😍 Значение смайликов — 😉 Список всех эмоджи из WhatsApp 💯🙈👋😱
Какая разница между эмоджи, эмотиконами и смайликами?
Нам всем знакомы забавные желтые лица, которыми мы пользуемся почти каждый день. Они облегчают наше общение, заменяют целые слова и делают наши чаты как и эмейлы более красочными. Но как они на самом деле называются? Термины эмоджи и эмотиконы в основном используются как синонимы. Но между терминами существуют важные различия.
Что такое эмотикон? 😀
Английские слова «emotion» (чувство) и «icon» (знак) образуют термин эмотикон.
Короткие строки символов, букв или цифр отображают мимику и разные позы.
Смайлики могут оживить текст и передать настроения или эмоциональное состояние.
😀 означает смех или большую улыбку, при удивлении мы используем :-O, а <3 стоит для сердца и чувств.
Архетип смайлика — лицо схематичного человечка.
В 1982 году неправильно понятая шутка среди физиков привела к вопросу, как иронию можно перенести в письменную коммуникацию.
Что такое смайлик? 😀
Термин происходит от английского «to smile», что означает улыбаться. Смайлик — это графическое изображение мимики лица. В письменном общении писатель им выражает, что он в восторге или шутит.
В 1960-х годах коммерческий художник Харви Болл нарисовал улыбающееся лицо образом круга, двух точек и изогнутой линии. Так родился символ хорошего настроения. Однако он забыл защитить этот знак авторским правом и как следствие беспрепятственного распространения, он быстро приобрел популярность. Изначально желтое, улыбающееся лицо стало выражением культуры рэйвов. На сегодняшний день существует множество дополнений и вариаций изначального смайлика для выражения разных чувств.
Харви Балл — изобретатель смайликаЧто такое эмоджи? 😊
В Японии сделали шаг от схематического лица к картинке.
Использованный для этого термин состоит из буквы «e», которая значит изображения и «moji», которое означает символ.
Вдохновленный миром манги, инженер-программист Шигетака Курита разработал 176 эмоджи в 1990-х.
Он работал на японского мобильного оператора в разработке специального пейджер-сервиса и
хотел через внедрение эмоджи раскрутить рекламную компанию среди молодежи.
Эмоджи — это изображение или пиктограмма. Выражение лица и жесты изображаются в виде лиц и людей. Также могут быть изображены предметы, еда, виды деятельности, животные, растения, места и другие ассоциации. Это дает возможность более выразительного общения. Эмотиконы теперь автоматически превращаются в эмоджи посредством программной обработки текста или в онлайн-сервисах. Для изображения эмоджи, Юникод превращается в графику. Эмоджи доступны на наших мобильных телефонах с 2010 года.
В сравнение с эмотиконами, эмоджи предоставляют большую вариацию выражений лица и дают варианты адаптации, как например цвета волос.
Поворот дисплея на 90° уже не требуется. Эмоджи очень популярны и регулярно используются 92% пользователей интернета.
Популярность эмоджи в 2015 году привела к тому, что Оксфордский словарь выбрал определенное эмоджи как слово года. Через преодоление языковых барьеров, лицо со слезами радости 😂 было выбрано как наиболее используемое эмоджи. 17 июля отмечается неофициальный праздник — Всемирный день эмоджи.
Графическое изображение эмотиконов — эмоджиИспользование и эффект эмоджи, эмотиконов и смайликов
Общение с нашими собеседниками — это не только произнесенные слова. Мы также общаемся невербально, то есть без использования языка. А именно через нашу мимику, наши жесты, наш язык тела и высоту голоса. Мы смотрим в сторону, когда нам неловко. Удивленно раскрываем глаза или от страха поднимаем оборонительно руки. Недовольно морщим нос или опускаем наш голос с иронией.
Наше общение переходит все более в цифровую сферу.
Мы пишем электронные письма и общаемся в чате на WhatsApp, Facebook или Snapchat.
То, что мы можем выразить словами или невербально в реальной жизни,
берут на себя в общении в реальном времени с достаточно короткими текстами, эмоджи.
Они добавляют тексту эмоциональный уровень и могут предотвратить недоразумения. Большинство мужчин и женщин говорят, что они могут выразить эмоции лучше через эмоджи, чем через слова.
Кроме различной мимики и жестов, есть эмоджи, которые изображают предметы.
Они могут помочь другому человеку понять, в какой ситуации на данный момент находится собеседник.
Количество эмоджи также увеличивается. Мы можем выбирать между цветом волос 👩🦰 👩🦳, в профессиональных эмоджи между мужским 👨⚕️ и женским 👩⚕️ вариантом и решать в вопросах еды между итальянской 🍝 или японской 🍣 кухней.
Наиболее используемые эмоджи
Более половины отправленных эмоджи — это лица, за которыми следуют любовные или романтические эмоджи и жесты руками.
Большинство эмоджи, используемых во всем мире, являются положительными.
Топ-5 самых популярных категорий для эмоджи во всем мире:
- 1. Счастливые лица (включая подмигивание 😉, поцелуи 😘, лицо с глазами в форме сердца 😍, улыбка 😀)
- 2. Грустные лица (включая печальные и разъяренные эмоджи)
- 3. Сердца (включая все цвета и эмоджи разбитого сердца)
- 4. Жесты рукой (включая большие пальцы вверх, аплодисменты, знак мира и т.д.)
- 5. Романтические (включая отпечаток поцелуя, любовное письмо, целующаяся пара)
Среди положительнымх эмоджи, лицо со слезами радости 😂 на сегодняшний день является самым популярным. Далее следует лицо, направляющее поцелуй 😘, улыбающееся лицо с глазами в форме сердца 😍 и улыбающееся лицо с улыбающимися глазами 😊.
Самыми распространенными негативными эмоджи являются отчаянно плачущее лицо 😭, за которым следует задумчивое лицо 😔, лицо застывшее от страха 😱 и нерадостное лицо 😒.
Возможны недоразумения в использовании эмоджи, эмотиконов и смайликов
При общении в режиме реального времени мы стараемся излагаться покороче. В письменной форме недоразумения встречаются чаще, поскольку невербальное общение отсутствует. Собеседник воспринимает то, что подразумевается с иронией, серьезно. Шутки или игры со словами не доходят или не воспринимаются правильно. В итоге вы говорите мимо друг друга. Но подводные камни встречаются не только в общении.
Это совсем не так!
Эмоджи дополняют невербальную коммуникацию в текстах. Мы используем смеющийся смайлик со слезами, когда смеемся до слез. Подмигивающий эмоджи отражает несерьезность заявления. Мы краснеем из-за комплимента. Таким образом мы хотим уменьшить вероятность недоразумений относительно толкования нашего сообщения
Значение эмоджи предлагает много интерпретаций.
Одни легко распознать, другие трудно интерпретировать, если вы не знаете изначального значения.
Параметры выражения также зависят от имеющихся эмоджи. Если правильных эмоджи не существует, вам придется импровизировать. Иногда эмоджи скрадываются и используются совсем иначе, чем хотел автор. Например, кабачки или баклажаны используются как символ фаллоса вместо изначальной связи с садом или пищей.
Культурные различия в значениях смайликов
Эмоджи дают много места для интерпретации, и таким образом их можно интерпретировать по-разному. Из-за различий в культурах сфера интерпретации дальше расширяется. Так как значение смешных лиц или жестов в мире не одинаково. Знак для все в порядке 👌 символизирует в западных странах, что все в порядке. В Японии этот жест используют для изображения денег.
Лицо, которое выдыхает пар из носа 😤, европейцы или американцы используют для выражения злости или гнева.
В Японии, с другой стороны, этот эмоджи выражает триумф.
Бесплатные лайки
Лайки Инстаграм: Лайки Инстаграм [100K] Non Drop
Быстрый старт, хорошая скорость выполнения 1-5к в…
5,62 ₽
Лайки Инстаграм: Лайки Инстаграм [15K]
Быстрый старт, Скорость выполнения 1-3к лайков в ч…
5,8 ₽
Бесплатные лайки в Инстаграме позволяют мгновенно раскрутить вашу запись и получить новых подписчиков. SMM Global бесплатно раздает лайки и поднимает популярность вашего аккаунта без бана со стороны социальной сети.
Мы разработали собственную систему, которая позволяет беспроблемно накрутить лайки под любой записью. Каждый
наш
пользователь получает такую возможность и не платит ни копейки! Накрутка лайков в Инстаграме бесплатно – это
полностью безопасная услуга.
Преимущества услуги Freelikes на сайте SMM Global:
- Вы ничего не платите;
- Не нужно регистрироваться, чтобы накрутить бесплатные лайки;
- Нет проблем со стороны соцсети за накрутку таким способом
- Лайки ставят не только боты, но и реальные люди;
- Вы, ваша компания или сообщество могут стать популярнее без финансовых затрат.
Платные лайки в Instagram: когда нужны и почему
Для некоторых аккаунтов невозможно накрутить лайки в Инстаграме бесплатно в том количестве, которое хочет человек. Это обусловлено тем, что количество аккаунтов для Freelikes ограничено и нельзя накрутить больше. В таком случае вы можете заказать у нас платные лайки на отдельные посты с фото или видео.
На сайте SMM Global лайки для накрутки за деньги берутся из собственно собранных баз. Благодаря этому клиент
на
100% уверен в отличном результате и гарантированно повышает популярность отдельных записей в своем профиле.
В
каталоге сайта вы найдете несколько вариантов для заказа платных likes по
выгодным ценам.
Клиенты могут заказать накрутку лайков по цене от 4 ₽ за 1 000 и выставить необходимое количество «сердечек». Обратите внимание, что для заказа платных лайков вам необходимо зарегистрироваться на сайте SMM Global. После этого следует пополнить счет для системы, заполнить специальную форму и запустить процесс накрутки.
Зарегистрированные пользователи тоже могут получать бесплатные лайки в Instagram через форму заявки в личном кабинете.
Носимая ультразвуковая накладка позволяет получать изображения сердца в режиме реального времени
Мы думаем, что дополнительные роботизированные конечности могут стать новой формой усовершенствования человека, улучшая способности людей выполнять задачи, которые они уже могут выполнять, а также расширяя их возможности делать то, что они просто не могут делать с помощью своих естественных человеческих тел.
Если бы люди могли легко добавить и управлять третьей рукой, или третьей ногой, или еще несколькими пальцами, они, вероятно, использовали бы их в задачах и действиях, выходящих за рамки упомянутых здесь сценариев, открывая новые модели поведения, которые мы даже не можем себе представить. .
Уровни аугментации человека
Роботизированные конечности прошли долгий путь за последние десятилетия, и некоторые из них уже используются людьми для улучшения своих способностей. Большинство из них управляются с помощью джойстика или другого ручного управления. Например, именно так рабочие на производственных линиях владеют механическими конечностями, которые удерживают компоненты продукта и манипулируют ими. Точно так же хирурги, выполняющие роботизированные операции, сидят за консолью через комнату от пациента. В то время как хирургический робот может иметь четыре руки с разными инструментами, руки хирурга могут управлять только двумя из них одновременно. Можем ли мы дать этим хирургам возможность управлять четырьмя инструментами одновременно?
Роботизированные конечности также используются людьми, перенесшими ампутацию или паралич.
Это включает людей в инвалидных колясках с электроприводом
управление роботизированной рукой с помощью джойстика кресла, а те, у кого отсутствуют конечности, управляют протезом с помощью оставшихся мышц. Но по-настоящему управляемый разум протез — большая редкость.
Если бы люди могли легко добавить и контролировать третью руку, они, вероятно, использовали бы ее в новых действиях, которые мы даже не можем себе представить.
Пионерами в области протезов, управляемых мозгом, стали люди с
тетраплегии, которые часто парализованы ниже шеи. Некоторые из этих людей смело вызвались участвовать в клинических испытаниях мозговых имплантатов, которые позволяют им управлять роботизированной конечностью одной лишь мыслью, отдавая мысленные команды, заставляющие роботизированную руку подносить напиток к их губам или помогая с другими задачами повседневной жизни. Эти системы относятся к категории интерфейсов мозг-машина (ИМТ). Другие добровольцы использовали технологии BMI для управления компьютерными курсорами, позволяя им печатать сообщения, просматривать Интернет и многое другое.
Но большинству этих систем ИМТ требуется операция на головном мозге, чтобы вставить нейронный имплантат, и они включают в себя оборудование, которое выступает из черепа, что делает их подходящими только для использования в лаборатории.
Увеличение человеческого тела можно рассматривать как имеющее три уровня. Первый уровень увеличивает существующую характеристику, как, скажем, экзоскелет с электроприводом.
дать владельцу суперсилу. Второй уровень дает человеку новую степень свободы, например, возможность двигать третьей рукой или шестым пальцем, но за это приходится платить — например, если дополнительный придаток управляется ножной педалью, пользователь жертвует обычной подвижностью. ноги для управления системой управления. Третий уровень аугментации, технологически наименее зрелый, дает пользователю дополнительную степень свободы, не лишая подвижности любую другую часть тела. Такая система позволит людям нормально использовать свое тело, используя некоторые неиспользуемые нейронные сигналы для управления роботизированной конечностью.
Это уровень, который мы изучаем в нашем исследовании.
Расшифровка электрических сигналов мышц
Аугментация человека третьего уровня может быть достигнута с помощью инвазивных имплантатов ИМТ, но для повседневного использования нам нужен неинвазивный способ получать команды мозга снаружи черепа. Для многих исследовательских групп это означает полагаться на проверенные временем технология электроэнцефалографии (ЭЭГ), которая использует электроды на коже головы для улавливания сигналов мозга. Наши группы работают над этим подходом, но мы также изучаем другой метод: использование сигналов электромиографии (ЭМГ), производимых мышцами. Мы потратили более десяти лет на изучение того, как электроды ЭМГ на поверхности кожи могут обнаруживать электрические сигналы от мышц, которые мы затем можем расшифровать, чтобы выявить команды, посылаемые спинальными нейронами.
Электрические сигналы — это язык нервной системы. По всему мозгу и периферическим нервам нейрон «загорается», когда внутри клетки накапливается определенное напряжение — несколько десятков милливольт, и оно вызывает передачу потенциала действия вниз по его аксону, высвобождая нейротрансмиттеры в соединениях или синапсах с другими нейронами.
, и потенциально запуская эти нейроны по очереди. Когда такие электрические импульсы генерируются моторным нейроном в спинном мозге, они проходят по аксону, который достигает мышцы-мишени, где они пересекают специальные синапсы с отдельными мышечными волокнами и заставляют их сокращаться. Мы можем записывать эти электрические сигналы, которые кодируют намерения пользователя, и использовать их для различных целей управления.
Однако расшифровка отдельных нейронных сигналов на основе того, что можно прочитать с помощью поверхностной ЭМГ, — непростая задача. Типичная мышца получает сигналы от сотен спинномозговых нейронов. Более того, каждый аксон разветвляется в мышце и может соединяться с сотней или более отдельных мышечных волокон, распределенных по всей мышце. Поверхностный ЭМГ-электрод улавливает выборку этой какофонии импульсов.
Прорыв в области неинвазивных нейронных интерфейсов произошел с открытием в 2010 году того, что сигналы, улавливаемые ЭМГ высокой плотности, при которой к коже крепятся от десятков до сотен электродов,
можно распутать, предоставляя информацию о командах, посылаемых отдельными двигательными нейронами в позвоночнике.
Такая информация ранее была получена только с помощью инвазивных электродов в мышцах или нервах. Наши поверхностные электроды с высокой плотностью обеспечивают хорошую выборку в нескольких местах, что позволяет нам идентифицировать и расшифровывать активность относительно большой части спинномозговых мотонейронов, участвующих в задаче. И теперь мы можем делать это в режиме реального времени, что говорит о том, что мы можем разрабатывать неинвазивные системы ИМТ, основанные на сигналах от спинного мозга.
Типичная мышца получает сигналы от сотен спинномозговых нейронов.
Текущая версия нашей системы состоит из двух частей: обучающего модуля и модуля декодирования в реальном времени. Для начала, с прикрепленной к коже сеткой электродов ЭМГ, пользователь выполняет легкие сокращения мышц, и мы передаем записанные сигналы ЭМГ в тренировочный модуль. Этот модуль выполняет сложную задачу идентификации импульсов отдельных двигательных нейронов (также называемых спайками), которые составляют сигналы ЭМГ.
Модуль анализирует, как связаны сигналы ЭМГ и предполагаемые нейронные спайки, которые он суммирует в наборе параметров, которые затем можно использовать с гораздо более простым математическим рецептом для преобразования сигналов ЭМГ в последовательности спайков от отдельных нейронов.
Имея эти параметры, модуль декодирования может принимать новые сигналы ЭМГ и извлекать активность отдельных двигательных нейронов в режиме реального времени. Учебный модуль требует большого количества вычислений и будет слишком медленным для самостоятельного управления в реальном времени, но обычно его нужно запускать только один раз каждый раз, когда электродная сетка ЭМГ закрепляется на месте пользователя. Напротив, алгоритм декодирования очень эффективен, с задержками всего несколько миллисекунд, что является хорошим предзнаменованием для возможных автономных носимых систем BMI. Мы подтвердили точность нашей системы, сравнив ее результаты с сигналами, полученными одновременно двумя инвазивными электродами ЭМГ, введенными в мышцу пользователя.
Использование дополнительной полосы пропускания в нейронных сигналах
Разработка этого метода извлечения сигналов от спинальных двигательных нейронов в режиме реального времени была ключом к нашей настоящей работе по управлению дополнительными роботизированными конечностями. Изучая эти нейронные сигналы, мы заметили, что они, по сути, имеют дополнительную полосу пропускания. Низкочастотная часть сигнала (примерно ниже 7 герц) преобразуется в мышечную силу, но сигнал также содержит компоненты на более высоких частотах, например, в бета-диапазоне от 13 до 30 Гц, которые слишком высоки, чтобы контролировать мышцы и, кажется, не используются. Мы не знаем, почему спинные нейроны посылают эти высокочастотные сигналы; возможно, избыточность является буфером на случай новых условий, требующих адаптации. Какой бы ни была причина, люди развили нервную систему, в которой сигнал, исходящий из спинного мозга, содержит гораздо больше информации, чем необходимо для управления мышцами.
Это открытие заставило нас задуматься о том, что можно сделать с запасными частотами. В частности, мы задавались вопросом, можем ли мы взять эту постороннюю нейронную информацию и использовать ее для управления роботизированной конечностью. Но мы не знали, смогут ли люди добровольно управлять этой частью сигнала отдельно от той части, которую они использовали для управления своими мышцами. Поэтому мы разработали эксперимент, чтобы выяснить это.
В нашем первом эксперименте по проверке концепции добровольцы пытались использовать свои запасные нейронные способности для управления компьютерными курсорами. Установка была простой, хотя нейронный механизм и задействованные алгоритмы были сложными. Каждый доброволец сидел перед экраном, и мы поместили ему на ногу систему ЭМГ с 64 электродами в виде лоскута размером 4 на 10 сантиметров, прикрепленного к их голени поверх бедра.
передняя большеберцовая мышца, которая при сокращении сгибает стопу вверх. Большеберцовая мышца была рабочей лошадкой для наших экспериментов: она занимает большую площадь рядом с кожей, а ее мышечные волокна ориентированы вдоль ноги, что в совокупности делает ее идеальной для расшифровки активности спинальных мотонейронов, иннервирующих ее.
Вот некоторые результаты эксперимента, в котором низко- и высокочастотные нейронные сигналы соответственно управляли горизонтальным и вертикальным движением компьютерного курсора. Цветные эллипсы (со знаком плюс в центре) показывают целевые области. На трех верхних диаграммах показаны траектории (каждая начинается в левом нижнем углу), достигнутые для каждой цели в трех испытаниях одним пользователем. Внизу точками обозначены позиции, достигнутые в ходе многих испытаний и пользователей. Цветными крестами отмечены средние позиции и диапазон результатов для каждой цели. Источник: M. Bräcklein et al., Journal of Neural Engineering
Мы попросили наших добровольцев неуклонно сокращать большеберцовую мышцу, удерживая ее в напряжении, и на протяжении всего эксперимента мы наблюдали за изменениями в извлеченных нейронных сигналах. Мы разделили эти сигналы на низкие частоты, которые контролировали сокращение мышц, и запасные частоты около 20 Гц в бета-диапазоне, и мы связали эти два компонента соответственно с горизонтальным и вертикальным управлением курсором на экране компьютера.
Мы просили добровольцев попробовать перемещать курсор по экрану, охватывая все части пространства, но не объясняли, да и не могли им объяснить, как это сделать. Им приходилось полагаться на визуальную обратную связь о положении курсора и позволить своему мозгу понять, как заставить его двигаться.
Примечательно, что, не зная точно, что они делают, эти добровольцы справились с заданием за считанные минуты, водя курсором по экрану, хотя и неуверенно. Начав с одного нервного командного сигнала — сокращения передней большеберцовой мышцы — они научились вырабатывать второй сигнал для управления вертикальным движением компьютерного курсора независимо от мышечного управления (которое направляло горизонтальное движение курсора). Мы были удивлены и взволнованы тем, как легко они сделали этот большой первый шаг к обнаружению канала нейронного контроля, отдельного от естественных двигательных задач. Но мы также увидели, что управление было недостаточно точным для практического использования.
Нашим следующим шагом будет выяснить, можно ли получить более точные сигналы и могут ли люди использовать их для управления роботизированной конечностью, выполняя при этом независимые естественные движения.
Нам также интересно узнать больше о том, как мозг выполняет такие действия, как управление курсором. В недавнем исследовании с использованием варианта задачи с курсором мы одновременно использовали ЭЭГ, чтобы увидеть, что происходит в мозгу пользователя, особенно в области, связанной с произвольным контролем движений. Мы были рады обнаружить, что изменения, происходящие с дополнительными нейронными сигналами бета-диапазона, поступающими в мышцы, были тесно связаны с аналогичными изменениями на уровне мозга. Как уже упоминалось, бета-нейронные сигналы остаются чем-то вроде загадки, поскольку они не играют известной роли в управлении мышцами, и даже неясно, откуда они берутся. Наш результат предполагает, что наши добровольцы учились модулировать мозговую активность, которая посылалась в мышцы в виде бета-сигналов.
Это важное открытие помогает нам разгадать потенциальные механизмы, лежащие в основе этих бета-сигналов.
Тем временем в Имперском колледже Лондона мы создали систему для тестирования этих новых технологий с дополнительными роботизированными конечностями, которую мы называем Виртуальная среда с несколькими конечностями, или MUVE. Помимо других возможностей, MUVE позволит пользователям работать с четырьмя легкими носимыми роботами-манипуляторами в сценариях, имитируемых виртуальной реальностью. Мы планируем сделать систему открытой для использования другими исследователями по всему миру.
Следующие шаги в аугментации человека
Подключение нашей технологии управления к манипулятору или другому внешнему устройству — естественный следующий шаг, и мы активно преследуем эту цель. Настоящая проблема, однако, будет заключаться не в подключении оборудования, а в выявлении нескольких источников управления, достаточно точных для выполнения сложных и точных действий с частями тела робота.
Мы также изучаем, как технология повлияет на нейронные процессы людей, которые ее используют. Например, что произойдет после того, как кто-то получит шестимесячный опыт использования дополнительной роботизированной руки? Позволит ли естественная пластичность мозга им адаптироваться и получить более интуитивный контроль? Человек, рожденный с шестипалыми руками, может иметь
полностью развитые области мозга, предназначенные для управления дополнительными пальцами, что приводит к исключительным способностям к манипулированию. Может ли пользователь нашей системы со временем развить сопоставимую ловкость? Нам также интересно, какая когнитивная нагрузка будет связана с управлением дополнительной конечностью. Если люди могут направлять такую конечность только тогда, когда они сосредоточены на ней в лабораторных условиях, эта технология может оказаться бесполезной. Однако, если пользователь может случайно использовать дополнительную руку при выполнении повседневных задач, таких как приготовление бутерброда, то это будет означать, что технология подходит для повседневного использования.
Какой бы ни была причина, люди развили нервную систему, в которой сигнал, исходящий из спинного мозга, содержит гораздо больше информации, чем необходимо для управления мышцами.
Другие исследовательские группы занимаются теми же вопросами нейронауки. Некоторые экспериментируют с механизмами контроля, включающими ЭЭГ на основе скальпа или нейронные имплантаты, в то время как другие работают с мышечными сигналами. Это первые дни для увеличения движения, и исследователи во всем мире только начали решать самые фундаментальные вопросы этой новой области.
Выделяются два практических вопроса: можем ли мы добиться нейронного управления дополнительными роботизированными конечностями одновременно с естественными движениями и может ли система работать без исключительной концентрации пользователя? Если ответ на любой из этих вопросов отрицательный, у нас не будет практической технологии, но у нас все равно будет интересный новый инструмент для исследований в области нейронауки моторного контроля.
Если ответ на оба вопроса положительный, мы можем быть готовы вступить в новую эру аугментации человека. На данный момент наши (биологические) пальцы скрещены.
Кожный пластырь делает ультразвуковые изображения вашего сердца, когда вы двигаетесь
Прототип накожного пластыря давал изображения, сравнимые с изображениями стандартного портативного устройства, используемого для визуализации сердца до и после тренировки. Визуализация сердца во время тренировки может помочь в диагностике сердечно-сосудистых заболеваний
Здоровье 25 января 2023 г.Клэр Уилсон
Носимый ультразвуковой датчик размером примерно с почтовую марку создает изображения сердца во время физических упражнений пользователя
Лаборатория Сю, Инженерная школа Джейкобса Калифорнийского университета в Сан-Диего
Небольшой гибкий пластырь, надетый на груди может создавать ультразвуковые изображения сердца при движении человека. Первое в своем роде устройство может помочь диагностировать различные заболевания, визуализируя сердце во время тренировки.
В настоящее время врачи проводят ультразвуковое исследование сердца, называемое эхокардиограммой, путем размещения на груди портативного устройства, которое посылает и принимает ультразвуковые волны. Это используется для визуализации органа, например, после сердечного приступа или у человека с сердечной недостаточностью, когда кровь недостаточно сильно качается по телу.
По словам Хунцзе Ху из Калифорнийского университета в Сан-Диего, врачи в настоящее время делают снимки сердца до и после тренировки, чтобы оценить проблемы, которые становятся очевидными только тогда, когда органу приходится работать усерднее.
По его словам, мониторинг сердечной деятельности во время упражнений может помочь в диагностике.
Реклама
Поэтому Ху и его коллеги создали носимое устройство для производства и приема ультразвуковых волн из пьезоэлектрического материала, которое может преобразовывать электрическую энергию в механическую и наоборот.
Пластырь размером с почтовую марку преобразует электрические сигналы в вибрации для создания ультразвуковых волн. Он также обнаруживает отраженные ультразвуковые волны, которые преобразует в электрические сигналы.
Подробнее:
Риск сердечной недостаточности может увеличиваться с возрастом из-за потери Y-хромосомы
Первый прототип подключен к компьютеру, который анализирует электрические сигналы и превращает их в изображения.
При ношении тестировщиками прототип давал изображения сердца, сравнимые со стандартным портативным устройством, сообщает команда.
«Раньше не было возможности увидеть сердце во время упражнений, — говорит Ху.