22xxxxx

23xxxxx

24xxxxx

27xxxxx

28xxxxx

29xxxxx

30xxxxx

31xxxxx

32xxxxx

33xxxxx

34xxxxx

35xxxxx

36xxxxx

37xxxxx

38xxxxx

39xxxxx

40xxxxx

41xxxxx

42xxxxx

43xxxxx

44xxxxx

452xxxx

453xxxx

454xxxx

457xxxx

458xxxx

459xxxx

460xxxx

461xxxx

462xxxx

463xxxx

464xxxx

465xxxx

466xxxx

467xxxx

468xxxx

469xxxx

470xxxx

471xxxx

472xxxx

473xxxx

474xxxx

475xxxx

476xxxx

477xxxx

478xxxx

479xxxx

480xxxx

481xxxx

482xxxx

483xxxx

484xxxx

487xxxx

488xxxx

489xxxx

490xxxx

491xxxx

492xxxx

493xxxx

494xxxx

497xxxx

498xxxx

499xxxx

52xxxxx

53xxxxx

54xxxxx

57xxxxx

60xxxxx

61xxxxx

62xxxxx

66xxxxx

672xxxx

675xxxx

692xxxx

695xxxx

696xxxx

697xxxx

698xxxx

699xxxx

712xxxx

713xxxx

714xxxx

717xxxx

718xxxx

719xxxx

722xxxx

723xxxx

724xxxx

727xxxx

728xxxx

729xxxx

732xxxx

733xxxx

734xxxx

737xxxx

738xxxx

739xxxx

740xxxx

741xxxx

742xxxx

743xxxx

744xxxx

745xxxx

746xxxx

749xxxx

77xxxxx

78xxxxx

79xxxxx

802xxxx

803xxxx

804xxxx

807xxxx

808xxxx

809xxxx

812xxxx

815xxxx

816xxxx

832xxxx

837xxxx

838xxxx

839xxxx

842xxxx

843xxxx

844xxxx

845xxxx

846xxxx

847xxxx

848xxxx

849xxxx

850xxxx

851xxxx

852xxxx

855xxxx

856xxxx

857xxxx

858xxxx

859xxxx

862xxxx

863xxxx

864xxxx

867xxxx

868xxxx

869xxxx

872xxxx

873xxxx

874xxxx

875xxxx

876xxxx

879xxxx

91xxxxx

94xxxxx

972xxxx

973xxxx

974xxxx

975xxxx

976xxxx

977xxxx

978xxxx

979xxxx

980xxxx

981xxxx

982xxxx

983xxxx

984xxxx

987xxxx

988xxxx

989xxxx

992xxxx

995xxxx

996xxxx

997xxxx

998xxxx

7

6126211
Перу	0	26351	114016	52043	1
4810299
Венгрия	0	42253		55136	189278	6813998
Гонконг	9344	21419	64845	96993	183257	7267638
Марокко	0	49507	85968	45764	181239	1713623
Танзания	0	53767	122325	2500	178592	1760693
Беларусь	0	41926	112646	17196	171768	3185600
Норвегия	17	30166	61158	75532	166856	6813208
Казахстан	0	47374	72906	41434	161714	2472174
Болгария	4	26242	95699	37050	158991	2848733
Алжир	0	52486	76738	11552	140776	1152391
Сингапур	408	8625	69683	61509	139817	8769156
Кения	0	41793	75474	14139	131406	1160736
Хорватия	0	23262	64005	40897	128164	2175103
Кот-д’Ивуар	0	36202	63296	11602	111100	960115
Новая Зеландия	0	7997	71300	29905	109202	4815785
Венесуэла	0	26797	71697	5587	104081	1675360
Эквадор	0	18606	65508	17168	101282	3444507
Словакия	0	27156	43682	30164	101002	2307509
Гана	0	41087	51620	4655	97362	572442
Камерун	0	26911	59462	4434		538711
Тунис	0	27577	51450	9802	88829	758093
Сербия	0	20433	47718	18085	86236	2662747
Коста-Рика	0	9667	62948	12525	85140	1608529
Шри-Ланка	0	27351	41143	13987	82481	624388
Камбоджа	0	19594	30655	16656	66905	541694
Гватемала	0	11497	38875	13364	63736	741869
Доминиканская Республика	1	12733	36996	13772	63501	1739253
Бирма	0	13636	36626	11965	62227	688765
Кувейт	0	6941	23307	31246	61494	1431074
Латвия	0	10009	24008	25095	59112	1148295
Литва	0	11652	24139	22640	58431	1381713
Ирак	0	29319	26769	1775	57863	708233
Катар	0	7414	25760	24286	57460	1015159
Мозамбик	0	13049	39558	3038	55645	468385
Иордания	0	12307	29420	12748	54475	767727
Панама	0	8308	36016	9337	53661	1023894
Пуэрто-Рико	0	3071	18241	31522	52834	1272695
Эстония	0	11051	21690	19124	51865		8
Словения	0	12005	22590	15685	50280	1102611
Парагвай	0	8534	32963	8272	49769
Сенегал	0	18584	25010	4098	47692	305146
Боливия	0	9700	26951	10258	46909
Ливан	0	7519	23125	10392	41036	848275
Конго (Киншаса)	0	12077	26163	2554	40794	143143
Оман	0	7516	22655	9561	39732	417854
Сальвадор	0	6866	27692	3861	38419	567957
Азербайджан	0	12826	20639	4581	38046	550698
Непал	0	16789	16300	4382	37471	750927
Грузия	0	13083	15971	8111	37165	884363
Кипр	0	8856	20114	6997	35967	652230
Уругвай	0	6565	18558	10431	35554	1336083
Мали	0	12883	19584	1654	34121	98016
Уганда	0	11616	19250	2993	33859	226875
Зимбабве	0	13107	13963	2583	29653	321892
Молдова	0	5411	18495	4619	28525	523931
Западный берег	6	7926	16012	4399	28337	778130
Реюньон	0	5566	14276	7197	27039	432712
Гондурас	0	5987	16868	3249	26104	285374
Босния и Герцеговина	0	8952	15527	1187	25666	727997
Сирия	0	15520	8812	644	24976	297761
Ямайка	0	6594	14496	3244	24334	349016
Эфиопия	0	10597	11920	1152	23669	214259
Замбия	0	7487	13415	2372	23274	146007
Никарагуа	0	4743	13690	2888	21321	182802
Кыргызстан	0	5857	12660	2793	21310	481768
Албания	0	5401	12473	3427	21301	438601
Тринидад и Тобаго	0	5699	13527	1978	21204	744878
Македония	0	6017	10567	4539	21123	450720
Армения	0	5934	11833	2878	20645	365743
Люксембург	0	4280	9025	6943	20248	676902
Бахрейн	0	3949	10187	5838	19974	678897
Мальта	137	3111	11222	5252	19585	578054
Лаос	0	5019	10400	4141	19560	149816
Ангола	0	6994	9990	1865	18849	177559
Куба	0	7030	9636	1193	17859	174567
Узбекистан	0	7550	8565	1730	17845	283634
Бенин	0	7165	9101	1557	17823	247626
Судан	0	7346	9290	897	17533	73392
Исландия	0	2897	9082	5442	17421	388344
Маврикий	0	3873	9860	2719	16452	235118
Буркина-Фасо	0	7655	7386	497	15538	77153
Ливия	0	9877	5224	356	15457	182265
Ботсвана	0	6595	7268	1342	15205	110793
Того	0	5667	8432	726	14825	72543
Гаити	0	6173	6868	460	13501	70687
Гваделупа	0	3534	6236	3208	12978	210938
Черногория	0	3551	7172	2118	12841	275818
Мадагаскар	0	5704	5364	1750	12818	80708
Мартиника	0	3035	6411	2830	12276	195700
Сомали	0	4233	5787	1046	11066	73806
Руанда	0	4825	5144	682	10651	100694
Намибия	0	2990	6577	1047	10614	123544
Малави	0	3080	6424	1036	10540	34561
Нигер	0	4391	5476	210	10077	28493
Габон	0	3162	4872	1676	9710	66333
Макао	0	1699	4178	3340	9217	433642
Бруней	0	381	6324	1732	8437	105485
Гвинея	0	3075	4925	301	8301	22287
Афганистан	0	3360	4164	112	7636	56296
Мавритания	0	3537	3647	28	7212	28944
Конго (Браззавиль)	0	2327	4268	597	7192	36543
Йемен	0	6484	42	2	6528	174020
Суринам	0	1536	4316	116	5968	160948
Монголия	0	1043	3272	1505	5820	280114
Косово	0	2557	1827	914	5298	195326
Сьерра-Леоне	0	1917	3168	133	5218	30971
Барбадос	0	1311	3150	626	5087	196334
Туркменистан	0	1984	2592	85	4661	20461
Фиджи	0	949	2172	1539	4660	81022
Багамы,	0	619	2431	1538	4588	203067
Французская Полинезия	0	984	2206	678	3868	51076
Таджикистан	0	1602	2069	191	3862	23641
Кюрасао	0	1014	2119	500	3633	96636
Либерия	0	1944	1262	376	3582	27405
Гамбия,	0	1065	1931	145	3141	28265
Свазиленд	0	871	1977	205	3053	23512
Южный Судан	0	1562	1481	1	3044	18637
Джерси	0	570	1364	995	2929	118854
Французская Гвиана	0	839	1289	775	2903	81102
Кабо-Верде	0	969	1703	103	2775	23378
Мальдивы	0	407	1901	462	2770	76765
Гуам	0	104	1359	1282	2745	101507
Лесото	0	678	1764	196	2638	17866
Гайана	0	971	1622	1	2594	89868
Новая Каледония	0	610	1266	519	2395	81879
Папуа-Новая Гвинея	0	957	1121	298	2376	23889
Белиз	0	691	1283	369	2343	78105
Аруба	0	433	1191	690	2314	110289
Монако	0	422	1151	617	2190	139256
Гвинея-Бисау	0	1127	899	31	2057	4122
Бурунди	0	927	914	95	1936	8883
Сейшельские Острова	0	600	947	361	1908	25419
Гернси	0	395	882	538	1815	51307
Виргинские острова, U. С.	0	126	573	988	1687	104429
Центральноафриканская Республика	0	926	752	0	1678	8906
Чад	0	807	641	114	1562	9401
Фарерские острова	0	275	733	548	1556	29040
Тимор-Лешти	0	534	893	125	1552	11063
Остров Мэн	0	285	738	499	1522	55300
Сент-Люсия	0	505	846	133	1484	41367
Экваториальная Гвинея	0	698	773	7	1478	21481
Бутан	0	713	617	103	1433	17877
Майотта	0	339	748	282	1369	17462
Бермудские острова	0	107	782	459	1348	75641
Виргинские острова, Британские	0	289	676	363	1328	27701
Каймановы острова	0	248	593	483	1324	70257
Антигуа и Барбуда	0	314	599	286	1199	32715
Андорра	0	165	655	336	1156	66442
Вануату	0	393	447	180	1020	8847
Синт-Мартен	0	181	560	160	901	54711
Сент-Китс и Невис	0	253	470	100	823	26903
Гренада	0	330	398	87	815	34878
Сент-Винсент и Гренадины	0	284	386	63	733	21789
Джибути	0	237	410	17	664	12615
Доминика	0	249	241	76	566	19647
Гренландия	0	139	176	213	528	22484
Сен-Мартен	0	178	266	84	528	8005
Коморские Острова	0	216	186	116	518	2094
Острова Теркс и Кайкос	0	88	279	149	516	24006
Самоа	0	88	285	94	467	3183
Гибралтар	0	144	159	110	413	28211
Бонайре, Синт-Эстатиус и Саба	0	89	217	53	359	12549
Северные Марианские острова	0	59	192	92	343	16365
Лихтенштейн	0	244	87	11	342	0
Ангилья	0	73	214	53	340	5458
Сан-Томе и Принсипи	0	77	202	0	279	1234
Сен-Бартельми	0	71	128	49	248	9994
Тонга	0	75	111	46	232	4703
Эритрея	0	140	58	0	198	1217
Ватикан	0	0	50	107	157	120409
Американское Самоа	0	12	77	31	120	3555
Соломоновы Острова	0	30	66	0	96	3434
Острова Кука	0	21	51	11	83	3438
Палау	0	13	59	1	73	3088
Кирибати	0	22	25	5	52	421
Сан-Марино	0	17	33	0	50	0
Микронезия, Федеративные Штаты	0	24	21	1	46	1465
Фолклендские острова (Мальвинские острова)	0	29	0	10	39	1493
Монтсеррат	0	14	24	1	39	276
Науру	0	5	30	0	35	917
Маршалловы Острова	0	29	1	4	34	1663
Ниуэ	0	6	0	15	21	86
Корея, Северная	0	0	14	3	17	2554
Сен-Пьер и Микелон	0	14	0	1	15	2712
Британская территория в Индийском океане	0	1	0	10	11	757
Остров Норфолк	0	9	0	1	10	1448
Остров Рождества	0	9	0	0	9	16390
Антарктида	0	1	4	1	6	774
Кокосовые (Килинг) острова	0	4	0	0	4	539
Уоллис и Футуна	0	0	3	0	3	683
Остров Святой Елены, Вознесения и Тристан-да-Кунья	0	1	0	0	1	143
Западная Сахара	0	0	0	0	0	21
Южная Георгия и Южные Сандвичевы острова	0	0	0	0	0	2
Тувалу	0	0	0	0	0	87
Свальбард	0	0	0	0	0	8134

Как работает инструмент «Найти регионы» — ArcGIS Pro

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

Инструмент «Найти регионы» определяет лучшие регионы во входном растре, которые соответствуют указанным требованиям к размеру и пространственным ограничениям. Регионы — это группы смежных ячеек с одинаковым значением. Некоторые из требований и ограничений, которые могут быть определены в этом инструменте, включают: общую область для выбора, количество регионов, между которыми должна быть распределена общая площадь, форма желаемых областей, а также минимальные и максимальные расстояния между областями. .

Locate Regions часто используется вместе с инструментом Cost Connectivity для выбора и последующего присоединения к лучшим доступным регионам наиболее эффективным способом.Для проведения этого анализа вам сначала понадобится поверхность пригодности, которую вы можете создать, используя другие инструменты из этого набора инструментов. Затем используйте Locate Regions, чтобы определить лучшие из доступных регионов. Наконец, используйте Cost Connectivity, чтобы определить наименее затратную сеть путей между регионами. Дополнительные сведения о том, как создать модель пригодности, см. В разделе «Анализ наложения».

Примеры задач, решаемых программой Locate Regions

Используя поверхность, созданную на основе модели пригодности, вы можете определить лучшие регионы для следующего:

• Наиболее предпочтительная среда обитания оленей для сохранения.Для поддержания жизнеспособной популяции необходимо восемь участков (регионов) среды обитания, и каждый регион должен занимать приблизительно 50 смежных акров. Чтобы поддерживать возможности размножения в стаде, регионы должны быть достаточно близко друг к другу, чтобы их можно было реально соединить коридорами для диких животных.
• Лучшие места для заготовки древесины для лесозаготовок. Чтобы быть финансово жизнеспособным, вырубаемые площади (регионы) должны иметь площадь не менее 250 смежных акров, и каждый регион должен находиться в пределах одной мили от другого.
• Идеальное место для нового торгового центра. Для торгового центра требуются лучшие 60 акров, однако для целей строительства площадь должна быть непрерывной, а форма строительной площадки (региона) должна быть как можно более компактной.

Группирование ячеек в области

Существует шесть основных способов создания областей из отдельных ячеек в растре пригодности.

• Ячейки будут сгруппированы в один регион.
• Ячейки будут сгруппированы в указанное количество областей равной площади.
• Ячейки будут сгруппированы в указанное количество регионов равной площади с соблюдением указанных ограничений расстояния между регионами.
• Ячейки будут сгруппированы в указанное количество областей различного размера, контролируемых определенными минимальными и максимальными требованиями к площади для регионов.
• Ячейки будут сгруппированы в указанное количество областей различного размера, контролируемых определенными минимальными и максимальными требованиями к площади для областей, и таким образом, что никакие две области не могут находиться в пределах определенного минимального или большего расстояния, чем максимальное.
• То же, что и предыдущий вариант, но уже существующие регионы, которые уже были выделены в изучаемой области, должны быть учтены в процессе выбора.

Общий алгоритм для определения местоположения

Функция определения местоположения принимает в качестве входных данных растр, в котором более высокие значения представляют более высокую степень полезности. Из этого растра инструмент выбирает лучшие регионы, которые соответствуют указанным требованиям регионов и пространственным ограничениям.

Поиск регионов с помощью этого инструмента представляет собой четырехэтапный процесс.Ниже перечислены четыре основных шага с подробным описанием:

1. Удалите местоположения, которые считаются неподходящими для процесса выбора. Примеры мест обычно включают в себя водоемы, существующие здания и слишком крутые участки. Это этап предварительной обработки.
2. Определите характеристики желаемого региона или регионов. Примеры этих характеристик включают их размер, форму и ориентацию. Этот шаг достигается установкой параметров в инструменте.
3. Определите все области-кандидаты из входного растра на основе заданного пользователем компромисса между сохранением формы области при максимальной полезности. Этот шаг выполняется с помощью алгоритма роста области, реализованного инструментом.
4. Выберите лучший регион или регионы из регионов-кандидатов, используя определенный пользователем критерий оценки. Например, выберите только регионы с самым высоким средним значением. Этот шаг выполняется в инструменте путем применения алгоритма выбора с использованием указанного метода оценки.

Первичный алгоритм для идентификации областей-кандидатов использует метод параметризованного выращивания области (PRG), который обрабатывает каждую идентифицированную клетку как потенциальное семя, из которого будет расти область. Выбор смежных ячеек, которые будут добавлены в область, основан на оценке компромисса между вкладом ячеек в поддержание желаемой формы области относительно полезности (пригодности) значения атрибута ячеек. Чем выше значение атрибута, тем больше полезность.Потенциальные регионы-кандидаты будут продолжать расти до тех пор, пока не будут выполнены определенные требования к площади для региона. Этот процесс роста выполняется для каждого семени. Каждый результирующий регион рассматривается как вариант-кандидат, и на этом этапе будет много пересекающихся регионов-кандидатов. На этом этапе ячейки не выделяются, и ячейка может входить в несколько областей-кандидатов.

Чтобы выбрать лучший регион или регионы, алгоритм выбора оценивает каждую область-кандидат, идентифицированную методом PRG, для наиболее идеальной конфигурации на основе следующих предпочтений:

• Указанный критерий метода оценки, например наивысшее среднее значение, наибольшая сумма или наибольшее количество ребер.
• Критерий межрегиональной оценки, определенный параметрами «Максимальное расстояние» и «Минимальное расстояние».

Если требуется несколько регионов, метод Selection дает вам дополнительный контроль над тем, как выбираются лучшие регионы. Это КОМБИНАТОРНЫЕ и ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЕ.

• Если выбран КОМБИНАТОРНЫЙ метод, будет оцениваться все возможное количество комбинаций желаемого количества регионов. Например, с помощью этого метода, если количество регионов установлено на восемь, а потенциальное количество регионов, созданных из PRG, равно 150 000, тогда все комбинации восьми регионов, доступные в 150 000 регионов-кандидатов, будут проверены для определения оптимальных восьми. регионы на основе метода оценки и пространственных ограничений.Возможно, единственный лучший регион не будет выбран, если он не входит в оптимальную комбинацию восьми регионов.
• Если выбран метод SEQUENTIAL, первая выбранная область будет лучшей областью на основе метода оценки и которая соответствует пространственным ограничениям. Вторая выбранная область будет следующей лучшей областью на основе метода оценки и которая удовлетворяет пространственным ограничениям относительно первой выбранной области. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет выполнено количество регионов.

Области-кандидаты могут перекрываться, однако ячейка может быть выделена только для одной области. После выбора области любые оставшиеся области-кандидаты, которые включают выделенную ячейку, больше не будут учитываться в процессе выбора последующих областей. Другие ячейки в пределах этих регионов-кандидатов будут по-прежнему рассматриваться для других регионов-кандидатов.

Как распределяются семена

Чтобы сократить время обработки, вместо выращивания областей из каждой доступной ячейки во входном растре, области-кандидаты могут быть выращены из определенных идентифицированных местоположений ячеек, известных как семена.Количество семян, из которых будут расти регионы, можно контролировать с помощью параметра «Количество семян для выращивания».

Указанное количество начальных значений распределяется по растру на основе пространственного распределения значений полезности во входном растре. То есть больше семян находится в областях входного растра, где значения полезности самые высокие. Предполагается, что наиболее вероятно, что лучшие регионы будут расположены в областях, где значения полезности входного растра самые высокие.

Для определения конкретных местоположений начальных значений создается распределение из всех входных ячеек растра и их значений полезности. Ячейки с высоким значением полезности будут составлять большую часть распределения. Из этого распределения случайным образом выбирается значение, чтобы определить местоположение ячейки, в которой должно быть расположено начальное число. Поскольку ячейки с более высокими значениями полезности представляют большую часть распределения, более вероятно, что эти местоположения будут выбраны.

Выполняется дополнительная регулировка, чтобы семена не находились слишком близко друг к другу, а также чтобы распределение количества семян в заданной области было пропорционально общей полезности клеток в этой области.

Пример распределения начального числа

Для упрощенного примера у нас есть растр с четырьмя ячейками со значениями полезности 1, 2, 3 и 4. Распределение создается из четырех значений. Сумма значений ячеек здесь равна 10. Затем значения корректируются по шкале от 0 до 1. Ячейка со значением полезности 1 дает 10 процентов распределения (от 0 до 0,1 распределения), ячейка со значением 2 дает 20 процентов (от 0,1 до 0,3 распределения), ячейка со значением 3 дает 30 процентов (0.От 3 до 0,6 распределения), а ячейка со значением 4 дает 40 процентов (от 0,6 до 1 распределения). Выбрано случайное значение от 0 до 1. Существует 40-процентная вероятность того, что случайное значение попадет в диапазон распределения от 0,6 до 1, что будет означать размещение начального числа в ячейке, которой присвоено значение 4, ячейке с наивысшей полезностью.

Регулировка разрешения роста области на основе размера требуемых областей

Помимо использования параметра «Число начальных чисел для роста от» для сокращения времени обработки, вы также можете повысить производительность, используя параметр «Разрешение» роста. Вы можете использовать параметр «Разрешение роста», чтобы заставить алгоритм PRG расти на более грубой промежуточной версии входного растра. В этом случае, как только нужные области выбраны из областей-кандидатов с использованием промежуточного растра, результирующие области повторно дискретизируются до размера ячейки для создания окончательного выходного растра. Разрешение промежуточного растра определяется количеством ячеек, связанных с заданным Разрешением роста.

Чтобы гарантировать, что в каждой из результирующих областей будет достаточно ячеек, и уменьшить ненужную обработку, может произойти вторая корректировка разрешения и общего количества ячеек, определяемых каждым целевым значением Разрешение роста промежуточного растра.На основе разрешения, определенного из указанного разрешения роста, определяется количество ячеек в среднем размере области. Средний размер области рассчитывается путем деления желаемой общей площади на указанное количество областей. Чтобы обеспечить достаточное количество ячеек в каждой выбранной области, если в среднем размере области слишком мало ячеек, разрешение промежуточного растра становится более точным (размер ячейки уменьшается, следовательно, количество ячеек увеличивается). Чтобы уменьшить ненужную обработку, если в среднем размере области слишком много ячеек, разрешение промежуточного растра увеличивается.

Пороговые значения для определения того, является ли количество ячеек в среднем размере области слишком маленьким или слишком большим, основаны на выбранном разрешении роста. Например, если выбрана опция НИЗКОЕ разрешение и количество ячеек в среднем размере области слишком мало для приемлемых результатов, для этого выбора менее 1800 ячеек разрешение промежуточного растра будет установлено более тонким, так что будет не менее 1800 ячеек в среднем по региону. Это гарантирует, что есть достаточно ячеек для создания разумной области.И наоборот, чтобы уменьшить ненужную обработку, если в среднем размере области более 5400 ячеек, то разрешение промежуточного растра для НИЗКОГО разрешения увеличивается до тех пор, пока в среднем размере области не будет 5400 ячеек.

Те же самые настройки происходят для выбора СРЕДНИЙ и ВЫСОКИЙ разрешения роста, но пороговые значения различаются. Для СРЕДНЕГО разрешения нижний порог среднего размера области составляет 3200 ячеек, а верхний предел — 9600 ячеек. Для ВЫСОКОГО разрешения нижний порог среднего размера области составляет 7200 ячеек, а верхний предел — 21 600 ячеек.

В результате этой второй настройки общее количество ячеек для промежуточного повторно дискретизированного растра, на котором будет выполняться PRG для каждого из заданного разрешения роста, может быть ниже или выше целевого количества ячеек.

Как определяются регионы, когда указаны минимальная и максимальная площадь

Если указаны минимальная и максимальная площадь региона, будет слишком много комбинаций регионов для сравнения, если будет учитываться каждый возможный размер региона между указанным минимальным и максимальным размером от каждого семени.Следовательно, из каждого начального числа алгоритм определяет количество областей размером от минимального до максимального, которые создаются процессом PRG и учитываются в процессе КОМБИНАТОРНОГО и ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОГО выбора для определения лучших регионов.

Все размеры регионов создаются из минимального, максимального и среднего размеров регионов. Чтобы определить средний размер области, алгоритм делит общую площадь на количество указанных областей. Средний размер региона — это размер первого региона, который будет создан из каждого начального числа.Как правило, средний размер области будет ближе к указанному минимальному или максимальному размеру области. То есть это большее расстояние между Abs (максимум — среднее) или Abs (минимум — среднее). Это значение будет называться LargerDist.

Для расчета шага интервала для определения размеров области, попадающих между средним размером области и большим расстоянием, используется следующая формула:

  StepInterval = LargerDist / (N - 1)  

• , где N — количество указанные регионы.

Начиная со среднего размера области, StepInterval последовательно добавляется или вычитается, пока не будет достигнуто большее значение расстояния. Один и тот же StepInterval последовательно добавляется или вычитается в противоположном направлении, пока не будет достигнуто меньшее значение расстояния.

На этом этапе обработки, если количество размеров области меньше 4, между каждым из существующих значений добавляются два дополнительных размера. Если количество размеров меньше 7, но больше 3, дополнительный размер добавляется между каждым из существующих значений.В результате минимальное количество размеров регионов, которые будут созданы из каждого начального числа, равно 7, и, в зависимости от количества указанных регионов, максимальное количество размеров регионов равно 15.

Доступны некоторые примеры, показывающие взаимодействие этих параметров. далее в этом разделе.

Когда указаны минимальная площадь региона и максимальная площадь региона, во время КОМБИНАТОРНОГО или ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОГО процесса выбора каждый из размеров области рассматривается для каждого начального числа как область-кандидат и проверяется в процессе выбора для определения лучших областей. .

Если указана только минимальная площадь региона и не определена максимальная площадь региона, максимальная площадь определяется из минимального размера области, общей площади и количества указанных регионов. Например, минимальная площадь региона установлена ​​на 5 квадратных миль, общая площадь — на 50 квадратных миль, а количество регионов — на 5. Максимально возможная площадь определяется исходя из предположения, что 4 из регионов имеют размер минимальной площади в в нашем примере 5 квадратных миль, что в сумме составляет 20 квадратных миль.Остается тридцать квадратных миль, что является максимально возможной площадью, поэтому она будет распределена. Аналогичная логика применяется, когда указана только максимальная площадь региона, но минимальная площадь должна быть больше 0.

Пример 1

В этом примере установлены следующие параметры:

• Общая площадь установлена ​​на 300 квадратных миль.
• Количество регионов установлено на 6
• Минимальная площадь региона установлена ​​на 40 квадратных миль
• Максимальная площадь региона установлена ​​на 100 квадратных миль

Первый размер региона, который будет создан PRG, — это средний размер региона , который определяется делением общей площади на количество регионов; 50 квадратных миль (300/6).LargerDist равен 50 (LargerDist = Abs (100-50)). StepInterval равен 10 (StepInterval = 50 / (6-1)).

Чтобы определить размер второй области, создаваемой из каждого начального числа, определяется путем добавления StepInterval к ​​среднему размеру области (10 + 50), таким образом, 60 квадратных миль. Продолжая добавлять StepInterval 10 к среднему размеру области, пока не будет достигнуто большее значение расстояния. Это определяет третий, четвертый, пятый и шестой размеры области, которые составляют 70, 80, 90 и 100 квадратных миль. Наконец, итеративное вычитание StepInterval из среднего размера области до достижения меньшего значения расстояния определяет седьмой размер создаваемой области; в данном случае 40 квадратных миль.В этом примере количество регионов, которые будут созданы из каждого семени, равно 7; они составляют 40, 50, 60, 70, 80, 90 и 100 квадратных миль.

Пример 2

В этом примере установлены следующие параметры:

• Общая площадь установлена ​​на 100 квадратных миль
• Количество регионов установлено на 4
• Минимальная площадь региона установлена ​​на 10 квадратных миль
• Регион максимальная площадь установлена ​​в 60 квадратных миль

Первый размер области, который будет создан PRG, — это средний размер области, который определяется делением общей площади на количество областей; 25 квадратных миль.

Размер LargerDist составляет 35 квадратных миль (Abs (60-25)). StepInterval составляет 11,6667 (35 / (4-1)). Итеративное добавление 11,6667 к среднему размеру области до тех пор, пока не будет достигнуто большее значение расстояния, приведет к значениям 36,6667, 48,3334 и 60. Вычитание StepInterval из среднего размера области до тех пор, пока разница не станет равной или не станет меньше минимального значения в 13,3333. На данный момент количество размеров области 5; это 13,3333, 25, 36,6667, 48,3334 и 60. Обратите внимание, что минимальное или максимальное значение, создавшее меньшее расстояние, не гарантируется для включения в размеры области (в этом примере 13.3333 — 11,6667 = 1,6666, что меньше 10). Опять же, минимальное количество размеров области, которое будет создано из каждого начального числа, равно 7, а максимальное количество размеров области — 15. Поскольку 5 меньше требуемого минимума 7, дополнительные размеры областей добавляются между каждой из 5 областей. размеры. В этом примере количество регионов, которые будут созданы из каждого семени, равно 9; это 13,3333, 19,1667, 25, 30,8334, 36,6667, 42,5001, 48,3334, 54,1667 и 60 квадратных миль.

Список литературы

Brooks, Christopher J.1997. Параметризованная программа расширения области для размещения участков на растровых картах пригодности . Международный журнал географической информатики, 11: 4, 375-396.

Брукс, Кристофер Дж. 1997. Генетический алгоритм для определения оптимального местоположения участков на растровых картах пригодности . Транзакции в ГИС, Vol. 2, № 3, с. 201-212.

Брукс, Кристофер Дж. 1998. Генетический алгоритм для проектирования оптимальных конфигураций регионов в ГИС . Диссертация на соискание степени доктора философии, Университетский колледж Лондонского университета, Лондон.

Брукс, Кристофер Дж. 2001. Генетический алгоритм для разработки оптимальных конфигураций заплат в ГИС . Международный журнал географической информатики, Vol. 15, № 6, 539-559.

Ли, Ся и Энтони Гар-Он Йе, 2005. Интеграция генетических алгоритмов и ГИС для поиска оптимального местоположения , Международный журнал географической информатики, Vol. 19, № 5, 581-601.

Связанные темы

Отзыв по этой теме?

Важный год для компаний, занимающихся клеточной и генной терапией и подключенных медицинских компаний в регионе Большой Филадельфии — CEO Council for Growth

Быстрый рост и ряд достижений были отличительными чертами региональной клеточной и генной терапии, редактирования генов и связанных медицинских компаний .

Во-первых, Большая Филадельфия отметила еще одно одобрение FDA препарата Zolgensma®, берущего свое начало в нашем исследовательском сообществе. Эта генная терапия, разработанная Novartis для детей младше 2 лет со спинальной мышечной атрофией, основана на средстве доставки, обнаруженном доктором Джеймсом Уилсоном и его командой в Медицинской школе Перельмана при Университете Пенсильвании. Это разрешение пополнило список трех других разрешений FDA для клеточной и генной терапии, происхождение которых находится в этом регионе.

Кроме того, многие региональные инновационные компании в области клеточной и генной терапии и связанные с ними медицинские компании успешно привлекли капитал в 2019 году.Финансирование могло быть найдено для компаний на разных этапах: от 5 миллионов долларов для дочерней компании Wistar Virion Therapeutics, до 110 миллионов долларов для Passage Bio’s Series B и IPO на 74,8 миллиона долларов для Cabaletta Bio Inc . (NASDAQ: CABA), которая также привлекла 50 миллионов долларов в серии B в январе этого года. В области подключенного здравоохранения базирующаяся в Филадельфии группа HealthVerity , ориентированная на данные в области цифрового здравоохранения, в апреле привлекла 25 миллионов долларов в рамках раунда серии C, в результате чего общее финансирование венчурного капитала достигло 42 долларов.3 миллиона. Это всего лишь несколько примеров. Посетите страницу транзакций на веб-сайте нашего партнера PhillyBio для более полного списка.

Что касается слияний, то 17 декабря компания Roche завершила покупку Spark Therapeutics на 4,3 млрд долларов. В июле базирующаяся в Филадельфии техническая компания по платежам в сфере здравоохранения InstaMed объявила, что она была приобретена JP Morgan Chase в результате сделки, стоящей выгодной сделки. сообщила о $ 500 млн, добавив Spark к списку крупнейших выходов в новейшей истории в области биотехнологий и биотехнологий в регионе.

Ряд компаний также решили назвать Большую Филадельфию своим домом в этом году, присоединившись к более чем 50 компаниям, занимающимся клеточной и генной терапией и подключившимся к компаниям по развитию здравоохранения, уже базирующимся в этом регионе.

В феврале Amicus Therapeutics объявила о планах открыть Центр глобальных исследований и генной терапии на площади Сити-Сквер. Несколько месяцев спустя, во втором квартале, базирующаяся в Калифорнии компания Iovance Biotherapeutics объявила о планах строительства производственного предприятия площадью 136 000 квадратных футов за 75 миллионов долларов в Филадельфии, присоединившись к другим инновационным биотехнологическим компаниям на Военно-морской верфи. Anpac Bio , другая калифорнийская биотехнологическая компания, также выбрала Большую Филадельфию в качестве своего следующего дома в США, объявив о создании второй клинической лаборатории и новой штаб-квартиры в США по адресу Spring House Innovation Park . Anpac Bio назвала богатую региональную экосистему наук о жизни и благоприятную среду для стартапов ключевыми факторами при принятии решения — свидетельством растущей репутации Большой Филадельфии как центра инноваций в клеточной и генной терапии.

Видео: СЧЁТЕСЛИМН и СУММЕСЛИМН

Чтобы определить количество продавцов по регионам, у которых есть пятьдесят или более заказов, мы используем функцию СЧЕТЕСЛИ .

Сначала мы выбираем диапазон ячеек региона, и я нажимаю F4, чтобы сделать его абсолютной ссылкой на ячейку.

Затем мы выбираем критерии, которым он должен соответствовать. В данном случае это Восток.

Затем мы выбираем диапазон ячеек для количества заказов и критериев, которым он должен соответствовать, больше или равных 50 в ячейке G2.

Я использую ссылку на ячейку для критериев вместо того, чтобы жестко закодировать ее в формуле, чтобы я мог легко ее изменить, если захочу.

В Восточном регионе есть один человек с 50 и более заказами.

Давайте пройдемся через это.

Во-первых, функция оценивает, сколько ячеек в диапазоне ячеек региона, от B2 до B7, равно Востоку.

В этом примере их двое, Боб и Сью.

Затем из этих двух он оценивает, сколько из них имеет порядков больше или равных 50, ячейка G2.

В данном случае это просто Боб.

СЧЁТЕСЛИМН применяет критерии к ячейкам в нескольких диапазонах и подсчитывает, сколько раз все критерии были выполнены.

Это синтаксис функции СЧЕТЕСЛИ .

диапазон_критериев1 является обязательным. Это первый диапазон, который оценивался.

критерия1 Требуется .Это критерий, по которому оценивается диапазон_критериев1 .

диапазон_критерия2 , критерий2 и т. Д. Являются необязательными.

Каждый дополнительный диапазон должен иметь такое же количество строк и столбцов, что и диапазон_критерия1 , но они не обязательно должны быть смежными друг с другом.

Вы можете использовать? и * символы подстановки в критериях.

Теперь мы хотим определить Продажи по регионам, где у продавца пятьдесят или более заказов.

Это можно сделать с помощью функции СУММЕСЛИМН .

Сначала мы выбираем диапазон ячеек, который хотим добавить. В данном случае это диапазон ячеек в столбце «Продажи».

Я нажимаю F4, чтобы сделать это абсолютной ссылкой на ячейку.

Затем мы выбираем первый диапазон ячеек, который хотим оценить, четыре региона в столбце «Регион».

Затем мы выбираем критерии, по которым будет оцениваться диапазон, в данном случае Восток, ячейка F2.

Затем мы выбираем диапазон ячеек для количества заказов и критериев, больше или равных 50, в ячейке G2.

В Восточном регионе общий объем продаж торговых представителей с заказами, превышающими или равными 50, составляет 49 017 долларов.

Давайте пройдемся через это. Она аналогична функции СЧЕТЕСЛИ .

Сначала функция оценивает, сколько ячеек в диапазоне ячеек столбца «Регион» равно Востоку.Есть два.

Боб и Сью — продавцы в Восточном регионе.

Затем из этих двух он оценивает, сколько заказов больше или равно 50.

Для Востока это просто Боб.

Наконец, функция добавляет ячейки из диапазона ячеек в столбце «Продажи», где выполнены все соответствующие критерии.

Боб — единственный продавец из восточного региона, отвечающий всем критериям, поэтому результатом функции является показатель продаж Боба.

СУММЕСЛИМН добавляет ячейки в диапазоне, удовлетворяющем нескольким критериям.

Это синтаксис функции СУММЕСЛИМН .

диапазон сумм является обязательным. Суммируется одна или несколько ячеек. Пустые и текстовые значения игнорируются.

диапазон_критериев1 является обязательным. Оценивается первый диапазон.

критерия1 Требуется . Это критерий, по которому оценивается диапазон_критериев1 .

диапазон_критерия2 , критерий2 и т. Д. Являются необязательными.

Каждая ячейка в аргументе диапазон_суммы суммируется, только если все соответствующие указанные критерии имеют значение ИСТИНА для этой ячейки.

Каждый аргумент диапазон_критериев должен содержать такое же количество строк и столбцов, что и аргумент диапазон_суммы .

Вы можете использовать? и * символы подстановки в критериях.

Далее работают функции СРЕДНЕНОМН и ЕСЛИОШИБКА .

Gates & Regions — Руководство по проточной цитометрии

Анализ данных проточной цитометрии в основном основан на принципе стробирования. Ворота и регионы размещаются вокруг популяций клеток с общими характеристиками, как правило, прямого рассеяния, бокового рассеяния и экспрессии маркеров, чтобы исследовать и количественно оценить эти представляющие интерес популяции.Здесь мы покажем, как выглядят общие выходные данные графа проточной цитометрии, и как за несколько простых шагов вы можете определить различные популяции клеток, которые были окрашены антителами, конъюгированными с флуорофорами. В дополнение к этому руководству у нас есть удобный PDF-файл, доступный для загрузки на нашей странице ворот, участков и регионов, который можно использовать в качестве быстрого напоминания.

Первым шагом в стробировании часто является различение популяций клеток на основе их свойств прямого и бокового рассеяния.Прямое и боковое рассеяние дают оценку размера и зернистости ячеек соответственно, хотя это может зависеть от нескольких факторов, таких как образец, длина волны лазера, угол сбора и показатель преломления образца и жидкости оболочки. Выделение популяций клеток может быть относительно простым для линий клеток, где есть только один тип клеток, но может быть более сложным для образцов, где имеется несколько типов клеток. Как можно увидеть на графиках плотности на Фигуре 13, цельная кровь, лизированная эритроцитами, имеет несколько различных популяций.Красные / желтые / зеленые / синие горячие точки указывают на увеличивающееся количество событий, возникающих в результате дискретных популяций клеток. Характер светорассеяния гранулоцитов, моноцитов и лимфоцитов позволяет отличить их от клеточного мусора и мертвых клеток. Обломки и мертвые клетки часто имеют более низкий уровень прямого рассеяния и находятся в нижнем левом углу графика плотности. Порог прямого рассеяния может быть увеличен, чтобы избежать сбора этих событий, или они могут быть удалены путем стробирования интересующих популяций (рис. 13A).Данные также могут быть отображены как комбинация флуоресценции и прямого или бокового рассеяния, как показано для CD45 Pacific Blue на Фигуре 13B. Стробирование прямого и бокового рассеяния часто используется для удаления мертвых клеток, которые имеют повышенную автофлуоресценцию и неспецифическое связывание антител, однако включение красителя жизнеспособности является гораздо более надежным методом.

Рис. 13. Анализ лизированной цельной крови. A. График плотности SSC относительно FSC: B. График флуоресценции SSC относительно CD45 PB (MCA87PB).PB, Тихоокеанский синий; FSC, прямое рассеяние; SSC, боковой разброс.

События также могут отображаться в виде точечной диаграммы, где информация о плотности не отображается, или в виде контурной карты, чтобы показать относительную интенсивность диаграмм рассеяния. Примеры контурных карт показаны на рисунке 14.

Рис. 14. Анализ лизированной цельной крови. A. Контурная диаграмма SSC ​​и FSC: B. Контурная диаграмма SSC ​​и FSC плюс выбросы; FSC, прямое рассеяние; SSC, боковой разброс.

Выбор предпочтительного отображения зависит от предпочтений пользователя, но иногда дискретные популяции ячеек легче визуализировать на контурных диаграммах.

Анатомия спинного мозга (Раздел 2, Глава 3) Нейронаука в Интернете: Электронный учебник для неврологии | Кафедра нейробиологии и анатомии

3.1 Введение

Спинной мозг — самая важная структура между телом и мозгом.Спинной мозг простирается от большого затылочного отверстия, где он переходит в продолговатый мозг, до уровня первого или второго поясничных позвонков. Это жизненно важное звено между мозгом и телом, а также между телом и мозгом. Спинной мозг имеет длину от 40 до 50 см и диаметр от 1 до 1,5 см. С каждой стороны выходит по два последовательных ряда нервных корешков. Эти нервные корешки соединяются дистально, образуя 31 пару спинномозговых нервов . Спинной мозг представляет собой цилиндрическую структуру нервной ткани, состоящей из белого и серого вещества, однородно организованной и разделенной на четыре области: шейный (C), грудной (T), поясничный (L) и крестцовый (S) (Рисунок 3). .1), каждый из которых состоит из нескольких сегментов. Спинной нерв содержит двигательные и сенсорные нервные волокна, идущие ко всем частям тела и от них. Каждый сегмент спинного мозга иннервирует дерматом (см. Ниже и рисунок 3.5).

3.2 Общие характеристики

1. Подобные структуры поперечного сечения на всех уровнях спинного мозга (рис. 3.1).
2. Он передает сенсорную информацию (ощущения) от тела, а также от головы к центральной нервной системе (ЦНС) через афферентные волокна и выполняет первоначальную обработку этой информации.
3. Моторные нейроны в вентральном роге проецируют свои аксоны на периферию, чтобы иннервировать скелетные и гладкие мышцы, которые опосредуют произвольные и непроизвольные рефлексы.
4. Он содержит нейроны, чьи нисходящие аксоны опосредуют вегетативный контроль над большинством висцеральных функций.
5. Он имеет большое клиническое значение, поскольку является основным местом травматических повреждений и очагом многих болезненных процессов.
   

Хотя спинной мозг составляет лишь около 2% центральной нервной системы (ЦНС), его функции жизненно важны. Знание функциональной анатомии спинного мозга позволяет диагностировать характер и место повреждения спинного мозга и многие заболевания спинного мозга.

3.3 Сегментарная и продольная организация

Спинной мозг делится на четыре различных области: шейный, грудной, поясничный и крестцовый (рис. 3.1). Различные участки шнура можно визуально отличить друг от друга. Можно визуализировать два увеличения спинного мозга: увеличение шейки матки, которое простирается между C3 и T1; и поясничное увеличение, которое простирается от L1 до S2 (Рисунок 3.1).

Шнур сегментно организован. Есть 31 сегмент, определяемый 31 парой нервов, выходящих из спинного мозга. Эти нервы делятся на 8 шейных, 12 грудных, 5 поясничных, 5 крестцовых и 1 копчиковый нервы (рис. 3.2). Дорсальные и вентральные корешки входят в позвоночный столб и выходят из него соответственно через межпозвонковые отверстия в позвоночных сегментах, соответствующих сегменту позвоночника.

Пуповина покрыта теми же тремя оболочками, что и мозг: мягкой мозговой оболочкой, паутинной оболочкой и твердой мозговой оболочкой. Твердая мозговая оболочка — это жесткая внешняя оболочка, под ней лежит паутинная оболочка, а мягкая мозговая оболочка плотно прилегает к поверхности спинного мозга (рис. 3.3). Спинной мозг прикреплен к твердой мозговой оболочке серией боковых зубчатых связок, отходящих от пиальных складок.

В течение первого третьего месяца эмбрионального развития спинной мозг простирается на всю длину позвоночного канала, и оба растут примерно с одинаковой скоростью. По мере продолжения развития тело и позвоночный столб продолжают расти с гораздо большей скоростью, чем сам спинной мозг.Это приводит к смещению нижних отделов спинного мозга по отношению к позвоночному столбу. Результатом этого неравномерного роста является то, что взрослый спинной мозг простирается до уровня первого или второго поясничных позвонков, а нервы растут и выходят через те же межпозвоночные отверстия, что и во время эмбрионального развития. Этот рост нервных корешков внутри позвоночного канала приводит к тому, что поясничные, крестцовые и копчиковые корешки расширяются до соответствующих позвоночных уровней (рис.2).

Все спинномозговые нервы, кроме первого, выходят ниже своих соответствующих позвонков. В шейных сегментах имеется 7 шейных позвонков и 8 шейных нервов (рис. 3.2). Нервы C1-C7 выходят выше своих позвонков, а нерв C8 — ниже позвонка C7. Он уходит между позвонком C7 и первым грудным позвонком. Следовательно, каждый последующий нерв выходит из спинного мозга ниже соответствующего позвонка. В грудном и верхнем поясничном отделах разница между позвонками и уровнем спинного мозга составляет три сегмента.Следовательно, корневые нити сегментов спинного мозга должны преодолевать большие расстояния, чтобы достичь соответствующего межпозвонкового отверстия, из которого выходят спинномозговые нервы. Пояснично-крестцовые корни известны как конский хвост (рис. 3.2).

Каждый спинномозговой нерв состоит из нервных волокон, связанных с областью мышц и кожи, которая развивается из одного сомита (сегмента) тела. Сегмент спинного мозга определяется входом в спинной мозг и выходом вентрального корешка из спинного мозга (то есть сегмент спинного мозга, который дает начало одному спинному нерву, считается сегментом.) (Рисунок 3.4).

Дерматом представляет собой участок кожи, снабжаемый периферическими нервными волокнами, происходящими из одного ганглия дорзального корешка.Если нерв перерезан, дерматом теряет чувствительность. Поскольку каждый сегмент спинного мозга иннервирует разные области тела, дерматомы могут быть точно нанесены на поверхность тела, а потеря чувствительности в дерматоме может указывать на точный уровень повреждения спинного мозга при клинической оценке травмы (рис. 3.5). Важно учитывать, что между соседними дерматомами есть некоторое перекрытие. Поскольку сенсорная информация от тела передается в ЦНС через задние корешки, аксоны, происходящие от ганглиозных клеток дорсального корешка, классифицируются как первичные сенсорные афференты, а нейроны дорзального корешка являются сенсорным нейроном первого порядка (1 °).Большинство аксонов вентральных корешков возникает из мотонейронов вентрального рога спинного мозга и иннервирует скелетные мышцы. Другие возникают из бокового рога и синапсов вегетативных ганглиев, которые иннервируют внутренние органы. Аксоны вентральных корешков соединяются с периферическими отростками ганглиозных клеток дорсальных корешков, образуя смешанные афферентные и эфферентные спинномозговые нервы, которые сливаются, образуя периферические нервы. Знание сегментарной иннервации кожных покровов и мышц важно для диагностики места травмы.

3.4 Внутренняя структура спинного мозга

Поперечный разрез спинного мозга взрослого показывает белое вещество на периферии, серое вещество внутри и крошечный центральный канал, заполненный спинномозговой жидкостью в его центре.Канал окружает единственный слой клеток, эпендимальный слой. Эпендимный слой окружает серое вещество — область, содержащая тела клеток, имеющая форму буквы «H» или «бабочки». Два «крыла» бабочки соединены по средней линии дорсальной серой комиссурой и ниже белой комиссурой (рис. 3.6). Форма и размер серого вещества варьируются в зависимости от уровня спинного мозга. На более низких уровнях соотношение между серым веществом и белым веществом больше, чем на более высоких уровнях, в основном потому, что на более низких уровнях содержится меньше восходящих и нисходящих нервных волокон.(Рисунок 3.1 и Рисунок 3.6).

Серое вещество в основном состоит из клеточных тел нейронов и глии и разделено на четыре основных столбца: дорсальный рог, промежуточный столбец, боковой рог и столбец вентрального рога. (Рисунок 3.6).

Дорсальный рог находится на всех уровнях спинного мозга и состоит из сенсорных ядер, которые получают и обрабатывают поступающую соматосенсорную информацию.Отсюда возникают восходящие проекции, передающие сенсорную информацию в средний мозг и промежуточный мозг. Промежуточный столбец и боковой рог составляют вегетативные нейроны, иннервирующие висцеральные и тазовые органы. Вентральный рог состоит из моторных нейронов, которые иннервируют скелетные мышцы.

На всех уровнях спинного мозга нервные клетки в сером веществе мультиполярны и сильно различаются по своей морфологии. Многие из них являются нервными клетками Гольджи типа I и Гольджи типа II. Аксоны типа Гольджи I длинные и выходят из серого вещества в вентральные спинномозговые корешки или волокнистые тракты белого вещества.Аксоны и дендриты клеток Гольджи типа II в основном ограничены соседними нейронами серого вещества.

Более поздняя классификация нейронов серого вещества основана на функции. Эти клетки расположены на всех уровнях спинного мозга и делятся на три основные категории: корневые клетки, клетки столбика или тракта и проприоспинальные клетки.

Клетки корня расположены в брюшных и боковых серых рогах и сильно различаются по размеру. Наиболее характерными чертами клеток корня являются крупные многополярные элементы, превышающие 25 мкм их сомы.Клетки корня передают свои аксоны в вентральные корешки спинномозговых нервов и сгруппированы в два основных подразделения: 1) соматические эфферентные корневые нейроны, которые иннервируют скелетную мускулатуру; и 2) висцеральные эфферентные корневые нейроны, также называемые преганглионарными вегетативными аксонами, которые посылают свои аксоны в различные вегетативные ганглии.

Столбец , или , клетки тракта и их отростки расположены в основном в спинном сером роге и полностью заключены в ЦНС.Аксоны столбчатых клеток образуют продольные восходящие пути, которые восходят в белых столбиках и заканчиваются на нейронах, расположенных рострально в стволе мозга, мозжечке или промежуточном мозге. Некоторые столбчатые клетки посылают свои аксоны вверх и вниз по пуповине, чтобы оканчиваться в сером веществе близко к месту их происхождения и известны как межсегментные ассоциативные столбчатые клетки. Другие аксоны столбчатых клеток оканчиваются внутри сегмента, в котором они происходят, и называются внутрисегментарными ассоциативными столбчатыми клетками. Третьи клетки колонны посылают свои аксоны через срединную линию, чтобы оканчиваться в сером веществе близко к месту их происхождения, и называются клетками колонны ассоциации комиссур.

Проприоспинальные клетки — спинномозговые интернейроны, аксоны которых не покидают спинной мозг. Проприоспинальные клетки составляют около 90% спинномозговых нейронов. Некоторые из этих волокон также находятся по краю серого вещества спинного мозга и в совокупности называются собственным пучком, проприоспинальным или архиспиноталамическим трактом.

3.5 Ядра и пластинки спинного мозга

Спинальные нейроны организованы в ядра и пластинки.

3.6 ядер

Выдающиеся ядерные группы клеточных столбов в спинном мозге от дорсального до вентрального — это маргинальная зона, желатиновая субстанция, собственное ядро, дорсальное ядро ​​Кларка, промежуточно-латеральное ядро ​​и ядра нижних мотонейронов.

Ядро маргинальной зоны или posterior marginalis, обнаруживается на всех уровнях спинного мозга в виде тонкого слоя клеток столбца / тракта (столбчатых клеток), который покрывает верхушку дорсального рога.Аксоны ее нейронов участвуют в боковом спиноталамическом тракте, который передает информацию о боли и температуре промежуточному мозгу (рис. 3.7).

Желатиновая субстанция встречается на всех уровнях спинного мозга. Расположенный в дорсальной шапкообразной части головы спинного рога, он передает информацию о боли, температуре и механической (легкое прикосновение) информации и состоит в основном из ячеек столбца (ячеек межсегментарного столбца). Эти колоночные клетки синапсы в клетках на уровнях Rexed с IV по VII, аксоны которых вносят вклад в вентральный (передний) и латеральный спинномозговой таламический тракт. Гомологичная желатиновая субстанция в мозговом веществе — это спинальное ядро ​​тройничного нерва .

Nucleus proprius находится под желатиновой субстанцией в головке и шейке спинного рога. Эта группа клеток, которую иногда называют главным сенсорным ядром, связана с механическими и температурными ощущениями. Это плохо очерченный столб клеток, который проходит через все сегменты спинного мозга, и его нейроны участвуют в вентральных и боковых спинномозговых таламических путях, а также в спинномозговых трактах.Аксоны, берущие начало в собственном ядре, проецируются в таламус через спиноталамический тракт и в мозжечок через вентральный спиноцеребеллярный тракт (VSCT).

Дорсальное ядро ​​Кларка представляет собой столбик клеток, расположенный в средней части основной формы спинного рога. Аксоны от этих клеток проходят непересекающимися к латеральному семенному канатику и образуют дорсальный (задний) спиноцеребеллярный тракт (DSCT), который подчиняет бессознательную проприоцепцию от мышечных веретен и органов сухожилий Гольджи мозжечку, а некоторые из них иннервируют спинномозговые интернейроны.Дорсальное ядро ​​Кларка обнаруживается только в сегментах от C8 до L3 спинного мозга и наиболее заметно в нижнем грудном и верхнем поясничных сегментах. Гомологичное дорсальное ядро ​​Кларка в продолговатом мозге является дополнительным клиновидным ядром, которое является источником cuneocerebellar tract (CCT).

Промежуточное ядро ​​расположено в промежуточной зоне между дорсальным и вентральным рогами на уровне спинного мозга. Распространяясь от C8 до L3, он получает висцеросенсорную информацию и содержит преганглионарные симпатические нейроны, которые образуют боковой рог.Большая часть его клеток — это корневые клетки, которые посылают аксоны в вентральные корешки спинного мозга через белые ветви, чтобы достичь симпатического тракта в виде преганглионарных волокон. Точно так же колонки клеток в промежуточно-боковом ядре, расположенные на уровнях от S2 до S4, содержат преганглионарные парасимпатические нейроны (рис. 3.7).

Ядра нижних мотонейронов расположены в вентральном роге спинного мозга. Они содержат преимущественно моторные ядра, состоящие из α, β и γ мотонейронов, и находятся на всех уровнях спинного мозга — это клетки корня.Моторные нейроны представляют собой последний общий путь двигательной системы, и они иннервируют висцеральные и скелетные мышцы.

3.7 Пластинки рекседа

Распределение клеток и волокон в сером веществе спинного мозга представляет собой расслоение. Клеточный паттерн каждой пластинки состоит из нейронов разного размера или формы (цитоархитектура), что привело Рекседа к предложению новой классификации, основанной на 10 слоях (пластинки). Эта классификация полезна, поскольку она более точно связана с функцией, чем предыдущая схема классификации, основанная на основных ядерных группах (рисунок 3.7).

Пластинки с I по IV, как правило, связаны с экстероцептивными ощущениями и составляют спинной рог, тогда как пластинки V и VI в основном связаны с проприоцептивными ощущениями. Пластинка VII эквивалентна промежуточной зоне и действует как реле между веретеном мышцы, средним мозгом и мозжечком, а пластинки VIII-IX составляют вентральный рог и содержат в основном двигательные нейроны. Аксоны этих нейронов иннервируют в основном скелетные мышцы. Пластинка X окружает центральный канал и содержит нейроглию.

Пластинка I Rexed — состоит из тонкого слоя клеток, которые покрывают верхушку дорсального рога небольшими дендритами и сложным массивом немиелинизированных аксонов. Клетки в пластинке I реагируют в основном на вредные и тепловые раздражители. Аксоны клеток Lamina I присоединяются к контралатеральному спиноталамическому тракту; этот слой соответствует nucleus posteromarginalis.

Пластинка Rexed II — состоит из плотно упакованных интернейронов. Этот слой соответствует желатиновой субстанции и реагирует на вредные раздражители, в то время как другие реагируют на безвредные раздражители.Большинство нейронов в аксонах Rexed lamina II получают информацию от сенсорных ганглиозных клеток дорсального корешка, а также от волокон нисходящего дорсолатерального пучка (DLF). Они посылают аксоны к пластинкам рекседа III и IV (fasciculus proprius). В пластинке Rexed lamina II были обнаружены высокие концентрации вещества P и опиатных рецепторов. Полагают, что пластинка играет важную роль в модуляции сенсорной информации, определяя, какой паттерн входящей информации будет вызывать ощущения, которые мозг интерпретирует как болезненные.

Пластинка Rexed III — состоит из клеток различного размера, аксоны этих нейронов несколько раз раздваиваются и образуют плотное сплетение. Клетки в этом слое получают аксодендритные синапсы от волокон Aβ, входящих в волокна дорсального корня. Он содержит дендриты клеток из пластинок IV, V и VI. Большинство нейронов в пластинке III функционируют как проприоспинальные / интернейронные клетки.

Пластинка рекседа IV — Самая толстая из первых четырех пластинок. Клетки в этом слое получают аксоны Aß, которые несут преимущественно не вредную информацию.Кроме того, дендриты нейронов в пластинке IV излучают в пластину II и реагируют на раздражители, такие как легкое прикосновение. Нечеткое собственное ядро ​​находится в голове этого слоя. Некоторые клетки проецируются в таламус через контралатеральный и ипсилатеральный спиноталамический тракт.

Rexed lamina V — Составные нейроны с их дендритами в пластинке II. Нейроны в этой пластинке получают моносинаптическую информацию от аксонов Aß, Ad и C, которые также несут ноцицептивную информацию от внутренних органов.Эта пластинка покрывает широкую зону, проходящую через шейку спинного рога, и делится на медиальную и боковую части. Многие из V-клеток пластинки Рекседа проецируются в ствол мозга и таламус через контралатеральный и ипсилатеральный спиноталамический тракт. Более того, нисходящие кортикоспинальные и руброспинальные волокна синапсируют с его клетками.

Rexed lamina VI — это широкий слой, который лучше всего развивается при шейном и поясничном увеличениях. Пластинка VI также делится на медиальную и боковую части.Афферентные аксоны группы Ia от мышечных веретен оканчиваются в медиальной части на сегментарных уровнях от C8 до L3 и являются источником ипсилатеральных спиноцеребеллярных путей. Многие из маленьких нейронов являются интернейронами, участвующими в спинальных рефлексах, в то время как нисходящие пути ствола мозга проецируются в латеральную зону VI слоя Рекседа.

Пластинка рекседа VII — Эта пластинка занимает большую неоднородную область. Этот регион также известен как промежуточная зона (или промежуточно-латеральное ядро). Его форма и границы меняются по длине шнура.Нейроны пластинки VII получают информацию от пластинок Rexed со II по VI, а также от висцеральных афферентных волокон, и они служат промежуточным реле в передаче импульсов висцеральных мотонейронов. Дорсальное ядро ​​Кларка образует заметный круглый овальный столбик клеток от C8 до L3. Крупные клетки дают начало непересекающимся нервным волокнам дорсального спиноцеребеллярного тракта (DSCT). Клетки в пластинках с V по VII, которые не образуют отдельного ядра, дают начало непересекающимся волокнам, которые образуют вентральный спиноцеребеллярный тракт (VSCT).Клетки в боковом роге спинного мозга в сегментах T1 и L3 дают начало преганглионарным симпатическим волокнам, иннервирующим постганглионарные клетки, расположенные в симпатических ганглиях вне спинного мозга. Нейроны боковых рогов в сегментах от S2 до S4 дают начало преганглионарным нейронам крестцовых парасимпатических волокон, которые иннервируют постганглионарные клетки, расположенные в периферических ганглиях.

Пластинка рекседа VIII — включает область у основания брюшного рога, но ее форма различается на разных уровнях шнура.В расширениях спинного мозга пластинка занимает только медиальную часть вентрального рога, где заканчиваются нисходящие вестибулоспинальные и ретикулоспинальные волокна. Нейроны пластинки VIII модулируют двигательную активность, скорее всего, через g-двигательные нейроны, которые иннервируют интрафузальные мышечные волокна.

Пластинка Rexed IX — состоит из нескольких отдельных групп больших a-мотонейронов и маленьких γ- и β-мотонейронов, встроенных в этот слой. Его размер и форма различаются на разных уровнях шнура. В утолщениях спинного мозга количество α мотонейронов увеличивается, и они образуют многочисленные группы.Α-мотонейроны — это большие и многополярные клетки, которые дают начало волокнам вентрального корня для снабжения экстрафузальных волокон скелетных мышц, в то время как маленькие γ-мотонейроны дают начало интрафузальным мышечным волокнам. Моторные нейроны α организованы соматотопически.

Пластинка Rexed X — Нейроны пластинки Rexed X окружают центральный канал и занимают латеральную комиссуральную область серой комиссуры, которая также содержит перекрестные аксоны.

Таким образом, пластинки I-IV связаны с экстероцептивными ощущениями, тогда как пластинки V и VI связаны в первую очередь с проприоцептивными ощущениями и действуют как реле между периферией, средним мозгом и мозжечком.Laminae VIII и IX образуют последний моторный путь для инициации и модуляции моторной активности через α, β и γ мотонейроны, которые иннервируют поперечно-полосатую мышцу. Все висцеральные мотонейроны расположены в пластинке VII и иннервируют нейроны в вегетативных ганглиях.

3.8 Белое вещество

Серое вещество окружает белое вещество, содержащее миелинизированные и немиелинизированные нервные волокна. Эти волокна проводят информацию вверх (восходящая) или вниз (нисходящая) по шнуру. Белое вещество делится на дорсальный (или задний) столбик (или семенной канатик), боковой столбец и вентральный (или передний) столбец (Рисунок 3.8). Передняя белая комиссура расположена в центре спинного мозга и содержит пересекающиеся нервные волокна, принадлежащие спиноталамическому тракту, спиноцеребеллярному тракту и переднему кортикоспинальному тракту. В белом веществе спинного мозга можно выделить три основных типа нервных волокон: 1) длинные восходящие нервные волокна, исходящие из столбчатых клеток, которые образуют синаптические связи с нейронами в различных ядрах ствола мозга, мозжечке и дорсальном таламусе, 2) длинные нисходящие нервные волокна, образующиеся от коры головного мозга и различных ядер ствола мозга до синапсов в различных слоях Рекседа в сером веществе спинного мозга и 3) более короткие нервные волокна, соединяющие различные уровни спинного мозга, такие как волокна, ответственные за координацию сгибательных рефлексов.Восходящие тракты находятся во всех столбцах, тогда как нисходящие тракты находятся только в боковых и передних столбцах.

Четыре разных термина часто используются для описания связок аксонов, таких как те, что находятся в белом веществе: семенной канатик, пучок, тракт и путь.Funiculus — это морфологический термин, обозначающий большую группу нервных волокон, расположенных в определенной области (например, задний семенной канатик). Внутри семенного канатика группы волокон разного происхождения, которые имеют общие черты, иногда располагаются в более мелкие пучки аксонов, называемые фасцикулюсом (например, fasciculus proprius [рис. 3.8]). Fasciculus — это в первую очередь морфологический термин, тогда как тракты и пути также относятся к пучкам нервных волокон, которые имеют функциональную окраску. Путь — это группа нервных волокон, которые обычно имеют одинаковое происхождение, назначение и курс, а также имеют схожие функции.Название тракта происходит от их происхождения и окончания (т. Путь обычно относится ко всей нейронной цепи, ответственной за конкретную функцию, и включает в себя все ядра и тракты, которые связаны с этой функцией. Например, спиноталамический путь включает в себя исходные тела клеток (в ганглиях задних корешков), их аксоны, когда они проецируются через задние корешки, синапсы в спинном мозге и проекции нейронов второго и третьего порядка через белую комиссуру, которая поднимаются к таламусу по спиноталамическому тракту.

3.9 Пути спинного мозга

Белое вещество спинного мозга содержит восходящие и нисходящие пути.

Восходящие участки (рисунок 3.8). Нервные волокна, составляющие восходящий тракт, выходят из нейрона первого порядка (1 °), расположенного в ганглии дорсального корешка (DRG). Восходящие тракты передают сенсорную информацию от сенсорных рецепторов на более высокие уровни ЦНС. Восходящие изящные и клиновидные пучки, занимающие спинной столбик, иногда называются спинным семенным канатиком.Эти волокна несут информацию, относящуюся к тактильному, двухточечному различению одновременно приложенного давления, вибрации, положения и чувства движения, а также сознательной проприоцепции. В латеральном столбе (семяпроводе) неоспиноталамический тракт (или латеральный спиноталамический тракт) расположен более спереди и сбоку и несет информацию о боли, температуре и грубом прикосновении от соматических и висцеральных структур. Близко к латерали дорсальный и вентральный спиноцеребеллярные тракты несут бессознательную проприоцептивную информацию от мышц и суставов нижней конечности к мозжечку.В брюшной колонне (семяпроводе) есть четыре выступающих тракта: 1) расположен палеоспиноталамический тракт (или передний спиноталамический тракт), несущий боль, температуру и информацию, связанную с прикосновением к ядрам ствола мозга и к промежуточному мозгу, 2) Спинооливарный тракт переносит информацию от органов сухожилий Гольджи к мозжечку, 3) спиноретикулярному тракту и 4) спиноотектальному тракту. Межсегментарные нервные волокна проходят по нескольким сегментам (от 2 до 4) и располагаются в виде тонкого слоя вокруг серого вещества, известного как собственный пучок, спиноспинальный или архиспиноталамический тракт.Он передает информацию о боли в ствол головного мозга и промежуточный мозг.

Нисходящие участки (рисунок 3.9). Нисходящие пути берут начало от разных областей коры и от ядер ствола головного мозга. Нисходящий путь несет информацию, связанную с поддержанием двигательной активности, такой как осанка, равновесие, мышечный тонус, а также висцеральная и соматическая рефлекторная активность. К ним относятся латеральный кортикоспинальный тракт и руброспинальные тракты, расположенные в латеральном столбе (канатике).Эти тракты несут информацию, связанную с произвольным движением. Другие тракты, такие как ретикулоспинальный вестибулоспинальный и передний кортикоспинальный тракт, обеспечивают баланс и постуральные движения (рис. 3.9). Тракт Лиссауэра, который зажат между спинным рогом и поверхностью спинного мозга, несет нисходящие волокна дорсолатерального семенного канатика (DFL), которые регулируют входящие болевые ощущения на уровне позвоночника, и межсегментарные волокна. Дополнительные сведения о восходящих и нисходящих трактах описаны в следующих нескольких главах.

3.10 Дорсальный корень

Информация от кожи, скелетных мышц и суставов передается в спинной мозг сенсорными клетками, расположенными в ганглиях задних корешков.Волокна дорсальных корешков — это аксоны, происходящие от первичных сенсорных ганглиозных клеток дорсального корешка. Каждый восходящий аксон дорсального корня, прежде чем достичь спинного мозга, разветвляется на восходящую и нисходящую ветви, входящие на несколько сегментов ниже и выше своего собственного сегмента. Восходящие волокна дорсального корня и нисходящие волокна вентрального корня от и до отдельных участков тела образуют спинномозговой нерв (рис. 3.10). Всего 31 парный спинномозговой нерв. Волокна дорсального корня разделяются на латеральный и медиальный отделы.Боковой отдел содержит большую часть немиелинизированных и маленьких миелинизированных аксонов, несущих информацию о боли и температуре, которая должна завершаться в пластинках Рекседа I, II и IV серого вещества. Медиальный отдел волокон дорсального корня состоит в основном из миелинизированных аксонов, проводящих сенсорные волокна от кожи, мышц и суставов; он входит в дорсальный / задний столбец / семенной канатик и поднимается вверх по дорсальному столбу, заканчиваясь в ипсилатеральном ядре gracilis или ядре cuneatus в области продолговатого мозга, т.е.е. аксоны сенсорных нейронов первого порядка (1 °) синапсы в продолговатом мозге на нейронах второго порядка (2 °) (в ядре gracilis или ядре cuneatus). Попадая в спинной мозг, все волокна отправляют коллатерали в разные пластинки Rexed.

Аксоны, входящие в спинной мозг в крестцовой области, находятся в дорсальной колонке около средней линии и составляют fasciculus gracilis, тогда как аксоны, которые входят на более высокие уровни, добавляются в латеральных положениях и составляют fasciculus cuneatus (Рисунок 3.11). Это упорядоченное представление называется «соматотопическим представлением».

3.11 Вентральный корень

Волокна вентральных корешков представляют собой аксоны моторных и висцеральных эфферентных волокон и выходят из плохо выраженной вентральной боковой борозды в виде вентральных корешков.Вентральные корешки от дискретного отдела спинного мозга объединяются и образуют вентральный корешок, который содержит аксоны двигательных нервов от двигательных и висцеральных двигательных нейронов. Аксоны α двигательных нервов иннервируют экстрафузальные мышечные волокна, в то время как маленькие аксоны γ двигательных нейронов иннервируют интрафузальные мышечные волокна, расположенные внутри мышечных веретен. Висцеральные нейроны посылают преганглионарные волокна для иннервации внутренних органов. Все эти волокна соединяются с волокнами дорсального корешка дистальнее ганглия дорсального корешка, образуя спинномозговой нерв (Рисунок 3.10).

3.12 Корни спинномозговых нервов

Корешки спинномозговых нервов образованы соединением дорсальных и вентральных корешков внутри межпозвонкового отверстия, в результате чего смешанный нерв соединяется вместе и образует спинномозговой нерв (рис. 3.10). К ветвям спинномозговых нервов относятся первичные дорсальные нервы (ветвь), которые иннервируют кожу и мышцы спины, и первичные вентральные нервы (ветвь), которые иннервируют вентральные боковые мышцы и кожу туловища, конечностей и внутренних органов.Вентральные и дорсальные корешки также обеспечивают фиксацию спинного мозга и хвостового отдела позвоночника.

3.13 Кровоснабжение спинного мозга

Артериальное кровоснабжение спинного мозга в верхних шейных областях обеспечивается двумя ветвями позвоночных артерий, передней спинной артерией и задними спинными артериями (рис. 3.12). На уровне продолговатого мозга парные передние спинномозговые артерии соединяются, образуя единую артерию, лежащую в передней средней щели спинного мозга.Задние спинномозговые артерии парные и образуют анастомотическую цепь над задней стороной спинного мозга. Сплетение мелких артерий, артериальная вазокоронка, на поверхности спинного мозга представляет собой анастомотическое соединение между передней и задней спинными артериями. Такое расположение обеспечивает бесперебойное кровоснабжение по всей длине спинного мозга.

В областях спинного мозга ниже верхних шейных уровней передняя и задняя спинномозговые артерии сужаются и образуют анастомотическую сеть с корешковыми артериями. Корневые артерии — это ветви шейных, стволовых, межреберных и подвздошных артерий. Корневые артерии снабжают большинство нижних уровней спинного мозга. Есть примерно от 6 до 8 пар корешковых артерий, снабжающих передний и задний спинной мозг (Рисунок 3.12).

Проверьте свои знания