Фото мерс тюнинг: Тюнинг Мерседес Фото от лучших дизайнеров


0
Categories : Разное

Содержание

Тюнинг Мерседес Фото от лучших дизайнеров

Практически каждый владелец автомобиля хочет, чтобы его любимое авто хоть немного, но выделялось на фоне аналогичных моделей. Для этого кто-то покупает новые диски, меняет чехлы и коврики, другие — делают аэрографию или клеят плёнку с оригинальными рисунками. Но есть люди, которые полностью меняют внешний вид автомобиля, а также его технические характеристики. После этого машина может внешним видом только напоминать первоначальную модель, которая сошла с конвейера. Такие изменения называют общим словом «тюнинг».

Особой популярностью у любителей тюнинга пользуется усовершенствование автомобилей Mercedes. Так как это известные и качественные машины, модели марки Mercedes служат долго, не надоедая владельцам. Обладатели «мерсов» хотят сделать любимое авто чуть лучше и красивее. Чтобы это сделать сегодня, достаточно придумать, как именно вы хотите улучшить свою машину. А уже воплотить желания в реальность несложно, рынок предлагает для этого огромное количество товаров и услуг.

Где же взять идеи для тюнинга? Для этого нужно всего лишь ввести в поисковике фразу «тюнинг мерседес фото» или что-то похожее. А после смотреть проекты, которые уже были кем-то реализованы. Конечно, серьёзные изменения стоят хороших денег, особенно если фирма-исполнитель с именем, а тюнинг глубокий, затрагивающий техническую часть автомобиля. Также наша статья «тюнинг мерседес фото» предлагает 50 новых и современных вариантов для реализации своих желаний.

Более популярный внешний тюнинг мерседес. Фото ярких и красивых автомобилей вызывают желание сделать что-то похожее. Начать можно с замены колёсных дисков, которые сразу же подчеркнут красоту кузова авто.

Потом можно заняться тонировкой стёкол, задних стоп-сигналов, добавлением небольших элементов экстерьера (антикрыло, накладки зеркал и ручек, расширителей арок). Чуть более дорогими будут: обтяжка кузова плёнкой, аэрография, замена обвесов.

ЕЩЁ

Небольшие изменения можно делать самостоятельно, но для более серьёзного тюнинга лучше обратиться в специализированные ателье.

Галерея тюнинг мерседес фото

Сохранить

Сохранить

Тюнинг для Mercedes-Benz от Brabus, Lorinser, Kicherer, Senner Tuning, Mansory, Vaeth

Brabus

Mercedes-Benz SLS AMG Roadster

Немецкая фирма Brabus в Боттропе уже давно “прописалась” в Книге рекордов Гиннесса как изготовитель самых быстрых в мире автомобилей на базе Mercedes-Benz. Появившаяся в 1977 г. компания была названа по имени ее основателей Клауса Бракмана и Бодо Бушмана. Сейчас это самое крупное в мире тюнинг-ателье продолжает производить все более быстрые и дорогие автомобили. Например, такие, как этот Mercedes-Benz SLS AMG Roadster, превратившийся после вмешательства мастеров из Боттропа в настоящего “пожирателя пространства”.

Напомним, что в заводском варианте родстер оснащается 6,2-литровой 571-сильной атмосферной “восьмеркой”, и без тюнинга обеспечивающей ему впечатляющие динамические характеристики. Так, до 100 км/ч он разгоняется за 3,8 с, а его максимальная скорость ограничена электроникой на отметке 317 км/ч. Мотористы Brabus сочли, что этого мало, и оснастили мотор новой программой управления, а заодно поменяли стандартную выпускную систему на титановую с выхлопными патрубками диаметром 84 мм. Этих изменений оказалось достаточно, чтобы мощность возросла до 611 л.с. Жаль, что представители ателье ничего не сообщили об улучшении динамических характеристик, ведь автомобиль после такого вмешательства явно стал быстрее.

Поработали специалисты тюнинг-ателье и с подвеской, которая получила управляющий модуль Brabus Ride Control. С помощью этого модуля водитель может одним нажатием кнопки уменьшить дорожный просвет на 40 мм. А чтобы переехать препятствие, можно приподнять переднюю часть автомобиля на 50 мм. Улучшают управляемость и новые колеса диаметром 20 дюймов на передней оси и 21 дюйм – на задней. К усовершенствованной технике прилагается агрессивный аэродинамический “обвес”.

Mercedes-Benz B-Сlass

Помимо изготовления “дорожных истребителей” на базе больших и мощных моделей Mercedes-Benz, Brabus выпускает и “гражданскую” продукцию. Основной капитал компания зарабатывает на продаже блоков управления двигателями, элементов аэродинамического “обвеса” и колесных дисков разнообразных вариантов дизайна. Почти такой набор был подготовлен для Mercedes-Benz B-класса нового поколения, совсем недавно появившегося на рынке. Почти, потому что программы по повышению мощности двигателей пока еще находятся в стадии разработки, но и без них есть на что посмотреть.

Желающим облагородить внешность своего В-класса дизайнеры Brabus предлагают несколько стильных деталей. Так, передний бампер можно оснастить “губой”, визуально прижимающей машину к земле и уменьшающей подъемную силу на передней оси. А задний бампер получает накладку в виде диффузора и “четырехствольную” выхлопную систему с хромированными патрубками. Преобразований вроде бы немного, но благодаря им дизайн автомобиля приобретает спортивные нотки.

Для улучшения управляемости В-класс оснащается спортивными пружинами, уменьшающими клиренс на 30 мм. Эти пружины совместимы со стандартными амортизаторами. Что касается колесных дисков, то их выбор огромен. Предлагаются размеры 17, 18 и даже 19 дюймов, и для каждого диаметра можно подобрать дизайн по собственному вкусу. Наиболее крупные диски (19 дюймов) щеголяют низкопрофильными шинами размерностью 225/35 на передней оси и 255/30 – на задней. А если клиент захочет преобразить интерьер, ему предложат алюминиевые накладки на педали, облицовку порогов с надписью “Brabus” и множество вариантов кожаной отделки.

Lorinser

Mercedes-Benz M-Сlass

Компания Lorinser в немецком Вайблингене занимается тюнингом Mercedes давно. Первый “настроенный” автомобиль с трехлучевой звездой выехал из ворот фирмы еще в 1981 г., а сейчас ателье имеет торговых представителей в 42 странах по всему земному шару. Одна из последних разработок компании – Mercedes-Benz М-класса нового поколения, которому основательно перекроили внешний вид.

Автомобили, прошедшие доработку в Вайблингене, выделяются среди продукции других тюнинговых фирм довольно смелыми дизайнерскими решениями и особым фирменным стилем, благодаря которому они однозначно идентифицируются как Lorinser. В свое время именно в Lorinser осмелились на такой стилистический элемент, как “жабры” в передних крыльях, ставший впоследствии визитной карточкой фирмы. У нового М-класса, правда, “жабры” получились едва заметными, зато накладки-расширители колесных арок видно издалека, к тому же они смотрятся оригинально за счет нестандартной формы.

Передней частью кроссовер чем-то напоминает модели AMG, но выглядит значительно агрессивнее благодаря крупным граненым воздухозаборникам. Внешности добавляет “перца” и новая черная фальшрадиаторная решетка, с центральной части которой исчезла трехлучевая звезда – ее дизайнеры ателье решили заменить собственной эмблемой. “Корма” же получилась довольно скромной. Небольшая накладка под задним бампером с трапециевидными выхлопными патрубками смотрится вполне обыденно. Чего не скажешь об огромных 22-дюймовых колесах, которые без просветов заполнили колесные арки благодаря уменьшенному на 40 мм клиренсу. С двигателем, как водится у Lorinser, ничего делать не стали. Ну и ладно, зато гарантия производителя не отменяется.

Kicherer

Mercedes-Benz C 63 AMG

Ателье Kicherer, расположенное в немецком городе Штокках, начинало свою деятельность в 1976 г. с продаж автомобилей BMW Alpina. За прошедшие годы связи с баварской компанией были утеряны, зато завязались прекрасные отношения с их конкурентами из “клана” Mercedes-Benz. Кое-кто поговаривает, что Mercedes-Benz даже является негласным хозяином этого ателье. Так это или нет, мы точно не знаем, но временами в Штоккахе производят очень тонко “настроенную” продукцию. К примеру, такую, как этот Mercedes-Benz C 63 AMG.

Стандартный заводской С 63 имеет под капотом уникальный силовой агрегат – атмосферный 6,2-литровый V8 мощностью 457 л.с. и крутящим моментом 600 Нм. Двигатель этот целиком и полностью разработан отделением AMG и представляет собой, по сути, гоночный мотор для дорог общего пользования. Динамические данные стандартного седана говорят сами за себя: разгон до 100 км/ч за 4,5 с и ограниченная электроникой максимальная скорость 250 км/ч.

После вмешательства мотористов из Штоккаха, сменивших программу управления двигателем и установивших более эффективную систему выпуска, отдача возросла до 520 л.с. и 620 Нм. К сожалению представители Kicherer не посчитали нужным сообщить, на сколько улучшились динамические характеристики.

Помимо доработанного двигателя седан получил новые пружины и регулируемые амортизаторы, более мощные тормоза и дифференциал повышенного трения. Словом, чувствуется профессиональная работа. А вот изменения во внешности довольно скромные. Для тюнинга была выбрана дорестайлинговая версия модели, которая получила новую решетку радиатора, черные элементы в бамперах и порогах и диффузор на “корме” с трапециевидными выхлопными патрубками.

Senner Tuning

Mercedes-Benz SLS AMG

Фирма Senner Tuning, расположенная в германском городке Ингельхайм, появилась на рынке не так давно – в 2002 г. Специалисты ателье начинали свою деятельность с доработок продукции Volkswagen и Audi, но со временем у них появились интересные проекты и по другим маркам. Сейчас из цехов компании все чаще выезжают автомобили Nissan, BMW и Mercedes-Benz. Так, недавно мастера из Ингельхайма представили суперкар Mercedes-Benz SLS AMG, получивший небольшую “инъекцию допинга”.

С двигателем мотористы тюнинг-ателье поработали по классической схеме, означающей перепрограммирование “мозгов”, установку более свободного воздушного фильтра и замену стандартной выпускной системы более эффективной из нержавеющей стали. Результат – повышение мощности с 571 до 606 л.с. и рост крутящего момента с 650 до 690 Нм. Об улучшении динамических характеристик компания ничего не сообщает, однако можно предположить, что автомобиль стал разгоняться до 100 км/ч чуть быстрее паспортных 3,8 с, а его максимальная скорость превысила заводские 317 км/ч.

Постарались в Senner улучшить и управляемость суперкара. Для этого сменили стандартные пружины и амортизаторы на продукцию фирмы KW, благодаря чему жесткость амортизаторов стало возможным настраивать индивидуально. Также изготовили на заказ облегченные колесные диски диаметром 20 дюймов и оснастили их низкопрофильными шинами размерностью 255/30 спереди и 285/30 сзади. А вот с внешностью ничего делать не стали. По словам владельца ателье Бенно Зеннера, дизайн машины настолько хорош, что любое вмешательство может скорее нанести вред, чем принести пользу. Что ж, похоже, он прав.

Mansory

Mercedes-Benz CLS

Ателье Mansory прославилось сногсшибательными проектами тюнинга эксклюзивных британских автомобилей – таких, как Rolls-Royce, Bentley и Aston Martin. Однако фирма эта вовсе на английская, а немецкая. Базируется она в баварском городе Бранд. Просто владелец ателье Курош Мансори является страстным поклонником британской автомобильной роскоши. Но иногда он обращает свой взор и на немецкие автомобили – например, такие, как Mercedes-Benz CLS нового поколения. Естественно, Мансори выбрал самую мощную и эксклюзивную модификацию CLS 63 AMG.

Как это часто бывает у Mansory, внешний вид автомобиля изобилует многочисленными излишествами, которые многими воспринимаются, мягко говоря, неоднозначно. Так, передок 4-дверного купе практически целиком выполнен из углеволокна, блеск текстуры которого виден издалека. Разумеется, здесь присутствует новый бампер с огромными воздухозаборниками, выпирающая “губа” и капот с крупными вентиляционными прорезями. По бокам – расширенные на 50 мм спереди и на 80 мм сзади колесные арки, “жабры” в передних крыльях и массивные пороги. На “корме” разместились карбоновый козырек-спойлер и внушительный диффузор со странной формы выхлопными патрубками. Завершают комплекс внешних преобразований оригинальные 20-дюймовые колесные диски со сверхнизкопрофильными шинами размерностью 265/30 на передней оси и 305/25 – на задней.

Изначально неслабый двигатель – 5,5-литровый битурбо, развивавший в заводском варианте 557 л.с. и 800 Нм, – получил перепрограммированный блок управления и более свободный воздушный фильтр. В результате мощность возросла до 640 л.с., а крутящий момент – до 900 Нм. На сколько улучшилась динамика, к сожалению, не сообщается.

Vaeth

Mercedes-Benz CL 63 AMG

Фирма Vaeth – одна из старейших в тюнинговой индустрии. Ее владелец Вольфганг Фет начинал свою карьеру на предприятии Mercedes-Benz в 1961 г., а в 1977 г. уволился и открыл собственное тюнинг-ателье в местечке Хесбах, что в баварском округе Нижняя Франкония. Девиз фирмы в вольном переводе на русский язык звучит так: “Приделайте вашей машине крылья!” Разумеется, машина должна быть марки Mercedes-Benz. Недавно в тюнинг-ателье “приделали крылья” представительскому купе CL 63 AMG с новейшим 5,5-литровым битурбомотором.

Напомним, что этот двигатель V8 подготовлен отделением AMG и пришел на смену атмосферному агрегату объемом 6,2 л, развивавшему 525 л.с. и 630 Нм. Новый мотор благодаря двойному турбонаддуву гораздо мощнее. Его показатели – 544 л.с. и 800 Нм. Этого достаточно, чтобы тяжелое (более чем 2-тонное) купе разгонялось до 100 км/ч за 4,5 с и развивало максимальную скорость 250 км/ч, ограниченную электроникой. Казалось бы, куда уж быстрее, но кое-кому эти показатели кажутся недостаточными – например, мотористам из Vaeth. К тому же мощность наддувного мотора, в отличие от старого атмосферного, поднять очень просто – с помощью обыкновенного чип-тюнинга. Именно это и сделали, а попутно заменили выхлопную систему более свободной из нержавеющей стали.

В результате мощность силового агрегата выросла до 630 л.с., а крутящий момент увеличился до 930 Нм, что позволило сократить время разгона до “сотни” до 4,3 с. Максимальная скорость при этом достигла 300 км/ч, на которых тоже срабатывает ограничитель. А чтобы купе на такой скорости лучше держало дорогу, установили спортивную заниженную подвеску и 20-дюймовые колесные диски с низкопрофильными шинами.

Mercedes-Benz CLS 63 AMG

Еще одна работа Vaeth – доработанный купеобразный седан CLS 63 AMG последнего поколения. Мастера ателье легких путей не ищут, предпочитая выжимать дополнительные лошадиные силы именно из изначально “заряженных” моделей с аббревиатурой AMG. Так, заводской вариант уже имеет под капотом 525  л.с. и 700 Нм, которые позволяют ему набирать 100 км/ч за 4,4 с и развивать 250 км/ч. Максимальная скорость, как всегда, ограничена электроникой.

Это тот же мотор (5,5-литровый V8 с двойным турбонаддувом), что и на описанном выше CL 63 AMG, только в немного дефорсированном варианте, – иерархия. Но мотористам Vaeth на заводскую иерархию наплевать, поэтому они сделали CLS мощнее старшей по рангу модели. В дополнение к новым “мозгам” и выхлопной системе из нержавейки был установлен более мощный интеркулер, что позволило достичь 658 л.с. и 960 Нм. Благодаря таким преобразованиям 4-дверное купе разгоняется теперь до “сотни” за суперкаровские 3,9 с и развивает максимальную скорость 325 км/ч.

Улучшившиеся мощностные и динамические показатели потребовали установки более эффективной тормозной системы и спортивной подвески с уменьшенным клиренсом. А вот внешних изменений так мало, что их можно и не заметить. Небольшой спойлер в переднем бампере и диффузор на “корме” с новыми круглыми выхлопными трубами взамен заводских прямоугольных совершенно не бросаются в глаза. И лишь эффектные 20-дюймовые колесные диски притягивают взгляд.

Продавец

Телефон

Web-site

Производитель

Марка

Специализация

9000 RPM MotorSport

789-9535

www.9000rpm.ru

Mugen, Endless, Toda Racing, 5Zigen, Tein и др.

Honda, Acura, Suzuki

комплексная спортивная подготовка и техобслуживание

Arden

580-8343, 8-925-506-4462

www.jagaland.ru

Arden, Jaguar

Jaguar, Range Rover

подвеска, салон, кузов, диски, глушители

Kugar Tuning

(495) 227-8668

www.kugar.ru

Jaos, Ganador, Elford, Garson, LX mode, Riverside, Crimson, Lowenhart и др.

Toyota, Lexus, европейские марки

тюнинг внедорожников и легковых автомобилей

Kugar Tuning

(495) 227-8668

www.lexus-market.ru

Jaos, Wald, Tom S, LX mode, Artisan, MZ Speed, D.A.D. и др.

Lexus

тюнинг легковых автомобилей и внедорожников

Storm-Tuning

978-2880, 979-3360

www.storm-tuning.ru www.kw-suspension.ru

KW, JE Design,TechArt, Arden, Hamann, Wald, Kahn

BMW, Porsche, Infiniti, Range Rover, Audi, Lexus, Hummer

аэродинамические обвесы, диски Kahn, нестандарт, амортизаторы KW, спортподвеска

Wald International

(495) 227-8668

www.wald-russia.ru

Wald

Bentley, Mercedes, Lexus, Toyota, BMW, Range Rover, Lamborghini

тюнинг автомобилей премиум-класса

Бирюлево Сервис

968-1191, 739-5528

www.jeeptuning.ru

Roadranger, Avenger, Cobra, EGR и др.

любые

тюнинг джипов, кунги для пикапов, дефлекторы

Русский Торговый Дом

504-1857

www.r-box.ru

R-Box powerful chiptuning

любые

чип-тюнинг дизельных двигателей

Стекло-Сервис

795-9463, 760-4546

www.carbon-nano.ru

Magical Carbon, 3M, Max Plus

любые

стайлинг кожей и пленкой под карбон

Автор
Издание
Автопанорама № 7 2012

★ Мерседес 124 фото тюнинг | Информация

Пользователи также искали:

тюнинг мерс 124, своими руками, мерс, германия штутгарт, волчок, бампера, универсал, купе, тюнинг мерседес 124 своими руками, тюнинг мерс 124, германия штутгарт мерседес 124 тюнинг фото, мерседес 124 волчок, тюнинг бампера мерседес w124, тюнинг мерседес 124 универсал, тюнинг бампера мерседес 124 своими руками, мерседес 124 купе, 34 необычные версии mercedes benz, w124, тюнинг, мерседес 124 тюнинг, тюнинг мерседес w124, tuning, тюнинг мерседес 124, мерседес, мерседес w124, мерседес 124, фото, тюнинга, тюнинг фото мерседес 124, мерседес 124 фото тюнинг, тюнинг мерседеса 124,

Тюнинг мерседес бус фото. Советы, объявления, фотографии

Содержание статьи:
  • Фото
  • Mercedes-Benz T1. Отзывы владельцев с фото — UNICYCLERACE.RU
  • Видео
  • Похожие статьи
  • Фото тюнинг легковых, грузовых, ретро и аэрография, а также обои дорогих и красивых, спортивных и женских, китайских и тюнингованных автомобилей на рабочий стол.  Фото тюнинг мерседеса -50.

    Фото Viano Jet- Bus Brabus Black. Выберите модель тюнинга V-class VIANO.

    Видео, блоги, тюнинг и характеристики Mercedes -Benz T1.  Выберите поколение модели и читайте отзывы владельцев Mercedes -Benz T1 с фото, видео и инструкцией по эксплуатации.

    Просто потому что делал свое дело и к сожалению это ни кому не нужно в это жестокое время. Также, чтобы машина отлично выглядела, ее надо покрасить в оригинальный цвет, можно саму машину не красить, а вот покрасить только обвесы, тоже будет хорошо смотреться такое решение. Toyota Passo Daihatsu Sirion. А мне не наливает!

    Тюнинг Мерседес GL-класса от Brabus, Carlsson и других ателье | Все про авто

    Авто и девушки Девушки и авто Девушки и мотоциклы Девушки и БМВ Девушки и Muscle Cars Девушки и ретро авто Девушки и Classic cars Азиатки и тюнинг авто Девушки и ВАЗ Девушки и машины. Аэрография на авто Аэрография на грузовиках Аэрография на ВАЗ Аэрография на мотоциклах Аэрография на скутерах Аэрография на шлемах Винилография на авто.


    Mini Cooper Coupe -… Range Rover Evoque о… Тюнинг Москвич, АЗЛК, ИЖ. KIA Ceed, Pro Ceed. KIA Rio USA version. Toyota Passo Daihatsu Sirion. Девушки и Muscle Cars. Девушки и ретро авто. Девушки и Classic cars. Азиатки и тюнинг авто. Old School Cars JAPAN. Тюнинг пикапов по американски. Тюнинг, стэнс и фитмент BMW. Тюнинг, стэнс и фитмент VW Golf. Стенс, фитмент и тюнинг Mitsubishi Lancer. Cтенс и фитмент VW Beetle. Стенс, фитмент и тюнинг Subaru Impreza. Стенс, фитмент и тюнинг Audi.

    Стенс и тюнинг Nissan Silvia. Стенс, фитмент и тюнинг Toyota Crown. Стенс, фитмент и тюнинг MINI Cooper. Стенс, фитмент и тюнинг Volkswagen Passat. Стенс, фитмент и тюнинг LADA. Тюнинг скутера Yamaha Maxam.

    Тюнинг скутера Honda Dio. Тюнинг Honda Zoomer Ruckus. Обзор Volkswagen Beetle Cabriolet. Обзор Volkswagen New Beetle. Обзор Volkswagen Compact Coupe. Обзор концепт-кара Volkswagen Up. Обзор автомобиля Volkswagen Caddy. Спойлер к автомобилю Газель. Ретро автомобиль Jaguar E-Type. Шины для вашего авто. Opel Mokka обзор, фо…

    ФАКТ! Основатель компании Apple, Стив Джобс, ездил исключительно на автомобилях Мерседес. При этом, без номеров. Это была визитная карточка Джобса. По законам Калифорнии, без номеров можно ездить первые 6 месяцев после покупки. Таким образом, каждые пол года Стив менял авто, сдавал в салон «старый» мерс и покупал новый.

    Водила красава)

    Тюнинг ателье АМГ (фото мерседес AMG)

    AMG – это название тюнинг ателье, которое сотрудничает с концерном Mercedes. AMG занимается производством модификаций для различных моделей баварской компании: сюда входят и спорт-кары, и внедорожники, и простые автомобили. Помимо «прокачки» уже готовых моделей, компания занимается проектировкой и созданием новых моторов. Есть у этого ателье и ряд собственных гоночных авто. Но при всем этом AMG в автоспорте представляет интересы Mercedes.

    Тюнинг Ателье с «длинной» историей

    Серийный машины, вышедшие из этого ателье – это самостоятельные модели, несмотря на то, что они был выпущены изначально в Мерседес. Почему так? По сравнению с базовой версией какой-либо модели, вариант AMG имеет огромное количество собственных элементов и узлов. А если машина имеет рыночную индексацию, то ей положено и собственное имя. Некоторые модели Мерседес создает в сотрудничестве с AMG, хороший пример – это Mercedes-Benz SLS AMG.

    Затронем историю

    Эрхард Мельхер и Ханс-Вернер Ауфрехт основатели знаменитого тюнинг ателье. 1967 год

    Это предприятие начало свою деятельность в 1967 году, когда инженеры из концерна Mercedes-Benz Эрхард Мельхер и Ханс-Вернер Ауфрехт решили начать свою деятельность, но при этом сотрудничать с основной компанией. Название фирмы – это первые буквы её основателей. Главная цель заключалась в создании тюнинг версий автомобилей Mercedes. Стоит сказать, что у AMG есть серьезный соперник – фирма Brabus, которая тоже занимается доводкой автомобилей Мерседес. В 1999 году половина от всех акций была куплена концерном Daimler Chrysler. После этих событий название ателье стало Mercedes-AMG. А с начала 2005 года фирма стала самостоятельным отделом Mercedes и полностью перешла в собственность Мерседес.

    «Прокаченные» внедорожники – второе поколение GLK-класса

    Второе поколение GLK

    В очередной раз линейка AMG пополнилась новым авто. Второе поколение GLK-класса получит тюнинг силовой установки. Согласной информации от шпионов, которая есть в интернете, AMG укомплектуют новый кроссовер 4-литровым V8 двигателем на бензине. Агрегат будет оснащен двумя турбинами, его демонстрация должна состояться в конце осени 2015. В зависимости от модификации, двигатель будет способен выдавать 462 и 510 л.с. Скорее всего, первым будет представлен 462-сильный вариант.

    Даже без доработок автомобиль смотрится великолепно

    Также известно, что в базовую комплектацию тюнинг версии войдет система полного привода. Если вы увлекаетесь моделями этой компании, то наверняка знаете, что основой для 2-го поколения GLK служит заднеприводная машина от С-класса. Гамма моторов должна состоять из нескольких дизелей (2.1 и 3 литра), про точное количество бензиновых агрегатов пока ничего не известно. Разве что мы знаем, что 2-литровый бензиновый мотор имеет 184 силы, а пик крутящего момента составляет 300 Н*м. Второе поколение появится на презентациях осенью 2015, вслед за ним мы должны увидеть и AMG версию.

    G 63 и 65 AMG

    Огромные колеса подчеркивают стиль AMG

    Нельзя забыть про великолепный Gelandewagen– как видите на  фото, тюнинг ателье отлично поработало над этой моделью. Мало того, AMG занялись не только стандартной версией G 63, но и 6-колесным вариантом. Что получил внедорожник помимо цены в 25 миллионов? В этом автомобиле обновили дизайн, что видно и на фото, а также добавили невероятно мощную силовую установку.

    Дизайн салона может быть исполнен под любой вкус и кошелек

    Состоит силовая установка из бензинового монстра, объем которого составляет 5.5 литров. Двигатель способен выдавать 544 силы. Работает он вместе с автоматической коробкой 7G-Tronic. Разумеется, что такая машина не могла идти без полного привода. Что касается 4-колесной версии G 65, то здесь стоит V-образный мотор на 6 литров, установленный АМГ. Технические характеристики такой силовой установки не могут не восхищать – 612 лошадей при 4300 об/мин. Цена на такую версию начинается от 15 миллионов.

    6-колесному монстру под силу взлететь над землей

    Если говорить об изменениях в дизайне, которые внесла АМГ, то здесь можно выделить оригинальную решетку радиатора, а также огромный воздухозаборник,  расположенный в переднем бампере. На фото видно, что от оригинальной версии АМГ отличается незначительно, но пара штрихов в дизайне – это ничто по сравнению с мощным двигателем.

    GLA 45 AMG

    Тюнинг версия новинки от Мерседес ГЛА 45

    Этот заряженный компактный кроссовер получил новый бензиновый агрегат DCT с объемом в 2 литра. Мощность мотора – 360 лошадей. АМГ версия имеет изначально полный привод, который регулируется при помощи 7-ступенчатой роботизированной коробки передач. Казалось бы, 2-литровый двигатель – ничего особого. Но вы знаете ещё подобный турбомотор, который при малом объеме выдает 360 сил? Вот и мы не знаем – это самый мощный 4-цилиндровый 2-литровый агрегат в мире.

    AMG всегда вкладывает душу в свои творения

    Также прокачка включила в себя изменение подвески, в АМГ версии она более жесткая, а реакция руля максимально обострена. Эта модель получила более эффективные тормоза, ведь скорости у автомобиля огромные: первая сотня преодолевается за 4.8 секунды. При этом мотор съедает всего 7.5 литров на 100 км. Дизайн ателье решило украсить спортивным обвесом, внутри добавили кожаные сидения в черном исполнении. Одним словом – эффектно.

    Салон полон роскоши

    Как видите на фото, салон смотрится очень дорогим и стильным. Но если найдутся клиенты, которым покажется «начинка» Мерседес GLA 45 неполной, то производитель с удовольствием установит широкий набор опций. Главные из них – это спойлер на корме кроссовера и боковые зеркала, «одетые» в карбоновые корпуса. Что касается салона, то здесь можно заменить обшивку руля – за дополнительную плату водитель получил руль, обшитый алькантарой. Сам же салон может быть украшен декоративными вставками из углепластика (фото).

    Тюнинг Archives — Mercedes-Benz — Фото Мерседес, новинки, шпионская информация

    Записи с тегами «Тюнинг»

    Тюнинг Mercedes-Benz

    С новым 800 Roadster на основе Mercedes SL 65 AMG, BRABUS построил самый мощный родстер в мире. Двухместная ракета питается от 12-цилиндрового двигателя Biturbo, форсированного с помощью комплекта BRABUS T65 RS. Он выдает 800 л.с. (588 кВт) мощности и 1420 Нм максимального крутящего момента. Время разгона до 100 км/ч составляет всего 3,7 секунды Читать далее

    Misha Designs, известные своим высоким качественными обвесами для Mercedes-Benz, объединились со студией Couture Customs из Скоттсдейла, США, штат Аризона, для совместного проекта. Вместе они создали этот умопомрачительный экземпляр CLS 63 AMG. Читать далее

    Новое поколение Mercedes-Benz E 63 AMG, готовящееся к выпуску в 2013 году, будет, по данным источников, настоящим откровением среди мощных седанов. Он не только будет иметь обновленный дизайн с динамичной передней частью с добавлением новой решетки радиатора с двойным лезвием от AMG, новые фары и общий мускулистый профиль, но он также сможет похвастаться массой Читать далее

    Рубрики: AMG, E-класс   Теги: W212, Тюнинг

    Впечатляющая бескомпромиссная мощность и по выгодной цене — это звучит как несбыточная для достижения мечта. Больше нет, так как новый Mercedes A 45 AMG создан именно для удовлетворения этих строгих требований. Собираясь отпраздновать официальную премьеру в следующем году в марте, на автосалоне в Женеве, малыш Benz будет доступен Читать далее

    Приходится слышать много мнений о том, что новое купе Mercedes E-класса является одним из самых ярких новых проектов на сегодняшний день. И если бы все были того же мнения, вы-бы видели их на всех дорогах, на каждом углу и на каждой парковке. И в таких условиях, некоторые владельцы, скорее всего, будут искать способ, как поставить машины подальше друг от друга. Читать далее

    Рубрики: E-класс, Lorinser   Теги: Тюнинг

    Тюнинг Мерседес — доработка Mercedes в Москве:фото, видео, примеры

    Разница в цене между минимальной и люксовой комплектацией автомобилей премиум класса может составлять больше половины стоимости самого транспортного средства. Дополнительное оборудование значительно упрощает жизнь автовладельца и повышается безопасность автомобиля, современные электронные системы помогут припарковаться, предупредят о наличии препятствий в мертвой зоне, невидимой в зеркала. Но далеко не все могут позволить себе приобрести автомобиль в максимальной комплектации – это очень затратное мероприятие. Тюнинг Мерседес решает эту проблему – за разумные деньги можно получить функциональность богато оснащенного автомобиля, внешне не отличающуюся от заводской.


    Примеры работ

    Какие варианты тюнинга Мерседес наиболее доступны

    Оригинальные комплектующие от автомобильного концерна стоят достаточно дорого, даже если учесть, что стоимость работ в квалифицированном сервисном центре будет существенно дешевле, чем у официального дилера, общая стоимость работ будет серьезной. Использование неоригинальных компонентов позволят получить разумную стоимость при том же функционале, часто можно реализовать те функции, про которые автопроизводитель утверждает, что их невозможно реализовать в данной модели Мерседес.

    Доступны любые виды работ, связанные с модернизацией и настройкой электронных систем автомобиля – чип-тюнинг Мерседес, установка камеры и монитора заднего вида и кругового обзора, современной навигационной системы, громкой связи, стыковки с телефоном по протоколу Bluetooth. Все функции, которые получают новейшие европейские автомобили можно реализовать на высоком техническом уровне.

    Часто востребованы услуги по русификации интерфейса бортового компьютера, что на порядок повышает комфорт управления всеми функциями системы. Также во многих моделях автопроизводителем заблокированы мультимедийные системы, это также решается с помощью тюнинга.

    Что могут сделать в Amb-Style

    На сайте можно увидеть примеры уже реализованных проектов для Мерседес тюнинг. Фото дают возможность убедиться, что все работы выполнены на достойном уровне и качество монтажа не отличается от заводского.

    • Установка оригинальных и неоригинальных камер заднего вида;
    • Монтаж цифрового телевидения, управляемого штатным контроллером;
    • Установка системы мониторинга слепых зон;
    • Монтаж доводчиков дверей;
    • Оснащение автомобиля складывающимися зеркалами с электроприводом.

    Это не исчерпывающий перечень, возможностей тюнинга любого автомобиля Мерседес, нужно просто обозначить – что хочет владелец от своего автомобиля, и инженеры нашей компании решат эту задачу.

    Тюнинг салона Мерседес позволяет полностью обновить оборудование внутри автомобиля, например, установить руль от последней модели, который поддерживает управление мультимедийной системой, не отрывая рук от руля. Возможна полная замена штатной акустики на профессиональную аудио-систему, поддерживающие все современные носители и передачу данных со смартфона. Основная проблема не новых автомобилей – их электроника не рассчитана на сопряжение с современными смартфонами, но эта проблема легко решается в квалифицированном сервисе.

    ИЗОБРАЖЕНИЙ: Как выглядит новый коронавирус под микроскопом

    Четверг, 13 февраля 2020 г.

    Лорел Вамсли / NPR

    Изображения текущей вспышки нового коронавируса до сих пор были очень человечными: авиапассажиров в масках, туристов, застрявших на круизных лайнерах, медицинских работников в защитных костюмах.

    Но новые изображения вируса показывают нам, как он выглядит вблизи.

    Эти изображения были сделаны с использованием сканирующего и просвечивающего электронных микроскопов в Лабораториях Скалистых гор Национального института аллергии и инфекционных заболеваний в Гамильтоне, штат Монт.NIAID входит в состав Национальных институтов здравоохранения.

    Эмми де Вит, руководитель отдела молекулярного патогенеза NIAID, предоставила образцы вируса. Микроскоп Элизабет Фишер создала изображения, а отдел визуальных медицинских искусств лаборатории раскрасил изображения в цифровом виде.

    NIAID отмечает, что изображения очень похожи на предыдущий коронавирус MERS-CoV (коронавирус ближневосточного респираторного синдрома, появившийся в 2012 году) и оригинальный SARS-CoV (коронавирус тяжелого острого респираторного синдрома, появившийся в 2002 году).

    «Это неудивительно: шипы на поверхности коронавирусов дали этому семейству вирусов название — корона, что в переводе с латыни означает« корона », и почти любой коронавирус будет иметь вид короны», — поясняет институт в блоге. почтовый.

    Во вторник Всемирная организация здравоохранения официально назвала заболевание, вызванное новым коронавирусом: COVID-19.

    На данный момент зарегистрировано более 47 000 лабораторно подтвержденных случаев заболевания и более 1300 случаев смерти. Случаи заболевания задокументированы в 25 странах, но подавляющее большинство из них находится в Китае.

    В четверг китайская провинция Хубэй расширила критерии выявления новых случаев коронавируса, что привело к значительному росту зарегистрированных случаев заболевания в этой стране. Провинция добавила в свою отчетность новую категорию: «клинические случаи». Это означает, что пациенты будут засчитаны, если у них будут проявляться все симптомы, включая жар, кашель и одышку, но они либо не были протестированы, либо оказались отрицательными на сам вирус.

    Этот внезапный всплеск, вызванный изменением в отчетности, может осложнить усилия по отслеживанию прогрессирования болезни в Китае.

    Авторские права 2020 NPR. Чтобы узнать больше, посетите https://www.npr.org.

    ЛУЧШИЙ ПОДКАСТ

    Новости Сан-Диего; когда хочешь и где хочешь. Узнайте местные истории о политике, образовании, здоровье, окружающей среде, границе и многом другом. Новые серии готовы по утрам в будние дни. Организатор — Аника Колберт, продюсер — KPBS, Сан-Диего, а также станции NPR и PBS Имперского графства.

    Для просмотра PDF-документов загрузите Acrobat Reader.

    Ценность путешествия во времени: MERS сквозь века

    Присоединяйтесь к виртуальному запуску MERS 3rd Edition 27 апреля!

    Помогите!

    В 2002 году я впервые в жизни вошел в офис в Киссидугу, Гвинея, в качестве руководителя группы, в частности, нового координатора программы обеспечения средств к существованию. Я вошел в небольшой офис из цементных блоков в переоборудованном доме (кажется, раньше это была спальня) с выцветшей белой краской, зарубленным деревянным столом со сломанными ящиками и четырьмя сьерралеонскими, гвинейскими и либерийскими сотрудниками, смотрящими на меня с ручками. стояли над блокнотами, готовые выяснить, что мы собираемся делать.

    Видите ли, они проводили программу кредитования в трех лагерях беженцев, и она была закрыта на несколько месяцев из-за нехватки персонала, надзора и общей обеспокоенности по поводу «кредитования беженцев». Вот и новый босс, и что она собиралась делать? Как она собиралась разобраться со всеми проблемами, которые возникали вокруг программ кредитования, профессионального обучения и бизнес-обучения? И пока я сидел там, я всем сердцем желал, чтобы я стал инженером по WASH. «Почему у меня нет руководства по Сфере, поэтому я могу просто набирать нужное количество литров в день и работать с точками воды? Что я должен сделать!»

    Фото: Стоит возле новых кредитных бюро в лагере Бореа в 2004 году.Предоставлено: Сара Уорд
    .

    MERS и путешествие во времени

    Этот опыт всегда будет моей точкой соприкосновения с тем, почему, что и для кого из минимальных стандартов экономического восстановления. MERS, как их называют, сейчас находится в своей третьей редакции, и SEEP поддерживает их с 2007 года. С момента их создания сменные группы экспертов и практиков в области финансовых услуг и восстановления экономики использовали и обновляли эти стандарты. В 2010 году они стали официальными партнерами Sphere (теперь они являются частью Партнерства по гуманитарным стандартам или HSP) и сыграли важную роль в разработке новой политики и руководящих принципов УВКБ ООН по обеспечению средств к существованию.Вам будет приятно узнать, что еще в 2002 году, несмотря на мой ужас, и при поддержке лучших местных сотрудников, когда-либо собравшихся, мы возобновили программу. В конце концов, это стало моделью программ ссуды для беженцев на долгие годы (и к тому же у нас появился модный новый офис на базе лагеря!).

    В этом году MERS были обновлены, чтобы включить кассовое программирование, адаптивное управление, новые стандарты занятости и признание нашей работы со сложными рыночными системами. Хотя ни один набор стандартов не идеален или хотя бы совершенен, если бы я мог вернуться во времени к той женщине в офисе из цементного блока, я бы вручил ей эту книгу (тогда у нас действительно не было онлайн-версий).Ценность совместных знаний старших специалистов, согласия в данной области и краткого набора стандартов, действий и рекомендаций по поддержке людей, рынков и рыночных систем в условиях кризиса была бы находкой.

    Летающие роботы

    Тем не менее, несмотря на то, что третье издание MERS опубликовано, я уже задаюсь вопросом, на какую следующую гору нужно подняться? Кто сидит 15 лет в будущем, держа в руках идеальный неизвестный ресурс для нас сейчас? Придумали ли мы, как масштабировать микрострахование на тонких рынках? Создала ли интернет-экономика огромные возможности для трудоустройства в беднейших регионах Африки и Азии с помощью беспроводной связи и доступа в Интернет? Используем ли мы летающих, плавающих и шагающих роботов для составления карт, оценки и даже реагирования на кризисы и конфликты?

    Мы работаем над приложениями для руководств по гуманитарным вопросам и онлайн-курсов.Еще в 2002 году мы не могли себе представить, чтобы вся деятельность по оказанию гуманитарной помощи осуществлялась удаленно с помощью мобильных телефонов и POS-терминалов, но теперь координаторы программ активно используют эти методы. Я считаю, что, хотя мы иногда этого не замечаем, и всегда есть способ стать лучше и лучше, мы добились огромных успехов в нашей работе с момента первого выпуска MERS в 2009 году.

    Наше мышление о рыночных системах и средствах к существованию расширилось, и мы являемся неотъемлемой частью реагирования и восстановления.Мы используем новые методы и методы адаптивного управления, чтобы быть более гибкими, конкретными и быстро реагировать на меняющиеся рынки в цикле шока, восстановления, стресса или шока. И мы признаем, что способность домохозяйств, сообществ и систем выдерживать многочисленные потрясения и стрессы, с которыми они сталкиваются, может быть одной из самых важных вещей, которые мы можем поддержать. По мере публикации новых Минимальных стандартов экономического восстановления я с нетерпением жду работы и инноваций, которые наши коллеги по всему миру привнесут в следующие 15 лет.

    Дополнительную информацию и ресурсы по стандартам MERS, а также средств к существованию и восстановлению можно найти здесь.

    Что происходит с вашим телом, когда вы заражаетесь вирусом MERS

    Вирус ближневосточного респираторного синдрома (MERS) заразил более 1500 человек во всем мире, треть из которых умерли. Раньше врачи полагались на животных моделей для изучения распространения вируса, но наконец было опубликовано исследование первого вскрытия человека, проливающее свет на то, как болезнь поражает человеческий организм.

    По данным CDC, большинство случаев MERS возникает на Аравийском полуострове, в таких странах, как Саудовская Аравия, Объединенные Арабские Эмираты (ОАЭ), Катар, Иордания и Ливан. Коронавирус MERS (MERS-CoV) был впервые обнаружен в Саудовской Аравии в 2012 году. Зараженные путешественники, однако, попали в Соединенное Королевство, Францию, Соединенные Штаты и Таиланд, среди прочих. Хотя исследователи до сих пор не уверены, откуда происходит БВРС-КоВ, вполне возможно, что он начался у верблюдов или других животных.

    Теперь, с новой информацией, полученной при вскрытии, ученые могут лучше понять, как болезнь действует и повреждает организм, начиная с легких.

    «Длительный интервал между появлением этого опасного заболевания три года назад и первым вскрытием напоминает нам об упущенной возможности, которую представляет снижение эффективности вскрытий, особенно исследований патологоанатомических исследований в Соединенных Штатах», В пресс-релизе говорится, что доктор Дэвид Уокер, директор Медицинского отделения Центра биозащиты и новых инфекционных заболеваний Техасского университета.

    Легкие

    Вскрытие было проведено через 10 часов после смерти 45-летнего мужчины, заболевшего вирусом в период со 2 по 10 апреля 2014 года в Объединенных Арабских Эмиратах (ОАЭ). Несмотря на то, что, как сообщается, он не контактировал с инфицированными пациентами или верблюдами, мужчина быстро умер после первых симптомов в виде лихорадки, насморка и кашля.

    В ходе вскрытия исследователи обнаружили, что легкие больше всего пострадали от вируса. Авторы объясняют, что он повредил воздушные мешочки и заразил бронхиальные подслизистые железы в легких, что, вероятно, привело к передаче вируса от человека к человеку.

    Почки

    И несмотря на то, что врачи ранее полагали, что MERS атакует почки, что приводит к почечной недостаточности, исследователи не обнаружили следов MERS-CoV в почках пациента.

    «Это говорит о том, что острая почечная недостаточность у этого пациента была вызвана не прямой почечной инфекцией, а, вероятно, другими факторами, такими как гипотензия», — сказал д-р Шериф Заки, руководитель отделения патологии инфекционных заболеваний в Центрах по контролю и профилактике заболеваний. , Атланта, говорится в пресс-релизе.В результате исследователи утверждают, что врачи должны сосредоточить лечение в основном на легких, которые, по-видимому, являются основным источником инфекции и смерти.

    Сердце и кровообращение

    Помимо повреждения легких, исследователи обнаружили, что вирус MERS может вызывать несколько других хронических заболеваний органов, включая тяжелое заболевание периферических сосудов, которое поражает вены и артерии в руках и ногах, сужаясь. они и потенциально вызывают образование тромбов в кровеносной системе.Они также увидели признаки очагового сердечного фиброза, который включает утолщение сердечных клапанов, и стеатоз печени, или ожирение печени, но не было никаких признаков того, что MERS повлиял на мозг.

    Вскрытие — первое, что дает полную картину того, как MERS влияет на организм человека, а не только на животных, отмечают исследователи. Хотя лекарства нет, теперь у ученых будет больше информации для продолжения поиска методов лечения. В настоящее время лечение состоит из простого облегчения симптомов.

    Источник: Нг Д., Хосани Ф., Китинг М., Гербер С., Джонс Т., Меткалф М.Клинико-патологические, иммуногистохимические и ультраструктурные результаты смертельного случая коронавирусной инфекции ближневосточного респираторного синдрома в Объединенных Арабских Эмиратах, апрель 2014 г. Американский журнал патологии , 2016 г.

    ВОЗ подтверждает отсутствие устойчивой передачи вируса MERS от человека к человеку — Весь мир

    Рабочие в полном защитном снаряжении дезинфицируют интерьер театра в Центре культуры Седжон в центре Сеула, Южная Корея, 16 июня 2015 года.[Фото / Агентства]

    ЖЕНЕВА — Кристиан Линдмайер, официальный представитель Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) во вторник подтвердил, что устойчивая передача от человека к человеку и передача коронавируса ближневосточного респираторного синдрома (БВРС-КоВ) среди населения в Южной Корее пока не наблюдалось.

    «Поведение вируса пока не отличается от того, что наблюдалось на Ближнем Востоке, он все еще распространяется только в больницах и не отвечает условиям передачи в сообществе», — сказал он на пресс-конференции в офисе Организации Объединенных Наций здесь. .

    Сообщая последние статистические данные, Линдмайер сказал, что по состоянию на вторник Южная Корея сообщила о 154 лабораторно подтвержденных случаях заболевания, включая одного путешественника в Китай, 18 из которых закончились смертью.

    На вопрос, почему вирус так широко распространился в Корее, Линдмайер сказал, что это, по-видимому, связано с рядом факторов: задержка в выявлении первого случая из-за того, что симптомы ошибочно принимают за грипп, тот факт, что больницы и отделения неотложной помощи находятся в крайне тяжелом состоянии. плотный и полный, а также обычная практика посещения больных в больнице большими группами.

    Он сказал, что рекомендации Южной Кореи и миссии ВОЗ значительно упростят сдерживание вируса, но добавил, что будет больше инцидентов.

    Что касается роли ВОЗ в борьбе со вспышкой, Линдмайер сказал агентству Синьхуа, что ВОЗ не занимается лечением пациентов. Вместо этого агентство ООН по здравоохранению должно давать руководящие принципы, оценивать ситуацию и давать рекомендации, в которых власти могут улучшить ситуацию.

    Основываясь на рекомендациях совместной миссии ВОЗ и министерства здравоохранения и социального обеспечения Республики Корея, Линдмайер сказал, что ВОЗ рекомендует любому человеку, подозреваемому в заражении MERS и контактировавшему с инфицированным человеком, всем, у кого есть симптомы коронавируса, следует запрещено путешествовать как внутри страны, так и за ее пределами, и его следует изолировать и лечить.

    Во вторник ВОЗ провела экстренное совещание для обсуждения международных медико-санитарных правил, касающихся БВРС-КоВ. Встреча,

    , проведенный в режиме телеконференции, предоставил обновленную техническую информацию об эпидемиологии БВРС-КоВ и рекомендации по дальнейшим действиям.

    В тот же день 65-летний пациент с MERS скончался в больнице в немецкой земле Нижняя Саксония. В Чехии первый пациент с подозрением на заражение вирусом MERS был госпитализирован в Праге в больницу На Буловце.

    Фоторазлагаемых гидрогелей для динамической настройки физических и химических свойств на JSTOR

    Abstract

    Мы сообщаем о стратегии создания фоторазлагаемых гидрогелей на основе полиэтиленгликоля путем быстрой полимеризации цитосовместимых макромеров для удаленного управления свойствами геля in situ. Было продемонстрировано, что постгеляционный контроль свойств геля позволяет вносить временные изменения, создавать элементы произвольной формы и высвобождать функциональные возможности по требованию.Каналы, фотодеградированные внутри гидрогеля, содержащего инкапсулированные клетки, позволяют клеткам мигрировать. Временные вариации состава биохимического геля использовали для влияния на хондрогенную дифференцировку инкапсулированных стволовых клеток. Фотодеградируемые гели, которые позволяют в реальном времени манипулировать свойствами материалов или химическим составом, обеспечивают динамическую среду, позволяющую ответить на фундаментальные вопросы о материальном регулировании функции живых клеток и могут повлиять на множество приложений, от проектирования носителей для доставки лекарств до систем тканевой инженерии.

    Информация о журнале

    Science, основанный Томасом А. Эдисоном в 1880 году и издаваемый AAAS, сегодня является крупнейшим в мире общенаучным журналом по тиражу. Издается 51 раз в год, журнал Science известен своими высоко цитируемыми, рецензируемыми научными работами, своей особой силой в дисциплинах наук о жизни и отмеченным наградами освещением последних научных новостей. Онлайн-издание включает не только полный текст текущих выпусков, но и научные архивы, относящиеся к первому изданию Эдисона в 1880 году.Сайт Science Careers, который можно найти в печати и в Интернете, предоставляет еженедельно публикуемые статьи о карьере, тысячи объявлений о вакансиях, обновляемых несколько раз в неделю, и другие услуги, связанные с карьерой. В интерактивном научном мультимедийном центре представлены научные подкасты, изображения и слайд-шоу, видео, семинары и другие интерактивные функции. Для получения дополнительной информации посетите www.sciencemag.org.

    Информация для издателей

    AAAS, основанная в 1848 году, превратилась в крупнейшее в мире междисциплинарное научное общество, насчитывающее почти 130 000 членов и подписчиков.Миссия «продвигать науку, технику и инновации во всем мире на благо всех людей» вывела организацию на передний план национальных и международных инициатив. Глобальные усилия включают программы и партнерства по всему миру, от Азии до Европы и Африки, а также обширную работу в области прав человека с использованием геопространственных технологий для подтверждения нарушений. Программы по науке и политике включают в себя крупный ежегодный форум по политике в области науки и технологий, стипендии в рамках политики в области науки и технологий в Конгрессе США и правительственных учреждениях, а также отслеживание финансирования США исследований в области НИОКР.Инициативы в области естественнонаучного образования заложили основу для обучения на основе стандартов и предоставляют учителям инструменты поддержки в Интернете. Мероприятия по привлечению общественности создают открытый диалог с учеными по таким социальным вопросам, как глобальное изменение климата. AAAS также выступает в качестве зонтичной организации для федерации, состоящей из более чем 270 аффилированных научных групп. Расширенная серия веб-сайтов включает в себя исчерпывающие ресурсы по развитию карьеры. Для получения дополнительной информации посетите www.aaas.org.

    брюки чемпионов с карманами на молнии mers


    Реплика OFF-WHITE caravaggio print Stripes Hoodie

    Цена: 86.00 $
    размер: S- (Eur XXS) ||| M- (Eur XS) ||| L- (Eur S) ||| XL- (Eur M)
    цвет: черный ||| белый
    Добавить в корзину

    Реплика OFF-WHITE Толстовка с капюшоном в полоску с принтом Караваджо

    Рейтинг 4.5 / 5 на основе (1036) отзывов

    86,00 долларов США EN акции

    champion с капюшоном с обратным переплетением, красные женские sКакие самые выдающиеся бренды хорошо зарекомендовали себя в розничной торговле за последние несколько лет? За последние несколько лет было много выдающихся розничных продавцов, но я хочу особо выделить Gentle Monster, и Chrome Hearts.Где вы видите брюки чемпиона с карманами на молнии, чем рынок , который вырастет в следующие пять лет? Что касается рынка, потребители охотнее делают покупки в Интернете или в избранных магазинах, которые обеспечивают прохладную атмосферу с учетом модных тенденций. товары. Уличная одежда и кроссовки останутся сильными, и у избранных магазинов / бутиков в Китае появится больше возможностей. самое горячее увлечение, за которое можно ухватиться.Как это влияет на то, как китайские завсегдатаи потребляют уличную одежду? Выбирая вместо товаров массового потребления уникальную высококачественную одежду, местные жители в настоящее время начинают ставить под сомнение денежную и эмоциональную ценность, связанную с приобретением штанов чемпиона su за карманы на молнии mers ch наименований — иностранные бренды претендуют на первое место в этой категории. Что еще более важно, штаны чемпиона lo с карманами на молнии (маркетинг) чрезвычайно важны. футболка Palm Angels vlone

    off white tour 1993 tee Им нужно контролировать поставки и канал сбыта. Китайские потребители любят следить за всем, что модно и что носят знаменитости. Чем вы объясняете недавний бум уличной одежды на основном рынке Китая? Из-за недавнего спада в сфере роскоши в Китае все больше потребителей переключили свое внимание на так называемую роскошную уличную одежду. , верховный главнокомандующий 3 онлайн Я не имею в виду, что никто не покупает люксовые бренды, просто молодые потребители покупают больше уличной одежды.У них должно быть четкое представление о позиционировании своего бренда, так как их много. Где вы видите штаны чемпиона с карманами на молнии, чем рынок , который вырастет в следующие пять лет? Что касается рынка, потребители охотнее совершать покупки в Интернете или в избранных магазинах, где царит прохладная атмосфера с современными модными товарами. купить Supreme eu

    Одежда

    champion x Supreme Желая копнуть глубже, мы обращаемся к Фредерику Ли, управляющему директору D-mop — ритейлера из Гонконга, который держит руку на пульсе культуры города, — чтобы услышать его мнение о штанах чемпионов с карманами на молнии. — недавний всплеск уличной моды в стране.«Я думаю, что Китай так быстро освоился на так называемом« рынке уличной одежды », потому что все эти дети — чемпионы в штанах с карманами на молнии, — привязаны к нему как к движению, а не к тому, что просто говорит:« Эта одежда — mad Как это влияет на то, как китайские завсегдатаи потребляют уличную одежду? Выбирая вместо товаров массового спроса уникальную высококачественную одежду, местные жители теперь начинают сомневаться в денежной и эмоциональной ценности, связанной с приобретением штанов чемпиона su с карманами на молнии mers ch изделия — иностранные бренды, претендующие на первое место в этой категории., adidas bape jacket yupoo Почему, как вы думаете, международная аудитория так долго обращала внимание на талантливых местных дизайнеров? Есть много местных талантливых дизайнеров, а некоторые люди обращают на это внимание только сейчас. По мере дальнейшего изучения такого покупательского поведения покупатели все чаще выбирают избранные бренды с некоторой лояльностью к отдельным лейблам. Как вы считаете, основные различия заключаются в том, как китайский потребитель покупает одежду по сравнению с теми, кто живет за границей. U. bape ebay us толстовка с капюшоном


    Эффективное сочетание моделей глубокого и машинного обучения для диагностики COVID-19 на рентгеновских снимках грудной клетки

    Abstract

    Недавно возникший коронавирус (COVID-19) серьезно угрожает жизни и здоровью людей во всем мире. Самым важным шагом в борьбе с COVID-19 и борьбе с ним является эффективный скрининг и диагностика инфицированных пациентов. Среди них технология рентгенографии грудной клетки является ценным методом визуальной диагностики.Использование компьютерной диагностики для скрининга рентгеновских снимков случаев COVID-19 может дать экспертам дополнительные рекомендации по диагностике, которые могут в определенной степени снизить нагрузку на экспертов. В этом исследовании мы сначала использовали обычные методы трансферного обучения, используя пять предварительно обученных моделей глубокого обучения, которые модель Xception показала относительно идеальный эффект, а диагностическая точность достигла 96,75%. Чтобы еще больше повысить точность диагностики, мы предлагаем эффективный метод диагностики, который использует комбинацию глубоких функций и классификации машинного обучения.Он реализует модель сквозной диагностики. Предложенный метод был протестирован на двух наборах данных и отлично показал себя на обоих. Сначала мы оценили модель на 1102 рентгеновских снимках грудной клетки. Результаты экспериментов показывают, что диагностическая точность Xception + SVM достигает 99,33%. По сравнению с базовой моделью Xception точность диагностики улучшена на 2,58%. Чувствительность, специфичность и AUC этой модели достигли 99,27%, 99,38% и 99,32% соответственно. Чтобы дополнительно проиллюстрировать надежность нашего метода, мы также протестировали нашу предложенную модель на другом наборе данных.Наконец-то тоже добился хороших результатов. По сравнению с другими исследованиями, предлагаемый нами метод имеет более высокую точность классификации и эффективную диагностическую эффективность. В целом, предложенный метод существенно продвигает существующую методологию, основанную на радиологии, он может быть очень полезным инструментом для практикующих врачей и радиологов, помогая им в диагностике и последующем наблюдении за случаями COVID-19.

    Образец цитирования: Wang D, Mo J, Zhou G, Xu L, Liu Y (2020) Эффективное сочетание моделей глубокого и машинного обучения для диагностики COVID-19 на рентгеновских снимках грудной клетки.PLoS ONE 15 (11): e0242535. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0242535

    Редактор: Jeonghwan Gwak, Корейский национальный университет транспорта, РЕСПУБЛИКА КОРЕЯ

    Поступила: 10 августа 2020 г .; Одобрена: 5 ноября 2020 г .; Опубликован: 17 ноября 2020 г.

    Авторские права: © 2020 Wang et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

    Доступность данных: Все файлы изображений доступны в репозиториях GitHub и Kaggle (https://github.com/ieee8023/covid-chestxray-dataset. Https://github.com/agchung/Figure1-COVID-chestxray -dataset. https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia.) Все файлы изображений, которые мы использовали, находятся по адресу https://www.kaggle.com/pokerg/xraydataset?select=Xray+dataset.

    Финансирование: Работа поддержана Фондом естественных наук Синьцзян-Уйгурского автономного района (грант №2019D01C072).

    Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

    1. Введение

    После вспышки COVID-19 в Ухане, провинция Хубэй, Китай, в декабре 2019 года, она быстро распространилась за короткий период времени. Спустя месяц, 30 января 2020 года, Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) объявила, что COVID-19 является глобальной чрезвычайной ситуацией в области здравоохранения [1]. На момент написания этой статьи совокупное количество диагнозов в мире превысило 6 миллионов, а число смертей увеличилось до 300 000, что серьезно угрожало жизни и здоровью людей во всем мире.COVID-19 вызывается вирусом, который называется коронавирусом тяжелого острого респираторного синдрома 2 (SARS-CoV-2) [2]. В феврале 2020 года Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) назвала заболевание, вызванное SARS-CoV-2, COVID-19. В этот период ВОЗ предложила, чтобы ключевым шагом в борьбе с распространением вирусных инфекций было удержание населения на социальной дистанции и своевременное отслеживание тесных контактов. Точная диагностика и скрининг пациентов с COVID-19, с одной стороны, позволяет инфицированным людям получить своевременное лечение, а с другой — эффективно предотвращать дальнейшее распространение вируса.Наибольшую трудность в настоящее время представляет обнаружение и диагностика COVID-19. Хотя использование полимеразной цепной реакции с обратной транскриптазой (ОТ-ПЦР) в реальном времени для обнаружения вирусных нуклеиновых кислот является признанным золотым стандартом для диагностики этого типа вируса [3]. Однако из-за широкого спектра эпидемий и недостаточного количества материалов для тестирования многие районы и страны с высокой заболеваемостью не имеют достаточного количества тестовых реагентов для проведения тестов ОТ-ПЦР на сотнях тысяч подозреваемых пациентов. Кроме того, этот метод обнаружения обычно занимает несколько часов или даже дней.В то же время, чтобы обеспечить надежные результаты испытаний, образец необходимо тестировать несколько раз с интервалом в несколько дней.

    Исследования показали, что использование технологий визуализации (рентген или компьютерная томография (КТ)) для диагностики и скрининга COVID-19 имеет более высокую чувствительность и может использоваться в качестве альтернативы ОТ-ПЦР [4, 5]. Обычно компьютерная томография занимает больше времени, чем рентгеновская визуализация, а рентгеновская визуализация в реальном времени может значительно ускорить скрининг заболеваний. Кроме того, во многих менее развитых регионах может не хватить качественных компьютерных томографов.Поскольку рентгеновское оборудование недорогое и простое в эксплуатации, большинство амбулаторных клиник и учреждений развернули рентгеновское оборудование в качестве необходимого оборудования для визуализации. По сравнению с компьютерной томографией, рентгеновская визуализация является наиболее распространенной и широко используемой технологией диагностической визуализации и играет жизненно важную роль в клинических медсестринских и эпидемиологических исследованиях [6]. Поэтому в качестве объекта исследования были выбраны рентгеновские снимки грудной клетки. Однако радиологи и эксперты в основном интерпретируют изображения на основе личного клинического опыта при анализе рентгеновских изображений.Обычно разные врачи или специалисты по-разному понимают один и тот же образ. Более того, ситуация с одним и тем же изображением в разные периоды не совсем согласована, и сделанные выводы будут разными. Кроме того, объем работы по интерпретации изображений огромен, и врачи склонны ошибаться в диагнозе из-за усталости. Следовательно, существует острая потребность в системе компьютерной диагностики, чтобы помочь рентгенологам быстрее и точнее интерпретировать изображения.

    В настоящее время искусственный интеллект все больше используется для диагностики и анализа медицинских изображений.Среди них эффект глубокого обучения, особенно сверточных нейронных сетей (CNN), в области компьютерного зрения даже превзошел человеческий [7, 8]. Rajpurkar et al. [7] предложили модель обнаружения пневмонии: CheXNet. Автор обучил модель на наборе данных ChestX-ray14 [9] для выявления 14 заболеваний легких, и ее эффект даже превзошел результат обычной диагностики рентгенолога. Что касается COVID-19, в недавней литературе также были опубликованы сообщения: Wang et al. [10] не только создали новую модель архитектуры COVID-net, но и установили более крупный набор данных COVIDx (состоящий из 13 800 рентгеновских снимков грудной клетки).Цель состоит в том, чтобы классифицировать рентгеновские изображения как нормальные, пневмонию и COVID-19. Результаты показали, что точность диагностики COVID-19 достигла 92,4%. Эль-Дин Хемдан и др. [11] сравнили несколько традиционных структур классификации глубокого обучения и предварительно обучили модель в наборе данных ImageNet [12], чтобы различать нормальные и COVID-19. В ходе эксперимента они выбрали небольшой набор данных, состоящий всего из 50 изображений, 25 из которых были получены от здоровых пациентов, а 25 — от пациентов, инфицированных COVID-19. В модели, выбранной автором, VGG19 и DenseNet показали аналогичную производительность с F1-Score 0.89 и 0,91 для нормы и COVID-19 соответственно. Farooq et al. [13] предложили точно настроенную архитектуру ResNet-50, которая разделяла рентгенограммы грудной клетки на нормальные, COVID-19, бактериальную пневмонию и вирусную пневмонию. По сравнению с COVID-net [10], авторы сообщают о большей точности. Апостолопулос и др. [14] провели всесторонние эксперименты с современными моделями CNN, применяющими трансферное обучение. В итоге авторы обнаружили, что VGG-19 превосходит другие CNN по точности. Нарин и др. [15] реализовали три разные глубокие модели CNN, такие как ResNet-50, InceptionV3 и Inception-ResNetV2, где они также использовали трансферное обучение для обнаружения COVID-19.Хотя многие подходы для распознавания коронавируса уже разработаны и реализованы, для различных наборов данных все еще есть возможности для повышения производительности.

    Согласно опросу, помимо некоторых упомянутых выше отчетов, глубинное обучение или другие методы используются мало для диагностики и скрининга COVID-19 с помощью рентгеновских лучей. Поэтому наша цель — создать эффективное сочетание глубоких функций и классификации машинного обучения, чтобы помочь рентгенологам более точно диагностировать COVID-19 на рентгеновских изображениях.Основные вклады в эту работу следующие:

    1. Во-первых, для преодоления проблемы переобучения, вызванной ограниченным количеством обучающих изображений при глубоком обучении, принято переносное обучение. Из-за отсутствия общедоступного набора данных о COVID-19 мы подготовили набор данных, содержащий 1102 рентгеновских снимка грудной клетки здоровых пациентов и пациентов с положительным диагнозом COVID-19, и случайным образом разделили обучающий набор и тестовый набор. Пять популярных моделей сверточных нейронных сетей, включая VGG16, InceptionV3, ResNet50, Xception и DenseNet121, были предварительно обучены на наборе данных ImageNet.И их работоспособность оценивалась на тестовом наборе, содержащем 298 рентгеновских снимков. Точность нашей лучшей модели (Xception) составляет 96,75%.
    2. Мы используем метод автоматического извлечения признаков из глубоких сверточных нейронных сетей. Этот метод не требует традиционных ручных методов выделения признаков, что позволяет избежать сложных процессов выделения признаков. Этот метод позволяет напрямую извлекать узкие места из пяти предварительно обученных глубинных моделей. После выявления узких мест пациенты с COVID-19 проходят скрининг с помощью пяти традиционных классификаторов машинного обучения.
    3. В результате обширных экспериментов мы обнаружили, что каждая глубокая модель показывает отличные характеристики на разных классификаторах. Точность лучшей модели достигает 99,33%. Стоит отметить, что наша лучшая модель также показывает хорошую точность на другом наборе данных.

    Остальная часть статьи структурирована следующим образом: Второй раздел знакомит с методом, использованным в этом исследовании. Третий раздел знакомит с экспериментальным процессом. В четвертом разделе обсуждаются экспериментальные результаты.Наконец, пятый раздел подводит итоги исследования.

    2. Метод

    2.1. Передача обучения и предварительно обученная модель

    В области медицинской визуализации часто бывает сложно получить большой набор данных. Поскольку количество изображений, отмеченных в настоящее время как COVID-19, минимально, некоторые модели глубины не могут получить лучшие результаты на этих нескольких изображениях [16–18]. С одной стороны, поскольку используемая модель не может узнать фактическое распределение образцов изображений, что может легко привести к переобучению, а с другой стороны, модель глубокого обучения обычно требует большого количества помеченных изображений для обучения модели.Поэтому, чтобы преодолеть эти проблемы, мы сначала используем широко используемую стратегию: трансферное обучение (с использованием модели, которая была предварительно обучена на обширном маркированном наборе данных для другой задачи), как показано на рис. 1.

    Чтобы обучить нейронную сеть с нуля, нам нужно много данных, достаточно вычислительной мощности и времени, что непрактично. Поэтому мы тонко настраивали параметры предварительно обученной сетевой модели глубокого обучения, чтобы адаптироваться к новой задаче. Начальный уровень сетевой модели часто может изучать только низкоуровневые функции.Когда сеть расширяется, она будет стремиться изучать более конкретные шаблоны обучающих задач. Поэтому в нашем методе, поскольку количество изображений COVID-19 минимально, мы настраиваем только последний слой сверточной нейронной сети. Удалив полностью связанный слой на верхнем уровне предварительно обученной модели, добавьте настраиваемый полностью связанный слой на верхний слой, а затем заморозьте сверточный слой перед сетью, чтобы обучить только настроенный полностью связанный слой. В нашем исследовании мы оценили производительность пяти часто используемых моделей, а именно VGG16 [19], InceptionV3 [20], ResNet50 [21], DenseNet121 [22] и Xception [23].Полная информация о пяти предварительно обученных сетях, использованных в этом исследовании, с их размером входных данных, количеством слоев, а также количеством параметров, проиллюстрирована в таблице S2. Ниже мы кратко опишем архитектуру этих моделей.

    1. Симонян и Зиссерман предложили VGG16 [19]. Модель участвовала в конкурсе ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2014 (ILSVRC2014) в 2014 году и достигла отличных результатов. По сравнению с AlexNet в нем использовалось меньшее ядро ​​свертки, меньшее количество параметров и значительно улучшен эффект классификации.Существует две версии этой глубокой сетевой архитектуры, а именно VGG16 и VGG19. Среди них VGG19 имеет больше уровней, чем VGG16, с более значительными накладными расходами и большим количеством параметров.
    2. InceptionV3 занял первое место на GoogLeNet в 2014 году с точностью в топ-5 93,3%. Сеть разделяет большую двумерную свертку на две одномерные свертки меньшего размера. Это не только уменьшает большое количество параметров, но также ускоряет вычисления и уменьшает переоснащение.Архитектура InceptionV3 подчеркивает важность управления памятью и вычислительной мощности модели.
    3. ResNet50 — очень популярная структура сверточной нейронной сети в последние годы. Он выиграл чемпионат в соревновании ILSVRC2015. Его творчески предложенная остаточная структура обеспечивает более простой градиентный поток и более эффективное обучение.
    4. DenseNet121 — это новейшая сетевая архитектура. Победитель конкурса ImageNet 2017 года. Он использует функции для достижения лучших результатов и меньшего количества параметров.Он может напрямую соединять все уровни при условии обеспечения максимальной передачи информации между уровнями в сети.
    5. Xception доводит метод начала до крайности. Предполагается, что межканальная корреляция и пространственная корреляция могут быть разделены. Кроме того, производительность классификации в наборе данных ImageNet немного лучше, чем в InceptionV3. А использование того же количества параметров для крупномасштабных наборов данных изображений может повысить производительность.

    2.2. Предлагаемый метод

    Мы предлагаем метод — использование глубоких функций в сочетании с методами классификации машинного обучения для автоматической диагностики COVID-19 на рентгеновских снимках. Процесс предлагаемого метода показан на рис. 2. Предлагаемая структура включает три основных шага для выполнения процедуры диагностики COVID-19, как показано ниже.

    Рис 2. Обзорная блок-схема предлагаемого метода.

    (a) Входной набор данных необработанного изображения. (b) Предварительная обработка данных (c) Предварительно обученные модели глубокого обучения и извлечение узких мест.(c-1) Пример базовой сетевой архитектуры (VGG16). (c-2) Пять основных моделей глубокого обучения (d) Классифицируйте с помощью классификатора машинного обучения. (d-1) Пять традиционных методов классификации машинного обучения.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0242535.g002

    Шаг № 1: Введите необработанный набор данных изображения и предварительную обработку. Метод, предложенный в этой статье, позволяет избежать обширных шагов предварительной обработки и улучшает обобщающую способность архитектуры CNN. Это помогает сделать модель более устойчивой к шумам, артефактам и изменениям входного изображения на этапе извлечения признаков.Следовательно, при обучении модели глубокого обучения мы использовали только два стандартных шага предварительной обработки и увеличение данных.

    1. Измените масштаб всех изображений: поскольку изображения в наборе данных могут поступать с разных устройств, параметры получения изображений также различаются, и каждое изображение имеет разный размер пикселя. Следовательно, есть значительные изменения в интенсивности и размере изображения. Затем мы изменили размер всех изображений до размера 224 × 224 пикселей.
    2. Нормализация изображения: неизбежно, что некоторые изображения в используемом наборе данных рентгеновского снимка грудной клетки могут быть получены с разных устройств сбора данных, и параметры устройства будут разными.Интенсивность пикселей каждого изображения может значительно различаться. Поэтому мы нормализуем значения интенсивности всех изображений между [–1, 1]. Преимущество нормализации состоит в том, что модель менее чувствительна к небольшим изменениям весов и ее легко оптимизировать.
    3. Дополнение данных: По мере того, как сеть модели углубляется, параметры, которые необходимо изучить, также будут увеличиваться, что легко приведет к переобучению. В этом случае, чтобы решить проблему чрезмерной подгонки, вызванную небольшим количеством обучающих изображений, мы добавили увеличение данных (поворот и масштабирование), произвольный поворот изображений на 30 градусов и случайное увеличение изображений на 20%.

    Шаг № 2: Предварительно обученные модели глубокого обучения и извлечение узких мест. В эксперименте с передаточным обучением данного исследования производительность, полученная с помощью метода точной настройки, не имеет значения. Мы предлагаем другой метод представления сверточных функций для улучшения обобщающих характеристик модели. В этом методе мы использовали пять предварительно обученных моделей CNN (VGG16, InceptionV3, ResNet50, DenseNet121 и Xception) в качестве экстракторов признаков. Первое входное изображение кодируется как вектор признаков дескриптора изображения.Каждая модель вычисляет закодированный вектор признаков и, наконец, извлекаются узкие места каждой модели. Извлеченные узкие места представляют собой вектор низкой размерности, который может значительно сократить время обучения модели по сравнению с повторным обучением модели после точной настройки.

    Шаг № 3: Классифицируйте с помощью классификатора машинного обучения. На последнем этапе фреймворка. Сначала сохраните узкие места каждой модели, а затем введите сгенерированные функции в пять различных классификаторов машинного обучения (Дерево решений [24], Случайный лес [25], AdaBoost [26], Баггинг [27], SVM [28]). .Наконец, все рентгеновские снимки были классифицированы как случаи COVID 19 или нормальные случаи.

    3. Эксперимент

    3.1. Набор данных и установка для эксперимента

    Поскольку COVID-19 — новое заболевание, в настоящее время нет набора данных подходящего размера для этого исследования. Поэтому мы объединили и изменили три разных общедоступных набора данных. В это исследование были включены только передне-задние и задне-передние рентгеновские снимки грудной клетки от COVID-19.

    1. Первый набор данных представляет собой общедоступный набор данных рентгеновских изображений и изображений компьютерной томографии, предоставленных доктором Дж.Джозеф Коэн, получено из репозитория GitHub [29]. До 15.09.2020 набор данных включает более 657 рентгеновских изображений и изображений компьютерной томографии пациентов, инфицированных COVID-19 и другими заболеваниями (такими как MERS, SARS и ARDS). Здесь мы рассмотрели только рентгеновские снимки и выбрали 500 снимков пациентов с COVID-19.
    2. Второй набор данных — это «Инициатива по набору данных рентгеновского снимка грудной клетки с коронавирусом COVID-19» [10, 30], в которой было отобрано 37 рентгеновских изображений пациентов с COVID-19.
    3. Чтобы преодолеть проблему несбалансированности данных, мы использовали метод повторной выборки (случайная недостаточная выборка), который включает случайное удаление примеров из класса большинства до тех пор, пока набор данных не станет сбалансированным.Мы случайным образом использовали 565 нормальных рентгеновских изображений из набора данных рентгеновского снимка грудной клетки, предоставленного Kaggle [31].

    Всего было получено 1102 рентгеновских снимка грудной клетки путем объединения трех вышеуказанных общедоступных наборов данных, и набор данных состоит из 565 нормальных и 537 случаев COVID-19. Эти изображения случайным образом делятся на обучающий набор (70%) и тестовый набор (30%) и гарантируют, что несколько изображений одного и того же пациента находятся в обучающем наборе или наборе тестов. На этапе обучения 20% обучающего набора будут использоваться в качестве набора для проверки.Таблицы 1 и 2 перечисляют конкретную информацию о разделении изображений и распределении изображений. Нормальные изображения и изображения COVID-19, извлеченные из нашего набора данных, показаны на рис. 3.

    Все экспериментальные операции выполняются в Google Colaboratory, поскольку он предоставляет полную библиотеку Keras и отличные условия для экспериментов (Tesla P100 PCI-E 16GB GPU и 12,72GB RAM).

    3.3. Подробности реализации

    Как упоминалось ранее, в нашем исследовании мы обсуждали два метода диагностики COVID-19:

    1. Используя предварительно обученные модели для трансферного обучения, эти модели включают VGG16, InceptionV3, ResNet50, DenseNet121 и Xception.
    2. Использование функций Deep и традиционных методов классификации машинного обучения позволяет автоматически диагностировать COVID-19. Для первого метода мы удалили верхний слой каждой модели и заморозили предыдущий сверточный слой, а внизу добавили мои собственные плотные слои. Добавьте слой исключения в плотном слое и используйте регуляризацию L1, чтобы предотвратить переобучение модели, и определите потери как категориальную перекрестную энтропию. Оптимизатор Adam используется для обучения предлагаемому набору данных. Мы устанавливаем гиперпараметры, используемые в обучении, исходя из опыта: скорость обучения = 1e-7, эпохи = 1000, размер пакета = 32.Во время обучения, чтобы получить максимальную производительность обобщения обученной нейронной сети, мы также устанавливаем раннюю остановку. Для второго метода используется 10-кратная перекрестная проверка для оценки эффективности обобщения каждого классификатора машинного обучения.

    4. Результаты и обсуждение

    4.1. Результаты классификации по предлагаемому нами набору данных

    Во-первых, пять предварительно обученных моделей используются для классификации рентгеновских снимков грудной клетки. В таблице 3 показаны результаты подробного сравнения пяти различных предварительно обученных моделей с использованием шести оценочных индексов.Путем повторения трех экспериментов (возьмите среднее из трех результатов, каждый результат приведен в таблице S1) этот метод передачи обучения показал отличные результаты в предлагаемом нами наборе данных. В целом Xception показал разумную среднюю точность 96,75%. По сравнению с несколькими другими моделями эффект от модели относительно стабилен со стандартным отклонением всего 0,16%. Также можно отметить, что модель Xception также показывает хорошую чувствительность (средняя чувствительность составляет 94,16%), что важно, потому что мы хотим максимально ограничить количество пропущенных диагнозов COVID-19.В то же время модель также хорошо работает при классификации нормальных случаев со средней специфичностью 99,17%. Средний показатель F1 составляет 96,38%, а среднее значение AUC также достигло 96,54%, что показывает, что Xception может более точно отличить нормальные случаи от COVID-19. Возможная причина заключается в том, что Xception использует разделимую по глубине свертку для замены исходной операции свертки в InceptionV3. По сравнению с обычной сверткой, разделимая по глубине свертка обладает большей способностью к выражению.Введение разделимой по глубине свертки не уменьшило сложность сети, но расширило сеть так, чтобы количество параметров было таким же, как в Inception v3, и тогда производительность будет лучше при этой предпосылке. На рис. S1 показаны потери при обучении / проверке и точность при обучении / проверке модели Xception. Из S1 Fig можно увидеть, что когда эпоха 314, потеря проверки является самой низкой, и в это время обучение останавливается. Мы устанавливаем раннюю остановку во время обучения, чтобы предотвратить ухудшение производительности обобщения модели, вызванное продолжением обучения.

    Чтобы еще больше улучшить способность к обобщению и точность модели, мы использовали предварительно обученные модели глубокого обучения и традиционные методы классификации машинного обучения для автоматической диагностики COVID-19. Извлеките и сохраните узкие места на пяти предварительно обученных моделях, а затем используйте пять алгоритмов классификации машинного обучения, чтобы различать нормальные и COVID-19.

    В таблицах 4–8 приведены результаты оценки различных моделей и пяти алгоритмов машинного обучения.В то же время матрица неточностей каждого метода отображается в таблице S4. Эти пять алгоритмов машинного обучения включают SVM, RF (случайный лес), DT (дерево решений), AdaBoost и Bagging. Из этих таблиц и таблицы S4 видно, что по сравнению с традиционным методом трансферного обучения индекс оценки был улучшен. Стоит отметить, что каждая предварительно обученная модель с разными классификаторами имеет отличную производительность. Таблица 8 имеет лучшую производительность, а точность Xception + SVM достигает 99.33%. По сравнению с другими методами, показатели AUC и F1 также оптимальны.

    Чувствительность составляет 99,27%, что указывает на то, что процент COVID-19, правильно оцененных как COVID-19, составляет 99,27%, что означает, что 136 из 137 случаев COVID-19 были правильно классифицированы (в таблице S4), и только 1 случай был классифицирован. пропущенный; Кроме того, мы обнаружили, что специфичность этого метода достигла 99,38%, что означает, что 160 из 161 нормального случая были правильно классифицированы, и только 1 случай был диагностирован неправильно. Поскольку слишком много пропущенных случаев и неправильно диагностированных случаев увеличит нагрузку на медицинскую систему, это приведет к дополнительному тестированию ПЦР и дополнительному уходу.Возможные причины: разнообразие деталей изображения случая COVID-19 делает индивидуальные различия более значительными, чем в обычном случае. Кроме того, особенности изображения положительных случаев более очевидны, чем характеристики обычных случаев, и их легче идентифицировать. По сравнению с моделью Xception, приведенной в таблице 3, эффект этих показателей оценки был улучшен, особенно с точки зрения точности, которая улучшилась почти на три процентных пункта. Причина очевидного улучшения эффекта может заключаться в том, что: узкие места предварительно обученной модели CNN сначала содержат высокоуровневую и очень разборчивую информацию.Следовательно, традиционный метод классификации машинного обучения может использовать эти выбранные глубокие функции для повышения производительности задачи классификации COVID-19. Кроме того, SVM обладает хорошей способностью к обучению, а результат обучения имеет хороший эффект обобщения. Это хороший классификатор в машинном обучении. Чтобы дополнительно проиллюстрировать результаты нашей оценки, мы сравнили время каждой предварительно обученной модели со временем глубокого извлечения признаков (в таблице S3). Из таблицы ясно видно, что время глубокого извлечения признаков намного меньше, чем у традиционного трансферного обучения, а прогнозирование каждого метода машинного обучения занимает не более 30 секунд.Таким образом, комбинация глубоких функций и методов машинного обучения дает лучшие результаты и имеет более высокую временную эффективность, чем традиционные методы трансферного обучения. Таким образом, эти высокоточные диагностические эффекты — это то, что мы хотим, и их также ожидает клиническая компьютерная диагностика.

    4.2. Результаты классификации по другому набору данных

    Для дальнейшей проверки обобщения и устойчивости мы протестировали наш наиболее эффективный метод на другом наборе данных, подготовленном Ozturk et al.[16]. Набор данных содержит около 500 нормальных и 125 рентгеновских снимков грудной клетки от COVID-19. Среди них 125 изображений COVID-19 из того же источника, что и наш набор данных. Однако обычные рентгеновские изображения были собраны из набора данных рентгеновского снимка грудной клетки, предоставленного Wang et al. [9]. После обучения наш лучший метод также показал точность более 95% на другом наборе данных. Результат показан в Таблице 9.

    В таблице 10 сравнивается метод, предложенный в этом исследовании, с текущим методом классификации изображений COVID-19 и обычных изображений.Каждый индекс в таблице взят из лучшего метода их исследования. В целом методы, предложенные в нашем исследовании, работают лучше.

    4.3. Ограничения и будущая работа

    В текущем исследовании все еще есть несколько ограничений. Во-первых, глубокие функции в сочетании с машинным обучением проверяются только в задаче классификации COVID-19 по сравнению с обычной. В будущем мы планируем применить предложенный нами метод для решения других задач классификации COVID-19 (например, COVID-19 против нормальной против бактериальной пневмонии противвирусная пневмония, тяжелые пациенты по сравнению с нетяжелыми пациентами и т. д.). Во-вторых, исследование имеет потенциальное ограничение относительно все еще относительно небольшого количества изображений COVID-19 и Normal, несмотря на то, что пока это лучшие результаты по сравнению с предыдущей литературой. Необходимо больше изображений COVID-19 и Normal, чтобы повысить надежность предлагаемых в будущих исследованиях. В качестве будущей работы мы планируем расширить набор данных и внедрить КТ-изображения и оценить предлагаемый метод на более широком наборе легочных заболеваний.

    5.Выводы

    В этом исследовании мы предлагаем эффективный метод диагностики для выявления и различения случаев COVID-19 на рентгеновских снимках грудной клетки. В общем, мы реализовали два метода, а именно традиционный метод трансферного обучения и комбинацию предварительно обученной модели глубокого обучения и традиционной классификации машинного обучения. Хотя модель Xception показывает точность (96,75%) в нашем традиционном методе обучения передачи, она также показывает высокую специфичность и чувствительность. Однако традиционные методы трансфертного обучения не имеют преимуществ перед другими исследованиями в этой области.Для дальнейшего повышения точности диагностики в этом исследовании предлагается эффективный метод диагностики случаев COVID-19, основанный на сочетании глубокого извлечения признаков и классификации машинного обучения. Узкие места извлекаются для пяти предварительно обученных моделей, а затем для классификации используются пять алгоритмов машинного обучения. В ходе эксперимента была найдена наилучшая комбинация извлеченного вектора признаков и алгоритма машинного обучения (Xception + SVM). Эта лучшая комбинация достигла точности 99.33%. По сравнению с лучшей моделью Xception в базовой работе не только диагностическая точность этого метода была улучшена на 2,58%, но и несколько других показателей оценки также были значительно улучшены. Чувствительность увеличилась на 5,11%, а AUC — на 2,78%. Чтобы сделать наш метод более убедительным, мы сравнили время каждой предварительно обученной модели со временем глубокого извлечения признаков. Мы обнаружили, что время глубокого извлечения признаков намного меньше, чем у традиционного трансферного обучения.Таким образом, комбинация глубоких функций и методов машинного обучения дает лучшие результаты и имеет более высокую временную эффективность, чем традиционные методы трансферного обучения. В то же время, чтобы проверить надежность, мы протестировали предлагаемый нами метод на другом наборе данных, подготовленном Ozturk et al. Предложенный нами метод достиг общей точности 95%. По сравнению с предыдущими исследованиями наш метод также имеет определенные преимущества. Видно, что наше исследование имеет особое справочное значение для диагностики COVID-19.В дальнейшей работе мы планируем расширить набор данных и внедрить КТ изображения. В то же время, традиционный сетевой метод оптимизирован, и другие более эффективные сетевые структуры пробуются для дальнейшего повышения эффективности классификации. Мы также постараемся применить этот метод к медицинским устройствам или распространить его на другие медицинские задачи, чтобы помочь выявить COVID-19 и диагностировать другие заболевания.

    Ссылки

    1. 1. C S, Z A, N ON, M K, A K, A A-J и др. Всемирная организация здравоохранения объявляет глобальную чрезвычайную ситуацию: обзор романа 2019 года.Int J Surg 2020 Apr; 76: 71–76 Epub 2020 26 февраля. (1743–9159 (Электронный)): 71–6. pmid: 32112977
    2. 2. S BS, P R, Y S, AM, C C, A S и др., Изобретатели Первые случаи коронавирусной болезни 2019 (COVID-19) во Франции: эпиднадзор.
    3. 3. Хуан П., Лю Т., Хуанг Л., Лю Х., Лей М., Сюй В. и др. Использование КТ грудной клетки в сочетании с отрицательным анализом ОТ-ПЦР для выявления нового коронавируса 2019 г., но с высоким клиническим подозрением. 2020; 295 (1): 22–3. pmid: 32049600.
    4. 4. Ng M-Y, Lee EY, Yang J, Yang F, Li X, Wang H и др.Профиль визуализации инфекции COVID-19: радиологические данные и обзор литературы. 2020; 2 (1): e200034.
    5. 5. Лю Х., Лю Ф., Ли Дж., Чжан Т., Ван Д., Лан В. Особенности клинической и компьютерной томографии пневмонии COVID-19: внимание беременным женщинам и детям. Журнал инфекции. 2020; 80 (5): e7 – e13. pmid: 32171865
    6. 6. Чжан Дж., Се И, Ли И, Шен С., Ся Ю. Скрининг на COVID-19 на рентгеновских изображениях грудной клетки с использованием обнаружения аномалий на основе глубокого обучения. электронные распечатки arXiv [Интернет].2020 г. 01 марта 2020 г .: [arXiv: 2003.12338 p.]. Доступно по адресу: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2020arXiv200312338Z.
    7. 7. Раджпуркар П., Ирвин Дж., Чжу К., Ян Б., Мехта Х, Дуан Т. и др. CheXNet: Обнаружение пневмонии на уровне радиолога на рентгеновских снимках грудной клетки с глубоким обучением. электронные распечатки arXiv [Интернет]. 2017 г. 01 ноября 2017 г .: [arXiv: 1711.05225 p.]. Доступно по ссылке: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2017arXiv171105225R.
    8. 8. ЛеКун Й, Бенжио Й, Хинтон Дж. Глубокое обучение.2015; 521 (7553): 444. pmid: 26017442
    9. 9. Ван X, Пэн Y, Лу Л, Лу З, Багери М., Саммерс Р.М. ChestX-Ray8: База данных рентгеновских снимков грудной клетки в больничном масштабе и контрольные показатели по классификации и локализации распространенных заболеваний грудной клетки под слабым контролем. 2017: 3471.
    10. 10. Ван Л., Вонг А. COVID-Net: специализированный дизайн глубокой сверточной нейронной сети для обнаружения случаев COVID-19 по рентгеновским изображениям грудной клетки. электронные распечатки arXiv [Интернет]. 2020 г. 01 марта 2020 г .: [arXiv: 2003.09871 с.]. Доступно по адресу: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2020arXiv200309871W.
    11. 11. Эль-Дин Хемдан Э, Шоуман М.А., Карар М.Э. COVIDX-Net: Структура классификаторов глубокого обучения для диагностики COVID-19 по рентгеновским изображениям. электронные распечатки arXiv [Интернет]. 2020 г. 01 марта 2020 г .: [arXiv: 2003.11055 p.]. Доступно по адресу: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2020arXiv200311055E.
    12. 12. Дэн Дж., Донг В., Сочер Р., Ли Л., Кай Л., Ли Ф. Ф. ImageNet: крупномасштабная база данных иерархических изображений.2009: 255.
    13. 13. Фарук М., Хафиз А. COVID-ResNet: структура глубокого обучения для скрининга COVID19 с помощью рентгенограмм. электронные распечатки arXiv [Интернет]. 2020 г. 01 марта 2020 г .: [arXiv: 2003.14395 p.]. Доступно по адресу: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2020arXiv200314395F.
    14. 14. Апостолопулос И.Д., Бессиана Т. Covid-19: автоматическое обнаружение по рентгеновским изображениям с использованием передачи обучения с помощью сверточных нейронных сетей. электронные распечатки arXiv [Интернет]. 2020 г. 01 марта 2020 г .: [arXiv: 2003.11617 с.]. Доступно по адресу: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2020arXiv200311617A. pmid: 32524445
    15. 15. Нарин А., Кая С., Памук З. Автоматическое обнаружение коронавирусной болезни (COVID-19) с использованием рентгеновских изображений и глубоких сверточных нейронных сетей. электронные распечатки arXiv [Интернет]. 2020 г. 01 марта 2020 г .: [arXiv: 2003.10849 p.]. Доступно по адресу: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2020arXiv200310849N.
    16. 16. Озтюрк Т., Тало М., Йилдирим Э.А., Балоглу У.Б., Йилдирим О., Раджендра Ачарья У.Автоматическое обнаружение случаев COVID-19 с помощью глубоких нейронных сетей с помощью рентгеновских снимков. Компьютеры в биологии и медицине. 2020; 121: 103792. pmid: 32568675
    17. 17. Панвар Х., Гупта П.К., Сиддики М.К., Моралес-Менендес Р., Сингх В. Применение глубокого обучения для быстрого обнаружения COVID-19 в рентгеновских лучах с использованием nCOVnet. Хаос, солитоны и фракталы. 2020; 138: 109944. pmid: 32536759
    18. 18. Хан А.И., Шах Дж.Л., Бхат ММ. CoroNet: глубокая нейронная сеть для обнаружения и диагностики COVID-19 по рентгеновским снимкам грудной клетки.Компьютерные методы и программы в биомедицине. 2020; 196: 105581. pmid: 32534344
    19. 19. Симонян К., Зиссерман А. Очень глубокие сверточные сети для распознавания крупномасштабных изображений. электронные распечатки arXiv [Интернет]. 2014 г. 01 сентября 2014 г .: [arXiv: 1409,556 стр.]. Доступно по ссылке: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2014arXiv1409.1556S.
    20. 20. Сегеди С., Ванхаук В., Иоффе С., Шленс Дж., Война З.Б. Переосмысление начальной архитектуры компьютерного зрения 2016.
    21. 21.Хе К., Чжан Х, Рен С., Сун Дж. Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений 2016. 770–8 с.
    22. 22. Хуанг Г., Лю З., ван дер Маатен Л., Вайнбергер К. Плотно связанные сверточные сети, 2017.
    23. 23. Чолле Ф. Ксепшн: Глубокое обучение с разделенными по глубине свертками, 2017. 1800–7 с.
    24. 24. Куинлан Р. Индукция деревьев решений. Машинное обучение. 1986; 1: 81–106.
    25. 25. Брейман Л. Случайные леса, машинное обучение 45.Журнал клинической микробиологии. 2001; 2: 199–228.
    26. 26. Шапайр Р. Теоретико-решающее обобщение онлайн-обучения и приложение для повышения квалификации. J Comp и Syst Sci. 1995; 55: 119–39.
    27. 27. Предикторы Бреймана Л. Бэггинга «Машинное обучение. Машинное обучение. 1996; 24.
    28. 28. Кортес С., Вапник В. Сеть опорных векторов. Машинное обучение. 1995; 20: 273–97.
    29. 29. Коэн Дж. П., Моррисон П., Дао Л. Сбор данных изображений COVID-19.электронные распечатки arXiv [Интернет]. 2020 г. 01 марта 2020 г .: [arXiv: 2003.11597 p.]. Доступно по адресу: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2020arXiv200311597C.
    30. 30. Одри Чанг. Figure1-COVID-Chestxray-dataset 2020. Доступно по адресу: https://github.com/agchung/Figure1-COVID-chestxray-dataset.
    31. 31. Муни П. Каггл, Набор данных рентгеновских снимков грудной клетки Kaggle (пневмония) за 2020 г. Доступно по адресу: https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia.
    32. 32. Ван С., Кан Б., Ма Дж., Цзэн Х, Сяо М., Го Дж. И др.Алгоритм глубокого обучения с использованием изображений компьютерной томографии для выявления коронавируса (COVID-19). 2020: 2020.02.14.20023028.
    33. 33. Чжэн Ц., Дэн Х, Фу Ц., Чжоу Ц., Фэн Дж, Ма Х и др. Обнаружение COVID-19 на основе глубокого обучения с помощью КТ грудной клетки с использованием Weak Label.

    Leave a Reply

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    2019 © Все права защищены.