Урок-исследование «Особенности скелета человека»
Тип урока: Урок – исследование“Много есть чудес на свете,
Человек — их всех чудесней”
Софокл
Мы продолжаем познавать себя — один из более 1,5 миллионов видов живых существ, населяющих планету Земля, имя которому Человек разумный.
Как вы думаете, имеет ли скелет человека отличительные особенности строения?
(Объявляется тема урока — “Особенности скелета человека” и цель: установить особенности, характерные для скелета человека и причины, их вызвавшие.)
Класс разбивается на 6 групп по 4-5 человек; каждая группа получает один из шести вариантов задания.
Результатом работы в группе должно стать выявление отличительных особенностей разных отделов скелета человека и установление причин, которыми обусловлены появившиеся изменения.
Вариант № 1
Смотри <Рисунок1>, <Рисунок2>.
Сравнить череп человека и млекопитающего животного: какой отдел более развит у животного? А у человека? Как вы думаете, почему?
Вариант № 2
.Смотри <Рисунок1>, <Рисунок3>, <Рисунок4>.
Сравнить позвоночник человека и млекопитающего животного: чем отличается позвоночник человека от позвоночника животного по форме? По строению позвонков? Чем вы объясните такие особенности в позвоночнике человека?
Вариант № 3
.Смотри <Рисунок1>, <Рисунок5>.
Сравнить грудную клетку человека и млекопитающего животного: чем различаются по форме грудные клетки? Как вы объясните это различие?
Вариант № 4
.Смотри <Рисунок1>, <Рисунок6>.
Сравнить тазовый пояс человека и млекопитающего животного: в чем различие формы таза у человека и животного? С чем связано это различие?
Вариант № 5
.Смотри <Рисунок1>, <Рисунок7>.
Сравнить строение верхней конечности человека и млекопитающего животного: какая часть конечности имеет отличительные особенности? Как вы объясните это? Какое значение для человека имеют эти отличия в строении?
Вариант № 6
.Смотри <Рисунок1>, <Рисунок8>, <Рисунок9>.
Сравнить строение нижней конечности человека и млекопитающего животного: какие особенности строения отличают нижние конечности человека? Чем они обусловлены? Какое значение для человека имеют эти особенности скелета?
По окончании работы в группах в классе проходит обсуждение результатов и заполнение в тетради таблицы “Особенности скелет человека”:
Отдел скелета |
Особенности, свойственные скелету человека |
Причины появления этих особенностей |
| Череп | Преобладание мозгового отдела над лицевым | Увеличение объема головного мозга; развитие речи |
| Позвоночник | Изгибы; массивность костей поясницы; срастание позвоночного крестца | Прямохождение; смещение центра тяжести |
| Грудная клетка | Расширена в стороны | Прямохождение |
| Таз | Широкий, в виде чаши; сросшиеся кости | Прямохождение; смещение центра тяжести |
| Верхние конечности | Подвижные кости кисти; противопоставленный большой палец | Трудовая деятельность |
| Нижние конечности | Массивные кости; сводчатая стопа | Прямохождение; смещение центра тяжести |
Итогом урока является формирование вывода по уроку и запись его в тетради:
скелет человека имеет отличительные особенности; причиной появления этих особенностей являются прямохождение, развитие трудовой и мыслительной деятельности, появление речи; эти факторы являются определяющими антропогенеза.
У бразильских контрабандистов изъят самый полный скелет птерозавра — Газета.Ru
Прослушать новость
Остановить прослушивание
Бразильские палеонтологи изучили останки птерозавра, изъятые у контрабандистов, и установили, что они представляют собой первый почти полный скелет Tupandactylus navigans, жившего в ранний меловой период, примерно 110 млн лет назад. Статья об этом опубликована в журнале PLOS ONE.
Находка была сделана во время проведения спецоперации в крупнейшем порту Бразилии. Тысячи плит известняка, спрятанные в бочках и загруженные на грузовики, планировалось вывести контрабандой из этой страны в 2013 году. Эти камни были взяты из карьера в знаменитом бассейне Арарипе, в них сохранились скелеты и четкие отпечатки существ, живших миллионы лет назад. Почти 3000 изъятых образцов полиция тогда отправила в бразильский Университет Сан-Паулу.
По утверждению Виктора Беккари из Университета Сан-Паулу и его коллег, раньше этот вид птерозавров был известен только по черепам, а в найденном образце различимы даже остатки мягких тканей и внушительный гребень на голове рептилии, который в пять раз выше самого черепа. На окаменелости также различим большой гребень на подбородке животного в форме лезвия. «Я видела много исключительно прекрасно сохранившихся птерозавров, как в Бразилии, так и за рубежом, но такие экземпляры, как этот, с сохранившимися мягкими тканями, очень редки, — говорит Фабиана Родригес Коста, палеонтолог из Федерального университета ABC в Сан-Паулу и один из соавторов этого исследования. — Это похоже на выигрыш в лотерею».
Размах крыльев птерозавра составлял внушительные 2,7 м. Некоторые особенности скелета показывают, что животное почти наверняка умело летать, однако длинная шея, слабые передние конечности, а также громоздкий гребень говорят о том, что летать этот птерозавр мог лишь на короткие дистанции, спасаясь от хищников. Большую часть времени он все же тратил на поиск пищи на земле, будто гигантский цыпленок.
Скелет и опорно-двигательная система костно-суставная система / КонсультантПлюс
Скелет и опорно-двигательная система костно-суставная система
Важно найти баланс между возможностью жить максимально полной жизнью и минимизацией осложнений, связанных с особенностями строения скелета пациентов. С одной стороны, не следует чрезмерно ограничивать и опекать детей, лечебная физкультура необходима, но некоторые виды физической активности, такие, как кувыркание, стойка на голове и ныряние должны быть полностью исключены из-за нестабильности шейного отдела. Разрешаются легкие подскоки, но пациент не должен самостоятельно прыгать на обе ноги, потому что система опоры и координации движений у него слабо развита. Родителям школьников нужно обязательно сообщить учителю физкультуры об особенностях ученика.
Пациенты с синдромом Гурлер-Шейе должны вести подвижный образ жизни для поддержания функционирования суставов и улучшения общего состояния здоровья. Врач-педиатр или врач-физиотерапевт может посоветовать различные комбинации ежедневных упражнений.
Интенсивная терапия для улучшения подвижности суставов и позвоночника, а также для укрепления спинной и брюшной мускулатуры рекомендована всем пациентам. Чтобы уменьшить последствия гиперлордоза, необходимо укреплять грудную мускулатуру, при этом проводить терапию, направленную на развитие пояснично-крестцового отдела. Важно следить, чтобы пациент не перенапрягался и не уставал чрезмерно, поэтому рекомендуется тщательно изучить его физическое состояние и выработать индивидуальные рекомендации.
Рекомендуется занятия, сочетая активные и пассивные упражнения. Комплекс занятий должен включать:
— упражнения на выработку осанки и чувства равновесия;
— упражнения на растяжение;
— водные процедуры и занятия спортом в воде, особенно для пожилых пациентов. Расслабляющий массаж и подводный массаж оказывают весьма благоприятное действие.
Отдельного внимания требуют деформированные ступни и кисти.
Чтобы поддерживать подвижность ступней, необходимо выполнять специальные упражнения, лучше всего дома или во время игр. Для снятия чрезмерного мышечного напряжения необходима ортопедическая обувь, стельки и вкладыши, которые выполняют поддерживающую функцию, в некоторых случаях — ортезы. Ванночки, массаж ног также необходимы.
Важно выполнять упражнения на растяжку мышц задней поверхности бедра и голени.
Для улучшения мелкой моторики кистей рук рекомендована интенсивная гимнастика для пальцев и ладошек, ее родители и сами пациенты могут проводить дома.
После интенсивных занятий электротерапия, ручной массаж, водный массаж, терапия лечебной грязью, занятия на водных тренажерах снимают боль и приносят облегчение.
При проведении всех активных видов терапии следует обращать особое внимание на ритм дыхания и давать достаточное количество перерывов для отдыха и восстановления дыхания.
Открыть полный текст документа
СООБЩЕНИЕ I. ИЗМЕНЕНИЯ СКЕЛЕТНЫХ РАЗМЕРОВ ТЕЛА, ИЗУЧЕННЫЕ ГЕНЕРАЛИЗИРУЮЩИМ МЕТОДОМ on JSTOR
AbstractИзучены возрастные изменения скелетных размеров тела у более полутора тысяч женщин старше 45 лет. Проанализированы также изменения с возрастом вариабильности размеров и связь старческой перестройки размеров с конституциональными признаками организма. Отмечено, что проекционная длина тела, туловища, конечностей и их сегментов уменьшается с возрастом. Бедро укорачивается значительнее плеча, предплечье больше голени, а стопа больше кисти. Окружность грудной клетки, передне-задний размер таза и поперечные размеры конечностей также уменьшаются с возрастом. Однако ширина колена, межшиловидная ширина предплечья и межгреб-невая таза в определенные возрастные периоды увеличиваются. Повышение изменчивости для большинства размеров верхней конечности отмечено в более молодом возрасте, чем для нижней. Показано, что гипертрофия и гипердинамия сопутствуют ускоренному старению некоторых морфологических признаков в пожилом возрасте, а гипотрофия и гопидинамия — в старческом. Die Arbeit Behandelt die Studienergebnisse der Messwerte des Skelettes bei mehr als 1500 Frauen, die älter als 45 Jahre waren, und die Variabilität der Änderungen dieser Messwerte in Abhängigkeit vom Alter und der Konstitution des Organismus. Die Forschungen bestätigten die bereits früher bekannte Tatsache, dass sich die Gesamtlänge des Körpers, Rumpfes, der Gliemassen und ihrer Teile mit zunehmendem Alter verringert. Die Schenkelbeine verkürzen sich markanter als die Oberarmbeine, die Unterarmknochen stärker als die Unterschenkelknochen, die Knochen des Fussristes mehr als die Carpal- und Metacarpalknochen. Im Zusammenhang mit dem Alter kann man auch eine fortschreitende Verkleinerung der Querdurchmesser der Gliedmassen, des Brustumfangs und das Sagittaldurchmessers des Beckens beobachten. Dagegen vergrössern sich die Breite des Kniegelenks, die Entfernung zwischen den Processus styloidei der Unterarmknochen und die bicristaloide Breite des Beckens mit fortschreitendem Alter. Eine stärkere Variabilität der Messwerte der oberen als der unteren Gliedmassen wurde bei jüngeren Altersklassen beobachtet, und es konnte auch bewiesen werden, dass die Hypertrophie und Hyperdynamie mit dem beschleunigten Altern mancher morphologischer Merkmale auf der Altersstufe maturus unmittelbar zusammenhängen, während die Hypotrophie und Hypodynamie sich mit Änderungen dieser Merkmale eher auf der Altersstufe senilis äussern.
Anthropologie – International Journal of Human Diversity and Evolution is a ‘four field’ anthropology journal, which publishes original articles from every branch of the anthropological sciences. The journal is interdisciplinary and aims at combining insights and approaches from across the discipline, including ones ranging from archaeology to physical and cultural anthropology. The journal features papers in a wide variety of areas, including bioarchaeology, human variability and adaptation, palaeoanthropology and hominid evolution, human biology, human ethology, primatology, prehistory and prehistoric art, and social anthropology. The journal is published three times a year. The journal considers submissions in four categories: Original papers, Research reports, Book reviews and News. Anthropologie also regularly releases monothematic issues, which are either devoted to a single topic or to disseminating the best papers from colloquia. Each manuscript is peer-reviewed in a double-blind process, with neither the two anonymous reviewers.
Publisher InformationThe Moravian Museum was founded in July 1817. The museum collections include several million objects, representing valuable scientific material from the fields of literature, music and theatre, geology, mineralogy, botany, zoology and entomology. Fifteen specialised and several service departments work within the museum. The Moravian Museum has developed a rich tradition in scientific, documentation and education work. The results of scientific research are published in scientific journals, monographs, exhibition catalogues and other publications.
Особенности посткраниального скелета раннесредневекового населения Северной Осетии по материалам могильника Мамисондон
ИЗВЕСТИЯ ИНСТИТУТА АНТРОПОЛОГИИ МГУ. ВЫПУСК 1
141
Табл. 1. Основные описательные статистики объединенной выборки Мамисондон
Мужчины Женщины
N M Min Max S Признаки N M Min Max S
36 331,33 295,00 371,00 18,67 h2 15 308,20 288,00 323,00 12,09
35 326,46 291,00 368,00 18,38 h3 15 304,27 285,00 321,00 11,64
36 48,04 44,50 54,00 2,24 H9 19 43,16 40,00 49,00 2,43
24 45,83 43,00 50,00 1,90 h20 14 40,21 32,00 47,00 3,19
30 50,03 43,00 66,00 4,08 h4 15 45,80 42,00 50,00 2,37
39 62,95 49,00 73,00 4,37 h5 21 56,90 51,00 63,00 3,40
48 24,86 21,00 29,00 2,07 H5 24 22,60 19,00 27,00 1,93
48 19,32 14,00 24,00 1,98 H6 24 16,40 14,00 21,00 1,79
48 67,85 57,00 77,00 5,07 H7 23 59,57 54,00 73,00 4,38
47 74,60 62,00 86,00 5,87 H7a 24 65,88 57,00 79,00 5,19
23 148,96 140,00 165,00 7,17 H8 12 132,33 119,00 150,00 8,45
36 20,54 18,37 24,27 1,37 H7:1 15 19,41 17,03 22,74 1,68
48 77,80 60,87 88,00 6,08 H6:5 24 72,73 59,26 91,30 7,30
27 274,85 250,00 300,00 12,74 U1 21 253,10 238,00 275,00 11,41
33 238,09 221,00 264,00 11,42 U2 22 224,45 205,00 245,00 11,20
42 23,32 18,00 27,00 2,36 U13 25 19,50 13,00 24,00 2,70
42 25,48 19,00 30,00 2,48 U14 25 21,88 16,00 25,00 2,03
44 40,50 35,00 51,00 3,82 U3 25 35,36 30,00 42,00 3,47
32 17,23 14,58 22,08 1,82 U3:2 22 15,78 13,16 19,35 1,52
42 91,87 73,08 121,05 8,56 U13:14 25 89,01 71,43 105,26 8,35
34 250,88 234,00 277,00 12,13 R1 20 233,65 218,00 259,00 12,36
34 238,00 221,00 262,00 11,48 R2 20 222,70 207,00 246,00 11,68
46 18,35 16,00 22,00 1,66 R4 25 16,22 13,00 19,00 1,39
46 12,57 9,00 15,00 1,08 R5 25 11,08 9,00 13,00 0,90
43 45,67 41,00 54,00 3,23 R3 25 39,32 35,00 46,00 2,76
33 19,42 17,43 23,08 1,46 R3:2 20 17,65 16,14 20,09 1,12
46 68,84 50,00 87,50 6,95 R5:4 25 68,52 61,11 81,25 5,18
36 468,19 413,00 518,00 25,31 F1 18 442,22 412,00 482,00 20,06
35 465,23 412,00 516,00 25,30 F2 18 437,94 408,00 478,00 19,63
40 48,83 45,00 57,00 2,75 F18 25 43,92 40,00 48,00 1,92
36 48,69 43,50 55,00 2,75 F19 26 43,79 40,00 48,00 1,99
29 83,86 76,00 100,00 5,12 F21 13 75,77 72,00 84,00 3,52
49 31,00 25,00 39,00 2,64 F6 28 28,36 24,00 34,00 2,15
49 27,62 25,00 32,00 1,82 F7 28 25,39 23,00 28,00 1,55
47 32,90 26,50 40,00 2,75 F9 27 31,17 27,00 35,00 2,17
47 27,68 23,00 36,00 2,83 F10 27 25,17 21,00 29,00 2,27
36 157,28 143,00 178,00 8,84 F20 23 140,87 130,00 153,00 6,68
49 92,67 77,00 112,00 6,35 F8 28 85,32 75,00 98,00 4,87
35 20,19 18,04 23,22 1,15 F8:2 18 19,54 17,01 22,02 1,37
49 112,37 96,55 136,00 8,44 F6:7 28 111,93 96,15 126,09 9,13
47 84,31 69,70 100,00 7,41 F10:9 27 81,09 60,87 96,55 8,87
37 376,32 334,00 418,00 20,04 T1 16 353,38 335,00 389,00 16,04
39 380,08 334,00 424,00 21,05 T1a 16 357,25 340,00 391,00 15,74
30 77,10 68,00 84,00 4,05 T3 17 70,06 64,00 79,00 3,72
32 52,28 48,00 63,00 3,67 T6 14 45,57 41,00 51,00 3,13
50 30,55 25,00 38,00 2,44 T8 25 27,74 24,50 33,00 1,82
50 23,60 20,00 28,00 1,87 T9 25 22,10 20,00 26,00 1,59
50 35,21 28,00 42,00 2,82 T8a 24 32,50 27,00 40,00 2,78
Ученые: древний «хоббит» не был человеком. Кем же тогда?
- Мелисса Хогенбум
- BBC Earth
Автор фото, Laurent Orluc Eurelios SPL
Анализ останков представителя загадочного вида, прозванного хоббитом, показал, что это существо не является предком современного человека. Тем не менее, подчеркивает обозреватель BBC Earth, вопрос о том, кто же он на самом деле, остается открытым.
В 2003 году на индонезийском острове Флорес были найдены кости крошечного загадочного существа из колена гоминини (человек на ранней стадии развития).
Ему дали научное название Homo floresiensis или «Человек флоресский».
Но этот ископаемый карлик больше известен под легко запоминающейся кличкой – его прозвали хоббитом.
Ни одного существа, подобного «хоббиту», не было ранее обнаружено в истории эволюции человека (около двух миллионов лет).
Ископаемое одиночество
Рост взрослой особи, например, составлял всего около 1 метра 10 сантиметров, а вес, должно быть, не превышал 25 килограммов.
И, что еще более необычно, у него была совсем крошечная черепная коробка – вряд ли мозг «хоббита» был больше, чем у современного шимпанзе.
Скорее всего, «хоббиты» населяли остров Флорес на протяжении 100 тысяч лет. И навсегда исчезли примерно15-18 тысяч лет назад.
Таким образом, это — наиболее близкое к человеку существо, которое жило на Земле одновременно с представителями нашего вида.
Автор фото, Equinox Graphics SPL
Подпись к фото,«Хоббит» (череп слева) был крошечным по сравнению с современными людьми
Вопрос о том, является ли это существо неким отдельным биологическим видом, остается серьезным предметом спора среди палеонтологов.
Некоторые утверждают, что просто это был современный человек с какой-то формой дварфизма, т.е. карликовости.
Другие ученые даже предположили, что размер «хоббита» – и особенно его микроскопический мозг – это следствие генетического заболевания, такого как микроцефалия или синдром Дауна.
Отрезанность от остального мира на острове Флорес, изолированность среды обитания – это, возможно, еще один фактор, который мог обусловить особенности его эволюции, в результате которой существо стало таким маленьким.
На том же острове, например, также жили карликовые предки слонов.
И вовсе он не больной
Эти идеи горячо обсуждаются, а специалисты прибегли к бесчисленному множеству различных методов для того, чтобы исследовать форму и размеры останков «хоббита».
Как говорит палеонтолог Антуан Бальзо из французского Национального музея естественной истории, проблема заключается в том, что многие из этих суждений сосредоточены на тех характеристиках черепа, которые являются нормальными для гоминини.
«Нельзя утверждать, что какая-то одна особенность является основным ключом к разгадке, если она окажется естественной для ископаемых останков представителей многих других видов», — рассказывает Бальзо в интервью BBC Earth.
Еще один нюанс заключается в том, что многие из ученых, изучавших «хоббита», полагались на слепки и сканы в невысоком разрешении, которые не в состоянии были сохранить важные анатомические подробности.
Автор фото, Antoine Balzeau
Подпись к фото,Команда ученых тщательно исследовала элементы, содержащиеся в костных пластах черепа
Бальзо считает останки, найденные на острове Флорес, самыми важными из окаменелостей, найденных за последние годы, и поэтому он хочет добраться до сути дискуссий об их происхождении.
Вместе с Филиппом Шарле из Университета имени Декарта в Париже он изучил в высоком разрешении изображения единственного целого черепа из группы — черепа Лианг Буа 1(ЛБ1) — для того, чтобы определить толщину и структуру кости.
Даже небольшие изменения или вариации могут стать путеводной нитью, которая поможет узнать, с какими представителями человеческого рода «хоббит» имеет наибольшее сходство.
Разрешение снимков, которые они использовали, было примерно в 25 раз выше, чем у тех, что служили материалом для предыдущих исследований.
Ученые также рассмотрели внутренние части черепа, чтобы понять, как его различные компоненты соединены между собой.
«Ни одна из выявленных особенностей не помогла найти объяснение странной формы этого экземпляра», — говорит Бальзо.
«Форма его черепа — это определенно не та форма черепа, которая есть у современных людей… даже у человека с патологиями», — подчеркивает он.
В совокупности результаты его научной работы, которые скоро будут опубликованы в «Журнале эволюции человека» (Journal of Human Evolution), дают основания полагать, что ни одна из характеристик этого черепа не соответствует ни одной из популяций современного человека.
Иными словами, «хоббит» — это вовсе не маленький и больной представитель нашего вида Homo sapiens. Он — куда более экзотическое создание.
Важнейшей особенностью «хоббита» следует назвать также отсутствие у него подбородка.
А ведь как мы уже писали раньше, наличие подбородка — это отличительная черта нашего вида. Ни у каких других гоминини его нет.
Кто вы, мистер Хоббит?
В контексте широких дебатов, развернувшихся вокруг «хоббита», было дано уже так много «окончательных ответов» на вопрос о том, кем же он все-таки был, иронизирует специалист по биологической антропологии Саймон Андердаун из Университета Оксфорд Брукс в Соединенном Королевстве.
Да, «хоббит» больше похож на человека прямоходящего (Homo erectus – еще один вид древнего человека, который считается нашим предком), чем любой другой представитель гоминини, говорит Бальзо. Это соответствует идее, что «хоббит» стал результатом эволюции этого вида древних людей.
Как бы там ни было, у найденного экземпляра странности не отнять. «У него были очень маленькие глаза, а по внешнему виду он слегка отличался от Homo erectus», — подчеркивает Бальзо.
Автор фото, Antoine Balzeau
Подпись к фото,Происхождение этого существа остается загадкой
Некоторые специалисты даже утверждают, что Homo floresiensis (Человек флоресский) слишком примитивен, чтобы вообще его можно было причислять к нашему роду Homo.
Некоторые особенности его скелета больше похожи на те, которые мы можем видеть у представителей более примитивной группы человекоподобных обезьян, называющихся австралопитеками.
Это делает «хоббита» близким родственником окаменелых останков знаменитой Люси, наиболее известной из всех австралопитеков.
«Многие из тех, кто считает, что это современный человек, – врачи. Поэтому они ставят диагноз, основываясь на общих особенностях, которые совпадают с симптомами конкретных заболеваний или патологий», — говорит Бальзо.
Если бы мы нашли современного человека, которому присущи те же особенности, что и «хоббиту», тогда это сравнение могло бы быть обоснованным.
Но, насколько нам известно, таких людей не существует.
Однако Роберт Экхард, профессор генетики развития и эволюционной морфологии из Университета штата Пенсильвания, США, придерживается той точки зрения, что существо ЛБ1 (Лианг Буа 1) было современным человеком, страдавшим от генетических заболеваний.
«Новые научные изыскания не показывают, что толщина костей черепа у ЛБ1 была такой, которая позволяет его выделить в отдельный вид», — говорит Экхард. Нет никаких свидетельств, что оставшиеся 11 или 12 особей оказались [в этом смысле] ненормальными.
Более того, если сохранился только один целый череп «хоббита», мы не можем знать, как выглядели черепа других.
Таким образом, определение отдельного вида по единственному черепу становится проблематичным, добавляет он.
Дебаты о том, кто такой «хоббит» на самом деле, несомненно, будут продолжаться — частично по той причине, что для изучения проблемы применяется множество различных подходов.
Крис Стрингер из лондонского Музея естествознания говорит, что исследования, призванные датировать время жизни таинственного существа, способны пролить новый свет на загадку его происхождения. Но на данный момент мы не знаем, к какому роду следует отнести «хоббита».
Скелет верхних и нижних конечностей
Верхние конечности представлены руками. Для рук человека характерна высокая подвижность, с их помощью он осуществляет разнообразные трудовые операции и манипулирует предметами.
Нижние конечности представлены ногами. Они выдерживают большую нагрузку и целиком принимают на себя функцию передвижения. Для них характерны массивность, крупные и устойчивые суставы.
Значит, основные функции конечностей – опора, перемещение тела в пространстве и обеспечение трудовой деятельности.
Верхние и нижние конечности прикрепляются к позвоночнику при помощи костей поясов конечностей: верхнего плечевого пояса и пояса нижних конечностей.
Строение скелета верхней конечности. Он представлен верхним плечевым поясом и свободной верхней конечностью.
Скелет пояса верхней конечности состоит из двух лопаток и двух ключиц. Лопатка – плоская парная кость треугольной формы. Лопатки лежат свободно среди спинных мышц. Они обеспечивают соединение плечевой кости с ключицей. При необходимости они вместе с ключицами участвуют в движении рук.
Ключица – небольшая парная кость, имеющая изогнутую эс-образную форму. Она соединяет лопатку с грудиной.
Благодаря ей рука соединяется с телом. Ключица отставляет плечевой сустав на некоторое расстояние от грудной клетки и обеспечивает руке свободу движений. Благодаря длинным ключицам, положению лопаток, плоской и широкой грудной клетке и большому числу мышц рука человека приобретает большую подвижность. Для неё характерна высокая точность движений, позволяющая, например, циркачу жонглировать сразу несколькими предметами, а часовщику собирать из едва различимых глазом деталей миниатюрные часы.
Верхняя конечность состоит из трёх частей: плечо, предплечье и кисть. Скелет свободной верхней конечности представлен плечевой костью, двумя костями предплечья – лучевой и локтевой (она располагается со стороны мизинца) и костями кисти.
Скелет кисти состоит из восьми костей запястья, расположенных в два ряда, пяти костей пясти и фаланг пальцев, включающих четырнадцать костей. Большой палец состоит из двух фаланг, а все остальные – из трёх.
Если ладонь человека направлена вверх, лучевая и локтевая кости идут параллельно друг другу, если ладонь направлена вниз, то лучевая кость перекрещивает локтевую.
Головка плечевой кости образует с лопаткой плечевой сустав. Также нижняя часть плечевой кости образует локтевой сустав с лучевой и локтевой костями. Кости предплечья и кисти образуют лучезапястный сустав.
Кости запястья и пясти образуют широкую ладонь. Человек имеет конечность хватательного типа – большой палец руки противопоставлен остальным четырём. Это позволяет удерживать различные предметы, например яблоко.
Скелет нижней конечности представлен поясом нижних конечностей и свободной нижней конечностью.
Скелет пояса нижней конечности представлен двумя тазовыми костями, которые соединяются между собой неподвижно и образуют таз.
У новорождённых детей тазовая кость образована тремя костями (седалищной, лобковой и подвздошной), которые соединяются с помощью хрящей. С возрастом хрящ заменяется костной тканью и кости срастаются. Таз человека широкий и имеет форму чаши. Это объясняется тем, что у млекопитающих внутренние органы опираются на стенки живота, а у человека, в связи с прямохождением, – на кости таза. Женщины имеют более широкий таз по сравнению с мужчинами.
Скелет свободной нижней конечности состоит из бедренной кости (бедро), двух костей голени (большеберцовой и малоберцовой) и костей стопы. Скелет стопы представлен семью костями предплюсны, пятью костями плюсны и фалангами пальцев, включающих четырнадцать костей. Самые крупные кости предплюсны – таранная и пяточная кости. Таранная кость имеет пяточный бугор, который служит опорой при стоянии.
Бедренная кость – самая длинная трубчатая кость скелета человека. Она соединяется с тазовой костью тазобедренным суставом, а с большеберцовой костью образует коленный сустав, в состав которого входит надколенник.
Кости голени соединяются с костями стопы и образуют голеностопный сустав.
Кости стопы образуют изгибы, или своды. Они позволяют распределить тяжесть, падающую на стопу, уменьшает сотрясения и толчки, придают походке плавность и пружинистость.
Итог урока. Скелет верхней конечности состоит из плечевого пояса, включающего парные ключицы и лопатки, и свободной верхней конечности. Скелет нижней конечности представлен поясом нижних конечностей, состоящим из двух неподвижно соединённых тазовых костей, и свободной нижней конечностью.
Скелетные описания формы предоставляют уникальную перцептивную информацию для распознавания объектов.
Бидерман, И. и Бар, М. Одноразовая инвариантность точки обзора при сопоставлении новых объектов. Vision Research 39 , 2885–2899 (1999).
CAS Статья Google ученый
Маш, К., Артерберри, М. Э. и Борнштейн, М. Х. Механизмы распознавания зрительных объектов в младенчестве: пятимесячные дети делают обобщения за пределами интерполяции знакомых взглядов. Младенчество 12 , 31–43, https://doi.org/10.1111/j.1532-7078.2007.tb00232.x (2007).
Артикул Google ученый
Логотетис, Н. К., Паулс, Дж., Бюлтхофф, Х. Х. и Поджио, Т. Распознавание объектов обезьянами в зависимости от взгляда. Current Biology 4 , 401–414 (1994).
CAS Статья Google ученый
Вуд, Дж.N. Новорожденные цыплята генерируют инвариантные представления объектов в самом начале восприятия визуальных объектов. Труды Национальной академии наук 110 , 14000–14005 (2013).
ADS CAS Статья Google ученый
Zoccolan, D., Oertelt, N., DiCarlo, J. J. & Cox, D. D. Модель грызунов для изучения инвариантного распознавания визуальных объектов. Труды Национальной академии наук 106 , 8748–8753 (2009).
ADS CAS Статья Google ученый
Элдер Дж. Х. Форма из контура: вычисление и представление. Annual Review of Vision Science 4 , 423–450, https://doi.org/10.1146/annurev-vision-0-034110 (2018).
Артикул PubMed Google ученый
Бидерман, И. и Джу, Г. Поверхность в сравнении с детерминантами визуального распознавания на основе краев. Когнитивная психология 20 , 38–64, https://doi.org/10.1016/0010-0285(88)-2 (1988).
CAS Статья PubMed Google ученый
Марр, Д. и Нишихара, Х. К. Представление и распознавание пространственной организации трехмерных форм. Труды Лондонского королевского общества B: Биологические науки 200 , 269–294 (1978).
ADS CAS Статья Google ученый
Wagemans, J. et al. . Идентификация предметов повседневного обихода по вариантам силуэта и очертания. Восприятие 37 , 207–244 (2008).
Артикул Google ученый
Ландау Б., Смит Л. Б. и Джонс С. С. Важность формы в раннем лексическом обучении. Когнитивное развитие 3 , 299–321 (1988).
Артикул Google ученый
Старейшина, Й. Х. и Велисавлевич, Л. Динамика подсказок, лежащая в основе быстрого обнаружения животных в естественных условиях. Journal of Vision 9 , 1–20, https://doi.org/10.1167/9.7.7 (2009).
Артикул Google ученый
Бидерман И. Распознавание по компонентам: теория понимания человеческого образа. Психологический обзор 94 , 115–147 (1987).
Артикул Google ученый
Канижа Г. Субъективные контуры. Scientific American 234 , 48–52 (1976).
CAS Статья Google ученый
Спрёте, П., Шмидт, Ф. и Флеминг, Р. В. Визуальное восприятие формы, измененное предполагаемой причинно-следственной историей. Scientific Reports 6 , 1–11, https://doi.org/10.1038/srep36245 (2016).
CAS Статья Google ученый
Spröte, P. & Fleming, R. W. Изогнутый вне формы: визуальный вывод нежестких преобразований формы, применяемых к объектам. Vision Research 126 , 330–346, https://doi.org/10.1016/j.visres.2015.08.009 (2016).
Артикул PubMed Google ученый
Баренхольц, Э. и Тарр, М. Дж. Визуальное суждение о сходстве трансформаций формы: свидетельства для композиционной модели сочлененных объектов. Acta Psychologica 128 , 331–338, https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2008.03.007 (2008).
Артикул PubMed Google ученый
Лейтон М. Вывод причинной истории из формы. Когнитивная наука 13 , 357–387, https://doi.org/10.1207/s15516709cog1303_2 (1989).
Артикул Google ученый
Бейкер, Н.& Келлман, П. Дж. Представление абстрактной формы в визуальном восприятии человека. Журнал экспериментальной психологии: общий 147 , 1295–1308, https://doi.org/10.1037/xge0000409 (2018).
Артикул Google ученый
Sanocki, T. Динамика идентификации объекта: свидетельство непредвиденной ситуации от глобального к локальному. Журнал экспериментальной психологии: восприятие и деятельность человека 19 , 878–898, https: // doi.орг / 10.1037 / 0096-1523.19.4.878 (1993).
CAS Статья PubMed Google ученый
Блюм, Х. Биологическая форма и визуальная наука (Часть I). Журнал теоретической биологии 38 , 205–287 (1973).
CAS Статья Google ученый
Блюм, Х. В моделях восприятия речи и визуальной формы (изд.Wathen-Dunn, W.) 362–380 (MIT Press, 1967).
Шакед Д. и Брукштейн А. М. Обрезка медиальных осей. Компьютерное зрение и понимание изображений 69 , 156–169, https://doi.org/10.1006/cviu.1997.0598 (1998).
Артикул Google ученый
Визер Э., Зейдл М. и Цеппельцауэр М. Исследование скелетонизации петроглифов сложной формы. Мультимедийные инструменты и приложения 76 , 8285–8303, https: // doi.org / 10.1007 / s11042-016-3395-1 (2017).
Артикул Google ученый
Фельдман Дж. И Сингх М. Байесовская оценка формы скелета. Труды Национальной академии наук 103 , 18014–18019 (2006).
ADS MathSciNet CAS Статья Google ученый
Лю Т.-Л. & Гейгер, Д. Приблизительное соответствие дерева и сходство формы. Труды седьмой Международной конференции IEEE по компьютерному зрению 1 , 456–462 (1999).
Трин, Н. Х. и Кимиа, Б. Б. Поиск скелета: распознавание и сегментация объектов по категориям с использованием модели формы скелета. Международный журнал компьютерного зрения 94 , 215–240 (2011).
Артикул Google ученый
Себастьян Т. Б., Кляйн, П. Н. и Кимиа, Б. Б. Распознавание форм путем редактирования их графиков ударов. IEEE Transactions по анализу шаблонов и машинному анализу 26 , 550–571 (2004).
Артикул Google ученый
Кимиа Б. Б. О роли медиальной геометрии в человеческом зрении. Journal of Physiology-Paris 97 , 155–190 (2003).
Артикул Google ученый
Уайлдер Дж., Фельдман Дж. И Сингх М. Классификация высших форм с использованием статистики естественных форм. Cognition 119 , 325–340, https://doi.org/10.1016/j.cognition.2011.01.009 (2011).
Артикул PubMed PubMed Central Google ученый
Файерстоун, К. и Шолль, Б. Дж. «Пожалуйста, коснитесь формы, где угодно» формирует скелеты в человеческом зрении, обнаруженные с помощью чрезвычайно простой меры. Психологические науки 25 , 377–386 (2014).
Артикул Google ученый
Псотка, Дж. Процессы восприятия, которые могут создавать фигурки и баланс. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и деятельность 4 , 101–111 (1978).
CAS PubMed Google ученый
Ковач, И., Фехер, Á.И Джулес, Б. Описание формы в средней точке: представление для кодирования действий и его психофизических коррелятов. Vision Research 38 , 2323–2333 (1998).
Артикул Google ученый
Ковач И. и Джулес Б. Карты восприятия в пределах глобально определенных визуальных форм. Nature 370 , 644–646 (1994).
ADS CAS Статья Google ученый
Харрисон, С. Дж. И Фельдман, Дж. Влияние формы и структуры оси скелета на восприятие текстуры. Journal of Vision 9 , 1-21, https://doi.org/10.1167/9.6.13 (2009).
Артикул PubMed Google ученый
Айзенберг, В., Чен, Ю., Юсиф, С. и Лоренко, С. Скелетные представления формы в человеческом зрении: доказательства для модели с обрезанной средней осью. Journal of Vision 19 , 1–21, https: // doi.org / 10.1167 / 19.6.6 (2019).
Артикул Google ученый
Lowet, A. S., Firestone, C. & Scholl, B. J. Видимая структура: формы скелетов модулируют воспринимаемое сходство. Внимание, восприятие и психофизика 80 , 1278–1289, https://doi.org/10.3758/s13414-017-1457-8 (2018).
Артикул Google ученый
Hung, C.-C., Карлсон, Э. Т. и Коннор, Ч. Э. Кодирование формы медиальной оси в нижневисочной коре макак. Neuron 74 , 1099–1113 (2012).
CAS Статья Google ученый
Lescroart, M. D. & Biederman, I. Кортикальное представление структуры медиальной оси. Кора головного мозга 23 , 629–637 (2013).
Артикул Google ученый
Олива, А. и Торральба, А. Создание сути сцены: роль глобальных характеристик изображения в распознавании. Прогресс в исследованиях мозга 155 , 23–36 (2006).
Артикул Google ученый
Серр, Т., Вольф, Л., Билески, С., Ризенхубер, М. и Поджио, Т. Надежное распознавание объектов с помощью механизмов, подобных коре. Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному анализу , 411–426 (2007).
Крижевский А., Суцкевер И. и Хинтон Г. Е. Классификация Imagenet с глубокими сверточными нейронными сетями. Достижения в системах обработки нейронной информации , 1097–1105 (2012).
Йозвик, К. М., Кригескорте, Н., Сторрс, К. Р. и Мур, М. Глубокие сверточные нейронные сети превосходят по характеристикам, но не категориальные модели в объяснении суждений о сходстве объектов. Frontiers in Psychology 8 , 1–18, https: // doi.org / 10.3389 / fpsyg.2017.01726 (2017).
Артикул Google ученый
Яминь, Д. Л. и др. . Иерархические модели, оптимизированные для производительности, предсказывают нейронные реакции в высших зрительных коре головного мозга. Труды Национальной академии наук 111 , 8619–8624 (2014).
ADS CAS Статья Google ученый
Schrimpf, M. и др. . Brain-Score: какая искусственная нейронная сеть для распознавания объектов больше всего похожа на мозг? bioRxiv , https://doi.org/10.1101/407007 (2018).
Хаммель, Дж. Э. Дополнительные решения проблемы связывания в зрении: последствия для восприятия формы и распознавания объектов. Визуальное познание 8 , 489–517, https://doi.org/10.1080/13506280143000214 (2001).
Артикул Google ученый
Маргалит, Э., Бидерман, И., Геральд, С. Б., Юэ, Х. и фон дер Мальсбург, К. Апплет для шкалы сходства Габора различий между сложными стимулами. Внимание . Восприятие и психофизика 78 , 2298–2306, https://doi.org/10.3758/s13414-016-1191-7 (2016).
Артикул Google ученый
Олива А. и Торральба А. Моделирование формы сцены: целостное представление пространственной оболочки. Международный журнал компьютерного зрения 42 , 145–175, https://doi.org/10.1023/A:1011139631724 (2001).
Артикул МАТЕМАТИКА Google ученый
Эрдоган, Г. и Джейкобс, Р. А. Визуальное восприятие формы как байесовский вывод трехмерных объектно-центрированных представлений формы. Психологический обзор 124 , 740–761 (2017).
Артикул Google ученый
Ямане Ю., Карлсон Э. Т., Боуман К. К., Ван З. и Коннор К. Э. Нейронный код для определения трехмерной формы объекта в нижневисочной коре макак. Nature Neuroscience 11 , 1352–1360, https://doi.org/10.1038/nn.2202 (2008).
CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый
Боннер М. Ф. и Эпштейн Р. А. Вычислительные механизмы, лежащие в основе корковых реакций на свойства аффорданса визуальных сцен. PLOS Computational Biology 14 , e1006111, https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006111 (2018).
ADS CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый
Лескроарт, М. Д., Стэнсбери, Д. Э. и Галлант, Дж. Л. Степень Фурье, субъективная дистанция и категории объектов — все это обеспечивает правдоподобные модели ЖИВОГО ответа в визуальных областях, отобранных для каждой сцены. Границы вычислительной нейробиологии 9 , 1–20, https: // doi.org / 10.3389 / fncom.2015.00135 (2015).
Артикул Google ученый
Хаммель, Дж. Э. В Cognit ive D ynamics : Концептуальные изменения в людях и машинах (ред. Дитрих, Э. и Маркман, А.) 157–185 (Erlbaum., 2000).
Бидерман И. и Герхардштайн П. С. Распознавание объектов, повернутых в глубину: свидетельства и условия для трехмерной инвариантности точки обзора. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и деятельность 19 , 1162–1182 (1993).
CAS PubMed Google ученый
Хаммель, Дж. Э. и Станкевич Б. Дж. Категориальные отношения в восприятии формы. Пространственное видение 10 , 201–236 (1996).
CAS Статья Google ученый
Старейшина, Дж.H. Не закончены ли края? Международный журнал компьютерного зрения 34 , 97–122, https://doi.org/10.1023/a:1008183703117 (1999).
Артикул Google ученый
Оп де Бек, Х. П., Торфс, К. и Вейджманс, Дж. Воспринимаемое сходство форм незнакомых объектов и организация пути зрения человеческого объекта. Журнал неврологии 28 , 10111–10123, https: // doi.org / 10.1523 / jneurosci.2511-08.2008 (2008).
CAS Статья PubMed Google ученый
Амир, О., Бидерман, И. и Хейворт, К. Дж. Чувствительность к неслучайным свойствам при различных размерах формы. Vision Research 62 , 35–43, https://doi.org/10.1016/j.visres.2012.03.020 (2012).
Артикул PubMed Google ученый
Бидерман, И. Распознавание повернутых в глубину объектов: обзор последних исследований и теории. Пространственное видение 13 , 241–253 (2000).
CAS Статья Google ученый
Хартиган, Дж. А. и Вонг, М. А. Алгоритм AS 136: алгоритм кластеризации K-средних. Журнал Королевского статистического общества . Серия C (Прикладная статистика) 28 , 100–108, https: // doi.орг / 10.2307 / 2346830 (1979).
Артикул Google ученый
Фогельс, Р., Бидерман, И., Бар, М. и Лоринц, А. Нижние височные нейроны проявляют большую чувствительность к неслучайным, чем к метрическим различиям формы. Журнал когнитивной неврологии 13 , 444–453 (2001).
CAS Статья Google ученый
Shokoufandeh, A., Макрини, Д., Дикинсон, С., Сиддики, К. и Цукер, С. В. Индексирование иерархических структур с использованием спектров графов. Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному анализу 27 , 1125–1140, https://doi.org/10.1109/TPAMI.2005.142 (2005).
Артикул PubMed Google ученый
Элдер Дж. Х., Олескив Т. Д., Якубович А. и Пейре Г. О росте и формах: разреженное многомасштабное кодирование плоской формы. Image and Vision Computing 31 , 1–13, https://doi.org/10.1016/j.imavis.2012.11.002 (2013).
Артикул Google ученый
Трин Н. Х. и Кимиа Б. Б. Генеративная модель формы на основе симметрии. 11-я Международная конференция по компьютерному зрению , 1–8, https://doi.org/10.1109/ICCV.2007.4409022 (2007).
Qiu, W., Hatori, Y. & Sakai, K. Нейронное построение трехмерной медиальной оси на основе бинокулярного слияния двухмерных МА. Neurocomputing 149 (Часть B), 546–558, https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.08.019 (2015).
Артикул Google ученый
Wu, J. et al. . Marrnet: 3D-реконструкция формы по 2,5-мерным эскизам. Достижения в системах обработки нейронной информации , 540–550 (2017).
Rajalingham, R. et al. . Крупномасштабное сравнение с высоким разрешением основного визуального поведения распознавания объектов людьми, обезьянами и современными глубокими искусственными нейронными сетями. Журнал неврологии 38 , 7255–7269, https://doi.org/10.1523/jneurosci.0388-18.2018 (2018).
CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый
Бар, М. и др. . Нисходящее облегчение визуального распознавания. Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки 103 , 449–454, https://doi.org/10.1073/pnas.0507062103 (2006).
ADS CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый
Tang, H. et al. . Периодические вычисления для визуального завершения паттернов. Proceedings of the National Academy of Sciences 115 , 8835–8840, https://doi.org/10.1073/pnas.1719397115 (2018).
CAS Статья Google ученый
Ван Дромм, И.С., Премьер, Э., Верхоф, Б.-Э., Вандуффель, В. и Янссен, П. Задняя теменная кора головного мозга управляет инферотемпоральными активациями во время трехмерного объектного зрения. PLOS Biology 14 , e1002445, https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002445 (2016).
CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый
Ардила, Д., Михалас, С., фон дер Хейдт, Р. и Нибур, Э.Генерация медиальной оси в модели организации восприятия. Конференция по информационным наукам и системам (СНПЧ) , 1–4 (2012).
Davitt, L. I., Cristino, F., Wong, A. C. N. и Leek, E. C. Информация о форме, опосредующая распознавание объектов базового и подчиненного уровней, выявленная в результате анализа движений глаз. Журнал экспериментальной психологии: восприятие и производительность человека 40 , 451–456, https://doi.org/10.1037/a0034983 (2014).
Артикул PubMed Google ученый
Ульман, С., Ассиф, Л., Фетая, Э. и Харари, Д. Атомы распознавания в человеческом и компьютерном зрении. Труды Национальной академии наук 113 , 2744–2749 (2016).
ADS CAS Статья Google ученый
Лонг, Б., Ю, С.-П. & Konkle, T. Зрительные особенности среднего уровня лежат в основе категориальной организации высокого уровня вентрального потока. Труды Национальной академии наук 115 , E9015 – E9024, https://doi.org/10.1073/pnas.1719616115 (2018).
CAS Статья Google ученый
Лонг, Б., Стёрмер, В. С. и Альварес, Г. А. Среднеуровневые особенности восприятия содержат ранние признаки анимации. Journal of Vision 17 , 1–20, https://doi.org/10.1167/17.6.20 (2017).
Артикул Google ученый
Бейкер Н., Лу Х., Эрлихман Г. и Келлман П. Дж. Глубокие сверточные сети не классифицируются на основе формы глобального объекта. PLOS Computational Biology 14 , e1006613, https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006613 (2018).
ADS CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый
Гейрхос, Р. и др. . CNN, обученные ImageNet, склонны к текстуре; увеличение смещения формы повышает точность и надежность. arXiv (2018).
Юэ, X., Бидерман, И., Мангини, М. К., фон дер Мальсбург, К. и Амир, О. Прогнозирование психофизического сходства лиц и сложных форм лиц, не являющихся лицами, с помощью измерений на основе изображений. Vision Research 55 , 41–46 (2012).
Артикул Google ученый
Серр, Т., Олива, А. и Поджио, Т. Архитектура с прямой связью обеспечивает быструю категоризацию. Proceedings of the National Academy of Sciences 104 , 6424–6429, https://doi.org/10.1073/pnas.0700622104 (2007).
ADS CAS Статья Google ученый
Русаковский О. и др. . Imagenet — крупномасштабная задача визуального распознавания. Международный журнал компьютерного зрения 115 , 211–252 (2015).
MathSciNet Статья Google ученый
Скелетная структура — скелетная система
Структура скелета состоит из различных типов костей, суставов и важных конструкций скелета, которые поддерживают, защищают и обеспечивают движение тел.
A Скелетная система состоит из 4-х типов костей; это длинные, короткие, плоские, сесамовидные и неправильные кости. Длинная кость имеет цилиндрическую форму, длина больше, чем ширина. Они находятся в руках и ногах, а также в пальцах рук и ног, где они действуют как рычаги; они двигаются, когда сокращаются мышцы . Короткая кость имеет форму куба и примерно одинакова по длине, ширине и толщине. Единственные короткие кости в скелете человека находятся в запястьях запястий и предплюсневых костях лодыжек.Они обеспечивают стабильность и поддержку, а также некоторое ограниченное движение.
Плоские кости обычно тонкие и часто изогнутые. Примеры включают кости черепа, лопатки, грудину и ребра. Плоские кости служат точками крепления мышц и часто защищают внутренние органы. Сесамовидная кость — это небольшая круглая кость, которая, как следует из названия, имеет форму кунжутного семени. Эти кости образуют сухожилий, , где в суставе создается большое давление.Сесамовидные кости защищают сухожилия, помогая им преодолевать сжимающие силы. Сесамовидные кости различаются по количеству и расположению от человека к человеку, но обычно находятся в сухожилиях, связанных со стопами, руками и коленями. Надколенники (единственное число = надколенник) — единственные сесамовидные кости, которые встречаются у всех людей.
Типы костей : На этом изображении показаны различные классификации костей, основанные на форме, которые встречаются в человеческом скелете. Это плоская кость, шовная кость, короткая кость, неправильная, сесамовидная кость и длинная кость.
Сустав — это соединение, которое происходит между костями в скелетной системе. Суставы предоставляют средства для движения. Их можно классифицировать по структуре и функциям.
Структурные суставы включают фиброзные, хрящевые и синовиальные, каждый из которых имеет свои подгруппы.
Фиброзные суставы соединены плотной, жесткой соединительной тканью, которая богата коллагеновыми волокнами . Эти фиксированные или неподвижные соединения обычно имеют неровные края. Швы , синдесмозы и гомфозы представляют собой три типа фиброзных суставов. Швы находятся только в черепе и содержат короткие волокна соединительной ткани, которые плотно удерживают кости черепа на месте. Синдесмосы — суставы, в которых кости соединены полосой соединительной ткани, позволяющей двигаться больше, чем при наложении швов. Между зубами и их лунками возникают гомфозы; этот термин относится к тому, как зуб входит в лунку как штифт.
Фиброзные суставы : Изображение, демонстрирующее три типа фиброзных суставов.(а) Швы (б) Синдесмоз (в) Гомфоз.
В хрящевом суставе кости соединены гиалиновым хрящом или фиброзным хрящом. Как видно из названия, в хрящевом суставе соседние кости объединены хрящом , прочным, но гибким типом соединительной ткани. Эти типы суставов не имеют суставной полости и включают кости, которые соединены гиалиновым хрящом или волокнистым хрящом. Есть два типа хрящевых суставов: синхондроз и симфиз.
Синхондроз — хрящевой сустав, в котором кости соединены гиалиновым хрящом, таким как эпифизарная пластинка .
Симфиз («срастающийся») — это место, где кости соединяются волокнистым хрящом. Лобковый симфиз и межпозвонковые диски относятся к типам сочленений симфиза.
Хрящевые суставы. Изображение демонстрирует синхондрозный сустав с эпифизарной пластиной (а) и сустав симфиза (б).Во время развития кости удлиняются на эпифизарных пластинах за счет преобразования избыточного хряща в кость в процессе окостенения .
В синовиальном суставе суставные поверхности костей не связаны напрямую, а вместо этого входят в контакт друг с другом в полости сустава, заполненной смазывающей жидкостью. Синовиальные суставы обеспечивают свободное движение между костями и являются наиболее распространенными суставами тела.
Синовиальный сустав : Сустав окружен суставной капсулой, которая определяет полость сустава, заполненную синовиальной жидкостью.Суставные поверхности костей покрыты тонким слоем суставного хряща.
Следовательно, две важные конструкции скелетов поддерживают, защищают и обеспечивают движение тел различных типов животных и людей. Это экзоскелет и эндоскелет.
Экзоскелет — это внешняя твердая оболочка на поверхности организма. Он обеспечивает защиту от хищников, поддерживает тело и позволяет двигаться за счет сокращения прикрепленных мускулов.Например, панцири крабов и насекомых — это экзоскелеты.
Экзоскелет . Мышцы, прикрепленные к экзоскелету хеллоуинского краба ( Gecarcinus quadratus ), позволяют ему двигаться.
Напротив, эндоскелет состоит из твердых минерализованных структур, расположенных в мягких тканях организмов. Он обеспечивает поддержку тела, защищает внутренние органы и позволяет двигаться за счет сокращения мышц, прикрепленных к скелету.
Эндоскелеты . Скелеты людей и лошадей являются примерами эндоскелетов.
Практические вопросы
Академия Хана
Официальная подготовка MCAT (AAMC)
Пакет вопросов по биологии, Vol. 1 Вопрос 118
Пакет вопросов по биологии, том 2. Вопрос 16
Ключевые точки
• Все кости тела можно описать как длинные или плоские кости; однако есть разные типы костей; это длинные, короткие, плоские, сесамовидные и неправильные кости.
• Сустав или сочленение — это соединение, которое происходит между костями в скелетной системе; структурная классификация делит суставы на фиброзные, хрящевые и синовиальные.
• Экзоскелет и эндоскелет поддерживают, защищают и обеспечивают движение тел различных типов животных.
• Экзоскелет — это твердый внешний скелет, который защищает внешнюю поверхность организма и обеспечивает движение с помощью мышц, прикрепленных к внутренней части.
• Эндоскелет — это внутренний скелет, состоящий из твердой минерализованной ткани, который также обеспечивает движение путем прикрепления к мышцам.
Ключевые термины
эпифизарная пластина : пластинка из гиалинового хряща в метафизе, расположенная на каждом конце длинной кости, где происходит рост у детей и подростков
гиалиновый хрящ : стекловидный, но полупрозрачный хрящ, встречающийся на многих суставных поверхностях
синовиальная полость : пространство между сегментами кости и суставной капсулой
эндоскелет : внутренний скелет животного, который у позвоночных состоит из костей и хрящей
экзоскелет : жесткая внешняя структура, обеспечивающая структуру и защиту для таких существ, как насекомые, ракообразные и нематоды
скелетная система: все кости и суставы тела
сокращение : когда мышца уменьшается в размере
сесамовидная кость: небольшая круглая кость в форме кунжутного семени.Эти кости образуют сухожилия
сухожилие: волокнистая соединительная ткань, соединяющая мышцу с костью
коллаген: основной структурный белок в различных соединительных тканях
сустав: соединение между костями
швов: находятся только в черепе и плотно удерживают кости черепа на месте
синдесмозов: суставов, в которых кости соединены связкой соединительной ткани
гомфозы : возникают между зубами и их лунками; термин относится к тому, как зуб входит в лунку, как штифт
хрящ: резиноподобная прокладка, которая покрывает и защищает концы длинных костей в суставах
окостенение: процесс образования кости
синхондроз: хрящевой сустав, кости которого соединены гиалиновым хрящом
симфиз : кости соединены волокнистым хрящом.
6.1: Функции скелетной системы
Цели обучения
- Определение костей, хрящей и скелетной системы
- Перечислить и описать функции костной системы
Кость , или костная ткань , представляет собой твердую плотную соединительную ткань, которая образует большую часть скелета взрослого человека, поддерживающую структуру тела. В областях скелета, где движутся кости (например, грудная клетка и суставы), хрящ , полужесткая форма соединительной ткани, обеспечивает гибкость и гладкие поверхности для движения.Скелетная система — это система тела, состоящая из костей и хрящей и выполняющая следующие важнейшие функции для человеческого тела:
- поддерживает корпус
- облегчает передвижение
- защищает внутренние органы
- производит клетки крови
- накапливает и высвобождает минералы и жиры
Поддержка, движение и защита
Наиболее очевидные функции скелетной системы — это грубые функции, видимые при наблюдении.Просто взглянув на человека, вы увидите, как кости поддерживают, облегчают движение и защищают человеческое тело.
Подобно тому, как стальные балки здания служат каркасом, выдерживающим его вес, кости и хрящи вашей скелетной системы составляют каркас, поддерживающий остальную часть вашего тела. Без скелетной системы вы были бы вялой массой органов, мышц и кожи.
Кости также облегчают движение, выступая в качестве точек прикрепления ваших мышц. В то время как некоторые кости служат только опорой для мышц, другие также передают силы, возникающие при сокращении ваших мышц.С механической точки зрения кости действуют как рычаги, а суставы служат опорами (рис. \ (\ PageIndex {1} \)). Если мышца не охватывает сустав и не сокращается, кость не будет двигаться. Для получения информации о взаимодействии скелетной и мышечной систем, то есть опорно-двигательного аппарата, ищите дополнительное содержание.
Рисунок \ (\ PageIndex {1} \): Кости поддерживают движение. Кости действуют как рычаги, когда мышцы охватывают сустав и сокращаются. (кредит: Бенджамин Дж. ДеЛонг)Кости также защищают внутренние органы от повреждений, покрывая их или окружая их.Например, ребра защищают легкие и сердце, кости позвоночника (позвоночник) защищают спинной мозг, а кости черепа (черепа) защищают мозг (рис. \ (\ PageIndex {2} \)).
Рисунок \ (\ PageIndex {2} \): Кости защищают мозг. Череп полностью окружает и защищает мозг от нетравматических повреждений.КАРЬЕРА: ортопед
Ортопед — врач, специализирующийся на диагностике и лечении заболеваний и травм, связанных с опорно-двигательной системой.Некоторые ортопедические проблемы можно лечить с помощью лекарств, упражнений, подтяжек и других устройств, но другие лучше всего лечить хирургическим путем (рисунок \ (\ PageIndex {3} \)).
Рисунок \ (\ PageIndex {3} \): Ортез для руки. Ортопед иногда рекомендует использовать скобу, которая укрепляет нижележащую костную структуру, для поддержки которой он используется. (Источник: Юхан Сонин).Хотя происхождение слова «ортопедия» (ortho- = «прямой»; paed- = «ребенок») буквально означает «выпрямление ребенка», у ортопедов могут быть пациенты от педиатров до гериатров.В последние годы ортопеды даже выполнили пренатальные операции по исправлению расщелины позвоночника, врожденного дефекта, при котором нервный канал в позвоночнике плода не закрывается полностью во время эмбриологического развития.
Ортопеды обычно лечат травмы костей и суставов, но они также лечат другие заболевания костей, включая искривление позвоночника. Боковые искривления (сколиоз) могут быть достаточно серьезными, чтобы проскользнуть под лопатку (лопатку), заставляя ее подниматься вверх в виде горба. Искривления позвоночника также могут быть чрезмерными дорсовентрально (кифоз), вызывая сгибание спины и сдавление грудной клетки.Эти искривления часто появляются у детей раннего возраста в результате неправильной осанки, аномального роста или неопределенных причин. В основном их легко лечат ортопеды. С возрастом накопленные травмы позвоночника и такие заболевания, как остеопороз, также могут приводить к искривлению позвоночника, поэтому иногда наблюдается сутулость у пожилых людей.
Некоторые ортопеды специализируются на спортивной медицине, которая занимается как простыми травмами, такими как растяжение лодыжки, так и сложными травмами, такими как разрыв вращательной манжеты плеча.Лечение может варьироваться от физических упражнений до операции.
Хранение минералов, накопление энергии и кроветворение
На метаболическом уровне костная ткань выполняет несколько важнейших функций. Во-первых, костный матрикс действует как резервуар для ряда минералов, важных для функционирования организма, особенно кальция и калия. Эти минералы, включенные в костную ткань, могут высвобождаться обратно в кровоток для поддержания уровней, необходимых для поддержания физиологических процессов. Ионы кальция, например, необходимы для сокращения мышц и контроля потока других ионов, участвующих в передаче нервных импульсов.
Кость также служит местом для хранения жира и производства клеток крови. Более мягкая соединительная ткань, заполняющая большую часть костной ткани, называется костным мозгом (рис. \ (\ PageIndex {4} \)). Есть два типа костного мозга: желтый и красный. Желтый костный мозг содержит жировую ткань; Триглицериды, хранящиеся в адипоцитах ткани, могут служить источником энергии. Красный костный мозг — это место, где происходит кроветворение — производство клеток крови.Красные кровяные тельца, лейкоциты и тромбоциты производятся в красном костном мозге.
Рисунок \ (\ PageIndex {4} \): Головка бедренной кости с красным и желтым костным мозгом. Головка бедренной кости содержит желтый и красный костный мозг. Желтый кабачок накапливает жир. Красный костный мозг отвечает за кроветворение. (кредит: модификация работы «stevenfruitsmaak» / Wikimedia Commons)Обзор главы
Основными функциями костей являются поддержка тела, облегчение движений, защита внутренних органов, хранение минералов и жира и кроветворение.Вместе мышечная система и скелетная система известны как опорно-двигательная система.
Обзорные вопросы
В. Какая функция скелетной системы была бы особенно важна, если бы вы попали в автомобильную аварию?
A. Хранение полезных ископаемых
Б. Защита внутренних органов
C. облегчение передвижения
D. Хранение жира
Q. Костную ткань можно описать как ________.
A. Мертвая кальцинированная ткань
Б.хрящ
C. Скелетная система
D. плотная твердая соединительная ткань
В. Без красного костного мозга кости не смогли бы ________.
A. накопительный фосфат
B. запасной кальций
C. сделать клетки крови
D. перемещение как рычаги
В. Желтый костный мозг был идентифицирован как ________.
А. Зона хранения жира
Б. точка прикрепления для мышц
C. твердая часть кости
Д.причина кифоза
В. Что из перечисленного можно найти в местах движения?
А. кроветворение
Б. хрящ
C. кабачок желтый
D. красный кабачок
Q. Скелетная система изготовлена из ________.
A. Мышцы и сухожилия
Б. Кости и хрящи
C. стекловидное тело
D. минералы и жиры
Вопросы о критическом мышлении
Скелетная система состоит из костей и хрящей и выполняет множество функций.Выберите три из этих функций и обсудите, какие особенности костной системы позволяют ему выполнять эти функции.
Ответ:
Поддерживает тело. Жесткий, но гибкий скелет действует как каркас для поддержки других органов тела.
Облегчает передвижение. Подвижные суставы позволяют каркасу изменять форму и положение; то есть двигаться.
Защищает внутренние органы. Части скелета включают или частично включают различные органы тела, включая наш мозг, уши, сердце и легкие.Любая травма этих органов должна быть опосредована через скелетную систему.
Он производит клетки крови. Центральная полость длинных костей заполнена костным мозгом. Красный костный мозг отвечает за образование красных и белых кровяных телец.
Он накапливает и высвобождает минералы и жир. Минеральный компонент кости не только обеспечивает твердость кости, но и является резервуаром минералов, который можно использовать по мере необходимости. Кроме того, желтый костный мозг, который находится в центральной полости длинных костей вместе с красным костным мозгом, служит местом хранения жира.
Глоссарий
- кость
- твердая плотная соединительная ткань, образующая структурные элементы скелета
- хрящ
- полужесткая соединительная ткань на скелете в областях, где гибкость и гладкие поверхности поддерживают движение
- кроветворение
- Производство клеток крови, которое происходит в красном костном мозге
- ортопед
- врач, специализирующийся на диагностике и лечении заболеваний и травм опорно-двигательного аппарата
- костная ткань
- костной ткани; твердая, плотная соединительная ткань, которая образует структурные элементы скелета
- красный кабачок
- Соединительная ткань во внутренней полости кости, в которой происходит кроветворение
- костная система
- Система органов, состоящая из костей и хрящей, обеспечивающая движение, поддержку и защиту
- желтый кабачок
- Соединительная ткань во внутренней полости кости, где хранится жир
Авторы и указание авторства
Рентгенографические особенности поражений скелета и вне скелета при некоторых заболеваниях детей
Известно, что МНОГИЕ состояния с нарушенным метаболизмом и заболеваниями у детей сопровождаются весьма характерными изменениями скелета.Некоторые из этих состояний встречаются довольно часто, и в большинстве случаев наличие изменений в скелете можно предсказать с достаточной уверенностью. У других состояние не так очевидно и выявляется только при рентгенологическом исследовании.
Почечный рахит
Рентгенографический вид костей при почечном рахите довольно подробно описан Парсонсом. Он разделил случаи на три типа: (1) атрофический тип с хрупкими, атрофическими, остеопоротическими проявлениями, линиями губчатой ткани на эпифизарных концах диафизов и тонкой атрофической корой и переломами диафиза; (2) цветущий тип с изменениями, характерными для цветистого рахита, и (3) шерстистый, точечный или сотовый тип с вздутыми эпифизарными концами стержня и сотовым, точечным или шерстистым видом этой части кости.Кость выглядит изъеденной молью, а изменения указывают на остеомиелит или сифилис. Метафиз простирается на гораздо большую площадь, чем при обычном рахите. Есть некоторый остеопороз, но кора не такая тонкая, как у атрофического типа. В черепе могут быть обнаружены изменения, идентичные изменениям при болезни Педжета. Метафизические изменения могут быть неоднородными во всех костях.
Согласно Парсонсу, основной причиной почечного рахита является неспособность почки правильно выводить фосфат. Патогенез почечного рахита и его связь с заболеванием почек, гиперпаратиреозом, инфантилизмом и полигландулярными поражениями, а также с соответствующими нарушениями минерального обмена были обсуждены Парсонсом.Шеллинг и Ремсен, Хаббард и Вентворт, Митчелл и другие. Проблема до сих пор не решена.
Случай 1. В клинику доставлен мальчик трех лет из-за неспособности ходить и деформации конечностей. Его инвалидность возникла в возрасте одного года и не сопровождалась болью. У него была полиурия и полидипсия.
Он был явно мал для своего возраста. Обследования и анализы выявили изменения, характерные для хронического интерстициального нефрита, почечной карликовости и почечного рахита.Удельный вес мочи был от 1,005 до 1,007. Он не смог сконцентрировать мочу до удельного веса более 1,010. Экскреция фенолсульфонфталеина составила 15 процентов за два часа. Была предпринята попытка провести внутривенную урограмму, но никакая среда не была выведена за два часа. Показатель мочевины 114 мг, кальция 9,5 мг и фосфора 6,6 мг. на 100 куб. крови.
На рентгенограммах (рис. 1) костей выявлен диффузный остеопороз. Концы длинных костей казались широкими и матовыми.Эпифиз, а в некоторых костях эпифиз и часть метафиза оказались смещенными и отделенными от диафиза. На задержку развития указывало наличие всего двух центров окостенения в запястьях.
Структура и функция скелетных мышц — Musculoskeletal Genetics
Мышечная система отвечает за движение человеческого тела, осанку, движение веществ внутри тела и за выработку тепла телом. Существует около 700 известных и названных мышц, и, кроме того, мышечная ткань также находится внутри сердца, органов пищеварения и кровеносных сосудов.
В организме человека есть 3 основных типа мышц:
По материалам http://sciencehumanbodytribute.weebly.com/muscular-system.html
Скелетная мышца — это произвольная мышца, что означает, что мы можем активно контролировать ее функцию. Он прикреплен к кости и образует отдельный орган из мышечной ткани, кровеносных сосудов, сухожилий и нервов, который покрывает наши кости и позволяет двигаться.
Скелетные мышцы часто существуют парами, при этом одна мышца является основным двигателем, а другая действует как антагонист.Например, когда вы сгибаете руку, ваши бицепсы сокращаются, а трицепсы расслаблены. Когда ваша рука возвращается в вытянутое положение, сокращаются трицепсы, а бицепсы расслабляются.
Скелетная мышца — удивительная ткань со сложной структурой. Он состоит из удлиненных многоядерных клеток, называемых миоцитами , (или миофибриллами). Мышечные клетки могут иметь длину от 1 мм до 30 см. Самая длинная мышечная клетка в нашем теле находится в портняжной мышце и имеет длину 30 см (почти 12 дюймов!).
С сайта biology-forums.com
Под микроскопом отдельные мышечные клетки кажутся полосатыми (см. Изображение ниже). Это происходит из-за высокоорганизованной структуры мышечных волокон, где , , цтин и миозиновые миофиламенты сложены и перекрываются в регулярные повторяющиеся массивы, образуя саркомеры. Нити актина и миозина скользят друг относительно друга и отвечают за сокращение мышц.
Чтобы увидеть, как мышцы сокращаются и работают, посмотрите видео здесь .
Энергия для мышечной функции поступает из внутриклеточных органелл, называемых митохондриями . Митохондрии — это электростанции каждой клетки нашего тела, отвечающие за доставку энергии, необходимой клеткам для их функционирования.
Мышцы иннервируются мотонейронами . Моторный нейрон и окруженные им мышечные волокна образуют двигательную единицу . Размер двигательных единиц варьируется в организме в зависимости от функции мышцы. Для тонких движений (глаз) на нейрон приходится меньше мышечных волокон, что позволяет совершать точные движения.Мышцы, требующие большой силы, имеют много мышечных волокон на единицу. Тело может контролировать силу, решая, сколько двигательных единиц оно активирует для данной функции.
Из http://www.rtmsd.org
В нашем теле есть два типа скелетных мышц, которые различаются по функциям. Медленно сокращающиеся мышечные волокна лучше подходят для тренировок на выносливость и могут работать долгое время, не уставая. Быстро сокращающиеся мышцы хороши для быстрых движений, поскольку они быстро сокращаются, но быстро устают и потребляют много энергии.
Большинство наших мышц состоит из смеси медленных и быстро сокращающихся мышечных волокон. Однако мышцы, участвующие в поддержании осанки, содержат в основном медленно сокращающиеся мышечные волокна, а мышцы, отвечающие за движения глаз, состоят из быстро сокращающихся мышечных волокон.
И, чтобы немного повеселиться, вот прекрасная песня, описывающая все мышцы ног:
Улучшенное распознавание действий человека с использованием слияния динамики скелетных суставов и структурных особенностей
В этой исследовательской работе мы предлагаем метод распознавания действий человека, основанный на сочетании структурных и временных характеристик.Последовательность позы в видео считается идентифицирующей тип действия. Особенности изменения конструкции получены путем определения угла, образованного между соединениями во время действия, где угловое бинирование выполняется с использованием нескольких пороговых значений. Вектор смещения местоположений суставов используется для вычисления временных характеристик. Особенности структурной вариации и особенности временной вариации объединяются с помощью нейронной сети для выполнения классификации действий. Мы провели эксперименты с разными категориями наборов данных, а именно с наборами данных KTH, UTKinect и MSR Action3D.Результаты экспериментов демонстрируют превосходство предложенного метода над некоторыми из существующих современных технологий.
1. Введение
Быстрый рост технологий аппаратного и программного обеспечения привел к непрерывной генерации огромных объемов видеоданных с помощью таких устройств видеозахвата, как смартфоны и камеры видеонаблюдения. Кроме того, каждую минуту на YouTube загружается большое количество видеоконтента. Поэтому очень важно извлекать полезную информацию из этих огромных баз данных видео и распознавать высокоуровневые действия для различных приложений, таких как автоматизированные системы наблюдения, взаимодействие человека с компьютером, анализ спортивного видео, мониторинг пациентов / детей в реальном времени, покупки- анализ поведения и динамические системы [1].Следовательно, распознавание действий человека (HAR) из видео является активной областью исследований, поскольку в последние годы оно привлекло внимание нескольких исследователей.
Распознавание действий человека направлено на обнаружение и отслеживание людей, в частности, на понимание поведения людей из видеопоследовательности. Исследования в этой области в основном сосредоточены на разработке методов автоматизированной системы визуального наблюдения. Это требует комбинации компьютерного зрения и алгоритмов распознавания образов. Однако в литературе для описания практически одних и тех же концепций часто используются activity , behavior , action , gesture и « примитивное / сложное событие ».HAR является сложной задачей из-за внутриклассовой вариативности и межклассового сходства. Одна и та же деятельность может варьироваться от предмета к предмету, что называется внутриклассовой вариацией. Без контекстной информации разные действия могут выглядеть одинаково, что приводит к межклассовым различиям, например, играет и работает . В HAR есть много проблем, таких как многопредметные взаимодействия, групповая деятельность и сложный визуальный фон.
Два основных подхода, используемых для HAR, основаны на глобальных дескрипторах и локальных дескрипторах.Локальные дескрипторы устойчивы к шуму и могут применяться к широкому кругу задач распознавания действий. Однако в последние годы каркасные подходы получили широкое распространение из-за доступности датчиков глубины. Для оценки алгоритмов распознавания действий доступно несколько наборов данных. Они различаются по количеству классов, используемых сенсоров, продолжительности действия, точке обзора, сложности выполняемого действия и так далее. В данной работе мы решаем проблему распознавания действий с использованием каркасного подхода.
Вклад : (a) Мы предлагаем метод распознавания действий человека на основе закодированной информации об угле сустава и векторе смещения сустава. (b) Предлагается метод на основе нейронной сети для выполнения слияния на уровне баллов для классификации действий. (c) Мы экспериментально показываем, что предлагаемый метод может быть применен к наборам данных, содержащим информацию о скелетных суставах, полученную с помощью датчиков Kinect, а также к наборам данных, для которых необходимо выполнить явную оценку позы. Таким образом, предлагаемый метод может использоваться с сенсором на основе технического зрения или сенсором Kinect.
Остальная часть статьи организована следующим образом. В разделе 2 дается обзор существующих методов распознавания действий человека. Раздел 3 описывает предлагаемый подход. Результаты экспериментов представлены в Разделе 4. Выводы и обсуждения приведены в Разделе 5.
2. Обзор существующих методов
Человеческую деятельность можно в целом разделить на четыре категории: жесты, действия, взаимодействия (с объектами и др.) , и групповые занятия.Ранние подходы, разработанные в 1990-х годах, в основном были ориентированы на определение жестов и простых действий на основе анализа движений. Подробный обзор методов, основанных на анализе движения, представлен Аггарвалом и Каем [2]. Однако методологии, основанные на анализе движения, оказались менее надежными, поскольку их было недостаточно для описания человеческой деятельности, содержащей сложные структуры. Поэтому улучшенный подход был обсужден Аггарвалом и Риу [3], которые сосредоточились на методологиях для выполнения распознавания активности высокого уровня, предназначенных для анализа человеческих действий, взаимодействий и групповых действий.
Ben-Arie et al. [4] предложили метод распознавания действий человека путем вычисления набора векторов позы и скорости для таких частей тела, как руки, ноги и туловище. Эти функции хранятся в многомерной хеш-таблице для обеспечения голосования на основе индексации и последовательности. Kellokumpu et al. [5] предложил другой подход, основанный на дескрипторе текстуры, путем комбинирования сигналов движения и внешнего вида. Динамика движения фиксируется с помощью временных шаблонов, а наблюдаемые движения характеризуются с помощью функций текстуры.Рассматривается пространственно-временное пространство, а движения человека описываются с помощью динамических текстурных особенностей. Кроме того, использование характеристик энергии движения для анализа человеческой деятельности представлено Gao et al. [6]. Шаблон энергии движения создается для видео с использованием банка фильтров, а действия классифицируются с помощью SVM. Xu et al. [7] предложили иерархическую пространственно-временную модель распознавания человеческой деятельности. Модель состоит из двухуровневого скрытого условного случайного поля (HCRF), где нижний слой используется для описания пространственных отношений в каждом кадре, а верхний уровень использует высокоуровневые функции для характеристики временных отношений на протяжении всей видеопоследовательности.Нижний уровень также обеспечивает семантические представления высокого уровня. Используется алгоритм обучения, и определяется человеческая деятельность. Чтобы повысить надежность задачи распознавания действий, Ван и др. Использовали комбинацию функций, состоящих из плотных траекторий и дескрипторов гистограмм границ движения. [8]. Дескриптор фиксирует различную информацию, такую как форма, внешний вид и движение, для решения проблемы движения камеры.
Модели глубокого обучения приобрели популярность благодаря своей превосходной производительности в области распознавания образов и исследований компьютерного зрения.Обзор Guo et al. [9] подчеркивает важные разработки глубоких нейронных моделей. Ji et al. [10] предложили 3D-модель CNN для распознавания действий человека. Признаки извлекаются как из пространственных, так и из временных измерений с помощью трехмерных сверток, таким образом фиксируя отличительные признаки. В другой работе Wang et al. [11] предложил метод, при котором пространственно-временная информация, полученная из последовательностей трехмерного каркаса, кодируется в несколько двумерных изображений, формирующих совместные карты траектории (JTM), а ConvNets применяются для выполнения задачи распознавания действий.Поскольку Joint Distance Maps (JDM) описывают особенности текстуры, которые менее чувствительны к изменениям вида, Li et al. [12] разработали подход к распознаванию действий путем кодирования пространственно-временной информации скелетных последовательностей в изображения цветных текстур. Затем с помощью сверточных нейронных сетей из JDM получаются отличительные признаки для достижения распознавания действий как с одним, так и с перекрестным обзором. Hou et al. [13] предложили метод эффективного распознавания действий, основанный на каркасных оптических спектрах (SOS), в котором отличительные признаки изучаются с помощью сверточных нейронных сетей (ConvNets).Пространственно-временная информация скелетной последовательности эффективно фиксируется с использованием скелетных оптических спектров. Этот метод больше подходит в случае ограниченного количества аннотированных обучающих видеоданных. Wang et al. [14] представили подробный обзор последних достижений в распознавании движения на основе RGB-D с использованием методов глубокого обучения. В другом подходе Rahmani et al. [15] разработали улучшенную версию модели глубокого обучения, основанную на нелинейной модели передачи знаний, с достижением инвариантности к изменению точки зрения.Общая кодовая книга создается с использованием k-средних для кодирования траекторий действий, а затем та же самая кодовая книга используется для кодирования траекторий действий реальных видео. Ли и др. [16] использовали несколько глубоких нейронных сетей для достижения многоэкранного обучения для трехмерного распознавания действий человека. Эти множественные сети помогают эффективно изучать отличительные особенности, а также собирать пространственную и временную информацию. Оценки распознавания всех просмотров объединяются с использованием multiply fusion .Xiao et al. [17] представили сквозную обучаемую архитектурную модель для распознавания действий человека. Модель состоит из глубоких нейронных сетей и моделей внимания для обучения пространственно-временным особенностям на основе каркасных данных. Ли и др. [18] предложили подход к распознаванию человеческих действий на основе скелета. Глубокая модель, а именно 3DConvLSTM, используется для изучения пространственно-временных характеристик из видеопоследовательностей, а динамическая карта на основе внимания строится для классификации действий.
Подход к распознаванию онлайн-действий был предложен Tang et al.[19] на основе дескриптора взвешенной ковариации с учетом важности последовательностей кадров с точки зрения их временного порядка и различимости. Для классификации используется комбинация поиска ближайшего соседа и SVM на основе лог-евклидова ядра. В другой работе Эдисон и Джиджи [20] использовали дескриптор, основанный на оптическом ускорении, для распознавания действий человека. Для эффективного сбора информации о движении были вычислены два дескриптора, а именно гистограмма оптического ускорения и гистограмма пространственного градиентного ускорения.Подход, основанный на методе рангового объединения, был предложен Фернандо и др. [21] для распознавания действий, которое способно фиксировать как внешний вид, так и временную динамику видео. Функция ранжирования, генерируемая ранжирующей машиной, предоставляет важную информацию о действиях. В другой работе Wang et al. [22] представили методику распознавания действий, основанную на сверточном пуле с учетом порядка, с упором в основном на эффективный захват динамической информации, присутствующей в видео.После извлечения признаков из каждого видеокадра, банк сверточных фильтров применяется к каждому измерению признаков, а затем ответы фильтров агрегируются. Hu et al. [23] представил новый подход к раннему предсказанию действий, основанный на мягкой регрессии, применяемой к каналам RGB-D. Здесь считается, что информация о глубине обеспечивает большую надежность и различительную способность. Наконец, создается модель рекуррентной нейронной сети с несколькими мягкими метками (MSRNN), в которой извлечение признаков выполняется на основе функции локального накопления кадров (LAFF).Можно найти еще несколько подходов к распознаванию действий, которые были разработаны на основе разреженного кодирования, Янга и Тиана [24]; образцовое моделирование, Hu et al. [25]; обучение с максимальным запасом, Zhu et al. [26]; Вектор Фишера, Ван и Шмид [27]; и плотные связности блочного уровня, Хао и Чжан [28]. Благодаря обзору литературы было обнаружено, что было предложено несколько методов распознавания действий человека. Подробный обзор исследований по распознаванию действий представлен Ramanathan et al. [29], Gowsikhaa et al.[30] и Фу [31].
В литературе доступно множество подходов к распознаванию действий человека. Большинство существующих методов используют либо локальные особенности, извлеченные во времени, либо скелетное представление позы человека во временной последовательности. Однако сочетание временных и пространственных характеристик обеспечивает лучшую скорость распознавания. В этом направлении мы предлагаем метод распознавания человеческих действий на основе комбинации внешнего вида и временных характеристик на уровне принятия решения классификатором.
3. Предлагаемая работа
В этой работе мы предлагаем метод распознавания действий человека с учетом особенности структурной вариации и особенности временного смещения. Предлагаемый метод извлекает элементы из последовательности поз в данном видео. На рисунке 1 изображена методология предлагаемой системы. Мы извлекаем особенность структурных изменений, определяя угол между суставами во время действия. Есть несколько методов оценки позы. Некоторые методы оценки позы, описанные в литературе, основаны на показаниях датчиков, а другие методы основаны на методах, основанных на зрении.
3.1. Оценка позы для распознавания действий
Библиотека OpenPose [32, 33] — одна из хорошо известных библиотек на основе зрения, используемых для извлечения суставов скелета. Производительность библиотеки OpenPose для определения местоположения суставов ограничена по сравнению с методами на основе датчиков. Он использует модель глубокой нейронной сети VGG-19 для оценки позы. Модель COCO [34] состоит из 18 скелетных суставов, тогда как модель BODY_25 дает 25 местоположений скелетных суставов. В наших экспериментах мы использовали OpenPose для оценки позы для набора данных KTH; однако для других наборов данных информация о позе берется из показаний датчика.В следующем разделе мы представляем идею выделения структурных признаков.
3.2. Выделение структурных вариаций
Давайте рассмотрим каркас, представленный набором точек, имеющих суставы, где указывается предполагаемое положение сустава в местоположении изображения. Наша цель — получить угол между суставом и набором суставов, который способствует структурным изменениям скелета. В видео с кадрами угол находится, где представляет собой угол между стыками, а в кадре, где.Для каждого сочленения вычисляется двоичный вектор, где задается как
Процедура определения порога «T» приведена в разделе 3.2.1. Векторы признаков объединяются для получения вектора структурных признаков. Размерность есть.
3.2.1. Извлечение признаков на основе углового биннинга
Вектор не обеспечивает изменение угла на более точном уровне, так как он преобразован в двоичную форму с одним пороговым значением. Соответственно, мы выполняем угловое бинирование, где несколько пороговых значений используются в (3) для квантования угла до -битного числа b путем изменения (2).Это позволяет более точно уловить угол между стыками; в то же время квантование помогает подавить мельчайшие изменения угла во время действия. Процесс извлечения признаков показан на рисунке 2. где. Термины и определены с использованием
Функция изменения во времени фиксирует динамику отдельного сустава, отслеживая их по кадрам. Этот процесс объясняется в следующем разделе.
3.3. Выделение временных признаков
При извлечении временных признаков рассматривается изменение местоположения соединения для соединения от кадра до.Мы рассматриваем расположение сустава в двух последовательных кадрах, чтобы найти относительное положение сустава. По сути, это отслеживание местоположения сустава. Гистограмма 2D ориентации смещения местоположения сустава в плоскости X — Y построена для захвата временной динамики. Вектор, представляющий совместное смещение, вычисляется для последовательности видеокадров. Для каждого вектора смещения суставов мы получаем пару ориентации, состоящую из угла ориентации и величины, представленной как.Углы ориентации для всех суставов используются в качестве временных характеристик. Для соединения в момент времени вычисляется с использованием
Вектор смещения соединения в момент времени вычисляется с использованием
Вектор признаков для каждого местоположения соединения задается как
Гистограмма A -bin создается для каждого соединения из вектора признаков. Это объединяется, чтобы сформировать вектор временных признаков, представляющий действие. Ясно, что места стыков редки по сравнению с традиционными методами, основанными на оптическом потоке.Таким образом, процесс извлечения признаков более эффективен в вычислительном отношении.
3.4. Слияние на уровне оценок с использованием нейронной сети
Мы объединяем структурные особенности и временные особенности на уровне оценок. Каждой выборке классификатор присваивает оценку от до. Оценка — это расстояние со знаком наблюдения до границы принятия решения. Положительный результат указывает на принадлежность выборки к классу. Отрицательная оценка дает расстояние от границы принятия решения. Слияние на уровне оценок выполняется с помощью нейронной сети.Нейронная сеть присваивает классификаторам оценки значимости на основе структурных и временных характеристик. Структурные особенности менее различительны для описания действий с похожими движениями частей тела, таких как ходьба , бег и бег . Оптимальное сочетание временных и структурных особенностей поможет в лучшем распознавании.
Чтобы обобщить слияние классификаторов, мы рассматриваем задачу многоклассовой классификации с классами и классификаторами.В нашем случае мы использовали оценки двух классификаторов SVM для слияния. Оценка предсказания класса для выборки из классификатора представляет собой оценку предсказания, соответствующую классу. Вход в нейронную сеть для выборки задается где.
Прогнозируемая метка на выходном слое нейронной сети имеет вид. Чтобы получить оптимальную оценку слияния, нам нужно решить целевую функцию, приведенную в (11) для обучающих выборок в наборе данных распознавания действий. Где — фактическая метка на выходном слое для выборки.
Для нейрона в скрытом слое выходной сигнал нейрона определяется формулой, где представлены синаптические веса от предыдущего слоя к нейрону и функция активации сигмоида. Для нейрона на выходном слое предсказанная метка дается формулой, где представлены синаптические веса от последнего скрытого слоя до выходного нейрона. это вход из последнего скрытого слоя. — это функция softmax. Выходные данные этого слоя для выборки задаются как
. Нейронная сеть использует алгоритм обратного распространения ошибки, чтобы узнать параметры сети.Пример архитектуры нейронной сети, используемой в предлагаемой модели, показан на рисунке 3.
4. Эксперименты и результаты
Чтобы продемонстрировать производительность предложенной модели, мы провели эксперименты с тремя общедоступными наборами данных, а именно, KTH [35], UTKinect [36] и набор данных MSR Action3D [37]. Набор данных KTH требует явной оценки позы. Однако набор данных UTKinect содержит информацию о позе, полученную с помощью датчиков Kinect. Исходный код нашей реализации доступен по адресу https: // github.com / muralikrishnasn / HARJointDynamics.git.
4.1. Наборы данных
Набор данных KTH содержит шесть типов действий, выполняемых 25 субъектами в четырех различных условиях. Информация о скелетных суставах не включена в набор данных, в отличие от других наборов данных, используемых в эксперименте. Набор данных UTKinect получен с помощью сенсора Kinect. Набор данных содержит информацию о скелетных суставах для 10 типов действий, выполняемых 10 субъектами, повторяемых дважды за действие. Набор данных MSR Action3D содержит скелетные данные для 20 типов действий, выполняемых 10 субъектами, при этом каждое действие выполняется от 2 до 3 раз.Набор данных содержит 20 точек соединения на кадр, снятый с помощью датчика, аналогичного устройству Kinect.
4.2. Экспериментальная установка и результаты
В наших экспериментах библиотека OpenPose [33] используется для оценки позы для набора данных KTH. В наших экспериментах используется предварительно обученная сеть с моделью BODY_25. Параметры эксперимента задавались, как описано в [35]. Глубокая нейронная сеть для обнаружения суставов выполняется на графическом процессоре Tesla P100. Классификаторы машины опорных векторов (SVM) используются для извлечения структурных и временных характеристик.Прогнозируемые оценки этих классификаторов SVM объединяются с помощью нейронной сети. Мы использовали ядро радиальной базисной функции в классификаторах SVM. Для решения (11) используется простая сеть с прямой связью с сигмоидной функцией на скрытых слоях и выходными нейронами softmax. В экспериментах нейронная сеть обучалась 50 эпохам. График эпох в зависимости от кросс-энтропии показан на рисунке 4. Результаты экспериментов показаны на рисунках 5 (a) –5 (c), суммируя матрицы путаницы для структурных особенностей, временных характеристик и слияния на уровне оценок. , соответственно.Видно, что ошибочные классификации относятся к очень похожим действиям, таким как бег и бег трусцой. Предложенная модель достигла точности набора данных KTH.
Мы провели эксперименты с набором данных UTKinect аналогично тому, как показано в [36, 44]. Матрица неточностей, учитывающая структурные особенности, представлена на рисунке 5 (d). Результаты для временных характеристик и слияния уровней оценок с использованием нейронной сети показаны на рисунках 6 (a) и 6 (b). Точность предлагаемого метода по набору данных UTKinect с отклонением.
Эксперимент с набором данных MSR Action3D был проведен с использованием перекрестного теста , как описано в [37], в отличие от метода перекрестной проверки с исключением одного субъекта (LOOCV), приведенного в [40]. Действия сгруппированы в три подмножества: AS1, AS2 и AS3. AS1 и AS2 имеют меньше межклассовых вариаций, тогда как AS3 содержит сложные действия. Полученные результаты перечислены в таблице 1. Сводка результатов для всех трех наборов данных представлена в таблице 2. Из таблицы 2 видно, что предлагаемый метод превосходит существующие методы распознавания действий человека.Мы использовали аналогичные настройки классификатора для других наборов данных в эксперименте. Результаты экспериментов показывают, что предлагаемый метод превосходит некоторые современные методы для всех трех наборов данных, рассмотренных в экспериментах. Для набора данных MSR Action3D наш метод дает точность с отклонением, что лучше, чем методы, перечисленные в таблице 2, более чем на. Однако сочетание классификаторов показывает лучшую производительность, чем один классификатор.