Разное

Книги искусственные нейронные сети: Книги про нейросети и глубокое обучение – Библиотека программиста

Содержание

Нейронные сети учебник – нейросеть книги

о проекте
об авторе

главная

обновления
на сайте

математика

физика

Химия и
биология

технические
науки

гуманитарные
науки

компьютерная
литература

школьникам

научно-
популярные

художественная

программы

контакты
гостевая книга

сcылки

Все книги можно скачать бесплатно и без регистрации.

NEW. В.П. Боровиков. Нейронные сети. 2008 год. 392 стр. djvu. 400 Kб.
Изложены нейросетевые методы анализа данных, основанные на использовании пакета Statistica Neural Networks (фирма производитель StatSoft), полностью адаптированного для русского пользователя.
Даны основы теории нейронных сетей; большое внимание уделено решению практических задач, всесторонне рассмотрена методология и технология проведения исследований с помощью пакета Statistica Neural Networks — мощного инструмента анализа и прогнозирования данных, имеющего широкие применения в бизнесе, промышленности, управлении, финансах. Книга содержит множество примеров анализа данных, практические рекомендации по проведению анализа, прогнозирования, классификации, распознавания образов, управления производственными процессами с помощью нейронных сетей.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . СкачатьNEW. Евменов В.П. Интеллектуальные системы управления. Уч. пособие. 2009 год. 290 стр. djvu. 15.7 Мб.
Обсуждается возможность машинного моделирования интеллекта человека; приведены обоснования гипотез о материальности мысли, материальности информации и универсальности процессов управления. На основании этих гипотез уточнены основные понятия управления, информационной связи и языковой коммуникации. Установлено качественное различие процессов моделирования природы мозгом и компьютерной программой.

Предложены два направления исследования скрытых от наблюдения процессов мышления.
Книга рассчитана на широкий круг читателей различных специальностей, которых интересуют интеллектуальные возможности компьютеров и относящиеся к ним проблемы философии, психологии, лингвистики и программирования. Может быть использована как учебное пособие для студентов и аспирантов, обучающихся по специальностям в области информатики и управления.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . СкачатьБровкова М.Б. Системы искусственного интеллекта в машиностроении. 2004 год. 120 стр. PDF. 5.6 Мб.
Содержит материалы, посвященные интеллектуализации машиностроительного производства, в том числе общие сведения о методах искусственного интеллекта, определении параметров качества детали в механообработке на основе нейронных сетей, применении генетических алгоритмов для оптимизации управляющих воздействий.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Захаров, Хорошевский редакторы. Справочник. Искусственный интеллект. В 3-х книгах. 1990 год. djvu.
Книга 3. Програмные и аппаратные средства. 365 стр. 6.1 Мб.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Лужковская Ю. Диета для работы мозга 1960 год. 397 стр. PDF. 9.1 Мб.
Аннотация: Ученые давно выяснили, что здоровье и работоспособность человеческого мозга, а значит, и интеллект его обладателя напрямую зависят от питания. Люди, ведущие здоровый образ жизни и правильно питающиеся, застрахованы от раннего появления таких тяжелых болезней, как синдромы Альцгеймера и Паркинсона, сердечнососудистых заболеваний и мигрени. Эта книга рассказывает о том, каким образом сбалансированная диета продлевает активную жизнь мозга. Вы узнаете, какие продукты обязательно должны присутствовать в рационе, чтобы вы могли использовать потенциал своего мозга по максимуму, а также чем и как кормить ребенка, чтобы его мозг успешно развивался и функционировал.
Оказывается, с помощью определенных блюд можно избавиться от бессонницы, атеросклероза, депрессии и многих других неприятностей со здоровьем — без лекарств! Ваши дети будут лучше учиться, легче запоминать информацию, им будет проще сосредоточиться, если вы будете кормить их правильно.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Ж.-Л. Лорьер. Нейронные сети. Системы искусственного интеллекта. 1991 год. 568 стр. djvu. 4.9 Мб.
Книга известного французского специалиста посвящена вопросам проектирования и применения систем искусственного интеллекта, при построении которых используются такие современные инструментальные средства, как языки Лисп, Пролог и оболочки экспертных систем. В качестве применения рассмотрена область принятия решений.
Для специалистов в области искусственного интеллекта и студентов старших курсов соответствующих специальностей вузов. Книга известного французского специалиста посвящена вопросам проектирования и применения систем искусственного интеллекта, при построении которых используются такие современные инструментальные средства, как языки Лисп, Пролог и оболочки экспертных систем. В качестве применения рассмотрена область принятия решений.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать А.В. Напалков, Л.Л. Прагина. Мозг человека и искусственный интеллект. 1985 год. 120 стр. PDF. 845 Кб.
В книге в популярной форме излагаются основные достижения в раскрытии механизмов работы мозга, связанные с развитием физиологии высшей нервной деятельности и использованием кибернетики. Показано, что новые методы изучения мозга позволяют настолько глубоко проникнуть в тайны природы, что удается воспроизвести в виде моделей на вычислительных машинах отдельные формы интуитивной творческой деятельности человека и таким образом создать элементы «искусственного интеллекта». Для широкого круга читателей, интересующихся проблемами изучения работы мозга, механизмов мышления и перспективами построения «искусственного интеллекта».
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Дж. Г. Николлс и др. От нейрона к мозгу. 2003 год. 667 стр. PDF. 40.0 Мб.
Цель нового издания знаменитой и ставшей классической в нейробиологии книги «От нейрона к мозгу» осталась той же, что и в первом издании, написанном 25 лет назад. В предисловии к этой книге цель декларирована как: «описать способы передачи сигналов нервными клетками, как сигналы анализируются и как на основе этой интеграции возникают высшие функции мозга. Книга предназначена читателю без специального образования, который интересуется принципами работы нервной системы». В новом издании четыре широко известных нейробиолога в том же ясном стиле описывают существующие факты, методические подходы и концепции, делая упор на экспериментальные данные, как классические, так и самые современные. Фактически более чем на три четверти это совершенно новая книга, так как бурный рост науки о мозге привел к удивительным открытиям в последние десятилетия. Книга снабжена огромным количеством иллюстраций, просто и четко излагаются не только каждая проблема, но и откуда она появилась, как связана с другими вопросами нейробиологии. Очень приятной особенностью книги является то, что авторы не опускают спорные вопросы, четко описывают альтернативные точки зрения и не стесняются сказать, что многие основные проблемы в настоящее время не решены.
Первое издание книги было переведено и стало настольным справочником по основным вопросам физиологии мозга для нескольких поколений русскоязычных исследователей. Первое издание входит как рекомендованная литература практически во все курсы, касающиеся работы мозга, для студентов медицинских и биологических вузов России. Надеемся, что новое полностью переработанное современное издание займет такое же место.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Н. Нильсон.. Принципы искусственного интеллекта. 1985 год. 374 стр. djvu. 6.3 Мб.
Описаны фундаментальные вопросы из области искусственного интеллекта, лежащие в основе многих приложений к обработке естественного языка, автоматическому программированию, «интеллектуальным» системам извлечения информации, экспертным системам и планированию действий. Показано, что большинство современных систем искусственного интеллекта (ИИ) может быть описано в виде глобальной базы данных, к которой применяются правила продукций под контролем некоторой управляющей системы. Выделение базы данных, правил продукций и блока управления в системе ИИ дает возможность изучения разнообразных механизмов использования в вычислительном процессе дополнительной информации о предметной области, обеспечивающихв конечном счете эффективное решение задач реальной сложности.
Приводятся многочисленные примеры и программы, поясняющие и детализирующие общий подход к максимальному использованию знаний при решении задач.
Автор книги — известный американский ученый, руководитель работ по искусственному интеллекту в Станфордском исследовательском институте, разработчик системы STRIPS, предназначенной для управления автономным роботом.
Для научных работников, специализирующихся в области искусственного интеллекта.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Р. Пенроуз. Тени разума. В поисках науки о сознании 2005 год. 888 стр. djvu. 17.3 Мб.
Часть 1: Понимание разума и новая физика.

Часть 2: Новая физика, необходимая для понимания разума.
Книга знаменитого физика о современных подходах к изучению деятельности мозга, мыслительных процессов и пр. Излагаются основы математического аппарата — от классической теории (теорема Геделя) до последних достижений, связанных с квантовыми вычислениями. Книга состоит из двух частей: в первой части обсуждается тезис о невычислимости сознания, во второй части рассматриваются вопросы физики и биологии, необходимые для понимания функционирования реального мозга. В частности, высказывается гипотеза об объективной редукции как физической основе сознания.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Р. Пенроуз. Новый ум короля. О компьютерах, мышлении и законах физики. 2003 год. 384 стр. djvu. 4.4 Мб.
Посвящена изучению проблемы искусственного интеллекта на основе всестороннего анализа достижений современных наук. Возможно ли моделирование разума? Чтобы найти ответ на этот вопрос, Пенроуз обсуждает широчайший круг явлений: алгоритмизацию математического мышления, машины Тьюринга, теорию сложности, теорему Геделя, телепортацию материи, парадоксы квантовой физики, энтропию, рождение Вселенной, чёрные дыры, строение мозга и многое другое.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Попов Э.В. редактор. Справочник. Искусственный интеллект. В 3-х книгах. 1990 год. djvu.
Книга 1. Системы общения и экспертные системы. 463 стр. 7.2 Мб.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Поспелов Д.А.. редактор. Справочник. Искусственный интеллект. В 3-х книгах. 1990 год. djvu.
Книга 2. Модели и методы.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Рутковская, Пилиньский, Рутковский. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. 2006 год. 382 стр. djvu. 4.4 Мб.
Книга посвящена вопросам . Содержит базовые знания о генетических алгоритмах, эволюционном программировании, нечетких системах, а также о связях этих направлений с нейронными сетями.
Для научных и инженерно-технических работников в области информатики и вычислительной техники, занимающихся созданием и использованием интеллектуальных систем, а также аспирантов и студентов различных специальностей в области компьютерных технологий
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Рассел, Норвиг. Искусственный интеллект. Современный подход. 2-е изд. 2006 год. 1408 стр. djvu. 17.8 Мб.
В книге представлены все современные достижения и изложены идеи, которые были сформулированы в исследованиях, проводившихся в течение последних пятидесяти лет, а также собраны на протяжении двух тысячелетий в областях знаний, ставших стимулом к развитию искусственного интеллекта как науки проектирования рациональных агентов. Теоретическое описание иллюстрируется многочисленными алгоритмами, реализации которых в виде готовых программ на нескольких языках программирования находятся на сопровождающем книгу Web-узле. Книга предназначена для использования в базовом университетском курсе или в последовательности курсов по специальности. Применима в качестве основного справочника для аспирантов, специализирующихся в области искусственного интеллекта, а также будет небезынтересна профессионалам, желающим выйти за пределы избранной ими специальности. Благодаря кристальной ясности и наглядности изложения вполне может быть отнесена клучшим образцам научно-популярной литературы.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Cмолин Д.В. Введение в искусственный интеллект. Конспект лекций. 2004 год. 208 стр. djvu. 6.3 Мб.
В работе представлены базовые модели современного искусственного интеллекта, теоретические обоснования и практически полезные примеры построения разумных систем. Изложен авторский взгляд на основные достижения и пути дальнейшего развития программ с искусственным интеллектом. Рассмотрены практические аспекты применения интеллектуальных систем в предметных областях. Работа отличается простотой изложения — многие формулы дополнены или заменены словесным описанием, что, по мысли автора, должно послужить глубокому пониманию материала.
Для студентов информационных специальностей, аспирантов и специалистов в области применения современных информационных технологий.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Г. ХАКЕН, М. ХАКЕН-КРЕЛЛЬ. Тайны восприятия. 2002 год. 272 стр. djvu. 3.7 Мб.
Главная идея этой книги такова: человеческий мозг является самоорганизующейся системой. И хотя эта система — самая сложная из всех известных нам, она все же соответствует принципам синергетики. Синергетика — это созданная Германом Хакеном наука о взаимодействии. На законах синергетики основан и новый тип компьютера, обладающий основными сюйствами человеческого восприятия. Эта книга предлагает нам новый ключ к пониманию важнейших функций головного мозга.
Для широкого круга читателей.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Саймон Хайкин. Нейронные сети. Полный курс. 2-е изд. 2006 год. 1102 стр. djvu. 11.5 Мб.
В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию.
В книге также анализируется роль нейронных сетей при решении задач распознавания образов, управления и обработки сигналов. Структура книги очень удобна для разработки курсов обучения нейронным сетям и интеллектуальным вычислениям.
Книга будет полезна для инженеров, специалистов в области компьютерных наук, физиков и специалистов в других областях, а также для всех тех, кто интересуется искусственными нейронными сетями.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Г. Хакен. Принципы работы головного мозга Сенергетический подход к активнрсти мозга, поведению и когнитивной деятельности. 2001 год. 351 стр. djvu. 29.5 Мб.
Часть 1: Понимание разума и новая физика. Часть 2: Новая физика, необходимая для понимания разума.
Книга знаменитого физика о современных подходах к изучению деятельности мозга, мыслительных процессов и пр. Излагаются основы математического аппарата — от классической теории (теорема Геделя) до последних достижений, связанных с квантовыми вычислениями. Книга состоит из двух частей: в первой части обсуждается тезис о невычислимости сознания, во второй части рассматриваются вопросы физики и биологии, необходимые для понимания функционирования реального мозга. В частности, высказывается гипотеза об объективной редукции как физической основе сознания.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Д. Хокинс, С. Блейксли. Об интеллекте. fb2 в архиве 382 Кб.
В книге Об интеллекте Джефф Хокинс представляет революционную теорию на стыке нейробиологии, психологии и кибернетики и описывающую систему «память–предсказание» как основу человеческого интеллекта. Автор отмечает, что все предшествующие попытки создания разумных машин провалились из-за фундаментальной ошибки разработчиков, стремившихся воссоздать человеческое поведение, но не учитывавших природу биологического разума. Джуфф Хокинс предполагает, что идеи, сформулированные им в книге Об интеллекте, лягут в основу создания истинного искусственного интеллекта — не копирующего, а превосходящего человеческий разум. Кроме этого, книга содержит рассуждения о последствиях и возможностях создания разумных машин, взгляды автора на природу и отличительные особенности человеческого интеллекта. Книга рекомендуется всем, кого интересует устройство человеческого мозга и принципы его функционирования, а также тем, кто занимается проблемами разработки искусственного интеллекта.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Нейронные сети

. . . . . . Скачать Хьюбел Д. Глаз, мозг, зрение. 1990 год. 239 стр. PDF 18.8 Мб.
Аннотация: В книге известного американского нейрофизиолога, лауреата Нобелевской премии, обобщены современные представления о том, как устроены нейронные структуры зрительной системы, включая кору головного мозга, и как они перерабатывают зрительную информацию. При высоком научном уровне изложения книга написана простым, ясным языком, прекрасно иллюстрирована. Она может служить учебным пособием по физиологии зрения и зрительного восприятия. Для студентов биологических и медицинских вузов, нейрофизиологов, офтальмологов, психологов, специалистов по вычислительной технике и искусственному интеллекту.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Книга известного английского ученого, специалиста в области кибернетики Алекса Эндрю, в популярной форме рассказывающая о поисках и достижениях исследователей, работающих на одном из передовых рубежей современной наука — в области искусственного интеллекта.
Предназначена для широкого круга читателей, интересующихся достижениями современной науки и техники.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Эшби У.Р. Конструкция мозга. 1960 год. 397 стр. PDF. 14.2 Мб.
Книга одного из крупнейших английских ученых, хорошо известного советскому читателю по переведенной на русский язык книге «Введение в кибернетику», посвящена одной из основных проблем кибернетики — анализу механизмов деятельности нервной системы, обеспечивающих приспособительное поведение организма. Перевод сделан со второго издания, полностью переработанного и частично написанного заново.
Предназначена для очень широкого круга читателей—биологов, медиков, физиков, математиков, инженеров
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. 2-е изд. 1990 год. 177 стр. PDF. 14.5 Мб.
Изложены два основных подхода, применяемые при создании систем искусственного интеллекта: технология экспертных систем и нейросетевые технологии. Освещены вопросы их практического использования при решении задач распознавания образов, прогнозирования, диагностики, оптимизации и т. д.
Рассмотрены проблемы применения интеллектуальных систем в экономике бизнесе, финансах, машиностроении, политологии, медицине, криминалистике. Подробно описан новый раздел искусственного интеллекта связанный с созданием интеллектуальных систем, имитирующих творческую деятельность математика-профессионала при аналитическом решении краевых задач математической физики.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Скачать

Список литературы на тему «Нейронные сети

Список литературы

Генератор кроссвордов

Генератор титульных листов

Таблица истинности ONLINE

Прочие ONLINE сервисы

 

Список литературы

1. Pierre, Bijaoui MicrosoftВ® Exchange Server 2003 Scalability with SP1 and SP2 / Pierre Bijaoui. — Москва: Огни, 2010. — 600 c.
2. Галушкин, А. И. Нейрокомпьютеры. Учебное пособие / А.И. Галушкин. — М.: Альянс, 2014. — 528 c.
3. Гелиг, А. Х. Введение в математическую теорию обучаемых распознающих систем и нейронных сетей. Учебное пособие / А.Х. Гелиг, А.С. Матвеев. — М.: Издательство СПбГУ, 2014. — 224 c.
4. Кащенко, С. А. Модели волновой памяти / С.А. Кащенко, В.В. Майоров. — М.: Либроком, 2014. — 288 c.
5. Латыпова, Рамиля Нейронные сети / Рамиля Латыпова. — М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. — 572 c.
6. Основы нейрокибернетики. — Москва: Высшая школа, 2015. — 372 c.
7. Редько, В.Г. Подходы к моделированию мышления / В.Г. Редько. — Москва: ИЛ, 2016. — 392 c.
8. Редько, В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики / В.Г. Редько. — Москва: Высшая школа, 2017. — 224 c.
9. Тадеусевич, Рышард Элементарное введение в технологию нейронных сетей с примерами программ / Рышард Тадеусевич и др. — Москва: СПб. [и др.] : Питер, 2011. — 408 c.
10. Тархов, Д. А. Нейросетевые модели и алгоритмы. Справочник / Д.А. Тархов. — М.: Радиотехника, 2014. — 352 c.


Внимание: данные, отмеченные красным цветом, являются недостоверными!


Книги, использованные при создании данного списка литературы:

В нашем каталоге

Околостуденческое

Это интересно…

Наши контакты

Нейронные сети для трейдеров

Искусственные нейронные сети (ИНС) — это вычислительные системы, основанные на биологических нейронных сетях, составляющих мозг животных.

Искусственная нейронная сеть позволяет моделировать некую нелинейную функцию с входными и выходными данными.

Нейронная сеть имеет:

· Входной слой, куда подаются входные параметры, ассоциирующиеся с состоянием каждого нейрона входного слоя. Например, для финансового аналитика это могут быть различные индикаторы — макроэкономические, фундаментальные, технически.

· Выходной слой, в котором вычисляются выходные параметры, ассоциирующиеся с состоянием каждого нейрона выходного слоя. Сюда поступает информация, которую мы хотели бы предсказать. Например, это может быть будущий возврат рынка в %, волатильность, ликвидность и т.д.

Нейросеть оперирует цифрами, поэтому любая входная и желаемая выходная информация должна быть оцифрована. Например, если это текст (новости), то нужно этот текст представить в виде массива цифр. Или, если мы пытаемся предсказать куда пойдёт рынок, вверх или вниз, то можно закодировать «вниз» нулём, а «вверх» единицей.

Если нейронная сеть имеет дополнительные слои между входным и выходным слоем, то они называются скрытыми, а обучение такой сети — глубоким. Дополнительные скрытые слои могут помочь нейросети определить более сложные закономерности между входными и желаемыми выходными данными.

Каждый слой связан с соседними слоями с помощью весовых коэффициентов и коэффициентов смещения. Распространение данных от предыдущего слоя к следующему осуществляется по следующему правилу: z = Act(Wy + b), где y — вектор данных на предыдущем слое, z — вектор данных на следующем слое, W — матрица весов перехода от предыдущего слоя к следующему, b — вектор коэффициентов смещения. Act — функция активации, необходимая для устранения линейности. Функций активации существует большое количество. Например, это может быть сигмойда:

Обучение нейронной сети с учителем означает, что для заданного набора заранее известных входных и выходных данных, необходимо подобрать оптимальные коэффициенты W и b нейросети так, что квадратичная ошибка между точным выходным значением и выходным значением, полученным посредством распространения входных значений через нейронную сеть, стремилась к минимуму:

Например, вы хотите научить предсказывать по прошлой динамике цены акции и динамике индикаторов Simple Moving Average (SMA) и Relative Strength Index (RSI) будущее изменение цены этой акции в процентах. Мы формируем данные для обучения — для каждого исторического момента времени берём данные по индикаторам и цене акции. Это будут входные данные X для нейронной сети. И для каждого исторического момента времени берём будущее изменение цены акции (мы его точно знаем, т.к. речь идёт об исторических данных). Это будут выходные данные Y нейронной сети, которые мы хотим, чтобы нейросеть научилась предсказывать. Для этих данных X и Y и будут подбираться коэффициенты W и b.

Поиск оптимальных коэффициентов производится методом градиентного спуска с использованием метода обратного распространения ошибки:


где градиент функционала E для W выражается следующим образом:


И аналогично для b:

Хочу привести такую аналогию обучения нейронной сети для трейдеров. Надеюсь, она будет вам более понятной, если нет понимания математического аппарата. Представьте, что вы придумали стратегию, у которой очень и очень много параметров. Естественно, вам хотелось бы подобрать наиболее оптимальные параметры для стратегии (как коэффициенты W и b в случае нейросети). Что значит оптимальные? Такие, чтобы максимизировали прибыль или минимизировали просадку или максимизировали коэффициент Шарпа — смотря какой критерий выберете. Далее вы начинаете перебирать эти параметры (обучать, в случае нейронной сети). Можно перебирать с помощью «грубой силы» — т.е. перебирать все возможные комбинации параметров. Но если таких параметров очень много, то вам просто не хватит вычислительной мощности вашей машины и перебор займёт много времени. Поэтому придумано достаточно много оптимизационных алгоритмов. Например, метод градиентного спуска и его вариации или генетический алгоритм, чтобы производить поиск оптимальных параметров быстрее, жертвуя точностью.

У нейронной сети могут быть те же проблемы, которые возникают при оптимизации стратегий. Главная из них — переобучение. Когда всё работает очень хорошо на прошлых данных и плохо работает на данных out-of-sample. Про то, как минимизировать риск переобучения и правильно тестировать стратегии, думаю, поговорим в следующей статье.

В качестве примера, я создал полносвязанную нейронную сеть из входного, выходного и двух скрытых слоёв. Во входном слое я сгенерировал 45 нейронов — туда будем подавать дневные изменения цен S&P 500 за последние 15 дней, значение индикатора SMA за последние 15 дней и значение индикатора RSI за последние 15 дней. Выходной слой состоит из 1 нейрона и будет хранить предсказанное процентное изменение S&P 500 на следующий день. Скрытые слои содержат по 512 нейронов. Обучим нейронную сеть на данных с октября 2019 года по июнь 2019 г. и проверим точность обученной нейронной сети на данных с июля 2019 года по сентябрь 2019 г.

У меня получились следующие результаты. На графике ниже показан дневной возврат S&P 500 c октября 2019 года по июнь 2019 г. (тренировочные данные) — синяя кривая. Если кривая выше нуля, то это значит, что S&P 500 в этот день вырос. Если ниже — упал.


Также я наложил оранжевую кривую на синюю. Это предсказанный нейросетью возврат рынка. По прошлой динамике S&P 500, SMA и RSI за последние 15 дней для каждого исторического момента. Точность предсказания (вырастет S&P 500 на следующий день или упадёт) составила 93%. Но это тренировочные данные. На тестовых данных с июля 2019 г. по сентябрь 2019 г. результаты получились намного скромнее:


Точность предсказания составила лишь 49%. Нейронная сеть явно переобучена. Но, учитывая простоту модели, вряд ли можно было ожидать более приемлемый результат.


ЗАКЛЮЧЕНИЕ:

1. Искусственная нейронная сеть — это «чёрный ящик», который можно обучить по заданным входным данным выдавать нужные нам выходные данные (например, прогноз чего-либо).

2. С точки зрения трейдинга на вход нейронной сети можно подать различные индикаторы — макроэкономические, фундаментальные и технически и обучить её предсказывать будущий возврат рынка, волатильность, ликвидность, состояния и т.д.

3. Нейронная сеть, как и любая алгоритмическая стратегия трейдинга, может быть переобучена (переоптимизирована). За этим нужно следить как минимум путём деления данных на тренировочные и тестовые.

P.S.: Если Вам нравится подобный формат статей, подпишитесь на телеграм каналы

На русском: https://t-do.ru/extreme_trading_ru
На английском: https://t-do.ru/extreme_trading

Искусственные нейронные сети простыми словами / Хабр

Когда, за бутылкой пива, я заводил разговор о нейронных сетях — люди обычно начинали боязливо на меня смотреть, грустнели, иногда у них начинал дёргаться глаз, а в крайних случаях они залезали под стол. Но, на самом деле, эти сети просты и интуитивны. Да-да, именно так! И, позвольте, я вам это докажу!

Допустим, я знаю о девушке две вещи — симпатична она мне или нет, а также, есть ли о чём мне с ней поговорить. Если есть, то будем считать это единицей, если нет, то — нулём. Аналогичный принцип возьмем и для внешности. Вопрос: “В какую девушку я влюблюсь и почему?”

Можно подумать просто и бескомпромиссно: “Если симпатична и есть о чём поговорить, то влюблюсь. Если ни то и ни другое, то — увольте.”

Но что если дама мне симпатична, но с ней не о чем разговаривать? Или наоборот?

Понятно, что для каждого из нас что-то одно будет важнее. Точнее, у каждого параметра есть его уровень важности, или вернее сказать — вес. Если помножить параметр на его вес, то получится соответственно “влияние внешности” и “влияние болтливости разговора”.

И вот теперь я с чистой совестью могу ответить на свой вопрос:

“Если влияние харизмы и влияние болтливости в сумме больше значения “влюбчивость” то влюблюсь…”

То есть, если я поставлю большой вес “болтологичности” дамы и маленький вес внешности, то в спорной ситуации я влюблюсь в особу, с которой приятно поболтать. И наоборот.

Собственно, это правило и есть нейрон.

Искусственный нейрон — это такая функция, которая преобразует несколько входных фактов в один выходной. Настройкой весов этих фактов, а также порога возбуждения — мы настраиваем адекватность нейрона. В принципе, для многих наука жизни заканчивается на этом уровне, но ведь эта история не про нас, верно?

Сделаем ещё несколько выводов:

  • Если оба веса будут малыми, то мне будет сложно влюбиться в кого бы-то ни было.
  • Если же оба веса будут чересчур большими, то я влюблюсь хоть в столб.
  • Заставить меня влюбиться в столб можно также, понизив порог влюбчивости, но прошу — не делайте со мной этого! Лучше давайте пока забудем про него, ок?

Кстати о пороге

Смешно, но параметр “влюбчивости” называется “порогом возбуждения”. Но, дабы эта статья не получила рейтинг “18+”, давайте договоримся говорить просто “порог”, ок?

Нейронная сеть

Не бывает однозначно симпатичных и однозначно общительных дам. Да и влюблённость влюблённости рознь, кто бы что ни говорил. Потому давайте вместо брутальных и бескомпромиссных “0” и “1”, будем использовать проценты. Тогда можно сказать — “я сильно влюблён (80%), или “эта дама не особо разговорчива (20%)”.

Наш примитивный “нейрон-максималист” из первой части уже нам не подходит. Ему на смену приходит “нейрон-мудрец”, результатом работы которого будет число от 0 до 1, в зависимости от входных данных.

“Нейрон-мудрец” может нам сказать: “эта дама достаточно красива, но я не знаю о чём с ней говорить, поэтому я не очень-то ей и восхищён”

Немного терминологии

К слову говоря, входные факты нейрона называются синапсами, а выходное суждение — аксоном. Связи с положительным весом называются возбуждающими, а с отрицательным — тормозящими. Если же вес равен нулю, то считается, что связи нет (мёртвая связь).

Поехали дальше. Сделаем по этим двум фактам другую оценку: насколько хорошо с такой девушкой работать (сотрудничать)? Будем действовать абсолютно аналогичным образом — добавим мудрый нейрон и настроим веса комфортным для нас образом.

Но, судить девушку по двум характеристикам — это очень грубо. Давайте судить её по трём! Добавим ещё один факт – деньги. Который будет варьироваться от нуля (абсолютно бедная) до единицы (дочь Рокфеллера). Посмотрим, как с приходом денег изменятся наши суждения….

Для себя я решил, что, в плане очарования, деньги не очень важны, но шикарный вид всё же может на меня повлиять, потому вес денег я сделаю маленьким, но положительным.

В работе мне абсолютно всё равно, сколько денег у девушки, поэтому вес сделаю равным нулю.

Оценивать девушку только для работы и влюблённости — очень глупо. Давайте добавим, насколько с ней будет приятно путешествовать:

  • Харизма в этой задаче нейтральна (нулевой или малый вес).
  • Разговорчивость нам поможет (положительный вес).
  • Когда в настоящих путешествиях заканчиваются деньги, начинается самый драйв, поэтому вес денег я сделаю слегка отрицательным.

Соединим все эти три схемы в одну и обнаружим, что мы перешли на более глубокий уровень суждений, а именно: от харизмы, денег и разговорчивости — к восхищению, сотрудничеству и комфортности совместного путешествия. И заметьте — это тоже сигналы от нуля до единицы. А значит, теперь я могу добавить финальный “нейрон-максималист”, и пускай он однозначно ответит на вопрос — “жениться или нет”?

Ладно, конечно же, не всё так просто (в плане женщин). Привнесём немного драматизма и реальности в наш простой и радужный мир. Во-первых, сделаем нейрон «женюсь — не женюсь» — мудрым. Сомнения же присущи всем, так или иначе. И ещё — добавим нейрон «хочу от неё детей» и, чтобы совсем по правде, нейрон “держись от неё подальше».

Я ничего не понимаю в женщинах, и поэтому моя примитивная сеть теперь выглядит как картинка в начале статьи.

Входные суждения называются “входной слой”, итоговые — “выходной слой”, а тот, что скрывается посередине, называется «скрытым». Скрытый слой — это мои суждения, полуфабрикаты, мысли, о которых никто не знает. Скрытых слоёв может быть несколько, а может быть и ни одного.

Долой максимализм.

Помните, я говорил об отрицательном влияние денег на моё желание путешествовать с человеком? Так вот — я слукавил. Для путешествий лучше всего подходит персона, у которой денег не мало, и не много. Мне так интереснее и не буду объяснять почему.

Но тут я сталкиваюсь с проблемой:

Если я ставлю вес денег отрицательным, то чем меньше денег — тем лучше для путешествий.

Если положительным, то чем богаче — тем лучше,

Если ноль — тогда деньги “побоку”.

Не получается мне вот так, одним весом, заставить нейрон распознать ситуацию “ни много -ни мало”!

Чтобы это обойти, я сделаю два нейрона — “денег много” и “денег мало”, и подам им на вход денежный поток от нашей дамы.

Теперь у меня есть два суждения: “много” и “мало”. Если оба вывода незначительны, то буквально получится “ни много — ни мало”. То есть, добавим на выход ещё один нейрон, с отрицательными весами:

“Нимногонимало”. Красные стрелки — положительные связи, синие — отрицательные

Вообще, это значит, что нейроны подобны элементам конструктора. Подобно тому, как процессор делают из транзисторов, мы можем собрать из нейронов мозг. Например, суждение “Или богата, или умна” можно сделать так:

Или-или. Красные стрелки — положительные связи, синие – отрицательные

Или так:

можно заменить “мудрые” нейроны на “максималистов” и тогда получим логический оператор XOR. Главное — не забыть настроить пороги возбуждения.

В отличие от транзисторов и бескомпромиссной логики типичного программиста “если — то”, нейронная сеть умеет принимать взвешенные решения. Их результаты будут плавно меняться, при плавном изменение входных параметров. Вот она мудрость!

Обращу ваше внимание, что добавление слоя из двух нейронов, позволило нейрону “ни много — ни мало” делать более сложное и взвешенное суждение, перейти на новый уровень логики. От “много” или “мало” — к компромиссному решению, к более глубокому, с философской точки зрения, суждению. А что если добавить скрытых слоёв ещё? Мы способны охватить разумом ту простую сеть, но как насчёт сети, у которой есть 7 слоёв? Способны ли мы осознать глубину её суждений? А если в каждом из них, включая входной, около тысячи нейронов? Как вы думаете, на что она способна?

Представьте, что я и дальше усложнял свой пример с женитьбой и влюблённостью, и пришёл к такой сети. Где-то там в ней скрыты все наши девять нейрончиков, и это уже больше похоже на правду. При всём желании, понять все зависимости и глубину суждений такой сети — попросту невозможно. Для меня переход от сети 3х3 к 7х1000 — сравним с осознанием масштабов, если не вселенной, то галактики — относительно моего роста. Попросту говоря, у меня это не получится. Решение такой сети, загоревшийся выход одного из её нейронов — будет необъясним логикой. Это то, что в быту мы можем назвать “интуицией” (по крайней мере – “одно из..”). Непонятное желание системы или её подсказка.

Но, в отличие от нашего синтетического примера 3х3, где каждый нейрон скрытого слоя достаточно чётко формализован, в настоящей сети это не обязательно так. В хорошо настроенной сети, чей размер не избыточен для решения поставленной задачи — каждый нейрон будет детектировать какой-то признак, но это абсолютно не значит, что в нашем языке найдётся слово или предложение, которое сможет его описать. Если проецировать на человека, то это — какая-то его характеристика, которую ты чувствуешь, но словами объяснить не можешь.

Обучение.

Несколькими строчками ранее я обмолвился о хорошо настроенной сети, чем вероятно спровоцировал немой вопрос: “А как мы можем настроить сеть, состоящую из нескольких тысяч нейронов? Сколько “человеколет” и погубленных жизней нужно на это?.. Боюсь предположить ответ на последний вопрос. Куда лучше автоматизировать такой процесс настройки — заставить сеть саму настраивать себя. Такой процесс автоматизации называется обучением. И чтобы дать поверхностное о нём представление, я вернусь к изначальной метафоре об “очень важном вопросе”:

Мы появляемся в этом мире с чистым, невинным мозгом и нейронной сетью, абсолютно не настроенной относительно дам. Её необходимо как-то грамотно настроить, дабы счастье и радость пришли в наш дом. Для этого нам нужен некоторый опыт, и тут есть несколько путей по его добыче:

1) Обучение с учителем (для романтиков). Насмотреться на голливудские мелодрамы и начитаться слезливых романов. Или же насмотреться на своих родителей и/или друзей. После этого, в зависимости от выборки, отправиться проверять полученные знания. После неудачной попытки — повторить всё заново, начиная с романов.

2) Обучение без учителя (для отчаянных экспериментаторов). Попробовать методом “тыка” жениться на десятке-другом женщин. После каждой женитьбы, в недоумение чесать репу. Повторять, пока не поймёшь, что надоело, и ты “уже знаешь, как это бывает”.

3) Обучение без учителя, вариант 2 (путь отчаянных оптимистов). Забить на всё, что-то делать по жизни, и однажды обнаружить себя женатым. После этого, перенастроить свою сеть в соответствие с текущей реальностью, дабы всё устраивало.

Далее, по логике я должен расписать всё это подробно, но без математики это будет слишком философично. Потому считаю, что мне стоит на этом остановиться. Быть может в другой раз?

Всё вышесказанное справедливо для искусственной нейронной сети типа “персептрон”. Остальные сети похожи на нее по основным принципам, но имеют свою нюансы.

Хороших вам весов и отличных обучающих выборок! Ну а если это уже и не нужно, то расскажите об этом кому-нибудь ещё.

ENG version

Искусственные нейронные сети — модели и приложения

Краниосиностоз — это раннее сращение одного или нескольких черепных швов на голове младенца. На рисунках 2 и 3 показаны различные швы, которые могут быть задействованы при синдромах краниосиностоза [3].

Во время роста мозга открытые швы позволяют черепу расширяться и приобретать нормальную форму головы. Если один или несколько швов закрываются раньше, это вызывает расширение черепа в направлении открытых швов, что приводит к неправильной форме головы и может вызвать повышенное давление на растущий мозг в тяжелых случаях (Рисунок 4) [3, 4] .

\ n

3.1. Типы краниосиностозов

\ n

При сагиттальном синостозе, также называемом скафоцефалией, сагиттальный шов закрывается преждевременно. Таким образом, голова не увеличивается в ширину, а становится длинной и узкой, чтобы приспособиться к растущему мозгу. [На греческом языке слово skaphe означает «легкая лодка или ялик», а kephale означает «голова», напоминающая перевернутую лодку]. Сагиттальный шов статистически является наиболее часто встречающимся одиночным швом при краниосиностозе.

\ n

Метопизм известен как состояние наличия стойкого метопического шва или стойкого фронтального метопического шва в своде черепа взрослого человека.Основным фактором метопического синостоза является увеличение объема передней черепной ямки (рис. 5) [5, 6].

\ n

Рис. 5.

(а, б) Детский череп и метопический (лобный) шов.

\ n

Во время эмбрионального периода в лобной области между правой и левой половинами имеется перепончатая ткань. На каждой половине первичный очаг окостенения проявляется примерно в конце второго месяца жизни плода. При рождении лобная кость состоит из двух частей, разделенных метопическим или лобным швом.Обычно лобный шов стирается, за исключением его нижней части до 8-го года жизни, но редко сохраняется в течение всей жизни (рис. 6) [5, 6].

\ n

Рисунок 6.

Различные краниосиностозы. (а) Различные типы краниосиностозов. (b) Возможные направления краниосиностоза в швах черепа \ n

\ n

Плагиоцефалия, также известная как синдром плоской головы, представляет собой состояние с асимметричным искажением и уплощением одной стороны черепа. Венечный шов идет от уха до уха на макушке.Раннее закрытие одной стороны, односторонний коронарный синостоз создает уплощенный вид на этой стороне в области лба и орбитального края и вызывает эффект «подмигивания». Он делится на две группы: синостотическая плагиоцефалия с одним или несколькими сросшимися черепными швами и несиностотическая (деформационная) плагиоцефалия [7, 8].

\ n

Брахицефалия [7, 8] описывает очень широкую форму головы с уплощением по всей задней части головы. В брахицефалии обе стороны слиты. У пациента может быть очень плоский и вогнутый лоб.Плоское пятно на спине или одной стороне головы может быть вызвано длительным пребыванием в положении лежа на спине [5–8].

\ n \ n

3.2. Подтверждение диагноза краниосиностоз

\ n

Первая подсказка — деформированная голова. Передний родничок или мягкое пятно могут быть открытыми или сросшимися. Диагноз подтверждается рентгеновскими снимками, такими как оценка компьютерной томографии, чтобы убедиться в отсутствии основных аномалий головного мозга [5, 8].

\ n

Глазные аномалии могут включать следующее: \ n

  • Гипертелоризм [9]

  • Гипотелоризм [9]

  • Колобома [10, 11]

  • Микрофтальмия [9–12]

  • Анофтальм [9–12]

\ n \ n

3.3. Классификация черепно-лицевых аномалий

\ n

Черепно-лицевые аномалии делятся на три основные подгруппы [5]: \ n

  • Краниосиностозы [13–15]

  • Черепно-лицевые щели

  • Разное

    • Разное

\ n

Типы краниосиностоза включают следующее: \ n

  1. (1)

    Первичный краниосиностоз

    Это идиопатическая ошибка развития, возникающая в других нормальных условиях без предшествующей семейной заболеваемости.

  2. (2)

    Вторичный краниосиностоз

    Преждевременное сращение черепных швов может быть результатом нарушения роста мозга, как при микроцефалии или энцефалокластическом процессе, который происходит в первые годы жизни новорожденного. Аналогичный процесс происходит при лечении тяжелой гидроцефалии с помощью шунта низкого давления.

  3. (3)

    Метаболический краниосиностоз

    Преждевременное сращение швов может возникнуть из-за очевидных биохимических нарушений (мукополисахаридоз, рахит, гипофосфатазия или гиперкальциемия) (Таблица 1).

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

\ n

Пораженный шов Сагиттальный Метопический Уникорональный Бикоронарный Множественные
швы
Oxy Kleeblattschädel
Традиционное имя Scaphocephaly Trigono
cephaly
Plagio
cephaly
brachy \ n

Острый череп Череп из листьев клевера
Дословный перевод Лодка
череп
Треугольник
череп
Косой
череп
Короткий череп Акроцефалия Уменьшенный Уменьшенный
Череп длиной Увеличенный Нормальный Уменьшенный Уменьшено До wer
череп
Увеличенный Увеличенный
Череп
шириной
Уменьшенный Увеличенный нормальный Увеличенный Уменьшено Увеличено Увеличено
Высота черепа Нормально или
увеличено
Увеличено Увеличено \ n

Увеличено \ n

\ n

Таблица 1.

Различные виды деформации свода черепа.

\ n

Побочные проблемы, связанные с синостозом свода черепа, могут быть следующими: [16–18] \ n

\ n

Синдромный краниофациальный синостоз обычно имеет аутосомно-доминантные генетические причины; эти синдромы влияют на рост средней зоны лица и основания черепа. Эти условия приводят к недостаточному пространству для растущего мозга, поэтому повышается внутричерепное давление. Также они вызывают сужение дыхательных путей и различные офтальмологические проблемы.

\ n \ n

3.3.1.Синдром Аперта

\ n

Синдром Аперта — аутосомно-доминантное заболевание, характеризующееся врожденным заболеванием. Акроцефалосиндактилия — аутосомно-доминантное заболевание. Мужчины и женщины страдают одинаково [19]. По-гречески «acro» означает «пик», имея в виду «остроконечную» голову, а «Cephalo» означает «голова». Почти наверняка все случаи носят спорадический характер и связаны с мутациями de novo или экологическим воздействием на геном [20–25]. Это вызвано дефектом гена рецептора 2 фактора роста фибробластов на хромосоме номер 10; обычно из-за мутации C в G в позиции 755 гена FGFR2, которая вызывает изменение Ser в Trp в белке [15].

\ n \ n

3.3.1.1. Характеристики синдрома аперта

\ n

  • Необычная форма головы

  • Широко посаженные глаза с неглубокими впадинами и плохо закрывающимися веками

  • Утопленная средняя часть лица

  • Нос в форме клюва

  • Недоразвитый челюсти с недостаточным прикусом и скученными зубными рядами

  • Расщелина неба

  • Нарушение слуха

  • Атипичное развитие позвоночника

  • Слияние пальцев рук и ног

  • Ограниченное интеллектуальное развитие

  • Нарушения со стороны желудочно-кишечного тракта

  • Пороки развития сердца

  • Гипергидроз и сильное подслащивание

  • Серьезные угри

  • Участки выпавших волос (рис. 7)

\ n

.

Фотография больного 9 лет, перенесшего краниопластическую операцию в возрасте 1 года. Предоперационная фотография пациента выше. Фотография пациента во время корректирующей операции: фронтально-лицевая операция по продвижению моноблока, в середине. Обратите внимание, что шарики с обеих сторон свода кальварумов видны на верхнем виде. Послеоперационная фотография пациента: тот же пациент через 8 месяцев после операции по продвижению фронтально-лицевого моноблока, см. Выше.

\ n \ n \ n \ n

3.3.2. Синдром Карпентера

\ n

Впервые Джордж Карпентер (1859–1910) описал это состояние и связанные с ним особенности [24–28].

\ n

Его характеристики включают следующее: \ n

\ n

Пациенты могут иметь средние интеллектуальные способности и умственную отсталость [29–32].

\ n

Порок развития черепа является основным диагностическим фактором. Двумя наиболее распространенными типами краниосиностоза при этом синдроме являются сагиттальный и бикоронарный швы. За эти особенности отвечают мутации в гене RAB23, расположенном на хромосоме 6.Также три ключевых SNP в гене MEGF8, расположенные на хромосоме номер 19 по адресу 19q13.2, были идентифицированы как основные причины [33].

\ n \ n

3.3.2.1. Хирургическое лечение синдрома Карпентера

\ n

Хирургические операции по исправлению пороков развития черепа должны проводиться в течение первого года младенчества, потому что изменение костей намного проще, когда череп находится в стадии роста; следовательно, проведение операции в молодом возрасте увеличивает шансы на получение хороших результатов. Сращенные швы следует разорвать, чтобы обеспечить рост мозга.Черепные пластины удаляются, изменяют форму и возвращаются обратно на череп. Несмотря на порванные швы, они быстро откажутся, и иногда в пластинах образуются отверстия, позволяющие спинномозговой жидкости поступать в кистообразные структуры на внешней поверхности головы (рис. 8).

\ n

Рис. 8.

Трехлетний мальчик с синдромом плотника: фотографии пациента до операции, см. Выше. Фотографии во время моноблочной фронтально-лицевой хирургии, в центре. Послеоперационные фотографии того же пациента: через 6 месяцев после моноблочной фронтально-лицевой хирургии, см. Выше.

\ n \ n \ n \ n

3.3.3. Хирургическое лечение синдрома Крузона

\ n \ n

3.3.3.1. Синдром Крузона

\ n

Синдром Крузона, также известный как синдром жаберной дуги, является аутосомно-доминантным генетическим заболеванием, поражающим первую жаберную (глоточную) дугу. За это отвечает мутация в FGFR2 и FGFR3, расположенных на 10 хромосоме. Впервые это состояние описал французский врач Октав Крузон [34–39]. Он отметил, что затронутыми пациентами были мать и ее дочь, что подразумевает генетическую основу.Низко посаженные уши — типичная характеристика всех синдромов жаберных дуг. Обычно это проявляется как брахицефалия, проявляющаяся в виде короткой и широкой головы. Могут сопровождаться экзофтальм и пситтихорина. Внешнее косоглазие — общая черта. Гипоплазия верхней челюсти и недостаточный рост средней зоны лица приводят к появлению относительного прогнатизма нижней челюсти, поэтому лицо пациента становится вогнутым. Обычно хирургическое вмешательство используется для предотвращения закрытия швов черепа вокруг развивающегося мозга.В противном случае слепота и умственная отсталость являются типичными последствиями преждевременного сращивания швов (рис. 9).

\ n

Рис. 9.

Фотография пациентки 8-летней девочки с синдромом Крузона: Предоперационные фотографии пациента, см. Выше. Откройте свод черепа с помощью двухкоронкового лоскута посередине. Примечание: очевидно влияние давления мозга на внутренний стол лобного сегмента кости. Выдвижение моноблока: очевидно продвижение на 17 мм в области скуловой дуги. Примечание: создание фронтального внутричерепного объема хирургическим путем, см. Ниже.Тот же самый пациент через 8 лет до и после ортогнатической операции, последний.

\ n \ n \ n \ n

3.3.4. Синдром Гольденхара

\ n

Синдром Гольденхара определяется как врожденный дефект, связанный с поражением первых дуг во время внутриутробного развития, и включает неполное развитие уха, губы, носа, нижней челюсти и мягкого неба [40–45]. Он также известен как окуло-аурикуло-вертебральный (OAV) синдром. В 1952 году это заболевание впервые было задокументировано бельгийским офтальмологом Морисом Голденхаром.

\ n \ n

3.3.4.1. Признаки и симптомы

\ n

Неполное развитие уха, носа, мягкого неба, губы и нижней челюсти обычно на одной стороне тела является основным признаком. У некоторых пациентов нарастают проблемы с внутренними органами, особенно с легкими, сердцем и почками [47, 48].

\ n \ n \ n

3.3.4.2. Причина

\ n

Причина неизвестна, но включает в себя развитие жаберной дуги в первом триместре и, вероятно, является многофакторной с генетическими компонентами, которые могли бы объяснить определенные семейные паттерны [45, 46].

\ n \ n \ n \ n

3.3.5. Лечение

\ n

Хирургическое вмешательство необходимо, чтобы помочь пациенту продолжить естественное развитие, например, отвлечение челюсти; костные трансплантаты; удаление глазного дермоида; восстановление небных и губных щелей; исправление пороков сердца или хирургия позвоночника. По мере роста пациентам может потребоваться помощь слуховых аппаратов или очков.

\ n \ n \ n

3.3.6. Синдром Мюнке

\ n

Синдром Мюнке, также известный как краниосиностоз, связанный с FGFR3, отличается преждевременным закрытием определенных костей черепа во время развития.Впервые он был описан Максимилианом Мюнке [50–57].

\ n \ n

3.3.6.1. Признаки и симптомы

\ n

У больных наблюдается преждевременное сращение костей черепа, особенно вдоль коронарного шва, что приводит к неправильной форме головы, широко посаженным глазам, низко посаженным ушам и плоским скулам, а иногда и к макроцефалии и потере слуха.

\ n

Большинство пораженных пациентов имеют нормальный интеллект без умственной отсталости, но возможными проблемами являются задержка в развитии и нарушение обучаемости.Состояние вызвано мутацией гена FGFR3 по аутосомно-доминантному типу. Эта мутация вызывает сверхэкспрессию и сверхактивность белка FGFR3, поэтому этот белок препятствует нормальному росту костей, что приводит к преждевременному слиянию костей черепа. Косоглазие — наиболее частая находка в глазах [49].

\ n \ n \ n

3.3.6.2. Лечение

\ n

Планируется хирургическая коррекция аномальной формы черепа и коронарного краниосиностоза, хотя патологические паттерны роста сохраняются в течение всего периода роста.

\ n \ n \ n \ n

3.3.7. Синдром Парри-Ромберга

\ n

Синдром Парри-Ромберга — нейрокожный синдром, отличающийся прогрессирующим усыханием и дегенерацией тканей под поверхностной кожей, обычно только на одной стороне лица, как гемифациальная атрофия, но иногда распространяется на другие части тела. известна как прогрессирующая гемифациальная атрофия. Вероятно, он имеет аутоиммунный фон; синдром можно рассматривать как вариант локальной склеродермии и тип заболевания соединительной ткани.Состояние обычно сопровождается значительными неврологическими, глазными и оральными признаками и симптомами [58–64].

\ n

В течение первого или начала второго десятилетия жизни симптомы и физические данные обычно становятся очевидными. Средний возраст начала — 9 лет, и большинство людей испытывают симптомы до 20 лет. Заболевание может прогрессировать в течение нескольких лет, прежде чем в конечном итоге перейдет в стадию ремиссии.

\ n

Неврологические отклонения могут быть связаны с невралгией тройничного нерва.У некоторых пациентов развиваются судороги. Тип припадка типично джексоновский и возникает на стороне, противоположной пораженной стороне лица. Энофтальм — наиболее частая патология глаз.

\ n

При синдроме Парри-Ромберга обычно поражаются ткани полости рта. У пораженных людей развиваются зубные аномалии на пораженной стороне, включая рассасывание корней зубов, обнажение корней зубов или замедленное прорезывание зубов. Пациенты могут иметь затруднения или неспособность нормально открывать рот или другие симптомы челюсти, включая заболевание височно-нижнечелюстного сустава и спазм жевательных мышц на стороне поражения.У пациентов может наблюдаться атрофия одной стороны верхней губы и языка.

\ n

Диагноз может быть поставлен на основании анамнеза и физического осмотра в соответствии с асимметрией лица. У пациентов с неврологическими симптомами, такими как мигрень или судороги, МРТ головного мозга является методом выбора. Обнаружение аутоантител с помощью диагностической люмбальной пункции и тестов на сыворотку может быть показано тем, у кого судороги недавно начались. Иммунодепрессанты могут быть показаны для контроля течения болезни.Аутологический пересадка жира или жировые трансплантаты могут быть полезны для более приемлемого контура лица. Более крупные дефекты требуют микрохирургических реконструктивных операций.

\ n \ n \ n

3.3.8. Синдром Пфайффера

\ n

Впервые, в 1964 году, Рудольф Артур Пфайффер описал список признаков, включая коронарный синостоз, туррибрахицефалию и гипоплазию верхней челюсти (рис. 10). Синдром Пфайффера, генетическое заболевание, характеризующееся преждевременным краниосиностозом, также поражает кости рук и ног.У пациентов обычно наблюдается потеря слуха и проблемы с зубами. Экстракраниальные особенности включают широкие пальцы рук и ног. Большие пальцы рук и большие пальцы на ногах широкие и отклоняются от других пальцев. Могут наблюдаться короткие пальцы рук и ног (брахидактилия), перепонки или синдактилия [65–72].

\ n

Рис. 10.

Фотография пациента с синдромом Пфайффера до и после корректирующей операции.

\ n

Синдром Пфайффера имеет три подтипа: \ n

  • Тип 1: Классический тип имеет симптомы, описанные выше.Обычно у них нормальный интеллект и нормальная продолжительность жизни.

  • Типы 2 и 3 являются более тяжелыми формами, которые часто сопровождаются поражением нервной системы. Преждевременное сращение костей черепа ограничивает рост мозга, что приводит к задержке развития и еще большим неврологическим проблемам.

\ n

Тип 2 отличается от типа 3 по форме головы клевера, вызванной более обширным сращением костей черепа.

\ n \ n \ n

3.3.9. Синдром Сэтре-Чотзена

\ n

Синдром Сэтре-Чотцена (SCS) или акроцефалосиндактилия III типа — это врожденное заболевание, сопровождающее краниосиностоз, и поражает черепно-лицевую форму, в результате чего голова становится конусообразной, а лицо асимметричным [73–77]. У пациентов наблюдается птоз, гипертелоризм и синдактилия. В тяжелых случаях может отмечаться умственная отсталость от легкой до средней степени тяжести или нарушение обучаемости. В зависимости от степени тяжести состояния может потребоваться медицинское или хирургическое вмешательство (Рисунок 11).

\ n

Рис. 11.

Фотография пациента с синдромом Сэтре-Чотцена до и после корректирующей операции.

\ n

Даже в семье пораженные люди имеют разные особенности. Большинство людей с СКС поражены умеренно, с неровными чертами лица и относительно плоским лицом из-за недоразвитых глазниц, скуловых костей и нижней челюсти. Также отмечаются задержки роста вроде относительно небольшого роста. Хотя большинство людей с СКС имеют нормальный интеллект, у некоторых людей может быть умственная отсталость от легкой до умеренной (уровни IQ 50–70).

\ n \ n

3.3.9.1. Дефекты черепа:

\ n

  • Плоская и асимметричная голова и лицо

  • Акроцефалия и / или брахицефалия, и / или долихоцефалия

  • Короткая голова спереди назад

  • Лицо с кривым лицом

  • Низко посаженная линия роста волос, из-за которой лоб кажется высоким и широким

\ n \ n \ n

3.3.9.2. Дефекты кистей и стоп

\ n

  • Синдактилия между вторым и третьим пальцами, а также между вторым и третьим пальцами

  • Короткие пальцы рук и ног (брахидактилия)

  • Широкий большой палец и / или широкий палец стопы с вальгусной деформацией (угол наклона дистального сегмента кости / сустава наружу)

  • Руки имеют единственную складку сгибания ладони

\ n \ n \ n

3.3.9.3. Дефекты глаза

\ n

  • Косоглазие

  • Гипертелоризм

  • Стеноз слезного протока

  • Птоз

  • 35 Близорукость

  • 35

  • Атрофия зрительного нерва

  • Ошибки рефрактерности

\ n \ n \ n

3.3.9.4. Дефекты ушей, носа и рта

\ n

  • Маленькие, низко посаженные уши могут быть немного повернуты назад и имеют выпуклую ушную раковину.

  • Клювый нос; слегка загнут вниз на конце, то есть немного смещен от центра и содержит искривленную перегородку.

  • Неправильный прикус, связанный с зубными аномалиями, включая гипоплазию эмали, гипердонтию и колышки зубов.

  • Волчья нёба с высоким сводом.

\ n \ n \ n

3.3.9.5. Менее распространенные дефекты

\ n \ n \ n \ n \ n

3.3.10. Синдром Тричера Коллинза (TCS)

\ n

Синдром Тричера Коллинза-Франческетти [78–84] или нижнечелюстной дисостоз отличается черепно-лицевыми деформациями, такими как отсутствие скуловых костей, и имеет аутосомно-доминантный характер.К типичным сопутствующим признакам относятся наклоненные вниз глаза, микрогнатия, кондуктивная потеря слуха, недоразвитая скуловая железа, опущенная часть боковых нижних век и деформированные или отсутствующие уши (рис. 12).

\ n

Рис. 12.

Фотография пациента с синдромом Тричера Коллинза до и после корректирующего хирургического лечения.

\ n

Симптомы проявляются по-разному. Некоторые люди могут быть поражены настолько легко, что их диагноз не диагностируется; у других может быть тяжелое поражение лица и опасные для жизни нарушения дыхательных путей.Большинство особенностей двусторонние и распознаются уже при рождении.

\ n \ n

3.3.10.1. Сопутствующие аномалии:

\ n

  • Гипоплазия лицевых костей

  • Аномалии уха

  • Проблемы с глазами

  • Расщелина неба

  • Проблемы с дыхательными путями

\ n Могут быть отмечены агенезия зубов, деформации эмали и неправильное смещение первых моляров верхней челюсти, что обычно в сочетании с гипоплазией нижней челюсти приводит к неправильному прикусу с проблемами в приеме пищи и способности жевать.

\ n \ n \ n

3.3.10.2. Менее частые особенности:

\ n \ n

Интеллект пациентов с СКС в целом нормальный. Психологические и социальные проблемы, связанные с деформацией лица, могут повлиять на качество жизни ряда пациентов.

\ n \ n \ n

3.3.10.3. Нижняя челюсть:

\ n

  • M0: Нормальная нижняя челюсть.

  • M1: Малая нижняя челюсть и суставная ямка с короткой ветвью.

  • M2: Короткая ветвь неправильной формы. \ N

    1. 1.

      2A: Гленоидная ямка в анатомически приемлемом положении.

    2. 2.

      2B: височно-нижнечелюстной сустав смещен снизу, медиально, кпереди с сильно гипоплазированным мыщелком.

  • M3: Полное отсутствие ветви, суставной ямки и височно-нижнечелюстного сустава.

\ n \ n \ n

3.3.10.4. Уши

\ n

  • E0: Нормальное ухо.

  • E1: Незначительная гипоплазия и купирование со всеми присутствующими структурами.

  • E2: Отсутствие наружного слухового прохода с переменной гипоплазией ушной раковины.

  • E3: Неправильное положение дольки с отсутствием ушной раковины, остаток дольки обычно смещен кпереди.

\ n

Лечение требует мультидисциплинарного подхода. Визуализирующая оценка состоит из рентгена, компьютерной томографии, МРТ и ультразвука.

\ n

В первую очередь беспокоят проблемы с дыханием и кормлением. Иногда даже атрахеостомия необходима для адекватного сохранения дыхательных путей. Иногда во время защиты дыхательных путей может быть проведена гастростомия, чтобы обеспечить адекватное потребление калорий.В зависимости от степени развития хирургическое лечение проводится для восстановления нормального контура лица и структуры лица в определенные периоды времени. Потеря слуха вызвана деформацией структур внешнего и среднего уха. Потеря слуха обычно двусторонняя с кондуктивной потерей около 50–70 дБ. Цепочка слуховых косточек часто деформируется даже в случаях с нормальными ушными раковинами и открытыми наружными слуховыми проходами.

\ n

Хирургическое лечение можно проводить рано, в течение первого года жизни или позже.Для психологической и социальной поддержки предпринимаются все усилия как можно скорее [80–84].

\ n \ n \ n \ n

3.5. Остеотомия по Лефорту III

\ n

Гиллис и Харрисон сообщили о первой высокой остеотомии верхней челюсти (модифицированной по Лефорту III) при черепно-лицевом дизостозе. Через внешний разрез они провели поперечную остеотомию, отделяющую носовые кости от лобных костей. Остеотомия орбитального дна проводилась непосредственно в пределах подглазничного края и проходила через дно орбиты до медиальной стенки орбиты перед слезной бороздой.Установлена ​​межчелюстная фиксация. Хотя костная пластика не производилась, сообщалось об удовлетворительном результате. Через семь с половиной лет после этой операции пациенту была проведена дополнительная операция по исправлению стойкого экзорбитизма путем удаления медиальной части дна глазницы, а также наложили бычий хрящ на скуловую область для улучшения контура. О судьбе бычьего хряща ничего не сообщается. Техники продвинутой остеотомии Le fort III субкраниальным (экстракраниальным) путем. Анестезия достигается с помощью трансназальной эндотрахеальной трубки, если продвижение Le fort III должно выполняться без трахеостомии [85–90].

\ n

Обнажение лицевого скелета производится через три разреза: \ n

  1. (1)

    Скальп (бикоронарный)

  2. (2)

    Конъюнктивальный или субцилиарный кожный

  3. (3)

    вестибулярно-вестибулярный \ n

    Разрез века можно избежать, но операция технически сложнее. Бикорональный разрез и приподнятый лоскут скальпа обеспечивают доступ в поднадкостничной плоскости к боковой стенке и дну орбиты, к корню носа и к медиальной стенке орбиты.Затем поднадкостнично приподнятая область может сообщаться с областью, которая будет обнажена через разрез конъюнктивы или века (необязательно). После того, как лоскут скальпа приподнят, периорбита поднимается от крыши, пола и обнажаются боковые и медиальные стенки глазницы; медиальное кантальное сухожилие остается нетронутым, а слезный мешок приподнят от слезной борозды. Поперечный разрез выполняется поперек дна глазницы и соединяет нижнюю глазничную щель с нижним концом остеотомии медиальной стенки.

    \ n

    Боковая стенка орбиты рассечена поперечно в области фронтозигоматической линии шва или над ней. После втягивания содержимого глазницы кнутри и височной мышцы латерально латеральная стенка глазницы разделяется на полную толщину в месте ее соединения с черепом. Скуловая дуга также разрезается. После проверки всех линий остеотомии скелет средней части лица может быть освобожден с помощью щипцов Rowe. Аутогенные костные трансплантаты устанавливают в дефекты носового перехода, боковой стенки глазницы и челюстно-лицевой щели.

    \ n

    Остеотомия по Лефорту III выполняется из комбинированного внутричерепного доступа с продвижением лобной кости.

    \ n

    После того, как нейрохирург удалил сегмент лобной кости, надглазничная остеотомия расширяется горизонтально до области височной ямки и продолжается ступенчато вниз к основанию черепа. Таким образом, намечено заднее расширение, которое направляет продвижение и поддерживает костный контакт. Затем в горизонтальном направлении остеотомия выходит за боковую стенку глазницы и проходит по линии, проходящей через крышу глазницы, примерно на стыке средней и задней третей орбиты.Затем процедура завершается проведением остеотомии по Лефорту III. Таким образом, горизонтальный компонент также продвигается примерно на 2 см в высоту, содержащий лобную кость, часть крыши и боковую стенку глазницы (Рисунки 13 и 14).

    \ n

\ n \ n \ n \ n

3.5.1. Моноблочное продвижение орбит и средней зоны лица [90–95]

\ n

Чтобы увеличить объем орбиты для коррекции эксорбитизма, промежуточные орбиты и средняя часть лица могут быть продвинуты как единый скелетный сегмент.Линии остеотомии аналогичны ранее описанным для комбинированного продвижения Le fort III – лобной кости, за исключением того, что остеотомия не требуется в области назофронтального соединения и фронтозигоматических швов. Преимущество метода также в том, что можно провести коррекцию сопутствующего гипертелоризма; он страдает от недостатков, связанных с повышенной частотой инфицирования и ограниченным увеличением объема орбиты.

\ n \ n \ n

3.5.2. Прогресс Le fort III

\ n \ n

Наиболее частым показанием к продвижению Le fort III является пациенты с гипоплазией средней зоны лица и адекватной скуловой проекцией.

\ n

Рис. 13.

Фотография 24-летнего пациента с недостаточностью средней зоны лица и прогнатизмом нижней челюсти. Перед операцией вверху. Спустя неделю после остеотомии Le Fort III и операции на нижней челюсти, см. Ниже.

\ n

Рис. 14.

Фотографии 32-летнего пациента с недостаточностью средней зоны лица и прогнатизмом нижней челюсти. Фотографии пациента перед ортогнатической операцией, вверху. Фотографии пациента через 1 год после остеотомии Le Fort III и операции на нижней челюсти, внизу.

\ n \ n.

Искусственные нейронные сети — Приложение

2. Двухфотонная стереолитография

2.1. Введение

Одна из первых попыток изготовления трехмерных структур была предпринята IBM в 1969 году (Cerrina, 1997). Комбинируя электроосаждение и рентгеновскую литографию, были получены металлические структуры с высоким аспектным отношением. Дальнейшие работы по рентгеновской литографии привели к созданию хорошо известного процесса LIGA в начале 1980-х годов (Becker et al. 1984). Несмотря на зрелость техники и демонстрацию некоторых сложных трехмерных структур, их применение не получило широкого распространения из-за доступности источников синхротронного излучения и рентгеновских масок.

Исторически сложилось так, что TPS началась с процесса микротехнологии 3D с использованием фотополимеров, разработанных Kodama в 1981 году (Kodama, 1981). Дальнейшие разработки привели к рождению стереолитографии, а затем микростереолитографии для достижения разрешения до 1 мкм. Даже если в некоторых случаях было продемонстрировано субмикрометровое разрешение (Маруо и др., 2002), получить микроструктуры с нано- или субмикронными характеристиками по-прежнему сложно из-за послойной природы этого метода. Чтобы преодолеть этот недостаток, Wu et al.(Wu et al. 1992) предложили концепцию двухфотонной литографии, которая основана на нелинейно-оптическом процессе двухфотонного поглощения (TPA). Эта работа была непосредственно вдохновлена ​​первой демонстрацией локализованного возбуждения в двухфотонной флуоресцентной микроскопии Denk et al. двумя годами ранее (Denk et al. 1990). Однако возможность использования TPS [1] в качестве реальной технологии трехмерного изготовления была проиллюстрирована Maruo et al. в 1997 году путем изготовления спиральной катушки диаметром 7 мкм и длиной 50 мкм (Maruo et al.1997). Наконец, в 2001 году были реализованы микромашины и микробуллы с размерами элементов, близкими к дифракционному пределу (Kawata et al. 2001). За счет использования нелинейных эффектов TPS было успешно достигнуто пространственное разрешение субдифракционного предела 120 нанометров.

2.2. Двухфотонное поглощение

В отличие от традиционных методов стереолитографии, где полимеризация индуцируется поглощением одного фотона, TPS основан на процессе двухфотонного поглощения (TPA). TPA и, в более общем смысле, процесс многофотонного поглощения (MPA) были впервые предсказаны в 1931 году Мари Гёпперт-Майер (Goeppert-Mayer, 1931), а затем проверены экспериментально тридцать лет спустя (Kaiser et al.1961 г.), благодаря появлению лазера. Наконец, двухфотонная фотополимеризация впервые была экспериментально описана в 1965 году как первый пример фотохимических реакций, вызванных многофотонным возбуждением (Пао и др., 1965). Однако только с коммерциализацией перестраиваемого твердотельного лазера ультракоротких импульсов, такого как титан-сапфировый лазер в 1990-х годах, применение ТФК получило широкое распространение в различных областях, таких как получение изображений в биологии (двухфотонная флуоресцентная микроскопия) или микротехнологии (TPS).

Рисунок 1.

А. Механизм ДПА при одновременном возбуждении. B и C. Иллюстрация двух методов увеличения вероятности возникновения TPA: плотность фотона увеличивается за счет B. пространственного сжатия с использованием объективов с высокой числовой апертурой, C. временного сжатия с использованием сверхбыстрых лазеров.

Для TPA описаны два различных механизма: последовательное возбуждение и одновременное двухфотонное возбуждение. В рамках TPS задействован только второй (рисунок 1A).В этом случае виртуальное промежуточное состояние создается за счет взаимодействия материала с первым поглощенным фотоном. Чтобы достичь первого реального возбужденного состояния, второй фотон должен быть поглощен в течение короткого времени жизни (около 10 –15 с) этого виртуального состояния. Чтобы увеличить вероятность такого нелинейного процесса поглощения, требуется высокая плотность фотонов. Следовательно, в основных приложениях (включая TPS), где задействован TPA, используются объективы с высокой числовой апертурой (NA) и лазер с ультракороткими импульсами для увеличения пространственной и временной плотности фотонов соответственно (рис. 1B и C).Основной интерес TPA по сравнению с поглощением одиночных фотонов заключается в том, что возбуждение локализовано в фокусном объеме лазерного луча. Следовательно, это дает доступ к 3D-микротехнологии, поскольку порог полимеризации не достигается за пределами фокального объема. Обычно можно адресовать объем менее 1 мкм 3 . Параллельно с техническими разработками для TPA, молекулярная инженерия была сильно развита для проектирования молекул или молекулярных архитектур с большим поперечным сечением TPA.Исчерпывающий обзор по этому вопросу можно найти в ссылке (He et al. 2008), а несколько типичных примеров будут приведены в следующем разделе.

2.3. Экспериментальная установка для TPS

Типичная установка TPS состоит из трех основных частей: (i) источника возбуждения, (ii) системы автоматизированного проектирования (CAD) и (iii) метода сканирования. Источник возбуждения с высокой интенсивностью важен для поддержки процесса TPA. Даже если часто используется Ti: сапфировый лазер, работающий на длине волны 800 нм, Бальдек и его коллеги продемонстрировали, что TPS может быть успешно выполнен с использованием дешевого микролазера Nd-YAG, работающего на длине волны 532 нм (Wang et al.2002). Систему CAD следует выбирать осторожно, поскольку траектории могут влиять на время написания и, что более важно, на механическое сопротивление окончательной конструкции. Наконец, метод сканирования будет иметь решающее влияние на пропускную способность процесса записи. Первая возможность заключается в использовании зеркал Galvano для горизонтального сканирования, соединенных с пьезоэлектронным столиком для вертикального сканирования, что дает преимущество при сканировании с высокой скоростью. Однако общий горизонтальный диапазон, доступный для этой оптической системы, ограничен несколькими десятками микрометров из-за сферической аберрации при использовании объективов с большой числовой апертурой.Наиболее популярным решением является сканирование по осям x, y и z с помощью пьезоэлектрического столика. Хотя скорость сканирования мала по сравнению с предыдущим вариантом, можно сканировать несколько сотен микрометров.

Рис. 2.

Схема типичной экспериментальной установки TPS.

Как показано на рисунке 2, типичная установка состоит из Ti: сапфирового лазера с синхронизацией мод в качестве источника возбуждения, который имеет длительность импульса в десять сотен фемтосекунд на длине волны 800 нм, частоту повторения около 80 МГц и среднюю выходную мощность 1-3 Вт.Интенсивность лазера регулируется оптическим или механическим затвором. Перед введением луча в микроскоп его расширяют, чтобы заполнить заднюю апертуру объектива. Путем сильной фокусировки импульсного лазерного луча (импульсы от нс до фс) в материал, поглощающий многофотоны, можно вызвать фотореакцию (например, фотополимеризацию) внутри объема, меньшего размера воксела. Сложные структуры (например, на рисунках 3, 4, 6 и 8) могут быть затем созданы путем перемещения фокуса лазера в трех измерениях внутри мономерной подложки.Обычно образцы помещаются на трехмерный пьезоэлектрический столик, а затем перемещаются над фиксированным лазерным лучом с помощью CAD. При облучении только области, экспонированные в фокусной точке, полимеризуются дальше, чем порог полимеризации, что приводит к желаемым структурам после смывания неотвержденного фоторезиста. Наконец, обратное отражение улавливается дополнительным портом и отправляется на ПЗС-матрицу для контроля изготовления в реальном времени.

3. Материалы для двухфотонной стереолитографии

По сути, состав, предназначенный для TPS, состоит из двух основных компонентов: фотоинициаторной системы и мономера.Двухфотонный фотоинициатор — это разновидность или комбинация химических веществ, способных эффективно поглощать два фотона для генерации возбужденных состояний, из которых могут быть созданы реактивные частицы. Одним из наиболее важных параметров является сечение двухфотонного поглощения, которое напрямую характеризует способность фотоинициатора поглощать два фотона. Реактивные частицы (радикалы или ионы) должны быть способны инициировать полимеризацию мономеров, которые составляют строительные блоки конечного материала.После инициирования, развития и прекращения реакции происходят, как наблюдается в последовательностях классической схемы полимеризации.

В принципе, любая однофотонная фотополимеризуемая система может быть адаптирована к TPS при условии, что подходящий фотоинициатор TPS может быть добавлен к мономерной системе. Большинство опубликованных работ посвящено свободнорадикальным фотополимерам. Основная причина связана с более широкой доступностью свободнорадикальных фотоинициаторов.

В дополнение к фотоинициатору и мономерам в системы TPS могут быть добавлены другие химические вещества, такие как ингибиторы (для контроля порога полимеризации и, таким образом, пространственного расширения полимеризации — некоторые примеры будут приведены в следующем разделе), а также добавки для придания определенных свойств ( флуорофоры, металлические наночастицы, квантовые точки и т. д…). Выбор мономера зависит от конечного применения, тогда как выбор фотоинициатора учитывает длину волны облучения и природу мономера.

Рисунок 3.

структур, реализованных TPS с производными полиакрилата A. (λвозб: 532 нм; средняя мощность: 20 мкВт; скорость записи: 45 мкм / с; Malval et al. 2011), B. и C. золь-гель материалы для биосовместимых трехмерных каркасов (λвозб: 808 нм; средняя мощность: 20 мВт; скорость записи: 200 мкм.с-1 \ n \ t \ t \ t \ t \ t \ tKlein et al.2011), D. производное трипсина для разложения биокатализа (λвозб: 532 нм; средняя мощность: 1 мВт; скорость записи: nc, Iosin et al. 2012). Воспроизведено из соответствующих ссылок.

Как показано на рисунке 3, различные примеры трехмерных структур были реализованы с использованием различных материалов. Интерес к такой конструкции будет обсуждаться в каждом соответствующем подразделе материала. В следующих параграфах приведены некоторые примеры систем и связанных приложений.

3.1. Свободнорадикальные фоторезисты

Среди различных доступных мономеров акрилатные мономеры были наиболее широко используемыми для TPS.Причина этого успеха — широкий спектр коммерчески доступных акрилатных мономеров с индивидуализированными свойствами: длина цепи, количество реактивных функций, вязкость, полярность и многие другие. Более того, акрилатные мономеры обладают высокой реакционной способностью и хорошими механическими свойствами, что позволяет создавать сложные трехмерные структуры.

Параллельно разработан широкий выбор радикальных фотоинициаторов TPP. Высокоэффективные системы двухфотонного поглощения, такие как 4,4′-диалкиламино-транс-стильбен (Cumpston et al.1999) и другие бис-донорные бис (стирил) бензол или бис (фенил) полиены (Лу и др. 2004; Жанг и др. 2005; Руми и др. 2000) были использованы для двухфотонной инициированной свободнорадикальной полимеризации. Другие конъюгированные фотоинициаторы, такие как производные флуоренов (Belfield et al. 2000; Martineau et al. 2002, Jin et al. 2008) и кетокумаринов (Li et al. 2007), также продемонстрировали замечательные свойства TPS. Наконец, еще одна многообещающая стратегия — это прямое фотогенерация высокореактивных радикалов, таких как α-аминоалкильные.

В частности, Malval et al. продемонстрировали элегантную стратегию повышения эффективности систем на основе тиоксантона (Malval et al. 2011, рис. 3A). Была предложена новая гибридная система антрацен-тиоксантон, собранная в молекулярную архитектуру в форме шеврона. Обнаружено сильное увеличение сечения двухфотонного поглощения более чем в 30 раз по сравнению с тиоксантоном. Как следствие, антрацентиоксантон представляет собой подходящий двухфотонный инициирующий хромофор с гораздо более высокой эффективностью, чем тиоксантон, используемый в качестве эталона.При λ exc = 710 нм, например, было показано, что порог двухфотонной полимеризации антрацентиоксантона в пять раз ниже, чем у тиоксантона.

Дополнительные примеры полиакрилатных структур, реализуемых TPS, можно найти на рис. 4 в разделе 4.1.

3.2. Катионный фоторезист

Катионная фотоинициированная полимеризация эпоксидов, виниловых эфиров и метилендиоксоланов привлекает все большее внимание, в значительной степени из-за нечувствительности катионного процесса к кислороду (Belfield et al.1997a и 1997b). Более того, катионный фоторезист представляет собой интересный выбор с точки зрения применения, поскольку фоторезисты с отрицательным тоном ультрафиолетового излучения продемонстрировали свой интерес для микроэлектроники, оптики, микрофлюидии или МЭМС.

Однако сложность разработки эффективных генераторов фотокислоты на основе TPA ограничила разработку катионных фоторезистов на основе TPA. По этой причине много усилий было направлено на повышение чувствительности таких систем. Первый подход был основан на сенсибилизаторах, таких как кумарин (Li et al.2001), фенотиазин (Billone et al. 2009) или тиоксантон (Steidl et al. 2009), связанные с коммерческими PAG, такими как ониевые соли. Второй подход основан на молекулярной ассоциации функциональности генератора кислоты со структурой двухфотонного активного хромофора. В последнем случае реакционная способность PAG больше не ограничивается диффузией, и, таким образом, было продемонстрировано значительное улучшение эффективности фотополимеризации (Zhou et al. 2002; Yanez et al. 2009; Xia et al. 2012).

Среди прочего, фоторезисты на основе эпоксидной смолы чрезвычайно интересны, когда требуются сложные конструкции с высоким соотношением сторон. Действительно, благодаря своим хорошим механическим свойствам, они успешно используются в микрофлюидике (Maruo et al. 2006) или MEMS (Bückmann et al. 2012).

3.3. Современные функциональные материалы

Несмотря на свои преимущества, полимеры имеют существенные ограничения для некоторых приложений. Например, их механические свойства при высокой температуре или при контакте с растворителями быстро ухудшаются.Они также обладают низким показателем преломления, что ограничивает их использование в оптических приложениях. Их токсичность может помешать их использованию в контакте с живыми организмами. По этим причинам были разработаны альтернативные стратегии для объединения преимуществ трехмерного структурирования TPA и функциональных материалов.

Золь-гель путь интересен с точки зрения микронанопроизводства, поскольку он позволяет изготавливать неорганические или гибридные органо-неорганические материалы при относительно низкой температуре.Первая стратегия, применявшаяся для объединения литографии и золь-гель материалов, заключалась в разработке гибридных предшественников, которые могут подвергаться как реакции золь-гель гидролиза-конденсации, так и фотоиндуцированного сшивания (Blanc et al. 1999; Soppera et al. 2001). Эти материалы, также называемые Ormorcer® или Ormorsil®, были адаптированы к TPA с помощью подходящих фотоинициаторов и интересных приложений в рамках оптики (Овсяников и др., 2008) или биологии (Klein et al., 2011, см. Рис. 3B, C). были продемонстрированы.Эти материалы в основном использовались в оптике, поскольку показатель преломления материала можно регулировать, добавляя спирты металлов. Однако в этих гибридных материалах доля органических фрагментов в сшитом материале все еще важна, поэтому много усилий было направлено на составление полностью неорганических материалов (Passinger et al. 2007).

Другой важный класс неорганических материалов — металлы. Наночастицы металлов, наноструктуры или тонкие слои действительно очень интересны для электрических соединений в устройствах, а также их плазмонных свойств.Сообщалось о последних работах по изготовлению трехмерных металлических структур путем сочетания TPS и испарения серебра (Rill et al. 2008). Однако с помощью этого процесса полное покрытие металла является сложной задачей и требует дополнительных действий. Поэтому несколько групп разработали более прямые стратегии, основанные только на TPS. Например, Prasad et al. создали субмикрометрические плазмонные структуры, которые демонстрируют интересные проводящие свойства (Shukla et al. 2011). Совсем недавно Spangenberg et al. также продемонстрировали, что комплекс серебра можно использовать в качестве фотоинициирующей системы TPA и в качестве прекурсоров для изготовления наночастиц, что за одну стадию приводит к нанокомпозиту полимер-металлические наночастицы (Spangenberg et al.2012). Такие маршруты открывают двери к микроструктурам с проводящими или магнитными свойствами, которые могут быть полезны для срабатывания МЭМС.

Еще одна очень важная и растущая область применения материалов TPA связана с биологическими приложениями. Микроструктурирование TPA широко использовалось в последние годы, чтобы предложить микро- и наноструктурированные поверхности с заданным химическим составом, которые будут использоваться в качестве модельных субстратов для исследования развития биопленок. Уникальное преимущество TPS заключается в том, чтобы предложить реальные трехмерные структуры, которые с большей точностью имитируют локальную среду клеток или бактерий, чем плоские поверхности.В этом контексте широко использовались полимерные матрицы, но также были предложены золь-гелевые материалы, поскольку они представляют собой биосовместимые материалы, которые могут использоваться в качестве инертных топологических матриц, как показано на рис. 3B и 3C (Klein et al. 2011). Кроме того, были разработаны биологические материалы, такие как трипсин или предшественники коллагена, чтобы предложить прямой путь записи для трехмерных биосовместимых структур. Помимо интереса к возможности прямого написания сложных структур, преимущество микротехнологии TPA заключается в адаптации микроструктур для интеграции в замкнутую среду.Например, Iosin et al. продемонстрировали возможность интеграции микростолбиков трипсина в микрофлюидную систему (рис. 3D). Трипсин — это фермент, используемый для катализатора разложения определенного пептида. Интересно, что, проследив за изменением интенсивности флуоресценции в результате пептидного кливажа, авторы показали, что структуры трипсина сохраняют активность ферментативного катализа.

Несмотря на то, что для удовлетворения требований различных приложений было разработано множество материалов, все еще существует важный спрос на оптимизацию существующих систем.Кроме того, с появлением литографии, подобной STED (для STIMulated Emission Depletion, см. Следующий раздел), разработка новых фотосистем будет иметь решающее значение для развития такой техники.

4. Текущие проблемы в TPS

Как показано на нескольких примерах, TPS — это мощный и привлекательный метод для приложений настоящего и будущего. В связи с необходимостью хорошо контролируемой технологии трехмерного нанопроизводства, за последние 5 лет на рынке появилось несколько коммерческих установок. Однако у TPS есть два основных недостатка, поскольку он более широко распространен в других научных областях или в промышленности.Первое препятствие связано с низкой пропускной способностью процесса. Действительно, TPS основан на последовательном процессе (т.е.постоянной записи), что является серьезной проблемой при необходимости массового производства. Более того, по сравнению с методами с низкой пропускной способностью, такими как литография с электронным пучком, разрешение, достигаемое с помощью TPS, все же на 1 или 2 порядка ниже.

В этом разделе мы обсудим различные подходы к решению этих конкретных вопросов и выделим некоторые недавние разработки, которые в основном отвечают на эти недостатки и обещают TPS блестящее будущее.

4.1. Разрешение

Из-за быстрого улучшения разрешения TPS за последнее десятилетие особое внимание следует уделять способу его определения и измерения. В большинстве работ «разрешающая способность» соответствует размеру боковых и / или осевых элементов одиночного воксела или одиночной линии. Для повышения точности измерений были предложены различные методы, такие как метод восходящего сканирования (Sun et al. 2002) или метод подвешивания моста (DeVoe et al. 2003). Однако эти два метода страдают недостатками, которые состоят в том, что трудно избежать эффекта усечения и неизвестного влияния усадки материала.Таким образом, хотя предоставляется меньше информации, большинство групп определяют разрешение как ширину одной линии на поверхности.

Тем не менее, с появлением нескольких литографий, подобных STED, стало необходимо более точное определение разрешения, чтобы сравнить их возможности. Хотя расширение известного критерия Аббе, представленного в обычной или двухфотонной абсорбционной микроскопии, может быть расширено до TPS для описания оптических ограничений системы литографии, окончательное разрешение для данной системы оптической литографии должно определяться с учетом роли фотополимера. .Действительно, в рамках записи двух близких строк из-за потребления фотоинициаторов и диффузии различных видов (фотоинициаторов, поглотителей) процесс записи второй строки может сильно пострадать. Этот эффект иногда называют памятью смолы. Таким образом, ожидается сильная зависимость от начальных концентраций фотоинициатора, а также от вязкости матрицы. На сегодняшний день ни одна математическая модель не включает все параметры. Поэтому, как предполагают Fischer et al.(Fischer et al. 2012), лучшим решением для определения как аксиального, так и латерального разрешения было бы изготовление периодического 3D-блока в качестве фотонного кристалла для данной фотополимеризуемой системы. Следует отметить, что типичное соотношение между осевым и поперечным разрешением в TPS составляет от 2 до 5 в зависимости от оптических условий. В следующей части необходимо иметь в виду, что разрешение или размер элемента даны как для оптической, так и для химической системы.

4.1.1. Обзор различных стратегий

Поскольку микробык с размером деталей 120 нм, реализованный Каватой и соавторами (Kawata et al.2001), были предприняты попытки улучшить разрешение TPS (рисунок 4). Первый подход, который все еще используется в настоящее время, основан на конструкции высокоэффективных фотоинициаторов. С помощью этого метода была измерена ширина линии 80 нм (Xing et al. 2007). Другой подход, основанный на использовании более короткой длины волны, позволил записать трехмерную структуру с размером элемента 60 нм (Haske et al. 2007). Действительно, как диктуется расширенным критерием Аббе TPS, поперечное разрешение пропорционально длине волны.Однако длину волны нельзя уменьшать бесконечно, поскольку материал может линейно поглощать на более короткой длине волны и, как следствие, привести к потере внутреннего разрешения TPS. Наконец, более поздний и впечатляющий размер элемента был получен с помощью улучшенной версии TPS, вдохновленной микроскопией STED (Li et al. 2009). Принцип этой техники будет подробно описан в следующем разделе. При длине волны возбуждения 800 нм был достигнут воксель высотой 40 нм, что соответствует λ / 20.Этот впечатляющий результат следует сравнить с вокселем высотой 600 нм, полученным с использованием обычного TPS, где длина волны возбуждения установлена ​​на 800 нм, что соответствует λ / 1,33. Даже если не было получено никаких экспериментальных доказательств латерального разрешения с помощью этого метода, λ / 20 также явно достижима. Дальнейшее понимание этой новой техники рассматривается в следующем подразделе.

Рис. 4.

Улучшение пространственного разрешения двухфотонного микротехнического изготовления с помощью различных стратегий в течение последнего десятилетия.а) знаменитый микробулл, демонстрирующий размер элементов 120 нм из-за внутренних свойств TPS (λ = 780 нм, λ / 6,5; Kawata et al.2001), б) Фотонный кристалл с размером элементов 60 нм из-за использования более короткой длины волны ( λ = 532 нм, λ / 8; Haske et al.2007), c) ширина линии 80 нм за счет использования высокоэффективного фотоинициатора (λ = 800 нм, λ / 10; Xing et al. 2007), d) и e) микробашня изготовлены с использованием обычных TPS и STED-подобных TPS соответственно. На вставках d и e показаны измерения размера вокселя с помощью АСМ.e) на вставке — текущее наименьшее аксиальное разрешение (40 нм) для вокселя благодаря методу, подобному STED (λ = 800 нм, λ / 20; Li et al. 2009). Воспроизведено из соответствующих ссылок.

4.1.2. STED-подобная литография

В недавнем прошлом барьер дифракционного разрешения флуоресцентной световой микроскопии был радикально преодолен с помощью микроскопии с истощением стимулированного излучения (STED). С момента своего теоретического (Hell et al. 1994) и экспериментального (Klar et al. 1999) рождения, STED в настоящее время регулярно предоставляет изображения биологических образцов с разрешением до 10-20 нм.Благодаря своим большим достижениям в науке о жизни, STED и микроскопия со сверхвысоким разрешением во всем мире были признаны «методом года» в 2008 году в журнале Nature Methods. Наконец, группа Ада сообщила о мировом рекордном латеральном разрешении до 5,6 нм при использовании видимого света (Rittweger et al. 2009). В STED первый короткий лазерный импульс используется для перевода флуоресцентных молекул в возбужденное состояние. Чтобы снять возбуждение этих хромофоров с помощью стимулированного излучения, второй лазерный импульс (обычно с большей длиной волны, чтобы избежать поглощения одного фотона) должен произойти после колебательной релаксации возбужденного электронного состояния, но до того, как произойдет флуоресценция, т.е.е. от нескольких пс до нескольких нс позже первого лазерного импульса. Эффективность деактивации сильно зависит от интенсивности и длины волны импульса истощения, а также от времени задержки импульса истощения по сравнению с импульсом возбуждения. Точная локализация флуоресценции обусловлена ​​пространственным формированием фазы обедненного луча. Последнее вызывает высвобождение возбуждения повсюду, кроме области в центре исходного фокального объема. Идея воплотить эти новаторские концепции в оптическую литографию возникла в 2003 году (Hell et al.2003), но первая демонстрация в применении к TPS была опубликована только 6 лет спустя (Li et al. 2009). В настоящее время в рамках STED-подобной оптической литографии в литературе описаны 3 различных механизма истощения. Во всех случаях используются два лазерных луча, один для возбуждения, а второй для дезактивации, как показано на рисунке 5. В то время как луч возбуждения позволяет образовывать частицы (т.е. радикалы), которые инициируют полимеризацию, дезактивирующий луч фазовой формы позволяет фотофизически или фотохимическое подавление ретикуляции вокруг центральной возбужденной зоны.В зависимости от используемой фазовой маски воксел может быть уменьшен в осевом направлении (форма пучка бутылки, см. Рисунок 5B) или в поперечном направлении (форма пончика).

Рис. 5.

A. Схема экспериментальной установки для STED-подобных оптических литографий. Б. Люминесцентные изображения кубиков ФРТ возбуждающего луча, фазового дезактивирующего луча и обоих лучей вместе с ложными цветами, индуцированные многофотонным поглощением люминесценции. Взято из ссылки (Li et al. 2009).

4.1.2.1. Двухцветная фотоинициация / ингибирующая литография

Среди трех методов оптической литографии, подобных STED, так называемая двухцветная фотоинициация / ингибирующая литография (2PII) является единственной, основанной на фотохимической деактивации фотоинициатора (Скотт и др. 2009, Маклеод и др. 2010). В этом случае при использовании лазера непрерывного действия возбуждение осуществляется путем поглощения одиночных фотонов на длине волны 473 нм, а дезактивация также происходит путем линейного процесса на отдельной длине волны (364 нм).При дезактивации пучка образуются два слабореактивных радикала, которые могут взаимодействовать с инициирующим радикалом, чтобы остановить полимеризацию. При использовании кольцевого режима для формирования дезактивирующего луча достигается уменьшение латеральной протяженности одиночного воксела до 65 нм. Совсем недавно, с аналогичной установкой, другая группа заявила, что разработала более эффективную фотополимеризуемую систему, которая была проиллюстрирована изготовлением точек 40 нм (Cao et al. 2011). Хотя идея использовать недорогие источники непрерывного лазера привлекательна, этот процесс прошел

.

Нейронные сети — Журнал — Elsevier

Neural Networks — архивный журнал трех старейших в мире обществ нейронного моделирования: Международного общества нейронных сетей (INNS), Европейского общества нейронных сетей (ENNS) и Японского общества нейронных сетей (JNNS). Подписка на журнал включена в каждый …

Подробнее

Neural Networks — архивный журнал трех старейших в мире обществ нейронного моделирования: Международного общества нейронных сетей (INNS), Европейского общества нейронных сетей (ENNS) и Японского общества нейронных сетей (JNNS).Подписка на журнал включена в членство в каждом из этих обществ.

Нейронные сети предоставляет форум для развития и воспитания международного сообщества ученых и практиков, заинтересованных во всех аспектах нейронных сетей и связанных подходах к вычислительному интеллекту . Neural Networks приветствует высококачественные заявки, которые способствуют полному спектру исследований нейронных сетей, от моделирования поведения и мозга, алгоритмов обучения, математического и вычислительного анализа до инженерных и технологических приложений систем, которые в значительной степени используют концепции нейронных сетей и техники.Этот уникально широкий диапазон способствует обмену идеями между биологическими и технологическими исследованиями и способствует развитию междисциплинарного сообщества, которое заинтересовано в основанном на биологии вычислительном интеллекте . Соответственно, редакционная коллегия Neural Networks представляет экспертов в таких областях, как психология, нейробиология, информатика, инженерия, математика и физика. Журнал публикует статьи, письма и обзоры, а также письма в редакцию, редакционные статьи, текущие события, обзоры программного обеспечения и патентную информацию.Статьи публикуются в одном из пяти разделов: когнитивные науки, нейробиология, системы обучения, математический и вычислительный анализ, инженерия и приложения.

Журнал издается двенадцать раз в год. Нейронные сети можно получить в электронном виде через Science Direct (http://www.sciencedirect.com/science/journal/08936080), которым пользуются более восьми миллионов человек по всему миру.

Преимущества для авторов
Мы также предоставляем множество преимуществ для авторов, такие как бесплатные PDF-файлы, либеральная политика в отношении авторских прав, специальные скидки на публикации Elsevier и многое другое.Щелкните здесь, чтобы получить дополнительную информацию о наших услугах для авторов.

Информацию о подаче статей см. В нашем Руководстве для авторов. Если вам потребуется дополнительная информация или помощь, посетите наш Центр поддержки

Hide full Aims & Scope
.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

2022 © Все права защищены. Карта сайта