялась путем моделирования анатомических изменений с помощью формы, радиус которой изменялся как функция угла с использованием синусоиды плюс константа.Амплитуда синусоиды варьировалась от 0 мм (круглый диск) до 9 мм (сильно спикулированный) с шагом 1 мм. Затухание изменений было зафиксировано на 0,02 мм -1 (например, мягкие ткани), а размер был зафиксирован таким образом, чтобы площадь изменения составляла 770 ± 1 мм 2 для каждой выбранной амплитуды (это было достигнуто путем настройки среднего константа радиуса в модели формы). показывает, что оптимальные значения β P демонстрируют только небольшие изменения по мере увеличения амплитуды синусоидального контура, что указывает на низкую зависимость оптимального β P от формы изменения.

Наконец, зависимость от размера изменения была изучена путем изменения радиуса кругового изменения от 3 мм до 20 мм с шагом 1 мм. Затухание было зафиксировано равным 0,02 мм -1 (например, мягкие ткани). показывает, что оптимальное значение β P показало только небольшие изменения по мере увеличения радиуса изменения, что указывает на слабую зависимость оптимального β P от размера изменения.

Эксперименты по форме и размеру изменения были также выполнены в отношении изменения с высоким затуханием (0.05 мм −1 затухание), в котором наблюдалась столь же слабая зависимость. Результаты в этом разделе вместе предполагают, что при выполнении предполагаемого проектирования регуляризации может потребоваться убедиться, что ослабление предполагаемого изменения согласуется с ослаблением фактического изменения, в то время как такая согласованность может не требоваться строгого соблюдения для формы или размер предполагаемого изменения.

3.5 Оценка дизайна регуляризации при надзоре за легочными узлами

Перспективный дизайн регуляризации был применен в сценарии надзора за легочными узлами с одиночным легочным узлом.Узелок не присутствовал при предыдущем базовом исследовании, но присутствует 520 при последующем исследовании. В этом исследовании использовался фантом грудной клетки с узлом радиусом 6 мм и ослаблением 0,021 мм -1 (т.е. 50 HU). Предполагая неизвестное местоположение, пространственно изменяющаяся карта β P была сгенерирована с использованием метода, описанного в разд. 2.3. показывает наземную карту β P (сгенерированную с использованием традиционного исчерпывающего поиска), которая демонстрирует оптимальный вариант сдвига β P в пределах каждой стороны грудной полости, а также между сторонами.В этом конкретном случае оптимальное значение β P было выше в правой полости, чем в левой, что связано с асимметрией анатомии между двумя сторонами. Например, сердце и трахея не были точно отцентрованы, а легкое в правой полости разрушилось. Оптимальный β P охватывает почти порядок величины по изображению (10 2,8 ~ 10 3,6 ). показана карта β P , сгенерированная с использованием предложенного метода (включая оценку P + C после одной итерации), демонстрирующая хорошее соответствие с наземной истинной картой β P и в то же время достигающая 20-кратного сокращения время вычисления.

Пространственно изменяющаяся карта β P , созданная с использованием традиционного исчерпывающего поиска (a) или предложенного метода (b) для оптимального определения одиночного легочного узелка повсюду с обеих сторон полости грудной клетки. Оптимальное значение β P было оценено на сетке изображений с интервалом 20 вокселей в каждом измерении, а затем интерполировано на карту β P с использованием радиальных базисных функций. Карта β P на (b) показала хорошее согласие с картой β P на (a), при этом время вычислений сократилось примерно в 20 раз.

Пространственно изменяющаяся карта β P была затем использована в PIRPLE для реконструкции фактического одиночного легочного узелка, который моделировался на периферии правого легкого при последующем сканировании, как показано на. Оптимальное значение β P для конкреции в этом месте оказалось равным 10 3,5 (с использованием равномерного расстояния между бревнами 10 0,1 ). показывает ROI текущей анатомии и изображений, восстановленных с помощью FBP, PIRPLE с использованием субоптимального скаляра β P и PIRPLE с использованием пространственно изменяющейся карты β P .Субоптимальный скаляр β P был выбран равным 10 2,8 , что было оптимальным для того же узла в задней части левого легкого, но не было оптимальным для истинного местоположения изменения. Изображение FBP показало высокий уровень полос и шума в результате серьезной угловой недостаточной дискретизации и отсутствия поддержки со стороны предварительной информации изображения (RMSE = 43,7 × 10 -4 мм -1 ). Изображение PIRPLE с использованием субоптимального скаляра β P существенно уменьшило полосы и шум, но все же показало явную ошибку в реконструированном узелке, особенно на границе узелка (ошибка более выражена, чем разностное изображение) (RMSE = 9.2 × 10 −4 мм −1 ). Наконец, изображение PIRPLE с использованием карты βP показало отличную реконструкцию узелка и самую низкую ошибку среди всех трех методов (RMSE = 2,8 × 10 -4 мм -1

Реконструкция изображения одиночного легочного узелка, который был отсутствует при базовом исследовании (e), но появляется на периферии правого легкого при последующем исследовании (a). (b – d) ROI изображений, реконструированных с помощью FBP, PIRPLE с использованием субоптимального скаляра β P и PIRPLE с использованием пространственно изменяющейся карты β P в формате.(f – h) Изображение разницы между каждым из изображений в (b – d) и текущей анатомией. Параметр ɛ обозначает RMSE разностного изображения в (f – h). (Окно в градациях серого: [0 0,04] ​​мм -1 для восстановленных изображений и [-0,01 0,01] мм -1 для разностных изображений.)

3,6 Оценка дизайна регуляризации в сценарии исчезновения конкреций

Предлагаемый план регуляризации Метод также оценивался в сценарии, в котором узелок присутствовал на предыдущем изображении, но не присутствовал в текущей анатомии.Этот сценарий является обычным при наблюдении за узлами в легких, поскольку доброкачественные узелки, обнаруженные при предыдущем обследовании, часто могут быть естественным образом устранены организмом до того, как будет проведено последующее обследование. Подобные типы анатомических изменений также можно найти при лучевой терапии, при которой опухоль уменьшается или исчезает при последующих обследованиях после успешного лечения. Имитационное исследование было выполнено на фантоме грудной клетки, которое было таким же, как и исследование, описанное в разд. 3.1, за исключением того, что узелок в легком присутствовал на предыдущем изображении, но не в текущей анатомии.иллюстрирует истинное изображение и реконструкции PIRPLE с использованием ряда значений β P . PIRPLE продемонстрировал более высокое пространственное разрешение и более низкий уровень шума, поскольку β P увеличился с 10 1,5 до 10 3,5 , но показал особенности (ложноположительные), поскольку β P продолжал расти, что указывает на важность использования надлежащей силы предшествующего изображения. Обратите внимание, что ложноположительная информация об узелке появилась сначала на краю узелка, а затем внутри узла на изображении PIRPLE.показывает, что предложенная метрика, использующая реконструкцию PIRPLE, по-прежнему демонстрирует один четко определенный минимум (основную истину) в сценарии исчезновения конкреций. Более того, оценка P + C (однократная итерация) все еще была способна предсказать минимизатор, очень близкий к истинной действительности. Эти результаты предполагают, что точная оценка оптимальной силы предшествующего изображения со значительным ускорением вычислений также может быть достигнута в сценарии исчезновения конкреций.

(a) ПИРПЕЛЬНАЯ реконструкция текущей анатомии (обозначенной как «Истина») в различных точках β P .Узелок легкого присутствовал на предыдущем изображении, но не присутствовал в текущей анатомии. Обратите внимание, что слишком маленький β P или слишком большой β P приводит к небольшим преимуществам или ложным характеристикам (ложноположительным) в реконструкции PIRPLE. (Окно в градациях серого: [0 0,04] ​​мм -1 ) (b) Оценка предложенной метрики при различных β P в сценарии исчезновения конкреций. Отметим, что все методы дали практически одинаковый оптимум β P , в то время как предлагаемый метод (оценка P + C) не требует полной реконструкции изображения.

4. Заключение и обсуждение

Мы предложили новый метод, который перспективно оценивает оптимальную силу априорного изображения для точной реконструкции анатомических изменений в PIBR. В этом подходе используется аналитическая аппроксимация целевых функций PIBR и прогнозирующая метрика производительности, которая использует знания о предполагаемом изменении для оценки силы предшествующего изображения, что обеспечивает точную реконструкцию изменения. Предлагаемая предполагаемая стратегия регуляризации дает точные оценки оптимальной силы априорного изображения и существенно сокращает время вычислений (в 20 раз) по сравнению с традиционным исчерпывающим поиском.

Также была введена пространственно изменяющаяся карта силы предшествующего изображения, которая оптимально допускает предполагаемое изменение повсюду в изображении и устраняет необходимость знать местоположение изменения a priori . В фантомных исследованиях было обнаружено, что оптимальная сила предшествующего изображения варьируется по крайней мере на порядок по всему объему, что указывает на потенциальную важность пространственно изменяющейся конструкции для оптимальной производительности. Было обнаружено, что оптимальная сила предшествующего изображения значительно варьируется в зависимости от разницы в затухании, связанной с анатомическим изменением, но была относительно нечувствительной к форме и размеру изменения, что позволяет предположить, что точное определение затухания изменений важно при разработке регуляризации в PIBR.Были найдены оптимальные карты штрафов для повышения точности PIBR легочных узлов по сравнению с реконструкциями с одинаковыми штрафами. Эти результаты свидетельствуют о большом потенциале предлагаемого метода для обеспечения перспективной индивидуальной настройки силы предшествующего изображения для конкретного пациента, изменения и данных для обеспечения надежной реконструкции конкретных анатомических изменений. Хотя в этой статье мы сконцентрировались на подходе PIRPLE, можно сформировать аналогичные карты силы регуляризации для других подходов, которые требуют баланса между текущими данными изображения и данными предыдущего изображения.Это включает в себя другую реконструкцию на основе предшествующего изображения (например, PICCS), а также реконструкцию разностных подходов (Pourmorteza et al 2015, Abbas et al 2013).

В то время как работа, представленная в этом документе, обеспечивает общую стратегию для перспективного дизайна регуляризации в PIBR, существует ряд потенциальных разработок, которые могут еще больше повысить полезность лежащей в основе методологии. Во-первых, прогнозируемая метрика производительности была решена в этой работе путем оценки метрики при различных значениях β P с регулярным интервалом.Хотя это быстрее, чем традиционный исчерпывающий поиск, дополнительное ускорение можно найти с помощью более сложных методов минимизации (например, симплексный метод и т. Д.). Такой направленный поиск будет более эффективным с точки зрения вычислений и будет иметь все большее значение для вычисления пространственно изменяющихся карт с большими полями обзора.

Вторая тема, которую необходимо изучить, — это включение регистрации изображений в дизайн регуляризации. Между сканированиями обычно наблюдается движение пациента (например,g., из-за изменения положения пациента или дыхательного / сердечного движения) и должны быть адаптированы для обеспечения точного использования информации о предыдущем изображении в PIBR. Для целей регуляризации можно использовать двухэтапный подход — сначала оценка движения пациента путем выполнения одной реконструкции PIRPLE (для жесткого движения) или dPIRPLE (для нежесткого движения) с номинальным значением β P или с использованием специальный метод регистрации изображений, такой как в (Otake et al 2012), а затем выполнение предложенного метода проектирования регуляризации с предшествующим изображением, которое было деформировано для компенсации движения.Хотя можно использовать схему регуляризации, предложенную в этой работе, используя модель предполагаемых изменений с идеально зарегистрированным предшествующим изображением, необходимо также оценить чувствительность схемы регуляризации к ошибкам регистрации.

Показатель эффективности прогнозирования, предложенный в этой работе, оценивает силу априорного изображения, которая минимизирует RMSE приближенного аналитического решения из предыдущего изображения плюс ожидаемое изменение. Хотя этот показатель может обеспечить реконструкцию изображений с общей высокой точностью, другие показатели, которые чувствительны к конкретным задачам визуализации, включая индекс обнаруживаемости и различные модели наблюдателей (Siewerdsen and Antonuk 1998, Barrett and Myers 2004, Tward et al 2007, Qi and Huesman 2001 , Gang et al 2014) также следует учитывать.Такие основанные на задачах показатели могут использоваться для поиска оптимальной силы априорного изображения для конкретных аномалий. Например, индекс обнаруживаемости (Gang et al 2014) может быть вычислен с использованием приближенного аналитического решения для оценки оптимальной силы предварительного изображения для обнаружения высококонтрастных низкочастотных поражений, таких как одиночный легочный узел, при наблюдении за узлами легких.

Хотя эта работа была сосредоточена на анатомических изменениях в сценарии наблюдения за узлами в легких, существует множество других потенциальных приложений оптимизированной регуляризации PIBR, включая точную визуализацию резекций, установку устройства / имплантата и мониторинг других методов лечения и вмешательств.Хотя каждое из этих потенциальных приложений заслуживает дополнительных исследований конкретных проблем, связанных с PIBR в каждой области, предлагаемая методология для уравновешивания предварительной информации об изображении с данными измерений является общей. Оптимизация этого баланса имеет решающее значение для надежной реконструкции, и эта работа представляет собой важный шаг в обеспечении определенной степени устойчивости и управляемости для подходов PIBR. Такая надежность необходима для реализации огромного потенциала методов PIBR и их более широкого клинического применения.

PIRPLE реконструкция, идеальная оценка, оценка P + C (1 итерация) и оценка P + C (5 итераций) моделированного кольцевого одиночного легочного узелка при различных β P . Обратите внимание, что слишком маленький β P или слишком большой β P приводит к небольшим преимуществам или ложным характеристикам (ложноотрицательным) в реконструкции PIRPLE. Использовалось всего 20 выступов, равномерно распределенных на 190 °. (Окно оттенков серого: [0 0,04] ​​мм -1 .)

Благодарности

Эта работа была частично поддержана академически-промышленным партнерством с Varian Medical Systems (Пало-Альто, Калифорния) и грантом Национальных институтов здравоохранения № 2R01-CA-112163.

Ссылки

  • Аббас С., Мин Дж., Чо С. КТ с коническим пучком с очень редкой визуальной выборкой и включением предшествующих данных. J Xray Sci Technol. 2013; 21: 71–83. [PubMed] [Google Scholar]
  • Barrett HH, Myers KJ. Основы имидж-науки. Нью-Йорк: Уайли; 2004 г.[Google Scholar]
  • Caillot D, Couaillier JF, Bernard A., Casasnovas O, Denning DW, Mannone L, Lopez J, Couillault G, Piard F, Vagner O, Guy H. Увеличение объема и изменение характеристик инвазивного аспергиллеза легких при последовательном компьютерная томография грудной клетки у пациентов с нейтропенией. J Clin Oncol. 2001; 19: 253–9. [PubMed] [Google Scholar]
  • Candès EJ, Romberg J, Tao T. Принципы надежной неопределенности: точное восстановление сигнала на основе весьма неполной частотной информации.IEEE Trans Inf Theory. 2006; 52: 489–509. [Google Scholar]
  • Чен Г.Х., Тан Дж., Ленг С. Прежнее сжатое зондирование с ограничениями изображения (PICCS) SPIE Medical Imaging. 2008; 6856: 685618. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Cleary K, Peters TM. Вмешательства под визуальным контролем: обзор технологий и клиническое применение. Annu Rev Biomed Eng. 2010; 12: 119–42. [PubMed] [Google Scholar]
  • Данг Х., Отаке Й., Шафер С., Стейман Дж. У., Кляйнциг Дж., Сивердсен Дж. Х. Надежные методы автоматической регистрации изображения в мире при интервенционном наведении конусно-лучевой КТ.Med Phys. 2012; 39: 6484–98. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Dang H, Siewerdsen JH, Stayman JW. Медицинская визуализация SPIE. 2014a. Дизайн регуляризации и контроль допуска изменений при реконструкции на основе предшествующего изображения; п. O. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Dang H, Stayman JW, Sisniega A, Xu J, Zbijewski W., Wang X, Foos DH, Aygun N, Koliatsos VE, Siewerdsen JH. Статистическая реконструкция для КТ с коническим пучком с использованием модели шума после коррекции артефактов: приложение для высококачественной визуализации головы.Phys Med Biol. 2015a; 60: 6153–75. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Dang H, Stayman JW, Sisniega A, Xu J, Zbijewski W., Yorkston J, Aygun N, Koliatsos V, Siewerdsen JH. Конусно-лучевая компьютерная томография черепно-мозговой травмы с использованием статистической реконструкции с использованием модели шума после коррекции артефактов. Медицинская визуализация SPIE. 2015b; 9412: 941207. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Данг Х., Ван А.С., Сассман М.С., Сивердсен Дж. Х., Стейман Дж. У. dPIRPLE: основа совместной оценки для деформируемой регистрации и реконструкции КТ-изображений со штрафной вероятностью с использованием предшествующих изображений.Phys Med Biol. 2014b; 59: 4799–826. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Dang H, Wang AS, Zhao Z, Sussman MS, Siewerdsen JH, Stayman JW. Совместная оценка деформации и реконструкция КТ с ограниченным правдоподобием с использованием ранее полученных изображений. Международное совещание по полностью трехмерной реконструкции изображения в радиологии и ядерной медицине. 2013: 424–7. [Google Scholar]
  • Funama Y, Awai K, Liu D, Oda S, Yanaga Y, Nakaura T, Kawanaka K, Shimamura M, Yamashita Y.Обнаружение узелков, показывающих непрозрачность матового стекла в легких при низкой дозе мультидетекторной компьютерной томографии: фантомное и клиническое исследование. J Comput Assist Tomogr. 2009; 33: 49–53. [PubMed] [Google Scholar]
  • Gang GJ, Stayman JW, Zbijewski W, Siewerdsen JH. Обнаруживаемость на основе задач при реконструкции КТ-изображения с помощью фильтрованной обратной проекции и оценки вероятности со штрафом. Med Phys. 2014; 41: 081902. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Hasegawa M, Sone S, Takashima S, Li F, Yang ZG, Maruyama Y, Watanabe T.Скорость роста малых форм рака легких, выявленных при массовом КТ-скрининге. Br J Radiol. 2000; 73: 1252–9. [PubMed] [Google Scholar]
  • Huber PJ. Надежная статистика. Нью-Йорк: Уайли; 1981. [Google Scholar]
  • Jaffray DA, Siewerdsen JH, Wong JW, Martinez AA. Плоская компьютерная томография с коническим лучом для лучевой терапии под визуальным контролем. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2002; 53: 1337–49. [PubMed] [Google Scholar]
  • Lauzier PT, Chen G-H. Характеристика статистического предварительного изображения с ограниченным сжатием (PICCS): II.Применение для снижения дозы. Med Phys. 2013; 40: 021902. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Long Y, Fessler JA, Balter JM. 3D прямая и обратная проекция для рентгеновской компьютерной томографии с использованием разделяемых следов. IEEE Trans Image Process. 2010; 29: 1839–50. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Meeks SL, Harmon JF, Langen KM, Willoughby TR, Wagner TH, Kupelian PA. Характеристика характеристик изображения мегавольтной компьютерной томографии на спиральной томотерапевтической установке. Med Phys.2005; 32: 2673–81. [PubMed] [Google Scholar]
  • Navab N, Heining S-M, Traub J. Мобильная С-дуга с расширением камеры (CAMC): калибровка, исследование точности и клинические применения. IEEE Trans Med Imaging. 2010; 29: 1412–23. [PubMed] [Google Scholar]
  • Отаке Ю., Шафер С., Стейман Дж. У., Збиевски В., Кляйнциг Дж., Грауманн Р., Ханна А. Дж., Сивердсен Дж. Х. Автоматическая локализация позвоночных уровней при рентгеновской рентгеноскопии с использованием регистрации 3D-2D: инструмент для уменьшения количества хирургических вмешательств в неправильном месте. Phys Med Biol. 2012; 57: 5485–508.[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Pouliot J, Bani-Hashemi A, Josephine Chen, Svatos M, Ghelmansarai F, Mitschke M, Aubin M, Xia P, Morin O, Bucci K, Roach M, Hernandez P, Zheng Z, Hristov D, Verhey L. Низкодозная мегавольтная конусно-лучевая компьютерная томография для лучевой терапии. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2005; 61: 552–60. [PubMed] [Google Scholar]
  • Pourmorteza A, Dang H, Siewerdsen JH, Stayman JW. Реконструкция разницы с использованием предшествующих изображений и системы штрафного правдоподобия.Международное совещание по полностью трехмерной реконструкции изображения в радиологии и ядерной медицине. 2015: 252–5. [Google Scholar]
  • Пауэлл MJ. Алгоритмы аппроксимации. Оксфорд: Clarendon Press; 1987. [Google Scholar]
  • Qi J, Huesman RH. Теоретическое исследование выявляемости поражения при реконструкции MAP с использованием компьютерных наблюдателей. IEEE Trans Med Imaging. 2001; 20: 815–22. [PubMed] [Google Scholar]
  • Sauer K, Bouman C. Стратегия локального обновления для итеративного восстановления по проекциям.IEEE Trans Signal Process. 1993; 41: 534–48. [Google Scholar]
  • Siewerdsen JH, Antonuk LE. DQE и оптимизация системы для плоскопанельных визуализаторов косвенного обнаружения в диагностической радиологии. Медицинская визуализация SPIE. 1998; 3336: 546–55. [Google Scholar]
  • Сивердсен Дж. Х., Дейли М. Дж., Чан Х, Нитианантан С., Хэмминг Н., Брок К. К., Ирландский Дж. К. Высокопроизводительная интраоперационная КТ с коническим лучом на мобильной С-дуге: интегрированная система для управления операциями на голове и шее. Медицинская визуализация SPIE. 2009; 7261: 72610J.[Google Scholar]
  • Стэйман Дж. У., Данг Х., Дин Й., Сивердсен Дж. Х. PIRPLE: схема штрафного правдоподобия для включения предыдущих изображений в КТ-реконструкцию. Phys Med Biol. 2013. 58: 7563–82. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Stayman JW, Fessler JA. Регуляризация для единообразных свойств пространственного разрешения при реконструкции изображений с уменьшенным правдоподобием. IEEE Trans Med Imaging. 2000; 19: 601–15. [PubMed] [Google Scholar]
  • Стэйман Дж. У., Принц Дж. Л., Сивердсен Дж. Х.Распространение информации при реконструкции на основе предшествующего изображения. Первая международная конференция по формированию изображений в рентгеновской компьютерной томографии. 2012: 334–8. [Google Scholar]
  • Стэйман Дж. У., Збиевски В., Отаке Ю., Унери А., Шафер С., Ли Дж., Принц Дж. Л., Сивердсен Дж. Х. Реконструкция вероятности штрафных санкций для сбора разреженных данных с незарегистрированными предшествующими изображениями и штрафами за сжатое зондирование. Медицинская визуализация SPIE. 2011; 7961: 79611L. [Google Scholar]
  • Тан ББ, Флаэрти К.Р., Казеруни Э.А., Ианнеттони М.Одиночный легочный узел. Грудь. 2003; 123: 89С – 96С. [PubMed] [Google Scholar]
  • Thibault J-B, Sauer KD, Bouman CA, Hsieh J. Трехмерный статистический подход для улучшения качества изображения для мультиспиральной спиральной компьютерной томографии. Med Phys. 2007; 34: 4526–44. [PubMed] [Google Scholar]
  • Tward DJ, Siewerdsen JH, Daly MJ, Richard S, Moseley DJ, Jaffray DA, Paul NS. Обнаруживаемость мягких тканей при КТ с коническим пучком: оценка с помощью тестов 2AFC в отношении показателей физической работоспособности. Med Phys. 2007; 34: 4459–71.[PubMed] [Google Scholar]
  • Ван А.С., Стейман Дж. У., Отаке Ю., Кляйнциг Г., Фогт С., Галлия Г. Л., Ханна А. Дж., Сивердсен Дж. Х. Визуализация мягких тканей с помощью КТ с коническим лучом С-образной дуги с использованием статистической реконструкции. Phys Med Biol. 2014; 59: 1005–26. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Xing L, Thorndyke B, Schreibmann E, Yang Y, Li TF, Kim GY, Luxton G, Koong A. Обзор лучевой терапии под визуальным контролем. Мед Досим. 2006. 31: 91–112. [PubMed] [Google Scholar]
  • Сюй Дж., Цуй БМВ. Реконструкция КТ-изображения C-дуги по разреженным проекциям.Международное совещание по полностью трехмерной реконструкции изображения в радиологии и ядерной медицине. 2013: 34–7. [Google Scholar]

Логарифмическое изображение, предшествующее слепой деконволюции

  • Бабакан, С. Д., Молина, Р., До, М. Н., и Кацаггелос, А. К. (2012). Байесовская слепая деконволюция с общими априорными разреженными изображениями. В ECCV . Фиренце: Springer.

  • Burger, M., & Lucka, F. (2014). Апостериорные максимальные оценки в линейных обратных задачах с логарифмически вогнутыми апостериорными оценками являются собственными байесовскими оценками. Обратные задачи , 30 , 114004.

    MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • Кандес, Э. Дж., Вакин, М. Б., и Бойд, С. (2008). Повышение разреженности за счет минимизации взвешенного l1. Журнал анализа Фурье и приложений , 14 (5), 877–905.

    MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • Шамболь, А., & Пок, Т. (2011). Прямо-дуальный алгоритм первого порядка для выпуклых задач с приложениями к изображениям. Журнал математической визуализации и зрения , 40 (1), 120–145.

    MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • Чан Т. и Вонг К. К. (1998). Полная вариация слепой деконволюции. Транзакции IEEE при обработке изображений , 7 (3), 370–375.

    Артикул Google Scholar

  • Чаудхури, С., Велмуруган Р. и Рамешан Р. М. (2014). Деконволюция слепого изображения . Чам: Спрингер.

    Книга МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • Чо, С., и Ли, С. (2009). Удаление заусенцев с быстрым движением. Транзакции ACM на графике , 28 (5), 1–8.

    Артикул Google Scholar

  • Фергус, Р., Сингх, Б., Герцманн, А., Роуейс, С. Т., & Фриман, У. Т. (2006). Устранение дрожания камеры на одной фотографии. транзакций ACM на графике , 25 (3), 787–794.

    Артикул Google Scholar

  • Хантер Д. и Ланге К. (2004). Учебник по алгоритмам мм. Американский статистик , 58 , 30–37.

    MathSciNet Статья Google Scholar

  • Кениг, Т., Кам, З., & Фейер, А. (2010). Слепая деконволюция изображений с использованием машинного обучения для трехмерной микроскопии. Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному анализу , 32 (12), 2191–2204. DOI: 10.1109 / TPAMI.2010.45.

    Артикул Google Scholar

  • Кеупер М., Шмидт Т., Темеринак-Отт М., Падекен Дж., Хойн П., Роннебергер О. и Брокс Т. (2013). Слепая деконволюция данных широкопольной флуоресцентной микроскопии путем регуляризации оптической передаточной функции (otf).В 2013 Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) (стр. 2179–2186).

  • Кришнан, Д., Тай, Т., и Фергус, Р. (2011). Слепая деконволюция с использованием нормализованной меры разреженности. В 2011 Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) (стр. 233–240).

  • Кришнан Д., Бруна Дж. И Фергус Р. (2013). Слепая деконволюция с переоценкой разреженности. CoRR arXiv: 1311.4029.

  • Левин, А., Фергус, Р., Дюран, Ф. и Фриман, В. (2007). Изображение и глубина с обычной камеры с кодированной диафрагмой. Транзакции ACM на графике , 26 , 70.

    Статья Google Scholar

  • Левин А., Вайс Ю., Дюран Ф. и Фриман В. Т. (2009). Понимание и оценка алгоритмов слепой деконволюции. В CVPR (стр. 1964–1971). IEEE.

  • Левин А., Вайс Ю., Ф. Дюран и В. Фриман (2011a). Эффективная оптимизация предельного правдоподобия при слепой деконволюции. В 2011 Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) (стр. 2657–2664). DOI: 10.1109 / CVPR.2011.5995308.

  • Левин А., Вайс Ю., Дюран Ф. и Фриман В. Т. (2011b). Понимание алгоритмов слепой деконволюции. Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному анализу , 33 (12), 2354–2367.

    Артикул Google Scholar

  • Михаэли Т., & Ирани, М. (2014). Слепое удаление размытия с использованием внутреннего повторения исправлений. В Д. Флит, Т. Пайдла, Б. Шиле и Т. Туйтелаарс (ред.) Компьютерное зрение — ECCV 2014. Лекционные заметки по информатике, т. 8691 (стр. 783–798). Чам: Издательство Springer International. DOI: 10.1007 / 978-3-319-10578-9_51.

  • Мёлленхофф Т., Стрекаловский Э., Мёллер М. и Кремерс Д. (2014a). Априоры низкого ранга для регуляризации цветных изображений. В материалах Труды 10-й Международной конференции, Методы минимизации энергии в компьютерном зрении и распознавании образов, EMMCVPR 2015 (стр.126–140). Гонконг, Китай, 13–16 января 2015 г.

  • Мелленхофф Т., Стрекаловский Э., Меллер М. и Кремерс Д. (2014b). Метод первично-дуального гибридного градиента для полувыпуклых расщеплений. CoRR arXiv: 1407.1723.

  • Очс, П., Чен, Ю., Брокс, Т., и Пок, Т. (2014). ipiano: инерционный проксимальный алгоритм невыпуклой оптимизации. SIAM Journal on Imaging Sciences , 7 (2), 1388–1419.

    MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • Перроне, Д., & Фаваро, П. (2014). Полная вариация слепой деконволюции: дьявол кроется в деталях. В Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) .

  • Перроне Д., Дитхельм Р. и Фаваро П. (2014). Слепая деконволюция с помощью априорных логарифмических изображений, ограниченных снизу. В материалах Труды 10-й Международной конференции, Методы минимизации энергии в компьютерном зрении и распознавании образов, EMMCVPR 2015 (стр. 112–125). Гонконг, Китай, 13–16 января 2015 г.

  • Рокафеллар Р. (1970). Выпуклый анализ . Принстон, Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета.

    Книга МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • Рудин Л. И., Ошер С. и Фатеми Э. (1992). Алгоритмы удаления шума на основе нелинейных полных вариаций. Physica D , 60 (1–4), 259–268. DOI: 10.1016 / 0167-2789 (92) -F.

    MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • Shan, Q., Джиа Дж. И Агарвала А. (2008). Качественное устранение размытости движения с одного изображения. транзакций ACM на графике , 27 , 73.

    Google Scholar

  • Шривастава А., Ли А., Симончелли Э. П. и Чжу С. С. (2003). О достижениях статистического моделирования естественных изображений. Журнал математической визуализации и зрения , 18 , 17–33.

    MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • Стрекаловский, Е., И Кремерс Д. (2014). Минимизация в реальном времени кусочно-гладкого функционала Мамфорд-Шаха. Труды 13-й Европейской конференции по компьютерному зрению ECCV 2014, Цюрих, Швейцария, 6–12 сентября 2014 г. Часть II (стр. 127–141).

  • Стронг Д. и Чан Т. (2003). Сохраняющие край и зависящие от масштаба свойства регуляризации полной вариации. Обратные задачи , 19 (6), S165.

  • Сан, Л., Чо, С., Ван, Дж., & Хейс, Дж. (2013). Оценка ядра размытия на основе краев с использованием априорных патчей. В 2013 Международная конференция IEEE по компьютерной фотографии (ICCP) (стр. 1–8).

  • Випф Д. и Чжан Х. (2013). Анализ байесовской слепой деконволюции. Методы минимизации энергии в компьютерном зрении и распознавании образов (стр. 40–53). Берлин: Springer.

    Глава Google Scholar

  • Випф, Д., & Чжан, Х. (2014). Возвращаясь к байесовской слепой деконволюции. Журнал исследований в области машинного обучения , 15 , 3595–3634.

    MathSciNet МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • Сюй, Л., и Цзя, Дж. (2010). Двухфазная оценка ядра для надежного устранения размытости движения. В материалах Труды 11-й Европейской конференции по компьютерному зрению: Часть I ECCV’10 (стр. 157–170). Берлин: Springer.

  • Сюй, Л., Чжэн, С., и Цзя, Дж. (2013). Неестественное l0 разреженное изображение для устранения размытости естественного изображения. В 2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (pp. 1107–1114).

  • Зоран Д., Вайс Ю. (2011). От изучения моделей естественных участков изображения до восстановления всего изображения. В материалах Международной конференции по компьютерному зрению 2011 г., ICCV ’11 (стр. 479–486). Компьютерное общество IEEE, Вашингтон, округ Колумбия, США.

  • Понимание гиперпараметров и методов их оптимизации | Прабху

    Рисунок 1: https: // pixabay.com / en / Think-think-psyche-Psycheology-551263/

    Что такое гиперпараметры?
    В статистике гиперпараметр — это параметр из предшествующего распределения; он фиксирует априорное убеждение до того, как будут получены данные.

    В любом алгоритме машинного обучения эти параметры необходимо инициализировать перед обучением модели.

    Параметры модели и гиперпараметры

    Параметры модели — это свойства обучающих данных, которые будут учиться сами по себе во время обучения с помощью классификатора или другой модели машинного обучения.Например,

    • Веса и смещения
    • Точки разделения в дереве решений
    Рисунок 2: Гиперпараметры и параметры модели → Источник

    Гиперпараметры модели — это свойства, которые управляют всем процессом обучения. Ниже приведены переменные, которые обычно настраиваются перед обучением модели.

    • Скорость обучения
    • Количество эпох
    • Скрытые слои
    • Скрытые элементы
    • Функции активации

    Почему гиперпараметры необходимы?

    Гиперпараметры важны, потому что они напрямую управляют поведением обучающего алгоритма и оказывают значительное влияние на производительность обучаемой модели.

    «Хороший выбор гиперпараметров действительно может заставить алгоритм сиять».

    Выбор подходящих гиперпараметров играет решающую роль в успехе нашей архитектуры нейронной сети. Поскольку это оказывает огромное влияние на изученную модель. Например, если скорость обучения слишком низкая, модель упустит важные закономерности в данных. Если он высокий, возможны столкновения.

    Выбор хороших гиперпараметров дает два преимущества:

    • Эффективный поиск пространства возможных гиперпараметров
    • Простота управления большим набором экспериментов для настройки гиперпараметров.

    Методы оптимизации гиперпараметров

    Процесс поиска наиболее оптимальных гиперпараметров в машинном обучении называется оптимизацией гиперпараметров.

    Общие алгоритмы включают:

    • Поиск по сетке
    • Случайный поиск
    • Байесовская оптимизация

    Поиск по сетке

    Поиск по сетке — очень традиционный метод реализации гиперпараметров. Это перебор всех комбинаций.Для поиска по сетке необходимо создать два набора гиперпараметров.

    1. Скорость обучения
    2. Количество слоев

    Поиск по сетке обучает алгоритм для всех комбинаций с использованием двух наборов гиперпараметров (скорость обучения и количество слоев) и измеряет производительность с использованием техники «перекрестной проверки». Этот метод проверки дает уверенность в том, что наша обученная модель получила большинство шаблонов из набора данных. Один из лучших методов проверки с использованием « K-Fold Cross Validation », который помогает предоставить достаточно данных для обучения модели и данных для проверки.

    Рисунок 3: Поиск по сетке → Источник

    Метод поиска по сетке — более простой алгоритм для использования, но он страдает, если данные имеют пространство большой размерности, называемое проклятием размерности .

    Случайный поиск

    Произвольно выбирает пространство поиска и оценивает наборы на основе указанного распределения вероятностей. Например, вместо того, чтобы пытаться проверить все 100 000 выборок, мы можем проверить 1000 случайных параметров.

    Рисунок 4: Случайный поиск → Источник

    Недостатком использования алгоритма случайного поиска является то, что он не использует информацию из предыдущих экспериментов для выбора следующего набора, а также очень трудно предсказать следующий эксперимент.

    Байесовская оптимизация

    Настройка гиперпараметров максимизирует производительность модели на проверочном наборе. Алгоритмы машинного обучения часто требуют точной настройки гиперпараметров модели. К сожалению, эту настройку часто называют « функцией черного », потому что ее нельзя записать в формулу, поскольку производные функции неизвестны.

    Намного более привлекательным способом оптимизации и точной настройки гиперпараметров является , обеспечивающий автоматическую настройку модели с использованием байесовского алгоритма оптимизации .Модель, используемая для аппроксимации целевой функции, называется суррогатной моделью. Популярной суррогатной моделью для байесовской оптимизации является гауссовский процесс (GP) . Байесовская оптимизация обычно работает, предполагая, что неизвестная функция была выбрана из гауссовского процесса (GP), и поддерживает апостериорное распределение для этой функции по мере проведения наблюдений.

    При выполнении байесовской оптимизации необходимо сделать два основных выбора.

    1. Выберите приоритетные функции, которые будут выражать предположения об оптимизируемой функции.Для этого мы выбираем Гауссовский процесс до
    2. Затем мы должны выбрать функцию сбора данных , которая используется для построения функции полезности из апостериорной модели, что позволяет нам определить следующую точку для оценки.

    Гауссовский процесс

    Гауссовский процесс определяет предварительное распределение по функциям, которое может быть преобразовано в апостериорное по функциям, как только мы увидим некоторые данные.В гауссовском процессе используется матрица ковариации, чтобы значения были близки друг к другу. Ковариационная матрица вместе со средней функцией µ для вывода ожидаемого значения (x) определяет гауссовский процесс.

    1. Гауссовский процесс будет использоваться в качестве предшествующего для байесовского вывода
    2. Для вычисления апостериорного заключается в том, что его можно использовать для прогнозирования невидимых тестовых случаев.

    Рисунок 5: Гауссов процесс , предшествующее распределение → Источник Рисунок 6: Гауссовский процесс , апостериорное распределение с применением ковариационной матрицы → Источник

    Функция сбора данных

    Введение данных выборки в пространство поиска осуществляется функциями сбора данных.Это помогает максимизировать функцию сбора данных для определения следующей точки отбора проб. Популярные функции сбора данных:

    • Максимальная вероятность улучшения (MPI)
    • Ожидаемое улучшение (EI)
    • Верхняя граница уверенности (UCB)

    Функция Ожидаемое улучшение (EI) , кажется, популярна. Он определяется как

    EI (x) = 𝔼 [max {0, ƒ (x) −ƒ (x̂)}]

    , где ƒ (x̂) — текущий оптимальный набор гиперпараметров. Максимальное увеличение гиперпараметров улучшится до ƒ.

    1. EI высокий, когда апостериорное ожидаемое значение потерь µ (x) выше, чем текущее наилучшее значение ƒ (x̂)
    2. EI высокое, когда неопределенность σ ( x ) σ (x) вокруг точки х х высокий.

    Резюме:

    • Настройка гиперпараметров — это искусство, которое мы часто называем «функцией черного». Выбор подходящих гиперпараметров сделает алгоритм сияющим и обеспечит максимальную точность
    • Методы оптимизации гиперпараметров в основном используют любой из алгоритмов оптимизации
    1. Поиск по сетке
    2. Случайный поиск
    3. Байесовская оптимизация
    • Байесовская оптимизация использует гауссовский процесс (GP) функция для получения апостериорных функций для прогнозирования на основе предыдущей функции
    • Функция сбора данных помогает максимизировать и определить следующую точку выборки.

    Глава 4 Баланс и последовательность в байесовском анализе

    В комиксе The Rule Элисон Бечдель 1985 года персонаж заявляет, что он смотрит фильм только в том случае, если он удовлетворяет следующим трем правилам (Bechdel 1986):

    • в фильме должно быть по крайней мере две женщины;
    • эти две женщины разговаривают друг с другом; и
    • они говорят о чем-то помимо мужчины.

    Эти критерии составляют тест Бехделя для изображения женщин в кино.Если подумать о фильмах, которые вы смотрели, какой процент из всех недавних фильмов, по вашему мнению, прошел тест Бехделя? Это ближе к 10%, 50%, 80% или 100%?

    Пусть \ (\ pi \), случайное значение от 0 до 1, обозначает неизвестную долю недавних фильмов, прошедших тест Бехделя. Три друга — феминистка, невежественная и оптимистка — имеют некоторые предварительные представления о \ (\ pi \). Размышляя над фильмами, которые он видел в прошлом, феминистка понимает, что большинству не хватает сильных женских персонажей.Бестолковые на самом деле не помнят фильмы, которые они видели, поэтому не уверены, является ли сдача теста Бехделя обычным или необычным явлением. Наконец, оптимист считает, что тест Бехделя — это на самом деле низкая планка для представления женщин в кино, таким образом, предполагается, что почти все фильмы проходят тест. Все это говорит о том, что у трех друзей есть три разные предыдущие модели \ (\ pi \). Без проблем! В главе 3 мы видели, что априорная бета-модель для \ (\ pi \) может быть настроена на в соответствии с предыдущим пониманием (рисунок 3.2). Проверьте свою интуицию перед настройкой бета-версии в викторине ниже.

    Сопоставьте каждую предшествующую бета-версию на рис. 4.1 с соответствующим аналитиком: феминисткой, невежественной и оптимисткой.

    РИСУНОК 4.1: Три предшествующие модели доли пленок, прошедших тест Бехделя.

    Придавая наибольшую априорную правдоподобность значениям \ (\ pi \), которые меньше 0,5, априорная бета (5,11) отражает понимание феминисткой того, что большинство фильмов не проходят тест Бехделя.Напротив, бета-версия (14,1) придает большую априорную правдоподобность значениям \ (\ pi \), близким к 1, что соответствует предыдущему пониманию оптимиста. Это оставляет бета (1,1) или Unif (0,1) предшествующей, которая, устанавливая равную правдоподобность для всех значений \ (\ pi \) между 0 и 1, соответствует образному пожиманию плечами невежественных людей — единственное, что они знают. в том, что \ (\ pi \) — это пропорция, таким образом, где-то между 0 и 1.

    Три аналитика соглашаются просмотреть выборку \ (n \) недавних фильмов и записать \ (Y \) — число, прошедшее тест Бехделя.Признавая \ (Y \) как количество «успехов» в фиксированном количестве независимых испытаний, они определяют зависимость \ (Y \) от \ (\ pi \), используя биномиальную модель. Таким образом, каждый аналитик имеет уникальную бета-биномиальную модель \ (\ pi \) с разными априорными гиперпараметрами \ (\ alpha \) и \ (\ beta \):

    \ [\ begin {split} Y | \ pi & \ sim \ text {Bin} (n, \ pi) \\ \ pi & \ sim \ text {Beta} (\ alpha, \ beta) \\ \ end {split} \; . \]

    Из нашей работы в главе 3 следует, что каждый аналитик имеет уникальных апостериорных моделей \ (\ pi \), которые зависят от их уникальных предшествующих (через \ (\ alpha \) и \ (\ beta \) ) и общих данных наблюдений (через \ (y \) и \ (n \))

    \ [\ begin {уравнение} \ пи | (Y = y) \ sim \ text {Beta} (\ alpha + y, \ beta + n — y) \; .\ tag {4.1} \ end {Equation} \]

    Если вы думаете: «Может ли у каждого быть свой приор ?! Неужели это всегда будет так субъективно ?! » вы задаете правильные вопросы! И на этом вопросы не заканчиваются. В какой степени могут привести аналитиков к трем различным апостериорным выводам относительно теста Бехделя? Как это может зависеть от размера выборки и результатов сбора данных о фильмах? В какой степени последующее понимание аналитиков будет развиваться по мере сбора все большего и большего количества данных? Смогут ли они когда-нибудь прийти к соглашению о представлении женщин в кино ?! Мы будем исследовать эти фундаментальные вопросы на протяжении всей главы 4, продолжая развивать нашу способность мыслить байесовски.

    • Изучите сбалансированное влияние априорного и данных на апостериорное. Вы увидите, как наш выбор предыдущей модели, особенности наших данных и тонкий баланс между ними могут повлиять на апостериорную модель.

    • Выполните последовательный байесовский анализ. Вы изучите одну из самых крутых функций байесовского анализа: как апостериорная модель развивается по мере добавления новых данных.

      # Загрузить пакеты, которые будут использоваться в этой главе
    библиотека (байесовые правила)
    библиотека (тидиверс)
    библиотека (дворник)  

    Приоры разные, задники разные

    Еще раз изучите рисунок 4.1, который суммирует предыдущие модели \ (\ pi \), долю недавних фильмов, прошедших тест Бехделя, настроенных невежественными, феминистками и оптимистами. Мало того, что отличающиеся априорные средние отражают разногласия относительно того, ближе ли \ (\ pi \) к 0 или 1, разные уровни априорной изменчивости отражают тот факт, что аналитики имеют разную степень уверенности в своей априорной информации. Грубо говоря, чем больше определенных априорной информации, тем меньше априорной изменчивости.Чем более расплывчато — априорная информация, тем больше — априорная изменчивость. Априоры оптимиста и невежественного представляют эти две крайности. Имея априорную бета (14,1), которая демонстрирует наименьшую изменчивость, оптимист наиболее уверен в своем предварительном понимании \ (\ pi \) (в частности, что почти все фильмы проходят тест Бехделя). Мы называем такую ​​приору информативной .

    Предварительная информация

    Информационная справка prior отражает конкретную информацию о неизвестной переменной с высокой степенью достоверности, т.е.е. низкая изменчивость.

    При наибольшей априорной изменчивости невежественные наименее уверены в \ (\ pi \). Фактически, их априорная бета (1,1) присваивает равную априорную правдоподобность каждому значению \ (\ pi \) между 0 и 1. Этот тип предшествующей модели «пожимания плечами» имеет официальное название: это , расплывчатое, предшествующее .

    Неопределенный предыдущий

    расплывчатый или рассеянный предшествующий отражает мало конкретной информации о неизвестной переменной. Особым случаем является предварительный вариант flat , который присваивает равную априорную правдоподобность всем возможным значениям переменной.

    Следующий естественный вопрос, который следует задать: как их различные априорные значения повлияют на последующие выводы феминисток, невежественных и оптимистов? Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужны некоторые данные. Наши аналитики решили просмотреть случайную выборку из \ (n = 20 \) недавних фильмов, используя данные, собранные для статьи FiveThirtyEight о тесте Бехделя. Пакет bayesrules включает частичную версию этого набора данных с именем bechdel . Полная версия предоставляется пакетом fivethirtyeight R (Kim, Ismay, and Chunn 2020).Наряду с заголовком и год каждого фильма в этом наборе данных, двоичная переменная регистрирует, прошел или не прошел фильм тест Бехделя:

      # Импортировать данные
    данные (bechdel, package = "bayesrules")
    
    # Взять пробу из 20 фильмов
    set.seed (84735)
    bechdel_20 <- bechdel%>%
      sample_n (20)
    
    bechdel_20%>%
      голова (3)
    # Стол: 3 x 3
       бинарный заголовок года
        
    1 Кинг-Конг 2005 г.
    2 Флэш-данс 1983 г.
    3 2013 Провал чистки  

    Из 20 фильмов в этой выборке только 9 (45%) прошли проверку:

      bechdel_20%>%
      табыл (бинарный)%>%
      adorn_totals ("строка")
     двоичные n процентов
       ОТКАЗ 11 0.55
       ПРОЙДЕНО 9 0,45
      Итого 20 1,00  

    Перед тем, как приступить к каким-либо формальным математическим вычислениям, выполните следующую инстинктивную проверку того, как , по вашему мнению, каждый аналитик отреагирует на эти данные. Ответы обсуждаются ниже.

    На рисунке ниже показаны уникальные априорные значения наших трех аналитиков вместе с общей масштабированной функцией правдоподобия, которая отражает \ (Y = 9 \) из \ (n = 20 \) (45%) выбранных фильмов, прошедших тест Бехделя. Как вы ожидаете, чья задняя часть будет выглядеть как больше всего как масштабированная вероятность? То есть, чье апостериорное понимание скорости прохождения теста Бехделя больше всего согласуется с наблюдаемой скоростью 45% в наблюдаемых данных? На кого вы рассчитываете, что будет выглядеть как оцененная вероятность?

    Три апостериорных модели аналитиков \ (\ pi \), которые следуют из применения (4.1) к их уникальным предыдущим моделям и общим данным фильмов, сведены в Таблицу 4.1 и Рисунок 4.2. Например, апостериорные параметры феминистки рассчитываются как \ (\ alpha + y = 5 + 9 = 14 \) и \ (\ beta + n — y = 11 + 20-9 = 22 \).

    ТАБЛИЦА 4.1: Априорная и апостериорная модели для \ (\ pi \), построенные в свете данных о том, что \ (Y = 9 \) из \ (n = 20 \) выбранных фильмов проходят тест Бехделя.
    Аналитик Прежний Задний
    феминистка Бета (5,11) Бета (14,22)
    невежественный Бета (1,1) Бета (10,12)
    оптимист Бета (14,1) Бета (23,12)

    Были ли ваши инстинкты правы? Напомним, что оптимисты начали с самого оптимистичного априорного утверждения относительно \ (\ pi \) — их предыдущая модель имела высокое среднее с низкой изменчивостью.Поэтому неудивительно, что их апостериорная модель не так синхронизирована с данными, как апостериорные данные других аналитиков. Мрачных данных, согласно которым только 45% из 20 выбранных фильмов прошли тестирование, было недостаточно, чтобы убедить их в том, что в Голливуде есть проблема — они по-прежнему считают, что значения \ (\ pi \) выше 0,5 являются наиболее правдоподобными. На противоположной крайности находится невежественный, начавший с плоской, расплывчатой ​​априорной модели \ (\ pi \). В отсутствие какой-либо предварительной информации их апостериорная модель напрямую отражает выводы, полученные из наблюдаемых данных фильма.Фактически, их апостериорная функция неотличима от функции правдоподобия в масштабе .

    РИСУНОК 4.2: Апостериорные модели \ (\ pi \), построенные в свете образца, в котором \ (Y = 9 \) из \ (n = 20 \) фильмов прошли Bechdel.

    Напоминаем, что функции правдоподобия — это , а не PDF-файлов, поэтому обычно не интегрируются в 1. Таким образом, фактическая (немасштабированная) вероятность невежественного равна , а не эквиваленту их апостериорного PDF. Здесь мы просто масштабируем функцию правдоподобия для упрощения сравнения между предыдущими и данными о \ (\ pi \).

    Разные данные, разные задние части

    Если вас беспокоит тот факт, что три наших аналитика имеют разные апостериорные представления о \ (\ pi \), доле недавних фильмов, прошедших оценку Бехделя, не отчаивайтесь. Не забывайте о роли, которую данных играет в байесовском анализе. Чтобы изучить эту динамику, рассмотрим трех новых аналитиков — Мортеза, Надиде и Урсулу, которые разделяют оптимистичную бета-версию (14,1), предшествующую \ (\ pi \) , но каждый из которых имеет доступ к разным данным.Мортеза рассматривает \ (n = 13 \) фильмы 1991 года, среди которых \ (Y = 6 \) (около 46%) проходят оценку Bechdel:

    .
      бехдель%>%
      фильтр (год == 1991)%>%
      табыл (бинарный)%>%
      adorn_totals ("строка")
     двоичные n процентов
       ОТКАЗ 7 0,5385
       ПАСС 6 0,4615
      Итого 13 1,0000  

    Nadide обзоров \ (n = 63 \) фильмов 2000 года, среди которых \ (Y = 29 \) (около 46%) проходят Bechdel:

      бехдель%>%
      фильтр (год == 2000)%>%
      табыл (бинарный)%>%
      adorn_totals ("строка")
     двоичные n процентов
       ОТКАЗ 34 0.5397
       ПАСС 29 0,4603
      Итого 63 1,0000  

    Наконец, Урсула рассматривает \ (n = 99 \) фильмы 2013 года, среди которых \ (Y = 46 \) (около 46%) проходят оценку Bechdel:

    .
      бехдель%>%
      фильтр (год == 2013)%>%
      табыл (бинарный)%>%
      adorn_totals ("строка")
     двоичные n процентов
       ОТКАЗ 53 0,5354
       ПАСС 46 0,4646
      Итого 99 1,0000  

    Какое совпадение! Хотя Мортеза, Надиде и Урсула собрали разные данные, каждый наблюдает, что процент сдачи экзамена по Бехделю составляет примерно 46%.Однако их размеры выборки \ (n \) различаются — Мортеза просмотрел только 13 фильмов, а Урсула — 99. Прежде чем выполнять какие-либо формальные вычисления, проверьте свою интуицию в отношении того, как эти разные данные приведут к разным апостериорным результатам для трех аналитиков. Ответы обсуждаются ниже.

    Общие априорные и уникальные функции биномиального правдоподобия трех аналитиков (3.12), отражающие их разные данные, показаны ниже. Как вы ожидаете, чьи апостериорные данные будут или более синхронизированы с их данными, как визуализировано с помощью масштабированной вероятности? Чей апостериорный результат, по вашему мнению, будет минимум , синхронизированным с их данными?

    Три апостериорных модели аналитиков \ (\ pi \), которые следуют из применения (4.1) к их предыдущей модели общей Beta (14,1) и уникальных данных фильма , которые приведены на рис. 4.3 и в таблице 4.2. Твоя интуиция верна? Во-первых, обратите внимание, что чем больше размер выборки \ (n \), тем более «настойчивой» функция правдоподобия. Например, функция правдоподобия, отражающая 46% -ный процент успешных ответов в небольшой выборке Мортеза из 13 фильмов, довольно широка — она ​​оставляет возможность для \ (\ pi \) быть где-то между 15% и 75%. В отличие от этого, отражая 46% -ный процент успешных ответов в более крупной выборке из 99 фильмов, функция правдоподобия Урсулы узкая — она ​​утверждает, что \ (\ pi \), вероятно, находится между 35% и 55%.В свою очередь, мы видим, что чем выше вероятность, тем большее влияние оказывают данные на апостериорную. Мортеза по-прежнему меньше всего убежден в низкой скорости прохождения теста по Бехделю, наблюдаемой в его небольшой выборке, тогда как Урсула убеждена больше всех. Ее ранний априорный оптимизм превратился в апостериорное понимание того, что \ (\ pi \) вероятно только между 40% и 55%.

    РИСУНОК 4.3: Апостериорные модели \ (\ pi \), построенные на основе одних и тех же предшествующих, но разных данных, построены для каждого аналитика.

    ТАБЛИЦА 4.2: Априорная и апостериорная модели для \ (\ pi \), построенные в свете общих априорных и различных данных Beta (14,1).
    Аналитик Данные Задний
    Мортеза \ (Y = 6 \) из \ (n = 13 \) Бета (20,8)
    Надиде \ (Y = 29 \) из \ (n = 63 \) Бета (43,35)
    Урсула \ (Y = 46 \) из \ (n = 99 \) Бета (60,54)

    Обеспечение баланса между предыдущими данными и данными

    Соединение наблюдений с концепциями

    В этой главе мы наблюдали влияние различных априорных значений (Раздел 4.1) и разные данные (раздел 4.2) могут иметь отношение к нашему апостериорному пониманию неизвестной переменной. Однако последним является более тонкое перетягивание каната между этими двумя сторонами. Сетка графиков на рисунке 4.4 иллюстрирует баланс , который апостериорная модель находит между предыдущим и данными. Каждая строка соответствует уникальной предшествующей модели, а каждый столбец — уникальному набору данных.

    РИСУНОК 4.4: Апостериорные модели \ (\ pi \), построенные с использованием различных комбинаций предшествующих моделей и данных наблюдений.

    При перемещении слева направо по сетке размер выборки увеличивается с \ (n = 13 \) до \ (n = 99 \) фильмов, сохраняя при этом долю фильмов, прошедших тест Бехделя (\ (Y / n \ прибл. 0,46 \)). Настойчивость вероятности и, соответственно, влияние данных на апостериорное возрастание с увеличением размера выборки \ (n \). Это также означает, что влияние нашего предыдущего понимания уменьшается на по мере накопления новых данных. Кроме того, частота , при которой апостериорный баланс склоняется в пользу данных, зависит от априорного.Двигаясь сверху вниз по сетке, априорные значения переходят от информативного (бета (14,1)) к расплывчатому (бета (1,1)). Естественно, чем информативнее априор, тем больше его влияние на апериор.

    Объединив эти наблюдения, последний столбец в сетке представляет очень важную байесовскую изюминку: независимо от силы и расхождений между их предыдущим пониманием \ (\ pi \), три аналитика придут к общему апостериорному пониманию в свете сильных данные. Это наблюдение — рельеф .Если бы байесовские модели смеялись перед лицом все большего и большего количества данных, у нас были бы проблемы.

    Тренировка! Для более глубокого изучения роли апостериорного анализа и данных в апостериорном анализе используйте функции plot_beta_binomial () и summarize_beta_binomial () из пакета bayesrules для визуализации и обобщения бета-биномиальной апостериорной модели \ (\ pi \) при различных комбинациях предыдущих моделей Beta (\ (\ alpha \), \ (\ beta \)) и наблюдаемых данных, \ (Y \) успехов в \ (n \) испытаниях:

      # Постройте бета-биномиальную модель
    plot_beta_binomial (альфа = ___, бета = ___, y = ___, n = ___)
    
    # Получение числовых сводок бета-биномиальной модели
    summarize_beta_binomial (альфа = ___, бета = ___, y = ___, n = ___)  

    Соединение концепций с теорией

    Паттерны, которые мы наблюдали в апостериорном балансе между предшествующим и данными, интуитивно понятны.Они также подтверждаются элегантным математическим результатом. Если вы хотите подкрепить свою интуицию теорией, читайте дальше. Если вы предпочитаете пропустить технические детали, вы можете перейти к разделу 4.4 без серьезных последствий.

    Рассмотрим общую настройку бета-биномиальной формы, где \ (\ pi \) — это вероятность успеха некоторого интересующего события с предшествующей бета-версией (\ (\ alpha, \ beta \)). Тогда согласно (4.1) апостериорная модель \ (\ pi \) при наблюдении \ (Y = y \) успехов в \ (n \) испытаниях равна \ (\ text {Beta} (\ alpha + y, \ beta + п — у) \).Из (3.11) следует, что центральная тенденция в нашем апостериорном понимании \ (\ pi \) может быть измерена апостериорным средним,

    \ [E (\ pi | Y = y) = \ frac {\ alpha + y} {\ alpha + \ beta + n} \; . \]

    И с небольшой перестановкой мы можем изолировать влияние предшествующих и наблюдаемых данных на апостериорное среднее. Второй шаг в этой перестановке может показаться странным, но обратите внимание, что мы просто умножаем обе дроби на 1 (например: \ (n / n \)).

    \ [\ begin {split} Е (\ пи | Y = у) & = \ frac {\ alpha} {\ alpha + \ beta + n} + \ frac {y} {\ alpha + \ beta + n} \\ & = \ frac {\ alpha} {\ alpha + \ beta + n} \ cdot \ frac {\ alpha + \ beta} {\ alpha + \ beta} + \ frac {y} {\ alpha + \ beta + n} \ cdot \ frac {n} {n} \\ & = \ frac {\ alpha + \ beta} {\ alpha + \ beta + n} \ cdot \ frac {\ alpha} {\ alpha + \ beta} + \ frac {n} {\ alpha + \ beta + n} \ cdot \ frac {y} {n} \\ & = \ frac {\ alpha + \ beta} {\ alpha + \ beta + n} \ cdot E (\ pi) + \ frac {n} {\ alpha + \ beta + n} \ cdot \ frac {y} { n} \; .\\ \ end {split} \]

    Теперь мы разделили апостериорное среднее на две части: часть, которая зависит от априорного среднего \ (E (\ pi) \) (3.2), и часть, которая зависит от наблюдаемой вероятности успеха в наших выборочных испытаниях, \ ( г / п \). Фактически, апостериорное среднее — это средневзвешенных значений, априорных средних и показателей успешности выборки, их различные веса в сумме составляют 1:
    \ [\ frac {\ alpha + \ beta} {\ alpha + \ beta + n} + \ frac {n} {\ alpha + \ beta + n} = 1 \; . \]

    Например, рассмотрим апостериорные средние для Мортеза и Урсулы, настройки для которых приведены в Таблице 4.2. Имея общий априорный бета (14,1) для \ (\ pi \), Мортеза и Урсула разделяют априорное среднее значение \ (E (\ pi) = 14/15 \). Однако их данные различаются. Мортеза наблюдал, что \ (Y = 6 \) из \ (n = 13 \) фильмов прошли тест Бехделя, таким образом, апостериорное среднее значение равно

    .

    \ [\ begin {split} E (\ pi | Y = 6) & = \ frac {14 + 1} {14 + 1 + 13} \ cdot E (\ pi) + \ frac {13} {14 + 1 + 13} \ cdot \ frac {y} {n} \\ & = 0,5357 \ cdot \ frac {14} {15} + 0,4643 \ cdot \ frac {6} {13} \\ & = 0,7143 \; . \\ \ end {split} \]

    Наблюдаемая Урсула \ (Y = 46 \) из \ (n = 99 \) пленок прошла тест Бехделя, следовательно, имеет апостериорное среднее значение

    .

    \ [\ begin {split} E (\ pi | Y = 46) & = \ frac {14 + 1} {14 + 1 + 99} \ cdot E (\ pi) + \ frac {99} {14 + 1 + 99} \ cdot \ frac {y} {n} \\ & = 0.1316 \ cdot \ frac {14} {15} + 0,8684 \ cdot \ frac {46} {99} \\ & = 0,5263 \; . \\ \ end {split} \]

    Опять же, хотя Мортеза и Урсула имеют общее априорное среднее для \ (\ pi \) и наблюдали аналогичные показатели успешности теста Бехделя примерно 46%, их апостериорные средние различаются из-за разного размера выборки \ (n \). Так как Мортеза наблюдал только \ (n = 13 \) фильмов, его апостериорное среднее немного больше давало вес на предыдущее среднее, чем на наблюдаемую скорость прохождения теста Бехделя в его выборке: 0,5357 против 0,4643. Напротив, поскольку Урсула наблюдала относительно большое количество \ (n = 99 \) фильмов, ее апостериорное среднее придавало намного меньший вес на предыдущему среднему, чем наблюдаемая частота прохода по Бехделю в ее выборке: 0.1316 и 0.8684.

    Эти результаты имеют математический смысл. В общем, подумайте, что происходит с апостериорным средним значением, когда мы собираем все больше и больше данных. По мере увеличения размера выборки \ (n \) вес (следовательно, влияние) априорной модели Beta (\ (\ alpha, \ beta \)) приближается к 0,

    .

    \ [\ frac {\ alpha + \ beta} {\ alpha + \ beta + n} \ до 0 \; \; \ text {as} n \ to \ infty \;, \]

    , в то время как вес (следовательно, влияние) данных приближается к 1,

    \ [\ frac {n} {\ alpha + \ beta + n} \ to 1 \; \; \ text {as} n \ to \ infty \ ;.\]

    Таким образом, чем больше у нас данных, тем больше апостериорное среднее будет смещаться в сторону тенденций, представленных в данных, в отличие от предшествующих: как \ (n \ to \ infty \)

    \ [E (\ pi | Y = y) = \ frac {\ alpha + \ beta} {\ alpha + \ beta + n} \ cdot E (\ pi) + \ frac {n} {\ alpha + \ beta} + n} \ cdot \ frac {y} {n} \; \; \; \к \;\;\; \ frac {y} {n} \; . \]

    Скорость , с которой происходит этот дрейф, зависит от того, является ли предыдущая настройка (т.е. \ (\ alpha \) и \ (\ beta \)) информативной или неопределенной. Таким образом, эти математические результаты подтверждают сделанные нами наблюдения о балансе апостериорных значений между апостериорным значением и данными на рисунке 4.4. И это еще не все! В упражнениях вы покажете, что мы можем записать апостериорную моду как средневзвешенное значение предшествующей моды и наблюдаемой вероятности успеха выборки:

    \ [\ text {Mode} (\ pi | Y = y) = \ frac {\ alpha + \ beta — 2} {\ alpha + \ beta + n — 2} \ cdot \ text {Mode} (\ pi) + \ frac {n} {\ alpha + \ beta + n — 2} \ cdot \ frac {y} {n} \; . \]

    Последовательный анализ: развитие с данными

    В наших обсуждениях выше мы исследовали возрастающее влияние данных и уменьшение влияния априорного значения на апостериорный , поскольку в поступает все больше и больше данных.Рассмотрим нюансы этой концепции. Фраза «по мере поступления все большего и большего количества данных» вызывает идею о том, что сбор данных и, следовательно, эволюция в нашем последующем понимании происходит постепенно. Например, понимание учеными изменения климата развивалось на протяжении десятилетий по мере того, как они получали новую информацию. Понимание кандидатами в президенты своих шансов на победу на выборах изменилось за месяцев по мере появления новых результатов опросов. Формальная основа для этой эволюции — одна из самых мощных функций байесовской статистики!

    Давайте вернемся к поведенческому исследованию послушания Милгрэмом из раздела 3.6. В этой настройке \ (\ pi \) представляет долю людей, которые будут подчиняться власти, даже если это означает причинение вреда другим. В исследовании Милгрэма подчинение властям означало нанесение серьезного электрического шока другому участнику (что, по сути, было уловкой). До экспериментов Милгрэма наш вымышленный психолог ожидал, что немногие люди будут подчиняться авторитету перед лицом причинения вреда другому: \ (\ pi \ sim \ text {Beta} (1,10) \). Позже они заметили, что 26 из 40 участников исследования вызвали сильный шок.

    Теперь предположим, что психолог собирал эти данные постепенно, , день за днем, в течение трех дней. Каждый день они оценивали \ (n \) субъектов и записывали \ (Y \), число, вызвавшее наиболее сильное потрясение (таким образом, \ (Y | \ pi \ sim \ text {Bin} (n, \ pi) \) ). Среди участников \ (n = 10 \) первого дня только \ (Y = 1 \) доставили самый сильный шок. Таким образом, к концу первого дня понимание психологами \ (\ pi \) уже сформировалось. Из (4.1) следует, что

    \ [\ pi | (Y = 1) \ sim \ text {Beta} (2,19) \; .\]

    День второй был гораздо более загруженным, а результаты — более плачевными: среди \ (n = 20 \) участников \ (Y = 17 \) вызвал самый сильный шок. Таким образом, к концу второго дня понимание психологами \ (\ pi \) снова изменилось — \ (\ pi \), вероятно, было больше, чем они ожидали.

    Каким был результат психолога после \ (\ pi \) в конце второго дня?

    1. Бета (19,22)
    2. Бета (18,13)

    Если ваш ответ «а», то вы правильно ! На второй день психолог не просто забыл, что произошло в первый день, и начал заново с первоначальной предыдущей бета-версией (1,10).Скорее то, что они узнали к концу первого дня, выраженное апостериорной бета-версией (2,19), обеспечило предварительную отправную точку на второй день. Таким образом, согласно (4.1) апостериорной моделью \ (\ pi \) в конце второго дня является бета (19,22). На третий день \ (Y = 8 \) из \ (n = 10 \) участников доставили самый сильный шок, поэтому их модель \ (\ pi \) эволюционировала от бета (19,22) до бета ( 27,24) кзади. Полная эволюция от исходной бета-версии психолога (1,10) до ее бета-версии (27,24) в конце трехдневного исследования суммирована в таблице 4.3. На рисунке 4.5 изображена эта эволюция в картинках, в том числе большой скачок психолога с первого дня на второй, когда он наблюдал, как многие участники исследования оказали сильнейший шок (17 из 20).

    ТАБЛИЦА 4.3: Последовательный байесовский анализ данных Милграма.
    День Данные Модель
    0 NA Бета (1,10)
    1 Д = 1 из n = 10 Бета (2,19)
    2 Д = 17 из n = 20 Бета (19,22)
    3 Д = 8 из n = 10 Бета (27,24)

    РИСУНОК 4.5. Последовательный анализ данных Милгрэма, обобщенный в таблице 4.3.

    Процесс, который мы только что предприняли, постепенное обновление апостериорной модели психолога \ (\ pi \), в более общем смысле называется последовательным байесовским анализом или байесовским обучением .

    Последовательный байесовский анализ (также известный как байесовское обучение)

    При последовательном байесовском анализе апостериорная модель обновляется постепенно по мере поступления новых данных. С каждым новым фрагментом данных предыдущая апостериорная модель, отражающая наше понимание до наблюдения этих данных, становится новой предшествующей моделью.

    Способность развиваться по мере поступления новых данных — одна из самых мощных функций байесовской структуры. Эти типы последовательного анализа также подтверждают два основных и общих чувственных свойства. Во-первых, окончательная апостериорная модель представляет собой инвариант порядка данных , то есть на нее не влияет порядок , в котором мы наблюдаем данные. Например, предположим, что психолог наблюдал данные исследования Милграма в порядке , обратном : \ (Y = 8 \) из \ (n = 10 \) в первый день, \ (Y = 17 \) из \ (n = 20 \) во второй день и \ (Y = 1 \) из \ (n = 10 \) в третий день.Итоговая эволюция их понимания \ (\ pi \) суммирована в Таблице 4.4 и Рисунке 4.6. По сравнению с их анализом обратного сбора данных (таблица 4.3), эволюционирующее понимание психологом \ (\ pi \) идет другим путем. Однако он все равно оказывается на том же месте — Бета (27,24) кзади. Эти различия в эволюции можно увидеть в сравнении рисунков 4.6 и 4.5.

    ТАБЛИЦА 4.4: Последовательный байесовский анализ данных Милграма с изменением порядка, в котором наблюдались данные.
    День Данные Модель
    0 NA Бета (1,10)
    1 Д = 8 из n = 10 Бета (9,12)
    2 Д = 17 из n = 20 Бета (26,15)
    3 Д = 1 из n = 10 Бета (27,24)

    РИСУНОК 4.6: Последовательный анализ данных Милгрэма, обобщенный в таблице 4.4.

    Вторая фундаментальная особенность последовательного анализа состоит в том, что окончательная апостериорная оценка зависит только от совокупных данных . Например, в объединенных трехдневном эксперименте Милгрэма было \ (n = 10 + 20 + 10 = 40 \) участников, среди которых \ (Y = 1 + 17 + 8 = 26 \) доставили самый сильный шок. . В Разделе 3.6 мы оценили эти данные сразу, а не постепенно. При этом мы перешли прямо от исходной бета-модели (1,10) психолога к апостериорной бета-модели (27,24) \ (\ pi \).То есть независимо от того, оцениваем ли мы данные постепенно или все за один раз, мы окажемся в одном и том же месте.

    Доказательство неизменности порядка данных

    В предыдущем разделе вы видели доказательства неизменности порядка данных в действии. Здесь докажет , что эта функция используется во всех байесовских моделях. Этот раздел интересен, но не мешает вашей будущей работе.

    Неизменность порядка данных

    Пусть \ (\ theta \) будет любым интересующим параметром с предшествующим pdf \ (f (\ theta) \).Затем последовательный анализ , в котором мы первые наблюдаем точку данных \ (y_1 \) и , затем вторую точку данных \ (y_2 \), будет производить ту же апостериорную модель \ (\ theta \), как если бы мы сначала наблюдать \ (y_2 \) и , затем \ (y_1 \):

    \ [f (\ theta | y_1, y_2) = f (\ theta | y_2, y_1) \;. \]

    Точно так же апостериорная модель не зависит от того, наблюдаем ли мы данные сразу или последовательно .

    Чтобы доказать свойство инвариантности порядка данных, давайте сначала определим структуру апостериорного pdf \ (f (\ theta | y_1, y_2) \), который развивается путем последовательного наблюдения данных \ (y_1 \), за которым следует \ (y_2 \).На первом этапе этой эволюции мы строим апостериорный PDF-файл из нашего исходного предыдущего PDF-файла, \ (f (\ theta) \), и функцию правдоподобия \ (\ theta \) с учетом первой точки данных \ (y_1 \ ), \ (L (\ theta | y_1) \):

    \ [f (\ theta | y_1) = \ frac {\ text {prior} \ cdot \ text {правдоподобие}} {\ text {нормализующая константа}} = \ frac {f (\ theta) L (\ theta | y_1 )} {f (y_1)} \;. \]

    На втором этапе мы обновляем нашу модель в свете наблюдения новых данных \ (y_2 \). При этом не забывайте, что мы начинаем с предыдущей модели, указанной как \ (f (\ theta | y_1) \), таким образом,

    \ [f (\ theta | y_2) = \ frac {\ frac {f (\ theta) L (\ theta | y_1)} {f (y_1)} L (\ theta | y_2)} {f (y_2)} = \ frac {f (\ theta) L (\ theta | y_1) L (\ theta | y_2)} {f (y_1) f (y_2)} \ ;.\]

    Аналогичным образом, наблюдение данных в обратном порядке, \ (y_2 \), а затем \ (y_1 \), даст эквивалентный апостериорный результат:

    \ [f (\ theta | y_2, y_1) = \ frac {f (\ theta) L (\ theta | y_2) L (\ theta | y_1)} {f (y_2) f (y_1)} \ ;. \]

    Наконец, порядка данных не только не влияет на окончательную апостериорную модель \ (\ theta \), не имеет значения, наблюдаем ли мы данные сразу или последовательно . Для этого предположим, что мы начали с исходного \ (f (\ theta) \) до и наблюдаем данные \ ((y_1, y_2) \) вместе, а не последовательно.Кроме того, предположим, что эти точки данных являются безусловно и условно независимыми , таким образом,

    \ [f (y_1, y_2) = f (y_1) f (y_2) \; \; \ текст {и} \; \; f (y_1, y_2 | \ theta) = f (y_1 | \ theta) f (y_2 | \ theta) \; . \]

    Тогда апостериорный PDF-файл, полученный в результате этого «дампа данных», эквивалентен тому, который получен в результате последовательного анализа, приведенного выше:

    \ [\ begin {split} е (\ тета | у_1, у_2) & = \ frac {f (\ theta) L (\ theta | y_1, y_2)} {f (y_1, y_2)} \\ & = \ frac {f (\ theta) f (y_1, y_2 | \ theta)} {f (y_1) f (y_2)} \\ & = \ гидроразрыва {f (\ theta) L (\ theta | y_1) L (\ theta | y_2)} {f (y_1) f (y_2)} \; .\\ \ end {split} \]

    Не будь упрямым

    Глава 4 осветила некоторые из наиболее убедительных аспектов байесовской философии — она ​​обеспечивает основу и гибкость, позволяющую нашему пониманию развиваться с течением времени. Один из единственных способов потерять — это байесовское преимущество — это начать с чрезвычайно упорной предыдущей модели . Модель настолько упрямая, что присваивает определенным значениям параметров априорную вероятность ноль . Рассмотрим пример в рамках исследования Милграма, где \ (\ pi \) — это доля людей, которые будут подчиняться власти, даже если это означает причинение вреда другим.Предположим, что некий исследователь упрямо верит в благо человечества, настаивая на том, что \ (\ pi \) с равной вероятностью находится в диапазоне от 0 до 0,25, а наверняка не превышает 0,25. Они выражают это предварительное понимание через унифицированную модель от 0 до 0,25,

    .

    \ [\ pi \ sim \ text {Unif} (0,0.25) \]

    с pdf \ (f (\ pi) \), показанным на рисунке 4.7 и указанным в

    \ [f (\ pi) = 4 \; \ text {for} \ pi \ in [0, 0,25] \; . \]

    Теперь предположим, что этому исследователю сказали, что первые \ (Y = 8 \) из \ (n = 10 \) участников произвели шок.Эта цифра в 80% противоречит упорному мнению исследователя. Проверьте свою интуицию относительно того, как исследователь будет обновлять свои апостериорные данные в свете этих данных.

    Предварительный pdf-файл и функция правдоподобия упрямого исследователя показаны на каждом графике рисунка 4.7. Какой график точно отображает соответствующие апостериорные зубы исследователя?

    РИСУНОК 4.7: Априорность и вероятность упрямого исследователя с тремя потенциально соответствующими апостериорными моделями.

    Как ни странно это может показаться, апостериорная модель на графике (c) соответствует обновленному пониманию упрямым исследователем \ (\ pi \) в свете наблюдаемых данных. Апостериорная модель определяется на тех же значениях, для которых определена предыдущая модель . То есть поддержка апостериорной модели унаследована от поддержки предыдущей модели. Поскольку априорная модель психолога присваивает нулевую вероятность любому значению \ (\ pi \), превышающему 0,25, их апостериорная модель должна также присваивать нулевую вероятность любому значению в этом диапазоне. Математически апостериорный pdf \ (f (\ pi | y = 8) = 0 \) для любого \ (\ pi \ notin [0,0.25] \) и для любого \ (\ pi \ in [0, 0.{2} \\ \ end {split} \]

    Значение этой математики огромно. Независимо от того, сколько контрдоказательств соберет упрямый исследователь, их задняя часть никогда не выйдет за пределы 0,25, даже если они соберут данные по миллиарду субъектов. К счастью, у нас есть для вас хорошие новости: этот байесовский облом полностью предотвратим .

    Горячий совет: как избежать прискорбной предыдущей модели

    Пусть \ (\ pi \) — некоторый интересующий параметр.Независимо от того, сколько априорной информации вы думаете о \ (\ pi \) или насколько информативной вы хотите сделать вашу априорную, обязательно присваивайте правдоподобие, отличное от 0, для каждых возможных значений \ (\ pi \), даже если это правдоподобие около 0. Например, если \ (\ pi \) — это пропорция , которая технически может находиться в диапазоне от 0 до 1, тогда ваша предыдущая модель также должна быть определена в этом континууме.

    Заметка о субъективности

    В главе 1 мы сослались на распространенную критику байесовской статистики — она ​​слишком субъективная .В частности, некоторые опасаются, что «субъективная» настройка предшествующей модели позволяет байесовскому аналитику прийти к любому выводу, который они хотят. Мы можем более строго противодействовать этой критике в свете того, что мы узнали в главе 4. Прежде чем мы это сделаем, снова подключитесь к некоторым концепциям, которые вы исследовали на протяжении всей книги, и расширите их.

    Для каждого утверждения ниже укажите, является ли утверждение верным или ложным. Приведите свои доводы.

    1. Все предыдущие варианты являются информативными.
    2. Могут быть веские причины для информативного предварительного просмотра.
    3. Любой предыдущий выбор может быть преодолен с помощью достаточного количества данных.
    4. Частотная парадигма полностью объективна.

    Ответы приведены в сносках. Рассмотрим основные моменты. На протяжении главы 4 вы подтвердили, что байесовский действительно может построить априорную модель на основе «субъективного» опыта. Очень редко это плохо, и довольно часто это хорошо! В лучших сценариях субъективное априорное значение может отражать богатый прошлый опыт, поэтому следует включить в наш анализ — к сожалению, , а не .Даже если предыдущие субъективные данные противоречат фактическим наблюдаемым свидетельствам, их влияние на заднюю часть тела ослабевает по мере накопления этих свидетельств. Мы видели одно исключение из худшего сценария. И это было , можно было предотвратить . Если субъективный априор достаточно упрям, чтобы присвоить нулевую вероятность возможному значению параметра, никакого количества контрдоказательств будет недостаточно, чтобы сдвинуть его с места.

    Наконец, хотя мы призываем вас критически относиться к применению байесовских методов, не беспокойтесь о том, что они более субъективны, чем частотные методы. Нет. Человек способен исключить из анализа всю субъективность. Жизненный опыт и знания, которые мы несем с собой, определяют все, от вопросов исследования, которые мы задаем, до того, какие данные мы собираем. Важно учитывать потенциальные последствия этой субъективности в как в байесовском, так и в частотном анализе .

    Краткое содержание главы

    В главе 4 мы исследовали баланс, который устанавливает апостериорная модель между предыдущей моделью и данными. В целом мы наблюдали следующие тенденции:

    • предшествующее влияние
      Менее неопределенное и более информативное предшествующее, т.е.е. чем больше наша априорная уверенность, тем большее влияние априорное имеет на апостериорное.

    • влияние данных
      Чем больше данных у нас есть, тем большее влияние они оказывают на апостериорную. Таким образом, если у них есть достаточных данных, два исследователя с разными априорными оценками будут иметь похожие апостериорные данные.

    Далее мы увидели, что в последовательном байесовском анализе мы постепенно обновляем нашу апостериорную модель по мере поступления все большего и большего количества данных.На конечный пункт назначения этого апостериорного распределения не влияет порядок, в котором мы наблюдаем эти данные (т.е. апостериор — это инвариант порядка данных ), а также то, наблюдаем ли мы данные в одном большом дампе или постепенно.

    Упражнения

    Повторите упражнения

    Упражнение 4.1 (Сопоставьте предыдущее описание с описанием) Ниже перечислены пять различных предшествующих моделей для \ (\ pi \). Обозначьте каждый из этих дескрипторов: в некоторой степени в пользу \ (\ pi <0,5 \), в значительной степени в пользу \ (\ pi <0.5 \), центрируя \ (\ pi \) на 0,5, несколько в пользу \ (\ pi> 0,5 \), сильно предпочитая \ (\ pi> 0,5 \)

    1. Бета (1.8,1.8)
    2. Бета (3,2)
    3. бета (1,10)
    4. Бета (1,3)
    5. Бета (17,2)

    Упражнение 4.2 (Сопоставьте график с кодом) Какие аргументы функции plot_beta_binomial () сгенерировали график ниже?

    1. альфа = 2, бета = 2, y = 8, n = 11
    2. альфа = 2, бета = 2, y = 3, n = 11
    3. альфа = 3, бета = 8, y = 2, n = 6
    4. альфа = 3, бета = 8, y = 4, n = 6
    5. альфа = 3, бета = 8, y = 2, n = 4
    6. альфа = 8, бета = 3, y = 2, n = 4

    Упражнение 4.3 (Предварительный выбор: падение листьев дерева гинкго) Дерево гинкго может превратиться в величественный памятник чудесам мира природы. Одна из самых примечательных особенностей деревьев гинкго заключается в том, что они сбрасывают все листья одновременно, обычно после первых заморозков. Рэнди думает, что в следующий понедельник с дерева гинкго в ее местном дендрарии опадут все листья. Она спрашивает 5 своих друзей, что они думают о вероятности (\ (\ pi \)) того, что это произойдет. Определите несколько разумных бета-априоров, чтобы передать каждое из этих убеждений.

    1. Бен говорит, что это действительно маловероятно.
    2. Альберт говорит, что он совершенно не уверен и ненавидит деревья. Он понятия не имеет.
    3. Кэти задумывается и, основываясь на том, что произошло в прошлом году, думает, что это очень высокий шанс.
    4. Дэрил думает, что есть неплохие шансы, но он несколько не уверен.
    5. Скотт думает, что этого, вероятно, не произойдет, но он несколько не уверен.

    Практика: разные приоры, разные задники

    Для всех упражнений этого раздела рассмотрим следующую историю.Местный магазин мороженого открыт до тех пор, пока в нем не закончится дневное мороженое. Сейчас 14:00, и Чад хочет взять рожок мороженого. Он спрашивает своих коллег о шансах (\ (\ pi \)), что магазин все еще открыт. Их бета-априорные значения для \ (\ pi \) ниже:

    Кимья Бета (1, 2)
    Фернандо Бета (0,5, 1)
    Сиара Бета (3, 10)
    Тейлор Бета (2, 0.1)

    Упражнение 4.4 (предварительный выбор) Для частей a-d этого упражнения визуализируйте и резюмируйте (словами) предыдущее понимание каждым сотрудником шансов Чада удовлетворить свою тягу к мороженому.

    Упражнение 4.5 (Моделирование заднего отдела) Чад просматривает веб-сайт магазина. В 3 из последних 7 дней они все еще были открыты в 14:00. В частях a-d этого упражнения выполните следующие действия для каждого из коллег Чада:

    • имитировать их апостериорную модель;
    • создать гистограмму для смоделированной апостериорной части; и
    • используйте моделирование, чтобы приблизить к апостериорному среднему значению \ (\ pi \).

    Упражнение 4.6 (Определение задней части) В частях a-d этого упражнения выполните следующие действия для каждого из коллег Чада:

    • идентифицирует точную апостериорную модель \ (\ pi \);
    • вычислить точных апостериорных средних значений \ (\ pi \); и
    • сравните их с результатами моделирования в предыдущем упражнении.
    Практика

    : уравновешивание данных и предшествующего

    Упражнение 4.7 (Что преобладает в апостериорном?) В каждой нижеприведенной ситуации вам будет дана предварительная бета-версия для \ (\ pi \) и некоторые данные биномиального испытания. Для каждого сценария определите, какое из следующего верно: предыдущие имеют большее влияние на апостериорные данные, данные имеют большее влияние на апостериорные данные или апостериорные данные представляют собой равный компромисс между данными и апостериорными данными.

    1. Приоритет: \ (\ pi \ sim \ text {Beta} (1, 4) \), данные: \ (Y = 8 \) успехи в \ (n = 10 \) испытаниях
    2. Приоритет: \ (\ pi \ sim \ text {Beta} (20, 3) \), данные: \ (Y = 0 \) успехи в \ (n = 1 \) испытании
    3. Приоритет: \ (\ pi \ sim \ text {Beta} (4, 2) \), данные: \ (Y = 1 \) успех в \ (n = 3 \) испытаниях
    4. Предыдущий: \ (\ pi \ sim \ text {Beta} (3, 10) \), данные: \ (Y = 10 \) успехи в \ (n = 13 \) испытаниях
    5. Приоритет: \ (\ pi \ sim \ text {Beta} (20, 2) \), данные: \ (Y = 10 \) успехи в \ (n = 200 \) испытаниях
    Упражнение 4.8 (Визуализация эволюции) Для каждого сценария в упражнении 4.7 постройте и сравните предыдущий PDF-файл, масштабированную функцию правдоподобия и апостериорный PDF-файл для \ (\ pi \).

    Упражнение 4.9 (Разные данные: более или менее уверенно) Пусть \ (\ pi \) обозначает долю людей, которые предпочитают собак кошкам. Предположим, вы выражаете свое предварительное понимание \ (\ pi \) с помощью модели Beta (7, 2).

    1. Каковы, по вашему мнению, разумные значения для \ (\ pi \)?
    2. Если вы наблюдали \ (Y = 19 \) успехов в \ (n = 20 \) испытаниях, как это изменило бы ваше понимание \ (\ pi \)? Прокомментируйте как эволюцию вашего среднего понимания, так и ваш уровень уверенности в \ (\ pi \).
    3. Если вместо этого вы наблюдаете только \ (Y = 1 \) успех в \ (n = 20 \) испытаниях, как это изменит ваше понимание о \ (\ pi \)?
    4. Если вместо этого вы наблюдаете \ (Y = 10 \) успехов в \ (n = 20 \) испытаниях, как это изменит ваше понимание о \ (\ pi \)?

    Упражнение 4.10 (Какие были данные?) В каждой ситуации ниже мы даем вам предварительную бета-версию и апостериорную бета-версию. Кроме того, мы сообщаем вам, что данные являются биномиальными, но мы не сообщаем вам о наблюдаемом количестве испытаний \ (n \) или успехах \ (y \) в этих испытаниях.Для каждой ситуации укажите \ (n \) и \ (y \), а затем используйте plot_beta_binomial () , чтобы набросать предыдущий PDF-файл, масштабированную функцию правдоподобия и апостериорный PDF-файл.

    1. Предыдущая: бета (0,5, 0,5), задняя: бета (8,5, 2,5)
    2. До: бета (0,5, 0,5), сзади: бета (3,5, 10,5)
    3. До: бета (10, 1), сзади: бета (12, 15)
    4. До: Бета (8, 3), Задний: Бета (15, 6)
    5. До: Бета (2, 2), Задний: Бета (5, 5)
    6. До: бета (1, 1), сзади: бета (30, 3)

    Упражнение 4.11 (разные данные, неинформативное априорное значение) В каждой нижеприведенной ситуации мы имеем одинаковое априорное значение вероятности успеха, \ (\ pi \ sim \ text {Beta} (1, 1) \), , но разные данные . Определите соответствующую апостериорную модель и используйте plot_beta_binomial () , чтобы набросать предыдущий PDF-файл, функцию правдоподобия и апостериорный PDF-файл.

    1. \ (Y = 10 \) в \ (n = 13 \) испытаниях
    2. \ (Y = 0 \) в \ (n = 1 \) испытании
    3. \ (Y = 100 \) в \ (n = 130 \) испытаниях
    4. \ (Y = 20 \) в \ (n = 120 \) испытаниях
    5. \ (Y = 234 \) в \ (n = 468 \) испытаниях
    Упражнение 4.12 (разные данные, предварительно информативно) Повторите упражнение 4.11, на этот раз предполагая \ (\ pi \ sim \ text {Beta} (10, 2) \) ранее.

    Упражнение 4.13 (Байесовский облом) Байесовские методы великолепны! Но, как и все, мы можем облажаться. Предположим, что политик указывает свое предварительное понимание своего рейтинга одобрения \ (\ pi \) следующим образом: \ (\ pi \ sim \ text {Unif} (0.5,1) \) с pdf \ (f (\ pi) = 2 \), когда \ (0,5 \ le \ pi <1 \), и \ (f (\ pi) = 0 \), когда \ (0 <\ pi <0,5 \).

    1. Эскиз предшествующего pdf (от руки).
    2. Опишите предварительное понимание политиком \ (\ pi \).
    3. Помощники политика показывают им опрос, в котором 0 из 100 человек одобряют их работу. Постройте формулу и нарисуйте апостериорный PDF-файл политика \ (\ pi \).
    4. Опишите апостериорное понимание политиком \ (\ pi \). Используйте это, чтобы объяснить ошибку, которую допустил политик, указав своего приора.

    Упражнение 4.14 (Задание: задний режим)

    1. В бета-биномиальной настройке покажите, что мы можем записать апостериорный режим \ (\ pi \) как средневзвешенное значение предыдущего режима и наблюдаемой вероятности успеха выборки:

      \ [\ text {Mode} (\ pi | Y = y) = \ frac {\ alpha + \ beta — 2} {\ alpha + \ beta + n — 2} \ cdot \ text {Mode} (\ pi) + \ frac {n} {\ alpha + \ beta + n — 2} \ cdot \ frac {y} {n} \; .\]

    2. К какому значению сходится апостериорная мода при увеличении размера нашей выборки \ (n \)? Подтвердите свой ответ доказательствами.

    Практика: последовательность

    Упражнение 4.15 (По одному) Пусть \ (\ pi \) будет вероятностью успеха для некоторого интересующего события. Вы ставите бета (2, 3) до \ (\ pi \) и очень нетерпеливы. Последовательно обновляйте апостериор для \ (\ pi \) с каждым новым наблюдением ниже.

    1. Первое наблюдение: успех
    2. Второе наблюдение: успех
    3. Третье наблюдение: отказ
    4. Четвертое наблюдение: успех

    Упражнение 4.16 (Пять одновременно) Пусть \ (\ pi \) будет вероятностью успеха для некоторого интересующего события. Вы ставите бета (2, 3) перед \ (\ pi \) и нетерпеливы, но вы работали над этим аспектом своей личности. Таким образом, вы последовательно обновляете апостериорную модель \ (\ pi \) после каждых пяти (!) Новых наблюдений. Для каждого набора из пяти новых наблюдений укажите обновленную апостериорную модель для \ (\ pi \).

    1. Первая серия наблюдений: 3 успеха
    2. Вторая серия наблюдений: 1 успех
    3. Третий набор наблюдений: 1 успех
    4. Четвертая серия наблюдений: 2 успеха

    Упражнение 4.17 (разные данные, разные постеры) Обувная компания разрабатывает новую интернет-рекламу своих последних кроссовок. Три сотрудника используют одну и ту же априорную модель Beta (4, 3) для \ (\ pi \), вероятности того, что пользователь нажмет на объявление при его отображении. Однако сотрудники проводят три разных исследования, поэтому у каждого есть доступ к разным данным. Первый сотрудник тестирует рекламу на 1 человеке — они не нажимают на объявление. Второй тестирует 10 человек, 3 из которых нажимают на объявление. Третий тестирует 100 человек, 20 из которых нажимают на объявление.

    1. Нарисуйте предыдущий pdf-файл, используя plot_beta () . Опишите предыдущее понимание сотрудниками вероятности того, что пользователь нажмет на объявление.
    2. Укажите уникальную апостериорную модель \ (\ pi \) для каждого из трех сотрудников. Мы рекомендуем вам создавать эти задние части «с нуля».
    3. Постройте предыдущий PDF-файл, функцию правдоподобия и апостериорный PDF-файл для каждого сотрудника.
    4. Обобщите и сравните апостериорные модели сотрудников \ (\ pi \).
    Упражнение 4.18 (Последовательный сотрудник) Обувная компания, описанная в упражнении 4.17, вводит четвертого сотрудника. Они начинают с той же бета-версии (4, 3) для \ (\ pi \), что и первые три сотрудника, но, не желая воссоздавать работу, не собирают свои собственные данные. Вместо этого в первый день работы новый сотрудник убеждает первого сотрудника поделиться своими данными. На второй день они получают доступ к данным второго сотрудника, а на третий день они получают доступ к данным третьего сотрудника.
    1. Предположим, новый сотрудник обновляет свою апостериорную модель \ (\ pi \) в конце каждого дня.Что у них сзади в конце первого дня? В конце второго дня? В конце третьего дня?
    2. Нарисуйте предыдущее и три (последовательных) задних рисунка нового сотрудника. Словами опишите, как менялось их понимание \ (\ pi \) за первые три дня работы.
    3. Предположим вместо этого, что новый сотрудник не обновил свои последующие данные до конца третьего рабочего дня, после того как он получил данные от всех трех других сотрудников. Укажите их апостериорную модель \ (\ pi \) и сравните ее с апостериорной моделью третьего дня из части (а).

    Упражнение 4.19 (тест Бехделя) В этом упражнении мы проанализируем \ (\ pi \), долю пленок, прошедших тест Бехделя, используя данные bechdel . Для каждого сценария ниже укажите апостериорную модель \ (\ pi \) и вычислите апостериорное среднее значение и моду.

    1. Джон имеет предварительную бета-версию (1, 1) и анализирует фильмы 1980 года.
    2. На следующий день Джон анализирует фильмы 1990 года, опираясь на анализ предыдущего дня.
    3. На третий день Джон анализирует фильмы 2000 года, снова опираясь на анализ предыдущих двух дней.
    4. Дженна также начинает свой анализ с предварительного бета (1, 1), но анализирует фильмы 1980, 1990, 2000 годов в первый же день.

    Упражнение 4.20 (Байесовское и частотное: последовательное издание) В этой главе вы узнали, что мы можем использовать Байес для последовательного обновления нашего понимания интересующего параметра. Чем это отличается от частотного подхода? Насколько это похоже?

    Бессознательно вызванный перцептивный предшествующий | Неврология сознания

    Абстрактные

    За последнее десятилетие все больше данных свидетельствует о том, что зрение — это не просто пассивный процесс прямой связи, в котором области коры передают все более абстрактную информацию тем, кто находится выше в зрительной иерархии, а скорее процесс вывода с активно направляемыми процессами сверху вниз. и формирование восприятия.Однако остается один важный вопрос: могут ли на такие процессы влиять бессознательно воспринимаемые стимулы. Недавние психофизические и нейровизуализационные исследования показали, что, хотя сознательно воспринимаемые стимулы вызывают более сильные реакции в более высоких зрительных и лобно-теменных областях, чем те, которые не достигают сознательного осознания, последние все же могут вызывать ответные реакции мозга и поведения на высоком уровне. Мы исследовали, может ли бессознательная обработка замаскированного естественного изображения способствовать последующему сознательному распознаванию его деградированного аналога (черно-белого изображения «Муни»), представленного много секунд спустя.Мы обнаружили, что это действительно так, предполагая, что на сознательное видение могут влиять априорные факторы, установленные бессознательной обработкой мимолетного изображения.

    Введение

    Визуальное восприятие традиционно считается пассивным процессом с прямой связью, в котором области коры передают информацию вышестоящим по иерархии, причем каждый шаг извлекает из стимула все более абстрактную информацию. Таким образом, ранние визуальные области передают элементарную информацию, такую ​​как контраст, края и форма, в более высокие области, которые связывают ее с такими понятиями, как лица, объекты, места и сцены.Однако подавляющее количество данных из психофизики, нейровизуализации и нейрофизиологии теперь свидетельствует в пользу концепции, которая рассматривает зрение как активный, выводящий процесс, с нисходящими процессами, несущими прогностическую модель, которая подтверждается или обновляется восходящими процессами (Mumford, 1992; Yuille и Керстен, 2006; Бар, 2007; Олбрайт, 2012; Бастос и др. , 2012). Например, даже в первичной зрительной коре (V1) и средней височной области (MT) свойства рецептивного поля и кривые настройки нейронов подвергаются нисходящим влияниям, установленным контекстом задачи или ассоциативным обучением (Li et al., 2004; Schlack and Albright, 2007), предполагая, что нисходящие влияния могут изменять информацию, закодированную в сенсорных областях более низкого порядка. Эти нисходящие влияния могут происходить из визуальных областей более высокого порядка или лобно-теменных областей (Fahrenfort et al. , 2012; Panagiotaropoulos et al. , 2012; Gilbert and Li, 2013; Wang et al. , 2013) .

    В байесовских терминах восприятие — это вероятностное вычисление, которое объединяет априорное распределение вероятностей и входную информацию стимула для построения апостериорного распределения вероятностей (Pouget et al., 2013). Таким образом, на разных этапах обработки стимула прогностическая модель, поддерживаемая нисходящими влияниями, может содержать различные пропорции предшествующей информации и информации о стимуле. Приоритет может быть установлен контекстами задач (Summerfield and de Lange, 2014), извлечен из опыта (Tovee et al. , 1996; Dolan et al. , 1997) или сформирован в процессе разработки (Berkes et al. , 2011) и гены (Zhu et al. , 2010).

    Важный нерешенный вопрос заключается в том, могут ли априорные точки восприятия зависеть от бессознательных переживаний.До сих пор большая часть работ в этой области касалась исключительно сознательного видения. Однако недавние поведенческие и нейровизуализационные исследования показали, что бессознательно воспринимаемые стимулы, тем не менее, могут запускать процессы высокого уровня, такие как торможение реакции, переключение задач, мониторинг конфликтов и обнаружение ошибок, а также активировать области мозга более высокого порядка, включая префронтальную кору (Ван Гал и Ламме, 2012). Вдохновленные этой работой, мы исследовали, может ли бессознательная обработка визуального стимула изменить априорные точки восприятия и повлиять на последующее сознательное визуальное восприятие.

    Изображения Муни представляют собой идеальную парадигму для исследования этого вопроса. Изображения Муни представляют собой черно-белые изображения с пороговыми значениями, которые трудно распознать изначально (рис. 1). Однако, как только субъект подвергается воздействию исходного, неискаженного изображения, соответствующее изображение Муни обычно легко распознается, и этот эффект «устранения неоднозначности» обычно длится долго, сохраняясь в течение нескольких дней, месяцев и даже всей жизни (Ludmer et al. , 2011). Этот феномен демонстрирует, что априор восприятия может быть установлен удивительно быстро и надежно, демонстрируя силу синаптической пластичности.

    Рисунок 1.

    Парадигма задачи. ( A и B ) Пробная структура для представления изображений в оттенках серого (A) и по Муни (B). Подробнее см. Раздел «Материалы и методы». ( C ) Структура прогона, состоящего из одного блока, представленного дважды, за которым следует устный тестовый раздел. Каждый блок состоял из 10 испытаний: 2 испытания изображений в оттенках серого, за которыми следовали 4 испытания изображений Муни в рандомизированном порядке, за которыми следовало повторение 4 испытаний изображений Муни в рандомизированном порядке.Два из четырех представленных изображений Муни соответствуют полутоновым изображениям в том же блоке и, таким образом, представлены «после устранения неоднозначности». Остальные два изображения Муни представлены «до устранения неоднозначности».

    Рисунок 1.

    Парадигма задачи. ( A и B ) Пробная структура для представления изображений в оттенках серого (A) и по Муни (B). Подробнее см. Раздел «Материалы и методы». ( C ) Структура прогона, состоящего из одного блока, представленного дважды, за которым следует устный тестовый раздел.Каждый блок состоял из 10 испытаний: 2 испытания изображений в оттенках серого, за которыми следовали 4 испытания изображений Муни в рандомизированном порядке, за которыми следовало повторение 4 испытаний изображений Муни в рандомизированном порядке. Два из четырех представленных изображений Муни соответствуют полутоновым изображениям в том же блоке и, таким образом, представлены «после устранения неоднозначности». Остальные два изображения Муни представлены «до устранения неоднозначности».

    Мы использовали представление реальных фотографий с обратной маской («полутоновые изображения») и их аналоги изображений Муни, чтобы исследовать, может ли полутоновое изображение, которое не удается сознательно распознать, тем не менее, влиять на последующее сознательное распознавание соответствующего изображения Муни. изображение.Чтобы предвидеть это, мы заметили, что это действительно так, предполагая, что бессознательная обработка стимула может оставить в мозгу предшествующее, которое направляет последующее сознательное зрительное восприятие. Кроме того, наши результаты открывают путь для будущих исследований нейронной реализации таких априорных значений восприятия, вызванных бессознательной обработкой, а также того, отличаются ли априорные значения восприятия, сформированные сознательной и бессознательной обработкой, по своему влиянию на поведение и лежащий в их основе нейронный код.

    Материалы и методы

    Участники

    Двадцать пять добровольцев (возрастной диапазон: 22–35 лет, средний возраст 26,5 лет, 16 женщин) приняли участие в основном эксперименте. Шесть дополнительных добровольцев участвовали в первоначальном просмотре изображений Муни для использования в основном эксперименте. Еще три добровольца участвовали в пилотном эксперименте по определению эффективной асинхронности начала стимула (SOA) для представления изображений в оттенках серого с обратной маской.Все участники были правши, неврологически здоровы, с нормальным зрением или зрением с поправкой на нормальное. Эксперимент был одобрен институциональным наблюдательным советом Национального института неврологических расстройств и инсульта. Все субъекты предоставили письменное информированное согласие.

    Зрительные стимулы

    изображения Муни и полутоновые изображения были созданы из полутоновых фотографий реальных объектов и животных, выбранных в Калифорнийском технологическом институте (http: //www.vision.caltech.edu / Image_Datasets / Caltech201 / Caltech201.html) и базы данных Pascal VOC (http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html). Во-первых, изображения в градациях серого были созданы путем обрезки фотографий в оттенках серого с одним неодушевленным объектом или животным в естественной обстановке до 500 × 500 пикселей и применения прямоугольного фильтра. Изображения Муни впоследствии были сгенерированы путем определения порогового значения для полутонового изображения. Первоначально пороговый уровень и размер фильтра были установлены на средней интенсивности каждого изображения и 10 × 10 пикселей соответственно.Затем каждый параметр был титрован, так что изображение Муни было трудно распознать, не увидев сначала соответствующее изображение в градациях серого.

    Из первоначального набора из 252 изображений 44 (половина включала неодушевленные предметы, а другая половина — животные — без ведома испытуемых) были выбраны для использования в основном эксперименте с помощью процедуры первоначального скрининга. Шести участникам, набранным отдельно от основного эксперимента, были представлены изображение Муни, соответствующая полутоновая шкала и изображение Муни снова с длительностью 2 секунды каждому.После каждой презентации изображений Муни участников просили оценить сложность распознавания предмета, изображенного на изображении, по пятибалльной шкале. Изображения были ранжированы для каждого участника на основе разницы в оценке сложности между периодом после устранения неоднозначности и периодом до устранения неоднозначности. Затем числовые рейтинги для каждого изображения были усреднены по шести участникам, и изображения с наивысшим рейтингом были отобраны для основного эксперимента.

    Изображения были представлены на мониторе ViewSonic V3D245 с разрешением 1920 × 1080 и частотой обновления 120 Гц.Все изображения имеют угол обзора 7,6 × 7,6 градусов.

    Задача основного эксперимента

    Каждое испытание начиналось с периода фиксации продолжительностью 1 с, в течение которого испытуемым предлагалось зафиксировать взгляд на красной точке, представленной в центре экрана. Для испытаний изображений Муни за периодом фиксации следовали 2-секундные периоды представления изображений. Для испытаний изображений в градациях серого за периодом фиксации следовало представление изображения продолжительностью 17 мс, пустой экран длительностью 50 мс и представление маски длительностью 1933 мс, где маска состояла из фазового шума, созданного из представленного изображения в градациях серого. в том же суде.Красная точка присутствовала в течение всего этого периода времени, и испытуемых проинструктировали фиксировать на ней взгляд (рис. 1A и B). После этого участники были протестированы на субъективное распознавание изображения с помощью текстовой подсказки с вопросом: «Можете ли вы распознать и назвать объект на изображении?» Варианты ответов «Да» и «Нет» были представлены на каждой стороне экрана под подсказкой вопроса. Позиции для вариантов ответов были рандомизированы по презентациям изображений, чтобы избежать врожденной предвзятости ответа. Участники ответили двухкнопочным блоком ответа, используя указательный и средний пальцы правой руки, причем каждая кнопка соответствовала разным сторонам экрана.Каждое испытание заканчивалось дрожанием пустого экрана на 1,5 или 2,5 с.

    Испытания были организованы в блоки с использованием структуры, аналогичной предыдущему исследованию (Горлин и др. , 2012). Каждый блок состоял из 10 испытаний: 2 разных полутоновых изображения, за которыми следовали 4 изображения Муни, и повтор тех же 4 изображений Муни (рис. 1С). Два изображения Муни соответствовали предыдущим изображениям в оттенках серого, а два других изображения были разными. Порядок представления четырех изображений Муни в каждом повторе был случайным.Блок был повторен снова с идентичной последовательностью изображений в градациях серого и перетасованной последовательностью изображений Муни («блок 2» на фиг. 1C), за которым следовала вербальная тестовая секция. Это представляет собой один экспериментальный запуск. Из четырех различных изображений Муни, представленных в каждом прогоне, два изображения Муни, соответствующие изображениям в градациях серого, были представлены «после устранения неоднозначности». Два изображения Муни, которые не соответствовали изображениям в градациях серого, были представлены «до устранения неоднозначности», поскольку соответствующие им изображения в оттенках серого будут представлены во время следующего прогона.Каждый участник выполнил 21 заезд. Общая продолжительность эксперимента составила около 1 часа.

    Был включен вербальный тест для проверки того, что распознавание испытуемыми изображений Муни было правильной интерпретацией, и состоял из представления каждого из четырех различных изображений Муни из предыдущего прогона в течение 2 секунд на экране. После каждой презентации изображений участников просили устно ответить на то, что они видели на изображении Муни, и им было разрешено ответить, что они не узнали изображение.Вербальные ответы оценивались как правильные или неправильные с использованием заранее определенного списка приемлемых ответов для каждого изображения (рис. 2). Это привело к вербальному тестированию каждого изображения Муни один раз перед устранением неоднозначности и один раз после устранения неоднозначности.

    Рисунок 2.

    Примеры наборов изображений и их приемлемые ответы для теста вербальной идентификации.

    Рисунок 2.

    Примеры наборов изображений и их приемлемые ответы для теста вербальной идентификации.

    Из 44 наборов изображений, использованных в эксперименте, только 40 имели изображения Муни, представленные как до, так и после устранения неоднозначности; это связано с тем, что первый и последний прогоны эксперимента содержали изображения Муни, которые никогда не устраняли неоднозначность или представлялись только после устранения неоднозначности, соответственно. Из 40 наборов изображений с изображениями Муни, представленными как до, так и после устранения неоднозначности, случайный набор из 10 был выбран для каждого участника в качестве наборов изображений-ловушек. Для наборов контрольных изображений устраняющее неоднозначность изображение в оттенках серого было заменено изображением в оттенках серого, которое не было связано ни с одним изображением Муни, используемым в эксперименте.

    Пилотное исследование для определения SOA, используемого при обратном маскировании

    67-мс SOA между изображением в оттенках серого и представлением маски в основном эксперименте (рис. 1A) был определен на основе пилотного исследования с использованием 96 изображений в оттенках серого (включая 44 изображения, использованные в основном эксперименте). Структура испытания была такой же, как на рис. 1A, за исключением того, что длительность изображения и маски была фиксированной на 17 и 2000 мс, соответственно, а продолжительность холостого хода варьировалась между 33, 50, 83, 150 и 283 мс (что соответствует SOA 50, 67, 100, 167, 300 мс).Испытания были разделены на пять блоков. Каждый блок состоял из 96 испытаний. Во время каждого блока один и тот же набор из 96 полутоновых изображений был представлен в случайном порядке. Для каждого уникального изображения в презентациях по блокам использовалось пять разных SOA. Таким образом, каждый блок содержал испытания с различными SOA, но каждое изображение было представлено пять раз, по одному разу с каждой SOA.

    Отслеживание взгляда

    В качестве контрольной меры положение взгляда и размер зрачков 13 участников были записаны с частотой 1000 Гц с использованием системы SR Research Eyelink 1000+.Взгляд участников и размер зрачка определялись путем записи зрачка и роговичного отражения их доминирующего глаза. Положение головы стабилизировали с помощью подголовника с упорами для подбородка и лба. Отслеживание зрачка было установлено в режим модели центроида.

    Анализ поведенческих данных

    Для каждого набора изображений полутоновое изображение было представлено дважды, а изображение Муни было представлено четыре раза до устранения неоднозначности и четыре раза после устранения неоднозначности (рис. 1C).Субъекты отвечали на подсказку субъективного распознавания нажатием клавиши после каждого представления изображения; для каждого изображения Муни они отвечали на вербальный тест один раз до устранения неоднозначности и один раз после устранения неоднозначности. Устранение неоднозначности изображений Муни оценивалось двумя способами — «субъективным распознаванием» и «(вербальной) идентификацией». Уровень субъективного распознавания определялся как доля представлений изображений, в которых субъект ответил «Да» на запрос субъективного распознавания, отдельно для периода до и после устранения неоднозначности.Изображения Муни считались идентифицированными, если испытуемый давал правильный ответ во время устного теста. Изображения Муни, уже идентифицированные правильно во время вербального теста в период до устранения неоднозначности, были исключены из всех анализов.

    Поскольку мы были заинтересованы в оценке того, могут ли нераспознанные полутоновые изображения все же облегчить распознавание соответствующих изображений Муни, чтобы быть консервативными, полутоновые изображения считались распознанными, если участники ответили «Да» на запрос субъективного распознавания хотя бы в одном двух презентаций.Трехфакторный дисперсионный анализ с повторными измерениями был применен к субъективным реакциям распознавания на изображения Муни с независимыми факторами: (i) период до устранения неоднозначности или после него, (ii) распознали ли участники полутоновое изображение на том же изображении. набор, и (iii) набор обычных изображений в сравнении с набором изображений (т. е. соответствует ли представленное изображение в градациях серого с изображением Муни). Post-hoc , также были проведены парные t -тесты между периодами до и после устранения неоднозначности (рис.4А).

    Двусторонний дисперсионный анализ был применен к выполнению вербального теста в период после устранения неоднозначности (поскольку все идентифицированные изображения Муни в период до устранения неоднозначности были исключены из анализа) с независимыми факторами: (i) был ли серый -масштабное изображение в одном и том же наборе изображений было субъективно распознано, и (ii) обычные наборы изображений в сравнении с наборами изображений. Кроме того, для каждого условия было проведено апостериорных испытаний на одной выборке т (рис. 4В).

    Был проведен дополнительный анализ специально для сравнения наборов обычных изображений, чьи полутоновые изображения не были распознаны с наборами контрольных изображений, как описано в разделе «Результаты».

    Анализ данных айтрекинга

    Чтобы убедиться, что основной наблюдаемый нами поведенческий эффект (а именно, что нераспознанные полутоновые изображения могут, тем не менее, облегчить распознавание соответствующих изображений Муни), не был вызван различием в паттернах движения глаз, мы проанализировали данные отслеживания взгляда. В этот анализ были включены только наборы изображений, в которых изображение в оттенках серого не было распознано, а изображение Муни еще не было идентифицировано в период до устранения неоднозначности.Кроме того, среди этих наборов изображений субъект должен иметь как идентифицированные, так и неидентифицированные изображения Муни в период после устранения неоднозначности, чтобы быть включенным в анализ, чтобы статистический тест проводился на внутрисубъектном уровне (с использованием ANOVA с повторными измерениями). или парные т -тесты). Семь из 13 субъектов с отслеживанием взгляда были включены в окончательный анализ. Для этих наборов изображений мы спросили, отличается ли рисунок движения глаз или размер зрачка (во время представления изображений в оттенках серого и изображений Муни) между изображениями Муни, идентифицированными в период после устранения неоднозначности, и теми, которые остались неидентифицированными.

    Для каждого представления изображения (2 с для изображения Муни, 17 мс для изображения в оттенках серого) были использованы два показателя для оценки картины движения глаз: среднее расстояние взгляда до точки фиксации и область движения глаз. Расстояние до фиксации определяли как среднее расстояние в пикселях между положением взгляда и красной точкой фиксации во времени для каждого представления изображения. Площадь движения глаз рассчитывалась путем умножения стандартного отклонения положения взгляда в направлениях x и y для каждого представления изображения.Кроме того, мы использовали измерение размера зрачка в качестве показателя состояния внимания испытуемых (Эльдар и др. , 2013). Все измерения были усреднены по презентациям изображений для каждого субъекта, а затем подверглись анализу случайных эффектов для субъектов с использованием парных тестов t или ANOVA (рис. 5).

    Контрольные анализы для классического грунтовочного эффекта

    Во-первых, мы исследовали временное разделение в количестве испытаний между изображениями в оттенках серого и их ближайшими (т.е. первая презентация из двух) соответствующих изображений Муни в каждом блоке (рис. 6). Например, если полутоновое изображение было представлено в испытании непосредственно перед соответствующим ему изображением Муни, расстояние между ними будет равняться одному испытанию. В этом случае временное разделение между полутоновым изображением и изображением Муни составляет в среднем 5,92 с (ISI 50 мс, маска 1933 мс, среднее время отклика 939 мс, пустое изображение 2000 мс, фиксация 1000 мс, см. Рис. 1A), учитывая что среднее время ответа для субъектов составляло 939 мс (стандартное отклонение = 493 мс).Временное разделение между шкалой серого и соответствующим изображением Муни имеет нижний предел 4,48 с, что предполагает мгновенное время отклика и нижнюю границу пустого периода (1,5 с). Мы рассчитали распределение временного разделения между полутоновым изображением и последующим представлением соответствующего ему изображения Муни в нескольких ключевых условиях (рис. 6). Наборы уловленных изображений были исключены из этого анализа.

    Далее мы исследовали, представлены ли полутоновые изображения в позиции G1 или G2 (рис.1А) были более эффективны в повышении субъективного распознавания соответствующих им изображений Муни. Если бы эффекты прайминга отвечали за устранение неоднозначности, можно было бы ожидать, что положение, близкое к изображениям Муни (G2), более эффективно для устранения неоднозначности изображений Муни. Мы разделили изображения Муни после устранения неоднозначности в зависимости от того, были ли соответствующие им изображения в серой шкале представлены в позиции G1 или G2, и рассчитали уровень субъективного распознавания для каждого субъекта в каждой категории (рис. 7A).Результаты были подвергнуты парному испытанию т .

    Наконец, ожидается, что субъективные уровни распознавания для изображений Муни после устранения неоднозначности, представленных во втором блоке во время каждого прогона (см. Рис. 1C), будут выше, чем у первого блока, из-за дополнительного воздействия априорных значений (т. Е. Серого -масштабные изображения) в начале каждого блока. Чтобы проверить это, мы сравнили уровень субъективного распознавания изображений Муни после устранения неоднозначности, сгруппированных по их блоку представления (рис. 7B).Результаты были подвергнуты парному тесту t по всем предметам.

    Результаты

    Пилотный эксперимент определил, что пороговое значение SOA для маскировки полутонового изображения составляет 67 мс, где скорость распознавания полутонового изображения составляла ~ 50% (рис. 3A). Таким образом, в основном эксперименте использовался 67-мс SOA (рис. 1А). В основном эксперименте было примерно равное количество распознанных и нераспознанных изображений в оттенках серого, что согласуется с пилотным исследованием (рис.3Б). Наборы изображений, для которых субъекты уже правильно идентифицировали изображение Муни (по оценке вербального теста) в период до устранения неоднозначности, были исключены из дальнейшего анализа. Остальные наборы изображений были разделены на обычные и уловленные (то есть, соответствует ли полутоновое изображение изображению Муни), и были ли распознаны их полутоновые изображения. Оставшееся количество наборов изображений в каждом состоянии, усредненное по субъектам, показано на рис. 3C, который показывает, что, когда изображение Муни уже идентифицировано на этапе предварительного устранения неоднозначности (и, таким образом, удалено из дальнейшего анализа), соответствующее ему изображение в градациях серого было легче узнать.

    Рисунок 3.

    Маскирование полутоновых изображений. ( A ) Средняя скорость распознавания замаскированных полутоновых изображений при различных SOA в пилотном эксперименте. Для основного эксперимента было выбрано значение SOA 67 мс, поскольку оно давало 50% -ную скорость распознавания и, таким образом, примерно равное количество распознанных и нераспознанных изображений в оттенках серого. Сплошная линия соответствует логистическому соответствию и имела значение 48% при SOA 67 мс. ( B ) Количество наборов обычных или контрольных изображений с распознанными и нераспознанными изображениями в оттенках серого.Распознавание полутонового изображения было определено как ответ «да» на запрос распознавания по крайней мере в 1 из 2 презентаций. ( C ) То же, что и B, за исключением того, что были исключены наборы изображений с устно идентифицированными изображениями Муни на этапе предварительного устранения неоднозначности. Остальные наборы изображений используются в дальнейшем анализе. Планки погрешностей обозначают SEM для разных субъектов.

    Рисунок 3.

    Маскирование полутоновых изображений. ( A ) Средняя скорость распознавания замаскированных полутоновых изображений при различных SOA в пилотном эксперименте.Для основного эксперимента было выбрано значение SOA 67 мс, поскольку оно давало 50% -ную скорость распознавания и, таким образом, примерно равное количество распознанных и нераспознанных изображений в оттенках серого. Сплошная линия соответствует логистическому соответствию и имела значение 48% при SOA 67 мс. ( B ) Количество наборов обычных или контрольных изображений с распознанными и нераспознанными изображениями в оттенках серого. Распознавание полутонового изображения было определено как ответ «да» на запрос распознавания по крайней мере в 1 из 2 презентаций. ( C ) То же, что и B, за исключением того, что были исключены наборы изображений с устно идентифицированными изображениями Муни на этапе предварительного устранения неоднозначности.Остальные наборы изображений используются в дальнейшем анализе. Планки погрешностей обозначают SEM для разных субъектов.

    Сначала мы исследовали влияние представления изображения в оттенках серого на субъективную скорость распознавания участниками соответствующего изображения Муни. Для каждого объекта мы отсортировали все наборы изображений в соответствии с комбинацией двух критериев: (i) обычное или привлекательное; и (ii) было ли распознано полутоновое изображение субъектом. Затем мы вычислили долю субъективно распознаваемых презентаций изображений Муни (т.е. субъекты ответили «Да» на подсказку субъективного распознавания) отдельно на этапе до и после устранения неоднозначности (рис. 4A). Трехфакторный дисперсионный анализ с субъективной скоростью распознавания в качестве зависимой меры выявил значительный эффект для всех основных эффектов: регулярные наборы изображений в сравнении с наборами изображений (F 1,21 = 5.0, P = 0,03), распознавание полутонового изображения (F 1,21 = 38,5, p = 4,1 × 10 9 ) и до и после устранения неоднозначности (F 1,21 = 16 .2, P = 8,5 × 10 5 ). Взаимодействие между распознаванием изображений в градациях серого и двумя другими факторами также было значительным (при обычном сравнении с захватом: F 1,21 = 37,1, P = 7,5 × 10 9 ; с до и после определения неоднозначности: F 1,21 = 4,7, P = 0,03). Наблюдалась тенденция к взаимодействию между обычным уловом и уловом до и после устранения неоднозначности (F 1,21 = 3.4, P = 0,07). Взаимодействие между всеми тремя факторами не достигло значимости ( P = 0,22).

    Рисунок 4.

    Устранение неоднозначности изображений Муни. ( A ) Уровень субъективного распознавания изображений Муни, обусловленный тем, было ли изображение Муни представлено до или после устранения неоднозначности, было ли распознано соответствующее ему изображение в градациях серого и было ли оно в наборе обычных или контрольных изображений.( B ) Средняя скорость вербальной идентификации изображений Муни на этапе после устранения неоднозначности, обусловленная тем, было ли распознано соответствующее изображение в градациях серого и было ли оно в наборе обычных или контрольных изображений. Все графики показывают среднее значение и SEM. по предметам.

    Рисунок 4.

    Устранение неоднозначности изображений Муни. ( A ) Уровень субъективного распознавания изображений Муни, обусловленный тем, было ли изображение Муни представлено до или после устранения неоднозначности, было ли распознано соответствующее ему изображение в градациях серого и было ли оно в наборе обычных или контрольных изображений.( B ) Средняя скорость вербальной идентификации изображений Муни на этапе после устранения неоднозначности, обусловленная тем, было ли распознано соответствующее изображение в градациях серого и было ли оно в наборе обычных или контрольных изображений. Все графики показывают среднее значение и SEM. по предметам.

    Чтобы лучше понять приведенные выше результаты, мы выполнили апостериорных парных t -тестов между уровнями субъективного распознавания изображений Муни в период до и после устранения неоднозначности для каждого из четырех условий.Скорость распознавания изображений по Муни резко возросла после просмотра совпадающего изображения в оттенках серого, которое было успешно распознано ( P = 3,1 × 10 7 ). Однако даже нераспознанные полутоновые изображения значительно облегчили распознавание соответствующих им изображений Муни ( P = 0,0001). Распознавание изображений Муни незначительно улучшилось между фазами до и после устранения неоднозначности для наборов пойманных изображений (распознанное изображение в градациях серого: P = 0.02; полутоновое изображение не распознано: P = 0,03; оба н.с. после поправки на множественные сравнения), предположительно из-за многократных представлений одного и того же изображения Муни.

    Затем мы исследовали влияние представления изображений в оттенках серого на распознавание изображений по Муни, используя тест вербальной идентификации. Поскольку все наборы изображений с правильной вербальной идентификацией до устранения неоднозначности были удалены из анализа, частота идентификации для всех оставшихся наборов изображений в период до устранения неоднозначности была равна нулю.Таким образом, мы рассчитали частоту идентификации в период после устранения неоднозначности для каждого из вышеупомянутых четырех условий (рис. 4B). Двусторонний дисперсионный анализ с частотой идентификации в качестве зависимой меры выявил значительный эффект распознавания изображений в градациях серого (F 1,21 = 15,6, P = 1,7 × 10 4 ) , обычные наборы изображений по сравнению с наборами изображений (F 1,21 = 18,8, P = 4,0 × 10 5 ) и, как и ожидалось, значительный эффект взаимодействия (F 1,21 = 13.8, P = 3,7 × 10 4 ). Post-hoc Тесты знаковых рангов Вилкоксона показали, что уровень идентификации в период после устранения неоднозначности значительно отличался от нуля для обычных наборов изображений, независимо от того, было ли распознано изображение в градациях серого или нет ( P = 7,1 × 10 −5 и P = 0,00024 соответственно). Напротив, коэффициент идентификации не отличался значительно от нуля для наборов уловленных изображений ( P = 0.13, было ли распознано изображение в оттенках серого или нет; P > 0,06, когда в тест были включены все наборы изображений захвата).

    Важнейшим тестом для нашей гипотезы является сравнение влияния нераспознанных изображений в оттенках серого на идентификацию изображений Муни с воздействием изображений-уловок напрямую, что может сообщить, превышает ли увеличение скорости идентификации изображений Муни на этапе после устранения неоднозначности сверх того, что ожидается от повторных презентаций одного и того же изображения.С этой целью мы сравнили долю идентифицированных изображений Муни на этапе после устранения неоднозначности для обычных наборов изображений, чьи полутоновые изображения не были распознаны (вторая полоса на рис. 4B), с наборами контрольных изображений (т. Е. Третья и четвертая полоски в Рис. 4B вместе). Между этими двумя состояниями наблюдалась значительная разница ( P = 0,0492, t = 2,076, n = 24, после исключения одного субъекта более 3 SD за пределами группы средних значений), что позволяет предположить, что нераспознанные полутоновые изображения действительно способствовали Идентификация изображения Муни.

    Далее мы провели аналогичный анализ субъективного распознавания, сравнив уровни субъективного распознавания до и после устранения неоднозначности для наборов обычных изображений с нераспознанными изображениями в градациях серого (вторая пара полос на рис. 4A) и наборами захваченных изображений (третье и четвертые пары столбцов на фиг. 4A вместе) с использованием двухфакторного дисперсионного анализа. Если нераспознанные полутоновые изображения повысили уровень субъективного распознавания соответствующих им изображений Муни выше и выше, чем ожидалось от повторных представлений изображений Муни, мы должны ожидать значительного эффекта взаимодействия.Однако эффект взаимодействия не был значительным ( P > 0,5). Вместе с предыдущим анализом эти результаты предполагают интересную закономерность: даже несмотря на то, что испытуемые не сообщают о более высоком уровне субъективного распознавания изображений Муни после представления нераспознанных изображений в оттенках серого, они действительно лучше устно их идентифицируют.

    Приведенные выше результаты предполагают, что краткое представление полутонового изображения с маской может облегчить последующую идентификацию соответствующего ему изображения Муни, даже если полутоновое изображение не было сознательно распознано.Чтобы гарантировать, что этот эффект не был вызван вариациями во взглядах испытуемых, мы проанализировали данные отслеживания взгляда для обычных наборов изображений, чьи полутоновые изображения не были распознаны (что соответствует условию «Серый не распознан» на рис. 4). Поведение взгляда оценивалось по трем параметрам — размер зрачка, расстояние до фиксации и площадь движения глаз. Наборы изображений были отсортированы по тому, правильно ли были идентифицированы их изображения Муни на этапе после устранения неоднозначности, и каждый параметр взгляда был нанесен на график отдельно для этапов до и после устранения неоднозначности (рис.5). Двухфакторный дисперсионный анализ показал, что не было значительного эффекта до и после устранения неоднозначности, ни статуса идентификации в фазе после устранения неоднозначности, ни их взаимодействия (все P > 0,4). Далее мы провели аналогичный анализ поведения взгляда во время представления изображений в оттенках серого, и снова не было существенной разницы между теми, у которых изображения Муни были позже идентифицированы, и теми, у которых изображения Муни остались неидентифицированными (парные t -тесты, все P > 0.07).

    Рис. 5.

    Контрольный анализ данных айтрекинга. В этом анализе использовались только наборы изображений, чье изображение Муни не было вербально идентифицировано на этапе предварительного устранения неоднозначности и чье изображение в градациях серого не было распознано. Размер зрачка ( A, ), среднее расстояние до фиксации ( B ) и область движения глаз ( C ) были усреднены по презентациям изображений для изображений Муни в фазе до или после устранения неоднозначности, в зависимости от того, было ли это правильно определил пост-неоднозначность.Все графики показывают среднее значение и SEM по предметам.

    Рис. 5.

    Контрольный анализ данных айтрекинга. В этом анализе использовались только наборы изображений, чье изображение Муни не было вербально идентифицировано на этапе предварительного устранения неоднозначности и чье изображение в градациях серого не было распознано. Размер зрачка ( A, ), среднее расстояние до фиксации ( B ) и область движения глаз ( C ) были усреднены по презентациям изображений для изображений Муни в фазе до или после устранения неоднозначности, в зависимости от того, было ли это правильно определил пост-неоднозначность.Все графики показывают среднее значение и SEM по предметам.

    Дальнейшие контрольные анализы показывают, что наши результаты вряд ли можно объяснить классическим прайминговым эффектом. Даже если за полутоновым изображением сразу же следует соответствующее изображение Муни (и субъекту не потребовалось времени, чтобы ответить), их временное разделение будет более 4,5 с. Это намного дольше, чем классический эффект прайминга, который обычно длится не более сотен миллисекунд (Kouider and Dehaene, 2007). Кроме того, полутоновое изображение и соответствующее ему изображение Муни обычно разделяются несколькими испытаниями (см.рис.6, который включает в себя только первое представление изображения Муни в каждом блоке), при средней продолжительности испытания 5,92 с. Наконец, наборы изображений, соответствующие нашему основному поведенческому выводу (изображения Муни, не идентифицированные в период до устранения неоднозначности, но идентифицированные после устранения неоднозначности, несмотря на нераспознанное изображение в оттенках серого), не смещались в сторону более короткого временного разделения между изображениями в оттенках серого и изображениями Муни ( Рис. 6C). Распределение, смещенное в сторону более короткого временного разделения, можно было бы ожидать, если бы прайминг был механизмом, стоящим за нашим открытием.Наконец, изображения Муни, соответствующие изображениям в градациях серого, представленные в позиции G2 (рис. 1C), не имели более высоких показателей субъективного распознавания после устранения неоднозначности, чем изображения с изображениями в оттенках серого, представленные в позиции G1 ( P = 0,27, рис. 7А), указывая на то, что наличие изображений в оттенках серого, временно более близких к изображениям Муни, не усиливает их эффект устранения неоднозначности. Наконец, положение блока в представлении изображения Муни действительно повлияло на показатели субъективного распознавания после устранения неоднозначности ( P = 0.002), что ожидается с учетом того, что блок 2 («повторяющаяся серия» на фиг. 1C) обеспечил дополнительную экспозицию полутонового изображения и что одно и то же изображение Муни было представлено еще два раза (фиг. 7B).

    Рисунок 6.

    Контрольный анализ временного расстояния между полутоновыми изображениями и соответствующими изображениями Муни. В этом анализе использовались только обычные наборы изображений, чье изображение Муни не было вербально идентифицировано на этапе предварительного устранения неоднозначности. ( A ) Расстояние между распознанными изображениями в оттенках серого и последующей соответствующей презентацией Муни.( B ) Расстояние между нераспознанными изображениями в оттенках серого и последующей соответствующей презентацией Муни. ( C ) Расстояние между нераспознанными изображениями в оттенках серого и последующими соответствующими представлениями Муни, которые были устно идентифицированы после устранения неоднозначности (то есть набор изображений из второй полосы на фиг. 4B, который является подмножеством изображений из панели B). Наборы уловленных изображений исключаются из этого анализа.

    Рисунок 6.

    Контрольный анализ временного расстояния между полутоновыми изображениями и соответствующими изображениями Муни.В этом анализе использовались только обычные наборы изображений, чье изображение Муни не было вербально идентифицировано на этапе предварительного устранения неоднозначности. ( A ) Расстояние между распознанными изображениями в оттенках серого и последующей соответствующей презентацией Муни. ( B ) Расстояние между нераспознанными изображениями в оттенках серого и последующей соответствующей презентацией Муни. ( C ) Расстояние между нераспознанными изображениями в оттенках серого и последующими соответствующими представлениями Муни, которые были устно идентифицированы после устранения неоднозначности (т.е. набор изображений из второй полосы на фиг. 4B, который является подмножеством изображений из панели B). Наборы уловленных изображений исключаются из этого анализа.

    Рис. 7.

    Контрольный анализ влияния положения полутонового изображения и положения блока изображения Муни на частоту субъективного распознавания изображения Муни после устранения неоднозначности. В этот анализ были включены только обычные наборы изображений, чье изображение Муни не было вербально идентифицировано на этапе до устранения неоднозначности. ( A ) Субъективное распознавание после устранения неоднозначности изображений Муни, соответствующих изображениям в градациях серого, представленных в позиции G1 или G2 (первое или второе изображение в градациях серого в блоке, соответственно).( B ) Субъективное распознавание изображений Муни после устранения неоднозначности в первом блоке по сравнению со вторым блоком в серии. Тонкие серые линии — индивидуальные данные; черные пунктирные линии показывают среднее значение по группе. P -значения получены с помощью парных тестов t по предметам.

    Рис. 7.

    Контрольный анализ влияния положения полутонового изображения и положения блока изображения Муни на частоту субъективного распознавания изображения Муни после устранения неоднозначности. В этот анализ были включены только обычные наборы изображений, чье изображение Муни не было вербально идентифицировано на этапе до устранения неоднозначности.( A ) Субъективное распознавание после устранения неоднозначности изображений Муни, соответствующих изображениям в градациях серого, представленных в позиции G1 или G2 (первое или второе изображение в градациях серого в блоке, соответственно). ( B ) Субъективное распознавание изображений Муни после устранения неоднозначности в первом блоке по сравнению со вторым блоком в серии. Тонкие серые линии — индивидуальные данные; черные пунктирные линии показывают среднее значение по группе. P -значения получены с помощью парных тестов t по предметам.

    Обсуждение

    Наши результаты впервые воспроизвели классический феномен устранения неоднозначности изображения Муни: ухудшенные двухцветные изображения, которые изначально были нераспознаваемыми, легко распознаются после просмотра соответствующего исходного изображения в оттенках серого. Удивительно, но мы также заметили, что даже когда изображение в оттенках серого не распознавалось сознательно, оно все же способствовало распознаванию впоследствии представленного совпадающего изображения Муни. Это открытие указывает на то, что мимолетное, замаскированное назад изображение, которое не удалось достичь сознательного распознавания, тем не менее может оставить в мозгу априор, который направляет и формирует последующее зрительное восприятие.

    Скорость распознавания изображений Муни может увеличиваться при повторных презентациях. Эта потенциальная путаница была устранена с помощью наборов контрольных изображений в нашем эксперименте, где представленное изображение в градациях серого не соответствовало изображению Муни. Включение наборов уловленных изображений подтвердило, что достоверное распознавание изображений Муни, оцениваемое по скорости вербальной идентификации, после нераспознанных совпадающих полутоновых изображений было выше ожидаемого от повторных представлений одного и того же изображения Муни ( P <0.05, парный t -тест вербального идентификатора после устранения неоднозначности для «серый не распознан» против улова). С другой стороны, повышение уровня субъективного распознавания после нераспознанных изображений в оттенках серого не значительно превышало ожидаемое от повторных презентаций одного и того же изображения Муни [ P > 0,5, эффект взаимодействия (до и после) × ( «Серый не распознан» по сравнению с уловом)]. Это интересная диссоциация, предполагающая, что испытуемые стали лучше вербально идентифицировать изображения Муни после просмотра нераспознанного изображения в градациях серого, даже несмотря на то, что их уровень субъективного распознавания существенно не улучшается (по сравнению с наборами захваченных изображений).Это наблюдение подчеркивает важность проверки самоотчетов испытуемых.

    Еще одна потенциальная проблема заключается в том, что для бессознательно устраненных неоднозначностей изображений Муни (чьи соответствующие изображения в шкале серого не были распознаны) субъекты могли уделять больше внимания при просмотре этих изображений или чаще нарушать фиксацию, чтобы исследовать изображение. Наш контрольный анализ данных отслеживания взгляда показал, что это не так. Для обычных наборов изображений, чьи полутоновые изображения не удалось распознать, не было разницы в размере зрачка или поведении фиксации на любом этапе эксперимента между теми, у кого были позже идентифицированные изображения Муни, и теми, чьи изображения Муни оставались неидентифицированными.

    Дополнительный контрольный анализ временного интервала между полутоновыми изображениями и соответствующими им изображениями Муни, представленными после этого, предполагает, что большие временные рамки, в которых возникает эффект устранения неоднозначности, исключают классическое праймирование в качестве объяснения нашего открытия. Минимальное время между серой шкалой и соответствующим ей изображением Муни, представленным после этого, составляет 4,5 с, что намного превышает временную шкалу классического эффекта прайминга. Распределение этого временного интервала по испытаниям (даже если рассматривать только первую презентацию Муни в каждом блоке) составляет от 5 до 29 с (рис.6), а условие решающего условия — бессознательное устранение неоднозначности — не смещено в сторону более коротких временных интервалов (рис. 6C). Кроме того, полутоновые изображения, представленные ближе к изображениям Муни после устранения неоднозначности, не вызвали более сильного эффекта устранения неоднозначности (рис. 7A). Все эти результаты сходятся в предположении, что классическое прайминг вряд ли может быть причиной наших открытий. Скорее, бессознательный эффект разрешения неоднозначности, который мы наблюдали, имеет очень длительную временную шкалу, похожую на сознательное устранение неоднозначности.

    Одним из возможных предупреждений является использование субъективного распознавания изображений в градациях серого в качестве прокси для классификации того, были ли эти изображения распознаны сознательно. Важно отметить, что даже когда испытуемые отвечают «не опознаны», может сохраняться остаточная осведомленность о низкоуровневых характеристиках стимула (Dienes and Seth, 2010). Другими словами, вполне возможно, что испытуемые знали о предъявленном стимуле. Однако нас интересовало, осознают ли испытуемые сознательно «содержание» изображения, поэтому вопрос о субъективном распознавании был подходящей мерой для этой цели.Наши результаты показывают, что даже когда испытуемые не осознавали «содержание» полутонового изображения, тем не менее впоследствии это облегчало идентификацию соответствующего изображения Муни.

    Таким образом, мы продемонстрировали, что мимолетный, замаскированный визуальный образ, который не был осознанно распознан, тем не менее может оставить в мозгу априор, который определяет будущее восприятие и распознавание другого, но связанного образа. Этот эффект, вероятно, вызван нисходящими влияниями, а не праймированием низкоуровневых регионов по нескольким причинам.Во-первых, низкоуровневые визуальные характеристики полутонового изображения и соответствующего ему изображения Муни сильно различаются, как и предыдущий результат с использованием неоднозначных изображений (Owen, 1985). Во-вторых, полутоновое изображение и соответствующее ему изображение Муни были представлены с минимальным разделением ~ 5 с и, по крайней мере, с одним вопросом между ними, в то время как эффект прайминга обычно длится не более сотен миллисекунд (Kouider and Dehaene, 2007). В-третьих, поскольку порядок представления полутоновых изображений и изображений Муни был рандомизирован внутри каждого блока (рис.1C), полутоновое изображение и соответствующее ему изображение Муни обычно разделялись другими несвязанными изображениями (рис. 6). Напротив, прайминговый эффект уязвим для мешающих стимулов (Kouider and Dehaene, 2007). Будущие работы по нейровизуализации должны пролить свет на нейронные основы таких бессознательно установленных предшественников восприятия и дополнительно осветить их сходства и различия с сознательно установленными априорными объектами. И последнее, но не менее важное: эти результаты раздвигают границы наших знаний о глубине и масштабе бессознательной обработки в мозге.

    Благодарности

    Это исследование было поддержано Программой очных исследований Национального института здоровья / Национального института неврологических расстройств и инсульта. B.J.H. благодарит за поддержку Фонд Леона Леви. Данные доступны по запросу.

    Заявление о конфликте интересов . Ничего не объявлено.

    Список литературы

    О восприятии вероятных вещей: нейронные субстраты ассоциативной памяти, образов и восприятия

    .

    Neuron

    2012

    ;

    74

    :

    227

    45

    .

    Проактивный мозг: использование аналогий и ассоциаций для создания прогнозов

    .

    Trends Cogn Sci

    2007

    ;

    11

    :

    280

    89

    .

    , и другие. .

    Канонические микросхемы для предсказательного кодирования

    .

    Neuron

    2012

    ;

    76

    :

    695

    711

    .

    , и другие. .

    Спонтанная активность коры выявляет признаки оптимальной внутренней модели окружающей среды

    .

    Наука

    2011

    ;

    331

    :

    83

    87

    .

    , и другие. .

    Измерение любого сознательного контента по сравнению с измерением релевантного сознательного контента: комментарий к Sandberg

    .

    Сознательное познание

    2010

    ;

    19

    :

    1079

    80

    . обсуждение 1081–1073.

    , и другие. .

    Как мозг учится видеть предметы и лица в бедном контексте

    .

    Nature

    1997

    ;

    389

    :

    596

    99

    .

    Влияние нейронного усиления на внимание и обучение

    .

    Nat Neurosci

    2013

    ;

    16

    :

    1146

    53

    .

    , и другие. .

    Интеграция нейронов в зрительную кору головного мозга повышает настройку категории лица на сознательное восприятие лица

    .

    Proc Natl Acad Sci USA

    2012

    ;

    109

    :

    21504

    9

    .

    Влияние сверху вниз на визуальную обработку

    .

    Nat Rev Neurosci

    2013

    ;

    14

    :

    350

    63

    .

    , и другие..

    Визуализация предварительной информации в головном мозге

    .

    Proc Natl Acad Sci U S A

    2012

    ;

    109

    :

    7935

    40

    .

    Уровни обработки во время бессознательного восприятия: критический обзор визуального маскирования

    .

    Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci

    2007

    ;

    362

    :

    857

    75

    .

    Восприятие обучения и нисходящие влияния в первичной зрительной коре

    .

    Nat Neurosci

    2004

    ;

    7

    :

    651

    57

    .

    Раскрытие маскировки: активация миндалины предсказывает долговременную память об индуцированном перцептивном понимании

    .

    Neuron

    2011

    ;

    69

    :

    1002

    14

    .

    О вычислительной архитектуре неокортекса. II. Роль кортико-кортикальных петель

    .

    Biol Cybern

    1992

    ;

    66

    :

    241

    51

    .

    Влияние маскированных изображений на интерпретацию неоднозначных изображений

    .

    Curr Psychol Res Rev

    1985

    ;

    4

    :

    108

    18

    .

    , и другие. .

    Нейрональные разряды и гамма-колебания явно отражают зрительное сознание в боковой префронтальной коре

    .

    Neuron

    2012

    ;

    74

    :

    924

    35

    .

    , и другие. .

    Вероятностный мозг: известное и неизвестное

    .

    Nat Neurosci

    2013

    ;

    16

    :

    1170

    78

    .

    Запоминание визуального движения: нейронные корреляты ассоциативной пластичности и припоминания движения в области коры головного мозга MT

    .

    Neuron

    2007

    ;

    53

    :

    881

    90

    .

    Ожидание при перцептивном принятии решений: нейронные и вычислительные механизмы

    .

    Nat Rev Neurosci

    2014

    ;

    15

    :

    745

    56

    .

    Быстрое зрительное обучение нейронов височной зрительной коры приматов

    .

    Нейроотчет

    1996

    ;

    7

    :

    2757

    60

    .

    Бессознательная обработка информации высокого уровня: значение для нейробиологических теорий сознания

    .

    Невролог

    2012

    ;

    18

    :

    287

    301

    .

    Мозговые механизмы для простого восприятия и бистабильного восприятия

    .

    Proc Natl Acad Sci USA

    2013

    ;

    110

    :

    E3340

    49

    .

    Видение как байесовский вывод: анализ путем синтеза?

    Тенденции Cogn Sci

    2006

    ;

    10

    :

    301

    8

    .

    , и другие. .

    Наследственность специфической познавательной способности восприятия лица

    .

    Curr Biol

    2010

    ;

    20

    :

    137

    42

    .

    Опубликовано Oxford University Press, 2016 г.Эта работа написана государственными служащими США и находится в открытом доступе в США.

    Приближенная реконструкция ПЭТ с анатомическим контролем в пространстве изображений с использованием сверточной нейронной сети

    Основные моменты

    Сверточная нейронная сеть позволяет имитировать реконструкцию ПЭТ с анатомическим контролем.

    Современные графические процессоры позволяют делать прогнозы практически в реальном времени (около 1 с) на основе изображений DICOM.

    Наша сеть очень устойчива к региональной контрастности и уровню шума ПЭТ.

    Abstract

    За последние два десятилетия было показано, что реконструкция ПЭТ под анатомическим контролем может привести к улучшенным характеристикам шума смещения при ПЭТ-визуализации мозга. Однако, несмотря на многообещающие результаты моделирования и первых исследований, ПЭТ-реконструкции под анатомическим контролем еще не доступны для использования в повседневной клинической практике по нескольким причинам. В свете этого мы исследуем, могут ли улучшения методов реконструкции ПЭТ с анатомическим контролем быть достигнуты полностью в области изображений с помощью сверточной нейронной сети (CNN).Подход после реконструкции CNN, полностью основанный на изображениях, имеет то преимущество, что не требуется доступа к необработанным данным PET и, более того, время прогнозирования обученных CNN чрезвычайно быстро на современных графических процессорах, что существенно облегчит оценку, отлично. -настройка и применение реконструкции ПЭТ под анатомическим контролем в реальных клинических условиях.

    В этой работе мы демонстрируем, что реконструкция ПЭТ с анатомическим наведением с использованием асимметричного априора Боушера может быть хорошо аппроксимирована сверточной нейронной сетью с чисто инвариантным сдвигом в пространстве изображений, позволяющей генерировать ПЭТ-изображения с анатомическим наведением практически в реальном времени. .Мы показываем, что применение специальных методов увеличения данных на этапе обучения, в котором использовались 16 [ 18 F] FDG и 10 [ 18 F] PE2I наборов данных, приводит к созданию CNN, устойчивой к используемому индикатору PET. , уровень шума входных изображений ПЭТ и контраст входного МРТ. Детальный анализ нашей CNN в 36 [ 18 F] FDG, 18 [ 18 F] PE2I и 7 [ 18 F] FET тестовых наборах данных показывает, что качество изображения нашей обученной CNN очень близко к одна из целевых реконструкций с точки зрения восстановления среднего регионального значения и регионального структурного сходства.

    Ключевые слова

    Молекулярная визуализация

    Магнитно-резонансная томография

    Реконструкция изображения

    Количественная оценка

    Машинное обучение

    Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

    © 2020 Автор (ы). Опубликовано Elsevier Inc.

    Рекомендуемые статьи

    Цитирование статей

    Audi Coupe предшествующего дизайна — двухдверный RS2, которого мы никогда не получали

    Новый дикий комплект Prior для Audi B3 Coupe черпает вдохновение как в RS2 Avant, так и в современных быстрых моделях Audi

    .

    Представьте, что Audi решила бы выпускать RS2 как в кузове универсал, так и в форме купе.А теперь задумайтесь об альтернативной истории, когда компания делала свои быстрые вещи такими же агрессивными в то время, как и сейчас. Похоже, именно это и сделали Prior Design со своим последним обвесом для старого Audi Coupe.

    В идеале он должен был бы пойти на S2 — желательно с настройкой ECU — но он подойдет к любому купе «B3». Он привносит некоторое влияние ur Quattro в более красивого кузена седана 80-го седана, с некоторыми массивными, расширенными колесными арками и серией планок, прорезанных в капоте.Последний элемент — это то, что Audi совсем недавно возродила для своих моделей производительности, с последними версиями RS4, RS5, RS6 и R8, все с этим визуальным кивком.

    Prior Design разработал комплект в сотрудничестве с Жаном Пьером Кремером из JP Performance и доктором Рувеном Мором (также известным как «Dr Crazy»).Создавшая его творческая команда имела в виду как RS2, так и некоторые современные автомобили Audi Sport.

    От оригинальной передней части осталось немного, а сзади — новый комбинированный бампер и диффузор. Перед задними колесами появились новые боковые юбки и несколько симпатичных (и, надеюсь, функциональных) воздуховодов.

    Поскольку его довольно много, комплект не особенно дешевый.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *