Нейтральные картинки: Нейтральные обои на рабочий стол

Картинки Хюгге: простой рецепт счастья из Дании

По данным опросов, в Дании живут самые счастливые люди в Европе. Они удерживают первое место уже много лет и не собираются сдавать позиции. Мы задумались: что такого особенного есть у датчан, чего нет у нас? Удивительно, но секрет в …хюгге!

Что это такое

Если верить автору книги «Секрет датского счастья» Майку Викингу, «хюгге» означает «благополучие, благосостояние». Это философия жизни, свод негласных правил, который помогает датчанам быть в гармонии с собой, создавать атмосферу тепла и покоя.

С приставкой хюгге может быть выпечка, книга, камин, ужин с друзьями и даже пушистый свитер. А как вам хюгге-тапочки или хюгге-шерстяные носки? Не знаем, какие картинки сейчас у вас в голове, у нас такие:

Как перейти на «светлую» сторону и жить в стиле «хюгге»

Начните с интерьера. Добавьте в него подушки и пледы теплых оттенков, мягкий ковер, растения и свечи. Свечи — вообще отдельная история. Когда вы их зажигаете, вас словно «обнимает» их мягкий, рассеянный свет. Датчане давно разгадали эту магию и, согласно данным Европейской ассоциации изготовителей свечей, покупают их чаще, чем любая другая нация.

Любовь к hand-made — вторая деталь вашего «пазла счастливой жизни». Рисуйте все, что взбредет в голову, посадите красивые цветы в саду, научитесь складывать оригами. Тут главное начать — вы быстро поймете, что вам больше нравится и будете уделять творчеству пару часов в день. Поверьте, они пройдут не впустую.

Вкусная еда важна для датчан не меньше, чем интерьерные мелочи и хобби. Следуя девизу «делай то, что приносит удовольствие», в течение года они съедают около 10 килограммов хлеба и сладкой выпечки. Мы тоже не должны отказывать себе в маленьких слабостях: булочки из слоеного теста и печенье с шоколадной крошкой отлично сочетаются с посиделками в кругу семьи. Маниакальную аккуратность и строгие рецепты оставьте в прошлом — фокус на простоте.

На завтрак в Дании чаще всего готовят кашу. Тут акцент на ее неспешном приготовлении и ассоциации с уютным утром в кругу семьи. Можно украсить кашу фруктами, орехами, а для зимы отлично подойдут яблоки с корицей. Обедать датчане любят рано — около 11 утра. Это связано с тем, что их рабочий день длится с 8 утра до 4 вечера и зарядиться энергией после завтрака просто необходимо.

Умение ценить свое время — вот чему нам еще стоит поучиться у жителей Дании. После окончания рабочего дня все спешат домой и слово «переработка» им незнакомо. Тайм менеджмент в действии!

Минимализм в одежде связан с предыдущим пунктом. Если вы когда-либо были или собираетесь посетить Данию, обратите внимание на стиль датчанок: они любят нейтральные монохромные оттенки и только слегка разбавляют образ акцентами. Утром они не тратят час на выбор подходящих цветовых сочетаний. Счастливые!

Встречи с друзьями и родственниками — это последнее, что мы хотим отметить. Они не случайные, не «на бегу» и без ограничений в пару часов. Попробуйте чаще звонить близким, приглашать в гости друзей, просто делать что-то сообща — вы почувствуете благодарность и невероятное счастье.

уроки этикета от Data Scientist’a, часть 2 / Хабр

Привет, Хабр!

Мы продолжаем серию статей про модерацию контента на площадках Центра Развития Финансовых Технологий Россельхозбанка. В прошлой статье мы рассказывали, как решали задачу модерации текста для одной из площадок экосистемы для фермеров “Свое Фермерство”. Почитать немного о самой площадке и о том какой результат мы получили можно здесь.

Если коротко, то нами использовался ансамбль из наивного классификатора (фильтр по словарю) и BERT’a. Тексты, прошедшие фильтр по словарю, пропускались на вход в BERT, где они также проходили проверку.

А мы, совместно с Лабораторией МФТИ, продолжаем улучшать нашу площадку, поставив перед собой более сложную задачу премодерации графической информации. Эта задача оказалась сложнее предыдущей, так как при обработке естественного языка можно обойтись и без применения нейросетевых моделей. С изображениями все сложнее — большинство задач решается с помощью нейронных сетей и подбором их правильной архитектуры. Но и с этой задачей, как нам кажется, мы неплохо справились! А что у нас из этого получилось, читайте далее.

Что хотим?

Итак, поехали! Давайте сразу определимся, что из себя должен представлять инструмент модерации изображений. По аналогии с инструментом модерации текста это должен быть некоторого рода “черный ящик”. Подавая ему на вход изображение, загружаемое продавцами товаров на площадку, мы бы хотели понимать, насколько данное изображение приемлемо для публикации на площадке. Таким образом, получаем задачу: определить подходит ли изображение для публикации на сайте или нет.

Задача премодерации изображений является распространенной, но решение зачастую отличается в зависимости от площадок. Так, изображения внутренних органов могут быть приемлемыми для медицинских форумов, но не подходить для соцсетей. Или, к примеру, изображения разделанных тушек животных допустимо на сайте, где их продают, но вряд ли понравится детям, которые заходят в интернет, чтобы посмотреть Смешариков. Что касается нашей площадки, то для нее были бы приемлемыми изображения сельскохозяйственных товаров (овощи/фрукты, корма для животных, удобрения и т.д). С другой стороны, очевидно, что тематика нашего маркетплейса не подразумевает наличие изображений с различным непотребным или оскорбляющим кого-то контентом.

Для начала мы решили ознакомиться с уже известными решениями задачи и попробовать адаптировать их под нашу площадку. Как правило, многие задачи модерации графического контента сводятся к решению задач класса NSFW, для которых существует датасет в открытом доступе.
Для решения задач NSFW, как правило, используются классификаторы на базе ResNet, которые показывают качество accuracy > 93%.

Матрица ошибок исходного NSFW классификатора

Хорошо, допустим у нас есть хорошая модель и уже готовый датасет для NSFW, но будет ли этого достаточно для определения приемлемости изображения для площадки? Оказалось, что нет. Обсудив такой первоначальный подход с моделью NSFW с владельцами нашей площадки, мы поняли, что необходимо определять немного больше категорий, а именно:

• людей (изображения с людьми мы не хотим видеть, так как они не соответствуют целям платформы)
• животных (нельзя пропускать мертвых животных, а, к примеру, от спящих их отличить весьма проблематично. Поэтому такие фото мы хотим отправлять дальше на ручную модерацию)
• а также корректно работать с надписями на изображениях (различные неприемлемые надписи нам также ни к чему)

То есть, нам все же пришлось составлять свой датасет и думать какие еще модели могли бы быть полезны.

Тут мы сталкиваемся с частой проблемой машинного обучения: нехваткой данных.

Она обусловлена тем, что наша площадка создана не так давно, и на ней нет негативных примеров, то есть размеченных, как неприемлемые. Для её решения нам на помощь приходит метод few-shot learning. Суть этого метода в том, что мы можем дообучить, например, ResNet на небольших, собранных нами датасетах, и получить точность выше, чем если бы делали классификатор с нуля и только с использованием нашего небольшого датасета.

Как делали?

Ниже представлена общая схема нашего решения, начиная от входного изображения и заканчивая результатом детектирования различных категорий, в случае подачи на вход изображения яблока.

Общая схема решения

Рассмотрим каждую часть схемы подробнее.

1 этап: Graffiti detector

Мы ожидаем, что на наш сайт будут загружать товары с текстом на упаковках и, соответственно, возникает задача детектирования надписей и выявления их значения.

Первым этапом мы с помощью библиотеки OpenCV Text Detection находили надписи на упаковках.

OpenCV Text Detection — это инструмент оптического распознавания символов (OCR) для Python. То есть он распознает и «прочитает» текст, встроенный в изображения.

Пример работы EAST детектора

Пример детектирования надписей вы можете видеть на фото. Для выявления bounding box мы использовали модель EAST, но здесь читатель может почувствовать подвох, так как данная модель обучена на распознавание английских текстов, а на наших изображениях тексты на русском языке. Именно поэтому далее используется модель бинарной классификации (граффити/ не граффити) на базе ResNet, доученная до нужного качества на наших данных. Мы взяли ResNet-18, так как эта модель лучше всего показала себя при подборе архитектуры.

В нашей задаче мы бы хотели отличать фото, где надписи являются надписями на упаковках товаров от граффити. Поэтому решили разделить все фото с текстом на два класса: граффити и не граффити

Полученная точность модели составила 95% на заранее отложенной выборке:

Матрица ошибок детектора граффити

Неплохо! Теперь мы умеем вычленять текст на фото и с хорошей вероятностью понимать подходит ли оно для публикации. Но что делать, если текст на фото отсутствует?

2 этап: NSFW detector

Если на картинке мы не обнаруживаем текст это не значит, что она неприемлема, поэтому дальше мы хотим оценить насколько контент на изображении соответствует тематике сайта.

На этом этапе задача состоит в том, чтобы отнести изображение к одной из категорий:

• наркотики (drugs)
• порно (porn)
• животные (animals)
• фото, способные вызвать отторжение (в том числе и рисунки) (gore/drawing_gore)
• хентай (hentai)
• нейтральные изображения (neutral)

При этом важно, чтобы модель возвращала не только категорию, но и степень уверенности в ней алгоритмов.

Для классификации использовали модель на базе NSFW. Она обучена так, что разделяет фото на 7 классов и только один из них мы ожидаем увидеть на сайте. Таким образом, мы оставляем только нейтральные фото.

Результат такой модели — 97% (в терминах accuracy)

Матрица ошибок NSFW детектора

3 этап: Person detector

Но даже после того, как мы научились фильтровать NSFW, задачу еще нельзя считать решенной. Например, фото человека не попадает ни в категорию с NSFW, ни в категорию фото с текстом, но и на сайте мы подобные изображения не хотели бы видеть. Тогда мы добавили в нашу архитектуру еще и модель детекции человека — Single Shot Detector (далее SSD).

Выделение людей или каких-либо других заранее известных объектов также является популярной задачей с широкой областью применения. Мы использовали готовую модель nvidia_ssd из pytorch.

Пример работы алгоритма SSD

Результаты работы модели ниже (accuracy — 96%):

Матрица ошибок детектора человека

Результаты

Мы оценивали качество работы нашего инструмента метриками weighted F1, Precision, Recall. Результаты представлены в таблице:

Метрика	Полученная точность
Weighted F1	0.96
Weighted Precision	0.96
Weighted Recall	0.96

А вот еще несколько наглядных примеров его работы:

Примеры работы инструмента

Заключение

В процессе решения мы пользовались целым “зоопарком” моделей, которые часто используются для задач компьютерного зрения. Мы научились “читать” текст с фото, находить людей, различать непозволительный контент.

Напоследок, хочется отметить, что рассмотренная задача полезна с точки зрения получения опыта и применения модифицированных классических моделей. Вот некоторые полученные нами инсайты:

1. Можно обходить проблему нехватки данных с помощью метода few-shot learning: большие модели можно доучить до необходимой точности на собственных данных
2. Не нужно стесняться добавлять ручную модерацию: чтобы отличить мертвое животное от спящего необходимы очень сложные модели, которые вряд ли оправдают потраченное на них время
3. Хорошей практикой является использование качественных моделей, обученных на больших датасетах, которые помогут закрыть хотя бы часть потребностей
4. Решать задачи с изображениями становится в разы проще, если удается вычленить из них текст, а значит примерно понимать к какой категории оно относится. Это довольно удобно для сайтов различных магазинов, так как по тексту и фону упаковки, как правило, можно быстро понять является ли товар допустимым или нет
5. Несмотря на то, что задача модерации изображений довольно популярная, ее решение, как и в случае с текстами, может отличаться от площадки к площадке, так как каждая из них рассчитана на разную аудиторию. В нашем случае, к примеру, мы, дополнительно к неприемлемому контенту, детектировали еще животных и людей

Благодарю за внимание и до встречи в следующей статье!

Гендерный нейтральный — Bilder und stockfotos

Bilder

• Bilder
• FOTOS
• Grafiken
• Vektoren
• видео

Durchstöbern Sie 6.396

grander

Durchstöbern Sie 6.

396 grender

. Oder starten Sie eine neuesuche, um noch mehr Stock-Photografie und Bilder zu entdecken.

Sortieren nach:

Am beliebtesten

würfel bilden den ausdruck «пол*» (пол-корма). ein symbol für eine geschlechtergerechte verwaltungssprache в Германии. — гендерно-нейтральные стоковые фотографии и изображения

Würfel bilden den Ausdruck «гендер*» (Gender-Stern). Ein Symbol fü

vorder- und seitenansichten der menschlichen körpersilhouette eines erwachsenen agenders. schatten einer stehenden geschlechtsneutralen person mit einem kopf zur schulter gedreht. — гендерно-нейтральный фондовый график, -клипарт, -мультфильмы и -символ

Vorder- und Seitenansichten der menschlichen Körpersilhouette…

Vorder- und Seitenansicht der Menschlichen Körpersilhouette eines Erwachsenen. Schatten einer stehenden geschlechtsneutralen Person mit einem zur Schulter gedrehten Kopf

geschlecht нейтральный туалетный щиток (nahaufnahme) — гендерно нейтральный сток-фотографии и изображения

geschlecht нейтральный туалетный щиток (nahaufnahme)

нейтральный туалетный щиток (Nhaaufnahme)

ein computer und notiz gender — гендерно нейтральный сток-фотографии и изображения 90 компьютеров и 16 фотографий Пол

geschlechtsneutraler профиль-аватар. seitenansicht eines anonymen personengesichts. — гендерно-нейтральный сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -символ

Geschlechtsneutraler Profil-Avatar. Seitenansicht eines anonymen…

портреты без признаков гендера-человека — гендерно нейтральные стоковые фотографии и изображения

Портреты без изображений Пол-человек

Портрет без изображений Пол-человек.

Unentschlossenes Гендерный выбор Конзеп — Гендерный нейтральный запас и филдер.0003 гендерная икона, секс-векторный символ, weibliches und männliches zeichen — гендерно-нейтральный фондовый график, -клипарт, -мультфильмы и -символ

гендерная икона, секс-векторный символ, Weibliches und Männliches Zeichen фотографии и изображения

Jungs verkleiden und tanzen

трансгендерный символ сплошного символа, лгбт-концепция, символ комбинированный geschlechtssymbole auf weißem hintergrund, сексуальный символ разума в глифенстиле для мобильных устройств и веб-дизайна. векторграфикен. — гендерно-нейтральный сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -символ

Transgender-Symbol Solide Symbol, LGBT-Konzept, Symbol…

Transgender-Symbol Solid Icon, LGBT-Konzept, Symbol, das Geschlechtersymbole auf weißem Hintergrund kombiniert, Symbol for Sexuelle Minderheiten im Glyphenstil for mobiles Konzept und Webdesign. Vektorgrafik

nicht-binäre symbole, flaggen und personenvektor-illustrationsset. — гендерно-нейтральные графические изображения, -клипарты, -мультфильмы и -символы

Набор символов, флагов и векторных иллюстраций.

Набор элементов для незнакомых, гендерных и ЛГБТК+ наклеек и товаров с символикой, флагами и людьми.

sammlung nicht-binärer personen. — гендерно-нейтральная графика, -клипарт, -мультфильмы и -символ

Sammlung nicht-binärer Personen.

Различные векторные иллюстрации Cartoon-Jugendlicher на Geschlechtsidentität в модном Flat-Style. Isoliert auf Weiß

männliches, weibliches und unisexuelles bodychart — гендерно-нейтральный сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -символ

Женские, белые и унисекс Карты кузова

Мужские, женские и унисекс-Körperkarte, Vorderansicht. Leer Vorlage für erwachsenen menschlichen Körper für medizinische Infografik. Isolierter Vektorillustrationssatz.

gleichstellung bremst fortschritte für alle — гендерно нейтральные стоковые фотографии и изображения0016 Geschlechtersymbol Männer Frau divers

Гендерный символ Männer Frau разнообразный

inklusive öffentliche Toilette zeichen — гендерно-нейтральные стоковые фотографии и изображения

Inklusive öffentliche Zeichen

Inklusive öffentliche Toilette Zeichen

Туалетные tenschildliches. Туалетная вода с закрытыми дверями

Туалетная вода с закрытыми дверями — гендерно-нейтральные фотографии и изображения

Туалетная вода с закрытой крышкой

Туалетная вода с закрытыми дверями для детей. Geschlechtsneutrale Toilette

fehlendes bild einer person platzhalter — гендерно-нейтральный сток-график, -clipart, -cartoons und -symbole Cartoons und -symbole

transgender icon — Sex-Gender-Symbol für vielfältige…

Проблема Geschlecht und vielfältige Sprache — Symbol- und Symbolillustration

набор мужского и женского аватара символа. benutzer-avatar von mannlich und weiblich. силуэт-профиль-символ. логотип человека. — гендерно-нейтральный сток-график, -клипарт, -мультфильмы и -символ

Набор символов аватара фон Мэннерн и фрауэн. Benutzer-Avatar von Männ

Satz von Männern und Frauen Avatar Symbol. Benutzer-Avatar von mannlich und weiblich. Силуэтн-Профильсимвол. Флэш Персоненлого.

Функциональная МРТ-активация в ответ на панически-специфические, непанические отвращающие и нейтральные изображения у пациентов с паническим расстройством и у здоровых людей из контрольной группы

. 2016 сен; 266 (6): 557-66.

doi: 10.1007/s00406-015-0653-6. Epub 2015 19 ноября.

К Р Энгель ¹ , К Обст ² , Б Банделов ¹ , П Дечен ³ , О Грубер ^{1 4} , Зерр ⁵ , К Ульрих ⁵ , Д Ведекинд

6

Принадлежности

• ¹ Кафедра психиатрии и психотерапии, Отдел исследований тревожности, Геттингенский университет, фон-Зибольд-Штрассе 5, 37075, Геттинген, Германия.
• ² Университетская клиника Шлезвиг-Гольштейна, Институт социальной медицины и эпидемиологии, Ratzeburger Allee 160, 23538, Любек, Германия.
• ³ Основной центр МРТ-исследований в неврологии и психиатрии, отделение когнитивной неврологии, Геттингенский университет, Robert-Koch-Strasse 40, Геттинген, Германия.
• ⁴ Кафедра системной неврологии, Геттингенский университет, фон-Зибольд-Штрассе 5, Геттинген, Германия.
• ⁵ Кафедра неврологии Геттингенского университета, Robert-Koch-Strasse 40, 37075, Геттинген, Германия.
• ⁶ Кафедра психиатрии и психотерапии, Отдел исследований тревожности, Геттингенский университет, фон-Зибольд-Штрассе 5, 37075, Геттинген, Германия. [email protected].

• PMID: 26585457
• DOI: 10. 1007/s00406-015-0653-6

К. Р. Энгель и соавт. Eur Arch Psychiatry Clin Neurosci. 2016 Сентябрь

. 2016 сен; 266 (6): 557-66.

doi: 10.1007/s00406-015-0653-6. Epub 2015 19 ноября.

Авторы

К Р Энгель ¹ , К Обст ² , Б Банделоу ¹ , П Дечен ³ , О Грубер ^{1 4} , Зерр ⁵ , К Ульрих ⁵ , Д Ведекинд ⁶

Принадлежности

• ¹ Кафедра психиатрии и психотерапии, Отдел исследований тревожности, Геттингенский университет, фон-Зибольд-Штрассе 5, 37075, Геттинген, Германия.
• ² Университетская клиника Шлезвиг-Гольштейна, Институт социальной медицины и эпидемиологии, Ratzeburger Allee 160, 23538, Любек, Германия.
• ³ Основной центр МРТ-исследований в неврологии и психиатрии, отделение когнитивной неврологии, Геттингенский университет, Роберт-Кох-Штрассе 40, Геттинген, Германия.
• ⁴ Кафедра системной неврологии, Геттингенский университет, фон-Зибольд-Штрассе 5, Геттинген, Германия.
• ⁵ Кафедра неврологии Геттингенского университета, Robert-Koch-Strasse 40, 37075, Геттинген, Германия.
• ⁶ Кафедра психиатрии и психотерапии, Отдел исследований тревожности, Геттингенский университет, фон-Зибольд-Штрассе 5, 37075, Геттинген, Германия. [email protected].

• PMID: 26585457
• DOI: 10.1007/s00406-015-0653-6

Абстрактный

Имеются данные о том, что помимо лимбических структур мозга в патофизиологию панического расстройства вовлечены префронтальные и островковые корковые активации и деактивации. В этом исследовании с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) изучались паттерны реакции активации на стимуляцию с индивидуально подобранными паническими картинами у пациентов с паническим расстройством с агорафобией (ПДА) и у здоровых людей. Интересующие структуры представляли собой префронтальную, поясную и островковую кору, а также миндалевидно-гиппокампальный комплекс. Девятнадцать субъектов КПК (10 женщин, 9самцы) и 21 здоровый контрольный образец были исследованы с помощью сканера Siemens 3-Tesla. Во-первых, испытуемые с КПК давали оценки манекену для самооценки (SAM) по 120 изображениям, показывающим характерные ситуации паники/агорафобии, из которых были выбраны 20 картинок с наивысшими индивидуальными оценками SAM. Для каждого испытуемого в качестве контроля были выбраны 20 совпадающих картинок, показывающих аверсивные, но не панические стимулы, и 80 нейтральных картинок из Международной системы аффективных изображений. Каждая картинка демонстрировалась дважды в каждом из четырех последующих блоков. Оценки тревоги и депрессии регистрировались до и после эксперимента. Сравнение групп выявило значительно большую активацию у пациентов с ОАП, чем у контрольных субъектов, в островковой коре, левой нижней лобной извилине, дорсомедиальной префронтальной коре, левой формации гиппокампа и левом хвостатом теле, когда сравнивали ответы PA и N. Сравнение стимуляции с неспецифическими аверсивными картинками показало активацию сходных областей мозга в обеих группах. Результаты указывают на регионально-специфическую активацию панической стимуляции изображения у пациентов с ОАП. Они также предполагают дисфункциональность в обработке интероцептивных сигналов в ОАП и регуляции негативной эмоциональности. Следовательно, различия в функциональных сетях между пациентами с ОАП и контрольными субъектами должны быть дополнительно исследованы.

Ключевые слова: островковая кора; Паническое расстройство; префронтальная кора; визуальные стимулы; фМРТ.

Похожие статьи

• Новая парадигма (Вестфальская парадигма) для изучения нейронных коррелятов панического расстройства с агорафобией.

  Виттманн А., Шлагенхауф Ф., Джон Т., Гун А., Ребайн Х., Зигмунд А., Стой М., Хельд Д., Шульц И., Фем Л., Фидрих Т., Хайнц А., Брюн Х., Стрёле А. Виттманн А. и соавт. Eur Arch Psychiatry Clin Neurosci. 2011 Апрель; 261 (3): 185-94. doi: 10.1007/s00406-010-0167-1. Epub 2010 27 ноября. Eur Arch Psychiatry Clin Neurosci. 2011. PMID: 21113608

• Эмоциональные образы, характерные для расстройства, для дифференциальной и количественной оценки агорафобии.

  Engel KR, Bandelow B, Neumann C, Obst K, Wedekind D. Энгель К.Р. и соавт. Курр Фарм Дез. 2012;18(35):5638-44. дои: 10.2174/138161212803530862. Курр Фарм Дез. 2012. PMID: 22632470

• Аффективные реакции на психические расстройства — многомерный подход.

  Хегеле К., Фридель Э., Шлагенхауф Ф., Штерцер П., Бек А., Бермполь Ф., Стой М., Хельд-Пошхардт Д., Виттманн А., Стрёле А., Хайнц А. Хегеле С. и др. Нейроски Летт. 2016 3 июня; 623: 71-8. doi: 10.1016/j.neulet.2016.04.037. Epub 2016 26 апр. Нейроски Летт. 2016. PMID: 27130821

• Нейронные корреляты эмоциональной обработки при паническом расстройстве: мини-обзор исследований функциональной магнитно-резонансной томографии.

  Олива А., Торре С., Таранто П., Дельвеккио Г., Брамбилла П. Олива А. и др. J Аффективное расстройство. 2021 1 марта; 282: 906-914. doi: 10.1016/j.jad.2020.12.085. Epub 2020 27 декабря. J Аффективное расстройство. 2021. PMID: 33601734 Обзор.

• Нейронные маркеры МРТ для дифференциации депрессии и панического расстройства.

  Лай Ч. Лай Ч. Прог Нейропсихофармакол Биол Психиатрия. 20 апр 2019; 91:72-78. doi: 10.1016/j.pnpbp.2018.04.013. Epub 2018 27 апр. Прог Нейропсихофармакол Биол Психиатрия. 2019. PMID: 29705713 Обзор.

Посмотреть все похожие статьи

Цитируется

• Изменения степени центральности в лобной доле у ​​пациентов с паническим расстройством.

  Лю Ю, Лай Ч. Лю Ю и др. Int J Med Sci. 2022 1 января; 19 (1): 105-111. doi: 10.7150/ijms.65367. Электронная коллекция 2022. Int J Med Sci. 2022. PMID: 34975304 Бесплатная статья ЧВК.

• Нейробиология паники: хроническое стрессовое расстройство.

  Годдард А.В. Годдард А.В. Хронический стресс (Тысяча дубов). 2017 10 ноября; 1:2470547017736038. дои: 10.1177/2470547017736038. электронная коллекция 2017 янв-дек. Хронический стресс (Тысяча дубов). 2017. PMID: 32440580 Бесплатная статья ЧВК. Обзор.

• Ассоциация вариации гена NPSR1 и нервной активности у пациентов с паническим расстройством и агорафобией и у здоровых людей.

  Гехтер Дж., Либшер С., Гейгер М.Дж., Виттманн А., Шлагенхауф Ф., Люкен У., Витхен Х.У., Пфляйдерер Б., Арольт В., Кирхер Т., Штраубе Б., Декерт Дж., Вебер Х., Херрманн М.Дж., Райф А., Домшке К., Штреле А. Гехтер Дж. и соавт. Нейроимидж клин. 2019;24:102029. doi: 10.1016/j.nicl.2019.102029. Epub 2019 21 октября. Нейроимидж клин. 2019. PMID: 31734525 Бесплатная статья ЧВК.

• Низкая функциональная связность вестибулярно-лимбических сетей у лиц с субклинической агорафобией.

  Индовина И., Конти А., Лакуанити Ф., Стааб Дж. П., Пассамонти Л., Тоски Н. Индовина И. и др. Фронт Нейрол. 2019 авг 13;10:874. doi: 10.3389/fneur.2019.00874. Электронная коллекция 2019. Фронт Нейрол. 2019. PMID: 31456740 Бесплатная статья ЧВК.

• Активация мозга во время связанных с расстройством образов, управляемых сценарием, при паническом расстройстве: пилотное исследование.

  Буркхардт А., Бафф С., Бринкманн Л., Фельдкер К., Гатманн Б., Хофманн Д., Штраубе Т. Буркхардт А. и соавт. Научный представитель 20 февраля 2019 г .; 9 (1): 2415. doi: 10.1038/s41598-019-38990-0. Научный представитель 2019. PMID: 30787382 Бесплатная статья ЧВК.

Просмотреть все статьи «Цитируется по»

Рекомендации

1. 1. Евро Нейропсихофармакол. 2007 Октябрь; 17 (10): 672-86 — пабмед
2. 1. Нейрон. 2006 21 сентября; 51 (6): 871-82 — пабмед
3. 1. Всемирная биологическая психиатрия.
      Нейтральные картинки: Нейтральные обои на рабочий стол