Методы допплерографии таблица: Допплерометрия для беременных: расшифровка и нормы показателей

alexxlab Разное

Содержание

Введение в допплерографию (профессор В.А. Изранов). Часть 2. Лекция для врачей

Посмотрите все лекции для врачей удобным списком (Изранов, Большаков, УЗИ диагностика…)

Лекция для врачей «Введение в допплерографию» Часть 2. Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта. Кафедра фундаментальной медицины. Лекция по УЗИ для врачей профессора В.А. Изранова.

Дополнительный материл. Введение в допплерографию Часть 1

На лекции рассмотрены следующие вопросы:

  • Виды допплеровского исследования
    • 1. Цветовое допплеровское кодирование (ЦДК, Cl, CFI) и энергетический допплер (ЭД, PD — power doppler)
    • 2. Спектральная допплерография- постоянноволновая (CW — constant wave) — импульсно-волновая (PW — pulsed wave)
    • 3. Тканевая допплерография
  • Спектральная допплерография
    • Предназначена для оценки движения подвижных сред — кровотока в сосудах и камерах сердца, стенок сердца.
      Основным видом диагностической информации является спектрографическая запись, представляющая собой развертку скорости кровотока во времени — кривая скорости кровотока (КСК). На таком графике по вертикальной оси откладывается скорость, а по горизонтальной — время. Сигналы, отображающиеся выше горизонтальной оси, регистрируются от потока крови, направленного к датчику, ниже этой оси — от датчика. Помимо скорости и направления кровотока, по виду допплеровской кривой потока крови: — ламинарный поток (отображается в виде узкой кривой с четкими контурами) — турбулентный- (широкая неоднородная кривая).

  • Основные параметры КСК (качественные параметры кровотока)
    • 1 — максимальное спектральное окаймление (показывает скорость движения самых быстрых частиц крови в центре потока)
    • 2 — минимальное спектральное окаймление (показывает скорость движения самых медленных частиц крови в около стенки сосуда)
    • 3 — Спектральное расширение — область между максимальным и минимальным спектральным окаймлением (показывает разброс скоростей частиц крови в потоке)

  • Количественные линейные параметры кровотока
    • пиковая систолическая скорость кровотока (Vps; Vmax, ПСС)
    • конечная диастолическая скорость кровотока (Ved; КДС)
    • усредненная по времени максимальная скорость кровотока (ТАМХ — time average maximum velocity) является результатом усреднения скоростных составляющих огибающей допплеровского спектра за один или несколько сердечных циклов
    • усредненная по времени средняя скорость кровотока (TAV — time average velocity) является результатом усреднения составляющих спектрального распределения за один или несколько сердечных циклов
    • индекс периферического сопротивления (Pourcelot) — RI
    • пульсационный индекс (Gosling) — PI
    • систоло-диастолическое соотношение (S/D)
    • время ускорения (АТ)
  • Индекс резистентности
    • Индекс периферического сопротивления (Pourcelot, Rl — resistive index) косвенно характеризует состояние периферического сопротивления в исследуемом сосудистом бассейне. Величина индекса в артериях с низким периферическим сопротивлением равна отношению разности пиковой систолической и максимальной конечной диастолической скорости кровотока к пиковой систолической скорости кровотока

  • Пульсационный индекс (Gosling, PI — pulsatility index) косвенно характеризует состояние периферического сопротивления в исследуемом сосудистом бассейне. Величина индекса в артериях с низким периферическим сопротивлением равна отношению разности пиковой систолической и максимальной конечной диастолической скорости кровотока к усредненной по времени максимальной скорости кровотока

  • ТАМХ и TAV
    • ТАМх — time average maximum velocity — усредненная по времени максимальная скорость кровотока. Является результатом усреднения скоростных составляющих огибающей допплеровского спектра за один или несколько сердечных циклов
    • TAV (TAMn) — time average velocity — усредненная по времени средняя скорость кровотока.
      Является результатом усреднения составляющих спектрального распределения за один или несколько сердечных циклов

  • Автоматический и ручной способы определения ИР и ПИ (метод трассировки)

  • Время ускорения (Тасс). Отрезок времени, затрачиваемый на достижение пиковой систолической скорости (ПСС, Vps) от момента достижения конечно-дистолической скорости (КДС, Ved)
  • Нормальная форма КСК печеночной артерии

  • Низкорезистентная форма КСК печеночной артерии («Tardus parvusw-тип спектра)

  • Анализ эхограммы допплеровского УЗИ


Дополнительный материл. Введение в допплерографию Часть 1

Посмотреть и купить книги по УЗИ Медведева:
Пренатальная эхография: дифференциальный диагноз и прогноз» М. В. Медведев
«Скрининговое ультразвуковое исследование в 18-21 неделю» М.В. Медведев
«Скрининговое ультразвуковое исследование в 11-14 недель беременности» М.В. Медведев
«Основы допплерографии в акушерстве» Автор: М.В. Медведев
«Основы объемной эхографии в акушерстве» Автор: М.В. Медведев

«Основы ультразвуковой фетометрии» М.В. Медведев
«Основы ультразвуковой фетометрии» М.В. Медведев
«Основы эхокардиографии плода» автор М.В. Медведев
«Ультразвуковая диагностика в гинекологии: международные консенсусы и объемная эхография» автор М.В. Медведев

Посмотрите все лекции для врачей удобным списком (Изранов, Большаков, УЗИ диагностика…)

Интернет-магазин медицинских книг с доставкой почтой

Сотрудничество авторам и издательствам

Продвижение и реклама услуг медицинского учебного центра

  • org/Product»>

    В практическом руководстве освещены вопросы современной ультразвуковой диагностики патологии сосудистой системы. Практическое руководство предназначено для врачей ультразвуковой, функциональной, лучевой диагностики, ангиохирургов, неврологов, кардиологов, студентов медицинских университетов.

    3 790 Р

  • В книге представлен материал по ультразвуковой диагностике заболеваний области головы и шеи как в B-режиме, так и при использовании допплеровского метода, при этом наиболее ценно описание ультразвуковой анатомии с указанием позиций датчика. Особое внимание уделено инновациям в ультразвуковой диагностике и интервенционной сонографии, которые рассмотрены в отдельной главе.

    2 590 Р

  • org/Product»>

    Особое внимание уделено вопросам ультразвуковой анатомии и методике исследования венозной системы. В каждой главе обсуждаются классические представления и спорные, противоречивые вопросы ультразвуковой флебологии.

    1 990 Р

  • В методических рекомендациях изложена концепция комплексного ультразвукового обследования мозгового кровообращения, представлен алгоритм обследования брахиоцефальных артерий и вен. Рассматриваются критерии гемодинамической значимости поражений и требования к их исследованию.

    850 Р

  • Изложены фундаментальные основы эндовенозной лазерной. Подробно описаны анатомические варианты варикозной трансформации с обоснованием выбора тактики и техники ЭВЛО на различных бассейнах венозной системы нижних конечностей. Детальному анализу подвергнуты опасности и осложнения ЭВЛО, изучены отдаленные результаты на большом клиническом материале.

    2 140 Р

  • Справочник будет полезен в ежедневной практической работе при оценке размеров камер сердца, массы миокарда, систолической и диастолической функции желудочков, патологии клапанов. Пособие предназначено для опытных и начинающих специалистов в области эхокардиографии, врачей функциональной и ультразвуковой диагностики, кардиологов, терапевтов.

    1 290 Р

  • Включает в себя разделы по патофизиологии портальной гипертензии, нормальной ультразвуковой анатомии портальных вен, печеночных и нижней полой вен, чревного ствола и его основных ветвей и нормальным допплеровским характеристикам их кровотока, ультразвуковым изменениям, возникающим при различных формах синдрома портальной гипертензии.

    1 830 Р

  • Методическое руководство содержит комплекс кратких и четко сформулированных предложений по неинвазивной диагностике артериальной патологии нижних конечностей. Представленная методика комплексного ультразвукового обследования, основанная на использовании диагностических преимуществ ультразвуковой допплерографии и дуплексного сканирования с цветовым картированием кровотока, разрабатывалась на базе отделения хирургического лечения артериальной патологии

    990 Р

  • Изложены основные принципы трансторакального ультразвукового исследования магистральных коронарных артерий, включая методические и технические особенности визуализации, обсуждены параметры ламинарного, турбулентного и коллатерального коронарного кровотока, способы оценки и алгоритмы диагностики коронарных стенозов и окклюзий.

    1 890 Р

  • Тематика книги охватывает практически все аспекты применения допплеровских ультразвуковых исследований, такие как ультразвуковое исследование сосудов головного мозга, артерий и вен верхних и нижних конечностей, сосудов брюшной полости и малого таза у мужчин и женщин. Среди отечественных изданий нет аналогов данной книги по объему содержащейся информации.

    4 790 Р

  • В книге использована традиционная для серии «Секретов» форма подачи материала в виде вопросов и ответов. В число освещаемых вопросов включена краткая информация о теоретических основах ультразвука, но основной объем издания занимают практические рекомендации по его использованию в диагностике. При этом рассматриваются конкретные, имеющие практическое значение вопросы, касающиеся определенных заболеваний и патологических состояний, часть из которых редко обсуждается в специальных периодических изданиях и монографиях.

    2 899 Р

  • В руководстве изложены принципы и методология комплексной ультразвуковой диагностики патологии экстра- и интракраниальных сосудов, сосудов верхних и нижних конечностей. Рассматриваются критерии гемодинамической значимости поражения брахиоцефальных сосудов и требования к их исследованию. Большое внимание уделено проблемам венозного давления, функциональной флебогипертензии.

    3 390 Р

  • В руководстве доступно и логично описаны методика ультразвукового обследования артериальной и венозной систем, использование технических приемов и их диагностическая ценность. Для врачей ультразвуковой диагностики, а также будет полезно специалистам, работающим в области сосудистой и рентгенэндоваскулярной хирургии.

    3 150 Р

  • Освещены все основные вопросы методологии и диагностики патологий методом допплеровского сканирования. Особое внимание уделено информативности исследований. Представлены последние данные литературы и богатый собственный опыт. Книга хорошо иллюстрирована схемами и рисунками.

    1 860 Р

  • Отражены вопросы анатомии и ультразвуковой анатомии венозной системы нижних конечностей, основные патофизиологические аспекты при различных патологических состояниях, приведена современная классификация хронической венозной недостаточности. Представлены основные принципы и особенности проведения исследования различных отделов венозной системы нижних конечностей.

    2 490 Р

  • Представлены принципы врачебной тактики при заболеваниях артерий и вен. Книга снабжена многочисленными оригинальными иллюстрациями. Предназначена для врачей, получающих постдипломное образование по ангиологии.

    1 790 Р

  • Рассмотрены все основные вопросы ультразвуковой диагностики в гинекологии, с которыми ежедневно сталкивается врач, обследующий органы малого таза у женщин в амбулаторной практике и гинекологическом стационаре.

    5 490 Р

  • Представлены разделы, посвященные применению ультразвуковых допплеровских методов исследования сосудов головы, шеи и конечностей, органов брюшной полости и малого таза

    1 500 Р

  • УЗИ сосудистой и скелетно-мышечной систем, поверхностных структур, а также ультразвуковому контролю при выполнении манипуляций и интервенций.

    2 630 Р

  • В Руководстве УЗИ​ представлены важнейшие сведения о технике исследования, ультразвуковых критериях нормы и патологии кровеносных сосудов

    2 990 Р

  • Основы допплерографии эхокардиографическом исследовании. Лекция для врачей

    Посмотрите все лекции для врачей удобным списком (Изранов, Большаков, УЗИ диагностика…)

    Лекция для врачей «Основы допплерографии эхокардиографическом исследовании». Лекцию для врачей проводит профессор В. А. Изранов.

    На лекции рассмотрены следующие вопросы:

    1. Основные допплерографические характеристики трансмитрального и транстрикуспидального диастолического потока

    2. Основные измерения в допплер эхокардиографическом исследовании

    3. Принципы анализа трансмитрального диастолического потока

    4. Принципы анализа транстрикуспидального диастолического потока

    5. Принципы анализа кровотока в выносящем тракте левого желудочка

    6. Принципы анализа кровотока в выносящем тракте правого желудочка

    7. Основные уравнения, используемые в допплерометрических расчетах

    • Основные допплерографические характеристики трансмитрального и транстрикуспидального диастолического потока
      • AT (acceleration time) — время ускорения потока, т.е. время от щелчка открытия клапана до пика скорости потока (м\с)
      • DT (deceleration time) — время замедления потока, т.е. время от пика скорости до базовой линии (м\с)
      • ЕТ (ejection time) — время выброса, т.е. время от щелчка открытия до щелчка закрытия клапана. Углах-максимальная скорость потока (м\с)
        • Е — раннее диастолическое наполнение (Vmax = 70-100 см\с)
        • А — позднее диастолическое наполнение (в момент систолы предсердий, Vmax = 40-70 см\сек)
        • Е\А = 1,0-1,5
        • Vmean — средняя скорость потока. Вычисляется как сумма скоростей потока, измеренных каждые 2 мс по отношению к числу измерений

    • Основные измерения в допплер эхокардиографическом исследовании
      • IVCT (isovolumetric contractility time) время изоволюметрического сокращения — время от щелчка закрытия митрального клапана до щелчка открытия аортального клапана (65±20 мс)
      • IVRT (isovolumetric relaxation time) время изоволюметрического расслабления — время от щелчка закрытия аортального клапана до щелчка открытия митрального клапана (65±20 мс)
      • VTI (velocity time integral) — интеграл линейной скорости потока; VTI = Vmean*ET (см)

    Подробнее смотрите в книге УЗИ «Эхокардиография в таблицах и схемах. Настольный справочник.» Изд.3-е.

    • Исследование трансмитрального диастолического потока
      • Контрольный объем располагают в ЛЖ на уровне концов створок митрального клапана или в области фиброзного кольца.
        • Пик Е-раннее диастолическое наполнение желудочка
        • Пик L — период диастазиса, в течение которого наблюдается небольшой пассивный ток крови из предсердия в желудочки
        • Пик А — позднее систолическое наполнение или систола предсердий.Соотношение пиков Е и А в норме больше или равно 1.

    • Трансмитральный кровоток: пример
      • Исследование трансмитрального диастолического потока, а — схемы установки контрольного объема при регистрации трансмитрального диастолического потока в апикальной четырехкамерной позиции и формы потока, б -нормальный трансмитральный диастолический поток, зарегистрированный в режиме импульсного допплера. На спектре четко видны пики Е, А и L, щелчок — открытие митрального клапана. Ниже изолинии видны помехи, возникающие от движения створок и хорд.

    Подробнее можно посмотреть в книге «Эхокардиография от Рыбаковой»

    • Исследование транстрикуспидального диастолического потока
      • Контрольный объем располагают в ПЖ на уровне концов створок трикуспидального клапана или в области правого фиброзного атриовентрикулярного кольца
        • Пик Е-раннее диастолическое наполнение желудочка
        • Пик L — период диастазиса, в течение которого наблюдается небольшой пассивный ток крови из предсердия в желудочки
        • Пик А — позднее систолическое наполнение или систола предсердий
        • Соотношение пиков Е и А в норме больше или равно 1
        • Скорости пиков Е и А ниже, чем в левом сердце

    • Транстрикуспидальный кровоток: пример
      • Исследование транстрикуспидального диастолического потока, а — схемы установки контрольного объема при регистрации транстрикуспидального диастолического потока в апикальной четырехкамерной позиции и формы потока, б — нормальный транстрикуспидальный диастолический поток, зарегистрированный в режиме импульсно-волнового допплера. Скорость пиков Е и А меньше, чем на митральном клапане. Четко виден щелчокрытие трикуспидального клапана

    • Исследование кровотока в выносящем тракте левого желудочка
      • Оптимальной для исследования кровотока в выносящем тракте левого желудочка (LVOT — left ventricular outflow tract) является апикальная пятикамерная позиция. Контрольный объем следует установить под створками аортального клапана. Кровь течет в направлении от датчика. Кривая скорости кровотока располагается ниже базовой линии.

    • LVOT: пример
      • Исследование кровотока в выносящем тракте левого желудочка в систолу, а — схемы установки контрольного объема при регистрации систолического потока в выносящем тракте левого желудочка в апикальной пятикамерной позиции и формы потока, б — нормальный систолический поток в выносящем тракте левого желудочка, зарегистрированный в режиме импульсного допплера. На спектре четко видны щелчки открытия и закрытия аортального клапана, предсердно-желудочковый диастолический интервал (AVDI).

    • Исследование кровотока в выносящем тракте правого желудочка
      • Для анализа кровотока в выносящем тракте правого желудочка (RVOT-right ventricular outflow tract) оптимально использовать парастернальную позицию — короткую ось на уровне аортального клапана.Контрольный объем устанавливают в правом желудочке под створками клапана легочного ствола.Поток в систолу направлен из правого желудочка в легочной ствол — от датчика (на графике расположен ниже базовой линии).Форма потока в отличие от потока в выносящем тракте левого желудочка равнобедренная, пик скорости смещен в середину систолы.


    • RVOT: пример
      • Исследование кровотока в выносящем тракте правого желудочка в систолу, а — схемы установки контрольного объема при регистрации систолического потока в выносящем тракте правого желудочка в парастернальной позиции по короткой оси и формы потока, б — нормальный поток в выносящем тракте правого желудочка, зарегистрированный в режиме импульсного допплера. Пик скорости потока находится в середине систолы. Скорость потока меньше, чем в LVOT

    • Основные уравнения используемые в допплерометрических расчетах
      • СО = HR*SV.
      • SV = CSA*VTI
      • VTI = ET*Vmean.
      • CSA = 3,14D²/4.
      • ΔР = 4V² (упрощенное уравнение Бернулли).
      • CO (cardiac output) — минутный объем кровотока
      • HR (heart rate) — частота сердечных сокращений
      • SV (stroke volume) — ударный объем
      • CSA (crossection area) — площадь поперечного сечения (сосуда или отдела сердца)
      • VTI (velocity time integral) — интеграл линейной скорости
      • ЕТ (effusion time) — время кровотока
      • Vmean — средняя скорость кровотока (вычисляется как сумма скоростей, измеренные каждые 2 мс по отношению к числу измерений)
      • ΔР — максимальный градиент давления по разные стороны обструкции (мм рт. ст.)
      • V-максимальная скорость кровотока дистальнее обструкции (м\с)

    Подробнее вы можете посмотреть в книге «Клиническая эхокардиография» — Шиллер Н.Б., Осипов М.А.


    Посмотреть и купить книги по УЗИ Медведева:
    Пренатальная эхография: дифференциальный диагноз и прогноз» М.В. Медведев
    «Скрининговое ультразвуковое исследование в 18-21 неделю» М.В. Медведев
    «Скрининговое ультразвуковое исследование в 11-14 недель беременности» М.В. Медведев
    «Основы допплерографии в акушерстве» Автор: М.В. Медведев
    «Основы объемной эхографии в акушерстве» Автор: М.В. Медведев
    «Основы ультразвуковой фетометрии» М.В. Медведев
    «Основы ультразвуковой фетометрии» М.В. Медведев
    «Основы эхокардиографии плода» автор М.В. Медведев
    «Ультразвуковая диагностика в гинекологии: международные консенсусы и объемная эхография» автор М. В. Медведев

    Посмотрите все лекции для врачей удобным списком (Изранов, Большаков, УЗИ диагностика…)

    Интернет-магазин медицинских книг с доставкой почтой

    Сотрудничество авторам и издательствам

    Продвижение и реклама услуг медицинского учебного центра

  • Книга базируется на ряде последних рекомендаций по диагностике и ведению клапанных пороков сердца и ориентирована на работу с этой категорией пациентов. В книге нашли отражение современные способы диагностики пороков сердца, прежде всего с помощью метода эхокардиографии. Издание рассчитано на практикующих врачей – кардиологов, кардиохирургов, терапевтов, врачей функциональной диагностики.

    2 090 Р

  • В книге представлены главные аспекты в клинике, диагностике и лечения болезней сердца и сосудов у детей, основанные на многолетнем опыте автора, современных данных литературы и Интернета.

    1 990 Р

  • Справочник будет полезен в ежедневной практической работе при оценке размеров камер сердца, массы миокарда, систолической и диастолической функции желудочков, патологии клапанов. Пособие предназначено для опытных и начинающих специалистов в области эхокардиографии, врачей функциональной и ультразвуковой диагностики, кардиологов, терапевтов.

    1 290 Р

  • Руководство предоставляет читателю уникальную возможность узнать, как применять эхокардиографию в клинической практике и добиться максимальной эффективности в диагностике, т.е. что и как оценивать в зависимости от патологии и как избежать ошибок интерпретации. В книге описаны многочисленные методы, способы и приемы, а также новые подходы к диагностике, без которых невозможно адекватно лечить больных. Следует отметить, что в данном практическом руководстве полнота и четкость изложения сочетаются с богатейшим иллюстративным материалом. Особенно высокую ценность для специалистов имеют уникальные эхокардиограммы пациентов с самой разнообразной патологией, что делает руководство незаменимым в научном и практическом плане.

    9 290 Р

  • Особое внимание уделено методике ультразвукового исследования анатомических структур плода в ранние сроки беременности, роли эхографии при проведения скрининга на частые хромосомные синдромы, а также многоплодной беременности. Вторая часть книги посвящена детальному ультразвуковому исследованию органов и систем плода (центральная нервная система, лицо и область шеи, грудная клетка, сердце и магистральные сосуды, желудочно-кишечный тракт, мочеполовая система, скелет), плаценты и пуповины в норме и при патологических состояниях. Рассмотрены алгоритмы диагностики некоторых генетических, в том числе хромосомных, синдромов.

    4 990 Р

  • Содержит краткую информацию по патогенезу, диагностике и лечению заболеваний сосудов. Подробно описаны подходы к неинвазивным и инвазивным методам диагностики. Представляют главы по оценке риска сердечно-сосудистых заболеваний, в том числе перед хирургическими вмешательствами и в раннем послеоперационном периоде. Описаны наиболее значимые нозологические формы заболеваний сосудов с клиническими рекомендациями по лекарственной терапии

    1 590 Р

  • Вопросы теории ультразвукового исследования сердца и практического использования различных эхокардиографических режимов, в частности тканевых. Отдельный раздел посвящен современным методам количественной оценки эхокардиограммы и оценке сердечной функции.

    1 690 Р

  • В атласе в удобной графической форме представлены основы эхокардиографии, продемонстрированы доступы для визуализации тех или иных отделов сердца, эхокардиографические картины в норме и при патологии в основных режимах исследования.

    2 190 Р

  • Призвана помочь врачу в усвоении знаний по ультразвуковой анатомии и исследованию сердца в норме и при его различных заболеваниях, а также после протезирования сердечных клапанов. Традиционный курс ЭхоКГ в книге поделен на три раздела: общий, специальный и заключительный.

    2 500 Р

  • Руководство содержит подробные инструкции по проведению трансторакальной эхокардиографии для начинающих врачей, важные специфические детали и «ноу-хау», полезные для опытных специалистов.

    2 190 Р

  • Тематика книги охватывает практически все аспекты применения допплеровских ультразвуковых исследований, такие как ультразвуковое исследование сосудов головного мозга, артерий и вен верхних и нижних конечностей, сосудов брюшной полости и малого таза у мужчин и женщин. Среди отечественных изданий нет аналогов данной книги по объему содержащейся информации.

    4 790 Р

  • Руководство по эхокардиографии. Книга предназначена и для тех кардиологов, которые лишь начинают осваивать эхокардиографию, и для тех, кто уже давно ею занимается. Эхокардиографические исследования на самом современном уровне – так, как это делают в Лаборатории эхокардиографии Калифорнийского университета в Сан-Франциско.

    3 090 Р

  • По ходу всей книги сделан акцент на интерпретации данных и отчете о полученных результатах. Издание можно использовать как практическое пошаговое руководство для начинающих специалистов. Раздел, содержащий задания для самоконтроля, будет полезен для закрепления полученных навыков интерпретации эхокардиограмм.

    3 130 Р

  • Вы не встретите такого полного дифференциально-диагностического эхокардиографического ряда, как в данном издании, подкрепленного видеоматериалами и иллюстрациями. Книга помогает систематизировать, классифицировать и провести дифференциальную эхокардиографическую диагностику у пациента исходя из совокупности признаков, выявленных в процессе исследования.

    2 750 Р

  • Описания современных эхокардиографических технологий, а также ее практическая направленность и доступность изложения материала. Таких как чреспищеводная ЭхоКГ, тканевая допплеровская ЭхоКГ, контрастная и трехмерная ЭхоКГ.

    4 590 Р

  • Подробно описаны нормальная анатомия и физиология сердца, патология клапанного аппарата, мокарда, перикарда, плевральных полостей, аорты, протезированных клапанов сердца, приведены стандартные позиции эхокариографического исследования и расчеты.

    1 890 Р

  • Новый УЗИ учебник, в котором отражены все современные технологии, применяемые в эхокардиографии

    4 992 Р

  • как подготовиться к пациенту и что является ее результатом

    Такая процедура как ультразвуковая допплерография (УЗДГ) позволяет исследовать особенности и скорость кровотока в сосудах. Исследование безболезненно и особой подготовки не требует. Часто УЗДГ сосудов используется для того, чтобы получить дополнительную информацию о состоянии магистральных сосудов пациента, которую не может дать обычное УЗИ мозга и шеи.

    Для исследования сосудов проводится ультразвуковая допплерография

    В этой статье вы узнаете:

    Что такое УЗДГ

    Процедура основана на эффекте Допплера. Специальный датчик прибора сканирует определенные участки шеи и головы. Данные передаются в компьютер и обрабатываются. Оценивается длина и частота ультразвуковой волны, которая получается в результате отражения от различных элементов крови. Это позволяет доктору увидеть в динамике нюансы движение кровотока и правильно поставить диагноз.

    В отличие от картинки на аппарате УЗИ, допплерография сосудов имеет цветное изображение.

    В некоторых сложных случаях врач назначает совокупность методов исследования сосудов мозга и шеи для пациента. Оно включает не только исследование строения сосудов и скорости кровотока, но и их детализацию с помощью трехмерной модели.

    Мозг имеет сложную сосудистую структуру

    Часто пациенты не понимают, что такое УЗДГ экстра и интракраниальных сосудов. Они представляют собой различные сосудистые образования мозгового кровоснабжения. Интракраниальные сосуды включают в себя основные артерии и капилляры, питающие мозг кровью, а экстракраниальные сосуды – являются периферическими магистральными сосудами.

    Когда показана процедура

    Допплерографическое исследование сосудов назначается по показаниям специалиста, ее применяют в следующих случаях:

    • боли и шум в голове;
    • обмороки;
    • вялость, сонливость, слабость;
    • ощущение нехватки воздуха;
    • высокое давление;
    • избыточный вес;
    • гипергликемия;
    • наличие инфарктов и инсультов в анамнезе;
    • нарушения кровообращения;
    • атеросклероз;
    • патологии сосудов головного мозга и шеи;
    • механические травмы;
    • нарушения работы вегетативной нервной системы;
    • частые носовые кровотечения;
    • ухудшение памяти и внимания.

    Исследование показано, если пациент жалуется на кровь из носа

    Как нужно подготовиться

    Особой подготовки ультразвуковая допплерография сосудов не требует. Перед осуществлением процедуры нужно соблюдать определенные ограничения:

    • Отказ от употребления кофе, чая и других тонизирующих напитков. Напитки подобного рода способны влиять на кровоток, усиливая его, тем самым, искажаются результаты УЗДГ.
    • Отказ от спиртных напитков и курения. Алкоголь и никотин вызывают не только изменения кровообращения в мозгу, но и меняют особенности его функционирования. По этой причине за неделю до процедуры следует вообще отказаться от приема горячительных напитков.
    • Нельзя полотно есть. Когда человек плотно наедается, то происходит временное ослабление питания коры головного мозга кровью. Организм все силы отдает на переваривание поглощенной еды. Поэтому перед исследованием нужно поесть что-нибудь легкое.
    • Отказаться от приема определенных лекарственных средств. Если пациент проходит курс лечения, который подразумевает прием средств, влияющий на кровоток в мозге, то перед УЗДГ нужно сказать об этом врачу. Нужно либо прекратить прием препаратов, либо учитывать это при расшифровке УЗДГ сосудов.

    Очень важно отказаться от спиртных напитков

    Как выполняется УЗДГ

    Допплер сосудов практически не отличается от проведения обычного сеанса УЗИ. Он включает в себя следующие действия:

    • освобождение от одежды зоны исследования;
    • принятие горизонтального положения на кушетке;
    • нанесения геля на участки для обследования;
    • процесс обследования.

    Какие показатели в норме

    УЗ допплерография в дуплексном режиме парных сосудов помогает оценить следующие параметры сосудистой сетки:

    • Правильность траектории. Сосудистая сетка в головном и шейном отделах не должна быть слишком извилистой. Конфигурация артерий и вен с большим количеством изгибов говорит о наличии атеросклеротических бляшек или тромбов, блокирующих ток крови.
    • Величина диаметра сосудов. Также в процессе проведения УЗДГ артерий врач смотрит на диаметр сосудов и правильность их анатомического строения. Слишком узкий или слишком широкий просвет артерии говорит о наличии патологии.

    УЗИ позволяет выявить наличие тромбов и бляшек холестерина

    • Толщина. Для артерий, вен, капилляров установлены определенные нормы толщины сосудистой стенки. В идеале она должна отклоняться не более чем на 0,5 мм от установленной нормы. Если наблюдается утолщение стенок, то это говорит о процессах васкуляризации (отвердения), а истончение, о наличии аневризмы.
    • Присутствие бляшек и тромбов. Это одна из наиболее частых причин исследования сосудистой сетки головного мозга и шеи. Из-за стрессов, ослабления иммунитета и неправильного образа жизни у многих пациентов можно наблюдать патологические процессы закупорки артерий и вен тромбами и холестериновыми бляшками.
    • Скорость движения крови. Если УЗДГ экстракраниальных сосудов головного мозга показывает замедление скорости движения крови по сосудистой сетке, то это может свидетельствовать о наличии определенного заболевания.

    Это опасный момент, который может привести к некрозу мозговых тканей и других органов.

    • Состояние мышечной ткани, окружающей сосуды. Патологии сосудов можно определить не только по их состоянию, но также по качеству мышечной ткани шеи окружающей их. Обычно, она также является нездоровой.

    Врач проверяет скорость движения крови

    Какие заболевания выявляются

    При осуществлении данного исследования чаще всего выявляются следующие патологии:

    • развивающийся атеросклероз;
    • патологическое сужение вен и артерий;
    • генетические патологии;
    • постоперационное состояние;
    • наличие опухолей;
    • поражения нервов;
    • наличие закупорок сосудов тромбами и бляшками;
    • оценка состояния мозга и шеи после механических травм.

    Заболевания, которые чаще всего выявляются на УЗДГ сосудов, в процентном соотношении указаны в таблице.

    Doppler Guide | CSGO-Guides.com

    Как правило, существует три различных уровня доплеровского паттерна: мифический, легендарный и древний. Есть высокий шанс получить один из мифических узоров, средний шанс получить легендарный и очень низкий шанс получить древний. Мифический узор в основном разделен на четыре фазы. Например, четыре фазы на байонете M9 могут быть окрашены следующим образом:

    Если у вас есть доплеровский нож, ваш шанс получить одну из четырех фаз составляет около 90%.Из-за этого Фазы 1-4 стоят более или менее рыночной цены.

    Единственная фаза, которая может быть более ценной, — это фаза 2 из-за большого процента розового цвета, что делает узор очень популярным в сообществе. Вот почему Фаза 2 также известна как «Розовая галактика». Из-за своего красивого вида он может стоить до 150% рыночной цены, но обычно составляет около 110% -125% от рыночной цены. Здесь вы можете увидеть прекрасный пример Flip Knife Pink Galaxy:

    .

    Второй класс доплеровского образца, Легендарный, имеет редкость менее 10% всех доплеровских ножей.Легендарный узор либо полностью синий, либо полностью красный. Вот почему в сообществе они известны как «Сапфир» и «Рубин». Оба очень популярны и из-за своей высокой редкости очень дороги. Рубиновый или сапфировый узор на вашем ноже увеличивает стоимость на 900% от рыночной цены (в зависимости от ножа).

    И последнее, но не менее важное, это Древний уровень.Это самый редкий образец Доплера с редкостью менее 1% каждого доплеровского ножа. И он выглядит уникальным, как никакой другой доплеровский образец. В сообществе этот узор известен как «Черный жемчуг», потому что он полностью черный. Он стоит намного больше, чем Мифический узор из-за своей редкости, но он менее ценен, чем Сапфир и Рубин, потому что Черный Жемчуг не имеет ярких цветов. Если вы торгуете им, Black Pearl стоит около 750% от рыночной цены.

    Если вам интересно посмотреть, как Doppler Skin в его различных вариациях выглядит на всех ножах CS: GO, посмотрите картинки ниже.

    Вы читаете руководство о доплеровских ножах, их редкости, фазах и узоре.

    Общие сведения о параметрах LightGBM (и о том, как их настроить)

    Я уже давно использую lightGBM. Это был мой алгоритм решения большинства проблем с табличными данными. Список замечательных функций длинный, и я предлагаю вам взглянуть, если вы еще этого не сделали.

    Но мне всегда было интересно понять, какие параметры имеют наибольшее влияние на производительность и как мне настроить параметры lightGBM, чтобы получить от этого максимальную отдачу.

    Я решил, что мне нужно провести небольшое исследование, узнать больше о параметрах LightGBM… и поделиться своим опытом.

    Конкретно I:

    По мере того, как я делал это, я получил гораздо больше знаний о параметрах lightGBM. Надеюсь, что после прочтения этой статьи вы сможете ответить на следующие вопросы:

    • Какие методы повышения градиента реализованы в LightGBM и в чем их отличия?
    • Какие параметры в целом важны?
    • Какие параметры регуляризации необходимо настроить?
    • Как настроить параметры lightGBM в Python?

    Методы усиления градиента

    С LightGBM вы можете запускать различные типы методов повышения градиента.У вас есть: GBDT, DART и GOSS, которые можно указать с помощью параметра повышения .

    В следующих разделах я объясню и сравню эти методы друг с другом.

    lgbm gbdt (деревья решений с градиентным усилением)

    Этот метод представляет собой традиционное дерево принятия решений с градиентным усилением, которое было впервые предложено в статье и является алгоритмом, лежащим в основе некоторых замечательных библиотек, таких как XGBoost и pGBRT.

    В наши дни gbdt широко используется из-за его точности, эффективности и стабильности.Вы, наверное, знаете, что gbdt представляет собой ансамблевую модель деревьев решений, но что именно это означает?


    СВЯЗАННЫЕ С
    Общие сведения об отсечении градиента (и как это может исправить проблему разрывающихся градиентов)


    Позвольте мне кратко изложить суть.

    Он основан на трех важных принципах:

    • Слабые ученики (деревья решений)
    • Оптимизация градиента
    • Техника усиления

    Итак, в методе gbdt у нас есть много деревьев решений (слабые ученики).Эти деревья строятся последовательно:

    • первое дерево изучает, как соответствовать целевой переменной
    • второе дерево изучает, как соответствовать остаткам (разнице) между предсказаниями первого дерева и основной истиной второе дерево и так далее.

    Все эти деревья обучаются путем распространения градиентов ошибок по всей системе.

    Главный недостаток gbdt заключается в том, что поиск лучших точек разбиения в каждом узле дерева требует много времени и памяти, и другие методы повышения уровня пытаются решить эту проблему.

    дротиковое повышение градиента

    В этой выдающейся статье вы можете узнать все о повышении градиента DART, которое представляет собой метод, использующий выпадение, стандартный в нейронных сетях, для улучшения регуляризации модели и решения некоторых других менее очевидных проблем.

    А именно, gbdt страдает излишней специализацией, что означает, что деревья, добавленные на более поздних итерациях, имеют тенденцию влиять на прогноз только нескольких экземпляров и вносить незначительный вклад в оставшиеся экземпляры.Добавление исключения затрудняет специализацию деревьев на более поздних итерациях на этих нескольких выборках и, следовательно, повышает производительность.

    lgbm goss (односторонняя выборка на основе градиента)

    Фактически, наиболее важной причиной для наименования этого метода lightgbm является использование метода Госса, основанного на этой статье. Goss — это более новая и легкая реализация gbdt (отсюда «легкий» gbm).

    Стандартный gbdt надежен, но недостаточно быстр для больших наборов данных.Следовательно, goss предлагает метод выборки, основанный на градиенте, чтобы избежать поиска по всему пространству поиска. Мы знаем, что для каждого экземпляра данных, когда градиент мал, это означает, что данные не о чем беспокоиться, а когда градиент большой, их следует повторно обучать. Итак, у нас есть , две стороны, , экземпляры данных с большим и маленьким градиентами. Таким образом, goss сохраняет все данные с большим градиентом и выполняет случайную выборку (, поэтому она называется односторонней выборкой ) для данных с небольшим градиентом.Это делает пространство поиска меньше, и споры могут сходиться быстрее. Наконец, чтобы получить больше информации о goss, вы можете проверить это сообщение в блоге.

    Сведем эти различия в таблицу:

    Методы Примечание Необходимо изменить эти параметры Преимущество Недостаток
    ЛГБМ ГБДТ Это тип повышения по умолчанию. Поскольку gbdt является параметром по умолчанию для lgbm, вам не нужно изменять значение остальных параметров для него.(все-таки тюнинг необходим!) Стабильно и надежно Чрезмерная специализация Требует времени, требует много памяти
    Дротик ЛГБМ Попробуйте решить проблему сверхспециализации в gbdt drop_seed: случайное начальное число для выбора моделей отбрасывания. Uniform_dro: установите значение true, если вы хотите использовать равномерное dropxgboost_dart_mode: установите значение true, если вы хотите использовать режим xgboost dartskip_drop: вероятность пропуска процедуры выпадения во время итерации ускорения процент: доля предыдущих деревьев, которые выпадают при выпадении Лучше точность Слишком много настроек
    ЛГБМ Госс Goss предоставляет новый метод выборки для GBDT, разделяя эти экземпляры более крупными градиентами. top_rate: коэффициент удержания данных большого градиента; other_rate: коэффициент удержания данных малого градиента Быстрая сходимость Переоснащение, когда набор данных — sma

    Примечание:

    Если вы установите усиление как RF, тогда алгоритм lightgbm ведет себя как случайный лес, а не деревья с усилением! Согласно документации, чтобы использовать RF, вы должны использовать bagging_fraction и feature_fraction меньше 1.

    Регуляризация

    В этом разделе я расскажу о некоторых важных параметрах регуляризации lightgbm. Очевидно, что это те параметры, которые вам нужно настроить, чтобы бороться с переобучением.

    Вы должны знать, что для небольших наборов данных (<10000 записей) lightGBM может быть не лучшим выбором. Настройка параметров lightgbm может вам не помочь.

    Кроме того, lightgbm использует алгоритм роста дерева по листьям, а XGBoost использует рост дерева по глубине.Листовой метод позволяет деревьям сходиться быстрее, но увеличивается вероятность переобучения.

    Возможно, этот доклад на одной из конференций PyData даст вам больше информации о Xgboost и Lightgbm. Стоит посмотреть!

    Примечание:

    Если кто-то спросит, в чем основное отличие LightGBM от XGBoost? Вы легко можете сказать, их отличие в том, как они реализованы.

    Согласно документации lightGBM, когда вы сталкиваетесь с переоборудованием, вы можете захотеть выполнить настройку следующих параметров:

    • Используйте small max_bin
    • Используйте small num_leaves
    • Используйте min_data_in_leaf и min_sum_hessian_in_leaf
    • Используйте упаковку с помощью set bagging_fraction и bagging_freq
    • Используйте подвыборку функции с помощью set feature_fraction
    • Используйте большие данные обучения lambda_fraction
    • Используйте большие обучающие данные lambda_fraction
    • Используйте большие обучающие данные регуляризация
    • Попробуйте max_depth, чтобы избежать роста глубокого дерева

    В следующих разделах я объясню каждый из этих параметров более подробно.

    лямбда_l1

    Lambda_l1 (и lambda_l2) контролирует l1 / l2 и вместе с min_gain_to_split используются для борьбы с переоснащением . Я настоятельно рекомендую вам использовать настройку параметров (рассмотренную в следующем разделе), чтобы найти наилучшие значения для этих параметров.

    число_листов

    Несомненно, num_leaves — один из самых важных параметров, который определяет сложность модели.(max_depth) , однако, учитывая, что в lightgbm листовое дерево глубже, чем дерево по уровням, вы должны быть осторожны с переоснащением! В результате необходимо настроить num_leaves вместе с max_depth .

    подвыборка

    С помощью subsample (или bagging_fraction) вы можете указать процент строк, используемых на итерацию построения дерева. Это означает, что некоторые строки будут случайным образом выбраны для соответствия каждому учащемуся (дереву).Это улучшило обобщение, но также улучшило скорость обучения.

    Я предлагаю использовать меньшие значения подвыборки для базовых моделей и позже увеличивать это значение, когда вы закончите с другими экспериментами (другой выбор функций, другая древовидная архитектура).

    feature_fraction

    Доля функций или sub_feature имеет дело с выборкой столбцов, LightGBM будет случайным образом выбирать подмножество функций на каждой итерации (дереве). Например, если вы установите его на 0.6, LightGBM выберет 60% функций перед обучением каждого дерева.

    Для этой функции есть два использования:

    • Можно использовать для ускорения обучения
    • Можно использовать при переобучении

    макс_глубина

    Этот параметр управляет максимальной глубиной каждого обученного дерева и влияет на:

    • Лучшее значение для параметра num_leaves
    • Производительность модели
    • Время обучения

    Обратите внимание Если вы используете большое значение max_depth , ваша модель, вероятно, будет на больше, чем для набора поездов.

    макс_бин

    Биннинг — это метод представления данных в дискретном виде (гистограмме). Lightgbm использует алгоритм на основе гистограммы, чтобы найти оптимальную точку разделения при создании слабого ученика. Следовательно, каждую непрерывную числовую функцию (например, количество просмотров видео) следует разделить на отдельные ячейки.

    Кроме того, в этом репозитории GitHub вы можете найти несколько исчерпывающих экспериментов, которые полностью объясняют влияние изменения max_bin на CPU и GPU.

    Если вы определяете max_bin 255, это означает, что у нас может быть максимум 255 уникальных значений для каждой функции. Тогда маленький max_bin вызывает более высокую скорость, а большое значение повышает точность.

    Параметры тренировки

    Время обучения! Если вы хотите обучить свою модель с помощью lightgbm, некоторые типичные проблемы, которые могут возникнуть при обучении моделей lightgbm:

    • Обучение — это трудоемкий процесс
    • Работа с вычислительной сложностью (ограничения ОЗУ ЦП / ГП)
    • Работа с категориальными характеристиками
    • Наличие несбалансированного набора данных
    • Потребность в пользовательских показателях
    • Корректировки, которые необходимо внести для Проблемы классификации или регрессии

    В этом разделе мы постараемся подробно объяснить эти моменты.

    num_iterations

    Num_iterations указывает количество итераций повышения (деревья для построения). Чем больше деревьев вы построите, тем более точной будет ваша модель по цене:

    .
    • Более длительное время обучения
    • Более высокая вероятность переобучения

    Начните с меньшего количества деревьев, чтобы построить базовую линию, и увеличивайте ее позже, когда вы хотите выжать последний% из вашей модели.

    Рекомендуется использовать меньшую скорость обучения с большим числом итераций .Кроме того, вы должны использовать early_stopping_rounds, если вы выбираете более высокие num_iterations, чтобы остановить обучение, когда оно не изучает ничего полезного.

    Early_stopping_rounds

    Этот параметр остановит обучение , если метрика проверки не улучшится после последнего раунда ранней остановки. Это должно быть определено в паре с номером итераций . Если вы установите слишком большое значение, вы увеличите изменение по сравнению с (но ваша модель может быть лучше).

    Практическое правило — иметь его на уровне 10% от ваших num_iterations.

    световой гигабайт category_feature

    Одним из преимуществ использования lightgbm является то, что он очень хорошо справляется с категориальными функциями. Да, этот алгоритм очень мощный, но вы должны быть осторожны с его параметрами. lightgbm использует специальный метод с целочисленным кодированием (предложенный Fisher ) для обработки категориальных функций

    Эксперименты показывают, что этот метод обеспечивает лучшую производительность, чем часто используемое однократное кодирование .

    Значение по умолчанию для него — «auto», что означает: пусть lightgbm решает, что означает, что lightgbm будет определять, какие функции являются категориальными.

    Это не всегда работает хорошо (некоторые эксперименты показывают, почему здесь и здесь), и я настоятельно рекомендую вам установить категориальную функцию вручную, просто с помощью этого кода

    cat_col = имя_набора данных.select_dtypes («объект»). Columns.tolist ()

    Но что происходит за кулисами и как lightgbm справляется с категориальными функциями?

    Согласно документации lightgbm, мы знаем, что древовидные ученики не могут хорошо работать с одним методом горячего кодирования, потому что они растут глубоко в дереве.(k-1) — 1 возможное разбиение и с методом Фишера, который может улучшить до k * log (k) , найдя лучший способ разбиения на отсортированной гистограмме значений в категориальной характеристике.

    lightgbm is_unbalance vs scale_pos_weight

    Одна из проблем, с которыми вы можете столкнуться в задачах бинарной классификации , заключается в том, как работать с несбалансированными наборами данных . Очевидно, вам нужно сбалансировать положительные / отрицательные образцы, но как именно это можно сделать в lightgbm?

    В lightgbm есть два параметра, которые позволяют решить эту проблему: is_unbalance и scale_pos_weight , но в чем разница между ними и как их использовать?

    • Когда вы устанавливаете Is_unbalace: True, алгоритм будет пытаться автоматически сбалансировать вес доминируемой метки (с долей pos / neg в наборе поездов)
    • Если вы хотите изменить scale_pos_weight (по умолчанию 1, что означает предположим, что и положительная, и отрицательная метка равны) в случае набора данных дисбаланса вы можете использовать следующую формулу (на основе этой проблемы в репозитории lightgbm), чтобы установить ее правильно

    sample_pos_weight = количество отрицательных образцов / количество положительных образцов

    лгбм feval

    Иногда вы хотите определить пользовательскую функцию оценки для измерения производительности вашей модели, вам нужно создать функцию feval .

    Функция Feval должна принимать два параметра:

    и возврат

    • eval_name
    • eval_result
    • is_higher_better

    Давайте шаг за шагом создадим функцию пользовательских показателей.

    Определите отдельную функцию Python

     def feval_func (пред., Train_data):
       
        return ('feval_func_name', eval_result, False) 

    Используйте эту функцию как параметр:

     print ('Начать обучение... ')
    lgb_train = lgb.train (...,
                          метрика = Нет,
                          feval = feval_func) 

    Примечание:

    Чтобы использовать функцию feval вместо метрики, необходимо установить параметр метрики «None».

    параметры классификации и параметры регрессии

    Большинство вещей, о которых я упоминал ранее, справедливы как для классификации, так и для регрессии, но есть вещи, которые необходимо скорректировать.

    Конкретно вам следует:

    Название параметра Примечание к классификации Примечание для регрессии
    объектив Установить двоичный или мультиклассовый Установить регрессию
    метрическая Binary_logloss или AUC и т. Д. RMSE или mean_absolute_error и т. Д.
    is_unbalance Верно или неверно
    scale_pos_weight используется только в двоичных и мультиклассовых приложениях
    num_class используется только в приложении для классификации нескольких классов
    reg_sqrt Используется для размещения sqrt (метки) вместо исходных значений для метки большого диапазона


    Самые важные параметры lightgbm

    Мы рассмотрели и немного узнали о параметрах lightgbm в предыдущих разделах, но ни одна статья о расширенных деревьях не будет полной без упоминания невероятных тестов от Laurae 🙂

    Вы можете узнать о лучших параметрах по умолчанию для многих проблем как для lightGBM, так и для XGBoost.

    Вы можете проверить это здесь, но некоторые наиболее важные выводы:

    Название параметра Значение по умолчанию Диапазоны Тип параметра Псевдонимы Ограничение или примечание Используется для
    объектив регрессия Регрессия, двоичная перечисление Objective_type, приложение При изменении влияет на другие параметры Укажите тип модели ML
    метрическая null +20 разных показателей мульти-перечисление метрики, metric_types Нулевой означает, что будет использоваться метрика, соответствующая указанной цели. Укажите метрическую систему.Поддержка нескольких показателей,
    повышающий гбдт гбдт, рф, дротик, госс перечисление boosting_type Если вы установите RF, это будет подход с упаковкой Способ повышения
    лямбда_l1 0,0 [0, ∞] двойной reg_alpha лямбда_l1> = 0,0 регуляризация
    bagging_fraction 1.0 [0, 1] двойной Подвыборка 0,0 <фракция мешков <= 1,0 случайным образом выбрать часть данных без повторной выборки
    bagging_freq 0,0 [0, ∞] внутренний subsample_freq , чтобы разрешить упаковку в мешки, для bagging_fraction также должно быть установлено значение меньше 1.0. 0 означает отключение упаковки; k означает выполнение упаковки на каждой k итерации
    num_leaves 31 [1, ∞] внутренний num_leaf 1 максимальное количество листьев на одном дереве
    feature_fraction 1.0 [0, 1] двойной sub_feature 0,0 , если вы установите его на 0,8, LightGBM выберет 80% функций
    макс_глубина –1 [-1, ∞] внутренний макс_глубина Чем больше, тем лучше, но скорость переобучения увеличивается. ограничение максимальной глубины Forr модели дерева
    max_bin 255 [2, ∞] внутренний Биннинг гистограммы max_bin> 1 eal с накладкой
    num_iterations 100 [1, ∞] внутренний Num_boost_round, n_iter число_итераций> = 0 количество итераций повышения
    скорость обучения 0.1 [0 1] двойной эта скорость_обучения> 0,0 Типичный: 0,05. в дротике, это также влияет на нормализацию веса упавших деревьев
    Early_stopping_round 0 [0, ∞] двойной early_stopping_rounds прекратит обучение, если проверка не улучшится за последний период Early_stopping_round Производительность модели, количество итераций, время обучения
    category_feature Пустая строка Укажите число для индекса столбца multi-int или строка cat_feature Обработка категориальных характеристик
    bagging_freq 0.0 [0, ∞] внутренний subsample_freq 0 означает отключение упаковки; k означает выполнение упаковки на каждой k итерации , чтобы разрешить упаковку в мешки, для bagging_fraction также должно быть установлено значение меньше 1.0.
    многословие 0 [-∞, ∞] внутренний подробный <0: фатальный, = 0: ошибка (предупреждение), = 1: информация,> 1: отладка Полезно для дебага
    min_data_in_leaf 20 min_data внутренний min_data min_data_in_leaf> = 0 Может использоваться для переоборудования

    Примечание:

    Никогда не следует принимать какие-либо значения параметров как должное и корректировать их в зависимости от вашей проблемы.Тем не менее, эти параметры являются отличной отправной точкой для ваших алгоритмов настройки гиперпараметров

    .

    СМОТРИ ТАКЖЕ
    Лучшие инструменты для визуализации показателей и гиперпараметров экспериментов по машинному обучению



    Пример настройки параметров Lightgbm в Python (настройка lightgbm)

    Наконец, после объяснения всех важных параметров, пора провести несколько экспериментов!

    Я буду использовать один из популярных конкурсов Kaggle: прогнозирование клиентских транзакций Santander.

    Я воспользуюсь этой статьей, в которой объясняется, как запустить настройку гиперпараметров в Python для любого скрипта.

    Стоит прочитать!

    Прежде чем мы начнем, один важный вопрос! Какие параметры настраивать?

    • Обратите внимание на проблему, которую вы хотите решить, например, набор данных Santander сильно несбалансирован, , и следует учитывать это при настройке! Laurae2, один из разработчиков lightgbm, хорошо объяснила здесь.
    • Некоторые параметры взаимозависимы и должны настраиваться вместе или настраиваться один за другим. Например, min_data_in_leaf зависит от количества обучающих выборок и num_leaves.

    Примечание:

    Рекомендуется создать два словаря для гиперпараметров: один содержит параметры и значения, которые вы не хотите настраивать, а другой содержит диапазоны параметров и значений, которые вы хотите настроить.

     SEARCH_PARAMS = {'learning_rate': 0.4,
                     'max_depth': 15,
                     'num_leaves': 20,
                     'feature_fraction': 0,8,
                     'подвыборка': 0,2}
    
    FIXED_PARAMS = {'цель': 'двоичный',
                  'метрика': 'аук',
                  'is_unbalance': Верно,
                  'boosting': 'gbdt',
                  'num_boost_round': 300,
                  'Early_stopping_rounds': 30} 

    Таким образом вы сохраняете базовые значения отдельно от области поиска!

    Итак, вот что мы будем делать.

    1. Сначала мы генерируем код в Notebook . Он общедоступен, и вы можете его скачать .
    1. Во-вторых, мы отслеживаем результат каждого эксперимента на Neptune.ai .

    ПОЛЕЗНО
    Узнайте больше об интеграции Neptune-LightGBM.


    Анализ результатов

    Если вы проверили предыдущий раздел, то заметили, что я провел более 14 различных экспериментов с набором данных.Здесь я объясню, как шаг за шагом настроить значение гиперпараметров.

    Создайте базовый код обучения:

     из sklearn.metrics import roc_auc_score, roc_curve
    из sklearn.model_selection import train_test_split
    импортировать neptunecontrib.monitoring.skopt как sk_utils
    импортировать lightgbm как lgb
    импортировать панд как pd
    импорт нептун
    импортный скопт
    import sys
    импорт ОС
    
    SEARCH_PARAMS = {'скорость_обучения': 0,4,
                    'max_depth': 15,
                    'num_leaves': 32,
                    'feature_fraction': 0.8,
                    'подвыборка': 0,2}
    
    FIXED_PARAMS = {'цель': 'двоичный',
                 'метрика': 'аук',
                 'is_unbalance': Верно,
                 'bagging_freq': 5,
                 'boosting': 'дротик',
                 'num_boost_round': 300,
                 'Early_stopping_rounds': 30}
    
    def train_evaluate (search_params):
       
       
       data = pd.read_csv ("sample_train.csv")
       X = data.drop (['ID_code', 'target'], axis = 1)
       y = данные ['цель']
       X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split (X, y, test_size = 0.2, random_state = 1234)
       train_data = lgb.Dataset (X_train, label = y_train)
       valid_data = lgb.Dataset (X_valid, label = y_valid, reference = train_data)
    
       params = {'метрика': FIXED_PARAMS ['метрика'],
                 "цель": FIXED_PARAMS ["цель"],
                 ** search_params}
    
       model = lgb.train (params, train_data,
                         valid_sets = [действительные_данные],
                         num_boost_round = FIXED_PARAMS ['num_boost_round'],
                         Early_stopping_rounds = FIXED_PARAMS ['Early_stopping_rounds'],
                         valid_names = ['действительный'])
       оценка = модель.best_score ['действительный'] ['auc']
       возвратный счет 

    Используйте библиотеку оптимизации гиперпараметров по вашему выбору (например, scikit-optimize)

     neptune.init ('mjbahmani / LightGBM-hyperparameters')
    neptune.create_experiment ('lgb-tuning_final', upload_source_files = ['*. *'],
                                  tags = ['lgb-tuning', 'dart'], params = SEARCH_PARAMS)
    
    ПРОБЕЛ = [
       skopt.space.Real (0,01, 0,5, name = 'learning_rate', Prior = 'log-uniform'),
       skopt.space.Integer (1, 30, name = 'max_depth'),
       скопт.space.Integer (10, 200, name = 'num_leaves'),
       skopt.space.Real (0.1, 1.0, name = 'feature_fraction', Prior = 'uniform'),
       skopt.space.Real (0.1, 1.0, name = 'подвыборка', Prior = 'uniform')
    ]
    @ skopt.utils.use_ named_args (ПРОБЕЛ)
    def цель (** параметры):
       return -1.0 * train_evaluate (параметры)
    
    монитор = sk_utils.NeptuneMonitor ()
    results = skopt.forest_minimize (цель, ПРОБЕЛ,
                                    n_calls = 100, n_random_starts = 10,
                                    callback = [монитор])
    sk_utils.log_results (результаты)
    
    Нептун.стоп () 

    Попробуйте различные типы конфигурации и отслеживайте свои результаты в Neptune

    Наконец, в следующей таблице вы можете увидеть, какие изменения произошли в параметрах.

    гиперпараметр Перед тюнингом После тюнинга
    скорость обучения 0,4 0,094
    макс_глубина 15 10
    num_leaves 32 12
    feature_fraction 0.8 0,1
    подвыборка 0,2 ​​ 0,75
    повышающий гбдт дротик
    Оценка (auc) 0,8256 0,8605


    Заключительные мысли

    Короче говоря, вы узнали:

    • , какие основные параметры lightgbm,
    • , как создавать собственные метрики с функцией feval
    • , какие хорошие значения по умолчанию для основных параметров
    • видели и пример того, как настроить параметры lightgbm для повышения производительности модели

    И некоторые прочее 🙂 Для получения более подробной информации обратитесь к ресурсам.

    ресурса

    1. Подробное руководство Laurae с хорошими настройками по умолчанию и т. Д.
    2. https://github.com/microsoft/LightGBM/tree/master/python-package
    3. https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/index.html
    4. https://papers.nips.cc/paper/6907-lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decision-tree.pdf
    5. https://statweb.stanford.edu/~jhf/ftp/trebst .pdf

    Специалист по данным и исследователь машинного обучения

    Вам понравилось? Поделитесь этим и позвольте другим наслаждаться этим!


    ЧИТАТЬ СЛЕДУЮЩИЙ

    Отслеживание экспериментов ML: что это такое, почему это важно и как это реализовать

    Якуб Чакон | Опубликовано: 26 ноября, 2020

    Позвольте мне поделиться историей, которую я слышал слишком много раз.

    ”… Мы вместе с моей командой разрабатывали модель машинного обучения, мы провели много экспериментов и получили многообещающие результаты…

    … к сожалению, мы не могли точно сказать, что работает лучше всего, потому что мы забыли сохранить некоторые параметры модели и версии наборов данных…

    … через несколько недель мы даже не были уверены, что мы на самом деле пробовали, и нам нужно было перезапустить почти все »

    — неудачный исследователь ML.

    И правда в том, что когда вы разрабатываете модели машинного обучения, вы проводите множество экспериментов.

    Эти эксперименты могут:

    • используют разные модели и гиперпараметры модели
    • используют разные данные обучения или оценки,
    • запускают другой код (включая это небольшое изменение, которое вы хотели быстро протестировать).
    • запускают тот же код в другой среде (не зная, какой PyTorch или Была установлена ​​версия Tensorflow)

    И в результате они могут выдавать совершенно разные метрики оценки.

    Отслеживать всю эту информацию очень быстро становится очень сложно.Особенно, если вы хотите организовать и сравнить эти эксперименты и уверены, что знаете, какая установка дала лучший результат.

    Вот где на помощь приходит отслеживание экспериментов машинного обучения.

    Читать далее ->

    Получайте уведомления о новых статьях

    Отправляя форму, вы даете сконцентрироваться на хранении предоставленной информации и на связи с вами.
    Пожалуйста, ознакомьтесь с нашей Политикой конфиденциальности для получения дополнительной информации.

    Другие статьи, которые вы, возможно, захотите прочитать

    Обычный стол — Стандартный нормальный стол

    Стандартный нормальный стол

    Z — стандартная нормальная случайная величина.Табличное значение для Z — это значение кумулятивного нормального распределения в z. Это левосторонняя нормальная таблица. По мере увеличения z-значения нормальное табличное значение также увеличивается. Например, значение Z = 1,96 равно P (Z

    z ,00 , 01 .02 .03 .04 0,05 .06 0,07 0,08 .09
    .0 ,5000 . 5040 .5080 .5120 .5160 ,5199 ,5239 ,5279 . 5319 ,5359
    ,1 . 5398 . 5438 . 5478 .5517 .5557 .5596 . 5636 .5675 . 5714 ,5753
    ,2 . 5793 .5832 .5871 .5910 , 5948 . 5987 .6026 .6064 . 6103 . 6141
    ,3 . 6179 .6217 . 6255 . 6293 . 6331 .6368 .6406 .6443 .6480 .6517
    ,4 .6554 .6591 .6628 .6664 .6700 .6736 .6772 . 6808 .6844 .6879
    ,5 .6915 .6950 .6985 .7019 .7054 .7088 .7123 .7157 ,7190 ,7224
    ,6 ,7257 .7291 ,7324 ,7357 ,7389 ,7422 ,7454 ,7486 ,7517 ,7549
    ,7 ,7580 .7611 ,7642 ,7673 ,7704 ,7734 ,7764 . 7794 ,7823 .7852
    ,8 . 7881 .7910 .7939 .7967 . 7995 .8023 .8051 .8078 .8106 .8133
    ,9 .8159 ,8186 ,8212 . 8238 ,8264 ,8289 ,8315 ,8340 .8365 . 8389
    1.0 .8413 .8438 . 8461 . 8485 ,8508 . 8531 . 8554 . 8577 . 8599 . 8621
    1,1 .8643 .8665 ,8686 . 8708 . 8729 . 8749 .8770 .8790 .8810 . 8830
    1,2 . 8849 .8869 .8888 . 8907 .8925 .8944 .8962 .8980 . 8997 .9015
    1,3 .9032 .9049 .9066 .9082 .9099 .9115 .9131 .9147 .9162 .9177
    1,4 .9192 . 9207 .9222 .9236 . 9251 .9265 . 9279 . 9292 . 9306 .9319
    1,5 .9332 . 9345 . 9357 .9370 . 9382 .9394 . 9406 .9418 .9429 .9441
    1,6 .9452 ,9463 ,9474 ,9484 ,9495 .9505 .9515 .9525 .9535 .9545
    1,7 . 9554 .9564 . 9573 .9582 .9591 .9599 . 9608 .9616 .9625 .9633
    1.8 . 9641 . 9649 . 9656 .9664 . 9671 . 9678 . 9686 . 9693 .9699 . 9706
    1,9 .9713 .9719 .9726 .9732 .9738 .9744 .9750 . 9756 .9761 .9767
    2.0 . 9772 . 9778 .9783 .9788 .9793 .9798 . 9803 . 9808 .9812 .9817
    2,1 .9821 .9826 .9830 .9834 .9838 .9842 . 9846 .9850 .9854 . 9857
    2,2 . 9861 .9864 . 9868 . 9871 . 9875 . 9878 . 9881 . 9884 . 9887 . 9890
    2,3 . 9893 . 9896 . 9898 .9901 .9904 .9906 .9909 .9911 .9913 .9916
    2,4 .9918 .9920 .9922 .9925 .9927 .9929 .9931 .9932 .9934 .9936
    2,5 .9938 .9940 .9941 .9943 .9945 .9946 .9948 .9949 .9951 .9952
    2,6 .9953 .9955 .9956 .9957 .9959 .9960 .9961 .9962 .9963 .9964
    2,7 .9965 .9966 .9967 .9968 .9969 .9970 .9971 .9972 .9973 .9974
    2.8 .9974 .9975 .9976 .9977 .9977 .9978 .9979 .9979 .9980 .9981
    2,9 .9981 .9982 .9982 .9983 .9984 .9984 .9985 .9985 .9986 .9986
    3.0 .9987 .9987 .9987 .9988 .9988 .9989 .9989 .9989 .9990 .9990
    3,1 .9990 .9991 .9991 .9991 .9992 .9992 .9992 .9992 .9993 .9993
    3,2 .9993 .9993 .9994 .9994 .9994 .9994 .9994 .9995 .9995 .9995
    3,3 .9995 .9995 .9995 .9996 .9996 .9996 .9996 .9996 .9996 .9997
    3,4 .9997 .9997 .9997 .9997 .9997 .9997 .9997 .9997 .9997 .9998

    Как пользоваться стандартной нормальной таблицей

    1. Найдите значение p для проверки гипотезы, используя стандартную нормальную таблицу.

    a) Для правостороннего z-критерия, если статистика теста равна 2,00. Значение p определяется как:

    p-значение = P (Z> 2,00)
    = 1-П (Z = 1-0,9772
    = 0,0228

    Поскольку p-значение

    b) Для двустороннего z-критерия, если статистика теста равна 2.00. Значение p определяется как:

    p-значение = P (Z2.00)
    = 2 * P (Z> 2,00)
    = 2 * [1-П (Z = 2 * (1-0,9772)
    = 0,0456

    Поскольку p-значение

    2. Найдите 97,5-й квантиль стандартного нормального распределения.

    Сначала мы находим значение 0,9750 в нормальной таблице и получаем значение z (1,96) из соответствующей строки и столбца. 97,5-й квантиль стандартного нормального распределения равен 1,96.

    Похожие записи

    Причины кровотечения у женщин из заднего прохода: 7 причин кровотечений из ануса

    Содержание Выделения из заднего прохода у мужчин и женщин: причиныВыделение из заднего прохода с запахомМаслянистые, жирные выделения из заднего проходаКровянистые выделения из […]

    Умеренно выраженная наружная заместительная гидроцефалия что это такое: симптомы и диагностика. Лечение в Москве

    Содержание симптомы и диагностика. Лечение в Москве Причины и факторы риска развития Признаки ЛечениеНаружная заместительная гидроцефалия головного мозга: лечениеОсновные симптомыСимптомы […]

    Почему постоянно слабость и сонливость: причины, что делать, как лечить?

    Содержание причины у женщин и мужчин, о какой болезни говорит слабость и апатия днемСуть состояния и механизм развитияПричиныСиндром хронической усталостиИнтоксикацииТравмы […]

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *