Разное

Картинки в клеточку в тетради легкие: Маленькие картинки по клеточкам в тетради

Содержание

Рисуем по клеточкам красивые рисунки. Идеи украшения тетрадей в клеточку

Как нарисовать по клеточкам разные красивые рисунки.

В последнее время набирает популярности способ создания рисунков по клеточкам. Не только детям нравиться рисовать»пиксельные картинки». Взрослые с таким же интересом берутся постигать этот стиль рисования.

Из статьи вы узнаете, как научиться рисовать по клеточкам, какие материалы и навыки необходимы, и подберете схемы рисунков, которые вам больше по душе.

Как научиться рисовать по клеткам для начинающих и детей?

  • Не обязательно обладать талантом художника, чтобы переносить на бумагу понравившиеся изображения и формы. Рисование по клеточкам — легкий и интересный способ разнообразить свой досуг, заполнить страницы скетчбука или обычного ежедневника.
  • Для работы используются фломастеры или цветные карандаши ярких цветов. Самые разнообразные рисунки получаются путем закрашивания клетки за клеткой. Используя этот способ рисования можно перенести на бумагу пейзаж, нарисовать человека или зверушку, сказочного персонажа или просто создать красивый и необычный орнамент.


  • Если вы решили научиться рисовать по клеточкам, то попробуйте срисовать один из представленных в статье рисунков. Для начала остановитесь на наиболее простом варианте. После того, как рисунок будет готов, вы сможете попробовать перенести на лист бумаги более сложную схему из картинок галереи.
  • Используя данный способ рисования, вы точно не будете скучать, ведь попробовав рисовать по клеточкам, вам обязательно захочется продолжить это интересное занятие.

Видео: Как нарисовать по клеточкам Angry Birds

Чем полезно рисование по клеточкам:

  • В нашей фотоподборке собраны не просто схемы картинок. Каждое изображение — это вариант графического диктанта. Такие картинки стали очень модными сейчас.
  • Вероятно, растущий интерес к ним связан с простотой исполнения и тем, что данное занятие еще и очень полезно.
  • Рисование по клеточкам способствует развитию усидчивости, обретению навыков письма (если рисует ребенок), развивает логическое и абстрактное мышление, расслабляет.
  • Благодаря такому способу рисования можно откорректировать правильность движений при письме, улучшить координацию.
  • Забавные картинки словно сами по себе появляются на листе бумаги. За таким занятием не жаль провести свободное время.


Рисунок создается двумя способами:

  • первый способ — построчный: заполняются разными цветами строчка за строчкой
  • второй способ — клетки закрашиваются поочередно: сначала используется один цвет, потом — другой и так далее

Что понадобится для рисунка:

  • цветные карандаши или маркеры (можно использовать фломастеры, простой карандаш, обычную ручку)
  • тетрадь в клеточку со светлыми листами или миллиметровая бумага (для создания рисунков большого формата)
  • понадобится еще хорошее настроение, немного свободного времени, а еще — множество схем из нашей галереи

Почувствуйте себя настоящим художником! Ваш будущий шедевр может выглядеть очень просто или состоять из нескольких сложных схем.

Схемы рисунков по клеточкам







Как рисовать по клеточкам в тетради маленькие, лёгкие и простые рисунки поэтапно и красиво: схемы

  • Если у вас на полочке за плечами нет обучения в художественной школе, но появилось желание научиться технике рисования, то попробуйте освоить метод рисования по клеточкам.
  • Оригинальные рисунки, созданные в такой технике, отлично подойдут для создания креативной открытки, для заполнения личного дневника. С маленькой картинкой справиться даже новичок.
  • В качестве схем подойдут представленные в нашей статье картинки или разгаданные японские кроссворды, ведь в их основе — рисование по клеточкам.
  • Если вы не умеете заполнять клеточки японских кроссвордов, то воспользуйтесь ответами к ним и перерисуйте в тетрадь фигуры большего формата.
  • Еще одним вариантом рисования является использование готовых схем, разработанных специально для тех, кто впервые рисует по клеточкам и не имеет навыков рисования.

Ниже представлена фотоподборка рисунков по клеточкам:







Видео: Рисуем по клеточкам — ЧЕЛОВЕК ПАУК

Как нарисовать по клеточкам разные красивые рисунки для личного дневника, в тетради?

  • Красиво нарисованную картинку можно использовать в качестве декора для интерьера. Для этого картинка обрезается по контуру и клеится на плотную бумагу. Потом ярко разукрашенный рисунок можно поместить в рамочку.
  • Поместив в самодельную рамочку рисунок в клеточку, можно превратить его в креативный подарок хенд-мейд.
  • Рисунок по клеточкам может стать элементом аппликации. Вы можете сделать модные открытки, украсив их рисунками в клеточку или «проиллюстрировать» записанную в дневнике романтическую историю. Сердечки, нарисованные по клеткам, лица девушек или парней, герои мультфильмов, пирожные, конфеты, цветочки — любой образ можно создать, используя данный способ рисования.
  • Такой способ рисования станет прекрасным тренажером для отработки мелкой моторики. Потому это занятие полезно не только для детей, но и для взрослых. Насладиться творчеством можно после того, как одна из предложенных в нашей подборке схем будет полностью перенесена в вашу тетрадь.
  • Можно использовать и часть схемы. Например, если вы хотите изобразить какое-то животное не полностью, а ограничиться рисованием лишь отдельно взятого элемента для заполнения страницы дневника картинкой.


Освоив принцип создания рисунков по клеточкам, вы сможете сами придумывать схемы и рисовать любые понравившиеся объекты в тетради.

Как рисовать собственный рисунок?

  • обдумываем, что мы хотим изобразить
  • делаем легкую зарисовку
  • превращаем первоначальные линии в рисунок по клеточкам
  • в первую очередь обрисовываем контуры
  • переходим к выделению мелких деталей
  • отмечаем, какая деталь каким цветом должна быть закрашена (это необходимо для яркого и красивого рисунка, однако вы можете создавать и черно-белые картинки)
  • пополняйте коллекцию собственных 3D схем простыми или сложными картинками по клеточкам
    Не стоит копировать увиденный где-то рисунок с точностью, повторять цветовую гамму.
  • Чтобы заполнить тетрадь оригинальными картинками, вносите изменения в схемы, меняйте цвета. Пусть эти маленькие картинки станут отражением вашего внутреннего мира.

Как научить рисовать по клеточкам ребенка?

  • Рисование по клеточкам поможет ребенку поверить в то, что он может самостоятельно создавать красивые рисунки. А ведь именно от вдохновения в раннем возрасте зависит то, будет ли ребенок обращаться к каким-либо творческим занятиям в будущем.
  • Чтобы было удобнее рисовать по клеточкам с ребенком, лучше заранее распечатать понравившийся шаблон.




  • Когда у малыша будет готов набор для рисования по клеточкам, включающий тетрадный лист, фломастеры и распечатанный шаблон, можно будет немедленно приступать к рисованию любимых мультяшных героев или зверушек.
  • Прежде, чем начинать зарисовывать клеточки в тетради, с ребенком 4-5 лет можно обсудить будущий рисунок. Пусть юное дарование расскажет, какие цвета он будет использовать для рисунка и какие элементы начнет рисовать в первую очередь.
  • После обсуждения отберите в малышом фломастеры, которые будете использовать во время рисования.
  • Расскажите ребенку о принципах рисования картинок по клеточкам.
  • Предложите малышу выбрать клеточку на шаблоне, из которой он начнет «надстраивать» остальные элементы. Спросите, почему именно эта клеточка стала началом рисунка. Найдите вместе с юным художником эту клетку в тетради.

Видео: Рисунок по клеткам # 40 Оленёнок

  • Поскольку у ребенка 4-5 лет не достаточно усидчивости, то длительность занятия не должна превышать 15-20 минут. Вернуться к рисунку можно еще раз в течение дня.
  • Если вам нужно заинтересовать ребенка, то попробуйте такой способ: перенесите сами схему картинки в клеточку на лист бумаги, упустив один или несколько элементов. Потом попросите ваше юное дарование дорисовать то, чего не хватает на картинке. Для срисовывания недостающей детали малыш может использовать готовую схему.
  • При желании, клеточки в схеме рисунка можно заполнять не только разукрашенными квадратиками, но и использовать для заполнения части рисунка разнообразные знаки. Такой способ поможет вам создать по-настоящему уникальный рисунок.
  • Начинаем переносить схему с правильного расположения рисунка на листе. Картинку можно начинать рисовать с верхней части, а можно с нижней. Все зависит от того, какая у вас схема. Если больше элементов расположено вверху, то и начинать рисунок нужно с этой части, «надстраивая» остальные клеточки.
  • Способ рисования по клеточкам можно использовать и для переноса изображения на лист бумаги. Таким образом можно перерисовать все: от выкройки до картины. Рисунок по клеточкам использовался еще до появления кальки или других способов копирования изображения. Можно нарисовать даже лицо знакомого человека или родственника и презентовать необычный автопортрет на день рождения.



Подготовка ребёнка к школе – процесс длительный и обязательный. Поэтому психологи и педиатры рекомендуют начинать ещё за год до первого класса, в детском саду или на дому. Поскольку малыша нужно готовить не только к нагрузкам умственным и физическим, но и моральным. В общем, как следует заняться воспитанием, помочь стать более усидчивым, внимательным и смелым.

Если ещё морально ребёнка можно подготовить к большим переменам, по средствам общения со сверстниками во дворе и детском саду. То научить малыша быть более внимательным, развить навыки письма, внимательное выполнение неких заданий, можно с помощью графических диктантов и рисования по клеточкам. На сегодняшний день это невероятно популярное занятие, завоевало сердца не только дошколят, но и подростков. Это способ научить малыша письму, развить логику, абстрактное мышление, усидчивость и кропотливость, а так же мелкую моторику ручек. С помощью этого занятия ребёнок развивает координацию, устойчивость и корректирует правильность своих движений, так сказать, «набивает твёрдую руку», что, несомненно, поможет ему в школе, при написании диктантов и конспектов за короткий период времени.

Что такое графические диктанты? Представьте перед собой лист бумаги, на котором расчерчены клеточки. В задании указаны стрелочки (показывающие направление) и цифры (показывающее количество клеток, которые нужно пройти в указанном направлении). Если следовать указателям точно и внимательно, вести черту в нужном направлении на нужное расстояние, получается изображение – картинка. Иными словами: графические диктанты это рисование по клеточкам, пользуясь указателями в задании.

Такие занятия рекомендуются не только деткам дошкольного возраста, в детских садах, но ребятам до 12-летнего возраста. Ведь внимательность и координацию движений, можно развивать и в старшем возрасте. Увлекательное занятие является занимательным досугом не только для детей, но и взрослых. Рекомендуемый возраст для начала рисования графических диктантов – от 4 лет. Именно в этом возрасте начинают развитие мелкой моторики, с помощью рисования по клеточкам.

Графические диктанты в качестве развивающей игры используют в различных местах: дома, на дополнительных занятиях, на отдыхе, на море, на даче, и даже в летнем лагере. Деток важно заинтересовывать, а что сделает это лучше, чем такое занятие. Ведь в итоге получится неизвестная картинка, которую потом можно разрисовать карандашами или фломастерами. Объясняя малышу это, можно не волноваться за его заинтересованностью этим, не так занятием, как игрой, развивающей воображение.

Итак – начнём выполнение. В первую очередь нужно подготовиться, а именно приобрести сборник графических диктантов. Обзавестись ими можно не только в специализированных магазинах детских книг, но и в лавке с канцелярскими товарами, букинистических магазинах. Бесплатно их можно скачать на некоторых сайтах в интернете (например на нашем сайте), можно зайти и на платные сайты. Выбор таких заданий велик, выбирайте, исходя из возраста, пола и хобби ребёнка. Для малышей, только начинающих занятия, лучше всего подобрать графические диктанты (рисование по клеточкам) с изображением зайчиков, котиков, собачек. Для девочек: принцесс, цветов. Но, можно начать и с простых геометрических фигур: квадратов, треугольников, призм. Так вы сразу обучите ребёнка и координации движений, улучшите моторику ручек, разовьёте усидчивость и внимательность, и расскажите о названиях и видах геометрических фигур. Для мальчиков подойдут диктанты с изображением машинок, животных, роботов, замков, смешных человечков. Самые легкие графические диктанты, с простыми фигурами и выполняющиеся одним цветов – для начинающих. Усложненные задания – для детей старшего возраста. Выбирайте графические диктанты на тему интересную вашему ребенку. Если малыш занимается музыкой, используйте рисунки музыкальных инструментов, скрипичных ключей и нот.

Если вы уже занимались с ребёнком рисованием по клеточкам, начинайте вносить разнообразие в ваши занятия. То есть, в 5-6 лет, можно выполнять диктанты, помогающие развиваться ещё больше. То есть, приобретайте рисунки с теми животными, которых ребёнок ещё не видел и не знает, как они выглядят. Пользуйтесь цветами, которых малыш ещё не очень хорошо выучил. Расширяйте кругозор ребёнка таким способом, пусть он увеличивает и пополняет свой словарный запас новыми словами, учит их, узнаёт, где их можно применять. Главное, это хорошее настроение, увлечённость и позитивный настрой крохи перед выполнением любого задания. При таких условиях, учёба будет и правда невероятно полезной, плодотворной и не напрягающей ребёнка.

После подборки графических диктантов приступайте к подготовке. Помните, что ребенка нужно обязательно хвалить за удачно выполненную работу. Даже если картинка ещё не получается, не нужно постоянно подсказывать, направлять и сравнивать с другими детьми. Необходимо направлять и немножечко подталкивать в нужном направлении. Для этого в первую очередь, нужно обучить ребенка, где находиться левая сторона, где правая. Покажите где на листочке верх, а где низ. Эти простые и бесхитростные знания, помогут выполнять с точностью до 100% все графические диктанты.

Сядьте возле стола, с ровной и гладкой поверхностью, чтобы ребёнок мог ровно и правильно присесть на стуле. Обратите внимание на освещение. Совет: если вы хотите приучить ребёнка к школьной тетради, дать ему возможность привыкнуть к ней, научиться ориентироваться, подготовьте графические диктанты на листе, точь-в-точь как школьная тетрадка. Теперь приготовьте простой карандаш и старательную резинку, чтобы неправильны полоски можно было легко удалить и продолжить тот же диктант заново. Себе так же подготовьте карандаш и ластик.

Стоит следить за временем, чтобы ребёнку не надоело, чтобы ручки и глаза отдохнули. Хотя если малыш не устал, хочет продолжить и закончить работу сейчас, не нужно забирать диктант, ребёнок сам решит, когда достаточно.

Существуют временные рамки работы с графическими диктантами

Для деток 5-летнего возраста – максимум 15 минут. Для детей старшего возраста, до 6 лет – максимум 20 минут (от 15 минут). Для первоклашек (6 или 7 лет) – максимум 30 минут, минимум – 20 минут.

Рисование по клеточкам – отличный способ приучить малыша к карандашу и ручке. Научить правильно её держать, практиковаться, чтобы пальчики не так сильно уставали от держания предмета в школе. Данное упражнение поможет вам обучить малыша правильно считать, поскольку ему потребуется отсчитать точное количество клеточек, прежде чем начать занятие.

И так: перед вами лежит задание графического диктанта, карандаш. Перед ребёнком листок в клетку или тетрадь, ластик и простой карандаш. На листе у ребёнка, с вашей помощью или без неё, изображена в указанном месте, точка отсчёта. Объясните, что с этой точки начинают рисовать линии (вправо, влево, вниз и вверх), в том направлении и с тем количеством клеток, которое вы назовёте. Теперь приступайте, возле названного задания, а они указаны в строчку, ставьте точку карандашом, чтобы не забыть на чём вы закончили диктовку, не запутать ребёнка и, конечно же, себя. Следите за тем, что делает ребёнок. Подсказывайте, если малыш путается, где левая и правая сторона. Считайте вместе, если понадобиться, количество клеток.

Например, у вас фигура, самая стандартная – дом. Расскажите малышу, какой рисунок в итоге получится, или сохраните это в тайне для ещё большего интереса. От точки нужно:

1 → – 1 клетка вправо

Диктуйте чётко, ребёнок должен воспринимать всё на слух. В конце работы посмотрите, насколько фигуры малыша, совпадают с заданными элементами. Если малыш ошибся, выясните вместе, где именно. Ластиком сотрите лишние линии, начиная с точки сбоя, и продолжайте черчение. Важно в процессе учебы сохранить хорошее настроение ребёнка.

Красиво рисовать – могут единицы! А тем, у кого нет особенных способностей – о рисовании остается только мечтать! Ну и любоваться чужими рисунками, конечно же! Еще совсем недавно – так и было! Но теперь – все изменилось, потому что с помощью клеточек любой из нас сможет нарисовать красивую картину! Да-да! Рисунки по клеточкам сложные и большие – ничем не уступают по красоте настоящим картинам!

В детстве многие мечтают стать настоящим художником! Это же так здорово – рисовать красивые рисунки, дарить их своим друзьям и близким! Увы, не всем даны способности и таланты, поэтому чаще всего, в будущем приходится выбирать совсем другие профессии! А на красивые картины – любоваться на выставках! Но сегодня – все изменилось. И нарисовать их сможет каждый! Ведь теперь есть картинки по клеточкам!

Отсчитав нужное количество клеточек и закрасив их в определенный цвет, вы сможете нарисовать красивый портрет, пейзаж, любимого персонажа или целый сюжет! Вам потребуется немало терпения и внимательности, но результат того стоит! Для больших рисунков лучше всего подойдет миллиметровая бумага, но можно использовать и обычные листы в клетку, склеив их в один большой лист! Хотите попробовать нарисовать настоящую большую картину?

С помощью клеточек можно нарисовать все, что угодно. В тетради или блокноте – небольшие рисунки цветов, животных или любимых персонажей, на большом тетрадном листе – красивую композицию, а на листе миллиметровой бумаги – даже огромный натюрморт или портрет! Все зависит только от сложности выбранного вами образца для перерисовки. Конечно, начинать сразу с огромных картин – не стоит, но если постараться, можно очень быстро перейти от самых простых картинок к гораздо более сложным!

Более сложные рисунки подойдут тем кто уже натренировался на и рисунках по клеточкам, и желает попробовать нарисовать что-то более сложное. В нашей галерее представлены как портреты так и и просто классные рисунки по клеточкам для срисовки в тетради.

Для более сложных рисунков лучше подойдёт миллиметровая бумага.

В Живую это выглядит примерно вот так:

А здесь вы можете заказать классный портрет с использованием технологии флип-арт.
Технология флип-арт, это рисование с использованием красок и трафарета.

Вам нравится Япония? Вы любите разгадывать кроссворды?Должно быть, Вы думаете: «К чему все эти вопросы? Так вот! Японцы обожают разгадывать кроссворды, и в основе их лежит рисование по клеточкам. Если правильно разгадать кроссворд, то получаются очень интересные рисунки.

Освоить процесс рисования по клеточкам сможет почти каждый. Для этого вам не нужно оканчивать художественную школу или иметь особый талант рисования. Просто будьте креативным! Приступим!

Для лёгкого и быстрого обучения приобретите тетрадь в клеточку, простой карандаш и фломастеры.Просто наглядным способом перенесите рисунки в тетрадь.

Если Вы новичок – используйте готовые схемы, а когда научитесь этому процессу – придумывайте свои идеи!

Шаблоны

Лицо человека

Что может быть прекраснее, чем лицо человека? Создайте портрет своими руками и наслаждайтесь Вашим творением!

Фрукты

Такие сладкие и полезные! Когда мы смотрим на них, у нас поднимается настроение, и наш организм хочет получить свою долю витаминов.

Сердце

Самый популярный рисунок – наш «мотор жизни», который ассоциируется с прекрасным чувством любви.

Другие идеи

Вы можете рисовать по клеточкам домашних питомцев, машины, сладости, дома, город, цветы, флаги разных государств, буквы и многое другое…

Реализуй творческие способности! Рисунки в формате 3D!Это прекрасный способ интересного досуга. Учёными доказано, что во время рисования нервная система человека успокаивается, развивается мышление, улучшается память и сосредоточенность.

Создавайте яркие и насыщенные рисунки, добавляйте краски в свою жизнь! Таким интересным рисунком можно украсить интерьер, создать аппликацию или порадовать друга своим подарком!

Рисунки по клеточкам в тетради для дошкольников

Графический диктант или рисунки по клеточкам в тетради для дошкольников помогут ребятам подготовиться к школе. Мало того – родители, которые будут заниматься с будущими первоклашками такими упражнениями, смогут увидеть, какие у ребенка есть сложности и проблемы в письме или в счете, а также в моторике и координации.

Содержание

  1. Что представляет собой графический диктант и какова его польза
  2. Как правильно выполнять графический диктант с ребенком: памятка родителям
  3. Примеры рисунков для графического диктанта с дошкольниками
  4. Идеи рисунков по клеточкам в тетради

Что представляет собой графический диктант и какова его польза

Для детей – это, прежде всего, интересная игра, в процессе которой они учатся считать, набивают руку для письма, а заодно и развивают свое воображение. Рисунки, состоящие из вертикальных, горизонтальных и диагональных линий, которые ребенок проводит строго по клеткам в тетради, отлично помогают развивать мелкую моторику.

Правильные картинки получатся у малыша только в том случае, если он будет проявлять во время диктанта усидчивость и внимательность. Используют для таких диктантов и совсем простые изображения, и сложные рисунки.

Итак, польза рисунков по клеточкам состоит в том, чтобы развить у ребенка перед началом школьных занятий:

  • внимание и память;
  • координацию движений и мелкую моторику;
  • усидчивость и воображение;
  • орфографическую зоркость;
  • словарный запас и кругозор.

Правильное выполнение графического задания повышает у ребенка самооценку, что делает его увереннее, а значит и увеличивает желание учиться дальше.

Еще один полезный навык, который развивается у дошкольников с помощью такого математического упражнения – умение самостоятельно ориентироваться в пространстве. Клеточки – это те же шаги, и если ребенок поймет, как работает такая система ориентации, то его легко можно научить рисовать планы местности или незнакомого пространства. А это поможет ему в дальнейшем не растеряться в незнакомом месте.

Как правильно выполнять графический диктант с ребенком: памятка родителям

Прежде чем приступить к выполнению задания, подготовьте ребенка и объясните ему четко и понятно, что от него потребуется. Далее следуйте нижеперечисленным шагам.

  1. Выдайте малышу листочек в клетку, заранее поставив на листочке точку, с которой он и должен будет начать рисовать изображение. На фото показан пример диктанта для ребенка, который уже знает, как работать с таким заданием, и сможет выполнить его самостоятельно. Но если дошкольник сталкивается с такой работой впервые, то будет правильней, если родители будут диктовать ему весь ход прорисовки картинки.
  2. Начните с простых заданий, где рисунок просто повторяется и складывается в какой-нибудь узор или занимает небольшое пространство. Лучше пусть будет много маленьких и простых рисунков, чем один и сложный. Ребенок должен, прежде всего, понять, как правильно выполнять такие диктанты.
  3. Поясните ребенку, что одна клеточка – это один шаг, и если взрослый говорит, что нужно сделать 3 шага вверх, то значит малышу нужно нарисовать линию в три клеточки вверх. Если ребенок выполняет задание не под диктовку, а согласно указаниям в специальной тетради, то объяснить нужно значение стрелочек и цифр.
  4. Диктант проводят не торопясь, поэтапно диктуя ребенку направление движения линий и количество шагов. Родители могут распечатать задания самостоятельно из интернета, дать ребенку обычный лист бумаги (не забудьте обозначить на нем точку, от которой нужно будет начать рисунок), а сами диктовать прорисовку пошагового изображения с распечатки.
  5. С дошкольниками лучше всего заниматься графическим диктантом днем, когда дети еще не устали и находятся на пике активности. Но все равно не стоит за одно занятие рисовать больше 2-4 рисунков, чтобы ребенок не устал. Перед занятием проведите пальчиковую зарядку и расскажите малышу о теме рисунков, которые собираетесь ему предложить для прорисовки. Загадайте ребенку загадку или прочитайте стихотворение на тему занятия.
  6. Расскажите ребенку, чем отличается графическое изображение от обычного рисунка. Объясните, что на обычной картинке у собаки, слона или жирафа будут четыре ноги, а в графическом их изображении будут видны только две. Характерными для слоника будут хобот, для жирафа – длинная шея, а для зайчика – длинные ушки.

Примеры рисунков для графического диктанта с дошкольниками

Давайте попробуем продиктовать ребенку несколько простеньких диктантов.

Домик

От начальной точки отступить 7 шагов вниз, потом:

  • отступаем вправо на 9 ш.;
  • отступаем вверх на 7 ш.;
  • отступаем вправо на 2 ш.;
  • отступаем вверх на 1 ш.;
  • отступаем влево на 1 ш.;
  • отступаем вверх на 1 ш.;
  • отступаем влево на 1 ш.;
  • отступаем вверх на 1 ш. ;
  • отступаем влево на 2 ш.;
  • отступаем вверх на 1 ш.;
  • отступаем влево на 1 ш.;
  • отступаем вверх на 1 ш.;
  • отступаем влево на 1 ш.;
  • отступаем вверх на 1 ш.;
  • отступаем влево на 1 ш.;
  • отступаем вниз на 1 ш.;
  • отступаем влево на 1 ш.;
  • отступаем вниз на 1 ш.;
  • отступаем влево на 1 ш.;
  • отступаем вверх на 3 ш.;
  • отступаем влево на 1 ш.;
  • отступаем вниз на 4 ш.;
  • отступаем влево на 1 ш.;
  • отступаем вниз на 1 ш.;
  • отступаем влево на 1 ш.;
  • отступаем вниз на 1 ш.;
  • отступаем влево на 1 ш.;
  • отступаем вниз на 1 ш.;
  • отступаем вправо на 2 ш.

Возвращаемся к исходной точке и проводим черту от нее вправо на 9 шагов. Получили домик.

Чтобы нарисовать в домике окно, нужно отступить от главной точки вниз два шага и вправо один шаг. Ставим маленькую точку и от нее проводим линию на 2 клеточки вправо, затем 2 клетки вниз, потом 2 клетки влево и 2 клетки вверх.

Для двери отсчитываем от правой нижней стороны домика 2 клетки влево и рисуем линию вверх на 4 шага, потом влево 2 шага и снова вниз 4 шага.

Змея

Котик

Уточка

Человек в шляпе

Кораблик

Кенгуру

Этот рисунок диктуем по следующей схеме:

  • от основной точки отступить вправо 3 клетки вправо;
  • отступаем вверх на 1 ш.;
  • отступаем вправо на 1 ш.;
  • отступаем вверх на 1 ш.;
  • отступаем вправо на 1ш.;
  • отступаем вниз на 1ш.;
  • отступаем вправо на 1ш.;
  • отступаем вниз на 1ш.;
  • отступаем вправо на 4 ш;
  • отступаем вверх на 1ш.;
  • отступаем влево на 2 ш.;
  • отступаем вверх на 1 ш.;
  • отступаем вправо на 2 ш.;
  • отступаем вверх на 2 ш.;
  • отступаем вправо на 1 ш.;
  • отступаем вверх на 1 ш;
  • отступаем вправо на 1 ш.;
  • отступаем вниз на 1 ш.;
  • отступаем вправо на 1 ш.;
  • отступаем вверх на 2 ш. ;
  • отступаем влево на 2 ш.;
  • отступаем влево на 2 ш.;
  • отступаем вправо на 1 ш.;
  • отступаем вверх на 1 ш.;
  • отступаем влево на 1 ш.;
  • отступаем вверх на 1ш.;
  • отступаем влево на 1 ш.;
  • отступаем вверх на 1 ш.;
  • отступаем влево на 1 ш.;
  • отступаем вниз на 4 ш.;
  • отступаем влево на 1 ш.;
  • отступаем вниз на 1 ш.;
  • отступаем влево на 2 ш.;
  • позиции – 1 клетка вниз +1 клетка влево повторить 4 раза;
  • отступаем вниз на 1 ш.;
  • отступаем влево на 2 ш.;
  • отступаем вниз – 1 клетка к исходной точке.

Ниже на фото посмотрите примеры более сложных графических диктантов. Их лучше всего проводить, когда ребенок уже набьет руку и будет легко справляться с легкими заданиями.

Идеи рисунков по клеточкам в тетради

 

Рисунки по клеточкам легкие маленькие. Маленькие рисунки по клеточкам в блокноте и тетради

Что такое графический диктант

Необычные дидактические занятия, на которых нужно рисовать по клеточкам, нравятся дошкольникам. Они не требуют от ребенка глубоких знаний, сильного напряжения ума. К таким методам работы относятся и графические диктанты по клеточкам.

Это игра, в процессе которой ребенок рисует линии, диагонали на листе бумаги и в результате получает картинку животного или какого-нибудь предмета. Делать это несложно. Нужно только внимательно слушать педагога, проводить карандашом черточки влево, вправо, вверх или вниз. Развивая моторику, малыш учится считать, ориентироваться в пространстве, оценивать себя и радоваться успехам однокашников.

Если дошкольник зазевается, отвлечется, то картинка не сложится. Ребенок осознает важность настроенности на урок, бдительности и серьезности в процессе будущего обучения в школе.

Для графических диктантов используют простые картинки. Например, домик, собака, машина, ракета. Изображения должны быть знакомы малышам, не требовать длительного времени исполнения.

Польза математических диктантов

Графический диктант для дошкольников — полезная методика для диагностики уровня развития и занятий по подготовке к школе в детском саду, дома. В ДОУ воспитатели чаще используют пособия авторов: Д.Б. Эльконина, О.А. Холодовой. К.В. Шевелев разработал целый курс поэтапных занятий с детьми 4–5 лет, 5–6 лет, а также первоклассниками. Специальные тетради Шевелёва развивают следующие навыки и умения у дошколят из подготовительной группы:

  • координация движений;
  • внимание;
  • память;
  • усидчивость;
  • воображение;
  • словарный запас;
  • мелкая моторика;
  • орфографическая зоркость.

Одновременно с физическими навыками ребенок повышает самооценку. Он осознает необходимость восприятия инструкции на слух. Делает работу четко и быстро, не отвлекаясь на птичку в окошке или смех соседа по парте.

Еще одной задачей графической математики является расширение кругозора. Подбирать картинки нужно по возрасту и уровню развития малышей, но это только на первых порах. Позже рисуйте изображения, которые незнакомы дошкольникам. После начертания такой арифметической задачи на листе бумаги расскажите историю о необычном животном, познакомьте с местом обитания, покажите фотографию.

Числовые задания под диктовку хорошо адаптируют детсадовцев к школе. Учат шестилеток самостоятельности, ориентированию в новом пространстве. Это поможет в освоении программы начальной школы, при знакомстве с новым коллективом, педагогом.

Умение держать карандаш, выполнять устные инструкции, расшифровывать текст, писать – отличная база для подготовки к первому классу.

Можно попросить ребенка распечатывать листы, шаблоны, помочь в интерпретации инструкции. Это помогает познакомить будущего дошкольника с офисной техникой, воспитать уважение к старшим.

В каком возрасте можно давать графические диктанты

Простые графические диктанты на листе в крупную клетку могут выполнять дети в 5-5,5 лет. Что мы имеем в виду под простыми диктантами? Это узоры (их иногда называют “бордюрчики”) и схемы, в которых небольшое число изменений направления линии и небольшое число инструкций. Например, такие:

Правила выполнения

Графические диктанты, во время которых нужно нарисовать геометрический орнамент, лучше использовать на математических уроках, например в 1 классе. Выполнение связано с системой координат, счетом, геометрическими фигурами. Методика проведения состоит из нескольких этапов:

  1. Подготовьте для ученика лист бумаги в клеточку. У себя держите готовый вариант диктанта.
  2. Поставьте точку на ученическом листке. Это будет начало отсчета. Или попросите дошкольника сделать это самостоятельно, объяснив, сколько места нужно отступить.
  3. Нарисуйте на бумаге для ребенка, только начинающего обучение, стрелочки, которые указывают направления сторон. Так легче получить правильный результат. На последующих занятиях подсказки уже не понадобятся.
  4. Объясните, что 1 шаг – это клетка. Если делаем 2 шага, линия проходит 2 клетки.
  5. Учитель диктует условия работы поэтапно.

На готовом листе для педагога есть рисунок, координатная плоскость, состоящая из стрелок, цифр. Например, чтобы нарисовать елочку, проложите линию по горизонтали в 1 клеточку, по вертикали – 3 клеточки, наискосок – 3 клеточки и так далее. Чаще это просто стрелочки и цифры без слов.

Педагог проговаривает, какие линии, куда, на какое расстояние чертят дошкольники. Инструкции даются друг за другом, не торопясь.

  1. После выполнения письменных заданий, получения результата сделайте выводы об уроке, стараниях дошкольников.
    Пожурите за невнимательность, если ребенок отвлекался по пустякам, или похвалите за достижения и хорошо выполненное задание.

Важно! Нельзя торопиться. Если дошколенок не успевает, чаще на первых занятиях, подождите его. Пропуск даже одного шага или неверное начертание испортят готовый результат. Временные рамки устанавливайте постепенно, ускоряя процесс на пару секунд от урока к уроку.

Инструменты для рисования маленьких картинок по клеткам

Не говорите детям много, сделайте сюрприз, возьмите бумагу разного типа, маркеры или цветные карандаши и ручки и позвольте детям приступить к рисованию. Рисунки могут быть произвольными, иногда полезно дать возможность ребенку развить фантазию посредствам рисования. Но можно выбирать и конкретные рисунки, легкие для 5 лет.

Если у вас есть домашний принтер – тогда вообще здорово. Вы можете настроить и создать собственную графическую бумагу в специальном приложении. У них есть много вариантов для графической бумаги — обычный квадрат, треугольник, и многое другое. Но на этот шаг решайтесь после того, как дети освоят рисование по клеткам. В приложении все же легко выбрать размер формы, которая вам нужна, толщину, цвет линий и многое другое. Тогда макет просто сохраняется их в формате pdf и вы можете распечатать его сразу же.

Используя обычную бумагу в клеточку, можно сделать простые повторяющиеся рисунки, рисунки шахматной доски. Можно объединить квадраты, чтобы делать большие фигуры и разделять квадраты на треугольники и меньшие квадраты и даже на восьмиугольники, чтобы делать всевозможные интересные изображения.

Треугольники и шестиугольники также хорошо подходят для узоров и картин. Для тех, кто уже хорошо справляется с разными фигурами и отлично ориентируется в основах геометрических форм, можно взять за шаблон смайлики из вк. Позвольте ребенку выбрать любимые смайлики и перерисовать их в тетради. Хорошей идеей являются и животные.

Рисовать их первый раз может быть не так просто, если использовать клеточки, но на самом деле, дети быстро подхватят эту идею и уже спустя какое-то время смогут воплощать на листе в клеточку самые смелые идеи.

Несмотря на то, что это простая идея, она дает много пространства для творчества, что с большим количеством случайных математических понятий дает большой бонусный плюс для развития ребенка.

Арбуз по клеткам фото

Миньоны по клеткам фото

Супергерои по клеткам

Котик аниме по клеткам

Что можно нарисовать по клеточкам


Графическое изображение «Золотой ключик»

  1. От начальной точки надо пройти вправо на 8 клеток.
  2. Затем выполняют 2 шага вверх, вправо 4, вниз 5, влево 4, вверх 2.
  3. После этого отсчитывают влево 4 клетки, затем спускаются на 4 вниз.
  4. Затем проходят влево 1, 1 шаг вверх, влево 1, спускаются на 1, шаг влево.
  5. В завершение вверх 3 клетки, шаг на 1 влево, на 1 клетку вверх.

Жеребенок

Кенгуру

Верблюд

Журавль

Симметричное изображение

В этом случае от ребенка требуется дополнить изображение, повторив его в зеркальном отражении. Задание под силу учащимся младших классов. Имеющаяся на листе половинка рисунка подскажет, как выполнить задание.

Для начала рекомендуется использовать легкие рисунки: половина домика, геометрические фигуры. Постепенно для работы можно взять более сложные элементы.

Люди

Изображать людей сложно – скажете вы. Нет, если их рисовать по клеточкам. Цветные и черно-белые рисунки на любой вкус:

В тетради можно легко нарисовать красивую девочку, человека, или влюбленную пару. Если изображение достаточно большое, лучше сначала наметить его карандашом, а затем приступать к работе с цветом.

Разные изображения

Разные красивые рисунки можно выполнить в свободное время в блокноте, возвращаясь домой, например. Можно украсить свой личный дневник или пополнить свою личную коллекцию зарисовок.

Хотите нарисовать еду? Вот несколько примеров:

Хотите изобразить милых зверюшек или цифру 8 к празднику 8 марта, вот, как это можно сделать:

Поэтапно выполняя шаг за шагом, у вас обязательно получится прекрасное изображение.

Если ребенку сложно…

Если ребенку сложно выполнять задания по клеточкам со стрелками, возможно вы просто еще не отработали значение стрелок, понятия “право, лево, верх, низ”. Начните с таких простых заданий со стрелками, чтобы усвоить необходимые термины.




Маленькие рисунки по клеточкам, хорошая или плохая идея?

Конечно, маленькие рисунки по клеточкам в блокноте – также хорошая идея, особенно, когда вы находитесь в пути с ребенком и занять его нечем. Маленькие и милые они помогут вашему чаду хорошо провести время, они получат от таких занятий максимум пользы. Маленькие рисунки по клеточкам в тетради — простая художественная деятельность, в которой сочетаются искусство и математика.

Леденцы по клеточкам фото

Картошка фри по клеточкам

Котенок по клеткам фото

Источники

  • https://razvitie-vospitanie.ru/intellect/graficheskij_diktant.html
  • https://IQsha.ru/ilove/post/graficheskii-diktant
  • https://risunci.com/risuyut-deti/malenkie-risunki-po-kletochkam/
  • https://uprostim.com/295-risunkov-po-kletochkam-v-tetradi-dlya-nachinayushhih-i-poslozhnee/
  • https://vsepodelki.guru/graficheskie-risunki-po-kletochka/
  • https://detkisemya.ru/graficheskij-diktant-po-kletochkam-dlya-1-klassahtml
  • https://spanishlove.ru/iskusstvo/kak-risovat-po-kletochkam.html
  • https://www.analogi.net/razvivashki/27-graficheskih-diktantov-po-kletochkam-skachat-besplatno

[свернуть]

admin_uparents

я журналист, переводчик, сертифицированный инструктор йоги. Но, пожалуй, в большей степени — мама двух горячо любимых детей. Проект «Неидеальные родители» — это моя попытка найти ответы на свои материнские вопросы. В силу профессий, имею возможность общаться со специалистами, мастерами своего дела. Результаты нашего сотрудничества — на страницах этого сайта. Надеюсь, мы отвечаем и на Ваши вопросы…

красивые картинки быстро и легко

Содержание

  1. Польза рисования по клеточкам в тетради для ребенка
  2. Инструменты для рисования маленьких картинок по клеткам
  3. Маленькие рисунки по клеточкам, хорошая или плохая идея?
  4. Как легко научиться рисовать по клеточкам?
  5. Простые рисунки по клеточкам в тетради для начинающих
  6. Легко и доступно
  7. Животные
  8. Люди
  9. Рисунки по клеточкам в тетради для мальчиков
  10. Рисунки по клеточкам в тетради для девочек
  11. Рисунки по клеточкам в тетради – сложные
  12. Рисунки по клеточкам в тетради – еда
  13. Рисунки по клеточкам на Новый год
  14. Сердце с крыльями
  15. Асимметричное сердце
  16. Симметричное сердце
  17. Рисунок ко Дню Святого Валентина
  18. Объёмное сердце
  19. Сердце из бумаги
  20. Сердце с узором

Польза рисования по клеточкам в тетради для ребенка

Рисование по клеточкам  — это большое умение, которое мы все должны поощрять в наших детей с того момента, как они могут держать карандаш в руках. Создание собственной картинки  по клеточкам позволяет ребенку приятно провести время и занять себя, так же это удовольствие приносит еще большую пользу: тренируется воображение и мышление, развивается моторика рук.

Инструменты для рисования маленьких картинок по клеткам

Не говорите детям много, сделайте сюрприз, возьмите бумагу разного типа, маркеры или цветные карандаши и ручки и позвольте детям приступить к рисованию. Рисунки могут быть произвольными, иногда полезно дать возможность ребенку развить фантазию посредствам рисования. Но можно выбирать и конкретные рисунки, легкие для 5 лет.

Если у вас есть домашний принтер – тогда вообще здорово. Вы можете настроить и создать собственную графическую бумагу в специальном приложении. У них есть много вариантов для графической бумаги — обычный квадрат, треугольник, и многое другое. Но на этот шаг решайтесь после того, как дети освоят рисование по клеткам. В приложении все же легко выбрать размер формы, которая вам нужна, толщину, цвет линий и многое другое. Тогда макет просто сохраняется их в формате pdf и вы можете распечатать его сразу же.

Используя обычную бумагу в клеточку, можно сделать простые повторяющиеся рисунки, рисунки шахматной доски. Можно объединить квадраты, чтобы делать большие фигуры и разделять квадраты на треугольники и меньшие квадраты и даже на восьмиугольники, чтобы делать всевозможные интересные изображения.

Треугольники и шестиугольники также хорошо подходят для узоров и картин. Для тех, кто уже хорошо справляется с разными фигурами и отлично ориентируется в основах геометрических форм, можно взять за шаблон смайлики из вк. Позвольте ребенку выбрать любимые смайлики и перерисовать их в тетради. Хорошей идеей являются и животные.

Рисовать их первый раз может быть не так просто, если использовать клеточки, но на самом деле, дети быстро подхватят эту идею и уже спустя какое-то время смогут воплощать на листе в клеточку самые смелые идеи.

Несмотря на то, что это простая идея, она дает много пространства для творчества, что с большим количеством случайных математических понятий дает большой бонусный плюс для развития ребенка.

Маленькие рисунки по клеточкам, хорошая или плохая идея?

Конечно, маленькие рисунки по клеточкам в блокноте – также хорошая идея, особенно, когда вы находитесь в пути с ребенком и занять его нечем. Маленькие и милые они помогут вашему чаду хорошо провести время, они получат от таких занятий максимум пользы. Маленькие рисунки по клеточкам в тетради — простая художественная деятельность, в которой сочетаются искусство и математика.

Леденцы по клеточкам фото

Картошка фри по клеточкам

Котенок по клеткам фото

Как легко научиться рисовать по клеточкам?

Для создания своего рисунка по клеточкам потребуются

  • тетрадь или листик в клеточку  
  • шариковая ручка;
  • цветные карандаши;
  • фломастеры;

Инструменты для рисования по клеточкам могут отличаться, все зависит от примера рисунка, который Вы выберете, он может быть ярким и красочным нарисованный цветными фломастерами, а может быть выполнен только простым карандашом или ручкой. Для детализации элементов можно каждую часть рисунка, или же клеточку можно обвести по контуру черным карандашом или ручкой.

Простые рисунки по клеточкам в тетради для начинающих

Мы собрали разнообразные подборки рисунков по клеточкам, от простых до самых сложных. Начинайте с самого простого варианта рисовать свою первую картинку по клеточкам, далее переходите к более сложной.

Не стоит волноваться, что у вас не получится, внимательно изучайте примеры и создавай свой уникальный рисунок по клеточкам

Легко и доступно

Как хорошо рисовать, если нет опыта? Для начинающих зачастую самым большим вопросом является именно то, как начать работу. Для начала нужно освоить легкие рисунки. И даже, если у вас нет большого опыта рисования, вы с легкость сможете выполнить маленькие рисунки.

Для того, чтобы понять как рисовать по клеточкам цветные красивые картинки, стоит освоить технику, когда нужно наносить цвет соответственно конкретному номеру.

Живопись по номерам – так еще называют подобное изображение. Своего рода раскраска способна увлечь и взрослых и  детей. Создать такую картину может каждый, поэтому живопись по номерам станет отличным подарком на День Рождения или другое торжество.

Если вы давно искали похожий подарок, но не могли найти, заходите на AliExpress и выбирайте понравившейся холст. Тут вы точно найдете, что искали!

Животные

Вернемся к тому, как рисовать рисунки по клеточкам. Хотите изобразить собаку, котика, пони или единорога? Отлично, вот примеры этих картинок:

Дети обожают рисовать котиков и щенков. Поэтому, если вы не знаете, что нарисовать вместе с ребенком, начните с животных.

Нарисовать кота совсем не сложно, но, что делать, если ребенку нравятся слоны или, скажем, динозавры? На этот случай у нас есть необычные иллюстрации, которые изобразить также несложно. Наглядно покажем, как изобразить необычные картинки.

Люди

Изображать людей сложно – скажете вы. Нет, если их рисовать по клеточкам. Цветные и черно-белые рисунки на любой вкус:

В тетради можно легко нарисовать красивую девочку, человека, или влюбленную пару. Если изображение достаточно большое, лучше сначала наметить его карандашом, а затем приступать к работе с цветом.

Рисунки по клеточкам в тетради для мальчиков

Мальчики больше любят рисовать рисунки майнкрафт, но я решила показать вам немного других интересных схем.

Все дети играли или играют в спинер, это такая штука с подшипниками, которая крутится. Ловите мальчики шаблоны этого агрегата.

Для мальчиков 10 лет подойдут андроид по клеточкам, и даже Босс — молокосос.

Свои творения вы можете делать цветными, при отсутствии палитры, выполните рисунок по клеточкам обычным простым карандашом, тогда они у вас получатся черно — белые.

Рисунки по клеточкам в тетради для девочек

Среди юных красавиц огромной популярностью пользуются надписи в тетрадях, а именно имена девочек. Но только представьте, если я вам буду показывать схему каждого имени девочки или мальчика, только на букву А, надо написать как минимум 40 имен.

Времени терять я не стану, покажу красивые схемы для начинающих, возможно, они вам и понравятся.

Начну я свою подборку с милого котенка, а точнее с Хелоу Кити, эта милая мордашка является символом моего сайта для всей семьи.

Этот шаблон немного сложнее, сгодится для 10 лет.

Все девочки любят пони, почему бы не нарисовать это маленькое животное в тетради, опираясь на готовый шаблон.

А вот еще один милый котенок в шляпке.

Посмотрите, какие котики могут красоваться в тетрадях в клеточку.

Рисунки по клеточкам в тетради – сложные

Сложно подобрать самые сложные рисунки, ведь в этом случае надо учитывать возраст художника. Животные по клеточкам относятся к нелегким работам, все объемные тоже попадают под эту категорию.

Для вас я подобрала красивые рисунки по клеточкам в тетради, но при этом сложные и мультяшные.

Такие замечательные Миньоны могут попасть в вашу коллекцию.

Рисунки по клеточкам в тетради – еда

Ну как обойтись без еды, особенно без фруктов, ведь в них много полезных веществ. Витамины мы кушаем, а вот рисование таких продуктов улучшает мозговую деятельность, развивает память, мышление и моторику пальцев.

Конфета чупа — чупс.

Красивые и сложные клубнички.

Яблочки.

Эскимо на палочке.

Дольки арбузов.

Клубнички.

Киви в разрезе.

Сочная груша.

Вишенки.

Ананас.

Какой выбрать шаблон девочке, мальчику или взрослым, решать вам, все они очень красивые, милые и новые.

Рисунки по клеточкам на Новый год

Если вы ходите выполнить работу в большом формате, тогда вам две клеточки надо брать за одну либо наоборот. Предлагаю ознакомить с фото и схемами красивых сложных и простых новогодних рисунков для тетрадей.

Снежинки.

Сердце с крыльями

Пришло время «подарить» нашему сердцу крылья. За основу возьмем прошлый рисунок.

От верхнего угла боковой линии закрасьте горизонтальную полоску длиной 2 квадрата. Далее поднимитесь по диагонали на 3 клеточки и зарисуйте вертикальную полоску на 2 квадрата.

Теперь нам нужны три горизонтальные линии длиной в 2, 6 и 4 клетки.

Делаем острие крыла, как показано на рисунке. После этого закрашиваем по вертикали сначала 5 квадратиков, а затем 4.

Продолжаем опускать крыло.

Теперь нужно сделать изгиб. Зарисовываем клетки буквой «Г» (три по горизонтали и одна вниз). Опускаемся на один шаг по диагонали, закрашиваем линию в 5 квадратов и поднимаемся на один шаг по диагонали.

Рисуем полосу в 4 квадрата и соединяем крыло с сердцем. Контур готов!

Теперь выведем «перышки».

Проделываем описанные выше шаги с другой стороны.

Теперь мы знаем, как нарисовать по клеточкам сердечко с крыльями!

Асимметричное сердце

Мы разобрали два примера рисунков, состоящих из одинаковых половинок. Если с ними вы успешно справились, приступайте к более сложной задаче. Третья картинка будет асимметричной!

Как нарисовать сердечко по клеточкам в этом случае? Начертите контур первой части, как показано на схеме. Обратите внимание, что место изгиба и кончик не находятся на одной линии.

Теперь рисуем вторую часть. Ее верхний край находится выше, чем у первой половинки.

Раскрашиваем сердце. Не забудьте выделить блики.

Симметричное сердце

Симметричные картинки создавать проще всего. Проявить фантазию нужно только для одной половины рисунка, а вторую чертят по аналогии. Для начала разберем самый простой пример сердечка.

Закрашиваем две линии по 4 квадратика. Промежуток сделайте в три клеточки. Затем соедините их между собой, как показано ниже.

Опуститесь по диагонали на одну клеточку. Затем нарисуйте вертикальную полосу длиной в 5 квадратиков.

Теперь опустите диагональную линию в 7 клеток.

Аналогично дорисуйте вторую половинку. Оставьте место для блика.

Итак, мы разобрали, как нарисовать сердечко по клеточкам. Осталось только раскрасить его. Контур сделан черным только для наглядности. Можете выбрать любой цвет.

Рисунок ко Дню Святого Валентина

Сердце с признанием в любви будет идеальным выбором ко дню всех влюблённых, ваш партнёр точно обрадуется такому милому знаку внимания. Вот наш мастер-класс:

  1. В верхней части бумаги выводим две дуги. Данные будут расположены на одном уровне и соединены в центре.
  2. Чуть ниже намечаем две горизонтальные линии. В будущем это будет ленточка, так что расположите полосы подальше друг от друга. Также необходимо сделать эти линии длиннее сердца по бокам и завести их за него.
  3. Концы ленточки располагаем выше её. Рисуем её с помощью двух треугольников по бокам.
  4. Финальный шаг в рисовании ленты: изображаем две линии под небольшим наклоном. А затем объединяем их внизу, образовывая угол. В ленточке пишем любую фразу. Однако обязательно постарайтесь разместить все буквы равномерно, чтобы всё выглядело максимально красиво.
  5. Добавляем в верхушке сердца пару бликов. Закрашиваем картину красным фломастером или ручкой. Контуры ленты сделаем тёмно-синими, а саму ленту голубой.

Изображение получилось очень романтичным. Такой подарок своими руками будет отличным способом удивить вторую половинку.

Объёмное сердце

Следующее задание вы точно сможете с лёгкостью выполнить. Набор для выполнения рисунка остаётся без изменений.

  1. Красным карандашом мы выполним набросок формы сердца. Сделать такой набросок вы можете любым способом.
  2. Сделайте контуры чёткими. Карандашом наводим тень между верхними полукругами.
  3. Справа изобразите тонкую полосу. По центру разделите её на две части. Центральную половину закрасьте чёрным цветом. Остальное аккуратненько заштрихуйте. Также необходимо будет соединить переходы между полосами. Это придаст им плавности.
  4. Можно начать закрашивать наше сердечко красным карандашом. Начните закрашивать его от той стороны, где есть тень. Нарисуйте первую цветную линию, давите на карандаш посильнее, чтобы придать яркости. Однако будьте аккуратны, чтобы переходы были не так сильно заметны. Закрашиваем вторую часть, начиная с нижнего угла. К центру цвет должен становится менее ярким. Левая часть сверху должна быть очень блёклой.
  5. Рисунок почти завершён. Доводим картинку до совершенства, делая все переходы более плавными. Возьмите бумажку и плавными движениями протрите рисунок.

Вот и все! Наши мастер-классы завершены. Надеемся, что вам удалось изобразить красивые и романтичные рисунки.

Сердце из бумаги

При помощи следующей поэтапной инструкции вы сможете научиться, как можно изобразить сердце карандашом, используя капельку воды. Что необходимо для выполнения? Квадратик бумаги (размер 10 на 10 сантиметров), все остальные предметы остаются без изменений.

В конце сердце приобретёт объёмный вид. Данная техника может заменить предыдущую технику. При использовании такой техники вам не надо будет изображать геометрические фигуры. Начнём:

  1. Нам понадобиться бумажный квадратик. Сложите его пополам. Нарисуйте на нём каплю. Данную каплю необходимо вырезать. Из данной капельки в итоге должно получится ровное сердечко. Такая капелька – это отличный шаблон для того, чтобы всегда рисовать сердце симметрично.
  2. Шаблон расположите на бумаге и обрисуйте его точно по всем изгибам. Далее можно начинать.
  3. Сначала с помощью штрихов сделайте тени. Начинайте штриховать с правого верха. Ближе к краю цвет должен становиться всё более насыщенным. Желательно использовать при этом мягкий карандаш.
  4. Продолжайте штриховку. При приближении к противоположной стороне, штриховка должна становится всё более прозрачной. У самого края она должна стать практически незаметной. Для достижения такого эффекта используйте ластик.
  5. В заключение необходимо навести чёткие контуры. Чтобы придать сердцу объёма у противоположного края, сделайте там контуры поярче. Также придать объёмности можно при помощи бликов.

Наша работа готова! Действительно, по началу кажется, что такую работу выполнить довольно сложно, однако это со всем не так, если повторять все шаги в точности, как в нашем уроке.

Сердце с узором

Такой вариант вы можете нарисовать с помощью ярких фломастеров или гелевых ручек. Такое сердце будет смотреться очень эффектно.

  1. В середине нашего листа мы пишем слово “любовь” на английском языке. Буквы рисуем не более двух клеточек в ширину и не более трёх клеточек в высоту. Старайтесь делать буквы края буквы изогнутыми, это придаст романтичности рисунку.
  2. От середины надписи начинаем рисовать левую часть сердца. Рисуем ещё одну дополнительную линию. Соединяем их и делаем их низ заострённым. Повторяем такие же действия справа. Заметьте, что верхние и нижние края нашего сердца не должны соприкасаться.
  3. Рисуем две дуги, и соединяем их линиями, которые будут чёрные.
  4. Украшаем стороны картинки маленькими узорами в виде дуг и больших точек чёрного цвета.
  5. Последний шаг — закрашиваем серединку. Для этого мы используем красный цвет. А саму надпись вы можете оставить белой.

Изображение получилось очень интересным и привлекающим внимание, но при этом нам не понадобилось много времени и энергетических ресурсов для этой работы, а в будущем вам будет ещё легче.

Источники


  • https://kartinki-dlya-srisovki.ru/po-kletochkam/
  • https://risunci.com/risuyut-deti/malenkie-risunki-po-kletochkam/
  • https://spanishlove.ru/iskusstvo/kak-risovat-po-kletochkam.html
  • https://detkisemya.ru/risunki-po-kletochkam-v-tetradihtml
  • https://FB.ru/article/296119/kak-narisovat-serdechko-po-kletochkam-tri-sposoba
  • https://gidrukodeliya. ru/kak-narisovat-serdechko

Рисование по клеточкам красивые рисунки. Идеи украшения тетрадей в клеточку

Ещё

Всем привет. Сегодня у меня творческая тема, в которой я вам расскажу и поэтапно покажу, что такое рисунки по клеточкам в тетради, они будут легкие и сложные, на разные темы и для разного возраста.

Эти графити в тетрадях подойдут для самых юных школьников, начиная с 7 лет. В основном интерес у детей просыпается в 9-13 лет, первыми начинают девочки, мальчики глядя на них повторяют.

На примере таблицы покажу схему смайлика с вк с подробным описанием работы. В каждой строке указана цифра с буквой, цифра, это число клеток, а буква, это цвет клеточек. К примеру, б обозначает белый цвет, ж – желтый, к – красный, ч – черный.

СтрокаЦифра – число клеточек/ буква — цвет
111 б, 8 ж
29 б, 12 ж
37 б, 16 ж
46 б, 18 ж
55 б, 20 ж
64 б, 22 ж
73 б, 24 ж
82 б, 4 ж, 2 к, 3 ж, 2 к, 4 ж, 2 к, 3 ж, 2 к, 4 ж
92 б, 3 ж, 4 к, 2 ж, 4 к, 1 ж, 4 к, 3 ж
101 б, 4 ж, 9 к, 2 ж, 9 к, 4 ж
111 б, 4 ж, 9 к, 2 ж,9 к, 4 ж
121 б, 5 ж, 7 к, 4 ж, 7 к, 5 ж
131 б, 6 ж, 5 к, 6 ж, 5 к, 6 ж
141 б, 7 ж, 3 к, 8 ж, 3 к, 7 ж
151 б, 28 ж
161 б, 28 ж
171, б, 28 ж
182 б, 26 ж
192 б, 6 ж, 14 ч, 6 ж
203 б, 5 ж, 14 ч, 5 ж
213 б, 6 ж, 12 ч, 6 ж
224 б, 6 ж, 10 ч, 6 ж
235 б, 6 ж, 8 ч, 6 ж
246 б, 18 ж
257 б, 16 ж
268 б, 14 ж
2711 б, 8 ж

По такому принципу можно нарисовать простой рисунок по клеточкам ребенку, либо сложный взрослому. Самые популярные, это смайлы из вк, новогодние, летние, звери и еда. Транспорт почему — то не пользуется популярностью. Зато машинки, самолеты, и прочее часто используют в графическом диктанте по клеточкам.

Предлагаю ознакомиться со смайликами, которые улыбаются, подмигивают, хохочут, с косичками и в очках.

А это самый радостный смайл с большой улыбкой.

Рисунки по клеточкам в тетради для девочек

Среди юных красавиц огромной популярностью пользуются надписи в тетрадях, а именно имена девочек. Но только представьте, если я вам буду показывать схему каждого имени девочки или мальчика, только на букву А, надо написать как минимум 40 имен.

Времени терять я не стану, покажу красивые схемы для начинающих, возможно, они вам и понравятся.

Начну я свою подборку с милого котенка, а точнее с Хелоу Кити, эта милая мордашка является символом моего сайта для всей семьи.

Этот шаблон немного сложнее, сгодится для 10 лет.

Все девочки любят пони, почему бы не нарисовать это маленькое животное в тетради, опираясь на готовый шаблон.

А вот еще один милый котенок в шляпке.

Посмотрите, какие котики могут красоваться в тетрадях в клеточку.

Рисунки по клеточкам в тетради для мальчиков

Мальчики больше любят рисовать рисунки майнкрафт, но я решила показать вам немного других интересных схем.

Все дети играли или играют в спинер, это такая штука с подшипниками, которая крутится. Ловите мальчики шаблоны этого агрегата.

Для мальчиков 10 лет подойдут андроид по клеточкам, и даже Босс — молокосос.

Свои творения вы можете делать цветными, при отсутствии палитры, выполните рисунок по клеточкам обычным простым карандашом, тогда они у вас получатся черно — белые.

Рисунки по клеточкам в тетради – сложные

Сложно подобрать самые сложные рисунки, ведь в этом случае надо учитывать возраст художника. Животные по клеточкам относятся к нелегким работам, все объемные тоже попадают под эту категорию.

Для вас я подобрала красивые рисунки по клеточкам в тетради, но при этом сложные и мультяшные.

Такие замечательные Миньоны могут попасть в вашу коллекцию.

Рисунки по клеточкам в тетради – еда

Ну как обойтись без еды, особенно без фруктов, ведь в них много полезных веществ. Витамины мы кушаем, а вот рисование таких продуктов улучшает мозговую деятельность, развивает память, мышление и моторику пальцев.

Конфета чупа — чупс.

Красивые и сложные клубнички.

Яблочки.

Эскимо на палочке.

Дольки арбузов.

Клубнички.

Киви в разрезе.

Сочная груша.

Вишенки.

Ананас.

Какой выбрать шаблон девочке, мальчику или взрослым, решать вам, все они очень красивые, милые и новые.

Рисунки по клеточкам в тетради – животные

Животные бывают маленькие, милые, красивые и большие, именно это все я собрала в одной категории. Сложные рисунки с животными подходят для взрослых, либо детей от 12 лет.

Пингвин.

Панда.

Обезьянка.

Мышонок.

Лисичка.

Кот на луне.

Зайчик.

Гусь.

Бабочка.

Свинья.

Сова.

Божья коровка.

Все шаблоны для срисовывания можно бесплатно скачать.

Рисунки по клеточкам на Новый год

Если вы ходите выполнить работу в большом формате, тогда вам две клеточки надо брать за одну либо наоборот. Предлагаю ознакомить с фото и схемами красивых сложных и простых новогодних рисунков для тетрадей.

Снежинки.

Рисунки по клеточкам – лето

К лету можно изобразить графический рисунок, как мальчикам, так и девочкам. Для детей 7 – 9 лет выберите легкий и красивый шаблон, к примеру, пальма или мороженое эскимо.

Утка.

Для детей 10 – 12 лет сгодятся более сложные рисунки по клеткам, к примеру, дельфин, солнцезащитные очки.

Рисунки по клеточкам в тетради – цветы

Шаблоны цветов по клеточкам чаще всего используют девочки или женщины рукодельницы, ведь такие схемы подходят для вышивания и вязания. Вот несколько графических роз.

Друзья, если вы любите рисовать, у вас есть свободное время, попробуйте повторить мои рисунки по клеточкам в тетради, для вас я подробно разобрала один смайлик, показала схемы и шаблоны, поделила все изображения на категории. Если вам трудно справиться со сложными заданиями, начните с рисунка для начинающих, советую даже не смотреть на категорию для девочек или мальчиков, важно, чтобы вам это понравилось.

Подбирала для вас рисунки по клеточкам в тетради Нина Кузьменко.

Рисунки по клеточкам — хороший способ интересно скоротать свободное время. Это не только увлекательно, но и полезно. Рисование по клеткам развивает творческое мышление, улучшает координацию, имеет успокаивающее действите на нервную систему. Рисуйте в удовольствие!

Рисунки по клеточкам

Чёрный кот / Black cat:

Пандочка / Panda:

Три яблока / Three apples:

Муравей / Ant:

Божья коровка / Ladybug:

Ангел-солнышко / Angel sun:


Сердечко и нота / Heart and note:


Сердечко / Heart:

Лёгкие — Цветок / Flower:


Зелёное яблоко / Green apple:

Черепок / Skull:

Лицо / Face:


Герой мультфильма / Cartoon Hero:


Сложные — Винни-Пух / Winnie Pooh:

Андроид / Android:

Бант / Bow:

Печаль / Sadness:

Медвежонок в цвете / Bear in color:

Схемы — Ёлочка / Spruce:

Девушка / Girl:

Птица-персонаж / Hungry bird:


Любовь / Love:

Картинки — Симпсон / Simpson:

Мегги Симпсон / Maggie Simpson:

Девушка / Girl:

Маша / Masha:


Девушка-блондинка / Blonde girl:

Для девочек — Гам-ган стайл / Dandam style psy:

Я люблю шоколад / I like chocolate:

Рисунки по клеточкам для начинающих

Супермен / Superman:


Метал / Metal:

Печалька / Sadness:

Для начинающих — Тучка / Cloud:


Гитара / Guitar:

Маленькие рисунки по клеточкам

Из мультфильма / From cartoon:

Солнышко / Sun:

Маленькие — Мороженое / Ice cream:

Голодная птичка / Hungry bird:

Голодная птичка 2 / Hungry bird 2:

Видео с рисунками по клеткам — обязательно посмотрите это видео!!

Красивые рисунки по клеточкам

Влюблённый парень / Boy in love:

Супер Марио / Super Mario:


Лучшие друзья:

Красивые — Снеговик / Snowman:

AC/DC:

Флаг Америки / American Flag:


Сердечка / Hearts:


Красное яблоко / Red apple:


Вшоке / Vshoke:

Рисунки по клеточкам — прекрасный способ увлечь себя во время скуки. Рисовать легко и просто — нужно всего лишь следовать за уже готовой геометрией тетради — небольшими квадратиками. Размеры квадратиков очень удобны — пять на пять миллиметров. Для рисования прекрасно подходят обычные школьные тетради форм-фактора 205мм*165мм (высота — двадцать сантиметров и пять миллиметров, ширина — шестнадцать сантиметров и пять миллиметров). В таких тетрадках в вашем распоряжении для творчества будет доступно 1353 квадрата (одна тысяча триста пятьдесят три). Но это ещё не все! В последнее время стали популярными так называемые студенческие форматы тетрадей — по форм-фаткору они имеют больший размер который почти равен альбомному листу А4. Точные размеры такой студенческой тетради — двадцать восемь сантиметров в высоту и двадцать сантиметров пять миллиметров в ширину! Соответственно площадь полотна равна пятьсот семьдесят четыре сантиметра или две тысячи двести девяносто шесть квадратиков для рисования! Если же вам и этого мало — можете выйти на профессиональный уровень. Поясню что я имею ввиду: существуют намного большие полотна для рисования по клеточкам — это так называемые миллиметровки. Миллиметровка — или ещё как её называют, «масштабно-координатная чертёжная бумага» — это профессиональная профильная бумага для построения точных графиков, карт, черчения деталей. Условное сечение миллиметровки — один миллиметр! Есть также линии обозначающие стороны квадрата в пять миллиметров и один сантиметр, они выделяются на общем фоне толщиной линии. Небольшим недостатком миллиметровочной бумаги можно считать то что она имеет как правило не белый цвет — а зеленоватый или красноватый. Тем не менее при раскрашивании цветными ручками это не будет проблемой — всё и так будет в цвете. Одним словом, если вы заядлый фанат рисования по клеткам — миллиметровка будет для вас настоящим открытием. Это уже практически рисование по пикселях! Выбрав формат тетрадного листа для рисования, следует позаботиться также и о других физических характеристиках бумаги.

Среди них самыми важными являются два показателя — плотность и белизна. Плотность например, напрямую влияет на то, будет ли просвечиваться рисунок или нет. Согласитесь, просветы — это не очень хорошо. Так вот — оптимальная плотность бумаги в тетради для рисования — пятьдесят пять грамм на квадратный метр (не меньше), если больше — это только на пользу. Белизна, это говоря простыми словами — оттенок белого цвета. Оптимальная белизна бумаги — восемьдесят два — девяносто шесть процентов. Тут также следует понимать — слишком белая — это не хорошо, слишком тёмная — тоже плохо. Тем не менее переживать за это не следует, ибо производители в своём большинстве делают тетради именно в диапазоне 82-96 процентов, как это заложено в государственные стандарты по изготовлению тетрадей.

Чем закрашивать клетки? Как правило раскрашивают тем что есть под рукой — чаще всего это простая шариковая ручка синего цвета, или карандашы — серого цвета. Но согласитесь, двумя цветами раскрашивать не очень прикольно! Тут на помощь нам приходит широкий спектр цветных ручек, карандашей, фломастеров, мелков. Купить их можно в любом отделе канцелярии, цены — довольно разные и зависят от производителя, количества цветов, бренда, качества. В любом случае выбор очень широк и вы обязательно найдёте что-нибудь для себя! Какие цветные ручки лучшие для творчества — обычные шариковые, гелевые, капилярные или же масляные? На наше твёрдое убеждение, для рисования по квадратикам лучше использовать шариковые или масляные ручки. Гелевые конечно очень яркие, но имеют большой недостаток — они размазываются по бумаге, что в итоге может испортить весь рисунок. Капилярные ручки очень похожи на фломастеры — они тоже яркие, но имеют другой недостаток — их чернило очень крепкое и часто пропитывает лист бумаги. Если есть возможность — надо покупать масляные ручки. Они не размазываются, не пачкают руки, очень гладко скользят по бумаге. Идеальный вариан для рисования по клеткам! Если же вы фанат фломастеров, то также знайте — они делятся на два больших подвида: на водной основе и на спиртовой основе. Больше распространены фломастеры на водной основе — и не безосновательно, ведь они более безопасны. Также у такого типа фломастеров очень большой выбор цветов. Из недостатков — они могут промокать бумагу. Так что это не лучший вариант для рисования. Другой тип — спиртовые фломастеры. Сразу перейдя к недостаткам, отметим что они также могут просвечивать бумагу и к тому же имеют очень резкий спиртовый запах. Сомневаюсь что это вам понравиться! Третий инструмент для раскрашивания — карандаши. На сегодняшний день они делятся на четыре больших вида — деревянные цветные карандаши, акварельные, восковые и пластиковые. Деревянные карандаши знакомы всем нам ещё с детства, они хорошо подходят для рисования по клеточкам, но имеют один большой недостаток — часто ломаются. Не имеют этой проблемы другие два вида — восковые и пластиковые, но ихние контуры более толстые, что не очень хорошо для рисования по изящным квадратикам. И наконец акварельные карандаши — самый новый тренд. Их особенность — сначала рисовать нужно карандашом, а потом проявлять рисунок мокрой кисточкой. При всех преимуществах акварельных карандашей, использовать их для рисования по клетках не рекомендуем — будут промокания и просветы. Таким образом можно сделать небольшой вывод — лучше всего рисовать по квадратиках масляными ручками! Какие марки ручек, карандашей и фломастеров рекомендуется покупать? Итак, небольшой рейтинг: Ручки — BIC Cristal, BIC Декор, BIC Orange, BIC 4 COLORS FASHION. Карандаши — Koh-i-Noor, DERWENT, DALER ROWNEY, Faber Castell. Фломастеры — Crayola, RenArt, Centropen. Мелки — Rowney Perfix, Blair No Odor Spray Fix, Melissa & Doug, Kite, Радуга.

Приятного творчества!

Вам нравится Япония? Вы любите разгадывать кроссворды?Должно быть, Вы думаете: «К чему все эти вопросы? Так вот! Японцы обожают разгадывать кроссворды, и в основе их лежит рисование по клеточкам. Если правильно разгадать кроссворд, то получаются очень интересные рисунки.

Освоить процесс рисования по клеточкам сможет почти каждый. Для этого вам не нужно оканчивать художественную школу или иметь особый талант рисования. Просто будьте креативным! Приступим!

Для лёгкого и быстрого обучения приобретите тетрадь в клеточку, простой карандаш и фломастеры. Просто наглядным способом перенесите рисунки в тетрадь.

Если Вы новичок – используйте готовые схемы, а когда научитесь этому процессу – придумывайте свои идеи!

Шаблоны

Лицо человека

Что может быть прекраснее, чем лицо человека? Создайте портрет своими руками и наслаждайтесь Вашим творением!

Фрукты

Такие сладкие и полезные! Когда мы смотрим на них, у нас поднимается настроение, и наш организм хочет получить свою долю витаминов.

Сердце

Самый популярный рисунок – наш «мотор жизни», который ассоциируется с прекрасным чувством любви.

Другие идеи

Вы можете рисовать по клеточкам домашних питомцев, машины, сладости, дома, город, цветы, флаги разных государств, буквы и многое другое…

Реализуй творческие способности! Рисунки в формате 3D!Это прекрасный способ интересного досуга. Учёными доказано, что во время рисования нервная система человека успокаивается, развивается мышление, улучшается память и сосредоточенность.

Создавайте яркие и насыщенные рисунки, добавляйте краски в свою жизнь! Таким интересным рисунком можно украсить интерьер, создать аппликацию или порадовать друга своим подарком!

Как нарисовать по клеточкам разные красивые рисунки.

В последнее время набирает популярности способ создания рисунков по клеточкам. Не только детям нравиться рисовать»пиксельные картинки». Взрослые с таким же интересом берутся постигать этот стиль рисования.

Из статьи вы узнаете, как научиться рисовать по клеточкам, какие материалы и навыки необходимы, и подберете схемы рисунков, которые вам больше по душе.

Как научиться рисовать по клеткам для начинающих и детей?

  • Не обязательно обладать талантом художника, чтобы переносить на бумагу понравившиеся изображения и формы. Рисование по клеточкам — легкий и интересный способ разнообразить свой досуг, заполнить страницы скетчбука или обычного ежедневника.
  • Для работы используются фломастеры или цветные карандаши ярких цветов. Самые разнообразные рисунки получаются путем закрашивания клетки за клеткой. Используя этот способ рисования можно перенести на бумагу пейзаж, нарисовать человека или зверушку, сказочного персонажа или просто создать красивый и необычный орнамент.


  • Если вы решили научиться рисовать по клеточкам, то попробуйте срисовать один из представленных в статье рисунков. Для начала остановитесь на наиболее простом варианте. После того, как рисунок будет готов, вы сможете попробовать перенести на лист бумаги более сложную схему из картинок галереи.
  • Используя данный способ рисования, вы точно не будете скучать, ведь попробовав рисовать по клеточкам, вам обязательно захочется продолжить это интересное занятие.

Видео: Как нарисовать по клеточкам Angry Birds

Чем полезно рисование по клеточкам:

  • В нашей фотоподборке собраны не просто схемы картинок. Каждое изображение — это вариант графического диктанта. Такие картинки стали очень модными сейчас.
  • Вероятно, растущий интерес к ним связан с простотой исполнения и тем, что данное занятие еще и очень полезно.
  • Рисование по клеточкам способствует развитию усидчивости, обретению навыков письма (если рисует ребенок), развивает логическое и абстрактное мышление, расслабляет.
  • Благодаря такому способу рисования можно откорректировать правильность движений при письме, улучшить координацию.
  • Забавные картинки словно сами по себе появляются на листе бумаги. За таким занятием не жаль провести свободное время.


Рисунок создается двумя способами:

  • первый способ — построчный: заполняются разными цветами строчка за строчкой
  • второй способ — клетки закрашиваются поочередно: сначала используется один цвет, потом — другой и так далее

Что понадобится для рисунка:

  • цветные карандаши или маркеры (можно использовать фломастеры, простой карандаш, обычную ручку)
  • тетрадь в клеточку со светлыми листами или миллиметровая бумага (для создания рисунков большого формата)
  • понадобится еще хорошее настроение, немного свободного времени, а еще — множество схем из нашей галереи

Почувствуйте себя настоящим художником! Ваш будущий шедевр может выглядеть очень просто или состоять из нескольких сложных схем.

Схемы рисунков по клеточкам







Как рисовать по клеточкам в тетради маленькие, лёгкие и простые рисунки поэтапно и красиво: схемы

  • Если у вас на полочке за плечами нет обучения в художественной школе, но появилось желание научиться технике рисования, то попробуйте освоить метод рисования по клеточкам.
  • Оригинальные рисунки, созданные в такой технике, отлично подойдут для создания креативной открытки, для заполнения личного дневника. С маленькой картинкой справиться даже новичок.
  • В качестве схем подойдут представленные в нашей статье картинки или разгаданные японские кроссворды, ведь в их основе — рисование по клеточкам.
  • Если вы не умеете заполнять клеточки японских кроссвордов, то воспользуйтесь ответами к ним и перерисуйте в тетрадь фигуры большего формата.
  • Еще одним вариантом рисования является использование готовых схем, разработанных специально для тех, кто впервые рисует по клеточкам и не имеет навыков рисования.

Ниже представлена фотоподборка рисунков по клеточкам:







Видео: Рисуем по клеточкам — ЧЕЛОВЕК ПАУК

Как нарисовать по клеточкам разные красивые рисунки для личного дневника, в тетради?

  • Красиво нарисованную картинку можно использовать в качестве декора для интерьера. Для этого картинка обрезается по контуру и клеится на плотную бумагу. Потом ярко разукрашенный рисунок можно поместить в рамочку.
  • Поместив в самодельную рамочку рисунок в клеточку, можно превратить его в креативный подарок хенд-мейд.
  • Рисунок по клеточкам может стать элементом аппликации. Вы можете сделать модные открытки, украсив их рисунками в клеточку или «проиллюстрировать» записанную в дневнике романтическую историю. Сердечки, нарисованные по клеткам, лица девушек или парней, герои мультфильмов, пирожные, конфеты, цветочки — любой образ можно создать, используя данный способ рисования.
  • Такой способ рисования станет прекрасным тренажером для отработки мелкой моторики. Потому это занятие полезно не только для детей, но и для взрослых. Насладиться творчеством можно после того, как одна из предложенных в нашей подборке схем будет полностью перенесена в вашу тетрадь.
  • Можно использовать и часть схемы. Например, если вы хотите изобразить какое-то животное не полностью, а ограничиться рисованием лишь отдельно взятого элемента для заполнения страницы дневника картинкой.


Освоив принцип создания рисунков по клеточкам, вы сможете сами придумывать схемы и рисовать любые понравившиеся объекты в тетради.

Как рисовать собственный рисунок?

  • обдумываем, что мы хотим изобразить
  • делаем легкую зарисовку
  • превращаем первоначальные линии в рисунок по клеточкам
  • в первую очередь обрисовываем контуры
  • переходим к выделению мелких деталей
  • отмечаем, какая деталь каким цветом должна быть закрашена (это необходимо для яркого и красивого рисунка, однако вы можете создавать и черно-белые картинки)
  • пополняйте коллекцию собственных 3D схем простыми или сложными картинками по клеточкам
    Не стоит копировать увиденный где-то рисунок с точностью, повторять цветовую гамму.
  • Чтобы заполнить тетрадь оригинальными картинками, вносите изменения в схемы, меняйте цвета. Пусть эти маленькие картинки станут отражением вашего внутреннего мира.

Как научить рисовать по клеточкам ребенка?

  • Рисование по клеточкам поможет ребенку поверить в то, что он может самостоятельно создавать красивые рисунки. А ведь именно от вдохновения в раннем возрасте зависит то, будет ли ребенок обращаться к каким-либо творческим занятиям в будущем.
  • Чтобы было удобнее рисовать по клеточкам с ребенком, лучше заранее распечатать понравившийся шаблон.




  • Когда у малыша будет готов набор для рисования по клеточкам, включающий тетрадный лист, фломастеры и распечатанный шаблон, можно будет немедленно приступать к рисованию любимых мультяшных героев или зверушек.
  • Прежде, чем начинать зарисовывать клеточки в тетради, с ребенком 4-5 лет можно обсудить будущий рисунок. Пусть юное дарование расскажет, какие цвета он будет использовать для рисунка и какие элементы начнет рисовать в первую очередь.
  • После обсуждения отберите в малышом фломастеры, которые будете использовать во время рисования.
  • Расскажите ребенку о принципах рисования картинок по клеточкам.
  • Предложите малышу выбрать клеточку на шаблоне, из которой он начнет «надстраивать» остальные элементы. Спросите, почему именно эта клеточка стала началом рисунка. Найдите вместе с юным художником эту клетку в тетради.

Видео: Рисунок по клеткам # 40 Оленёнок

  • Поскольку у ребенка 4-5 лет не достаточно усидчивости, то длительность занятия не должна превышать 15-20 минут. Вернуться к рисунку можно еще раз в течение дня.
  • Если вам нужно заинтересовать ребенка, то попробуйте такой способ: перенесите сами схему картинки в клеточку на лист бумаги, упустив один или несколько элементов. Потом попросите ваше юное дарование дорисовать то, чего не хватает на картинке. Для срисовывания недостающей детали малыш может использовать готовую схему.
  • При желании, клеточки в схеме рисунка можно заполнять не только разукрашенными квадратиками, но и использовать для заполнения части рисунка разнообразные знаки. Такой способ поможет вам создать по-настоящему уникальный рисунок.
  • Начинаем переносить схему с правильного расположения рисунка на листе. Картинку можно начинать рисовать с верхней части, а можно с нижней. Все зависит от того, какая у вас схема. Если больше элементов расположено вверху, то и начинать рисунок нужно с этой части, «надстраивая» остальные клеточки.
  • Способ рисования по клеточкам можно использовать и для переноса изображения на лист бумаги. Таким образом можно перерисовать все: от выкройки до картины. Рисунок по клеточкам использовался еще до появления кальки или других способов копирования изображения. Можно нарисовать даже лицо знакомого человека или родственника и презентовать необычный автопортрет на день рождения.



Научиться рисовать рисунки по клеточкам может практически любой человек. Никаких особенных навыков и инструментов для этого не нужно. Достаточно запастись временем, обычной школьной тетрадью и простым карандашом с острым грифелем. Новичкам лучше первое время не использовать ручку, поскольку в случае ошибки ее нельзя будет стереть.

Правила рисования по клеточкам

Это интересно: Уроки гуашью для начинающих поэтапно: рисуем цветы и пейзаж + 100 ФОТО

Рисование полезно как для взрослых, так и для детей. Этот процесс развивает мелкую моторику пальцем, учит концентрации и дарит спокойствие. Не обязательно рисовать на уровне мастера, но в данной статье будут разобраны варианты обучения профессиональному и стилизованному рисованию.

Пример простых и сложных рисунков, нарисованных по тетрадным клеточкам:

Как правило, для начала нужно сделать обводку рисунка черным или коричневым цветом. Потом определенные фрагменты нужно заполнить цветом. Стандартный размер 1 клетки в тетради – 5 на 5 мм. Есть тетради с крупными клетками для первоклассников и второклассников. Они идеально подходят для новичков.

Любители рисовать по клеточкам очень часто пользуются маркерами, а не карандашами. Почему? Так рисунок получается более ярким, «сочным». Плохие маркеры или же простые фломастеры могут течь, что особенно некстати, когда человек только учится рисовать. Поэтому лучше сразу покупать маркеры для рисования или скетчинга в специализированных магазинах.

Скетчинг – это разновидность очень быстрого рисования. По сути, с помощью данной техники можно делать очень стильные и красивые рисунки. Самое главное – иметь необходимые навыки. Скетчинг производится профессиональными качественными инструментами.

Поэтапная инструкция: с чего начать?

Как рисовать? Нужно выбрать любое понравившееся изображение. Для начала лучше выбирать простые схемы. Довольно легко рисовать сердце, геометрические фигуры, овощи и фрукты.

Отсчитайте нужное количество клеток (ориентируйтесь на выбранное изображение). Далее необходимо проставьте точки по одной стороне контура будущего рисунка.

Точки нужно ставить поэтапно, в противном случае можно ошибиться.


Точки проставлены. Нужно начинать делать обводку.

Не обязательно пытаться вырисовывать идеально прямые линии. Рисование по клеткам не должно быть сложным и муторным, напротив – этот процесс должен приносить удовольствие.

После обводки мы закрашиваем столбик. На примере данного рисунка можно сделать что угодно, поэтому повторять его не обязательно. Самое главное – понять, как устроен процесс рисования по клеточкам.

Приложите палец и снова отсчитайте нужное количество клеток.

Снова проставьте точки-ориентиры. В данном случае человек закрашивает 4 ряда клеток – вы же должны ориентироваться на свой рисунок.

Проставили точки – и закрашиваем их.

При необходимости можно закрашивать отдельные клетки. Как на примере рисунка 9.

Продолжаем рисовать

Уже четко проглядывается контур будущего рисунка.

Проставляет ещё 9 точек параллельно уже закрашенной линии. Делает обводку, закрашивает

В данном случае можно наблюдать рисование лесенкой. Огромный плюс заключается в том, что такую схему легко повторить.

Закрашено еще несколько клеточек, и вот уже вырисовывается будущая картинка

Это – сердце. Его можно нарисовать отдельно, сделать более крупным. Схема уже продемонстрирована в данной инструкции.

Завершающий этап. Заполнение цветом.

На примере данной инструкции можно убедиться в том, что рисование по клеткам – это просто. И, стоит отметить, что автор приведенного рисунка не особо старался сделать все аккуратно. Поэтому не стоит особо волноваться из-за маленьких ошибок, впоследствии они будут закрашены, и общая картина получится именно такой, какой вы хотите ее видеть.

Рисование на асфальте

Когда речь идет о рисовании на асфальте, многим приходят в голову детские картинки – домики, солнышки, цветочки. Но на самом деле многие художники мира специализируются на объемных 3D-картинах. И их они нередко рисуют именно на асфальте, чтобы впечатлить прохожих и заявить о себе.

Таких художников называют мастерами оптических иллюзий. Действительно, с первого взгляда сложно отличить некоторые картины от реальности. Естественно, чтобы нарисовать подобное, нужно очень много опыта – и практического, и теоретического.

Зачастую различные крупные холдинги заказывают у таких художников работы. Подобная деятельность очень хорошо оплачивается.

Как рисовать объемные картины: теория и практика

Для начала нужно сделать набросок на бумаге. Естественно, нужно знать основы рисования, в частности – академического. Начинать стоит с простых форм, геометрических фигур.

3D-изображение «оживает» при смене угла зрения. То есть, если посмотреть на картину, например, сверху, то она будет казаться объемной. При этом если взглянуть на нее снизу или сбоку, то она снова станет обычным плоским рисунком. В этом заключается фишка 3D-изображений.

Объемный рисунок – перспектива с искаженным углом зрения

Инструменты, которые понадобятся:

  • карандаши с грифелями различной жесткости;
  • ластик;
  • лист формата A4;
  • настольная лампа;
  • любой предмет (тот, который вы будете рисовать).

Естественно, нужно брать что-то простое – например, тот же ластик. Его необходимо положить на чистый лист, после чего включить настольную лампу и направить ее свет на бумагу. Что должно получиться после выполнения этих действий? Предмет начнет отбрасывать тень, которую можно будет впоследствии обрисовать.

Вот так это выглядит на практике. Предмет отбрасывает тень, которая по итогам становится подсказкой для художника.

Подобные хитрости можно использовать новичкам. Но, по сути, для рисования сложных объемных картин, придется выучить всю теорию, которую проходят в художественных школах.

Игра теней и света является очень важной, поскольку именно она вкупе с обманом зрения делает рисунок объемным. Тени должны быть мягкими, растушеванными.

В самом начале нужно выбрать угол зрения. То есть, ракурс, с которого человек будет смотреть на рисунок. Угол зрения в процессе рисования менять нельзя, иначе не будет иллюзии объемности изображения.

Положение глаз или же ракурс – основа перспективы

Для большего эффекта можно менять положение листа. Не обязательно, чтобы он лежал прямо, даже лучше, если будет наискосок.

Правильное положение листа для достижения эффекта «обмана зрения»

Дальнейшие действия интуитивно понятны. Выбранный предмет нужно обвести со всех сторон. В итоге у вас будет контур будущего рисунка.

После обводки нужно опять поместить предмет на лист. Нужно обозначить все его углы. Для начала можно просто поставить точки, которые будут обозначать положение углов.

Прищурьтесь и посмотрите на предмет. Так будет проще обозначить углы.

В итоге должно получиться нечто подобное. На данной картинке контур будущего рисунка

Можно постоянно прикладывать выбранный предмет к бумаге. Так вы сможете убедиться в том, что все делаете правильно или же найти и исправить ошибку.

На практике это выглядит так. Черным цветом отмечены нарисованные грани

При ближнем рассмотрении

Теперь нужно стереть внутренний прямоугольник. Тут довольно интересный момент, поскольку внутренние грани нужны только для построения 3D.

Теперь нужно наметить тень. Для этого свет лампы следует направить прямо на предмет.

Работа с тенью

Тень необходимо аккуратно обвести. Это важный момент, все контуры нужно намечать не слишком сильно . Достаточно того, что они заметны вам.

Закон световоздушной перспективы: тень получится двойная. На картинке вы можете увидеть, что у нее есть более светлая и более темная часть. Это также нужно обозначить на бумаге. Тень делится на две части: тень и полутень.

Далее штрихуем. Для этого нужно воспользоваться правилом градации тени. Предмет нужно поставить рядом с рисунком и внимательно его рассмотреть. Где у предмета самые светлые тени, а где самые темные? Это должно быть отображено на рисунке.

Штрихуем очень аккуратно. Нужно стараться добиться эффекта растушеванной штриховки.

Приступаем к растушевке

Как растушевывать? На самом деле это можно сделать пальцем или мятым листком бумаги. Тушевка пальцем будет удобнее для новичков.

Как увидеть где у предмета темные стороны, а где светлые? Для этого нужно посмотреть на него, прищурившись.

Там, где тон светлее, чем лист, нужно добавить цвета именно листу

После этого мы обозначаем тень с помощью легкой штриховки. Изначально основная тень должна быть такой же мягкой, как и полутень. Потом мы придадим ей более темную окраску. Не забывайте все растушевывать.

После этого нужно снова положить предмет на рисунок. Необходимо обозначить внутреннюю тень (наиболее темную) и внешнюю полутень. Их можно отделить друг от друга легким контуром. Далее нужно заштриховать внутреннюю тень, тем самым придав ей более темный оттенок.

Добавляем несколько линий и штрихов, после чего наш рисунок оживает

Ничего сложного в данной технике нет. Единственный минус – это то, что она отнимает много времени. Но этот минус в принципе относится ко всем разновидностям изобразительного искусства.

Посмотрите видео по теме 3D-рисунков. С помощью этого ролика вы сможете нарисовать объемную бабочку.

ВИДЕО: Рисуем бабочку
Как нарисовать бабочку в 3d

Как нарисовать бабочку в 3d. Иллюзия объема БЕЗ КАМЕРЫ и под любыми углами!!!

Самые популярные рисунки по клеточкам. Идеи украшения тетрадей в клеточку. Рисование на асфальте

В школе часто ребята украшают свои тетради в клеточку разнообразными рисунками. Это могут быть переплетенные цветные косички, орнаменты, рисунки по клеточкам. Предлагаю вам подборку шаблонов таких узоров и рисунков для украшения ваших тетрадок.

Рисунки по клеточкам

С помощью цветных карандашей или фломастеров можно нарисовать в тетради (или в личном дневнике) красивый рисунок. Например, вот такого очаровательного котенка.

По клеточкам можно рисовать что угодно. Вот еще рисунок, на котором из яблока получается огрызок. Правда забавно?

По клеточкам можно рисовать даже героев компьютерных игр.

Поклонникам мягких игрушек и мишек Тедди – вот такой милый мишка по клеточкам.

Косички и орнаменты для тетрадей в клеточку

Кроме рисунков можно красиво оформлять поля тетрадей в клеточку. Самые простые – это косички. Смотрите как они легко рисуются по клеточкам.

Кроме косичек можно делать очень оригинальные цветные орнаменты. Вот орнамент с сердечками и простые орнаменты на 3 клетки.

Можно не просто рисовать узоры по клеточкам, но и раскрашивать их в разные цвета. Посмотрите какие красивые получаются орнаменты, если добавить красок!

А кроме обычных узоров по клеточкам можно добавить плавных линий и тогда получится шедевр.

Вы можете не только перерисовывать готовые узоры, но и придумывать свои уникальные орнаменты. Попробуйте, это очень интересно рисовать узор на тетрадках в клеточку!

Рисунки по клеточкам в тетради – отличный способ скоротать время. Для такого рисования не требуются специальные навыки. Достаточно открыть понравившийся образец рисунка на нашем сайте и следовать геометрии тетради – небольшим клеточкам. Стандартный размер клеточек в тетради – 5×5 мм. Для рисования по клеточкам подойдут самые простые школьные тетради.

Рисунки по клеточкам в тетради – отличный способ скоротать время

Благодаря рисованию вы сможете увлечь себя во время скуки. Рисование по клеточкам – это не только увлекательно, но и полезно. Те, кто не имеет художественного опыта, могут получить его благодаря этому типу рисования.

Рисунки по типам:

Рисование по клеточкам в тетради развивает творческое мышление, координацию и оказывает отличное успокаивающее действие.


Рисунки по клеточкам

Рисунки по уровню сложности

На нашем сайте представлены примеры рисунков разной сложности. У нас вы можете найти рисунки для начинающих (подойдут для детей и тех, кто хочет быстро и без лишних усилий создать красивый рисунок), а также более сложные варианты. Для начала вы можете попробовать создать самые простые рисунки, после чего переходить на более серьёзный уровень.

Неважно, какой сложности вы выбрали рисунок. Главное, что вы сможете приятно провести время и хорошо расслабиться. С такими рисунками могут справляться как взрослые, так и дети, которые никогда не занимались творчеством.

Польза для детей

Если взрослые могут просто скоротать время за этим интересным занятием, то дети извлекают из этого огромную пользу. Занимаясь рисованием по клеточкам, дети развивают воображение, математическое мышление и стратегию. Это даёт некоторый опыт, который способен помочь детям научиться рисовать более крупные и сложные рисунки.

Положительное действие такое рисование оказывает и на нервную систему. Это помогает успокоить нервы, снять психологическое напряжение и подавить гиперактивность. Рисование по клеточкам под спокойную музыку – отличный способ релаксации.

Что можно рисовать?

Рисовать по клеточкам можно что угодно: животных, растения, пейзажи, красивые надписи, смайлы, персонажей мультфильмов и т.д. На нашем сайте представлены разные варианты рисунков: как для девочек, так и для мальчиков. Вы можете выбрать любой из них и приступить к рисованию прямо сейчас.

Как рисовать?

Для рисования по клеточкам нужно запастись простой школьной тетрадкой (или более крупной, формата А4) и пишущими принадлежностями. Для закрашивания клеточек можно использовать простые ручки и карандаши, а также разноцветные фломастеры, мелки и ручки. Благодаря такому простому набору предметов можно создать по-настоящему красивые и необычные рисунки. Приступайте прямо сейчас.

Легкие рисунки по клеточкам для начинающих

Сегодня рисунки по клеточкам популярны как среди детей, так и среди взрослых. Чтобы создавать такие рисунки, людям не нужны какие-либо навыки и умения. Даже если вы впервые держите в руках фломастер, у вас без особого труда получится создать красивый рисунок. Всё, что вам нужно для такого рисования – простая школьная тетрадь, несколько фломастеров (или простая шариковая ручка) и немного свободного времени.

Польза рисования по клеточкам

Рисование по клеточкам полезно как для взрослых, так и для детей. Взрослые благодаря рисованию по клеточкам могут скоротать время за интересным занятием, а также снять эмоциональное напряжение. Такое рисование хорошо успокаивает, что очень актуально для людей, живущих в современном городском ритме. Также рисование по клеточкам будет полезно тем, кто хочет получить небольшой опыт в творческой сфере. Благодаря этому виду рисования можно освоить основы творчества, что положительно скажется на общих умениях.

Дети благодаря рисованию развивают воображение, внимание и даже математическое мышление. Рисование способно снять эмоциональное напряжение и подавить гиперактивность у непоседливых детей. Если вы хотите, чтобы ваш ребёнок получал пользу в свободное время, заставьте его рисовать. Это гораздо полезнее и познавательнее, чем сидеть целыми сутками в интернете.

Рисунки по клеточкам по уровню сложности

На нашем сайте представлены рисунки как для начинающих, так и для опытных художников. На самом деле, каким бы сложным ни был рисунок, с ним справится любой. Просто на некоторый рисунок нужно потратить меньше времени, на другой – значительно больше. Для создания некоторых рисунков достаточно одного простого карандаша, для других нужны цветные фломастеры.

Если вы впервые зашли на наш сайт, стоит выбрать . Такие рисунки максимально просты и отнимают минимум времени. Буквально за 10-15 минут у вас получится готовый рисунок, в процессе рисования которого вы получите много удовольствия.

Что можно рисовать?

Если вы выбрали легкие рисунки по клеточкам для начинающих , можете нарисовать разнообразные смайлы, красивые надписи, цветы, фигурки, животных и многое другое. На нашем сайте представлены разные варианты рисунков, поэтому вы легко найдёте подходящий для себя вариант.

Чем рисовать?

Чтобы создать рисунок по клеточкам, вам понадобится самый простой набор: простая школьная тетрадь, набор цветных карандашей/фломастеров или обычная ручка. Выбирайте любой понравившийся рисунок и приступайте к рисованию прямо сейчас.

Фотографии рисунков по клеточкам

Вашему вниманию каталог фотографий примеров и эскизов для рисования по клеточкам в тетрадках.

Фотографии котиков











Маленькие рисунки по клеточкам

Маленькие рисунки по клеточкам – отличный способ скоротать время. Рисование этого типа пользуются популярностью среди взрослых и детей. Это позволяет расслабиться и получить удовольствие от процесса.

Польза рисования по клеточкам

Такое рисование не только увлекательно, но и очень полезно. Те, кто хочет научиться красиво рисовать, могут начать именно с рисунков по клеточкам, поскольку они максимально просты и не требуют больших временных затрат. Школьники могут создать целый рисунок на перемене, а взрослые – во время свободного времени на работе, что позволит успокоиться и снять эмоциональное напряжение.

Что можно рисовать?

Чтобы нарисовать маленький рисунок по клеточкам , достаточно иметь простой набор принадлежностей: обычную школьную тетрадь и набор фломастеров (или простую ручку). Вы можете нарисовать красивую надпись, смайлы, небольших животных, различные символы и многое другое. Процесс рисования займёт всего 10-15 минут.

Из представленного списка вы можете выбрать любой понравившийся рисунок и приступить к рисованию прямо сейчас.

Рисунки по клеточкам востребованы как среди взрослых, так и среди детей

Рисунки по клеточкам востребованы как среди взрослых, так и среди детей. Когда вам нечем заняться и хочется расслабиться, стоит попробовать этот вид рисования. Рисунки по клеточкам – это отличный способ расслабиться и доставить себе удовольствие.

Для создания такого рисунка вам понадобится самый простой набор принадлежностей: школьная тетрадь, простая ручка или набор фломастеров/карандашей. На создание одного рисунка уйдёт не более 20 минут.

Виды рисунков

На простом листе в клеточку вы можете изобразить почти что угодно: животных, цветы, смайлы, персонажей мультфильмов или видеоигр, разнообразные символы и многое другое. На нашем сайте представлен отдельный список «рисунки по клеточкам для девочек». В списке имеются как сложные рисунки, так и самые простые. Заниматься таким рисованием вы можете дома или на переменах в школе. Самый простой рисунок можно создать всего за 10 минут.

Рисунки по клеточкам для девочек позволят расслабиться и улучшить творческие навыки. Такое рисование не только познавательно, но и очень полезно.

Рисунки для девочек

Фотографии рисунка по клеткам — Сердечко



















Фотографии рисунков по клеткам — Пони






Сегодня рисунки по клеточкам очень популярны среди подростков

Сегодня рисунки по клеточкам очень популярны среди подростков. Большой популярностью пользуются рисунки для личного дневника . На таких рисунках может быть изображено почти что угодно: от животных до смайлов и различных символов.

Польза рисунков по клеточкам

Благодаря таким рисункам дети и подростки могут провести свободное время с пользой. Даже если у вас нет творческих навыков, вы легко сможете нарисовать рисунок по клеточкам любой сложности. Если вам необходимы рисунки для личного дневника , ознакомьтесь с нашим списком и выберите наиболее подходящие варианты для себя.

Занимаясь таким рисованием, дети развивают творческие навыки, воображение, внимание и даже математические способности. Благодаря такому рисованию можно отлично расслабиться и снять эмоциональное напряжение.


Что нужно для рисования?

Если вы ведёте красочный и яркий дневник, вам понадобится набор цветных фломастеров или карандашей. Если же красочность дневника вам не важна, можно использовать простую ручку или карандаш. Нарисовать 1 рисунок можно всего за 10-15 минут.

Рисунки для мальчиков по клеточкам пользуются большой популярностью

Рисунки для мальчиков по клеточкам пользуются большой популярностью. В первую очередь они актуальны для тех, кто хочет научиться красиво рисовать. Подобные рисунки создаются всего за 15-30 минут, а также значительно улучшают творческие навыки, благодаря чему дети могут быстро научиться рисовать.

Рисунки для мальчиков

Этот раздел включает в себя рисунки разных видов: животные, машины, персонажи из различных вселенных (например, Майнкрафт или Марвел), необычные смайлы и различные символы. Примечательно, что рисунки для мальчиков чаще всего создаются одним цветом, поэтому для рисования вы можете использовать простой карандаш или ручку. Если же для вас важна красочность, можете пользоваться разноцветными карандашами или фломастерами.

Рисунки Ниндзя черепашки по клеточкам



Польза рисунков по клеточкам

Такой тип рисования способен улучшить навыки и умения в области рисования, а также развить воображение и внимание. Кроме того, благодаря рисованию можно отлично расслабиться. Потратив всего 15 минут, вы сможете создать красивый и привлекательный рисунок.

Рисунки по клеточкам – отличное решение для тех, кто хочет научиться красиво рисовать

Рисунки по клеточкам – отличное решение для тех, кто хочет научиться красиво рисовать. Такие рисунки не требуют специальных навыков и умений. Всё, что вам нужно – школьная тетрадь и набор фломастеров. Создать рисунок по клеточкам можно и с помощью простого карандаша. На создание рисунка по клеточкам средней сложности уходит 30-40 минут.

Как рисовать?

Единых правил по такому рисованию нет. Но гораздо удобнее рисовать сверху вниз, заполняя рисунок слева направо. Для общего развития можно попробовать рисовать от центра к краям изображения.

Для рисования можно использовать как простые карандаши или ручки, так и разноцветные наборы. Изобразить можно что угодно: животных, цветы, персонажей известных мультфильмов или игр, смайлы, красивые надписи и т.д.

Фото рисунков по клеточкам

На нашем сайте представлены качественные фотографии рисунков разной направленности. Благодаря им вы сможете быстро создать красивый рисунок. Процесс рисования доставит удовольствие и поможет хорошо расслабиться. Приступить вы можете прямо сейчас.

Ам ням по клеткам


Кактус по клеточкам

Мороженое -рисуем по клеточкам

Слово любовь по клеткам

Рисунок собачки по клеточкам

Рисуем хомяка по клеточкам

Если Вам понравились рисунки, пишите в комментариях!

Красиво рисовать – могут единицы! А тем, у кого нет особенных способностей – о рисовании остается только мечтать! Ну и любоваться чужими рисунками, конечно же! Еще совсем недавно – так и было! Но теперь – все изменилось, потому что с помощью клеточек любой из нас сможет нарисовать красивую картину! Да-да! Рисунки по клеточкам сложные и большие – ничем не уступают по красоте настоящим картинам!

В детстве многие мечтают стать настоящим художником! Это же так здорово – рисовать красивые рисунки, дарить их своим друзьям и близким! Увы, не всем даны способности и таланты, поэтому чаще всего, в будущем приходится выбирать совсем другие профессии! А на красивые картины – любоваться на выставках! Но сегодня – все изменилось. И нарисовать их сможет каждый! Ведь теперь есть картинки по клеточкам!

Отсчитав нужное количество клеточек и закрасив их в определенный цвет, вы сможете нарисовать красивый портрет, пейзаж, любимого персонажа или целый сюжет! Вам потребуется немало терпения и внимательности, но результат того стоит! Для больших рисунков лучше всего подойдет миллиметровая бумага, но можно использовать и обычные листы в клетку, склеив их в один большой лист! Хотите попробовать нарисовать настоящую большую картину?

С помощью клеточек можно нарисовать все, что угодно. В тетради или блокноте – небольшие рисунки цветов, животных или любимых персонажей, на большом тетрадном листе – красивую композицию, а на листе миллиметровой бумаги – даже огромный натюрморт или портрет! Все зависит только от сложности выбранного вами образца для перерисовки. Конечно, начинать сразу с огромных картин – не стоит, но если постараться, можно очень быстро перейти от самых простых картинок к гораздо более сложным!

Более сложные рисунки подойдут тем кто уже натренировался на и рисунках по клеточкам, и желает попробовать нарисовать что-то более сложное. В нашей галерее представлены как портреты так и и просто классные рисунки по клеточкам для срисовки в тетради.

Для более сложных рисунков лучше подойдёт миллиметровая бумага.

В Живую это выглядит примерно вот так:

А здесь вы можете заказать классный портрет с использованием технологии флип-арт.
Технология флип-арт, это рисование с использованием красок и трафарета.

Вам нравится Япония? Вы любите разгадывать кроссворды?Должно быть, Вы думаете: «К чему все эти вопросы? Так вот! Японцы обожают разгадывать кроссворды, и в основе их лежит рисование по клеточкам. Если правильно разгадать кроссворд, то получаются очень интересные рисунки.

Освоить процесс рисования по клеточкам сможет почти каждый. Для этого вам не нужно оканчивать художественную школу или иметь особый талант рисования. Просто будьте креативным! Приступим!

Для лёгкого и быстрого обучения приобретите тетрадь в клеточку, простой карандаш и фломастеры.Просто наглядным способом перенесите рисунки в тетрадь.

Если Вы новичок – используйте готовые схемы, а когда научитесь этому процессу – придумывайте свои идеи!

Шаблоны

Лицо человека

Что может быть прекраснее, чем лицо человека? Создайте портрет своими руками и наслаждайтесь Вашим творением!

Фрукты

Такие сладкие и полезные! Когда мы смотрим на них, у нас поднимается настроение, и наш организм хочет получить свою долю витаминов.

Сердце

Самый популярный рисунок – наш «мотор жизни», который ассоциируется с прекрасным чувством любви.

Другие идеи

Вы можете рисовать по клеточкам домашних питомцев, машины, сладости, дома, город, цветы, флаги разных государств, буквы и многое другое…

Реализуй творческие способности! Рисунки в формате 3D!Это прекрасный способ интересного досуга. Учёными доказано, что во время рисования нервная система человека успокаивается, развивается мышление, улучшается память и сосредоточенность.

Создавайте яркие и насыщенные рисунки, добавляйте краски в свою жизнь! Таким интересным рисунком можно украсить интерьер, создать аппликацию или порадовать друга своим подарком!


Все мы художники в душе. И всем нам хочется свой мир разукрасить. А потому рисунки по клеточкам в тетради могут нам в этом помочь. С ними легко можно выполнить сложные и простые рисунки. Понять, как нарисовать сердце по клеточкам, или же, еду, цветы, игривую маму-кошку и ее забияку котенка. А хотите, у вас могут получиться и портреты? Например, есть такие рисунки по клеточкам, фото которых напоминают и изображения людей: мальчика и девочку, все эти разные рисунки несложно освоить.

Чтобы понять, как рисовать по клеточкам цветные красивые картинки, стоит познакомиться с техникой нанесения узора по номерам. Увидеть, что есть разные схемы и все они очень легкие, доступные даже новичкам. Ими можно быстро овладеть. Ведь для каждого из нас по небольшим частям воспроизвести нарисованных зверушек, смайлы и сердечки будет не сложно.

И все же, какие есть маленькие и большие, цветные и черно-белые рисунки, выполненные так, чтобы их легко было повторить; и какие перспективы овладеть этой техникой:

  • Какие существенные преимущества имеют рисунки по клеточкам для начинающих?
  • Тематические рисунки карандашом по клеточкам;
  • Область применения таких оригинальных рисунков;
  • Какие возможности дают красивые рисунки по небольшим частям.

Самое важное в знакомстве – увидеть, что это подготовленная на нашем сайте для вас коллекция очень красива. И здесь собраны интересные и легкие рисунки. Среди них есть те, которые высоко оценены нашими гостями и давно им знакомы, а есть и новые, любопытные рисунки по клеточкам для личного дневника.

Простые рисунки: здесь каждый может быть художником

Каждый может быть художником! Это заявление абсолютно точно гарантирует, что все наши гости, как только узнают, как научиться рисовать по клеточкам, и смогут скачать на сайте пару-тройку вариантов, красиво все повторят и разукрасят. Для каких бы целей ни служили наши подсказки, например, если это – картинки по клеточкам для девочек 12 лет или рисунки с аппетитной едой, все их можно использовать, чтобы отточить свои художественные способности.

Не только образцы готовых открыток у нас есть, но и рисунки по клеточкам: схемы. Такая подсказка, как готовая инструкция поможет двигаться четко по плану, а может быть и в своей, привычной, любимой манере выполнить работу любой сложности. Например, сделать рисунок мороженого по клеточкам, или животных, того же самого котика, или целые композиционные иллюстрации для личного дневника.

Не только для давних друзей нашего развлекательного ресурса предоставляется такая возможность, но и новые гости тоже получат шанс обучиться этому искусству, они имеют возможность взять своеобразный мастер класс, урок по изображению всевозможных картинок, на любой вкус и разной сложности.

Картинки на разнообразные темы

Самое привлекательное, что на сайте есть иллюстрации, интересные, как для девочек, так и для мальчиков. А есть нейтральные темы, к примеру, рисунки по клеточкам еда, а так же, иллюстрации по клеточкам животные: домашние любимцы или лесные зверушки, есть и сказочные, такие, как единорог.

Специально, для всех деток, кто любит мультфильм про милых пони и их дружбу, мы подготовили сюрприз! У нас есть картинки по клеточкам пони. Яркие, красочные, они очень привлекательные для деток. А потому мы предлагаем схему, как нарисовать пони по клеточкам. Эта и подобные «инструкции» достаточно понятные и лёгкие даже для ребенка. А главное, они интересные для малышей.

Отдельная категория – это рисунки по клеточкам смайлики. Они всегда интересны и всегда актуальны. Они передают настроение и их просто повторить. Для взрослых и детей такая тема именно то, что может подарить радость от плодотворного труда.

Удивительно, как часто подобные картинки для выручают нас. Благодаря им можно прекрасно провести время с ребеночком, сколько бы ему не было лет, 5,7 или только год. Мы можем в блокноте делать наброски на скучных совещаниях или в дороге занять себя. А картинки по клеточкам для личного дневника – это вообще незаменимая вещь. А потому, везде и при любых случаях скачивайте или сами нарисуете милые иллюстрации.

Более сложные рисунки

Всем тем, кто освоил это нехитрое искусство, и знает, как нарисовать по клеточкам котёнка и перед натюрмортом с едой пасовать не станет, мы готовы предложить и более серьезные и интересные варианты. Это могут быть все те же

Ваши легкие и дыхательная система (для детей)

Ваши легкие работают с дыхательной системой, чтобы вы могли вдыхать свежий воздух, избавляться от спертого воздуха и даже разговаривать. Давайте совершим экскурсию по легким!

Найдите эти легкие

Ваши легкие находятся в груди и настолько велики, что занимают там большую часть места. У вас есть два легких, но они не такого размера, как ваши глаза или ноздри. Вместо этого легкое на левой стороне вашего тела немного меньше, чем легкое справа. Это дополнительное место слева оставляет место для вашего сердца.

Ваши легкие защищены грудной клеткой, состоящей из 12 пар ребер. Эти ребра соединены с позвоночником в спине и огибают легкие, чтобы обеспечить их безопасность. Под легкими находится диафрагма (скажем: DY-uh-fram), куполообразная мышца, которая работает с вашими легкими, позволяя вам вдыхать (вдыхать) и выдыхать (выдыхать) воздух.

Вы не можете видеть свои легкие, но их легко почувствовать в действии: положите руки на грудь и очень глубоко вдохните. Вы почувствуете, как ваша грудь становится немного больше. Теперь выдохните воздух и почувствуйте, как ваша грудь возвращается к своему обычному размеру. Вы только что почувствовали силу своих легких!

Взгляд внутрь легких

Снаружи легкие розовые и немного мягкие, как губка. Но внутри содержится настоящая подноготная легких! На дне трахеи (скажем: TRAY-kee-uh), или дыхательного горла, есть две большие трубки. Эти трубки называются главным стволом бронхов (скажем: БРОНГ-ке), и одна направляется налево в левое легкое, а другая направляется прямо в правое легкое.

Каждый главный стволовой бронх (скажем: BRONG-kuss) — название только одного из бронхов — затем разветвляется на трубки или бронхи, которые становятся все меньше и меньше, как ветви на большом дереве. Самые маленькие трубки называются бронхиол (скажем: BRONG-kee-oles), а в каждом легком их около 30000. Каждая бронхиола примерно такой же толщины, как волос.

В конце каждой бронхиолы находится особая область, которая ведет к скоплениям крошечных воздушных мешочков, называемых альвеолами (скажем: аль-ВЭЭ-о-ли). В ваших легких около 600 миллионов альвеол, и если их растянуть, они покроют весь теннисный корт. Вот это куча альвеол! Каждая альвеола (скажем: al-VEE-oh-luss) — то, что мы называем только одной из альвеол — ​​имеет сетчатое покрытие из очень маленьких кровеносных сосудов, называемых капилляров (скажем: КАП-ил-эр-ис). Эти капилляры настолько крошечные, что клеткам вашей крови нужно выстроиться в один ряд, чтобы пройти через них.

Каждый раз, когда вы вдыхаете воздух, десятки частей тела работают вместе, помогая вдыхать этот воздух, даже не задумываясь об этом.

Когда вы вдыхаете, ваша диафрагма сокращается и уплощается. Это позволяет ему двигаться вниз, поэтому ваши легкие имеют больше места для увеличения по мере заполнения воздухом. И диафрагма — не единственная часть, которая дает вашим легким необходимое пространство. Ваши реберные мышцы также поднимают ребра вверх и наружу, чтобы дать легким больше места.

В то же время вы вдыхаете воздух через рот и нос, и воздух направляется в трахею или дыхательное горло. На пути вниз по дыхательному горлу крошечные волоски, называемые ресничками (скажем: SILL-ee-uh), мягко двигаются, чтобы не допустить попадания слизи и грязи в легкие. Затем воздух проходит через серию ветвей в ваших легких, через бронхи и бронхиолы.

Спасибо, Альвеоли!

Воздух наконец попадает в 600 миллионов альвеол. Когда эти миллионы альвеол наполняются воздухом, легкие становятся больше.

Это альвеолы, через которые кислород из воздуха попадает в кровь. Все клетки в организме нуждаются в кислороде каждую минуту дня. Кислород проходит через стенки каждой альвеолы ​​в окружающие ее крошечные капилляры. Кислород поступает в кровь через крошечные капилляры, цепляясь за эритроциты и путешествуя по слоям кровеносных сосудов к сердцу. Затем сердце посылает обогащенную кислородом (наполненную кислородом) кровь ко всем клеткам тела.

Ожидание выдоха

Когда приходит время выдохнуть (выдохнуть), все происходит в обратном порядке: теперь очередь диафрагмы сказать: «Двигай!» Диафрагма расслабляется и движется вверх, выталкивая воздух из легких. Ваши реберные мышцы расслабляются, и ребра снова смещаются, создавая меньше места в груди.

К настоящему времени ваши клетки уже использовали необходимый им кислород, а ваша кровь переносит углекислый газ и другие отходы, которые должны покинуть ваше тело. Кровь возвращается обратно по капиллярам, ​​а отходы попадают в альвеолы. Затем вы выдыхаете их в обратном порядке: воздух проходит через бронхиолы, выходит из бронхов, выходит из трахеи и, наконец, выходит через рот и нос.

Воздух, который вы выдыхаете, не только содержит отходы и углекислый газ, но и теплый! Когда воздух проходит через ваше тело, он набирает тепло по пути. Вы можете почувствовать это тепло, поднеся руку ко рту или носу во время выдоха. Какова температура воздуха, выходящего изо рта или носа?

Со всеми этими движениями вы можете задаться вопросом, почему вещи не застревают, когда легкие наполняются и опорожняются! К счастью, ваши легкие покрыты двумя действительно гладкими специальными слоями, называемыми 9.0009 плевральная (скажем: PLOO-ral) мембраны . Эти мембраны разделены жидкостью, которая позволяет им легко скользить во время вдоха и выдоха.

Время поговорить

Ваши легкие важны для дыхания. . . а также для разговоров! Над трахеей (дыхательным горлом) находится гортань (говорят: ЛАИР-чернила), которую иногда называют голосовым ящиком. Через голосовой ящик проходят два крошечных выступа, называемых голосовыми связками, которые открываются и закрываются, чтобы издавать звуки. Когда вы выдыхаете воздух из легких, он проходит через трахею и гортань и достигает голосовых связок. Если голосовые связки замкнуты и между ними проходит воздух, голосовые связки вибрируют и возникает звук.

Количество воздуха, которое вы выдыхаете из легких, определяет, насколько громким будет звук и как долго вы сможете его издавать. Попробуйте очень глубоко вдохнуть и назвать имена всех детей в вашем классе — как далеко вы сможете продвинуться, не делая следующего вдоха? В следующий раз, когда вы окажетесь на улице, попробуйте покричать и посмотреть, что произойдет — для крика требуется много воздуха, поэтому вам придется вдыхать чаще, чем если бы вы только произносили слова.

Поэкспериментируйте с разными звуками и воздухом, который требуется для их произнесения — когда вы хихикаете, вы выдыхаете короткими глотками, а когда отрыгиваете, вы выпускаете проглоченный воздух в животе одним длинным глотком! Когда вы икаете, это происходит потому, что диафрагма движется забавным образом, что заставляет вас внезапно вдыхать воздух, и этот воздух попадает на ваши голосовые связки, когда вы не готовы.

Любите свои легкие

У вас потрясающие легкие. Они позволяют вам дышать, разговаривать с другом, кричать во время игры, петь, смеяться, плакать и многое другое!

Поддерживать здоровье своих легких — разумная идея, и лучший способ сохранить их розовыми и здоровыми — не курить. Курение вредно для любой части вашего тела, и ваши легкие особенно его ненавидят.

Вы также можете проявить любовь к своим легким, занимаясь спортом! Упражнения полезны для каждой части тела, особенно для легких и сердца.

изображений на предупреждающих этикетках сигарет: как они должны предупреждать? | Journal of Ethics

 

Употребление табака остается основной причиной предотвратимой смертности в Соединенных Штатах [1]. Чтобы уменьшить воздействие табака на здоровье населения, Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) получило полномочия по регулированию табачных изделий в соответствии с Законом о предотвращении семейного курения и борьбе против табака от 2009 г. [2]. Мандат закона для FDA включал выбор «цветной графики, изображающей негативные последствия курения для здоровья» для сопровождения девяти различных текстовых сообщений для этикеток с предупреждениями о вреде для здоровья (HWL), которые будут покрывать 50 процентов лицевой и оборотной сторон пачки сигарет. Сообщения состоят из слова «ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ» в сочетании с одним из следующих слов: «Сигареты вызывают привыкание», «Табачный дым может нанести вред вашим детям», «Сигареты вызывают смертельную болезнь легких», «Сигареты вызывают рак», «Сигареты вызывают инсульты и болезни сердца», «Курение во время беременности может нанести вред вашему ребенку», «Курение может вас убить» и «Табачный дым вызывает смертельное заболевание легких у некурящих». Эта политика соответствует рекомендациям Рамочной конвенции Всемирной организации здравоохранения по борьбе против табака (WHO-FCTC) [3, 4], первого в мире глобального договора в области здравоохранения. По состоянию на 2012 г. 56 стран внедрили заметные графические HWL на пачках сигарет, а в 2013 г. это планируется сделать еще в семи странах [5]. США должны были присоединиться к этим странам в 2012 году, но судебные разбирательства с табачной промышленностью задержали реализацию этой ключевой политики борьбы против табака.

Табачная промышленность утверждала, что изображения, выбранные FDA для HWL, нарушают их права Первой поправки, вынуждая их участвовать в выступлениях, противоречащих их интересам [6]. Индустрия утверждала, что многие из выбранных изображений были созданы для того, чтобы вызывать эмоциональные реакции, выходящие за рамки цели информирования потребителей о последствиях употребления табака [6]. Окружной суд Вашингтона, округ Колумбия, фактически приостановил внедрение иллюстрированных HWL в феврале 2012 года [6], посчитав аргументы отрасли обоснованными, решение, которое было оставлено в силе Апелляционным судом США в августе 2012 года [7]. В марте 2013 г. FDA приняло решение не подавать апелляцию в Верховный суд США [8]. Тем не менее, в апреле 2013 года Верховный суд США оставил в силе предыдущее решение апелляционного суда, которое дает FDA возможность предложить новый набор изображений для сопровождения уже узаконенного текстового содержания HWL [9]. ]. Эти новые графические HWL, скорее всего, должны будут преодолеть дополнительные юридические проблемы со стороны табачной промышленности. В этом эссе рассматриваются основные аргументы табачной промышленности и аргументы общественного здравоохранения против отрасли, в том числе аргументы, вытекающие из постановляющих и особых мнений по делу апелляционного суда, а также анализируются существующие научные данные и этические соображения, поднятые в связи с этим вопросом.

Графические этикетки с предупреждением о вреде для здоровья

Включение текстовых HWL на боковых сторонах сигаретных пачек для предупреждения потребителей о рисках для здоровья, связанных с курением, началось в США в 1965 [10]. Содержание и формат этих предупредительных надписей в последний раз пересматривались в 1984 г. [11]. Факты показывают, что эти предупреждения остаются незамеченными потребителями, и они не могут эффективно передать соответствующую информацию. По данным Института медицины, «текущие предупреждения неадекватны даже при сравнении со стандартом информированного выбора, но они крайне несовершенны, если их оценивать с точки зрения надлежащих критериев общественного здравоохранения» [12]. Табачные компании не оспаривают фактическую точность текстовых заявлений, предложенных для новых HWL [7], и не могут этого сделать, учитывая научный консенсус в отношении того, что табачные изделия опасны и являются основной причиной многих заболеваний. Основные юридические проблемы в этом случае связаны с графическими изображениями, выбранными FDA для сопровождения фактически точных текстовых заявлений.

При определении правовой основы для рассмотрения дела табачной промышленности Апелляционный суд США должен был оценить, были ли графические HWL, выбранные FDA, «разумно связаны с заинтересованностью государства в предотвращении обмана потребителей» [13]. Поскольку FDA не разрабатывало графические HWL для исправления конкретных вводящих в заблуждение заявлений отрасли об их продуктах, апелляционный суд счел рекомендуемые FDA HWL выходящими за рамки этой цели и согласился с утверждением табачной промышленности о том, что HWL направлены на то, чтобы отговорить потребителей от покупки. продукты компании. Эта узкая интерпретация роли FDA в исправлении ложных утверждений не учитывала долгую историю систематических кампаний табачной промышленности, направленных на введение потребителей и регулирующих органов в заблуждение относительно вреда табака и усиление зависимости от их продуктов [14, 15]. В 2012 году Окружной суд США округа Колумбия оставил в силе обвинения против отрасли, используя Закон об организациях, находящихся под влиянием рэкетиров, и о коррумпированных организациях (RICO) за доказанные «ложные заявления и акты сокрытия и обмана… совершенные преднамеренно и умышленно… многогранная, изощренная схема обмана» [16]. Заинтересованность правительства во внедрении иллюстрированных HWL следует рассматривать на фоне этого широкого фона и долгой истории отраслевого обмана.

Действительно, особое мнение апелляционного суда подчеркивает последствия этого обмана, цитируя исследования, проведенные в период с 2000 по 2007 год, которые показали, что многие нынешние и потенциальные курильщики не были должным образом информированы о диапазоне и масштабах связанных с табаком рисков или о аддиктивный характер употребления табака. В одном исследовании, например, 28 % курильщиков и 18 % некурящих не знали, что курение укорачивает жизнь [17], а высокая доля потребителей имела неточные оценки смертности от курения по сравнению с другими рисками, которые они подвергались воздействию, например автомобильных аварий [17, 18]. Более того, курильщики, как правило, не полностью понимали последствия табачной зависимости для прекращения курения и недооценивали свой риск по сравнению с другими курильщиками и некурящими [19].].

Эта склонность к недооценке рисков проявляется особенно ярко у подростков, которые, как было показано, выражают нереалистичный оптимизм в отношении своей способности бросить курить после того, как они начали курить [18-20]. Например, только 3% ежедневных курильщиков двенадцатого класса сообщили, что они продолжат курить через 5 лет, но 63% курили ежедневно через 7–9 лет [21]. Привыкание к табаку становится очевидным, если учесть, что 40% курильщиков пытаются бросить в любой конкретный год, и только 5% добиваются успеха [18]. Неправильное представление о привыкании к курению и его вреде особенно трагично, учитывая, что курение остается основной причиной предотвратимой смертности в США, в результате чего курильщики умирают на 10 лет раньше, чем некурящие [22]. HWL являются дешевым средством предоставления важной медицинской информации о зависимости и опасности курения для потребителей и потенциальных потребителей.

Постановление апелляционного суда не рассматривало HWL как средство исправления мошенничества в табачной промышленности и, следовательно, пришло к выводу, что намерение FDA состояло в том, чтобы «поощрить нынешних курильщиков бросить курить и отговорить других потребителей никогда не покупать сигареты» [23]. Они подчеркнули отсутствие научных доказательств существенного влияния иллюстрированных HWL на распространенность курения. Действительно, научное исследование эффектов политики HWL с использованием изображений осложняется одновременным внедрением HWL с изображениями и другими мерами борьбы против табака, и все они могут помочь объяснить последующее снижение потребления. Существующие данные о влиянии иллюстрированных HWL на потребление населения предполагают относительно небольшой размер эффекта, но он направлен в пользу общественного здравоохранения [24]. Относительно небольшие поведенческие эффекты не являются неожиданными для подобных вмешательств, но их влияние может быть значительным из-за их широкого охвата, регулярно подвергая риску всех курильщиков.

Апелляционный суд указал, что более широкая цель сокращения курения важнее заявленной FDA «основной цели, которая состоит в том, чтобы эффективно отображать негативные последствия курения для здоровья на пачках сигарет и в рекламе» [25]. Таким образом, апелляционный суд не стал серьезно рассматривать неправильное восприятие потребителями рисков, связанных с курением, роль табачной промышленности в увековечивании этих заблуждений или доказательства того, как графические HWL могут повысить осведомленность потребителей о рисках, связанных с курением. Действительно, HWL являются важным источником медицинской информации для курящих и некурящих; они могут расширить знания о здоровье и восприятие риска и могут способствовать прекращению курения [26, 27]. Более крупные и заметные предупреждения более эффективны, чем предупреждения меньшего размера, а предупреждения, содержащие изображения, иллюстрирующие последствия курения, с большей вероятностью, чем предупреждения, состоящие только из текста, привлекут внимание потребителей, произведут более тщательную обработку информации и запомнятся. [27]. Более того, графические HWL, которые вызывают сильные эмоциональные реакции, оказались более эффективными, чем более символические или абстрактные представления риска [28-30]. Целью FDA является принятие HWL, которые с наибольшей вероятностью будут способствовать изменениям в знаниях, отношении и поведении, и данные свидетельствуют о том, что большие графические HWL работают лучше всего.

Аргументы табачной промышленности против графического содержания HWL также зависели от того, считались ли изображения «чисто фактическими и бесспорными» [6, 7]. Аргумент отрасли о необходимости более фактических HWL основан на их обеспокоенности тем, что FDA проанализировало эмоциональные реакции потребителей на HWL, чтобы выбрать наиболее эффективный графический контент [6, 7]. Это утверждение о том, что эмоциональное качество изображений противоречит цели сообщения фактов, является особенно лицемерным и исходит от отрасли, которая была в авангарде использования эмоциональной, основанной на изображениях рекламы, чтобы убедить людей потреблять ее продукты. Убеждающие сообщения, которые эффективно меняют убеждения, отношения и поведение, часто включают в себя пробуждение негативных эмоций [31, 32], и наиболее эффективные кампании по борьбе против табака используют эту стратегию [33, 34]. Хотя некоторые из графических изображений, выбранных FDA, могут вызывать эмоциональные реакции, бесспорно, что курение может вызвать последствия для здоровья, изображенные на этих изображениях (см. рис. 1). Эмоциональное качество выбранных изображений не обязательно подрывает фактическую точность HWL, но при выборе следующего раунда изображений HWL FDA, скорее всего, потребуется усилить аргументы о связи между изображениями и текстовыми сообщениями, которые они иллюстрируют.

Рис. 1. Пример графической этикетки с предупреждением о вреде для здоровья, предложенной FDA [35].

Информация, облегчающая усилия по прекращению курения

Одной из областей, вызывающих обеспокоенность при отборе графического контента HWL в США, является включение бесплатного телефонного номера, по которому курильщики, желающие бросить курить, могут найти помощь (т. е. «линия отказа от курения»). Как большинство, так и особые мнения в Апелляционном суде США подчеркнули, что включение этой телефонной линии отказа от курения «1-800-QUIT-NOW» в иллюстрированные HWL выходит за рамки полномочий FDA по раскрытию фактической информации о последствиях курения для здоровья. В других странах графические HWL, которые включают такой контент, повысили осведомленность о телефонных службах помощи [36, 37] и увеличили количество звонков, которые они получают [38-41]. Действительно, иллюстрированные HWL, которые повышают осведомленность об опасностях, связанных с курением, без предоставления поведенческих рекомендаций или информации, помогающей бросить курить, нарушают основные принципы коммуникации общественного здравоохранения [42], поднимая этические проблемы.

В качестве коммуникаций общественного здравоохранения HWL должны предоставлять членам населения разумные возможности для изменения поведения, необходимого для предотвращения негативного результата [32]. Предоставление информации о вызывающем привыкание табаке и вреде курения без сопровождения информации о помощи в прекращении курения предполагает, что потребители имеют свободный выбор и личную ответственность за прекращение курения или его избегание или за получением информации о программах по прекращению курения. Однако никотиновая зависимость чрезвычайно затрудняет отказ от курения, и в сочетании с отсутствием знаний о программах отказа от курения или доступа к ним курильщики могут винить себя или свой «слабый» характер за то, что они не бросили.

Можно было бы поднять еще одну этическую проблему, связанную со справедливостью [32], поскольку социально-экономически неблагополучные группы населения, которые имеют самые высокие показатели курения, могут иметь наименьший доступ к программам прекращения курения [43]. Предоставление неблагополучным группам населения информации о бесплатных телефонных службах помощи для бросающих курить имеет решающее значение для продвижения заинтересованности FDA в снижении уровня курения. Если включение информации о телефонных линиях для отказа от курения на пачках сигарет выходит за рамки мандата FDA, то следует рассмотреть альтернативные способы предоставления курильщикам этой информации. В Канаде, например, все упаковки содержат либо «вкладыши», либо листовки с информацией о телефонных службах отказа от курения и рекомендациями по прекращению курения (см. рис. 2).

Рисунок 2. Одна из восьми «накладок», входящих во все пачки сигарет, продаваемых в Канаде [44].

Заключение

В своем решении от апреля 2013 г. Верховный суд США разрешил FDA предложить новый набор графических HWL для размещения на пачках сигарет [9]. Поступая таким образом, оно неявно сигнализировало о своем признании мандата FDA информировать потребителей о рисках, связанных с табачными изделиями, и существует достаточно доказательств в пользу эффективности графических HWL для достижения этой цели. Эта политическая мера необходима для борьбы с давней историей обмана табачной промышленностью в отношении масштабов и диапазона вреда, связанного с табаком. Существующие научные данные свидетельствуют о том, что HWL, которые графически иллюстрируют вред курения, следует рассмотреть для реализации, чтобы эффективно информировать потребителей и потенциальных потребителей об этих рисках.

  • Хронические заболевания/рак,
  • Отношения между пациентом и врачом/Ответственность пациентов за свое здоровье,
  • Общественное здравоохранение/лечение хронических заболеваний

Каталожные номера

  1. Центры по контролю и профилактике заболеваний. Смертность, связанная с курением, потерянные годы потенциальной жизни и потери производительности — США, 2000–2004 гг. MMWR Morb Mortal Wkly Rep 2008;57(45):1226-1228.

    ПабМед Академия Google

  2. Waxman H. HR 1256 — Закон о предотвращении курения в семьях и борьбе против табака (2009 г.). http://www.govtrack.us/congress/bills/111/hr1256/text. По состоянию на 3 июля 2013 г.

  3. Всемирная организация здравоохранения. Рамочная конвенция по борьбе против табака. Женева, Швейцария: Инициатива Всемирной организации здравоохранения по освобождению от табака; 2003 г. http://whqlibdoc.who.int/publications/2003/

    4. .pdf. По состоянию на 3 июля 2013 г.

  4. Всемирная организация здравоохранения. Руководство по осуществлению статьи 11 Рамочной конвенции ВОЗ по борьбе против табака (упаковка и маркировка табачных изделий) [2009 г.]. http://www.who.int/fctc/guidelines/article_11.pdf. По состоянию на 3 июля 2013 г.

  5. Канадское онкологическое общество. Предупреждающие этикетки на пачках сигарет: Международный отчет о статусе Оттава, Канада: Канадское онкологическое общество, 2012 г. По состоянию на 3 июля 2013 г.

  6. Р.Дж. Reynolds Tobacco Company и др. v Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов и др. , № 11-1482 WL 653828 (29 февраля 2012 г.).

  7. Р.Дж. Reynolds Tobacco Company и др. v Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов и др. , № 11-5332, WL 13

    (24 августа 2012 г.). http://www.cadc.uscourts.gov/internet/opinions.nsf/4C0311C78EB11C5785257A64004EBFB5/$file/11-5332-13

    .pdf. По состоянию на 3 июля 2013 г.

  8. Правительство Денниса Б. прекращает судебную тяжбу по поводу графических предупреждений о сигаретах. Вашингтон Пост . 19 марта 2013 г. http://www.washingtonpost.com/national/health-science/government-quits-legal-battle-over-graphic-cigaret-warnings/2013/03/19/23053ccc-90d7-11e2-bdea. -e32ad90da239_story.html. По состоянию на 29 апреля 2013 г.

  9. Reinberg S. Верховный суд США отклонил жалобу табачной промышленности на новую маркировку сигарет. Новости США . 22 апреля 2013 г. http://health.usnews.com/health-news/news/articles/2013/04/22/us-supreme-court-rejects-challenge-to-new-cigaret-labeling. По состоянию на 29 апреля 2013 г.

  10. Федеральный закон о маркировке и рекламе сигарет от 1965 г., 79 Stat 282, Public Law 89-92:. http://www.gpo.gov/fdsys/pkg/STATUTE-79/pdf/STATUTE-79-Pg282.pdf. По состоянию на 3 июля 2013 г.

  11. Закон о комплексном обучении курению от 19 г.84, 98 Stat 2200, Закон о пабликах 98-474. http://www.gpo.gov/fdsys/pkg/STATUTE-98/pdf/STATUTE-98-Pg2200.pdf. По состоянию на 3 июля 2013 г.

  12. Линч Б.С., Бонни Р.Дж., ред.; Институт медицины. Взросление без табака: предотвращение никотиновой зависимости у детей и подростков . Вашингтон, округ Колумбия: Издательство национальных академий; 1994: 252.

    Посмотреть статью пабмед Академия Google

  13. Р. Дж. Reynolds Tobacco Company и др. v Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов и др. . (Августа), 13.

  14. Юбэнкс С., Гланц С.А. Плохие поступки: Дело о рэкете против табачной промышленности . Вашингтон, округ Колумбия: Американская ассоциация общественного здравоохранения; 2012.

    Академия Google

  15. Брандт А.М. Сигаретный век: взлет, падение и смертоносная стойкость продукта, определившего Америку . Нью-Йорк: Основные книги; 2007.

    Академия Google

  16. Соединенные Штаты против Philip Morris USA, Inc. , 787 F Supp 2d 68, 74-75 (2011).

  17. Джеймисон П., Ромер Д. Что, по мнению молодых людей, они знают о вреде курения? В: Слович П, изд. Курение: риск, восприятие и политика . Тысяча дубов, Калифорния: Sage; 2001: 51-63.

  18. Бонни Р. Дж., Стрэттон К., Уоллес Р.Б., ред.; Институт медицины. Решение проблемы табака: план для нации . Вашингтон, округ Колумбия: Издательство национальных академий; 2007.

    Академия Google

  19. Вайнштейн Н.Д., Маркус С.Е., Мозер Р.П. Нереалистичный оптимизм курильщиков в отношении своего риска. Борьба против табака 2005;1455-59.

    Посмотреть статью пабмед Академия Google

  20. Арнет Дж. Оптимистическая предвзятость у курящих и некурящих подростков и взрослых. Поведение наркомана 2000;25(4):625-632.

    Посмотреть статью пабмед Академия Google

  21. Джонстон Л.Д., О’Мэлли П.М., Бахман Дж.Г., Шуленберг Дж.Е. Мониторинг будущих национальных результатов по употреблению наркотиков подростками: обзор основных результатов, 2004 г. . Bethesda, MD: Национальный институт по борьбе со злоупотреблением наркотиками; 2005 г.  http://www.monitoringthefuture.org/pubs/monographs/overview2004.pdf. По состоянию на 3 июля 2013 г.

  22. Джа П., Рамасундарахеттиге С., Ландсман В. и др. Опасности курения в 21 веке и преимущества отказа от курения в Соединенных Штатах. N Engl J Med 2013;368(4):341-350.

    Посмотреть статью пабмед Академия Google

  23. Р.Дж. Reynolds Tobacco Company и др. v Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов и др. . (Августа), 23.

  24. Азагба С., Шараф М.Ф. Влияние графических предупредительных надписей о сигаретах на курение: данные из канадского опыта. Никотин Тоб Res 2013;15(3):708-717.

    Посмотреть статью пабмед Академия Google

  25. Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов, HHS. Требуемые предупреждения для сигаретных упаковок и рекламы: окончательное правило. Реестр ФРС . 2-11;76(120):36628-36777.

    ПабМед Академия Google

  26. Борланд Р. Предупреждения о вреде для здоровья, связанные с табаком, и связанные с курением познания и поведение. Зависимость 1997;92(11):1427-1435.

    Посмотреть статью пабмед Академия Google

  27. Хаммонд Д. Предупреждающие сообщения о вреде для здоровья на табачных изделиях: обзор. Борьба против табака 2011;20(5):327-

    Посмотреть статью пабмед Академия Google

  28. Хаммонд Д., Трэшер Дж., Рейд Дж.Л., Дризен П., Будро С., Арилло-Сантиллин Э.А. Воспринимаемая эффективность графических предупреждений о вреде для здоровья среди мексиканской молодежи и взрослых: вмешательство на уровне населения, способное уменьшить несправедливость, связанную с табаком. Рак вызывает контроль 2012;23(Приложение 1):57-67.

    Посмотреть статью пабмед Академия Google

  29. Трэшер Дж. Ф., Карпентер М. Дж., Эндрюс Дж. О. и др. Альтернативные варианты политики в отношении предупредительных надписей на сигаретах и ​​различия в состоянии здоровья, связанные с курением. Am J Профилактическая медицина 2012;43(6):590-600.

    Посмотреть статью пабмед Академия Google

  30. Трэшер Дж., Арилло-Сантиллин Э., Вильялобос В. и др. Могут ли графические предупреждающие этикетки на пачках сигарет решить проблемы со здоровьем, связанные с курением? Полевые эксперименты в Мексике для оценки содержания графических предупреждающих надписей. Рак вызывает контроль 2012;23(Приложение 1):69-80.

    Посмотреть статью пабмед Академия Google

  31. Витте К. Манипулятивная природа исследований в области медицинской коммуникации. Am Behav Sci 1994;38(2):285-293.

    Посмотреть статью пабмед Академия Google

  32. Гуттман Н.  Информационные вмешательства в области общественного здравоохранения: ценности и этические дилеммы . Таузенд-Оукс, Калифорния: Sage Publications; 2000.

  33. Уэйкфилд М.А., Дуркин С., Спиттал М.Дж. и соавт. Влияние политики борьбы против табака и кампаний в СМИ на ежемесячную распространенность курения среди взрослых. Am J Общественное здравоохранение 2008;98(8):1443-1450.

    Посмотреть статью пабмед Академия Google

  34. Даркин С., Бреннан Э., Уэйкфилд М. Кампании в СМИ по пропаганде отказа от курения среди взрослых: интегративный обзор. Борьба против табака 2012;21(2):127-138.

    Посмотреть статью пабмед Академия Google

  35. Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов. Обзор: предупреждения о вреде для здоровья от сигарет. По состоянию на 29 апреля 2013 г.

  36. Thrasher J, P�rez-Hern�ndez R, Arillo-Santill�n E, Barrientos I. Hacia el consumo informado de tabaco en M�xico: Evaluaci�n de las advertencias con pictogramas a partir de una encuesta long en la poblaci�n fumadora [На пути к осознанному потреблению табака в Мексике: оценка графических предупреждений в лонгитюдном опросе курильщиков]. Revista de Salud P�blica de M�xico . 2012;54:242-253.

  37. Thrasher JF, Murukutla N, P�rez-Hern�ndez R, et al. Связывание кампаний в средствах массовой информации с графическими предупреждающими надписями на пачках сигарет: перекрестное исследование для оценки воздействия на мексиканских курильщиков. Тоб Управление 2013;22(e1):e57-e65.

    Посмотреть статью пабмед Академия Google

  38. Виллемсен М. , Саймонс С., Зееман Г. Влияние новых предупреждений о вреде для здоровья в ЕС на телефонную линию отказа от курения в Нидерландах. Тоб Управление 2002;11(4):382-

    Посмотреть статью пабмед Академия Google

  39. Миллер CL, Hill DJ, Quester PG, Hiller JE. Влияние на австралийскую линию отказа от новых графических предупреждений на пачках сигарет, включая номер линии отказа. Тоб Управление 2009;18(3):225-237.

    Посмотреть статью пабмед Академия Google

  40. Уилсон Н., Ли Дж., Хук Дж., Эдвардс Р., Пис Дж. Долгосрочная выгода от увеличения заметности номера телефона службы помощи бросающим курить на упаковке сигарет: данные о звонках на линию помощи за 3 года. N Z Med J 2010;123(1321):109-111.

    ПабМед Академия Google

  41. Кавальканте ТМ. Этикетирование и упаковка в Бразилии . Женева, Швейцария: Organizacion Mundial de Salud; 2003.

    Академия Google

  42. Витте К., Аллен М. Метаанализ призывов к страху: последствия для эффективных кампаний общественного здравоохранения. Медицинское образование 2000;27(5):591-615.

    Посмотреть статью пабмед Академия Google

  43. Гарретт Б.Э., Дубе С.Р., Тросклер А., Карабальо Р.С., Печачек Т.Ф. Курение сигарет – США, 1965–2008 гг. Сумма наблюдения MMWR 2011; 60 Приложение 109-113.

    ПабМед Академия Google

  44. Министерство здравоохранения Канады. Маркировка табачных изделий. http://www.hc-sc.gc.ca/hc-ps/tobac-tabac/legislation/label-etiquette/index-eng.php. По состоянию на 29 апреля 2013 г.

Легочные заболевания – как табачный дым вызывает заболевания: биологическая и поведенческая основа болезней, связанных с курением

  • Аббас А. К., Лихтман А.Х., Побер Дж.С. Активация Т-лимфоцитов, клеточная и молекулярная иммунология. 4-е изд. Филадельфия: WB Сондерс; 2000а. стр. 161–81.

  • Аббас А.К., Лихтман А.Х., Побер Дж.С. Активация В-клеток и продукция антител, клеточная и молекулярная иммунология. 4-е изд. Филадельфия: WB Сондерс; 2000б. стр. 182–207.

  • Аббас А.К., Лихтман А.Х., Побер Дж.С. Врожденный иммунитет, клеточная и молекулярная иммунология. 4-е изд. Филадельфия: WB Сондерс; 2000с. стр. 270–90.

  • Abboud RT, Fera T, Johal S, Richter A, Gibson N. Влияние курения на уровень эластазы нейтрофилов в плазме. Журнал лабораторной и клинической медицины. 1986;108(4):294–300. [PubMed: 3639117]

  • Abboud RT, Fera T, Richter A, Tabona MZ, Johal S. Острое влияние курения на функциональную активность ингибитора альфа-1-протеазы в бронхоальвеолярной лаважной жидкости. Американский обзор респираторных заболеваний. 1985;131(1):79–85. [PubMed: 3871315]

  • Abboud RT, Ofulue AF, Sansores RH, Muller NL. Связь активности активатора плазминогена и эластазы альвеолярных макрофагов с функцией легких и КТ-признаками эмфиземы. Грудь. 1998;113(5):1257–63. [PubMed: 9596303]

  • Адамс М.Р., Джессап В., Целермайер Д.С. Курение сигарет связано с повышенной адгезией моноцитов человека к эндотелиальным клеткам: обратимость при пероральном приеме L-аргинина, но не витамина С. Журнал Американского колледжа кардиологов. 1997;29(3):491–7. [PubMed:

    83]

  • Adams V, Nehrhoff B, Späte U, Linke A, Schulze PC, Baur A, Gielen S, Hambrecht R, Schuler G. Индукция экспрессии iNOS в скелетных мышцах путем активации IL-1β и NFκB : исследование in vitro и in vivo. Сердечно-сосудистые исследования. 2002;54(1):95–104. [PubMed: 12062366]

  • Adler KB, Holden-Stauffer WJ, Repine JE. Метаболиты кислорода стимулируют высвобождение высокомолекулярных гликоконъюгатов культурами клеток и органов респираторного эпителия грызунов по механизму, зависимому от арахидоновой кислоты. Журнал клинических исследований. 1990;85(1):75–85. [Бесплатная статья PMC: PMC296389] [PubMed: 2153154]

  • Агусти А., МакНи В., Дональдсон К., Косио М. Гипотеза: имеет ли ХОБЛ аутоиммунный компонент? грудная клетка. 2003;58(10):832–4. [Бесплатная статья PMC: PMC1746486] [PubMed: 14514931]

  • Alberg AJ. Влияние курения сигарет на циркулирующие концентрации антиоксидантных микронутриентов. Токсикология. 2002;180(2):121–37. [PubMed: 12324189]

  • Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. Заявление Американского торакального общества/Европейского респираторного общества: стандарты диагностики и лечения лиц с дефицитом альфа-1-антитрипсина. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2003; 168(7):818–9.00. [PubMed: 14522813]

  • Американское торакальное общество. ATS публикует современный отчет по астме [пресс-релиз]. Нью-Йорк: Американское торакальное общество; Май 2000 г. [дата обращения: 13 апреля 2007 г. ]. < http://www ​.thoracic.org ​/sections/publications ​/press-releases ​/journal/articles/may-2000.html>.

  • Рабочая группа Американского торакального общества/Европейского респираторного общества. Стандарты диагностики и ведения больных ХОБЛ [Интернет]. Версия 1.2. Нью-Йорк: Американское торакальное общество; 2004. [дата обращения: 13 апреля 2007 г.]. [обновлено 8 сентября 2005 г.]; < http://www ​.thoracic.org/go/copd>.

  • Anderson C, Kilty I, Marwick JA, MacNee W, Rahman I. Сигаретный дым и H. не за счет ингибирования киназы I-κB в клетках A549 [аннотация] Американский журнал респираторной и реаниматологической медицины. 2004;169:А424.

  • Andrade FH, Reid MB, Allen DG, Westerblad H. Влияние перекиси водорода и дитиотреитола на сократительную функцию отдельных волокон скелетных мышц мыши. Журнал физиологии. 1998; 509 (часть 2): 565–75. [Бесплатная статья PMC: PMC2230964] [PubMed: 9575304]

  • Антонисен Н. Р., Скинс М.А., Уайз Р.А., Манфреда Дж., Каннер Р.Е., Коннетт Д.Е. Исследовательская группа по изучению здоровья легких. Влияние вмешательства по прекращению курения на 14,5-летнюю смертность: рандомизированное клиническое исследование. Анналы внутренней медицины. 2005;142(4):233–9. [PubMed: 15710956]

  • Antonicelli F, Brown D, Parmentier M, Drost EM, Hirani N, Rahman I, Donaldson K, MacNee W. Регуляция воспаления, опосредованного LPS, in vivo и in vitro с помощью тиолового антиоксиданта Nacystelyn. Американский журнал физиологии – клеточная и молекулярная физиология легких. 2004;286(6):L1319–L1327. [PubMed: 15136298]

  • Anttila S, Hirvonen A, Vainio H, Husgafvel-Pursiainen K, Hayes JD, Ketterer B. Иммуногистохимическая локализация глутатион S -трансфераз в легких человека. Исследования рака. 1993; 53 (23): 5643–8. [PubMed: 8242618]

  • Аошиба К., Койнума М., Йокохори Н., Нагаи А. Иммуногистохимическая оценка окислительного стресса в легких мышей после воздействия сигаретного дыма. Ингаляционная токсикология. 2003а; 15(10):1029–38. [В паблике: 128]

  • Аошиба К., Коинума М., Йокохори Н., Нагаи А. Группа по исследованию дыхательной недостаточности в Японии. Различия в распределении CD4+ и CD8+ Т-клеток в эмфизематозных легких. Дыхание. 2004;71(2):184–90. [PubMed: 15031576]

  • Аошиба К., Тамаоки Дж., Нагаи А. Острое воздействие сигаретного дыма вызывает апоптоз альвеолярных макрофагов. Американский журнал физиологии – клеточная и молекулярная физиология легких. 2001a; 281(6):L1392–L1401. [В паблике: 11704535]

  • Аошиба К., Ясуда К., Ясуи С., Тамаоки Дж., Нагаи А. Сериновые протеазы усиливают окислительный стресс в клетках легких. Американский журнал физиологии – клеточная и молекулярная физиология легких. 2001b;281(3):L556–L564. [PubMed: 11504681]

  • Аошиба К., Йокохори Н., Нагаи А. Апоптоз альвеолярной стенки вызывает разрушение легких и эмфизематозные изменения. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 2003b;28(5):555–62. [PubMed: 12707011]

  • Arnér ESJ, Holmgren A. Физиологические функции тиоредоксина и тиоредоксинредуктазы. Европейский журнал биохимии. 2000;267(20):6102–9. [PubMed: 11012661]

  • Арсалан К., Дюбуа С.М., Муанза Т., Бегин Р., Будро Ф., Асселин С., Кантин А.М. Трансформирующий фактор роста-β1 является мощным ингибитором синтеза глутатиона в эпителиальной клеточной линии легких A549: транскрипционное влияние на ограничивающий скорость GSH фермент γ-глутамилцистеинсинтетазу. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 1997;17(5):599–607. [PubMed:

    11]

  • Astemborski JA, Beaty TH, Cohen BH. Анализ компонентов дисперсии форсированного выдоха в семьях. Американский журнал медицинской генетики. 1985;21(4):741–53. [PubMed: 4025399]

  • Аткинсон Дж.Дж., Холмбек К., Ямада С., Биркедал-Хансен Х., Parks WC, Senior RM. Матриксная металлопротеиназа мембранного типа 1 необходима для нормального развития альвеол. Динамика развития. 2005;232(4):1079–90. [PubMed: 15739229]

  • Баарендс Э.М., Шолс А.М., Мостерт Р., Воутерс Э.Ф. Пиковая реакция на физическую нагрузку в связи с истощением тканей у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких. Европейский респираторный журнал. 1997;10(12):2807–13. [PubMed: 94

  • ]

  • Балинт Б., Доннелли Л.Е., Ханадзава Т., Харитонов С.А., Барнс П.Дж. Повышение содержания метаболитов оксида азота в конденсате выдыхаемого воздуха после воздействия табачного дыма. грудная клетка. 2001;56(6):456–61. [Бесплатная статья PMC: PMC1746081] [PubMed: 11359961]

  • Баранова Х., Перрио Дж., Альбюиссон Е., Иващенко Т., Баранова В.С., Хемери Б., Мурэр П., Риоль Н., Мале П. Особенности генотипа GSTM1 0/0 у заядлых курильщиков Франции с различными типами хронического бронхита. Генетика человека. 1997; 99(6):822–6. [PubMed:

  • 80]

  • Barberà JA, Peinado VI, Santos S. Легочная гипертензия при хронической обструктивной болезни легких. Европейский респираторный журнал. 2003;21(5):892–905. [PubMed: 12765440]

  • Barclay JK, Hansel M. Свободные радикалы могут способствовать окислительной усталости скелетных мышц. Канадский журнал физиологии и фармакологии. 1991;69(2):279–84. [PubMed: 2054745]

  • Барнс П.Дж. Альвеолярные макрофаги как организаторы ХОБЛ. ХОБЛ. 2004а; 1(1):59–70. [PubMed: 16997739]

  • Барнс П.Дж. Медиаторы хронической обструктивной болезни легких. Фармакологические обзоры. 2004b;56(4):515–48. [PubMed: 15602009]

  • Барнс П.Дж., Шапиро С.Д., Пауэлс Р.А. Хроническая обструктивная болезнь легких: молекулярные и клеточные механизмы. Европейский респираторный журнал. 2003;22(4):672–88. [В паблике: 14582923]

  • Баст А., Хэнен Г.Р., Доэлман С.Дж. Оксиданты и антиоксиданты: современное состояние. Американский журнал медицины. 1991;91(3C):2S–13S. [PubMed: 1

    7]

  • Beatty K, Bieth J, Travis J. Кинетика ассоциации сериновых протеиназ с нативным и окисленным ингибитором α-1-протеиназы и α-1-антихимотрипсином. Журнал биологической химии. 1980;255(9):3931–4. [PubMed: 6989830]

  • Беккер К., Гуй М., Ширмер Р.Х. Ингибирование глутатионредуктазы человека S -нитрозоглутатион. Европейский журнал биохимии. 1995;234(2):472–8. [PubMed: 8536691]

  • Беккер С., Соукуп Дж.М., Гилмор М.И., Девлин Р.Б. Стимуляция альвеолярных макрофагов человека и крыс частицами городского воздуха: влияние на образование оксидантных радикалов и продукцию цитокинов. Токсикология и прикладная фармакология. 1996;141(2):637–48. [PubMed: 8975789]

  • Beckman JS, Koppenol WH. Оксид азота, супероксид и пероксинитрит: хорошие, плохие и уродливые. Американский журнал физиологии – клеточная физиология. 1996; 271 (5 ч. 1): C1424–C1437. [PubMed: 8944624]

  • Бехзад А.Р., Чу Ф., Уокер, округ Колумбия. Фибробласты способны предоставлять информацию о направлении миграции нейтрофилов во время пневмонии в легких кролика. Микрососудистые исследования. 1996;51(3):303–16. [PubMed: 89

  • ]

  • Benetazzo MG, Gilè LS, Bombieri C, Malerba G, Massobrio M, Pignatti PF, Luisetti M. Полиморфизм α 1 -антитрипсин TAQ I и мутация α 1 -антихимотрипсин обструктивная болезнь легких. Респираторная медицина. 1999;93(9):648–54. [PubMed: 10542979]

  • Bernstein D. Обзор влияния размера частиц, объема затяжки и характера вдыхания на осаждение частиц сигаретного дыма в дыхательных путях. Ингаляционная токсикология. 2004;16(10):675–89. [PubMed: 15371056]

  • Betsuyaku T, Nishimura M, Takeyabu K, Tanino M, Venge P, Xu S, Kawakami Y. Белки нейтрофильных гранул в жидкости бронхоальвеолярного лаважа у субъектов с субклинической эмфиземой. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1999;159(6):1985–91. [PubMed: 10351949]

  • Бетсуяку Т., Нисимура М., Йошиока А., Такеябу К., Миямото К., Каваками Ю. Пептиды, полученные из эластина, и нейтрофильная эластаза в жидкости бронхоальвеолярного лаважа. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1996; 154 (3 часть 1): 720–4. [PubMed: 8810611]

  • Бетсуяку Т., Такеябу К., Танино М., Нисимура М. Роль ингибитора секреторной лейкоцитарной протеазы в развитии субклинической эмфиземы. Европейский респираторный журнал. 2002;19(6): 1051–107. [PubMed: 12108856]

  • Бетсуяку Т., Танино М., Нагаи К., Насухара Ю., Нисимура М., старший РМ. Уровень индуктора металлопротеиназы внеклеточного матрикса увеличивается в жидкости бронхоальвеолярного лаважа у курильщиков. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2003;168(2):222–7. [PubMed: 12714350]

  • Бетсуяку Т., Йошиока А., Нисимура М., Миямото К., Кондо Т., Каваками Ю. Нейтрофильная эластаза, связанная с альвеолярными макрофагами у пожилых добровольцев. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1995;151(2 ч. 1):436–42. [PubMed: 7842203]

  • Bieth JG. Антиэластазный экран нижних дыхательных путей. Приложение к Европейскому журналу респираторных заболеваний. 1985; 139: 57–61. [PubMed: 3876235]

  • Bilimoria MH, Ecobichon DJ. Защитные антиоксидантные механизмы в тканях крыс и морских свинок при остром воздействии сигаретного дыма. Токсикология. 1992;72(2):131–44. [PubMed: 1566276]

  • Black LF, Kueppers F. Дефицит α1-антитрипсина у некурящих. Американский обзор респираторных заболеваний. 1978;117(3):421–8. [PubMed: 305219]

  • Boschetto P, Miniati M, Miotto D, Braccioni F, De Rosa E, Bononi I, Papi A, Saetta M, Fabbri LM, Mapp CE. Преобладающий фенотип эмфиземы у больных хронической обструктивной болезнью легких. Европейский респираторный журнал. 2003;21(3):450–4. [PubMed: 12662000]

  • Bosken CH, Hards J, Gatter K, Hogg JC. Характеристика воспалительной реакции в периферических дыхательных путях курильщиков с помощью иммуноцитохимии. Американский обзор респираторных заболеваний. 1992;145( 4 Пт 1):911–7. [PubMed: 1554220]

  • Боулер Р. П., Барнс П.Дж., Крапо Д.Д. Роль оксидативного стресса в развитии хронической обструктивной болезни легких. ХОБЛ. 2004;1(2):255–77. [PubMed: 17136992]

  • Брантли М., Нукива Т., Кристал Р.Г. Молекулярная основа дефицита альфа-1-антитрипсина. Американский журнал медицины. 1988; 84 (Приложение 6A): 13–31. [PubMed: 3289385]

  • Брейер Р., Кристенсен Т.Г., Люси Э.К., Болбочан Г., Стоун П.Дж., Снайдер Г.Л. Эластаза вызывает секреторное отделяемое в бронхах хомяков с индуцированной эластазой метаплазией секреторных клеток. Экспериментальное исследование легких. 1993;19(2):273–82. [PubMed: 8467766]

  • Bridgeman MME, Marsden M, Drost E, Selby C, Ryle AP, Donaldson K, MacNee W. Влияние сигаретного дыма на клетки легких [аннотация] American Review of Respiratory Disease. 1991;143:A737.

  • БМЖ. Стандартизированные анкеты [так в оригинале] по респираторным симптомам. BMJ (Британский медицинский журнал). 1965; 2(5213):1665.

  • Buck M, Chojkier M. Атрофию мышц и дедифференцировку, вызванную окислительным стрессом в мышиной модели кахексии, предотвращают ингибиторы синтеза оксида азота и антиоксиданты. Журнал ЭМБО. 1996;15(8):1753–65. [Бесплатная статья PMC: PMC450091] [PubMed: 8617220]

  • Burgel PR, Escudier E, Coste A, Dao-Pick T, Ueki IF, Takeyama K, Shim JJ, Murr AH, Nadel JA. Связь экспрессии рецептора эпидермального фактора роста с гиперплазией бокаловидных клеток в полипах носа. Журнал аллергии и клинической иммунологии. 2000;106(4):705–12. [PubMed: 11031341]

  • Бернс А.Р., Смит К.В., Уокер, округ Колумбия. Уникальные структурные особенности, влияющие на эмиграцию нейтрофилов в легкие. Физиологические обзоры. 2003;83(2):309–36. [PubMed: 12663861]

  • Бузату Л., Чу Ф., Джавадифард А., Эллиот В.М., Ли В., Черньяк Р.М., Роджерс Р.М., Шурба Ф.К., Коксон Х.О., Паре П.Д., Хогг Д.К. Накопление дендритных и натуральных киллеров в мелких дыхательных путях при различной степени тяжести ХОБЛ. Труды Американского торакального общества. 2005;2:А135.

  • Байт Британская Колумбия, Биллингсли Г.Д., Кокс Д.В. Физическое и генетическое картирование кластера генов серпина в 14q32.1: аллельная ассоциация и уникальный гаплотип, связанные с дефицитом альфа-1-антитрипсина. Американский журнал генетики человека. 1994;55(1):126–33. [Статья бесплатно PMC: PMC1

    • 8] [PubMed: 7

    4]

  • Калабрезе Ф., Джакометти С., Беге Б., Ри Ф., Лой М., Зуин Р., Марулли Г., Баральдо С., Саэтта М., Валенте М. Выраженный альвеолярный апоптоз/ Дисбаланс пролиферации при терминальной стадии эмфиземы. Дыхательные исследования. 2005;6(1):14. [Бесплатная статья PMC: PMC549521] [PubMed: 15705190]

  • Cantin A, Crystal RG. Оксиданты, антиоксиданты и патогенез эмфиземы легких. Приложение к Европейскому журналу респираторных заболеваний. 1985;139:7–17. [PubMed: 2995106]

  • Cantin AM, North SL, Hubbard RC, Crystal RG. Нормальная жидкость, выстилающая альвеолярный эпителий, содержит высокий уровень глутатиона. Журнал прикладной физиологии. 1987; 63 (1): 152–7. [PubMed: 3040659]

  • Кантрелл Э.Т., Уорр Г.А., Басби Д.Л., Мартин Р.Р. Индукция арилуглеводородгидроксилазы в легочных альвеолярных макрофагах человека при курении сигарет. Журнал клинических исследований. 1973; 52 (8): 1881–184. [Бесплатная статья PMC: PMC302469] [PubMed: 4124207]

  • Карневали С., Петруцелли С., Лонгони Б., Ванакор Р., Барале Р., Чиполлини М., Скатена Ф., Паджаро П., Чели А., Джунтини С. Экстракт сигаретного дыма вызывает окислительный стресс и апоптоз у человека фибробласты легких. Американский журнал физиологии – клеточная и молекулярная физиология легких. 2003; 284(6):L955–L963. [PubMed: 12547733]

  • Картер А.Б., Тефли Л.А., Венкатараман С., Оберли Л.В., Чжан И., Бюттнер Г.Р., Шпиц Д.Р., Ханнингхейк Г.В. Высокий уровень активности каталазы и глутатионпероксидазы ослабляет H 2 O 2 передача сигналов в альвеолярных макрофагах человека. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 2004;31(1):43–53. [PubMed: 14962975]

  • Cavarra E, Bartalesi B, Lucattelli M, Fineschi S, Lunghi B, Gambelli F, Ortiz LA, Martorana PA, Lungarella G. Влияние сигаретного дыма на мышей с различными уровнями α 1 -ингибитор протеиназ и чувствительность к оксидантам. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2001а; 164(5):886–9.0. [PubMed: 11549550]

  • Cavarra E, Lucattelli M, Gambelli F, Bartalesi B, Fineschi S, Szarka A, Giannerini F, Martorana PA, Lungarella G. Инактивация SLPI человека после воздействия сигаретного дыма в новом эксперименте in vivo Модель легочного окислительного стресса. Американский журнал физиологии – клеточная и молекулярная физиология легких. 2001b;281(2):L412–L417. [PubMed: 11435216]

  • Celedón JC, Lange C, Raby BA, Litonjua AA, Palmer LJ, DeMeo DL, Reilly JJ, Kwiatkowski DJ, Chapman HA, Laird N, et al. Ген трансформирующего фактора роста-β1 (TGFB1) связан с хронической обструктивной болезнью легких (ХОБЛ). Молекулярная генетика человека. 2004;13(15):1649–56. [PubMed: 15175276]

  • Центры по контролю и профилактике заболеваний. Годовая смертность, относимая на счет курения, потерянные годы потенциальной жизни и потери производительности — США, 1997–2001 гг. Еженедельный отчет о заболеваемости и смертности. 2005;54(25):625–8. [PubMed: 15988406]

  • Чемберс, округ Колумбия, Танниклифф В.С., Эйрес Дж.Г. Острое вдыхание сигаретного дыма увеличивает концентрацию оксида азота в нижних дыхательных путях. грудная клетка. 1998;53(8):677–9. [Бесплатная статья PMC: PMC1745302] [PubMed: 9828855]

  • Chance B, Sies H, Boveris A. Метаболизм гидропероксидов в органах млекопитающих. Физиологические обзоры. 1979;59(3):527–605. [PubMed: 37532]

  • Chan-Yeung M, Abboud R, Buncio AD, Vedal S. Количество лейкоцитов на периферии и продольное снижение функции легких. грудная клетка. 1988;43(6):462–6. [Статья бесплатно PMC: PMC461311] [PubMed: 3420557]

  • Чой А. М., Алам Дж. Гемоксигеназа-1: функция, регуляция и роль нового белка, индуцируемого стрессом, в окислительно-индуцированном повреждении легких. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 1996;15(1):9–19. [PubMed: 8679227]

  • Church DF, Pryor WA. Свободнорадикальная химия сигаретного дыма и ее токсикологические последствия. Перспективы гигиены окружающей среды. 1985; 64: 111–26. [Бесплатная статья PMC: PMC1568603] [PubMed: 3007083]

  • Чарг А., Дай Дж., Тай Х., Се С., Райт Дж.Л. Фактор некроза опухоли-α играет центральную роль в остром воспалении, вызванном сигаретным дымом, и разрушении соединительной ткани. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2002;166(6):849–54. [PubMed: 12231496]

  • Чарг А., Ван Р.Д., Тай Х., Ван Х., Се С., Райт Дж.Л. Фактор некроза опухоли-α вызывает 70% эмфиземы, вызванной сигаретным дымом, у мышей. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2004;170(5):492–8. [PubMed: 15184206]

  • Чарг А., Ван Р.Д., Се С., Райт Дж.Л. α1-антитрипсин облегчает эмфизему, вызванную сигаретным дымом, у мышей. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2003;168(2):199–207. [В паблике: 12689849]

  • Чарг А., Райт Дж.Л. Протеазы и эмфизема. Современное мнение в области легочной медицины. 2005;11(2):153–9. [PubMed: 15699789]

  • Кларк RAF. Ремонт раны. Молекулярная и клеточная биология заживления ран. 2-е изд. Кларк РАФ, редактор. Нью-Йорк: Пленум Пресс; 1996. С. 3–50.

  • Clark AG, Debnam P. Ингибирование глутатиона S -трансфераз из печени крыс с помощью S -нитрозо- L -глутатиона. Биохимическая фармакология. 1988;37(16):3199–201. [PubMed: 3401252]

  • Clark-Lewis I, Mattioli I, Gong JH, Loetscher P. Структурно-функциональные отношения между рецептором хемокинов человека CXCR3 и его лигандами. Журнал биологической химии. 2003;278(1):289–95. [PubMed: 12417585]

  • Clini E, Bianchi L, Pagani M, Ambrosino N. Эндогенный оксид азота у пациентов со стабильной ХОБЛ: коррелирует с тяжестью заболевания. грудная клетка. 1998;53(10):881–3. [Бесплатная статья PMC: PMC1745093] [PubMed: 101

      ]

    • Коэн Д., Араи С.Ф., Брэйн Д.Д. Курение ухудшает долговременную очистку легких от пыли. Наука. 1979; 204 (4392): 514–7. [PubMed: 432655]

    • Comhair SAA, Bhathena PR, Farver C, Thunnissen FBJM, Erzurum SC. Индукция внеклеточной глутатионпероксидазы в астматических легких: свидетельство окислительно-восстановительной регуляции экспрессии в эпителиальных клетках дыхательных путей человека. Журнал ФАСЭБ. 2001;15(1):70–8. [PubMed: 11149894]

    • Коннер Э.М., Гришам М.Б. Воспаление, свободные радикалы и антиоксиданты. Питание. 1996;12(4):274–7. [PubMed: 8862535]

    • Conway EM, Collen D, Carmeliet P. Молекулярные механизмы роста кровеносных сосудов. Сердечно-сосудистые исследования. 2001;49(3):507–21. [PubMed: 11166264]

    • Кук CL. Инфекции верхних и нижних дыхательных путей. Учебник диагностической микробиологии. 2-е изд. Mahon CR, Manuselis G, редакторы. Филадельфия: WB Сондерс; 2000. стр. 878–917.

    • Корради М., Монтуши П., Доннелли Л.Е., Пеши А., Харитонов С.А., Барнс П.Дж. Повышение содержания нитрозотиолов в конденсате выдыхаемого воздуха при воспалительных заболеваниях дыхательных путей. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2001;163(4):854–8. [В паблике: 11282756]

    • Корради М., Рубинштейн И., Андреоли Р., Манини П., Кальери А., Поли Д., Алинови Р., Мутти А. Альдегиды в выдыхаемом конденсате пациентов с хронической обструктивной болезнью легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2003;167(10):1380–6. [PubMed: 12522029]

    • Cosio MG, Majo J, Cosio MG. Воспаление дыхательных путей и паренхимы легких при ХОБЛ: роль Т-клеток. Грудь. 2002; 121 (5 Дополнение): 160S–165S. [PubMed: 12010846]

    • Cotgreave IA, Johansson U, Moldeus P, Brattsand R. Влияние острого вдыхания сигаретного дыма на легочные и системные окислительно-восстановительные состояния цистеина и глутатиона у крыс. Токсикология. 1987;45(2):203–12. [PubMed: 3603585]

    • Couillard A, Koechlin C, Cristol JP, Varray A, Prefaut C. Доказательства местного системного окислительного стресса, вызванного физической нагрузкой, у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких. Европейский респираторный журнал. 2002;20(5):1123–9. [В паблике: 12449164]

    • Couillard A, Maltais F, Saey D, Debigare R, Michaud A, Koechlin C, LeBlanc P, Prefant C. Вызванный физическими упражнениями окислительный стресс четырехглавой мышцы и дисфункция периферических мышц у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2003; 167 (12): 1664–9. [PubMed: 12672647]

    • Cross CE, Halliwell B, Allen A. Антиоксидантная защита: функция трахеобронхиальной и желудочно-кишечной слизи. Ланцет. 1984;323(8390):1328–30. [PubMed: 6145029]

    • Cross CE, van der Vliet A, Eiserich JP, Wong J, Halliwell B. Окислительный стресс и антиоксиданты в жидкостях, выстилающих дыхательные пути. Кислород, экспрессия генов и клеточная функция. Clerch LB, Massaro DJ, редакторы. Нью-Йорк: Марсель Деккер; 1997. С. 367–98.

    • Кросс К.Я., Мустой Т.А. Факторы роста при заживлении ран. Хирургические клиники Северной Америки. 2003;83(3):531–45. [PubMed: 12822724]

    • Кроутер А.Дж., Рахман И., Антоничелли Ф., Хименес Л.А., Солтер Д., МакНи В. Окислительный стресс и факторы транскрипции AP-1 и NF-κB в легочной ткани человека [аннотация] American Journal of Respiratory и реаниматология. 1999;159:А816.

    • Кертис Дж.Л., Фримен К.М., Хогг Дж.К. Иммунопатогенез хронической обструктивной болезни легких: выводы из недавних исследований. Труды Американского торакального общества. 2007;4(7):512–21. [Статья бесплатно PMC: PMC2365762] [PubMed: 17878463]

    • Д’Армьенто Дж., Далал С.С., Окада Й., Берг Р.А., Чада К. Экспрессия коллагеназы в легких трансгенных мышей вызывает эмфизему легких. Клетка. 1992;71(6):955–61. [PubMed: 1458541]

    • Дэвис К.Дж. Окислительный стресс: парадокс аэробной жизни. Симпозиум биохимического общества. 1995; 61:1–31. [PubMed: 8660387]

    • де Серрес Ф.Дж. Расовое и этническое распространение дефицита α 1 -антитрипсина во всем мире: резюме анализа опубликованных генетических эпидемиологических исследований. Грудь. 2002; 122(5):1818–29. [PubMed: 12426287]

    • Dekhuijzen PN, Aben KK, Dekker I, Aarts LP, Wielders PL, van Herwaarden CL, Bast A. Увеличение выдоха перекиси водорода у пациентов со стабильной и нестабильной хронической обструктивной болезнью легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1996; 154 (3 часть 1): 813–6. [PubMed: 8810624]

    • Делен Ф. М., Сиппель Дж.М., Осборн М.Л., Лоу С., Туккани Н., Холден В.Е. Повышение выдыхаемого оксида азота при хроническом бронхите: сравнение с астмой и ХОБЛ. Грудь. 2000;117(3):695–701. [PubMed: 10712993]

    • DeMeo DL, Celedon JC, Lange C, Reilly JJ, Chapman MA, Sylvia JS, Speizer FE, Weiss ST, Silverman EK. Полногеномная связь форсированного потока в середине выдоха при хронической обструктивной болезни легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2004;170(12):1294–301. [PubMed: 15347563]

    • Денеке С.М., Фанбург Б.Л. Регуляция клеточного глутатиона. Американский журнал физиологии. 1989; 257 (4 части 1): L163–L173. [PubMed: 2572174]

    • Di Francia M, Barbier D, Mege JL, Orehek J. Уровень фактора некроза опухоли-альфа и потеря веса при хронической обструктивной болезни легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1994; 150 (5 часть 1): 1453–1455. [PubMed: 7952575]

    • Ди Стефано А., Карамори Г. , Оутс Т., Капелли А., Лусуарди М., Гнемми И., Иоли Ф., Чанг К.Ф., Доннер С.Ф., Барнс П.Дж. и др. Повышенная экспрессия ядерного фактора-κB в биоптатах бронхов курильщиков и больных ХОБЛ. Европейский респираторный журнал. 2002;20(3):556–63. [В паблике: 12358328]

    • Ди Стефано А., Карамори Г., Риччардоло Флорида, Капелли А., Адкок И.М., Доннер С.Ф. Клеточные и молекулярные механизмы хронической обструктивной болезни легких: обзор. Клиническая и экспериментальная аллергия. 2004;34(8):1156–67. [PubMed: 15298554]

    • Di Stefano A, Turato G, Maestrelli P, Mapp CE, Ruggieri MP, Roggeri A, Boschetto P, Fabbri LM, Saetta M. Ограничение воздушного потока при хроническом бронхите связано с Т-лимфоцитами и макрофагами инфильтрация слизистой бронхов. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1996;153(2):629–32. [PubMed: 8564109]

    • Doelman CJ, Bast A. Кислородные радикалы в патологии легких. Свободнорадикальная биология и медицина. 1990;9(5):381–400. [PubMed: 1705530]

    • Дональдсон Г.К., Симунгал Т.А., Бховмик А., Ведзича Д.А. Взаимосвязь между частотой обострений и снижением функции легких при хронической обструктивной болезни легких. грудная клетка. 2002;57(10):847–52. [Бесплатная статья PMC: PMC1746193] [PubMed: 12324669]

    • Дранник А.Г., Пулади М.А., Роббинс С.С., Гончарова С.И., Кианпур С., Стампфли М.Р. Влияние сигаретного дыма на клиренс и воспаление после 9 лет.0434 Инфекция Pseudomonas aeruginosa . Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2004;170(11):1164–71. [PubMed: 15317669]

    • Drost EM, Selby C, Bridgeman MM, MacNee W. Снижение деформируемости лейкоцитов после острого курения сигарет у людей. Американский обзор респираторных заболеваний. 1993;148(5):1277–83. [PubMed: 8239165]

    • Drost EM, Selby C, Lannan S, Lowe GD, MacNee W. Изменения деформируемости нейтрофилов после воздействия дыма in vitro: механизм и защита. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 1992;6(3):287–95. [PubMed: 1311595]

    • Dunnill MS. Эмфизема. Легочная патология. Даннилл М.С., редактор. Нью-Йорк: Черчилль Ливингстон; 1982. С. 81–112.

    • Ид А.А., Ионеску А.А., Никсон Л.С., Льюис-Дженкинс В., Мэтьюз С.Б., Гриффитс Т.Л., Шейл Д.Дж. Воспалительная реакция и состав тела при хронической обструктивной болезни легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2001; 164 (8 ч. 1): 1414–8. [PubMed: 11704588]

    • Эйзерих Дж. П., ван дер Влит А., Хандельман Г. Дж., Холливелл Б., Кросс К. Э. Пищевые антиоксиданты и биомолекулярные повреждения, вызванные сигаретным дымом: сложное взаимодействие. Американский журнал клинического питания. 1995;62(6 Дополнение):1490S–1500S. [PubMed: 7495250]

    • Экберг-Янссон А., Бэйк Б., Андерссон Б., Скуг Б.Е., Лофдал К.Г. Респираторные симптомы связаны с физиологическими изменениями и воспалительными маркерами, отражающими центральные, но не периферические дыхательные пути: исследование 60-летних «здоровых» курильщиков и никогда не куривших. Респираторная медицина. 2001;95(1):40–7. [PubMed: 11207016]

    • Engelen MP, Schols AM, Does JD, Deutz NE, Wouters EF. Измененный метаболизм глутамата связан со снижением уровня глутатиона в мышцах у пациентов с эмфиземой. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2000а; 161(1):98–103. [PubMed: 10619804]

    • Engelen MP, Schols AM, Does JD, Wouters EF. Слабость скелетных мышц связана с потерей безжировой массы конечностей, но не с обструкцией дыхательных путей у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких. Американский журнал клинического питания. 2000b;71(3):733–8. [PubMed: 10702166]

    • Эрикссон С. Исследования дефицита α 1 -антитрипсина. Acta Medica Scandinavica Supplementum. 1965; 432:1–85. [В паблике: 4160491]

    • Evans MD, Pryor WA. Повреждение ингибитора α-1-протеиназы человека водными экстрактами сигаретной смолы и образованием метионинсульфоксида. Химические исследования в токсикологии. 1992;5(5):654–60. [PubMed: 1446005]

    • Фарук М.О., Хан М.Р., Рахман М.М., Ахмед Ф. Связь между курением и антиоксидантным статусом питания. Британский журнал питания. 1995;73(4):625–32. [PubMed: 7794877]

    • Фельдман С., Андерсон Р., Кантакумар К., Варгас А., Коул П.Дж., Уилсон Р. Окислительно-опосредованная цилиарная дисфункция в респираторном эпителии человека. Свободнорадикальная биология и медицина. 1994;17(1):1–10. [PubMed: 7959161]

    • Ferrarotti I, Zorzetto M, Beccaria M, Gile LS, Porta R, Ambrosino N, Pignatti PF, Cerveri I, Pozzi E, Luisetti M. Гены семейства факторов некроза опухоли в фенотипе связанной с ХОБЛ с эмфиземой. Европейский респираторный журнал. 2003;21(3):444–9. [PubMed: 12661999]

    • Финкельштейн Р., Фрейзер Р.С., Геццо Х., Козио М.Г. Альвеолярное воспаление и его связь с эмфиземой у курильщиков. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1995; 152 (5 ч. 1): 1666–72. [PubMed: 7582312]

    • Finlay GA, O’Donnell MD, O’Connor CM, Hayes JP, FitzGerald MX. Ремоделирование эластина и коллагена при эмфиземе: исследование с помощью сканирующей электронной микроскопии. Американский журнал патологии. 1996;149(4):1405–15. [Бесплатная статья PMC: PMC1865175] [PubMed: 8863687]

    • Финлей Г.А., О’Дрисколл Л.Р., Рассел К.Дж., Д’Арси Э.М., Мастерсон Дж.Б., Фитцджеральд М.Х., О’Коннор К.М. Экспрессия и продукция матричных металлопротеиназ альвеолярными макрофагами при эмфиземе. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1997а; 156(1):240–7. [PubMed:

      • 55]

    • Финлей Г.А., Рассел К.Дж., МакМахон К.Дж., Д’Арси Э.М., Мастерсон Д.Б., Фитцджеральд М.Х., О’Коннор К.М. Повышенные уровни матриксных металлопротеиназ в жидкости бронхоальвеолярного лаважа больных эмфизематозом. грудная клетка. 1997б;52(6):502–6. [Бесплатная статья PMC: PMC1758576] [PubMed:

      • 14]

    • Флетчер К.М., Пето Р., Тинкер С., Спейзер Ф.Е. Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета; Естественная история хронического бронхита и эмфиземы: восьмилетнее исследование ранней хронической обструктивной болезни легких у рабочих в Лондоне. 1976

    • Foronjy R, D’Armiento J. Роль коллагеназы в эмфиземе. Дыхательные исследования. 2001;2(6):348–52. [Бесплатная статья PMC: PMC64802] [PubMed: 11737934]

    • Форонджи Р.Ф., Мирочниченко О., Пропокенко О., Леметр В., Цзя И., Иноуе М., Окада Ю., Д’Армьенто Д.М. Экспрессия супероксиддисмутазы ослабляет эмфизему, вызванную сигаретным дымом или эластазой, у мышей. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2006;173(6):623–31. [Бесплатная статья PMC: PMC3982860] [PubMed: 16387805]

    • Foronjy RF, Okada Y, Cole R, D’Armiento J. Прогрессирующая эмфизема взрослых у трансгенных мышей, экспрессирующих человеческий MMP-1 в легких. Американский журнал физиологии – клеточная и молекулярная физиология легких. 2003; 284(5):L727–L737. [PubMed: 12676763]

    • Франко А.А., Одом Р.С., Рандо Т.А. Регуляция экспрессии генов антиоксидантных ферментов в ответ на окислительный стресс и во время дифференцировки скелетных мышц мышей. Свободнорадикальная биология и медицина. 1999;27(9–10):1122–32. [PubMed: 10569645]

    • Freedman ML, Reich D, Penney KL, McDonald GJ, Mignault AA, Patterson N, Gabriel SB, Topol EJ, Smoller JW, Pato CN, et al. Оценка влияния стратификации населения на исследования генетических ассоциаций. Генетика природы. 2004;36(4):388–93. [PubMed: 15052270]

    • Фридлендер А.Л., Линч Д., Дьяр Л.А., Боулер Р.П. Фенотипы хронической обструктивной болезни легких. ХОБЛ. 2007;4(4):301–2. [PubMed: 18027155]

    • Fujii T, Hayashi S, Hogg JC, Mukae H, Suwa T, Goto Y, Vincent R, van Eeden SF. Взаимодействие альвеолярных макрофагов и эпителиальных клеток дыхательных путей после воздействия твердых частиц приводит к образованию медиаторов, которые стимулируют костный мозг. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 2002;27(1):34–41. [PubMed: 120

      • ]

    • Fujii T, Hayashi S, Hogg JC, Vincent R, van Eeden SF. Твердые частицы индуцируют экспрессию цитокинов в бронхиальных эпителиальных клетках человека. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 2001;25(3):265–71. [В паблике: 11588002]

    • Fuke S, Betsuyaku T, Nasuhara Y, Morikawa T, Katoh H, Nishimura M. Хемокины в бронхиолярном эпителии при развитии хронической обструктивной болезни легких. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 2004;31(4):405–12. [PubMed: 15220136]

    • Фукуда Ю., Масуда Ю., Ишизаки М., Масуги Ю., Ферранс В.Дж. Морфогенез аномальных эластических волокон в легких больных панацинарной и центриацинарной эмфиземой. Патология человека. 1989; 20 (7): 652–9.. [PubMed: 2661409]

    • Гадек Дж. Э., Феллс Дж. А., Кристал Р. Г. Курение сигарет вызывает дефицит функциональной антипротеазы в нижних дыхательных путях человека. Наука. 1979; 206 (4424): 1315–6. [PubMed: 316188]

    • Gardner DE, Crapo JD, McClellan RO. Токсикология легких. 3-е изд. Филадельфия: Тейлор и Фрэнсис; 2000.

    • Гебель С., Герстмайер Б. , Босио А., Хаусманн Х.Дж., Ван Мирт Э., Мюллер Т. Профилирование экспрессии генов в респираторных тканях крыс, подвергшихся воздействию основного потока сигаретного дыма. Канцерогенез. 2004;25(2):169–78. [PubMed: 14578158]

    • Гил Э., Чен Б., Клируп Э., Уэббер М., Ташкин Д.П. Острые и хронические эффекты курения марихуаны на легочную альвеолярную проницаемость. Науки о жизни. 1995; 56 (23–24): 2193–9. [PubMed: 7776849]

    • Gilmour PS, Rahman I, Donaldson K, MacNee W. Ацетилирование гистонов регулирует высвобождение эпителиального IL-8, опосредованное окислительным стрессом от частиц окружающей среды. Американский журнал физиологии – клеточная и молекулярная физиология легких. 2003;284(3):L533–L540. [В паблике: 12573991]

    • Глобальная инициатива по хронической обструктивной болезни легких. Рекомендации: Глобальная стратегия диагностики, лечения и профилактики ХОБЛ. ноябрь 2006 г. [дата обращения: 9 апреля 2007 г.]. < http://www ​. goldcopd.org>.

    • Golpon HA, Coldren CD, Zamora MR, Cosgrove GP, Moore MD, Tuder RM, Geraci MW, Voelkel NF. Профилирование экспрессии генов легочной ткани эмфиземы. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 2004;31(6):595–600. [В паблике: 15284076]

    • Гонсалес С., Хардс Дж., Ван Иден С., Хогг Дж.С. Экспрессия молекул адгезии при обструкции дыхательных путей, вызванной сигаретным дымом. Европейский респираторный журнал. 1996;9(10):1995–2001. [PubMed: 8

      6]

    • Goto Y, Hogg JC, Shih CH, Ishii H, Vincent R, van Eeden SF. Воздействие частиц окружающей среды ускоряет высвобождение моноцитов из костного мозга у кроликов с атеросклерозом. Американский журнал физиологии – клеточная и молекулярная физиология легких. 2004;287(1):L79–L85. [PubMed: 15003928]

    • Gottlieb DJ, Stone PJ, Sparrow D, Gale ME, Weiss ST, Snider GL, O’Connor GT. Экскреция десмозина с мочой у курильщиков с быстрым снижением функции легких и без него: нормативное исследование старения. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1996;154(5):1290–5. [PubMed: 8

      • 8]

    • Грей-Дональд К., Гиббонс Л., Шапиро С.Х., Маклем П.Т., Мартин Дж.Г. Состояние питания и смертность при хронической обструктивной болезни легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1996;153(3):961–6. [PubMed: 8630580]

    • Greene CM, McElvaney NG. Экспрессия и функция Toll-подобных рецепторов в эпителиальных клетках дыхательных путей. Архив иммунологии и экспериментальной терапии. 2005;53(5):418–27. [PubMed: 16314825]

    • Громер С., Уриг С., Беккер К. Тиоредоксиновая система — от науки к клинике. Обзоры медицинских исследований. 2004;24(1):40–89. [PubMed: 14595672]

    • Гросс П., Бабяк М.А., Толкер Э., Кащак М. Эмфизема легких, вызванная ферментами: предварительный отчет. Журнал медицины труда. 1964;6:481–4. [PubMed: 14241128]

    • Gross P, Pfitzer EA, Tolker E, Babyak MA, Kaschak M. Экспериментальная эмфизема: ее производство папаином у нормальных и силикозных крыс. Архивы гигиены окружающей среды. 1965; 11:50–8. [PubMed: 14312390]

    • Грумелли С., Корри Д.Б., Сонг Л.З., Сонг Л., Грин Л., Ха Дж., Хакен Дж., Эспада Р., Бэг Р., Льюис Д.Е. и др. Иммунная основа деструкции паренхимы легких при хронической обструктивной болезни легких и эмфиземе легких. ПЛОС Медицина. 2004;1(1):e8. [Бесплатная статья PMC: PMC523885] [PubMed: 15526056] [CrossRef]

    • Guatura SB, Martinez JA, Santos Bueno PC, Santos ML. Повышенное выдыхание перекиси водорода у здоровых людей после курения сигарет. Медицинский журнал Сан-Паулу. 2000;118(4):93–8. [PubMed: 10887384]

    • Герассимов А., Хосино Ю., Такубо Ю., Туркотт А., Ямамото М., Геззо Х., Триантафиллопулос А., Уиттакер К., Хойдал Дж. Р., Косио М. Г. Развитие эмфиземы у мышей, подвергшихся воздействию сигаретного дыма, зависит от штамма. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2004;170(9): 974–80. [PubMed: 15282203]

    • Gum JR Jr. Муциновые гены и белки, которые они кодируют: структура, разнообразие и регуляция. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 1992;7(6):557–64. [PubMed: 1449803]

    • Guo X, Lin H-M, Lin Z, Montaño M, Sansores R, Wang G, DiAngelo S, Pardo A, Selman M, Floros J. Ген сурфактантного белка A, B и D маркерные аллели при хронической обструктивной болезни легких у населения Мексики. Европейский респираторный журнал. 2001; 18(3):482–9.0. [PubMed: 11589345]

    • Гаттеридж Дж. М. Биологическое происхождение свободных радикалов и механизмы антиоксидантной защиты. Химико-биологические взаимодействия. 1994; 91 (2–3): 133–40. [PubMed: 81]

    • Хабиб, член парламента, Клементс, Северная Каролина, Гаревал, Х.С. Курение сигарет и выдыхание этана у человека. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1995;151(5):1368–72. [PubMed: 7735586]

    • Хейл К.А., Юинг С.Л., Гокснелл Б.А., Нивёнер Д.Э. Заболевания легких у курильщиков, длительно курящих сигареты, с хронической обструкцией дыхательных путей и без нее. Американский обзор респираторных заболеваний. 1984;130(5):716–21. [PubMed: 6497154]

    • Холливелл Б., Гаттеридж Дж. М. Роль свободных радикалов и каталитических ионов металлов в заболеваниях человека: обзор. Методы в энзимологии. 1990; 186:1–85. [PubMed: 2172697]

    • Halliwell B, JMC Gutteridge. Определение и измерение антиоксидантов в биологических системах [письмо] Free Radical Biology & Medicine. 1995;18(1):125–6. [PubMed: 7896166]

    • Хан Дж., Стамлер Дж.С., Ли Х., Гриффит О.В. Ингибирование γ-глутамилцистеинсинтетазы путем S-нитрозилирования. Биология оксида азота. Часть 5: Материалы 4-го Международного совещания по биологии оксида азота. Монкада С., Стамлер Дж., Гросс С., Хиггс Э.А., редакторы. Лондон: Портленд Пресс; 1996. с. 114.

    • Handelman GJ, Packer L, Cross CE. Разрушение токоферолов, каротиноидов и ретинола в плазме человека сигаретным дымом. Американский журнал клинического питания. 1996;63(4):559–65. [PubMed: 8599320]

    • Haniuda M, Kubo K, Fujimoto K, Honda T, Yamaguchi S, Yoshida K, Amano J. Влияние ремоделирования легочной артерии на легочный кровоток после операции по уменьшению объема легких. Торакальный и сердечно-сосудистый хирург. 2003;51(3):154–8. [В паблике: 12833205]

    • Harrison DJ, Cantlay AM, Rae F, Lamb D, Smith CA. Частота делеции глутатион-S-трансферазы М1 у курильщиков с эмфиземой и раком легких. Человеческая и экспериментальная токсикология. 1997;16(7):356–60. [PubMed:

      • 59]

    • Хаутамаки Р.Д., Кобаяши Д.К., Старший Р.М., Шапиро С.Д. Потребность в эластазе макрофагов при эмфиземе, вызванной сигаретным дымом, у мышей. Наука. 1997; 277(5334):2002–4. [PubMed: 97]

    • Hayes JD, Flanagan JU, Jowsey IR. Глутатионтрансферазы. Ежегодный обзор фармакологии и токсикологии. 2005; 45:51–88. [В паблике: 15822171]

    • He J-Q, Connett JE, Anthonisen NR, Paré PD, Sandford AJ. Варианты глутатион S -трансферазы и их влияние на функцию легких при курении. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2004;170(4):388–94. [PubMed: 15184197]

    • Хеффнер Дж. Э., Репин Дж. Э. Легочные стратегии антиоксидантной защиты. Американский обзор респираторных заболеваний. 1989;140(2):531–54. [PubMed: 2669581]

    • Хеле Д. Первая Сиенская международная конференция по животным моделям хронической обструктивной болезни легких, Чертоза ди Понтиньяно, Сиенский университет, Италия, 30 сентября – 2 октября 2001 г. Исследования органов дыхания. 2002;3(1):12. [Бесплатная статья PMC: PMC64810] [PubMed: 11806847]

    • Heppleston AG, Леопольд JG. Хроническая эмфизема легких: анатомия и патогенез. Американский журнал медицины. 1961; 31: 279–91. [PubMed: 13713495]

    • Hersh CP, Dahl M, Ly NP, Berkey CS, Nordestgaard BG, Silverman EK. Хроническая обструктивная болезнь легких у гетерозигот α 1 -антитрипсин PI MZ: метаанализ. грудная клетка. 2004;59(10):843–9. [Бесплатная статья PMC: PMC1746834] [PubMed: 15454649]

    • Hersh CP, DeMeo DL, Lange C, Litonjua AA, Reilly JJ, Kwiatkowski D, Laird N, Sylvia JS, Sparrow D, Speizer FE и др. Попытка репликации зарегистрированных ассоциаций генов-кандидатов на хроническую обструктивную болезнь легких. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 2005;33(1):71–8. [Бесплатная статья PMC: PMC2715305] [PubMed: 15817713]

    • Heunks LM, Dekhuizen PN. Функция дыхательных мышц и свободные радикалы: от клетки до ХОБЛ. грудная клетка. 2000;55(8):704–16. [Бесплатная статья PMC: PMC1745815] [PubMed: 10899251]

    • Хиггинс М., Келлер Дж. Семейное возникновение хронических респираторных заболеваний и семейное сходство вентиляционной способности. Журнал хронических заболеваний. 1975;28(4):239–51. [PubMed: 1127070]

    • Хайэм М.А., Прайд Н.Б., Алихан А., Моррелл Н.В. Полиморфизм промотора гена фактора некроза опухоли-α при хронической обструктивной болезни легких. Европейский респираторный журнал. 2000;15(2):281–4. [В паблике: 10706492]

    • Hill JM, Zalos G, Halcox JP, Schenke WH, Waclawiw MA, Quyyumi AA, Finkel T. Циркулирующие эндотелиальные клетки-предшественники, сосудистая функция и сердечно-сосудистый риск. Медицинский журнал Новой Англии. 2003;348(7):593–600. [PubMed: 12584367]

    • Хобсон Дж., Райт Дж., Чарг А. Гистохимические доказательства образования активных форм кислорода на апикальной поверхности эксплантатов трахеи, подвергшихся воздействию сигаретного дыма. Американский журнал патологии. 1991;139(3):573–80. [Бесплатная статья PMC: PMC1886209] [PubMed: 1653519]

    • Hockertz S, Emmendorffer A, Scherer G, Ruppert T, Daube H, Tricker AR, Adlkofer F. Острое воздействие курения и сильного экспериментального воздействия табачного дыма из окружающей среды (ETS) на иммунную систему . Клеточная биология и токсикология. 1994;10(3):177–90. [PubMed: 7994635]

    • Hodge SJ, Hodge GL, Reynolds PN, Scicchitano R, Holmes M. Увеличение продукции TGF-β и апоптоз Т-лимфоцитов, выделенных из периферической крови при ХОБЛ. Американский журнал физиологии – клеточная и молекулярная физиология легких. 2003;285(2):L492–L499. [PubMed: 12851215]

    • Хогг Дж.С. Патофизиология ограничения воздушного потока при хронической обструктивной болезни легких. Ланцет. 2004;364(9435):709–21. [PubMed: 15325838]

    • Хогг Дж.С. Связь курения табака с ХОБЛ: гистопатогенез. Клиническое лечение хронической обструктивной болезни легких. Биология легких в норме и болезни. 2-е изд. Реннард С.И., Родригес-Ройзен, Хушон Г., Рош Н., редакторы. Том. 222. Нью-Йорк: Informa Healthcare; 2007. С. 43–66.

    • Хогг Дж.С. Структура и функция легких при ХОБЛ. Международный журнал туберкулеза и болезней легких. 2008;12(5):467–79. [PubMed: 18419881]

    • Hogg JC, Chu F, Utokaparch S, Woods R, Elliott WM, Buzatu L, Cherniack RM, Rogers RM, Sciurba FC, Coxson HO и др. Характер обструкции мелких дыхательных путей при хронической обструктивной болезни легких. Медицинский журнал Новой Англии. 2004;350(26):2645–53. [PubMed: 15215480]

    • Хогг Дж. К. , Маклем П. Т., Терлбек В. М. Локализация и характер обструкции дыхательных путей при хронической обструктивной болезни легких. Медицинский журнал Новой Англии. 1968;278(25):1355–1356. [PubMed: 5650164]

    • Хогг JC, старший RM. Хроническая обструктивная болезнь легких с2: патология и биохимия эмфиземы легких. грудная клетка. 2002;57(9):830–4. [Бесплатная статья PMC: PMC1746435] [PubMed: 12200530]

    • Hoidal JR, Fox RB, LeMarbe PA, Perri R, Repine JE. Измененные окислительные метаболические реакции in vitro альвеолярных макрофагов бессимптомных курильщиков сигарет. Американский обзор респираторных заболеваний. 1981;123(1):85–9. [В паблике: 6257154]

    • Holmgren A. Антиоксидантная функция систем тиоредоксина и глутаредоксина. Антиоксиданты и передача сигналов окислительно-восстановительного потенциала. 2000;2(4):811–20. [PubMed: 11213485]

    • Horne SL, Cockcroft DW, Dosman JA. Возможный защитный эффект аллеля GC2 против хронической обструктивной болезни дыхательных путей. Наследственность человека. 1990;40(3):173–176. [PubMed: 2365378]

    • Хорсфилд К., Сигел Н., Бишоп Дж.М. Легочное кровообращение при хроническом бронхите в покое и при физической нагрузке дышит воздухом и 80-процентным кислородом. Клиническая наука. 1968;34(3):473–83. [PubMed: 5666876]

    • Хойт Дж. К., Роббинс Р. А., Хабиб М., Спринголл Д. Р., Баттери Л. Д., Полак Дж. М., Барнс П. Дж. Сигаретный дым снижает уровень индуцибельной синтазы оксида азота в эпителиальных клетках легких. Экспериментальное исследование легких. 2003;29(1):17–28. [PubMed: 12652813]

    • Хуанг С.Л., Су Ч.Х., Чанг С.К. Полиморфизм гена фактора некроза опухоли-α при хроническом бронхите. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1997;156(5):1436-9. [В паблике:

      57]

    • Hubert HB, Fabsitz RR, Feinleib M, Gwinn C. Влияние генетики и окружающей среды на функцию легких у взрослых близнецов. Американский обзор респираторных заболеваний. 1982;125(4):409–15. [PubMed: 7200340]

    • Hulbert WC, Walker DC, Jackson A, Hogg JC. Проницаемость дыхательных путей для пероксидазы хрена у морских свинок: фаза восстановления после повреждения сигаретным дымом. Американский обзор респираторных заболеваний. 1981;123(3):320–6. [PubMed: 7224343]

    • Ханнингхейк GW, Кристалл RG. Курение сигарет и разрушение легких: накопление нейтрофилов в легких курильщиков сигарет. Американский обзор респираторных заболеваний. 1983;128(5):833–8. [PubMed: 6556892]

    • Ханнингхейк Г.В., Гадек Дж.Э., Каванами О., Ферранс В.Дж., Кристал Р.Г. Воспалительные и иммунные процессы в легких человека в норме и при патологии: оценка методом бронхоальвеолярного лаважа. Американский журнал патологии. 1979; 97 (1): 149–206. [Бесплатная статья PMC: PMC2042387] [PubMed: 495693]

    • DCS Хатчисон. α 1 – Дефицит антитрипсина в Европе: географическое распространение Pi типов S и Z. Респираторная медицина. 1998;92(3):367–77. [PubMed: 96

    • ]

    • Ичиносе М., Сугиура Х., Ямагата С., Коараи А., Ширато К. Увеличение производства активных форм азота при хронической обструктивной болезни легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2000; 162 (2 часть 1): 701–6. [PubMed: 10

      • 9]

    • Имаи К., Далал С.С., Чен Э.С., Дауни Р., Шульман Л.Л., Гинзбург М., Д’Армиенто Дж. Экспрессия коллагеназы человека (матриксная металлопротеиназа-1) в легких пациентов с эмфиземой. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2001; 163 (3 часть 1): 786–91. [PubMed: 11254539]

    • Международное агентство по изучению рака. Монографии МАИР по оценке канцерогенных рисков для человека: табачный дым и непроизвольное курение. Том. 83. Лион (Франция): Международное агентство по изучению рака; 2004. [Бесплатная статья PMC: PMC4781536] [PubMed: 15285078]

    • Международная комиссия по радиологической защите. Модель респираторного тракта человека для радиологической защиты, отчет рабочей группы Международной комиссии по радиологической защите. Публикация МКРЗ. Том. 66. Тарритаун (Нью-Йорк): Elsevier Science; 1994.

    • Исии Т., Кейчо Н., Терамото С., Адзума А., Кудох С., Фукути Ю., Оучи Ю., Мацусэ Т. Связь вариации Gc-глобулина с предрасположенностью к ХОБЛ и диффузному панбронхиолиту. Европейский респираторный журнал. 2001;18(5):753–7. [В паблике: 11757623]

    • Исии Т., Мацусэ Т., Терамото С., Мацуи Х., Хосой Т., Фукучи Ю., Оучи Ю. Связь между полиморфизмом альфа-1-антихимотрипсина и предрасположенностью к хронической обструктивной болезни легких. Европейский журнал клинических исследований. 2000а; 30(6):543–8. [PubMed: 10849024]

    • Исии Т., Мацусе Т., Терамото С., Мацуи Х., Мияо М., Хосой Т., Такахаши Х., Фукучи Ю., Оучи Ю. Полиморфизм глутатиона S -трансферазы P1 (GSTP1) у пациентов с хроническое обструктивное заболевание легких. грудная клетка. 1999;54(8):693–6. [Бесплатная статья PMC: PMC1745535] [PubMed: 10413721]

    • Исии Т., Мацусэ Т., Терамото С. , Мацуи Х., Мияо М., Хосой Т., Такахаши Х., Фукути Ю., Оучи Ю. Ни IL-1 β, ни IL-1 β, IL Антагонист рецептора -1 или полиморфизм TNF-α не связаны с предрасположенностью к ХОБЛ. Респираторная медицина. 2000b;94(9):847–51. [PubMed: 11001075]

    • Ишизаки Т., Киши Ю., Сасаки Ф., Амешима С., Накаи Т., Миябо С. Влияние пробукола, перорального гипохолестеринемического средства, на острое вдыхание табачного дыма у крыс. Клиническая наука (Лондон). 1996;90(6):517–23. [PubMed: 8697723]

    • Ито К., Ханадзава Т., Томита К., Барнс П.Дж., Адкок И.М. Окислительный стресс снижает активность гистондеацетилазы 2 и усиливает экспрессию гена IL-8: роль нитрования тирозина. Коммуникации биохимических и биофизических исследований. 2004а; 315(1):240–5. [PubMed: 15013452]

    • Ito K, Ito M, Elliott WM, Cosio B, Caramori G, Kon OM, Barczyk A, Hayashi S, Adcock IM, Hogg JC, et al. Снижение активности гистондеацетилазы при хронической обструктивной болезни легких. Медицинский журнал Новой Англии. 2005;352(19): 1967–76. [PubMed: 15888697]

    • Ито К., Лим С., Карамори Г., Чанг К.Ф., Барнс П.Дж., Адкок И.М. Курение сигарет снижает экспрессию гистондеацетилазы 2, усиливает экспрессию цитокинов и ингибирует действие глюкокортикоидов в альвеолярных макрофагах. Журнал ФАСЭБ. 2001;15(6):1110–2. [PubMed: 112]

    • Ito I, Nagai S, Hoshino Y, Muro S, Hirai T, Tsukino M, Mishima M. Риск и тяжесть ХОБЛ связаны с групповым компонентом сывороточного глобулина 1F аллеля. Грудь. 2004б; 125(1):63–70. [В паблике: 14718422]

    • Янофф А. Эластазы и эмфизема: текущая оценка протеазно-антипротеазной гипотезы. Американский обзор респираторных заболеваний. 1985;132(2):417–33. [PubMed: 3896082]

    • Янофф А., Карп Х., Лоран П., Раджу Л. Роль окислительных процессов при эмфиземе. Американский обзор респираторных заболеваний. 1983а; 127(2):S31–S38. [PubMed: 6600889]

    • Janoff A, Raju L, Dearing R. Уровни активности эластазы в жидкостях бронхоальвеолярного лаважа здоровых курильщиков и некурящих. Американский обзор респираторных заболеваний. 1983б; 127(5):540–4. [PubMed: 6552150]

    • Янофф А., Шерер Дж. Медиаторы воспаления в лизосомах лейкоцитов. IX: эластинолитическая активность в гранулах полиморфноядерных лейкоцитов человека. Журнал экспериментальной медицины. 1968;128(5):1137–55. [Бесплатная статья PMC: PMC2138566] [PubMed: 5303065]

    • Janssen-Heininger YMW, Macara I, Mossman BT. Взаимодействие между оксидантами и фактором некроза опухоли при активации ядерного фактора (NF)-κB: потребность Ras/митоген-активируемых протеинкиназ в активации NF-κB оксидантами. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 1999;20(5):942–52. [PubMed: 10226064]

    • Janus ED, Phillips NT, Carrell RW. Курение, функция легких и дефицит альфа-1-антитрипсина. Ланцет. 1985;325(8421):152–4. [PubMed: 2857224]

    • Дженкинс Р.К., Росс Р.Дж. Терапия гормоном роста при катаболизме белков. Ежеквартальный медицинский журнал. 1996;89(11):813–9. [PubMed: 8977960]

    • Jezek V, Schrijen F, Sadoul P. Функция правого желудочка и легочная гемодинамика при физической нагрузке у пациентов с хронической обструктивной бронхолегочной болезнью. Кардиология. 1973;58(1):20–31. [PubMed: 4710797]

    • Хименес Л.А., Томпсон Дж., Браун Д.А., Рахман И., Антоничелли Ф., Даффин Р., Дрост Э.М., Хэй Р.Т., Дональдсон К., МакНи В. Активация NF-κB PM 10 происходит через механизм, опосредованный железом, в отсутствие деградации IκB. Токсикология и прикладная фармакология. 2000;166(2):101–10. [PubMed: 10896851]

    • Jones JG, Minty BD, Lawler P, Hulands G, Crawley JCW, Veall N. Повышенная проницаемость альвеолярного эпителия у курильщиков сигарет. Ланцет. 1980;315(8159):66–8. [PubMed: 6101416]

    • Джуст О., Уилк Дж. Б., Капплс Л. А., Хармон М., Ширман А. М., Болдуин К. Т., О’Коннор Г. Т., Майерс Р. Х., Готлиб Д. Д. Генетические локусы, влияющие на функцию легких: сканирование всего генома в Framingham Study. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2002;165(6):795–9. [PubMed: 11897646]

    • Каннер Р.Е., Антонисен Н.Р., Коннетт Д.Е. Исследовательская группа по изучению здоровья легких. Заболевания нижних дыхательных путей способствуют снижению ОФВ 1 у нынешних курильщиков, но не у бывших курильщиков с легким хроническим обструктивным заболеванием легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2001;164(3):358–64. [В паблике: 11500333]

    • Каплан Д.Д., Каландрино Ф.С., Шустер Д.П. Влияние курения на проницаемость легочных сосудов: исследование позитронно-эмиссионной томографии. Американский обзор респираторных заболеваний. 1992;145(3):712–5. [PubMed: 1546854]

    • Kasahara Y, Tuder RM, Cool CD, Lynch DA, Flores SC, Voelkel NF. Гибель эндотелиальных клеток и снижение экспрессии фактора роста эндотелия сосудов и рецептора фактора роста эндотелия сосудов 2 при эмфиземе. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2001; 163 (3 часть 1): 737–44. [В паблике: 11254533]

    • Касахара Ю., Тудер Р.М., Тарасевичене-Стюарт Л., Ле Крас Т.Д., Абман С., Хирт П.К., Вальтенбергер Дж., Воелкель Н.Ф. Ингибирование рецепторов VEGF вызывает апоптоз клеток легких и эмфизему. Журнал клинических исследований. 2000;106(11):1311–9. [Бесплатная статья PMC: PMC387249] [PubMed: 11104784]

    • Касуга И., Паре, П.Д., Руан Дж., Коннетт Дж.Е., Антонисен Н.Р., Сэндфорд А.Дж. Отсутствие связи гаплотипов групповых компонентов с функцией легких у курильщиков. грудная клетка. 2003;58(9): 790–3. [Бесплатная статья PMC: PMC1746792] [PubMed: 12947140]

    • Кауфманн Ф., Клейсбауэр Дж. П., Камбон-Демузон А., Мерсье П., Констанс Дж., Блан М., Руш И., Фейнгольд Н. Генетические маркеры при хроническом ограничении воздушного потока : генетическое эпидемиологическое исследование. Американский обзор респираторных заболеваний. 1983;127(3):263–9. [PubMed: 6572487]

    • Kayyali US, Budhiraja R, Pennella CM, Cooray S, Lanzillo JJ, Chalkley R, Hassoun PM. Активация ксантиноксидазы конденсатом табачного дыма в эндотелиальных клетках легких. Токсикология и прикладная фармакология. 2003;188(1):59–68. [PubMed: 12668123]

    • Китингс В.М., Коллинз П.Д., Скотт Д.М., Барнс П.Дж. Различия интерлейкина-8 и фактора некроза опухоли-альфа в индуцированной мокроте у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких или астмой. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1996;153(2):530–4. [PubMed: 8564092]

    • Keicho N, Elliott WM, Hogg JC, Hayashi S. Ген аденовируса E1A нарушает регуляцию экспрессии ICAM-1 в трансформированных клетках легочного эпителия. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 1997;16(1):23–30. [PubMed: 8998075]

    • Келлерманн Г., Уолтер Х. Исследования популяционной генетики полиморфизма альфа-1-антитрипсина. Гуманогенетика. 1970;10(2):145–50. [PubMed: 5507048]

    • Kessler R, Faller M, Weitzenblum E, Chaouat A, Aykut A, Ducolone A, Ehrhart M, Oswald-Mammomosser M. «Естественная история» легочной гипертензии в серии из 131 пациента с хроническим обструктивная болезнь легких» Американский журнал респираторной и реаниматологической медицины. 2001;164(2):219–24. [PubMed: 11463591]

    • Харитонов С.А., Роббинс Р.А., Йейтс Д., Китингс В., Барнс П.Дж. Острые и хронические эффекты курения сигарет на выдыхаемый оксид азота. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1995;152(2):609–12. [PubMed: 7543345]

    • Ким Х, Лю Х, Кохяма Т, Кобаяши Т, Коннер Х, Абэ С, Фан Кью, Вен Ф-Кью, Реннард С.И. Сигаретный дым стимулирует выработку MMP-1 фибробластами легких человека посредством пути ERK1/2. Хроническое обструктивное заболевание легких. 2004;1(1):13–23. [В паблике: 16997735]

    • Ким В., Роджерс Т.Дж., Крайнер Г.Дж. Новые представления в патобиологии хронической обструктивной болезни легких. Труды Американского торакального общества. 2008;5(4):478–85. [Бесплатная статья PMC: PMC2645323] [PubMed: 18453359]

    • Киннула В. Л., Крапо Д.Д. Супероксиддисмутазы в легких и легочных заболеваниях человека. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2003;167(12):1600–19. [PubMed: 12796054]

    • Kinnula VL, Lehtonen S, Kaarteenaho-Wiik R, Lakari E, Paakko P, Kang SW, Rhee SG, Soini Y. Клеточная специфичная экспрессия пероксиредоксинов в легких человека и легочный саркоидоз. грудная клетка. 2002;57(2):157–64. [Бесплатная статья PMC: PMC1746258] [PubMed: 11828047]

    • Klaassen CD, редактор. Токсикология Казаретта и Доулла: фундаментальная наука о ядах. 6-е изд. Нью-Йорк: Макгроу-Хилл; 2001.

    • Knowles MR, Boucher RC. Очищение от слизи как первичный врожденный защитный механизм дыхательных путей млекопитающих. Журнал клинических исследований. 2002;109(5):571-7. [Бесплатная статья PMC: PMC150901] [PubMed: 11877463]

    • Kohri K, Ueki IF, Nadel JA. Эластаза нейтрофилов индуцирует продукцию муцина путем лиганд-зависимой активации рецептора эпидермального фактора роста. Американский журнал физиологии – клеточная и молекулярная физиология легких. 2002; 283(3):L531–L540. [В паблике: 12169572]

    • Koike E, Hirano S, Shimojo N, Kobayashi T. Анализ кДНК-микрочипов экспрессии генов в альвеолярных макрофагах крысы в ​​ответ на органический экстракт частиц дизельного выхлопа. Токсикологические науки. 2002;67(2):241–6. [PubMed: 12011483]

    • Kreyling WG, Scheuch G. Очистка легких от частиц. Взаимодействие частиц с легкими. Биология легких в норме и болезни. Гер П., Хейдер Дж., редакторы. Том. 1143. Нью-Йорк: Марсель Деккер; 2000. С. 323–76.

    • Крух Г.Д., Белинский М.Г. Семейство насосов для оттока лекарств MRP. Онкоген. 2003;22(47):7537–52. [PubMed: 14576857]

    • Кубо Х, Алитало К. Кровавая судьба эндотелиальных стволовых клеток. Гены и развитие. 2003;17(3):322–9. [PubMed: 12569121]

    • Kubo K, Ge RL, Koizumi T, Fujimoto K, Yamanda T, Haniuda M, Honda T. Ремоделирование легочной артерии изменяет легочную гипертензию во время упражнений при тяжелой эмфиземе. Физиология дыхания. 2000;120(1):71–9.. [PubMed: 10786646]

    • Küçükaycan M, Van Krugten M, Pennings HJ, Huizinga TWJ, Buurman WA, Dentener MA, Wouters EFM. Полиморфизм гена фактора некроза опухоли-α +489G/A ассоциирован с хронической обструктивной болезнью легких. Дыхательные исследования. 2002;3(1):29. [Статья бесплатно PMC: PMC150514] [PubMed: 12537602]

    • Куэпперс Ф., Миллер Р.Д., Гордон Х., Хеппер Н.Г., Оффорд К. Семейная распространенность хронической обструктивной болезни легких в парном исследовании. Американский журнал медицины. 1977;63(3):336–42. [PubMed: 302643]

    • Кугельман А., Чой Х.А., Лю Р., Ши М.М., Гозал Э., Форман Х.Дж. Гамма-глутамилтранспептидаза увеличивается при окислительном стрессе в альвеолярных эпителиальных клетках L2 крысы. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 1994;11(5):586–92. [PubMed: 7946387]

    • Kuhn C, Yu SY, Chraplyvy M, Linder HE, Senior RM. Индукция эмфиземы эластазой. II: изменения в соединительной ткани. Лабораторные исследования. 1976;34(4):372–80. [В паблике: 177809]

    • Кумар В., Аббас А.К., Фаусто Н. Обновление и восстановление тканей: регенерация, заживление и фиброз, Роббинс и Котран, патологическая основа заболевания. 7-е изд. Филадельфия: Эльзевир; 2005. С. 87–118.

    • Kuschner WG, D’Alessandro A, Wong H, Blanc PD. Дозозависимые воспалительные реакции, связанные с курением сигарет, у здоровых взрослых. Европейский респираторный журнал. 1996;9(10):1989–94. [PubMed: 8

      5]

    • Лаэннек РУТ. Трактат о болезнях грудной клетки и опосредованной аускультации. 4-е изд. Forbes J, редактор. Лондон: Лонгманс; 1834.

    • Лакари Э., Паакко П., Киннула В.Л. Супероксиддисмутаза марганца, но не супероксиддисмутаза CuZn, высоко экспрессируется в гранулемах легочного саркоидоза и внешнего аллергического альвеолита. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1998;158(2):589–96. [PubMed: 9700139]

    • Лакари Э. , Паакко П., Пьетаринен-Рунти П., Киннула В.Л. Марганцевая супероксиддисмутаза и каталаза согласованно экспрессируются в альвеолярной области при хронических интерстициальных пневмониях и гранулематозных заболеваниях легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2000; 161 (2 часть 1): 615–21. [В паблике: 10673208]

    • Ланцет. Определение и классификация хронического бронхита для клинико-эпидемиологических целей. Ланцет. 1965; 285 (7389): 775–9. [PubMed: 4165081]

    • Ландбо С., Прескотт Э., Ланге П., Вестбо Дж., Алмдал Т.П. Прогностическое значение нутритивного статуса при хронической обструктивной болезни легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1999; 160 (6): 1856–61. [PubMed: 10588597]

    • Lang MR, Fiaux GW, Gillooly M, Stewart JA, Hulmes DJ, Lamb D. Содержание коллагена в ткани альвеолярной стенки в эмфизематозных и неэмфизематозных легких. грудная клетка. 1994;49(4):319–26. [Бесплатная статья PMC: PMC475363] [PubMed: 8202900]

    • Langen RC, Korn SH, Wouters EF. АФК в местном и системном патогенезе ХОБЛ. Свободнорадикальная биология и медицина. 2003;35(3):226–35. [PubMed: 12885585]

    • Langen RCJ, Van Der Velden JLJ, Schols AMWJ, Kelders MCJM, Wouters EFM, Janssen-Heininger YMW. Фактор некроза опухоли-альфа ингибирует миогенную дифференцировку посредством дестабилизации белка MyoD. Журнал ФАСЭБ. 2004;18(2):227–37. [В паблике: 14769817]

    • Lannan S, Donaldson K, Brown D, MacNee W. Влияние сигаретного дыма и его конденсатов на повреждение клеток альвеолярного эпителия in vitro. Американский журнал физиологии. 1994; 266 (1 часть 1): L92–L100. [PubMed: 8304473]

    • Ларсон Р.К., Барман М.Л., Куэпперс Ф., Фуденберг Х.Х. Генетические и экологические детерминанты хронической обструктивной болезни легких. Анналы внутренней медицины. 1970;72(5):627–32. [PubMed: 5448092]

    • Ларссон С. Естественная история и ожидаемая продолжительность жизни при тяжелом дефиците альфа-1-антитрипсина, Pi Z. Acta Medica Scandinavica. 1978;204(5):345–51. [PubMed: 309708]

    • Laurell CB, Eriksson S. Электрофоретическая картина α 1 -глобулина сыворотки при дефиците α 1 -антитрипсина. Скандинавский журнал клинических и лабораторных исследований. 1963; 15 (2): 132–40.

    • Леко К.Дж., Уотерхаус П., Санчес О.Х., Гоуинг К.Л.М., Пул А.Р., Уэйкхэм А., Мак Т.В., Хоха Р. Спонтанное увеличение воздушного пространства в легких мышей, лишенных тканевого ингибитора металлопротеиназ-3 (ТИМП-3). Журнал клинических исследований. 2001; 108(6):817–29.. [Бесплатная статья PMC: PMC200926] [PubMed: 11560951]

    • Lee HM, Takeyama K, Dabbagh K, Lausier JA, Ueki IF, Nadel JA. Инстилляция агарозной пробки вызывает метаплазию бокаловидных клеток путем активации рецепторов EGF в дыхательных путях крыс. Американский журнал физиологии – клеточная и молекулярная физиология легких. 2000;278(1):L185–L192. [PubMed: 10645906]

    • Leonarduzzi G, Scavazza A, Biasi F, Chiarpotto E, Camandola S, Vogel S, Dargel R, Poli G. Конечный продукт перекисного окисления липидов 4-гидрокси-2,3-ноненаль повышает регуляцию экспрессия трансформирующего фактора роста β1 в линии макрофагов: связь между окислительным повреждением и фибросклерозом. Журнал ФАСЭБ. 1997;11(11):851–7. [PubMed: 83]

    • Леопольд Дж. Г., Гоф Дж. Центрилобулярная форма гипертрофической эмфиземы и ее связь с хроническим бронхитом. грудная клетка. 1957; 12 (3): 219–35. [Бесплатная статья PMC: PMC1019212] [PubMed: 13467881]

    • Левиттер Ф.И., Тагер И.Б., МакГью М., Тишлер П.В., Спейзер Ф.Е. Генетические и экологические детерминанты уровня легочной функции. Американский журнал эпидемиологии. 1984;120(4):518–30. [PubMed: 6475921]

    • Li XY, Donaldson K, Rahman I, MacNee W. Исследование роли глутатиона в повышении проницаемости эпителия, вызванном сигаретным дымом in vivo и in vitro. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1994;149(6):1518–25. [PubMed: 8004308]

    • Li XY, Rahman I, Donaldson K, MacNee W. Механизмы воздействия сигаретного дыма на повышенную проницаемость воздушного пространства. грудная клетка. 1996;51(5):465–71. [Бесплатная статья PMC: PMC473589] [PubMed: 8711672]

    • Li YP, Atkins CM, Sweatt JD, Reid MB. Митохондрии опосредуют передачу сигналов фактора некроза опухоли-α/NF-κB в мышечных трубках скелетных мышц. Антиоксиданты и передача сигналов окислительно-восстановительного потенциала. 1999;1(1):97–104. [PubMed: 11225736]

    • Либерман Дж., Винтер Б., Састр А. Альфа 1 -антитрипсин Pi-типа у 965 больных ХОБЛ. Грудь. 1986;89(3):370–3. [PubMed: 3485034]

    • Linden M, Rasmussen JB, Piitulainen E, Tunek A, Larson M, Tegner H, Venge P, Laitinen LA, Brattsand R. Воспаление дыхательных путей у курильщиков с необструктивным и обструктивным хроническим бронхитом. Американский обзор респираторных заболеваний. 1993;148(5):1226–32. [PubMed: 8239158]

    • Лёфдаль Дж.М., Седерлунд К., Нателл Л., Эклунд А., Скольд К. М. Бронхоальвеолярный лаваж при ХОБЛ: восстановление жидкости коррелирует со степенью эмфиземы. Европейский респираторный журнал. 2005;25(2):275–81. [В паблике: 15684291]

    • Lowenstein CJ, Snyder SH. Оксид азота, новый биологический мессенджер. Клетка. 1992;70(5):705–7. [PubMed: 1381285]

    • Лукач Н.В., Хогабоам К.М., Кункель С.Л. Хемокины и их рецепторы при хронических заболеваниях легких. Текущие мишени для лекарств: воспаление и аллергия. 2005;4(3):313–7. [PubMed: 16101539]

    • Lykkesfeldt J, Loft S, Nielsen JB, Poulsen HE. Аскорбиновая кислота и дегидроаскорбиновая кислота как биомаркеры окислительного стресса, вызванного курением. Американский журнал клинического питания. 1997;65(4):959–63. [PubMed:

    • 79]

    • Ма С., Либерман С., Турино Г.М., Лин Ю.Ю. Обнаружение и количественное определение свободного десмозина и изодесмозина в моче человека и их форм, связанных с пептидами, в мокроте. Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 2003;100(22):12941–3. [Бесплатная статья PMC: PMC240723] [PubMed: 14563926]

    • MacFarlane NG, Miller DJ. Депрессия пиковой силы без изменения чувствительности к кальцию анионом супероксида в сердечной мышце крысы с химически снятой кожей. Исследование кровообращения. 1992;70(6):1217–24. [PubMed: 1315636]

    • MacNee W. Оксиданты/антиоксиданты и ХОБЛ. Грудь. 2000;117(5 Приложение 1):303S–317S. [PubMed: 10843965]

    • MacNee W. Окислительный стресс и воспаление легких при заболеваниях дыхательных путей. Европейский журнал фармакологии. 2001;429(1–3):195–207. [PubMed: 11698041]

    • MacNee W. Оксиданты и ХОБЛ. Текущие мишени для лекарств: воспаление и аллергия. 2005а;4(6):627–41. [PubMed: 17305519]

    • MacNee W. Легочный и системный оксидант/антиоксидантный дисбаланс при хронической обструктивной болезни легких. Труды Американского торакального общества. 2005b;2(1):50–60. [В паблике: 16113469]

    • MacNee W, Rahman I. Является ли окислительный стресс центральным в патогенезе хронической обструктивной болезни легких? Тенденции молекулярной медицины. 2001;7(2):55–62. [PubMed: 11286755]

    • MacNee W, Wiggs B, Belzberg AS, Hogg JC. Влияние курения сигарет на кинетику нейтрофилов в легких человека. Медицинский журнал Новой Англии. 1989;321(14):924–8. [PubMed: 2779614]

    • Махадева Р., Ломас Д.А. Генетика и респираторные заболевания. 2: альфа 1 -дефицит антитрипсина, цирроз печени и эмфизема. грудная клетка. 1998;53(6):501–5. [Бесплатная статья PMC: PMC1745245] [PubMed: 9713452]

    • Махадева Р., Шапиро С.Д. Хроническое обструктивное заболевание легких. 3: экспериментальные модели эмфиземы легких на животных. грудная клетка. 2002;57(10):908–14. [Бесплатная статья PMC: PMC1746206] [PubMed: 12324680]

    • Majo J, Ghezzo H, Cosio MG. Популяция лимфоцитов и апоптоз в легких курильщиков и их связь с эмфиземой. Европейский респираторный журнал. 2001;17(5):946–53. [PubMed: 11488331]

    • Малхотра А., Пайффер А.П., Рюджин Д.Т., Эльснер Т., Каннер Р.Е., Лепперт М.Ф., Хастедт С.Дж. Еще одно доказательство роли генов на хромосомах 2 и 5 в наследовании легочной функции. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2003;168(5):556–61. [PubMed: 127

      • ]

    • Mall M, Grubb BR, Harkema JR, O’Neal WK, Boucher RC. Повышенное поглощение NA + эпителием дыхательных путей вызывает заболевание легких, подобное муковисцидозу, у мышей. Природная медицина. 2004; 10(5):487–9.3. [PubMed: 15077107]

    • Мао Дж.Т., Ташкин Д.П., Беллони П.Н., Бейлихили И., Барателли Ф., Рот М.Д. All- транс- ретиноевая кислота модулирует баланс матриксной металлопротеиназы-9 и тканевого ингибитора металлопротеиназы-1 у пациентов с эмфиземой. Грудь. 2003;124(5):1724–32. [PubMed: 14605041]

    • Marangon K, Herbeth B, Lecomte E, Paul-Dauphin A, Grolier P, Chancerelle Y, Artur Y, Siest G. Диета, антиоксидантный статус и привычки к курению у французских мужчин. Американский журнал клинического питания. 1998;67(2):231–9. [PubMed: 9459370]

    • Марклунд С.Л. Внеклеточная супероксиддисмутаза в тканях человека и линиях клеток человека. Журнал клинических исследований. 1984;74(4):1398–403. [Бесплатная статья PMC: PMC425307] [PubMed: 6541229]

    • Martin TR, Frevert CW. Врожденный иммунитет в легких. Труды Американского торакального общества. 2005;2(5):403–11. [Бесплатная статья PMC: PMC2713330] [PubMed: 16322590]

    • Martonen TB. Характер отложения сигаретного дыма в дыхательных путях человека. Журнал Американской ассоциации промышленной гигиены. 1992;53(1):6–18. [PubMed: 15]

    • Marwick JA, Kirkham P, Gilmour PS, Donaldson K, Mac-Nee W, Rahman I. Вызванный сигаретным дымом окислительный стресс и TGF-β1 увеличивают экспрессию p21 waf1/cip1 в альвеолярном эпителии клетки. Анналы Нью-Йоркской академии наук. 2002; 973: 278–83. [PubMed: 12485877]

    • Marwick JA, Kirkham PA, Stevenson CS, Danahay H, Giddings J, Butler K, Donaldson K, MacNee W, Rahman I. Сигаретный дым изменяет ремоделирование хроматина и индуцирует провоспалительные гены в легких крыс. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 2004;31(6):633–42. [В паблике: 15333327]

    • Мейсон Р.Дж., Броддус В.К., Мюррей Дж.Ф., Надель Дж.А. Учебник Мюррея и Наделя по респираторной медицине. 4-е изд. Сент-Луис: Эльзевир; 2005.

    • Массаро Д., Массаро Г.Д. Голодная болезнь и легочные альвеолы. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2004;170(7):723–4. [PubMed: 15447950]

    • Мацуба К., Терлбек В.М. Количество и размеры мелких дыхательных путей в эмфизематозных легких. Американский журнал патологии. 1972;67(2):265–75. [Бесплатная статья PMC: PMC2032597] [PubMed: 5021102]

    • Mattson JP, Sun J, Murray DM, Poole DC. Перекисное окисление липидов в скелетных мышцах хомяков с эмфиземой. Патофизиология. 2002;8(3):215–21. [PubMed: 12039654]

    • Майер А.К., Дальпке А.Х. Регуляция местного иммунитета эпителиальными клетками дыхательных путей. Архив иммунологии и экспериментальной терапии. 2007;55(6):353–62. [PubMed: 18060372]

    • Майер А.С., Столлер Дж.К., Бартельсон Б.Б., Руттенбер А.Дж., Сандхаус Р.А., Ньюман Л.С. Риски профессионального облучения у лиц с PI*Z α 1 -дефицит антитрипсина. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2000; 162 (2 часть 1): 553–8. [PubMed: 10

      6]

    • Мазиак В., Лукидес С., Калпитт С., Салливан П., Харитонов С.А., Барнс П.Дж. Выдыхаемый оксид азота при хронической обструктивной болезни легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1998; 157 (3 часть 1): 998–1002. [PubMed: 9517624]

    • McCallum WG. Виды повреждений — непроходимость дыхательных путей. Учебник патологии. 7-е изд. MacCallum WG, редактор. Филадельфия: В. Б. Сондерс; 1940. С. 419–28.

    • Маккей П.Б. Витамин Е: взаимодействие со свободными радикалами и аскорбатом. Ежегодный обзор питания. 1985; 5: 323–40. [PubMed: 29

    • ]

    • McCloskey SC, Patel BD, Hinchliffe SJ, Reid ED, Wareham NJ, Lomas DA. Братья и сестры пациентов с тяжелой хронической обструктивной болезнью легких имеют значительный риск обструкции дыхательных путей. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2001; 164 (8 ч. 1): 1419–24. [PubMed: 11704589]

    • МакКорд Дж. М., Фридович И. Использование супероксиддисмутазы в изучении свободнорадикальных реакций. II: механизм опосредования восстановления цитохрома с различными переносчиками электронов. Журнал биологической химии. 1970; 245(6):1374–1377. [PubMed: 5462997]

    • Маклин К.Х. Макроскопическая анатомия эмфиземы легких. Австралийские анналы медицины. 1956; 5 (2): 73–88. [PubMed: 13355793]

    • Мид Дж., Тернер Дж.М., Маклем П.Т., Литтл Дж.Б. Значение взаимосвязи между отдачей легких и максимальным потоком выдоха. Журнал прикладной физиологии. 1967;22(1):95–108. [PubMed: 6017658]

    • Мейстер А., Андерсон М.Э. Глутатион. Ежегодный обзор биохимии. 1983; 52: 711–60. [PubMed: 6137189]

    • Мерсер Б.А., Колесникова Н., Сонетт Дж., Д’Армьенто Дж. Внеклеточно регулируемая киназа/митоген-активируемая протеинкиназа активируется при эмфиземе легких и опосредует индукцию матриксной металлопротеиназы-1 сигаретным дымом . Журнал биологической химии. 2004;279(17):17690–6. [PubMed: 14764579]

    • Минемацу Н., Накамура Х., Татено Х., Накадзима Т., Ямагути К. Генетический полиморфизм матриксной металлопротеиназы-9 и эмфизема легких. Коммуникации биохимических и биофизических исследований. 2001; 289(1):116–9. [PubMed: 11708786]

    • Molet S, Belleguic C, Lena H, Germain N, Bertrand CP, Shapiro SD, Planquois J-M, Delaval P, Lagente V. Увеличение эластазы макрофагов (MMP-12) в легких у пациентов с хроническое обструктивное заболевание легких. Исследование воспаления. 2005;54(1):31–6. [В паблике: 15723202]

    • Монто А.С., Хиггинс М.В., Росс Х.В. Исследование респираторных заболеваний Tecumseh. VIII: острая инфекция при хронических заболеваниях органов дыхания и группы сравнения. Американский обзор респираторных заболеваний. 1975;111(1):27–36. [PubMed: 163065]

    • Montuschi P, Collins JV, Ciabattoni G, Lazzeri N, Corradi M, Haritonov SA, Barnes PJ. Выдыхаемый 8-изопростан как биомаркер in vivo окислительного стресса легких у пациентов с ХОБЛ и здоровых курильщиков. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2000; 162 (3 части 1): 1175–7. [В паблике: 10988150]

    • Монтуши П., Харитонов С.А., Барнс П.Дж. Выдыхаемый угарный газ и оксид азота при ХОБЛ. Грудь. 2001;120(2):496–501. [PubMed: 11502649]

    • Морган молдавских леев. Буллезная болезнь легких. Хроническое обструктивное заболевание легких. Calverley PMA, Pride NB, редакторы. Лондон: Чепмен и Холл; 1995. стр. 547–60.

    • Моррисон Д. , Рахман И., Ланнан С., МакНи В. Проницаемость эпителия, воспаление и окислительный стресс в воздушных пространствах курильщиков. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1999;159(2):473–9. [PubMed: 9

        0]

      • Morrison D, Skwarski K, Millar AM, Adams W, MacNee W. Сравнение трех методов измерения 99m Tc-DTPA клиренса легких и их воспроизводимость. Европейский респираторный журнал. 1998а; 11(5):1141–6. [PubMed: 9648969]

      • Morrison D, Strieter RM, Donnelly SC, Burdick MD, Kunkel SL, MacNee W. Нейтрофильные хемокины в жидкости бронхоальвеолярного лаважа и кондиционированной лейкоцитами среде у некурящих и курильщиков. Европейский респираторный журнал. 1998б; 12(5):1067–72. [PubMed: 9863998]

      • Морроу Д.Д., Фрей Б., Лонгмайр А.В., Газиано Д.М., Линч С.М., Шир Ю., Штраус В.Е., Оутс Д.А., Робертс Л.Дж. II. Увеличение циркулирующих продуктов перекисного окисления липидов (F 2 -изопростаны) у курильщиков: курение как причина окислительного повреждения. Медицинский журнал Новой Англии. 1995;332(18):1198–203. [PubMed: 7700313]

      • Мотояма Т., Кавано Х., Кугияма К., Хирасима О., Огуши М., Йошимура М., Огава Х., Ясуэ Х. Эндотелий-зависимая вазодилатация плечевой артерии нарушена у курильщиков: влияние витамина С , Американский журнал физиологии. 1997;273(4 часть 2):h2644–h2650. [PubMed:

          26]

        1. Mukae H, Hogg JC, English D, Vincent R, van Eeden SF. Фагоцитоз твердых загрязнителей воздуха альвеолярными макрофагами человека стимулирует костный мозг. Американский журнал физиологии – клеточная и молекулярная биология легких. 2000;279(5):L924–L931. [PubMed: 11053029]

        2. Мукаэ Х., Винсент Р., Куинлан К., Инглиш Д., Хардс Дж., Хогг Дж.С., ван Иден С.Ф. Эффект многократного воздействия загрязнения воздуха твердыми частицами (PM 10 ) на костный мозг. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2001;163(1):201–9. [PubMed: 11208647]

        3. Muley T, Wiebel M, Schulz V, Ebert W. Эластинолитическая активность альвеолярных макрофагов при эмфиземе легких, связанной с курением. Клинический исследователь. 1994;72(4):269–76. [PubMed: 8043973]

        4. Маллен Дж. Б., Райт Дж. Л., Виггс Б. Р., Паре П. Д., Хогг Д. К. Переоценка воспаления дыхательных путей при хроническом бронхите. BMJ (Британский медицинский журнал). 1985;291(6504):1235–9. [Бесплатная статья PMC: PMC1417096] [PubMed: 3

          4]

        5. Munro LH, Burton G, Kelly FJ. Концентрации RRR-альфа-токоферола в плазме ниже у курильщиков, чем у некурящих, после приема аналогичной пероральной дозы этого витамина-антиоксиданта. Клиническая наука (Лондон). 1997;92(1):87–93. [PubMed:

          6. 97]

        6. Murphy TF, Brauer AL, Grant BJ, Sethi S. Moraxella catarrhalis при хронической обструктивной болезни легких: бремя болезни и иммунный ответ. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2005;172(2):195–9. [Бесплатная статья PMC: PMC2718466] [PubMed: 15805178]

        7. Надель Дж. А. Роль активации рецептора эпидермального фактора роста в регуляции синтеза муцина. Дыхательные исследования. 2001;2(2):85–9. [Бесплатная статья PMC: PMC59573] [PubMed: 11686870]

        8. Нагаиши С. Лимфатическая система. Функциональная анатомия и гистология легких. Нагаиши С, редактор. Балтимор: University Park Press; 1972. стр. 102–79.

        9. Nakayama T, Church DF, Pryor WA. Количественный анализ пероксида водорода, образующегося в водных экстрактах сигаретной смолы. Свободнорадикальная биология и медицина. 1989;7(1):9–15. [PubMed: 2753397]

        10. Натан С., Се QW. Регуляция биосинтеза оксида азота. Журнал биологической химии. 1994;269(19):13725–8. [PubMed: 7514592]

        11. Niewohner DE. Курение сигарет, воспаление легких и развитие эмфиземы легких. Журнал лабораторной и клинической медицины. 1988;111(1):15–27. [PubMed: 3275730]

        12. Niewoehner DE, Kleinerman J, Rice DB. Патологические изменения периферических дыхательных путей у молодых курильщиков сигарет. Медицинский журнал Новой Англии. 1974;291(15):755–8. [PubMed: 4414996]

        13. Нин В., Ли Си-Джей, Камински Н., Фегали-Боствик К.А., Альбер С.М., Ди Ю.П., Оттербейн С.Л., Сонг Р., Хаяши С., Чжоу З. и др. Комплексные профили экспрессии генов раскрывают пути, связанные с патогенезом хронической обструктивной болезни легких. Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 2004;101(41):14895–900. [Бесплатная статья PMC: PMC522001] [PubMed: 15469929]

        14. Нисикава М., Какемизу Н., Ито Т., Кудо М., Канеко Т., Судзуки М., Удауа Н., Икеда Х., Окубо Т. Супероксид опосредует инфильтрацию, вызванную сигаретным дымом нейтрофилов в дыхательные пути посредством активации ядерного фактора-κB и экспрессии мРНК IL-8 у морских свинок in vivo. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 1999;20(2):189–98. [PubMed: 9

          9]

        15. Noronha-Dutra AA, Epperlein MM, Woolf N. Влияние курения сигарет на культивируемые эндотелиальные клетки человека. Сердечно-сосудистые исследования. 1993;27(5):774–8. [PubMed: 8394208]

        16. Northrop-Clewes CA, Thurnham DI. Мониторинг микроэлементов у курильщиков сигарет. Клиника Химика Акта. 2007; 377(1–2):14–38. [PubMed: 17045981]

        17. Nowak D, Kasielski M, Antczak A, Pietras T, Bialasiewicz P. Повышенное содержание тиобарбитурово-реактивных веществ и перекиси водорода в конденсате выдыхаемого воздуха у пациентов со стабильной хронической обструктивной болезнью легких: нет значительное влияние курения сигарет. Респираторная медицина. 1999;93(6):389–96. [PubMed: 10464820]

        18. Nowak D, Kasielski M, Pietras T, Bialasiewicz P, Antczak A. Курение сигарет не повышает уровень перекиси водорода в конденсате выдыхаемого воздуха у пациентов со стабильной ХОБЛ. Архив Monaldi для заболеваний грудной клетки. 1998;53(3):268–73. [PubMed: 9785809]

        19. Oberdörster G, Oberdörster E, Oberdörster J. Нанотоксикология: развивающаяся дисциплина, развивающаяся в результате изучения сверхтонких частиц. Перспективы гигиены окружающей среды. 2005; 113(7):823–39.. [Бесплатная статья PMC: PMC1257642] [PubMed: 16002369]

        20. Огуши Ф., Феллс Г.А., Хаббард Р.К., Штраус С.Д., Кристал Р.Г. α1-антитрипсин Z-типа менее компетентен, чем α1-антитрипсин M1-типа, как ингибитор эластазы нейтрофилов. Журнал клинических исследований. 1987; 80 (5): 1366–74. [Бесплатная статья PMC: PMC442392] [PubMed: 3500183]

        21. Охата М., Судзуки Х. Патогенез спонтанного пневмоторакса с особым упором на ультраструктуру эмфизематозных булл. Грудь. 1980;77(6):771-6. [PubMed: 7398388]

        22. Охниси К., Такаги М., Курокава Ю., Сатоми С., Конттинен Ю.Т. Опосредованная металлопротеиназой матрикса деградация белка внеклеточного матрикса при эмфиземе легких человека. Лабораторные исследования. 1998;78(9):1077–87. [PubMed: 9759652]

        23. О’Шонесси TC, Ансари TW, Барнс NC, Джеффри П.К. Воспаление в биоптатах бронхов у пациентов с хроническим бронхитом: обратная связь CD8+ Т-лимфоцитов с ОФВ 1 . Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1997;155(3):852–7. [PubMed:

        24. 16]

        25. Otis AB, McKerrow CB, Bartlett RA, Mead J, McIlRoy MB, Selverstone NJ, Radford EP. Механические факторы в распределении легочной вентиляции. Журнал прикладной физиологии. 1956; 8 (4): 427–443. [PubMed: 13286206]

        26. Oury TD, Day BJ, Crapo JD. Внеклеточная супероксиддисмутаза: регулятор биодоступности оксида азота. Лабораторные исследования. 1996;75(5):617–36. [PubMed: 8

          27. 9]

        27. Пабст Р., Герке И. Является ли лимфоидная ткань, связанная с бронхами (БАЛТ), неотъемлемой структурой легких нормальных млекопитающих, включая человека? Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 1990;3(2):131–5. [PubMed: 2378747]

        28. Паланж П., Форте С., Фелли А., Галассетти П., Серра П., Карлоне С. Состояние питания и толерантность к физической нагрузке у пациентов с ХОБЛ. Грудь. 1995;107(5):1206–12. [PubMed: 7750307]

        29. Палмер Л. Дж., Целедон Дж. К., Чепмен Х.А., Спейзер Ф.Е., Вайс С.Т., Сильверман Э.К. Полногеномный анализ сцепления бронходилататоров и спирометрических фенотипов после бронхолитиков при хронической обструктивной болезни легких. Молекулярная генетика человека. 2003;12(10):1199–210. [PubMed: 12719384]

        30. Палмер Л.Дж., Кнуиман М.В., Дивитини М.Л., Бертон П.Р., Джеймс А.Л., Варфоломей Х.К., Райан Г., Маск А.В. Семейная агрегация и наследственность функции легких у взрослых: результаты исследования здоровья Басселтона. Европейский респираторный журнал. 2001;17(4):696–702. [PubMed: 11401066]

        31. Пардо А., Сельман М. Протеиназно-антипротеиназный дисбаланс в патогенезе эмфиземы: роль металлопротеиназ в повреждении легких. Гистология и гистопатология. 1999;14(1):227–33. [PubMed: 9987667]

        32. Пареди П., Харитонов С., Барнс П.Дж. Анализ выдыхаемого воздуха на продукты окисления. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2002; 166 (12 ч. 2): S31–S37. [PubMed: 12471086]

        33. Пареди П., Харитонов С.А., Барнс П.Дж. Повышение концентрации этана в выдыхаемом воздухе при астме. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2000a; 162 (4 части 1): 1450–4. [PubMed: 11029360]

        34. Пареди П., Харитонов С.А., Утечка Д., Уорд С., Крамер Д., Барнс П.Дж. Этан в выдыхаемом воздухе, маркер перекисного окисления липидов, повышен при хронической обструктивной болезни легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2000b; 162 (2 часть 1): 369–73. [PubMed: 10

          5]

        35. Паркс, Нью-Джерси, Крон К.Дж., Матис К.А., Часко Дж.Х., Гейгер К.Р., Грегор М.Е., Пик Н.Ф. Нитриты и нитраты, меченные азотом-13: распределение и метаболизм после интратрахеального введения. Наука. 1981;212(4490):58–60. [PubMed: 7209517]

        36. Parmentier M, Hirani N, Rahman I, Donaldson K, MacNee W, Antonicelli F. Регуляция опосредованного липополисахаридом высвобождения интерлейкина-1β с помощью N -ацетилцистеина в THP-1 клетки. Европейский респираторный журнал. 2000;16(5):933–9. [PubMed: 11153595]

        37. Parr DG, Stoel BC, Stolk J, Stockley RA. Характер распространения эмфиземы при дефиците α1-антитрипсина влияет на нарушение функции легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2004;170(11):1172–1178. [PubMed: 15306534]

        38. Патель Р.П., МакЭндрю Дж., Селлак Х., Уайт К.Р., Джо Х., Фриман Б.А., Дарли-Усмар В.М. Биологические аспекты активных форм азота. Биохимика и биофизика Acta. 1999;1411(2–3):385–400. [В паблике: 10320671]

        39. Патиар С., Слэйд Д., Киркпатрик У., МакКоллум К.Н. Курение вызывает дозозависимое увеличение L-селектина, связанного с гранулоцитами. Исследование тромбоза. 2002;106(1):1–6. [PubMed: 12165281]

        40. Patuzzo C, Gilè LS, Zorzetto M, Trabetti E, Malerba G, Pignatti PF, Luisetti M. Генный комплекс фактора некроза опухоли при ХОБЛ и диссеминированных бронхоэктазах. Грудь. 2000;117(5):1353–1358. [PubMed: 10807822]

        41. Pauwels RA, Buist AS, Calverley PM, Jenkins CR, Hurd SS. ЗОЛОТОЙ научный комитет. Глобальная стратегия диагностики, лечения и профилактики хронической обструктивной болезни легких: Итоги семинара Глобальной инициативы NHLBI/ВОЗ по хронической обструктивной болезни легких (GOLD). Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2001;163(5):1256–76. [В паблике: 11316667]

        42. Пембертон П.А., Кантвелл Дж.С., Ким К.М., Сундин Д.Дж., Кобаяши Д., Финк Дж.Б., Шапиро С.Д., Барр П.Дж. Ингаляционный ингибитор матриксной металлопротеиназы предотвращает эмфизему, вызванную сигаретным дымом, у мышей. Хроническое обструктивное заболевание легких. 2005;2(3):303–10. [PubMed: 17146995]

        43. Petruzzelli S, Puntoni R, Mimotti P, Pulera N, Baliva F, Fornai E, Giuntini C. Плазменный 3-нитротирозин у курильщиков сигарет. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1997; 156 (6): 1902–1907. [PubMed:

          73]

        44. Пьетаринен П., Райвио К., Девлин Р.Б., Крапо Д.Д., Чанг Л.И., Киннула В.Л. Каталаза и глутатионредуктаза защищают альвеолярные макрофаги человека при воздействии оксидантов in vitro. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 1995;13(4):434–41. [PubMed: 7546773]

        45. Piitulainen E, Tornling G, Eriksson S. Экологические корреляты нарушения функции легких у некурящих с тяжелым дефицитом α 1 -антитрипсина (PiZZ). грудная клетка. 1998;53(11):939–43. [Бесплатная статья PMC: PMC1745103] [PubMed: 101]

        46. Pinamonti S, Leis M, Barbieri A, Leoni D, Muzzoli M, Sostero S, Chicca MC, Carrieri A, Ravenna F, Fabbri LM, et al. Обнаружение продуктов активности ксантиноксидазы методами ЭПР и ВЭЖХ в жидкости бронхоальвеолярного лаважа у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких. Свободнорадикальная биология и медицина. 1998;25(7):771–9. [PubMed: 9823542]

        47. Pinamonti S, Muzzoli M, Chicca MC, Papi A, Ravenna F, Fabbri LM, Ciaccia A. Активность ксантиноксидазы в жидкости бронхоальвеолярного лаважа у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких. Свободнорадикальная биология и медицина. 1996;21(2):147–55. [PubMed: 8818629]

        48. Пино Ф., Бачелет М., Франсуа Д., Полла Б.С., Валти Х. Модифицированный природный поверхностно-активный агент свиньи модулирует стрессовую реакцию моноцитов человека, вызванную табачным дымом. Науки о жизни. 1999;64(2):125–34. [PubMed: 10069490]

        49. Поллер В., Фабер Дж. П., Вайдингер С., Тиф К., Шольц С., Фишер М., Олек К., Кирхгессер М., Хайдтманн Х.-Х. Замена лейцина на пролин вызывает дефектный аллель α 1 -антихимотрипсина, связанный с семейной обструктивной болезнью легких. Геномика. 1993;17(3):740–3. [PubMed: 8244391]

        50. Postma DS, Timens W. Ремоделирование при астме и хронической обструктивной болезни легких. Труды Американского торакального общества. 2006;3(5):434–9. [PubMed: 16799088]

        51. Пауэлл GM, Грин GM. Исследование влияния сигаретного дыма на альвеолярные макрофаги кролика. Биохимический журнал. 1971;124(2):26P–27P. [Статья бесплатно PMC: PMC1177198] [PubMed: 5158487]

        52. Powis G, Mustacich D, Coon A. Роль окислительно-восстановительного белка тиоредоксина в росте клеток и раке. Свободнорадикальная биология и медицина. 2000;29(3–4): 312–22. [PubMed: 11035260]

        53. Praticò D, Basili S, Vieri M, Cordova C, Violi F, FitzGerald GA. Хроническая обструктивная болезнь легких связана с повышением уровня изопростана F 2 α-III в моче, что является показателем оксидантного стресса. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1998;158(6):1709–14. [PubMed: 9847257]

        54. Profita M, Chiappara G, Mirabella F, Di Giorgi R, Chimenti L, Costanzo G, Riccobono L, Bellia V, Bousquet J, Vignola AM. Влияние циломиласта (Арифло) на высвобождение TNF-α, IL-8 и GM-CSF клетками дыхательных путей у пациентов с ХОБЛ. грудная клетка. 2003; 58 (7): 573–9.. [Бесплатная статья PMC: PMC1746747] [PubMed: 12832668]

        55. Proudfoot AE. Хемокиновые рецепторы: многогранные терапевтические мишени. Обзоры природы Иммунология. 2002;2(2):106–15. [Статья бесплатно PMC: PMC7097668] [PubMed: 11

          56. 2]

        56. Прайор В. А., Стоун К. Окислители в сигаретном дыме: радикалы, перекись водорода, пероксинитрат и пероксинитрит. Анналы Нью-Йоркской академии наук. 1993; 686: 12–27. [PubMed: 8512242]

        57. Набережная Дж.Л., Рид В., Самет Дж., Девлин Р.Б. Частицы загрязнения воздуха индуцируют экспрессию гена IL-6 в эпителиальных клетках дыхательных путей человека посредством активации NF-κB. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 1998;19(1):98–106. [PubMed: 9651185]

        58. Rabe KF, Hurd S, Anzueto A, Barnes PJ, Buist SA, Calverley P, Fukuchi Y, Jenkins C, Rodriquez-Roisin R, van Weel C, et al. Глобальная стратегия диагностики, лечения и профилактики хронической обструктивной болезни легких: резюме GOLD. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2007;176(6):532–55. [PubMed: 17507545]

        59. Рафии С., Миус С., Диас С., Хаттори К., Хейсиг Б., Шмелков С., Рафии Д., Лайден Д. Вклад предшественников костного мозга в регенерацию сосудов и сердца. Семинары по клеточной биологии и биологии развития. 2002;13(1):61–7. [В паблике: 11969372]

        60. Рахман И., Бел А., Мюльер Б., Дональдсон К., Макни В. Дифференциальная регуляция глутатиона окислителями и дексаметазоном в клетках альвеолярного эпителия. Американский журнал физиологии. 1998; 275 (1 часть 1): L80–L86. [PubMed: 9688938]

        61. Rahman I, MacNee W. Роль факторов транскрипции в воспалительных заболеваниях легких. грудная клетка. 1998;53(7):601–12. [Статья бесплатно PMC: PMC1745272] [PubMed: 9797762]

        62. Rahman I, MacNee W. Глутатион легких и окислительный стресс: последствия для заболеваний дыхательных путей, вызванных сигаретным дымом. Американский журнал физиологии. 1999;277(6 ч. 1):L1067–L1088. [PubMed: 10600876]

        63. Rahman I, MacNee W. Регуляция уровней окислительно-восстановительного глутатиона и транскрипция генов при воспалении легких: терапевтические подходы. Свободнорадикальная биология и медицина. 2000;28(9):1405–20. [PubMed: 10

          9]

        64. Рахман И., Моррисон Д., Дональдсон К., Макни В. Системный окислительный стресс при астме, ХОБЛ и курильщиках. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1996а; 154 (4 часть 1): 1055–60. [В паблике: 8887607]

        65. Rahman I, Smith CAD, Lawson MF, Harrison DJ, MacNee W. Индукция γ-глутамилцистеинсинтетазы сигаретным дымом связана с AP-1 в клетках альвеолярного эпителия человека. Письма ФЭБС. 1996б; 396(1):21–5. [PubMed: 8

          9]

        66. Рахман И., ван Шадевийк А.А., Кроутер А.Дж., Хиемстра П.С., Столк Дж., Макни В., ДеБук В.И. 4-гидрокси-2-ноненаль, специфический продукт перекисного окисления липидов, повышен в легких у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2002;166(4):490–5. [PubMed: 12186826]

        67. Ramezanian MS, Padmaja S, Koppenol WH. Нитрование и гидроксилирование фенольных соединений пероксинитритом. Химические исследования в токсикологии. 1996;9(1):232–40. [PubMed: 8

          6]

        68. Rangasamy T, Cho CY, Thimmulappa RK, Zhen L, Srisuma SS, Kensler TW, Yamamoto M, Petrache I, Tuder RM, Biswal S. Генетическое удаление Nrf2 повышает восприимчивость к сигаретному дыму эмфизема у мышей. Журнал клинических исследований. 2004;114(9): 1248–59. [Бесплатная статья PMC: PMC524225] [PubMed: 15520857]

        69. Redline S, Tishler PV, Lewitter FI, Tager IB, Munoz A, Speizer FE. Оценка генетических и негенетических влияний на легочную функцию: исследование близнецов. Американский обзор респираторных заболеваний. 1987;135(1):217–22. [PubMed: 3800147]

        70. Рейд Л. Измерение слоя бронхиальной слизистой железы: диагностический критерий при хроническом бронхите. грудная клетка. 1960; 15: 132–41. [Бесплатная статья PMC: PMC1018549] [PubMed: 14437095]

        71. Репин Дж. Э., Баст А., Ланкхорст И. Окислительный стресс при хронической обструктивной болезни легких. Группа изучения окислительного стресса. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1997; 156 (2 часть 1): 341–57. [PubMed:

          09]

        72. Retamales I, Elliott WM, Meshi B, Coxson HO, Paré PD, Sciurba FC, Rogers RM, Hayashi S, Hogg JC. Усиление воспаления при эмфиземе легких и его связь с латентной аденовирусной инфекцией. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2001;164(3):469–73. [PubMed: 11500352]

        73. Рейес М., Дудек А., Джахагирдар Б., Куди Л., Маркер П.Х., Верфайли К.М. Происхождение эндотелиальных предшественников в постнатальном костном мозге человека. Журнал клинических исследований. 2002;109(3):337–46. [Бесплатная статья PMC: PMC150857] [PubMed: 11827993]

        74. Reynolds HY. Бронхоальвеолярный лаваж. Американский обзор респираторных заболеваний. 1987;135(1):250–63. [PubMed: 3541717]

        75. Ри С.Г., Кан С.В., Нетто Л.Е., Сео М.С., Штадтман Э.Р. Семейство новых пероксидаз, пероксиредоксинов. Биофакторы. 1999;10(2–3):207–9. [PubMed: 10609884]

        76. Ричмонд И. , Притчард Г.Э., Эшкрофт Т., Эйвери А., Коррис П.А., Уолтерс Э.Х. Бронх-ассоциированная лимфоидная ткань (БАЛТ) в легких человека: ее распределение у курильщиков и некурящих. грудная клетка. 1993;48(11):1130–4. [Бесплатная статья PMC: PMC464898] [PubMed: 8296257]

        77. Рошель Л.Г., Фишер Б.М., Адлер К.Б. Одновременное производство активных форм кислорода и азота эпителиальными клетками дыхательных путей in vitro. Свободнорадикальная биология и медицина. 1998;24(5):863–8. [PubMed: 9586818]

        78. Роули Д.А., Холливелл Б. Формирование гидроксильных радикалов из перекиси водорода и солей железа с помощью механизмов, зависящих от супероксида и аскорбата: отношение к патологии ревматоидного заболевания. Клиническая наука (Лондон). 1983;64(6):649–53. [PubMed: 6301745]

        79. Rubio ML, Martin-Mosquero MC, Ortega M, Peces-Barba G, Gonzalez-Mangado N. Пероральный N-ацетилцистеин ослабляет индуцированную эластазой эмфизему легких у крыс. Грудь. 2004;125(4):1500–6. [В паблике: 15078764]

        80. Рассел Р.К., Калпитт С.В., ДеМатос С., Доннелли Л., Смит М., Уиггинс Дж., Барнс П.Дж. Высвобождение и активность матриксной металлопротеиназы-9 и тканевого ингибитора металлопротеиназы-1 альвеолярными макрофагами у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 2002а; 26(5):602–9. [PubMed: 11970913]

        81. Рассел Р.К., Торли А., Калпитт С.В., Додд С., Доннелли Л.Е., Дематтос С., Фицджеральд М., Барнс П.Дж. Эластолиз, опосредованный альвеолярными макрофагами: роль матриксных металлопротеиназ, цистеиновых и сериновых протеаз. Американский журнал физиологии – клеточная и молекулярная физиология легких. 2002b; 283(4):L867–L873. [В паблике: 12225964]

        82. Rutgers SR, Postma DS, ten Hacken NH, Kauffman HF, van der Mark TW, Koëter GH, Timens W. Текущее воспаление дыхательных путей у пациентов с ХОБЛ, которые в настоящее время не курят. Грудь. 2000; 117 (5 Приложение 1): 262S. [PubMed: 10843943]

        83. Рутгерс С.Р., ван дер Марк Т.В., Курс В., Мошаге Х., Тайменс В., Кауфман Х.Ф., Коэтер Г.Х., Постма Д.С. Маркеры метаболизма оксида азота в мокроте и выдыхаемом воздухе не повышены при хронической обструктивной болезни легких. грудная клетка. 1999;54(7):576–80. [Бесплатная статья PMC: PMC1745531] [PubMed: 10377200]

        84. Ryder RC, Dunnill MS, Anderson JA. Количественное исследование объема бронхиальной слизи, эмфиземы и курения в популяции вскрытий. Журнал патологии. 1971; 104 (1): 59–71. [PubMed: 5568351]

        85. Sabatini F, Petecchia L, Tavian M, Jodon de Villeroche V, Rossi GA, Brouty-Boye D. Бронхиальные фибробласты человека демонстрируют фенотип мезенхимальных стволовых клеток и многолинейные дифференцирующие возможности. Лабораторные исследования. 2005;85(8):962–71. [PubMed: 15

        86. 8]

        87. Sabroe I, Parker LC, Dockrell DH, Davies DE, Dower SK, Whyte MKB. Ориентация на сети, лежащие в основе смежного иммунитета при астме и хронической обструктивной болезни легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2007;175(4):306–11. [PubMed: 17138954]

        88. Саэтта М., Мариани М., Панина-Бординьон П., Турато Г., Буонсанти С., Баральдо С., Беллеттато С.М., Папи А., Корбетта Л., Зуин Р. и др. Повышенная экспрессия хемокинового рецептора CXCR3 и его лиганда CXCL10 в периферических дыхательных путях курильщиков с хронической обструктивной болезнью легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2002; 165(10):1404–9.. [PubMed: 12016104]

        89. Saetta M, Turato G, Facchini FM, Corbino L, Lucchini RE, Casoni G, Maestrelli P, Mapp CE, Ciaccia A, Fabbri LM. Воспалительные клетки в бронхиальных железах курильщиков с хроническим бронхитом. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1997; 156 (5): 1633–9. [PubMed:

          87]

        90. Сакао С., Тацуми К., Игара Х., Шино Ю., Ширасава Х., Курияма Т. Ассоциация полиморфизма промотора гена фактора некроза опухоли α с наличием хронической обструктивной болезни легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2001;163(2):420–2. [В паблике: 11179116]

        91. Сэндфорд А.Дж., Чагани Т., Вейр Т.Д., Коннетт Д.Е., Антонисен Н.Р., Паре Д.Д. Гены предрасположенности к быстрому снижению функции легких в исследовании здоровья легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2001;163(2):469–73. [PubMed: 11179124]

        92. Сэндфорд А.Дж., Чагани Т., Вейр Т.Д., Паре П.Д. α 1 – Мутации антихимотрипсина у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких. Маркеры заболеваний. 1998;13(4):257–60. [В паблике: 9553741]

        93. Sastre J, Asensi M, Gasco E, Pallardo FV, Ferrero JA, Furukawa T, Vina J. Изнурительные физические упражнения вызывают окисление статуса глутатиона в крови: профилактика путем введения антиоксидантов. Американский журнал физиологии. 1992; 263 (5 часть 2): R992–R995. [PubMed: 1443237]

        94. Шаберг Т., Халлер Х., Рау М., Кайзер Д., Фассбендер М., Лоде Х. Высвобождение супероксидного аниона, индуцированное фактором активации тромбоцитов, увеличивается в альвеолярных макрофагах человека у курильщиков. Европейский респираторный журнал. 1992;5(4):387–93. [PubMed: 1314191]

        95. Шаберг Т., Кляйн У., Рау М., Эллер Дж., Лоде Х. Субпопуляции альвеолярных макрофагов у курильщиков и некурящих: связь с экспрессией молекул CD11/CD18 и выработкой супероксидных анионов. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1995; 151 (5): 1551–8. [PubMed: 7735614]

        96. Шелленберг Д., Паре П.Д., Вейр Т.Д., Спинелли Дж.Дж., Уокер Б.А., Сэндфорд А.Дж. Варианты белка, связывающего витамин D, и риск ХОБЛ. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1998; 157 (3 ч. 1): 957–61. [PubMed: 9517617]

        97. Scholz H, Yndestad A, Damås JK, Wæhre T, Tonstad S, Aukrust P, Halvorsen B. 8-изопростан увеличивает экспрессию интерлейкина-8 в макрофагах человека посредством активации митоген-активируемых протеинкиназ . Сердечно-сосудистые исследования. 2003;59(4):945–54. [PubMed: 14553834]

        98. Schulz H, Brand P, Heyder J. Отложение частиц в дыхательных путях. Взаимодействие частиц с легкими. Биология легких в норме и болезни. Гер П., Хейдер Дж., редакторы. Том. 143. Нью-Йорк: Марсель Деккер; 2000. стр. 229.–90.

        99. Скотт Д.А., Постон Р.Н., Уилсон Р.Ф., Кауард П.Ю., Палмер Р.М. Влияние витамина С на системные маркеры активации эндотелиальных и воспалительных клеток у курильщиков и некурящих. Исследование воспаления. 2005;54(3):138–44. [PubMed: 15883748]

        100. Seemungal T, Harper-Owen R, Bhowmik A, Moric I, Sanderson G, Message S, Maccallum P, Meade TW, Jeffries DJ, Johnston SL, et al. Респираторные вирусы, симптомы и маркеры воспаления при обострениях и стабильной хронической обструктивной болезни легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2001;164(9): 1618–23. [PubMed: 11719299]

        101. Seersholm N, Kok-Jensen A, Dirksen A. Выживаемость пациентов с тяжелым дефицитом альфа-1-антитрипсина с особым упором на неиндексные случаи. грудная клетка. 1994;49(7):695–8. [Статья бесплатно PMC: PMC475060] [PubMed: 8066566]

        102. Seersholm N, Kok-Jensen A, Dirksen A. Снижение ОФВ1 среди пациентов с тяжелой наследственной недостаточностью альфа-1-антитрипсина типа PiZ. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1995;152(6 часть 1):1922–5. [PubMed: 8520756]

        103. Segura-Valdez L, Pardo A, Gaxiola M, Uhal BD, Becerril C, Selman M. Активация желатиназ A и B, коллагеназ 1 и 2 и повышенная гибель паренхиматозных клеток при ХОБЛ. Грудь. 2000;117(3):684–94. [PubMed: 10712992]

        104. Seifart C, Plagens A, Brodje D, Muller B, von Wichert P, Floros J. Вариант интрона 4 сурфактантного белка B у немецких пациентов с ХОБЛ и острой дыхательной недостаточностью. Маркеры заболеваний. 2002;18(3):129–36. [Бесплатная статья PMC: PMC3851100] [PubMed: 12515908]

        105. Selman M, Cisneros-Lira J, Gaxiola M, Ramirez R, Kudlacz EM, Mitchell PG, Pardo A. Ингибирование матриксных металлопротеиназ ослабляет индуцированную табачным дымом эмфизему у морских свинок. Грудь. 2003;123(5):1633–41. [PubMed: 12740284]

        106. Selman M, Montaño M, Ramos C, Vanda B, Becerril C, Delgado J, Sansores R, Barrios R, Pardo A. Вызванная табачным дымом эмфизема легких у морских свинок связана с увеличением интерстициальной коллагеназа. Американский журнал физиологии – клеточная и молекулярная физиология легких. 1996 нояб.; 271 (5 ч. 1): L734–L743. [PubMed: 8944716]

        107. Сети С., Эванс Н., Грант Б.Дж.Б., Мерфи Т.Ф. Новые штаммы бактерий и обострения хронической обструктивной болезни легких. Медицинский журнал Новой Англии. 2002;347(7):465–71. [PubMed: 12181400]

        108. Шапиро С.Д. Терминальная стадия хронической обструктивной болезни легких: сигарета сгорела, но воспаление бушует в [редакционном] Американском журнале респираторной и реаниматологической медицины. 2001;164(3):339–40. [В паблике: 11500330]

        109. Шапиро С. Д. ХОБЛ раскручена. Медицинский журнал Новой Англии. 2005;352(19):2016–9. [PubMed: 15888704]

        110. Шапиро С.Д., ДеМео Д.Л., Сильверман Э.К. Дым и зеркала: мышиные модели как отражение хронической обструктивной болезни легких человека. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2004;170(9):929–31. [PubMed: 15504815]

        111. Шапиро С.Д., Гольдштейн Н.М., Хоутон А.М., Кобаяши Д.К., Келли Д., Белаауай А. Нейтрофильная эластаза способствует развитию эмфиземы, вызванной сигаретным дымом, у мышей. Американский журнал патологии. 2003;163(6):2329–35. [Бесплатная статья PMC: PMC18

          ] [PubMed: 14633606]

        112. Silverman EK, Chapman HA, Drazen JM, Weiss ST, Rosner B, Campbell EJ, O’Donnell WJ, Reilly JJ, Ginns L, Mentzer S и др. . Генетическая эпидемиология тяжелой хронической обструктивной болезни легких с ранним началом: риск обструкции дыхательных путей и хронического бронхита для родственников. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1998; 157 (6 ч. 1): 1770–8. [PubMed: 9620904]

        113. Silverman EK, Mosley JD, Palmer LJ, Barth M, Senter JM, Brown A, Drazen JM, Kwiatkowski DJ, Chapman HA, Campbell EJ и др. Полногеномный анализ сцепления тяжелой хронической обструктивной болезни легких с ранним началом: обструкция дыхательных путей и фенотипы хронического бронхита. Молекулярная генетика человека. 2002а; 11(6):623–32. [В паблике: 11

          114. 7]. Полногеномный анализ сцепления количественных спирометрических фенотипов при тяжелой хронической обструктивной болезни легких с ранним началом. Американский журнал генетики человека. 2002b;70(5):1229–39. [Бесплатная статья PMC: PMC447597] [PubMed: 11
        114. 9]

        115. Сильверман Э.К., Пирс Дж.А., Провинция Массачусетс, Рао, округ Колумбия, Кэмпбелл Э.Дж. Вариабельность легочной функции при дефиците альфа-1-антитрипсина: клинические корреляты. Анналы внутренней медицины. 1989;111(12):982–91. [PubMed: 2596778]

        116. Сильверман Э.К., Провинция М.А., Кэмпбелл Э. Дж., Пирс Дж.А., Рао Д.К., Бурвинкль Э. Семейное исследование дефицита α1-антитрипсина: влияние курения сигарет, измеренный генотип и их взаимодействие на функцию легких и биохимические признаки. Генетическая эпидемиология. 1992;9(5):317–31. [PubMed: 1427021]

        117. Сингх С., Эванс Т.В. Оксид азота, биологический медиатор десятилетия: правда или вымысел? Европейский респираторный журнал. 1997;10(3):699–707. [PubMed: 09]

        118. Skwarski KM, Gorecka D, Sliwinski P, Hogg JC, MacNee W. Влияние курения сигарет на легочную гемодинамику. Грудь. 1993;103(4):1166–72. [PubMed: 8131459]

        119. Слот JW, Geuze HJ, Freeman BA, Crapo JD. Внутриклеточная локализация медно-цинковой и марганцевой супероксиддисмутаз в паренхиматозных клетках печени крысы. Лабораторные исследования. 1986;55(3):363–71. [PubMed: 3747450]

        120. Smith CA, Harrison DJ. Ассоциация между полиморфизмом гена микросомальной эпоксидгидролазы и предрасположенностью к эмфиземе. Ланцет. 1997;350(9078):630–3. [PubMed:

          46]

        121. Smith CB, Golden CA, Kanner RE, Renzetti AD Jr. Ассоциация вирусных и Mycoplasma pneumoniae инфекций с острыми респираторными заболеваниями у пациентов с хроническими обструктивными заболеваниями легких. Американский обзор респираторных заболеваний. 1980;121(2):225–32. [PubMed: 6244766]

        122. Снайдер Г.Л., Кляйнерман Дж., Терлбек В.М., Бенгали З.Х. Определение эмфиземы: отчет Национального института сердца, легких и крови, Отдел семинара по заболеваниям легких. Американский обзор респираторных заболеваний. 1985;132(1):182–5. [PubMed: 4014865]

        123. Соэдзима К., Ямагути К., Кода Э., Такэсита К., Ито Ю., Мастубара Х., Огума Т., Иноуэ Т., Окубо Ю., Амакава К. и др. Продольное последующее исследование изменений плотности легких, вызванных курением, с помощью компьютерной томографии высокого разрешения. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2000; 161 (4 часть 1): 1264–73. [PubMed: 10764322]

        124. Soini Y, Näpänkangas U, Jarvinen K, Kaarteenaho-Wiik R, Pääkkö P, Kinnula VL. Экспрессия γ-глутамилцистеинсинтетазы при немелкоклеточном раке легкого. Рак. 2001;92(11):2911–9. [PubMed: 11753966]

        125. Солер Н., Эвиг С., Торрес А., Филелла Х., Гонсалес Дж., Заубет А. Воспаление дыхательных путей и бронхиальные микробные паттерны у пациентов со стабильной хронической обструктивной болезнью легких. Европейский респираторный журнал. 1999;14(5):1015–22. [PubMed: 10596683]

        126. Speizer FE, Rosner B, Tager I. Семейная агрегация хронических респираторных заболеваний: использование данных Национального опроса о состоянии здоровья для проверки конкретной гипотезы. Международный журнал эпидемиологии. 1976;5(2):167–72. [PubMed: 955766]

        127. Спира А., Бин Дж., Пинто-Плата В., Кадар А., Лю Г., Шах В., Челли Б., Броуди Дж.С. Профилирование экспрессии генов в легочной ткани человека от курильщиков с тяжелой эмфиземой. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 2004;31(6):601–10. [PubMed: 15374838]

        128. Stangel M, Zettl UK, Mix E, Zielasek J, Toyka KV, Hartung HP, Gold R. h3O2 и окислительный стресс, опосредованный оксидом азота, вызывают апоптоз в миобластах скелетных мышц крыс. Журнал невропатологии и экспериментальной неврологии. 1996;55(1):36–43. [PubMed: 8558170]

        129. Стокли Р.А. Протеазы и антипротеазы. Симпозиум Фонда Novartis. 2001; 234:189–99. [PubMed: 11199096]

        130. Стокли Р.А., Кэмпбелл Э.Дж. Генотипирование альфа-1-антитрипсина с помощью образцов жидкости для полоскания рта. Европейский респираторный журнал. 2001;17(3):356–9. [PubMed: 11405511]

        131. Stolk J, Nieuwenhuizen W, Stoller JK, Aboussouan L. Высокие дозы внутривенного AAT и фрагменты фибриногена, полученные из нейтрофилов плазмы. грудная клетка. 2005;60(1):84. [Бесплатная статья PMC: PMC1747165] [PubMed: 15618590]

        132. Столлер Дж.К., Абуссуан Л.С. α 1 – Дефицит антитрипсина. 5: внутривенная аугментационная терапия: текущее понимание. грудная клетка. 2004;59(8):708–12. [Бесплатная статья PMC: PMC1747086] [PubMed: 15282394]

        133. Stone PJ, Gottlieb DJ, O’Connor GT, Ciccolella DE, Breuer R, Bryan-Rhadfi J, Shaw HA, Franzblau C, Snider GL. Продукты деградации эластина и коллагена в моче курильщиков с хронической обструктивной болезнью легких и без нее. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1995;151(4):952–9. [PubMed: 7697272]

        134. Szulakowski P, Crowther AJL, Jimenez LA, Donaldson K, Mayer R, Leonard TB, MacNee W, Drost E. Влияние курения на транскрипционную регуляцию воспаления легких у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких болезнь. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2006;174(1):41–50. [PubMed: 16574938]

        135. Tager I, Tishler PV, Rosner B, Speizer FE, Litt M. Исследования семейной агрегации хронического бронхита и обструктивных заболеваний дыхательных путей. Международный журнал эпидемиологии. 1978;7(1):55–62. [PubMed: 659050]

        136. Takeyabu K, Betsuyaku T, Nishimura M, Yoshioka A, Tanino M, Miyamoto K, Kawakami Y. Цистеиновые протеиназы и цистатин C в жидкости бронхоальвеолярного лаважа у субъектов с субклинической эмфиземой. Европейский респираторный журнал. 1998;12(5):1033–9. [PubMed: 9863993]

        137. Takeyabu K, Yamaguchi E, Suzuki I, Nishimura M, Hizawa N, Kamakami Y. Полиморфизм гена микросомальной эпоксидгидролазы и восприимчивость к эмфиземе у населения Японии. Европейский респираторный журнал. 2000;15(5):891–4. [PubMed: 10853854]

        138. Такеяма К., Даббаг К., Чон Шим Дж., Дао-Пик Т., Уэки И.Ф., Надель Дж.А. Окислительный стресс вызывает синтез муцина посредством трансактивации рецептора эпидермального фактора роста: роль нейтрофилов. Журнал иммунологии. 2000;164(3):1546–52. [PubMed: 10640773]

        139. Такеяма К., Даббаг К., Ли Х.М., Агусти С., Лаузье Дж.А., Уэки И.Ф., Граттан К.М., Надель Дж.А. Система эпидермального фактора роста регулирует выработку муцина в дыхательных путях. Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 1999;96(6):3081–6. [Бесплатная статья PMC: PMC15898] [PubMed: 10077640]

        140. Takeyama K, Fahy JV, Nadel JA. Связь рецепторов эпидермального фактора роста с продукцией бокаловидных клеток в бронхах человека. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2001а; 163(2):511–6. [PubMed: 11179132]

        141. Такеяма К., Юнг Б., Шим Дж.Дж., Бургель П.Р., Дао-Пик Т., Уэки И.Ф., Протин Ю., Крошель П., Надель Дж.А. Активация рецепторов эпидермального фактора роста отвечает за синтез муцина, индуцированный сигаретным дымом. Американский журнал физиологии – клеточная и молекулярная физиология легких. 2001b; 280(1):L165–L172. [В паблике: 11133506]

        142. Tan WC, Qui D, Liam BL, Ng TP, Lee SH, Van Eeden SF, D’Yachkova Y, Hogg JC. Реакция костного мозга человека на острое загрязнение воздуха, вызванное лесными пожарами. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2000;161(4):1213–7. [PubMed: 10764314]

        143. Танг К., Росситер Х.Б., Вагнер П.Д., Брин ЕС. Направленная на легкие инактивация VEGF приводит к фенотипу эмфиземы у мышей. Журнал прикладной физиологии. 2004;97(4):1559–66. [PubMed: 15208295]

        144. Терлбек ВМ. Заболеваемость эмфиземой легких с наблюдениями за относительной заболеваемостью и пространственным распределением различных типов эмфиземы. Американский обзор респираторных заболеваний. 1963; 87: 207–15. [PubMed: 13981312]

        145. Тиитто Л., Каартинахо-Вийк Р., Сормунен Р., Холмгрен А., Пяяккё П., Сойни Ю., Киннула В.Л. Экспрессия тиоредоксиновой системы при интерстициальном заболевании легких. Журнал патологии. 2003;201(3):363–70. [PubMed: 14595747]

        146. Тишлер П.В., Кэри В.Дж., Рид Т., Фабсиц Р.Р. Роль генотипа в определении влияния курения сигарет на легочную функцию. Генетическая эпидемиология. 2002;22(3):272–82. [PubMed: 11

        147. 7]

        148. Тобин М.Дж., Кук П.Дж.Л., Hutchison DCS. Alpha 1 Дефицит антитрипсина: клинические и физиологические особенности эмфиземы легких у субъектов, гомозиготных по Pi типа Z: обзор Британской торакальной ассоциации. Британский журнал болезней грудной клетки. 1983;77(1):14–27. [В паблике: 6602621]

        149. Томасек Дж.Дж., Габбиани Г., Хинц Б., Шапонье С., Браун Р.А. Миофибробласты и механорегуляция ремоделирования соединительной ткани. Nature Reviews Молекулярно-клеточная биология. 2002;3(5):349–63. [PubMed: 11988769]

        150. Томита К., Барнс П.Дж., Адкок И.М. Влияние окислительного стресса на ацетилирование гистонов и высвобождение IL-8. Коммуникации биохимических и биофизических исследований. 2003;301(2):572–7. [PubMed: 12565901]

        151. Торреллес Дж. Б., Азад А. К., Хеннинг Л. Н., Карлсон Т. К., Шлезингер Л. С. Роль лектинов С-типа в микобактериальных инфекциях. Текущие цели по наркотикам. 2008;9(2): 102–12. [PubMed: 18288961]

        152. Traves SL, Culpitt SV, Russell REK, Barnes PJ, Donnelly LE. Повышение уровня хемокинов GRO-альфа и МСР-1 в образцах мокроты больных ХОБЛ. грудная клетка. 2002;57(7):590–5. [Бесплатная статья PMC: PMC1746378] [PubMed: 12096201]

        153. Трэвис Дж., Салвесен Г.С. Ингибиторы протеиназы плазмы человека. Ежегодный обзор биохимии. 1983; 52: 655–709. [PubMed: 61]

        154. Tribble DL, Giuliano LJ, Fortmann SP. Снижение концентрации аскорбиновой кислоты в плазме у некурящих, регулярно подвергающихся воздействию табачного дыма в окружающей среде. Американский журнал клинического питания. 1993;58(6):886–90. [PubMed: 8249873]

        155. Tsuchiya M, Asada A, Kasahara E, Sato EF, Shindo M, Inoue M. Выкуривание одной сигареты быстро снижает комбинированные концентрации нитратов и нитритов и концентрации антиоксидантов в плазме. Тираж. 2002;105(10):1155–1157. [PubMed: 11889006]

        156. Tsuchiya M, Thompson DF, Suzuki YJ, Cross CE, Packer L. Супероксид, образованный из сигаретного дыма, ухудшает активность образования активного кислорода полиморфноядерными лейкоцитами. Архив биохимии и биофизики. 1992;299(1):30–7. [PubMed: 1332616]

        157. Tsukagoshi H, Shimizu Y, Iwamae S, Hisada T, Ishizuka T, Iizuka K, Dobashi K, Mori M. Доказательства окислительного стресса при астме и ХОБЛ: потенциальное ингибирующее действие теофиллина. Респираторная медицина. 2000;94(6):584–8. [PubMed: 10

          4]

        158. Tuder RM, McGrath S, Neptune E. Патобиологические механизмы моделей эмфиземы: что у них общего? Легочная фармакология и терапия. 2003а; 16(2):67–78. [В паблике: 12670776]

        159. Тудер Р.М., Петраче И., Элиас Дж.А., Воелкель Н.Ф., Хенсон П.М. Апоптоз и эмфизема: недостающее звено. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 2003б; 28(5):551–4. [PubMed: 12707010]

        160. Тудер Р.М., Вуд К., Тарасевичене Л., Флорес С.К., Воелкель Н.Ф. Экстракт сигаретного дыма снижает экспрессию сосудистого эндотелиального фактора роста культивируемыми клетками и запускает апоптоз легочных эндотелиальных клеток. Грудь. 2000;117(5 Приложение 1):241S–242S. [В паблике: 10843927]

        161. Тудер Р.М., Жень Л., Чо С.И., Тарасевичене-Стюарт Л., Касахара Ю., Сальвемини Д., Воелкель Н.Ф., Флорес СК. Окислительный стресс и апоптоз взаимодействуют и вызывают эмфизему из-за блокады рецепторов фактора роста эндотелия сосудов. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 2003с; 29(1):88–97. [PubMed: 12600822]

        162. Уотила П. Влияние сигаретного дыма на конъюгацию глюкуронида в изолированных легких хомяка. Научные коммуникации в области химической патологии и фармакологии. 1982;38(1):173–6. [PubMed: 7146617]

        163. Министерство здравоохранения и социальных служб США. Последствия курения для здоровья: хроническая обструктивная болезнь легких. Отчет главного хирурга. Rockville (MD): Министерство здравоохранения и социальных служб США, Служба общественного здравоохранения, Управление по вопросам курения и здоровья; 1984. Публикация DHHS № (PHS) 84-50205.

        164. Министерство здравоохранения и социальных служб США. Польза для здоровья от отказа от курения Доклад главного хирурга. Атланта: Министерство здравоохранения и социальных служб США, Служба общественного здравоохранения, Центры контроля заболеваний, Национальный центр профилактики хронических заболеваний и укрепления здоровья, Управление по вопросам курения и здоровья; 1990. Публикация DHHS № (CDC) 90-8416. [PubMed: 32255575]

        165. Министерство здравоохранения и социальных служб США. 9-й отчет о канцерогенах. Research Triangle Park (Северная Каролина): Министерство здравоохранения и социальных служб США, Служба общественного здравоохранения, Национальная программа по токсикологии; 2000. [PubMed: 20669515]

        166. Министерство здравоохранения и социальных служб США. Последствия курения для здоровья: отчет главного хирурга. Атланта: Министерство здравоохранения и социальных служб США, Центры по контролю и профилактике заболеваний, Национальный центр по профилактике хронических заболеваний и укреплению здоровья, Управление по вопросам курения и здоровья; 2004.

        167. Министерство здравоохранения и социальных служб США. Последствия для здоровья непреднамеренного воздействия табачного дыма: отчет главного хирурга. Атланта: Министерство здравоохранения и социальных служб США, Центры по контролю и профилактике заболеваний, Координационный центр по укреплению здоровья, Национальный центр по профилактике хронических заболеваний и укреплению здоровья, Управление по вопросам курения и здоровья; 2006. [PubMed: 20669524]

        168. Министерство здравоохранения, образования и социального обеспечения США. Курение и здоровье: отчет Консультативного комитета главному хирургу службы общественного здравоохранения. Вашингтон: Министерство здравоохранения, образования и социального обеспечения США, Служба общественного здравоохранения, Центр по контролю за заболеваниями; 1964. Публикация PHS № 1103.

        169. Агентство по охране окружающей среды США. Критерии качества воздуха по оксидам азота. Вашингтон: Агентство по охране окружающей среды США; 1993. Публикация № EPA/600/8-91/049AF.

        170. Агентство по охране окружающей среды США. Критерии качества воздуха для угарного газа. Вашингтон: Агентство по охране окружающей среды США, Управление исследований и разработок; 2000. Публикация № EPA 600/P-99/001F.

        171. ван Акер С.А., Койманс Л.М., Баст А. Молекулярная фармакология витамина Е: структурные аспекты антиоксидантной активности. Свободнорадикальная биология и медицина. 1993;15(3):311–28. [PubMed: 8406131]

        172. ван Брабандт Х., Каубергс М., Вербекен Э., Моэрман П., Лауверинс Дж.М., Ван де Войстин К.П. Разделение легочного импеданса в иссеченных легких человека и собаки. Журнал прикладной физиологии. 1983; 55 (6): 1733–42. [PubMed: 6662764]

        173. Ван дер Ваарт Х., Постма Д.С., Тайменс В., Тен Хакен НХТ. Острые эффекты сигаретного дыма на воспаление и окислительный стресс: обзор. грудная клетка. 2004;59(8):713–21. [Бесплатная статья PMC: PMC1747102] [PubMed: 15282395]

        174. ван дер Влит А., Эйзерих Дж. П., Шигенага М.К., Кросс CE. Активные формы азота и нитрование тирозина в дыхательных путях: эпифеномены или патобиологический механизм заболевания? Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1999;160(1):1–9. [PubMed: 103

          ]

        175. ван Иден С.Ф., Хогг Дж.К. Реакция костного мозга человека на хроническое курение сигарет. Европейский респираторный журнал. 2000;15(5):915–21. [PubMed: 10853859]

        176. ван Иден С. Ф., Тан В.К., Сува Т., Мукаэ Х., Терашима Т., Фуджи Т., Куи Д., Винсент Р., Хогг Д.С. Цитокины, участвующие в системной воспалительной реакции, вызванной воздействием твердых частиц загрязнителей воздуха (PM 10 ). Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2001;164(5):826–30. [PubMed: 11549540]

        177. Вестбо Дж., Ланге П. Может ли GOLD Стадия 0 предоставить информацию прогностического значения при хронической обструктивной болезни легких? Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2002;166(3):329–32. [PubMed: 12153965]

        178. Вестбо Дж., Прескотт Э., Ланге П. Связь хронической гиперсекреции слизи со снижением ОФВ 1 и заболеваемостью хронической обструктивной болезнью легких. Копенгагенская городская группа по изучению сердца. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1996;153(5):1530–5. [PubMed: 8630597]

        179. Винья Дж., Сервера Э., Асенси М., Састре Дж., Паллардо Ф.В., Ферреро Дж. А., Гарсия-Де-Ла-Асунсьон Дж., Антон В., Марин Дж. Упражнения вызывают окисление глутатиона в крови при хронической обструктивной легочные заболевания: профилактика с помощью O 2 терапия. Журнал прикладной физиологии. 1996;81(5):2199–202. [PubMed: 8

          5]

        180. Влахович Г., Рассел М.Л., Мерсер Р.Р., Крапо Д.Д. Клеточные и соединительнотканные изменения стенок альвеолярных перегородок при эмфиземе легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1999;160(6):2086–92. [PubMed: 10588633]

        181. Воелкель Н.Ф. Отчет о конференции: вторая Сиенская международная конференция по животным моделям хронической обструктивной болезни легких. Легочная фармакология и терапия. 2004;17(2):61–3. [В паблике: 15125496]

        182. Voelkel N, Taraseviciene-Stewart L. Эмфизема: аутоиммунное сосудистое заболевание? Труды Американского торакального общества. 2005;2(1):23–5. [PubMed: 16113465]

        183. von Ahsen N, Oellerich M, Schütz E. Использование двух репортерных красителей без вмешательства в ПЦР с быстрым циклом в одной пробирке: α 1 -генотипирование антитрипсина с помощью мультиплексной флуоресцентной ПЦР в реальном времени с LightCycler. Клиническая химия. 2000;46(2):156–61. [PubMed: 10657370]

        184. Уокер Д.К., Бехзад А., Чу Ф. Миграция нейтрофилов через ранее существовавшие отверстия в базальных пластинках альвеолярных капилляров и эпителия во время стрептококковой пневмонии. Микрососудистые исследования. 1995;50(3):397–416. [PubMed: 8583953]

        185. Валлаерт Б., Грессье Б., Маркетт Ч., Госсет П., Реми-Жарден М., Мизон Дж., Тоннель АБ. Инактивация ингибитора альфа-1-протеиназы альвеолярными воспалительными клетками у курящих пациентов с эмфиземой или без нее. Американский обзор респираторных заболеваний. 1993; 147 (6 ч. 1): 1537–43. [PubMed: 8389110]

        186. Уолтер С., Нэнси Н.Р. Базопения после курения сигарет. Индийский журнал медицинских исследований. 1980; 72: 422–5. [PubMed: 7461773]

        187. Уолтер С., Уолтер А. Дегрануляция базофилов, вызванная курением сигарет у человека. грудная клетка. 1982; 37 (10): 756–9. [Бесплатная статья PMC: PMC459421] [PubMed: 7157215]

        188. Ван З. , Чжэн Т., Чжу З., Гомер Р.Дж., Ризе Р.Дж., Чепмен Х.А. младший, Шапиро С.Д., Элиас Дж.А. Индукция гамма-интерфероном легочной эмфиземы в легком взрослой мыши. Журнал экспериментальной медицины. 2000;192(11):1587–99. [Бесплатная статья PMC: PMC21

          ] [PubMed: 11104801]

        189. Ward C, Thien F, Secombe J, Gollant S, Walters EH. Мочевина в жидкости бронхоальвеолярного лаважа как показатель легочной проницаемости у здоровых курильщиков. Европейский респираторный журнал. 2000;15(2):285–90. [PubMed: 10706493]

        190. Weiss SJ, Test ST, Eckmann CM, Roos D, Regiani S. Бромирующие оксиданты, генерируемые эозинофилами человека. Наука. 1986; 234 (4773): 200–3. [PubMed: 3018933]

        191. Weiss ST, Segal MR, Sparrow D, Wager C. Отношение FEV 1 и количества лейкоцитов периферической крови к общей смертности: исследование нормативного старения. Американский журнал эпидемиологии. 1995;142(5):493–8. [PubMed: 7677128]

        192. Weitzenblum E, Hirth C, Ducolone A, Mirhom R, Rasahol-injanahary J, Ehrhart M. Прогностическое значение давления в легочной артерии при хронической обструктивной болезни легких. грудная клетка. 1981; 36 (10): 752–8. [Бесплатная статья PMC: PMC471749] [PubMed: 7330793]

        193. Вернер С., Гроуз Р. Регуляция заживления ран факторами роста и цитокинами. Физиологические обзоры. 2003;83(3):835–70. [PubMed: 12843410]

        194. Wert SE, Yoshida M, LeVine AM, Ikegami M, Jones T, Ross GF, Fisher JH, Korfhagen TR, Whitsett JA. Повышенная активность металлопротеиназы, продукция оксидантов и эмфизема у мышей с инактивированным геном сурфактантного протеина D. Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 2000;97(11):5972–7. [Статья бесплатно PMC: PMC18543] [PubMed: 10801980]

        195. Wickenden JA, Clarke MC, Rossi AG, Rahman I, Faux SP, Donaldson K, MacNee W. Сигаретный дым предотвращает апоптоз за счет ингибирования активации каспазы и вызывает некроз. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 2003;29(5):562–70. [PubMed: 12748058]

        196. Wilk JB, DeStefano AL, Arnett DK, Rich SS, Djousse L, Crapo RO, Leppert MF, Province MA, Cupples LA, Gottlieb DJ и др. Полногеномное сканирование показателей функции легких в исследовании семейного сердца Национального института сердца, легких и крови. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2003а; 167(11):1528–33. [В паблике: 12637344]

        197. Wilk JB, DeStefano AL, Joost O, Myers RH, Cupples LA, Slater K, Atwood LD, Heard-Costa NL, Herbert A, O’Connor GT, et al. Сцепление и ассоциация с мерами легочной функции на хромосоме 6q27 в Framingham Heart Study. Молекулярная генетика человека. 2003b;12(21):2745–51. [PubMed: 12966033]

        198. Wilkinson TMA, Patel IS, Wilks M, Donaldson GC, Wedzicha JA. Бактериальная нагрузка дыхательных путей и ОФВ 1 снижаются у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2003;167(8):1090–5. [PubMed: 12684248]

        199. Wink DA, Hanbauer I, Grisham MB, Laval F, Nims RW, Laval J, Cook J, Pacelli R, Liebmann J, Krishna M, et al. Химическая биология оксида азота: регуляторно-защитно-токсические механизмы. Актуальные темы клеточной регуляции. 1996; 34: 159–87. [PubMed: 8646847]

        200. Winkel P, Statland BE. Острое влияние курения сигарет на концентрацию типов лейкоцитов крови у здоровых молодых женщин. Американский журнал клинической патологии. 1981;75(6):781–5. [PubMed: 7258139]

        201. Winklhofer-Roob BM, Ellmunter H, Frühwirth M, Schlegel-Haueter SE, Khoschsorur G, van’t Hof MA, Shmerling DH. Концентрация витамина С в плазме у пациентов с муковисцидозом: свидетельство связи с воспалением легких. Американский журнал питания. 1997; 65 (6): 1858–66. [PubMed:

          84]

        202. Wouters EF, Creutzberg EC, Schols AM. Системные эффекты при ХОБЛ. Грудь. 2002; 121 (5 Дополнение): 127S–130S. [В паблике: 12010840]

        203. Райт Д.Т., Фишер Б.М., Ли С., Рошель Л.Г., Экли Н.Дж., Адлер К.Б. Оксидантный стресс стимулирует секрецию муцина и PLC в эпителии дыхательных путей через механизм, зависящий от оксида азота. Американский журнал физиологии. 1996; 271 (5 ч. 1): L854–L861. [PubMed: 8944730]

        204. Wright JL, Churg A. Вызванная дымом эмфизема у морских свинок связана с морфометрическими признаками разрушения и восстановления коллагена. Американский журнал физиологии. 1995; 268 (1 часть 1): L17–L20. [В паблике: 7840223]

        205. Райт Дж.Л., Дай Дж., Зай К., Прайс К., Гилкс С.Б., Чарг А. Влияние сигаретного дыма на экспрессию синтазы оксида азота в легких крыс. Лабораторные исследования. 1999;79(8):975–83. [PubMed: 10462035]

        206. Райт Дж.Л., Фермер С.Г., Чарг А. Синтетический ингибитор сериновой эластазы уменьшает эмфизему, вызванную сигаретным дымом, у морских свинок. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 2002;166(7):954–60. [PubMed: 12359653]

        207. Райт Дж.Л., Лоусон Л., Паре П.Д., Хупер Р.О., Перец Д.И., Нелемс Дж.М., Шульцер М., Хогг Дж.К. Структура и функция легочной сосудистой сети при легкой форме хронической обструктивной болезни легких: влияние кислорода и физической нагрузки. Американский обзор респираторных заболеваний. 1983а; 128(4):702–7. [PubMed: 6625346]

        208. Райт Дж. Л., Лоусон Л. М., Паре П. Д., Виггс Б. Дж., Кеннеди С., Хогг Дж. К. Морфология периферических дыхательных путей у нынешних курильщиков и бывших курильщиков. Американский обзор респираторных заболеваний. 1983б; 127(4):474–7. [PubMed: 6838053]

        209. Райт Дж.Л., Петти Т., Терлбек В.М. Анализ структуры мышечных легочных артерий у пациентов с легочной гипертензией и ХОБЛ: Испытание ночной оксигенотерапии Национального института здравоохранения. Легкое. 1992;170(2):109–24. [PubMed: 1501507]

        210. Wu HM, Jin M, Marsh CB. К функциональной протеомике альвеолярных макрофагов. Американский журнал физиологии – клеточная и молекулярная физиология легких. 2005; 288(4):L585–L595. [PubMed: 15757951]

        211. Ву Л., Чау Дж., Янг Р.П., Покорный В., Миллс Г.Д., Хопкинс Р., Маклин Л., Блэк П.Н. Генотип трансформирующего фактора роста-β 1 и предрасположенность к хронической обструктивной болезни легких. грудная клетка. 2004;59(2):126–9. [Бесплатная статья PMC: PMC1746926] [PubMed: 14760152]

        212. Wyatt JP, Fischer VW, Sweet HC. Панлобулярная эмфизема: анатомия и патодинамика. Заболевания грудной клетки. 1962; 41 (3): 239–59. [PubMed: 14008600]

        213. Вятт Т.А., Хейрес А.Дж., Сандерсон С.Д., Флореани А.А. Активация протеинкиназы С необходима для опосредованного сигаретным дымом C5a-опосредованного высвобождения интерлейкина-8 в клетках бронхиального эпителия человека. Американский журнал респираторных клеток и молекулярной биологии. 1999;21(2):283–8. [В паблике: 10423413]

        214. Yamamoto C, Yoneda T, Yoshikawa M, Fu A, Tokuyama T, Tsukaguchi K, Narita N. Воспаление дыхательных путей при ХОБЛ, оцениваемое по уровню интерлейкина-8 в мокроте. Грудь. 1997;112(2):505–10. [PubMed:

        215. 91]

        216. Yanai M, Sekizawa K, Ohrui T, Sasaki H, Takishima T. Место обструкции дыхательных путей при заболеваниях легких: прямое измерение внутрибронхиального давления. Журнал прикладной физиологии. 1992;72(3):1016–23. [PubMed: 1568955]

        217. Йим Дж.Дж., Пак Г.Ю., Ли К.Т., Ким Ю.В., Хан С.К., Шим И.С., Ю К.Г. Генетическая предрасположенность к хронической обструктивной болезни легких у корейцев: комбинированный анализ полиморфных генотипов микросомальной эпоксидгидролазы и глутатиона S -трансферазы М1 и Т1. грудная клетка. 2000;55(2):121–5. [Бесплатная статья PMC: PMC1745681] [PubMed: 10639528]

        218. Yim JJ, Yoo CG, Lee CT, Kim YW, Han SK, Shim YS. Отсутствие связи между полиморфизмом глутатион S -трансферазы P1 и ХОБЛ у корейцев. Легкое. 2002;180(2):119–25. [PubMed: 12172904]

        219. Йошикава М., Хияма К., Исиока С., Маэда Х., Маэда А., Ямакидо М. Генотипы микросомальной эпоксидгидролазы и хроническая обструктивная болезнь легких у японцев. Международный журнал молекулярной медицины. 2000;5(1):49–53. [PubMed: 10601573]

        220. Йошиока А., Бецуяку Т., Нисимура М., Миямото К., Кондо Т. , Каваками Ю. Чрезмерная эластаза нейтрофилов в жидкости бронхоальвеолярного лаважа при субклинической эмфиземе. Американский журнал респираторной и интенсивной терапии. 1995; 152 (6 ч. 1): 2127–32. [PubMed: 8520785]

        221. Занг Л.И., Стоун К., Прайор В.А. Обнаружение свободных радикалов в водных экстрактах сигаретной смолы методом электронного спинового резонанса. Свободнорадикальная биология и медицина. 1995;19(2):161–7. [PubMed: 7649487]

        222. Чжэн Т., Чжу З., Ван З., Гомер Р.Дж., Ма Б., Ризе Р.Дж. младший, Чепмен Х.А. младший, Шапиро С.Д., Элиас Дж.А. Индуцируемое нацеливание IL-13 на взрослое легкое вызывает матрикс-металлопротеиназу- и катепсин-зависимую эмфизему. Журнал клинических исследований. 2000;106(9):1081–93. [Бесплатная статья PMC: PMC301418] [PubMed: 11067861]

          223. респираторные заболевания | Определение, причины и основные типы

          бронхиолы легких

          Просмотреть все средства массовой информации

          Связанные темы:
          туберкулез грипп рак легких пневмония COVID-19

          См. весь связанный контент →

          респираторное заболевание , любые заболевания и расстройства дыхательных путей и легких, влияющие на дыхание человека.

          Заболевания дыхательной системы могут поражать любые структуры и органы, имеющие отношение к дыханию, включая носовые полости, глотку (или горло), гортань, трахею (или дыхательное горло), бронхи и бронхиолы, ткани легких и дыхательные мышцы грудной клетки.

          Дыхательные пути являются местом исключительно широкого круга заболеваний по трем основным причинам: (1) они подвергаются воздействию окружающей среды и, следовательно, могут поражаться вдыхаемыми микроорганизмами, пылью или газами; (2) он обладает большой сетью капилляров, через которые должен проходить весь выброс сердца, а это означает, что заболевания, поражающие мелкие кровеносные сосуды, могут поражать легкие; и (3) это может быть место «чувствительности» или аллергических явлений, которые могут серьезно повлиять на функцию.

          В этой статье обсуждаются признаки и симптомы респираторных заболеваний, естественные защитные механизмы дыхательной системы человека, методы выявления респираторных заболеваний и различные заболевания дыхательной системы. Для получения дополнительной информации об анатомии дыхательной системы человека и процессе дыхания см. дыхательная система человека.

          Britannica Quiz

          44 вопроса из самых популярных викторин Britannica о здоровье и медицине

          Насколько хорошо вы знаете анатомию человека? Как насчет медицинских условий? Мозг? Вам нужно много знать, чтобы ответить на 44 самых сложных вопроса самых популярных викторин Britannica о здоровье и медицине.

          Наблюдение за влиянием курения на легочную ткань и изучение различных стадий респираторного заболевания

          Посмотреть все видео к этой статье

          Симптомы заболевания легких относительно немногочисленны. Кашель является особо важным признаком всех заболеваний, поражающих какой-либо отдел бронхиального дерева. Продуктивный кашель с мокротой является важнейшим проявлением воспалительных или злокачественных заболеваний основных дыхательных путей, типичным примером которых является бронхит. При тяжелом бронхите слизистые железы, выстилающие бронхи, сильно увеличиваются, и обычно за сутки выделяется от 30 до 60 мл мокроты, особенно в первые два часа после утреннего пробуждения. Раздражающий кашель без мокроты может быть вызван распространением злокачественного заболевания на бронхиальное дерево из близлежащих органов. Наличие крови в мокроте (кровохарканье) — важный признак, который ни в коем случае нельзя оставлять без внимания. Хотя это может быть просто следствием обострения существующей инфекции, это также может указывать на наличие воспаления, повреждения капилляров или опухоли. Кровохарканье также является классическим признаком туберкулеза легких.

          Вторым наиболее важным симптомом заболевания легких является одышка или одышка. Это ощущение сложного происхождения может возникать остро, как при вдыхании инородного тела в трахею, так и при появлении сильного приступа удушья. Чаще всего она коварна в начале и медленно прогрессирует. Отмечены медленно прогрессирующие трудности при выполнении некоторых задач, таких как подъем по лестнице, игра в гольф или ходьба в гору. Одышка может различаться по степени тяжести, но при таких заболеваниях, как эмфизема легких ( см. ниже Эмфизема легких), при которой наблюдается необратимое поражение легких, присутствует постоянно. Он может стать настолько тяжелым, что пострадавший будет обездвижен, а такие задачи, как перевязка, не могут быть выполнены без труда. Тяжелый фиброз легких, возникающий в результате профессионального заболевания легких или в результате невыявленного предшествующего состояния, также может вызывать тяжелую и непрекращающуюся одышку. Одышка также является ранним симптомом полнокровия легкого в результате нарушения функции левого желудочка сердца. Когда это происходит, если правый желудочек, который перекачивает кровь через легкие, функционирует нормально, легочные капилляры наполняются кровью, и жидкость может скапливаться в мелких альвеолах и дыхательных путях. Обычно именно одышка в первую очередь заставляет пациента обратиться за медицинской помощью, но отсутствие симптома не означает, что серьезного заболевания легких нет, так как, например, небольшой рак легкого, не обтурирующий дыхательные пути, не вызывает одышки. дыхание.

          Оформите подписку Britannica Premium и получите доступ к эксклюзивному контенту. Подписаться сейчас

          Боль в груди может быть ранним симптомом заболевания легких, но чаще всего она связана с приступом пневмонии, и в этом случае она обусловлена ​​воспалением плевры, которое следует за началом легочного процесса. Боль, связанная с воспалением плевры, характерно ощущается при глубоком вдохе. Боль исчезает, когда в плевральной полости скапливается жидкость — состояние, известное как плевральный выпот. Острый плеврит с болью может сигнализировать о закупорке легочного сосуда, что приводит к острой гиперемии пораженного участка. Например, легочная эмболия, окклюзия легочной артерии жировым отложением или сгустком крови, сместившимся из другого места тела, может вызвать плеврит. Внезапная закупорка кровеносного сосуда повреждает легочную ткань, к которой сосуд обычно доставляет кровь. Кроме того, сильная боль в груди может быть вызвана распространением злокачественного заболевания на плевру или опухолью, возникающей из самой плевры, например, при мезотелиоме. Сильная непреодолимая боль, вызванная такими состояниями, может потребовать хирургического вмешательства для перерезания нервов, иннервирующих пораженный сегмент. К счастью, боль такой степени тяжести встречается редко.

          К этим основным симптомам заболевания легких — кашлю, одышке и боли в груди — можно добавить несколько других. Может быть слышен хрип в груди. Это вызвано сужением дыхательных путей, например, при астме. Некоторые заболевания легких связаны с отеком кончиков пальцев рук (и, реже, пальцев ног), называемым «дубинками». Клубообразование может быть признаком бронхоэктазов (хронического воспаления и расширения основных дыхательных путей), диффузного фиброза легких по любой причине и рака легких. В случае рака легкого этот необычный признак может исчезнуть после хирургического удаления опухоли. При некоторых заболеваниях легких первым симптомом может быть увеличение лимфатических узлов, дренирующих пораженный участок, особенно мелких узлов над ключицей на шее; увеличение лимфатических узлов в этих областях всегда должно вызывать подозрение на внутригрудное заболевание. Нередко проявляющийся симптом рака легкого вызывается метастазированием или распространением опухоли на другие органы или ткани. Таким образом, перелом бедра из-за костных метастазов, церебральные признаки из-за внутричерепных метастазов или желтуха из-за поражения печени могут быть первыми признаками первичного рака легких, как и сенсорные изменения в ногах, поскольку периферическая невропатия также может быть представленным доказательством. этих опухолей.

          Общеизвестно, что многие болезни легких вызывают общее истощение. Человек с активным туберкулезом легких или с раком легких, например, может осознавать только общее недомогание, необычную усталость или кажущиеся незначительными симптомы в качестве первых признаков болезни. Потеря аппетита и потеря веса, отказ от физической активности, общая психологическая депрессия и некоторые симптомы, явно не связанные с легкими, такие как легкое расстройство желудка или головные боли, могут быть различными индикаторами заболевания легких. Нередко больной может чувствовать себя так, как будто выздоравливает после приступа гриппа. Поскольку симптомы заболевания легких, особенно на ранней стадии, изменчивы и неспецифичны, физикальное и рентгенографическое обследование органов грудной клетки являются важной частью оценки лиц с такими жалобами.

          Сегментация КТ-изображения легких COVID-19 с использованием методов глубокого обучения: U-Net против SegNet | BMC Medical Imaging

          • Технический прогресс
          • Открытый доступ
          • Опубликовано:
          • Аднан Сауд ORCID: orcid.org/0000-0003-1152-4531 1 и
          • Ияд Хатем ORCID: orcid.org/0000-0002-3815-166X 1  

          Медицинская визуализация BMC том 21 , Номер статьи: 19 (2021) Процитировать эту статью

          • 20 тыс. обращений

          • 60 цитирований

          • 10 Альтметрический

          • Сведения о показателях

          Abstract

          Background

          В настоящее время существует острая потребность в эффективных инструментах для диагностики пациентов с COVID-19. В этой статье мы представляем возможные решения для обнаружения и маркировки инфицированных тканей на КТ-изображениях легких таких пациентов. Два структурно различающихся метода глубокого обучения, SegNet и U-NET, исследуются для семантической сегментации инфицированных областей ткани на КТ-изображениях легких.

          Методы

          Мы предлагаем использовать две известные сети глубокого обучения, SegNet и U-NET, для классификации изображений тканей. SegNet характеризуется как сеть сегментации сцен, а U-NET — как инструмент медицинской сегментации. Обе сети использовались как бинарные сегментаторы для различения инфицированной и здоровой легочной ткани, а также как многоклассовые сегментаторы для изучения типа инфекции в легком. Каждая сеть обучается с использованием семидесяти двух изображений данных, проверяется на десяти изображениях и тестируется на оставшихся восемнадцати изображениях. Для результатов рассчитываются несколько статистических оценок, которые затем заносятся в таблицы.

          Результаты

          Результаты показывают превосходную способность SegNet классифицировать инфицированные/неинфицированные ткани по сравнению с другими методами (со средней точностью 0,95), в то время как U-NET показывает лучшие результаты как мультиклассовый сегментатор (со средней точностью 0,91). средняя точность).

          Заключение

          Семантическая сегментация изображений КТ пациентов с COVID-19 является важной задачей, поскольку она не только поможет в диагностике заболевания, но также поможет в количественной оценке тяжести заболевания и, следовательно, в установлении приоритетов лечения населения соответственно. Мы предлагаем компьютерные методы, которые доказали свою надежность в качестве детекторов инфицированных тканей при КТ легких. Наличие такого метода в условиях сегодняшней пандемии помогло бы автоматизировать, расставить приоритеты, ускорить и расширить лечение COVID-19.пациентов во всем мире.

          Отчеты экспертной оценки

          Предыстория

          COVID-19 — широко распространенное заболевание, ежедневно уносящее тысячи жизней. Ранняя диагностика этого заболевания оказалась одним из наиболее эффективных методов инфекционной обрезки деревьев [1]. Большое количество пациентов с COVID-19 делает системы здравоохранения во многих странах перегруженными. Следовательно, надежный автоматизированный метод выявления и количественного определения инфицированных участков легких был бы весьма выгодным.

          Рентгенологи выявили три типа аномалий, связанных с COVID-19, на изображениях компьютерной томографии (КТ) легких: (1) помутнение по типу матового стекла (GGO), (2) консолидация и (3) плевральный выпот [2, 3]. Разработка инструмента для семантической сегментации медицинских изображений легких пациентов с COVID-19 будет способствовать количественной оценке этих трех отклонений. Это помогло бы тем, кто находится на переднем крае пандемии, лучше справляться с ситуацией с перегруженными больницами.

          Глубокое обучение (ГО) стало традиционным методом построения сетей, способных успешно моделировать системы более высокого порядка для достижения производительности, близкой к человеческой. Опухоли были прямыми мишенями для сегментации медицинских изображений с помощью DL. В [4] инструмент скрининга рака легких был реализован с использованием структур DL с целью снижения частоты ложноположительных результатов при скрининге рака легких с помощью КТ с низкой дозой облучения. Также в [5] исследователи попытались сегментировать опухоли головного мозга по изображениям МРТ с помощью гибридной сети U-NET и SegNet, достигнув точности 0,9.9. Опухоль молочной железы также была мишенью для сегментации в [6] с использованием генеративно-состязательных сетей (GAN) и сверточных нейронных сетей (CNN), в результате чего средняя точность составила 0,90. Части тела также подвергались сегментации; исследователи попытались сегментировать: почки в [7], легкие в [8, 9], печень в [10], мозговую ткань в [11] и [12], височные кости в [13] и стенки артерий в [14]. .

          До сегодняшнего дня было проведено множество исследовательских проектов по обнаружению COVID-19 с использованием DL-анализа медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки и компьютерная томография, и были получены значительные результаты. Однако семантическая сегментация этих изображений оказалась менее привлекательной.

          Многие структуры DL были рассмотрены исследователями для обнаружения пациентов с COVID-19 с использованием медицинских изображений. В недавнем исследовании были разработаны бинарный классификатор (COVID-19, нет информации) и мультиклассификатор (COVID-19, нет информации, пневмония) с использованием CNN с рентгеновскими изображениями в качестве входных данных, достигающих 0,98 для бинарных классов и 0,87 для многоклассовый классификатор [15]. В другом исследовании использовались сети Xception и ResNet50V2 для обнаружения COVID-19 с помощью компьютерной томографии, что дало точность 0,99 для целевого класса [16]. Ссылки [17,18,19,20,21] использовали различные системы DL с медицинскими изображениями и получили результаты с точностью от 0,83 до 0,98.

          Недавно было опубликовано несколько попыток семантической сегментации медицинских изображений пациентов с COVID-19. Внедрение такого инструмента станет ключевым компонентом системы, в которой пациенты расставляются по степени тяжести. Он будет идентифицировать инфекцию и выводить ее ключевые пространственные характеристики, такие как размер, распространение и параметры формы. Сегменты ограничивающей рамки по определению не могут предоставить такие параметры. Таким образом, мы ожидаем, что он будет плохо работать при оценке тяжести заболевания. В исследовании [22] в качестве бинарного сегментатора использовалась глубокая CNN и проводилось сравнение ее с другими структурами (FCN, U-NET, VNET, U-NET++). Авторы достигли Sorensen-Dice 0,73, чувствительности 0,75 и точности 0,73. Другое использование DL в качестве инструмента бинарной сегментации было представлено в [23]. Исследование достигло Dice 0,78, точности 0,86 и чувствительности 0,9.4. В [24] реализована полностью сверточная сеть (FCN) и U-NET в качестве инструментов бинарной сегментации; их работа показала хорошие результаты с точки зрения точности и аккуратности, но хуже с точки зрения отзыва и игры в кости.

          Исследователи в [25] подробно описали дизайн новых структур DNN, названных Inf-Net и Semi-Inf-Net, для семантической сегментации зараженных областей, а также для сегментации GGO и консолидации. В их работе использовался тот же набор данных, что и в этом исследовании. В бинарной сегментации их результаты достигли Dice 0,74, чувствительности 0,72 и специфичности 0,9.6. В сегментации Cosilidation и Opacity средние результаты составили 0,54, 0,56 и 0,97 соответственно.

          Методы

          Набор данных

          Изображения набора данных, использованного в этой работе, представляют собой коллекцию Итальянского общества медицинской и интервенционной радиологии [26]. Предоставляется сто односрезовых КТ-сканирований с измененным размером \(512\x 512\). Метки регионов уже скомпилированы в NIFTI с надлежащей документацией автора.

          При маркировке вручную количество пикселей классов (общее количество пикселей в классе) и количество пикселей изображения (общее количество пикселей в изображениях, которые имеют экземпляр класса) демонстрируют значительное несоответствие в представлении; доминирующий класс больше на порядок \({1}{{\mathrm{e}}}{+3}\), чем наименее представленный класс. См. Таблицу 1. Здесь отметим, что класс C 0 представляют собой не только участки легких, не пораженные пневмонией, но и ткани, окружающие легкие.

          Таблица 1 Размеры классов набора данных

          Полноразмерная таблица

          Веб-сайт источника набора данных предлагает маски изображений для сегментации областей легких. Эти маски были созданы автоматически на основе [27]. Модель автоматизированной сегментации легких можно найти в репозитории GitHub JoHo/lungmask. На рис. 1 показаны исходное изображение, изображение с маской легких и помеченное изображение одного образца.

          При визуальном осмотре изображений набора данных мы замечаем, что инфицированные участки легких локализованы в определенных областях. Чтобы проиллюстрировать корреляцию между инфицированной тканью и ее относительным расположением, все метки набора данных были суммированы и нанесены на график с помощью горячей цветовой карты на рис. 2. Из изображения накопления ясно, что некоторые части легких более подвержены инфекции, чем другие. . Таким образом, пространственные значения пикселей, как правило, являются ключевой характеристикой в ​​этом исследовании.

          Глубокие нейронные сети

          Общая методология семантической сегментации изображений заключается в разработке структуры, которая извлекает признаки посредством последовательных сверток и использует эту информацию для создания карты сегментации в качестве вывода. См. рис. 3. В следующих двух абзацах мы представляем краткое описание двух сетей DL, использованных в этом исследовании.

          Архитектура U-NET

          Первоначально U-NET была разработана для понимания и сегментации медицинских изображений. Он имеет обширные приложения в этой области и является ключевой архитектурой в обществе автоматизации медицинской визуализации. В этом разделе мы подробно расскажем об основных технических характеристиках этой сети и их роли в достижении хороших результатов.

          Архитектура этой сети включает две основные части: сужающуюся и расширяющуюся. Путь сокращения состоит из нескольких участков сверток с фильтрами размера \(3\x 3\) и единичными шагами в обоих направлениях, за которыми следуют слои ReLU. Этот путь извлекает ключевые признаки входных данных и дает вектор признаков определенной длины. Второй путь извлекает информацию из сжимающего пути посредством копирования и обрезки, а также из вектора признаков посредством сверток вверх и генерирует путем последовательной операции выходную карту сегментации. Ключевым компонентом этой архитектуры является операция, связывающая вместе первый и второй пути. Эта связь позволяет сети получать высокоточную информацию из сокращающегося пути, тем самым создавая маску сегментации как можно ближе к предполагаемому результату. Подробный обзор архитектуры можно найти в [28].

          Архитектура SegNet

          SegNet — это глубокая нейронная сеть, первоначально разработанная для моделирования сегментаторов сцен, таких как инструмент сегментации изображений дорог. Эта задача требует сходимости сети с использованием сильно несбалансированных наборов данных, поскольку большие области изображений дорог состоят из таких классов, как дорога, тротуар, небо. В разделе набора данных мы численно продемонстрировали, как набор данных, используемый в этой работе, демонстрирует несоответствие в представлении классов. Как следствие, SegNet был нашим первым выбором для этой задачи.

          SegNet — это DNN с глубиной кодирования-декодера, равной трем. Уровни кодировщика идентичны сверточным уровням сети VGG16. Декодер строит маску сегментации, используя индексы объединения из максимального объединения соответствующего кодера. Создатели удалили полносвязные слои для уменьшения сложности, что уменьшило количество параметров сектора кодировщика с \({1,34}{{\mathrm{e}}}{+8}\) до \({1,47}{{ \mathrm{e}}}{+7}\). См. [29].

          Сетевое обучение

          Обучение нейронных сетей выполняется с использованием стохастического оптимизатора ADAM из-за его высокой скорости сходимости по сравнению с другими оптимизаторами [30]. Размер входных изображений изменен на \(256\x 256\), чтобы сократить время обучения, а также требования к памяти. Набор данных из ста изображений разделен на три набора для обучения, проверки и тестирования с пропорциями 0,72, 0,10 и 0,18 соответственно. Несмотря на дисбаланс классов, обсуждавшийся ранее, веса классов рассчитываются с использованием балансировки медианной частоты и передаются на уровень классификации пикселей для формулировки взвешенной функции кросс-энтропийных потерь [31]: 9n\) — это метка и предсказание в классе n в экземпляре i , а \(w_i\) — вес класса i .

          Каждая сеть обучается девять раз с использованием различных гиперпараметров, чтобы найти наилучшую возможную конфигурацию. В таблице 2 перечислены эти гиперпараметры обучения. Для тренировочной производительности она была завершена за 160 эпох для всех экспериментов. Разница во времени обучения среди сетей была незначительной, в среднем 25 минут. На рис. 4 показаны производительность обучения и потери для лучших бинарных сегментаторов (U-NET № 4 и SegNet № 4) и лучших мультиклассовых сегментаторов (U-NET № 4 и SegNet № 7). Критерии, используемые для заключения лучших экспериментов, обсуждаются в разделе результатов.

          Таблица 2 Гиперпараметры, используемые для обучения DNN

          Полноразмерная таблица

          Процесс обучения был выполнен с использованием Deep Learning Toolbox версии 14.0 в MATLAB R2020a (9.8.0.1323502) на компьютере с Windows 10 версии 10.0.18363.959 с ядром INTEL -i5 9400F и графический процессор NVIDIA 1050ti 4 ГБ VRAM с использованием CUDA 10. 0.130. Использование графического процессора сократило время обучения в среднем в 35 раз.

          Критерии и процедура оценки

          Для полной количественной оценки эффективности наших моделей мы использовали пять известных критериев классификации: чувствительность, специфичность, G-среднее, Sorensen-Dice (также известное как F1) и показатель F2. Следующие уравнения (2)–(6) описывают эти критерии:

          $$\begin{align} {\text {Чувствительность}} = \frac{{\text {TP}}}{{\text {TP}} + {\text {FN}}} \end{align} $$

          (2)

          $$\begin{align} {\text {Specificity}} = \frac{{\text {TN}} }{{\text {TN}} + {\text {FP} }} \end{align}$$

          (3)

          $$\begin{align} {\text {Sorensen-Dice}} = \frac{2\times {\text {TP}}}{2\ раз {\ text {TP}} + {\ text {FP}} + {\ text {FN}}} \ end {align} $ $

          (4)

          $ $ \ begin {align} {\ text { G-mean}} = \ sqrt {{\ text {чувствительность}} \ times {\ text {специфичность}}} \ end {align} $ $

          (5)

          $$\begin{align} {\text {F2-score}} = \frac{5\times {\text {Precision}}\times {\text {Sensitivity}}}{4\ раз {\text {Точность}} + {\text {Чувствительность}} } \end{aligned}$$

          (6)

          Эти критерии выбраны из-за характера несбалансированности набора данных, обсуждаемого в разделе Материалы и методы .

          Оценка проводилась следующим образом: глобальная точность классификатора рассчитывалась для каждого тестового изображения и усреднялась по всем изображениям. Используя средние значения глобальной точности, лучший эксперимент каждой сети был выбран для «Уровень класса» оценка. Затем для каждого класса были рассчитаны статистические баллы (2)–(6) и соответствующим образом занесены в таблицу.

          Результаты

          Двоичная сегментация

          Результаты тестовых изображений

          В таблице  3 показаны результаты для обеих моделей двоичных классификаторов после оценки каждого эксперимента каждой сети. Из результатов видно, что наши сети достигают значений точности выше 0,90 во всех случаях и точности 0,954 в лучшем случае (эксперимент 4 сети SegNet). Стандартное отклонение эксперимента 4 составляет 0,029.. Второй лучшей сетью является эксперимент 4 архитектуры U-NET с точностью 0,95 и стандартным отклонением 0,043.

          Таблица 3 Глобальные показатели точности изображений тестовых данных, рассчитанные для девяти экспериментов сетей UNET и SegNet в качестве сегментаторов бинарного класса. Столбцы «график» отображают среднюю точность и стандартное отклонение каждого эксперимента

          Полноразмерная таблица

          Лучший эксперимент каждой архитектуры выбирается для дальнейшего исследования производительности на уровне класса.

          Уровень класса

          На основе критериев, рассмотренных в разделе «Методы», оцениваются две лучшие сети, найденные в предыдущем разделе. Мы видим, что сеть SegNet превосходит U-NET с заметным отрывом по всем показателям, кроме чувствительности и G-среднего, где обе сети дают схожие результаты. См. Таблицу 4.

          Таблица 4 Статистические результаты для бинарного сегментатора

          Полноразмерная таблица

          Многоклассовая сегментация

          Результаты тестовых изображений

          Аналогичным образом мы получаем лучший эксперимент для каждой мультиклассификационной сети. Лучший эксперимент архитектуры SegNet — номер 7, дающий точность 0,907 при стандартном отклонении 0,06. Мы также обнаружили, что наилучшая общая точность 0,908 достигается в четвертом эксперименте сети U-NET со стандартным отклонением 0,065. Все эксперименты достигают более высокой точности, чем 0,8, за исключением первых трех экспериментов SegNet. См. Таблицу 5.

          Таблица 5 Глобальные метрики точности изображений тестовых данных, рассчитанные для девяти экспериментов сетей UNET и SegNet в качестве многоклассовых сегментаторов. Столбцы «график» отображают среднюю точность и стандартное отклонение каждого эксперимента

          Полноразмерная таблица

          Уровень класса

          Так же, как и в разделе результатов бинарной сегментации, лучший эксперимент каждой архитектуры оценивается, как представлено в Таблице 6. Обе сети изо всех сил пытались распознать класс C 3 . Тем не менее, они достигают хороших результатов для C 1 и C 2 . Мы также отмечаем высокую степень специфичности в отношении всех классов. Архитектура U-NET зафиксировала более высокие значения по всем параметрам, кроме специфичности.

          Таблица 6 Статистические результаты для мультисегментатора

          Полноразмерная таблица

          Обсуждение

          Проблема двоичной классификации

          Из Таблицы 5 можно сделать вывод, что SegNet значительно превосходит архитектуру U-NET. Обе сети имеют исключительно высокое количество истинных положительных результатов для класса «Не заражено». Результаты в количественной форме показывают, насколько надежны модели DNN при различении неинфицированных и инфицированных классов, то есть больных частей легких. Дальнейшие эксперименты с большим набором данных, вероятно, подтвердят это. Высокая чувствительность (0,956) и специфичность (0,945) лучшей сети (SegNet) указывают на ее качество в моделировании обученного радиолога для выполнения поставленной задачи.

          Что касается стандартного отклонения результатов, показанных в Таблице 3, значения варьировались от 0,060 до 0,086. Эти низкие значения указывают на высокую постоянную точность в тестовом разделе набора данных.

          Результаты нашей SegNet демонстрируют улучшения по сравнению с Inf-Net и Semi-Inf-Net, представленными в [25], с точки зрения показателей Dice, специфичности и чувствительности. Кроме того, U-NET превосходит их только по чувствительности. Обе работы используют один и тот же набор данных. В качестве бинарного сегментатора Inf-Net фокусируется на граничной информации и выделяет часть вычислений для ее выделения. Это сместило бы фокус с важной внутренней текстуры и придало бы больший вес краю фрактальной формы, тем более что не было обнаружено признаков высокого контраста между инфекцией и тканью легкого. Во-вторых, параллельный частичный декодер, используемый сетью, дает меньший вес низкоуровневым функциям, которые считаются ключевыми для выделения текстур. Другая причина может заключаться в том, что сеть SegNet была обучена на изображениях наборов данных, содержащих только области легких.

          SegNet превосходит сеть Semi-Inf-Net, архитектура использует псевдомаркировку для создания дополнительных обучающих данных с небольшим отрывом. Это может быть связано с тем, что использованный метод псевдомаркировки сгенерировал 1600 меток всего из 50 помеченных изображений, которые использовались для обучения сети.

          SegNet также превосходит архитектуру COVID-SegNet, предложенную в [22], по чувствительности и показателям Dice. Это могло быть связано с тем, что, по мнению авторов, поражения COVID-19 было трудно отличить от грудной стенки. COVID-SegNet смог сегментировать область легкого с почти идеальной производительностью, но не смог достичь такой же точности при сегментации областей инфекции, близких к стенке. Для дальнейшего обобщения этого результата может потребоваться более подробное сравнение, при котором обе архитектуры обучаются и тестируются на одном и том же наборе данных.

          Здесь следует отметить, что увеличение размера мини-пакета отрицательно сказывается на производительности сети; дальнейшие тесты могут привести к обобщенному утверждению по этому поводу. В предыдущем исследовании изучалась роль размера мини-пакета в конвергенции сети VGG16. Он пришел к выводу, что меньшие размеры мини-партий в сочетании с низкой скоростью обучения дадут лучший результат обучения [32]. Другое исследование пришло к выводу, что меньшие размеры мини-пакетов, как правило, обеспечивают более стабильное обучение для сетей ResNet за счет более частого обновления вычислений градиента [33].

          Проблема с несколькими классами

          В таблице 6 показано, насколько хороша U-NET в сегментации матового стекла и консолидации. U-NET дал умеренные результаты в сегментации плеврального выпота; Dice 0,23 и балл F2 0,38, что преуменьшает его роль как надежного инструмента для сегментации плеврального выпота.

          Класс C 3 , как обсуждалось в разделе “Набор данных”, является наименее представленным классом в наборе данных. Следовательно, такой результат ожидается от многоклассовой модели сегментации, построенной с использованием только 72 экземпляров изображений.

          Значения стандартного отклонения мультиклассовых сегментаторов в среднем были немного выше, чем у бинарных сегментаторов. Тем не менее, они по-прежнему указывают на то, что сети являются надежными исполнителями с точки зрения точности. Высокие показатели специфичности ясно указывают на то, что модели надежны в идентификации неинфицированных тканей (класс C 0 ).

          Пятикратная перекрестная проверка

          Из-за небольшого размера изображений в наборе данных в качестве общей оценки была выполнена пятикратная перекрестная проверка. Изображения набора данных были сначала зашифрованы, чтобы сформировать новый рандомизированный набор данных. Затем для каждой итерации изображения последовательно делились на три набора: 70 % для обучения, 10 % для проверки и 20 % для тестирования в последовательном порядке. Проверочный набор использовался для мониторинга производительности сети во время обучения и для того, чтобы общий подсчет обучающих данных был как можно ближе к процедуре, выполненной в Сети Обучение раздел.

          В таблице 7 представлены статистические результаты с использованием критериев, описанных в разделе Критерии оценки и процедура . Мы отмечаем низкие значения стандартного отклонения для каждой оценки, за исключением чувствительности класса \({\hbox {C}}_3\), со средними значениями, близкими к указанным в таблицах 4 и 6.

          Таблица 7 Пять кратные результаты эксперимента для лучшей сети каждой архитектуры

          Полноразмерная таблица

          Визуализация характеристик сети

          Deep Dream — это метод, используемый для визуализации признаков, извлеченных сетью после процесса обучения [34]. Поскольку SegNet зарекомендовал себя как надежный сегментатор, учитывая его высокие статистические показатели, сгенерированное изображение Deep Dream должно отображать ключевые характеристики, отличающие каждый класс (незараженные, зараженные). Мы построили изображение Deep Dream на рис. 5. Очевидно, мы можем визуализировать четкую закономерность между двумя классами на этом изображении.

          Выводы

          В этой статье сравнивалась производительность двух сетей глубокого обучения (SegNet и U-NET) по их способности обнаруживать пораженные участки на медицинских изображениях легких COVID-19.пациенты. Результаты продемонстрировали способность сети SegNet различать инфицированные и здоровые ткани на этих изображениях. Сравнение этих двух сетей также было выполнено в процедуре множественной классификации зараженных областей на изображениях легких. Результаты показали способность сети U-NET различать эти области. Результаты, полученные в этой статье, представляют многообещающие перспективы возможности использования глубокого обучения для помощи в объективной диагностике COVID-19. заболевания с помощью КТ легких.

          Рис. 1

          Образец набора данных. Компьютерная томография (слева), замаскированные легкие (в центре) и классы с маркировкой (справа), где черный — это класс C 0 , темно-серый – C  1 , светло-серый – C  2 , а белый – C  3. .

          Полноразмерное изображение

          Рис. 2

          Накопление меток набора данных. Все метки набора данных были суммированы, чтобы сформировать график, который иллюстрирует области легких, наиболее подверженные инфекции

          Полноразмерное изображение

          Рис. 3

          Архитектуры DNN SegNet (вверху), где кодер-декодер сети показан с помощью серых и белых кружков, и U-NET (внизу), где сжимающийся и расширяющийся слой патчи заключены в синие и желтые пузырьки

          Полноразмерное изображение

          Рис. 4

          Точность обучения и потери бинарных и мультиклассовых сегментов SegNet и U-NET Четыре графика потерь и точности обучения для наилучшей конфигурации каждого сегментора

          Полноразмерное изображение

          Рис. 5

          Бинарный сегментатор SegNet Изображение Deep Dream Изображение Deep Dream, на котором показаны ключевые особенности, используемые сетью для сегментации КТ-снимков. инфицированная ткань (справа), неинфицированная (слева)

          Изображение в натуральную величину

          Наличие данных и материалов

          Данные в открытом доступе в [26], а используемые в работе сети находятся в свободном доступе по https:/ /github.com/adnan-saood/COVID19-DL.

          Сокращения

          НИФТИ:

          Инициатива в области информационных технологий нейровизуализации

          COVID-19:

          Коронавирусная болезнь 2019

          КТ:

          Компьютерная томография

          ГГО:

          Матовое стекло

          Междугородний:

          Глубокое обучение

          ГАН:

          Генеративно-состязательные сети

          CNN:

          Сверточные нейронные сети

          АДАМ:

          Адаптивная оценка момента

          ДНН:

          Глубокая нейронная сеть

          Ссылки

          1. “>

            Tan C, Zheng X, Huang Y, Liu J. Ключ к успешному лечению COVID-19: точное выявление серьезных рисков и раннее вмешательство при прогрессировании заболевания. 2020.

          2. Ши Х., Хань С., Цзян Н., Цао И., Алвалид О., Гу Дж. и др. Рентгенологические данные 81 пациента с пневмонией COVID-19 в Ухане, Китай: описательное исследование. Ланцет Infect Dis. 2020;20(4):425–34.

            КАС Статья Google ученый

          3. Ye Z, Zhang Y, Wang Y, Huang Z, Song B. Проявления новой коронавирусной болезни 2019 г. (COVID-19) на КТ грудной клетки: иллюстрированный обзор. Евро Радиол. 2020; 30: 4381–9.

            КАС Статья Google ученый

          4. Causey JL, Guan Y, Dong W, Walker K, Qualls JA, Prior F, et al. Скрининг рака легких с помощью низкодозовой компьютерной томографии с использованием подхода глубокого обучения. 2019. архив: 1906.00240.

          5. Даймари Д., Бора М.Б., Амитаб К., Кандар Д. Сегментация опухоли головного мозга по изображениям МРТ с использованием гибридных сверточных нейронных сетей. Procedia Comput Sci. 2020;167:2419–28.

            Артикул Google ученый

          6. Сингх В.К., Рашван Х.А., Романи С., Акрам Ф., Пандей Н., Саркер ММК и др. Сегментация опухоли молочной железы и классификация формы на маммограммах с использованием генеративно-состязательной и сверточной нейронной сети. Приложение Expert Syst. 2020;139:112855.

            Артикул Google ученый

          7. Zhao W, Jiang D, Queralta JP, Westerlund T. MSS U-Net: 3D-сегментация почек и опухолей по КТ-изображениям с помощью многомасштабной контролируемой U-Net. Сообщите мед разблокировано. 2020;19:100357.

            Артикул Google ученый

          8. “>

            Скурт Б.А., Хассани А.Е., Майда А. Сегментация КТ-изображений легких с использованием глубоких нейронных сетей. Procedia Comput Sci. 2018;127:109–13.

            Артикул Google ученый

          9. Хьюдром Р., Чану Ю.Дж., Сингх К.М. Автоматизированная сегментация легких на компьютерной томографии для диагностики рака легких. CyS. 2018 г. https://doi.org/10.13053/cys-22-3-2526.

            Артикул Google ученый

          10. Альмотаири С., Карим Г., Ауф М., Альмутаири Б., Салем М.А.М. Сегментация опухоли печени на КТ с использованием модифицированного SegNet. Датчики. 2020;20(5):1516.

            Артикул Google ученый

          11. Кумар П., Нагар П., Арора С., Гупта А. U-SegNet: автоматизированный инструмент сегментации мозговой ткани на основе полностью сверточной нейронной сети; 2018. Архив: 1806. 04429.

          12. Аккус З., Костанди П., Филбрик К.А., Эриксон Б.Дж. Надежный инструмент для извлечения головного мозга из КТ-изображений головы. Нейрокомпьютинг. 2020;6(392):189–95.

            Артикул Google ученый

          13. Li X, Gong Z, Yin H, Zhang H, Wang Z, Zhuo L. Трехмерная глубокая контролируемая плотная сеть для сегментации малых органов височной кости человека на КТ-изображениях. Нейронная сеть. 2020;4(124):75–85.

            Артикул Google ученый

          14. Ян Дж., Фараджи М., Басу А. Надежная сегментация стенок артерий на внутрисосудистых ультразвуковых изображениях с использованием Dual Path U-Net. Ультразвук. 2019;7(96):24–33.

            Артикул Google ученый

          15. Озтюрк Т., Тало М., Йылдырым Э.А., Балоглу У.Б., Йылдырым О., Ачарья У.Р. Автоматическое выявление случаев COVID-19 с использованием глубоких нейронных сетей с рентгеновскими снимками. Компьютер Биол Мед. 2020;6(121):103792.

            Артикул Google ученый

          16. Рахимзаде М., Аттар А. Модифицированная глубокая сверточная нейронная сеть для обнаружения COVID-19 и пневмонии на рентгенограммах грудной клетки на основе объединения Xception и ResNet50V2. Сообщите мед разблокировано. 2020;19:100360.

            Артикул Google ученый

          17. Xu X, Jiang X, Ma C, Du P, Li X, Lv S и др. Система глубокого обучения для скрининга новой коронавирусной пневмонии 2019 года. Инжиниринг. 2020.

          18. Ван С., Кан Б., Ма Дж., Цзэн С., Сяо М., Го Дж. и др. Алгоритм глубокого обучения с использованием изображений КТ для выявления коронавирусной болезни (COVID-19). 2020.

          19. Zheng C, Deng X, Fu Q, Zhou Q, Feng J, Ma H, et al. Обнаружение COVID-19 на основе глубокого обученияиз КТ грудной клетки с использованием слабой метки. 2020.

          20. Апостолопулос И.Д., Мпесиана Т.А. Covid-19: автоматическое обнаружение на рентгеновских изображениях с использованием трансферного обучения с помощью сверточных нейронных сетей. Phys Eng Sci Med. 2020;43(2):635–40.

            Артикул Google ученый

          21. Нарин А., Ката С., Памук З. Автоматическое обнаружение коронавирусной болезни (COVID-19) с использованием рентгеновских изображений и глубоких сверточных нейронных сетей; 2020. Архив: 2003.10849.

          22. Yan Q, Wang B, Gong D, Luo C, Zhao W, Shen J и др. Сегментация КТ грудной клетки при COVID-19: решение на основе глубокой сверточной нейронной сети; 2020. Архив: 2004.10987.

          23. Амьяр А., Модзелевски Р., Руан С. Многозадачный анализ компьютерной томографии на основе глубокого обучения для COVID-19: классификация и сегментация. Компьютер Биол Мед. 2020;21:104037.

            Артикул Google ученый

          24. Воулодимос А., Протопападакис Э., Катсаменис И., Доуламис А., Доуламис Н. Модели глубокого обучения для COVID-19сегментация пораженных участков на КТ-изображениях. Лаборатория Колд-Спринг-Харбор. 2020; 5.

          25. Fan DP, Zhou T, Ji GP, Zhou Y, Chen G, Fu H, et al. Inf-Net: автоматическая сегментация легочной инфекции COVID-19 на КТ-изображениях. 2020.

          26. COVID-19, Медицинская сегментация; 2020 г. http://medicalsegmentation.com/covid19/.

          27. Hofmanninger J, Prayer F, Pan J, Röhrich S, Prosch H, Langs G. Автоматическая сегментация легких при рутинной визуализации — это, прежде всего, проблема разнообразия данных, а не проблема методологии. Евро Радиол Опыт. 2020 г. https://doi.org/10.1186/s41747-020-00173-2.

            Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый

          28. “>

            Роннебергер О., Фишер П., Брокс Т. U-Net: сверточные сети для сегментации биомедицинских изображений. В: Конспекты лекций по информатике. Спрингер, Берлин; 2015. с. 234–41.

          29. Бадринараянан В., Кендалл А., Чиполла Р. SegNet: архитектура кодировщика-декодера с глубокой сверткой для сегментации изображений. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2017;39(12): 2481–95.

            Артикул Google ученый

          30. Кингма Д.П., Ба Дж. Адам: метод стохастической оптимизации; 2014. АрХив: 1412.6980.

          31. Фан Т.Х., Ямамото К. Устранение дисбаланса классов при обнаружении объектов с помощью взвешенных перекрестных энтропийных потерь; 2020.

          32. Кандель И., Кастелли М. Влияние размера партии на обобщаемость сверточных нейронных сетей в наборе данных гистопатологии. ИКТ Экспресс. 2020 г. https://doi.org/10.1016/j.icte.2020.04. 010.

            Артикул Google ученый

          33. Masters D, Luschi C. Пересмотр обучения малых партий для глубоких нейронных сетей; 2018.

          34. Мордвинцев А., Олах С., Тыка М. Инцепционизм: углубление в нейронные сети. исследования Google; 2015. Архивировано из оригинала 03 июля 2015 г.

          Скачать ссылки

          Благодарности

          Данные для этого исследования получены от Итальянского общества медицинской и интервенционной радиологии [26].

          Финансирование

          Это исследование не требовало финансирования.

          Author information

          Authors and Affiliations

          1. Mechatronics Program for the Distinguished, Tishreen University, Distinction and Creativity Agency, Latakia, Syria

            Adnan Saood & Iyad Hatem

          Authors

          1. Adnan Saood

            View author публикации

            Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Академия

          2. Ияд Хатем

            Просмотр публикаций автора

            Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

          Contributions

          IH предложил идею исследования, набор данных и общую методологию. AS разработал методы и провел эксперименты, собрал результаты и подготовил документ. Оба автора сделали выводы. Оба автора прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

          Автор, ответственный за переписку

          Соответствие Ияд Хатем.

          Декларация этики

          Утверждение этики и согласие на участие

          Набор данных, использованный в этой работе, находится в открытом доступе и является бесплатным для общественности. В этой работе не проводилось прямого взаимодействия с человеком или животным.

          Согласие на публикацию

          Не применимо к данной статье.

          Конкурирующие интересы

          Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.

          Дополнительная информация

          Примечание издателя

          Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и ​​институциональной принадлежности.

          Права и разрешения

          Открытый доступ Эта статья находится под лицензией Creative Commons Attribution 4. 0 International License, которая разрешает использование, совместное использование, адаптацию, распространение и воспроизведение на любом носителе или в любом формате при условии, что вы укажете соответствующую ссылку на оригинальный автор(ы) и источник, предоставьте ссылку на лицензию Creative Commons и укажите, были ли внесены изменения. Изображения или другие сторонние материалы в этой статье включены в лицензию Creative Commons на статью, если иное не указано в кредитной строке материала. Если материал не включен в лицензию Creative Commons статьи, а ваше предполагаемое использование не разрешено законом или выходит за рамки разрешенного использования, вам необходимо получить разрешение непосредственно от правообладателя. Чтобы просмотреть копию этой лицензии, посетите http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/. Отказ Creative Commons от права на общественное достояние (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) применяется к данным, представленным в этой статье, если иное не указано в кредитной линии данных.

          Перепечатки и разрешения

          Об этой статье

          Классификация медицинских изображений на основе глубокой сверточной нейронной сети для диагностики заболеваний | Журнал больших данных

          • Исследования
          • Открытый доступ
          • Опубликовано:
          • Самир С. Ядав ORCID: orcid.org/0000-0002-8880-9685 1 и
          • Шиваджирао М. Джадхав 2  

          Журнал больших данных том 6 , Номер статьи: 113 (2019) Процитировать эту статью

          • 57 тыс. обращений

          • 234 Цитаты

          • 10 Альтметрический

          • Сведения о показателях

          Abstract

          Классификация медицинских изображений играет важную роль в клиническом лечении и учебных задачах. Тем не менее, традиционный метод достиг своего предела производительности. Более того, при их использовании необходимо затратить много времени и усилий на извлечение и выбор классификационных признаков. Глубокая нейронная сеть — это новый метод машинного обучения, который доказал свой потенциал для решения различных задач классификации. Примечательно, что сверточная нейронная сеть доминирует с лучшими результатами в различных задачах классификации изображений. Однако наборы данных медицинских изображений трудно собрать, потому что для их маркировки требуется большой профессиональный опыт. Поэтому в этой статье исследуется, как применить алгоритм на основе сверточной нейронной сети (CNN) к набору данных рентгенографии грудной клетки для классификации пневмонии. Три метода оцениваются посредством экспериментов. Это линейный машинный классификатор опорных векторов с функциями, не зависящими от локального вращения и ориентации, перенос обучения на двух моделях сверточной нейронной сети: Visual Geometry Group, т. Е. VGG16 и InceptionV3, и обучение капсульной сети с нуля. Увеличение данных — это метод предварительной обработки данных, применяемый ко всем трем методам. Результаты экспериментов показывают, что увеличение данных, как правило, является эффективным способом повышения производительности для всех трех алгоритмов. Кроме того, трансферное обучение является более полезным методом классификации для небольшого набора данных по сравнению с машиной опорных векторов с надежными независимыми элементарными функциями ориентированного быстрого и повернутого двоичного кода (ORB) и капсульной сетью. При трансферном обучении переобучение определенных функций на новом целевом наборе данных необходимо для повышения производительности. И второй важный фактор — правильная сложность сети, соответствующая масштабу набора данных.

          Введение

          Эффективная классификация медицинских изображений играет важную роль в оказании клинической помощи и лечения. Например, рентгенографический анализ является лучшим подходом к диагностике пневмонии [1], от которой ежегодно умирает около 50 000 человек в США [2], но для классификации пневмонии по рентгенографии грудной клетки требуются профессиональные радиологи, что является редкостью и дороговизной. ресурс для некоторых регионов.

          Использование традиционных методов машинного обучения, таких как методы опорных векторов (SVM), в классификации медицинских изображений началось давно. Однако эти методы имеют следующие недостатки: производительность далека от практического стандарта, а их развитие в последние годы идет довольно медленно. Кроме того, извлечение и выбор признаков требуют много времени и различаются в зависимости от разных объектов [3]. Глубокие нейронные сети (DNN), особенно сверточные нейронные сети (CNN), широко используются в изменяющихся задачах классификации изображений и достигли значительной производительности с 2012 года [4]. Некоторые исследования по классификации медицинских изображений, проведенные CNN, достигли результатов, конкурирующих с экспертами-людьми. Например, CheXNet, CNN со 121 слоем, обученный на наборе данных с более чем 100 000 рентгенографических снимков грудной клетки в фронтальной проекции (ChestX-ray 14), добился большей производительности, чем средняя производительность четырех рентгенологов. Более того, Кермани и соавт. [3] предлагают систему трансфертного обучения для классификации 108 309Изображения оптической когерентной томографии (ОКТ), а средневзвешенная ошибка равна средней производительности 6 человек-экспертов.

          Медицинские изображения трудно собрать, так как сбор и маркировка медицинских данных связаны как с проблемами конфиденциальности данных, так и с необходимостью предоставления экспертных объяснений, требующих много времени. В двух основных направлениях решения один заключается в сборе большего количества данных, таких как краудсорсинг [5] или изучение существующих клинических отчетов [6]. Другой способ — изучить, как повысить производительность небольшого набора данных, что очень важно, поскольку знания, полученные в результате исследования, могут быть перенесены в исследование больших наборов данных. В дополнение к этому, самый значительный опубликованный набор данных рентгенограмм грудной клетки (ChestX-ray 14) по-прежнему намного меньше, чем самый большой общий набор данных изображений — ImageNet, который достиг 14,19.7122 экземпляра на 2010 г. [7, 8].

          Методы на основе CNN имеют различные стратегии для повышения производительности классификации изображений на небольших наборах данных: одним из методов является увеличение данных [9,10,11,12]. Ван и Перес [13] исследовали эффективность увеличения данных при классификации изображений. Авторы обнаружили, что традиционная аугментация данных на основе преобразования имеет лучшую производительность, чем генеративно-состязательная сеть (GAN) и другие методы на основе нейронных сетей. Другой метод — трансферное обучение [3, 12, 14, 15]. Кермани и др. [3] достигнуто 9Точность 2 % в наборе данных рентгеновских изображений небольшой пневмонии с помощью трансферного обучения. Третий метод — капсульная сеть. Сабур и др. [16] изобрели новую структуру-капсулу нейронной сети, которая обеспечивает самую современную производительность в модифицированной базе данных Национального института стандартов и технологий (MNIST) [17]. А также лучшая производительность на других небольших наборах данных. Афшар и др. [18] использовали капсульную сеть для обнаружения опухолей головного мозга и получили точность 86,56%.

          Однако следует обратить внимание на некоторые пробелы. Ограничением исследования Кермани является то, что они используют модель InceptionV3 и прекращают переобучение сверточного слоя InceptionV3 из-за переобучения. Поэтому в этом исследовании будут оцениваться другие модели и эффекты переобучения сверточного слоя. Более того, Афшар и соавт. [18] не сравнивали эффективность капсульной сети с другими методами. Таким образом, материалы этого отчета включают:

          • Сравнение производительности трех различных методов классификации: SVM-классификатор с ориентированными быстрыми и вращающимися двоичными надежными независимыми элементарными признаками (ORB), перенос обучения VGG16 и InceptionV3 и обучающая капсульная сеть с нуля.

          • Анализ влияния аугментации данных, сложности сети, точной настройки сверточных слоев и других механизмов, предотвращающих переобучение, на классификацию набора данных рентгенографии грудной клетки путем переноса обучения CNN.

          В этой статье проводятся четыре группы экспериментов. SVM с ORB работает на стандартной машине. Все анализы, связанные со сверточной нейронной сетью (CNN), выполняются на виртуальной машине с графической картой Nvidia Tesla K80 в Google Cloud [19].

          Остальная часть статьи упорядочена следующим образом: В разделе «Обзор литературы» приводится обзор соответствующей литературы по классификации медицинских изображений. Раздел «Экспериментальный план» описывает дизайн экспериментов. В разделе «Экспериментальные результаты» представлены результаты экспериментов, а в разделе «Обсуждение» обсуждаются результаты. Наконец, делается вывод и описывается будущая работа с указанием ссылок.

          Обзор литературы

          Классификация медицинских изображений является частью классификации изображений. На нем также можно использовать многие методы классификации изображений. Например, многие методы улучшения изображений для улучшения различимых признаков для классификации [20]. Однако, поскольку CNN представляет собой комплексное решение для классификации изображений, он сам изучит эту функцию. Поэтому литература о том, как выбирать и улучшать функции в медицинском изображении, рассматриваться не будет. Обзор в основном сосредоточен на применении традиционных методов и трансферного обучения на основе CNN. И в капсульной сети на бумаге, связанной с медицинскими изображениями, чтобы выяснить, какие факторы в этих моделях важны для конечного результата, а также пробелы, которые они не учли в своей работе.

          Приложение ORB и SVM для классификации медицинских изображений

          Paredes et al. [21] используют небольшие фрагменты медицинских изображений в качестве локальных признаков и k-ближайших соседей (k-NN) для классификации категоризации всего медицинского изображения, наконец, достигая точности начала искусства. Парвин и Сатик [22] исследовали возможность обнаружения пневмонии с помощью рентгеновских лучей. Авторы извлекли признаки с помощью дискретного вейвлет-преобразования (DWT), вейвлет-преобразования кадра (WFT), а также вейвлет-пакетного преобразования (WPT) и использовали Fuzzy C-средства для обнаружения пневмонии. Кайседо и др. [23] используют масштабно-инвариантное преобразование признаков (SIFT) в качестве локального дескриптора признаков и используют классификаторы машин опорных векторов (SVM) для классификации медицинских изображений и получения современной точности на уровне 67%. Однако SIFT — это патентованный алгоритм. Так, Рубли и соавт. [24] предлагают бесплатные, более быстрые, ориентированные на дескрипторы локальных признаков быстрые и вращающиеся бинарные надежные независимые элементарные признаки (ORB), которые имеют такую ​​же производительность, как SIFT, и даже лучшую производительность, чем SIFT, при некоторых условиях. SVM также является высокопроизводительным алгоритмом классификации, который широко используется в различных задачах классификации медицинских изображений другими исследователями и обеспечивает превосходную производительность [25, 26]. Поэтому в этом отчете используются ORB и SVM как представление традиционных методов.

          CNN по классификации медицинских изображений

          С помощью различных глубоких нейронных сетей на основе CNN были разработаны и достигнуты значительные результаты на ImageNet Challenger, который является наиболее серьезной задачей классификации и сегментации изображений в области анализа изображений [27]. Глубокая нейронная система на основе CNN широко используется в задаче медицинской классификации. CNN — отличный инструмент для извлечения признаков, поэтому его использование для классификации медицинских изображений позволяет избежать сложного и дорогостоящего проектирования признаков. Цин и др. [28] представили настроенную CNN с неглубоким ConvLayer для классификации участков изображения заболеваний легких. Авторы также обнаружили, что систему можно обобщить на другие наборы данных медицинских изображений. Более того, в другом исследовании также было обнаружено, что система на основе CNN может быть обучена на большом наборе данных рентгеновских снимков грудной клетки (CXR) и современном уровне техники с результатами высокой точности и чувствительности в их наборе данных, например Стэнфордский набор данных нормальной радиологии, содержащий более 400 000 CXR и новую базу данных CXR (ChestX-ray8), состоящую из 108,948 CXR фронтального обзора [29]. Более того, использование ограниченных данных затрудняет обучение адекватной модели. Поэтому трансферное обучение CNN широко используется в задачах классификации медицинских изображений. Кермани и др. [3] используют InceptionV3 с тренированным весом ImageNet и переносят обучение на набор данных медицинских изображений, содержащий 108 312 изображений оптической когерентной томографии (ОКТ). Они получили среднюю точность 96,6%, чувствительность 97,8% и специфичность 97,4%. Авторы также сравнили результаты с шестью людьми-экспертами. Большинство экспертов получили высокую чувствительность, но низкую специфичность, в то время как система на основе CNN получила высокие значения как чувствительности, так и специфичности. Более того, по показателю средней ошибки веса система на основе CNN превосходит двух экспертов-человеков. Авторы также проверили свою систему на небольшом наборе данных по пневмонии, включающем около пяти тысяч изображений, и добились средней точности 92,8%, с чувствительностью 93,2% и специфичностью 90,1%. Эта система, наконец, может помочь ускорить диагностику и направление пациентов и, следовательно, ввести раннее лечение, что приведет к увеличению показателей излечения. Кроме того, Вианна [30] также изучала, как использовать трансферное обучение для создания системы классификации рентгеновских изображений, которая является важным компонентом системы компьютерной диагностики. Авторы обнаружили, что точно настроенная система трансферного обучения с аугментацией данных эффективно решает проблему переобучения и дает лучший результат, чем две другие модели: обучение с нуля и модель трансферного обучения только с повторно обученным последним классификационным слоем.

          Капсульная нейронная сеть для классификации медицинских изображений

          Как упоминалось в предыдущем разделе, CapsNet была изобретена в 2017 году [16]. Поэтому исследования по этому поводу не такие плодотворные, как у CNN. Тем не менее, все еще проводятся некоторые исследования по их применению к различным наборам данных и различным областям из-за их превосходной функции — эквивалентности. Это означает, что пространственное отношение объектов на изображении сохраняется, и в то же время результат не влияет на ориентацию и размер объекта. Афшар и др. [18] применили CapsNet для классификации опухолей головного мозга на изображениях магнитно-резонансной томографии (МРТ) и получили точность предсказания 86,56% с помощью модифицированной CapsNet, которая уменьшает карты признаков с исходных 256 до 64.

          Кроме того, Томас и Робертас [31] представили основанное на CapsNet решение для классификации четырех типов биопсий ткани молочной железы по гистологическим изображениям рака молочной железы. Они достигли 87% точности при такой же высокой чувствительности. Хименес-Санчес и др. [5] оценили CapsNet на задачах с медицинскими изображениями. Авторы выбрали CNN с тремя слоями ConvLayer в качестве базового уровня и сравнили производительность CapsNet с LeNet и базовым уровнем на четырех наборах данных, MNIST, Fashion-MNIST, обнаружении митоза (TUPAC16) и обнаружении диабетической ретинопатии (DIARETDB1) с тремя условиями: частичное подмножество набора данных, несбалансированное подмножество набора данных и увеличение данных. Окончательный результат показывает, что CapsNet работает лучше, чем две другие сети, в небольшом несбалансированном наборе данных. Бешер и др. [32] внедрили систему распознавания языка жестов от CapsNet и получили 9 баллов.Точность проверки 4,2%. Более того, некоторые исследователи изучали внутреннюю механику, варьируя сетевые структуры в разных условиях. Си и др. [33] изучали влияние различных сетевых структур на сложный набор данных CIFAR10. Авторы выбирают следующие варианты:

          1. 1.

            Увеличить количество слоев первичной капсулы.

          2. 2.

            Увеличить количество капсул в основном слое капсул.

          3. 3.

            Соберите несколько моделей и усредните результат.

          4. 4.

            Отрегулируйте коэффициент масштабирования потерь реконструкции.

          5. 5.

            Добавить ConvLayer.

          6. 6.

            Оценка другой функции активации.

          Наконец, авторы обнаружили больше ConvLayers и больше собранных моделей, которые больше влияют на повышение конечной точности. Более того, также они добились наивысшего результата с 7-й моделью CapsNet, собранной с большим количеством ConvLayer, чем у исходной версии Sabour. Кроме того, CapsNet Томаса и Робертаса, используемая для классификации рака молочной железы, увеличила ConvLayer до пяти слоев. С другой стороны, Афшар и соавт. [18] также оценили различные варианты CapsNet. Они точно настроили размер ввода, количество карт объектов, количество ConvLayers, количество капсул в основном CapsLayer, количество измерений в Primary Capsule и количество нейронов в слоях реконструкции. Авторы получили наилучшие результаты с CapsNet, имеющей входное изображение \(64\times 64\) (исходное значение равно \(28\times 28\)) и меньшее количество карт объектов, которое сокращается до 64 с исходных 256. Кроме того, Авторы обнаружили, что увеличение количества итераций маршрутизации более трех не улучшит производительность четырех наборов данных: MNIST, Fashion-MNIST, набора данных Street View House Numbers (SVHN) и набора данных Канадского института перспективных исследований 10 (CIFAR10). Из предыдущих обзоров видно, что традиционный метод (SVM с функцией ORB), трансферное обучение на основе CNN и сеть Capsule могут использоваться в наборе данных медицинских изображений. Просто взглянув на значение точности для разных наборов данных, трансферное обучение на основе CNN имеет лучшую производительность, чем два других метода. Однако их не сравнивали с одним и тем же набором данных. Поэтому в этой статье их производительность будет сравниваться с одним и тем же набором данных — набором данных по пневмонии.

          Более того, существует очень много разных опций при тонкой настройке параметров этих методов. Традиционный метод имеет так много функций и алгоритмов классификации, которые можно оценить. Они не могут быть повторены в этой статье из-за ограниченного времени. В качестве основы традиционный метод выбирает ORB в качестве признака и линейный SVM в качестве классификатора. Поскольку увеличение данных — это метод предварительной обработки данных, который может применяться ко всем трем методам, он также будет оцениваться по традиционному методу. Для трансферного обучения на основе CNN слои переобученного ConvLayer, сложность слоев классификации, коэффициент отсева оказывают существенное влияние на конечный результат. Таким образом, они будут оценены этим исследованием. На основе того же исследования в этом отчете также будет оцениваться критический факт в капсульной сети: номер карты признаков, количество капсул и каналов капсулы.

          Экспериментальный дизайн

          Данные нейронной сети по классификации медицинских изображений

          Набор данных взят из работы Kermnay et al. [34]. Он содержит два вида рентгенограмм грудной клетки: НОРМАЛЬНЫЙ и ПНЕВМОНИЯ, которые хранятся в двух папках. В папке PNEUMONIA по имени файла можно распознать два типа конкретной PNEUMONIA: BACTERIA и VIRUS. Таблица 1 описывает состав набора данных. Набор обучающих данных содержит 5232 рентгеновских изображения, а набор тестовых данных содержит 624 изображения. В обучающем наборе данных изображение класса NORMAL занимает только четверть всех данных. В наборе данных тестирования ПНЕВМОНИЯ состоит из 62,5% всех данных, что означает, что точность данных тестирования должна быть выше 62,5%.

          Таблица 1 Состав набора данных рентгенографии грудной клетки

          Полноразмерная таблица

          На рис. 1 показаны примеры рентгенограмм грудной клетки из набора данных. Нормальная рентгенограмма грудной клетки (левая панель) показывает чистые легкие без каких-либо областей аномального затемнения на изображении.

          Рис. 1

          Примеры рентгенограмм грудной клетки [3]

          Изображение в полный размер

          Бактериальная пневмония (в центре) обычно характеризуется фокальной долевой консолидацией в правой верхней доле (красный прямоугольник), тогда как вирусная пневмония (правый прямоугольник) ) проявляется более диффузным интерстициальным рисунком в обоих легких.

          Настройка среды

          Аппаратное обеспечение

          Для классификации ORB и SVM достаточно обычного высокопроизводительного компьютера, например, 16 ГБ памяти, i7 (2,3 ГГц) и твердотельного накопителя (SSD) на 256 ГБ. Однако обучение глубокой нейронной сети должно использовать GPU для ускорения процесса. В этом отчете используется Google Cloud GPU. Используется экземпляр виртуальной машины с четырьмя ядрами ЦП, 16 ГБ памяти и NVIDIA Tesla K80. Подробное руководство по настройке см. в руководстве Google и на других веб-страницах [19]., 35].

          Программное обеспечение

          Для тестирования классификации ORB и SVM портирована программа Python, которая первоначально использовалась для классификации растений [36]. Он был модифицирован для использования нового набора данных и запускался на ноутбуке. На итерацию теста требуется около четырех часов [15]. Поскольку метод на основе CNN требует интенсивных вычислений, его необходимо запускать на виртуальной машине в облаке Google GPU. Чтобы протестировать сеть Capsule, реализация капсульной сети Python, предназначенная для обнаружения опухолей головного мозга, была портирована на набор данных пневмонии [37]. Его также необходимо запустить на виртуальной машине GPU. 9\circ\), горизонтальный сдвиг в диапазоне 0,05 ширины изображения и увеличение в пределах 0,05 раза, в то время как Aug2 является более сложным преобразованием, чем Aug1. Помимо всех преобразований Aug1, он также делает небольшой горизонтальный и достоверный сдвиг. Чтобы избежать изучения комбинации моделей дополнения данных и алгоритмов классификации, в этой статье оценивается только влияние различных алгоритмов дополнения на VGG16. Это лучший алгоритм классификации для этой статьи. Однако для анализа эффектов увеличения данных все три алгоритма классификации также оценивались в августе 0, и в этом тесте была получена лучшая модель увеличения.

          Таблица 2 Модели дополнений

          Полноразмерная таблица

          Дизайн экспериментов приложений ORB и SVM

          Классификация ORB, VLAD и SVM выбрана в качестве базовой линии. Проведено два эксперимента: во-первых, это классификация нормального и пневмонии с исходным набором данных. Вторая делает ту же классификацию, но с лучшими моделями аугментации.

          Дизайн экспериментов по переносу обучения

          Поскольку набор данных рентгенографии грудной клетки невелик и отличается от ImageNet, чей вес использовался в экспериментах по переносу обучения, для точной настройки окончательной модели было проведено три групповых эксперимента. Первая группа экспериментов направлена ​​на оценку влияния размера слоя классификации на окончательную точность классификации. Пять моделей, использованных на двух CNN: VGG16 и InceptionV3, показаны в таблице 3. Во 2-м столбце описана классификационная модель. Например, model3 состоит из восьми слоев после ConvLayers, а именно: слой глобального среднего пула (GAP), полностью связанный (FC) слой с 512 нейронами, слой отсева с частотой отбрасывания 50%, второй слой FC с 256 нейронами, второй слой отсева с Частота выпадения 50%, третий слой FC со 128 нейронами, третий слой выпадения с частотой выпадения 50% и классификационный слой с функцией активации SoftMax. В последних двух столбцах перечислены параметры, необходимые для обучения в VGG16 и InceptionV3. Они используются для обозначения сложности модели.

          Таблица 3 Конфигурация модели слоя классификации

          Полноразмерная таблица

          Второй групповой эксперимент направлен на оценку того, сколько ConvLayers следует разморозить и обучить. Всего было проведено три эксперимента (показаны в таблице 4). В первом эксперименте оцениваются результаты лучшей модели классификации с незамороженным ConvLayer. Поскольку параметр обучения последнего ConvLayer довольно велик, чтобы предотвратить переобучение, во втором эксперименте используется модель классификации меньшего размера. Для проверки предела количества размороженных ConvLayers в третьем эксперименте размораживается еще один ConvLayers лучших из двух предыдущих моделей.

          В эксперименте третьей группы настраиваются другие параметры на основе лучшей модели из двух предыдущих экспериментальных групп, такие как увеличение скорости отбрасывания слоя отсева, снижение скорости обучения, добавление слоя пакетной нормализации, что делает обучение более стабильным. и быстрее.

          Таблица 4 Конфигурация настроенной модели Convlayer

          Полноразмерная таблица

          Таблица 5 Конфигурация экспериментов CapsNet

          Полноразмерная таблица

          Дизайн капсульной нейронной сети

          Для CapsNet номер карты объектов, размер слоя PrimaryCaps и размер входного изображения влияют на производительность классификации. Таким образом, в таблице 5 показаны эксперименты, направленные на оценку влияния этих параметров.

          Экспериментальные результаты

          В таблице 6 первый столбец — это алгоритмы дополнения, использованные в тесте, второй столбец — это общее количество тренировочных изображений, созданных с помощью дополнения, а последний столбец — средняя точность, достигнутая с помощью обучения переносу VGG16 со всеми значениями по умолчанию. параметр. Из результата видно, что Aug1 является лучшей моделью расширения, чем Aug2, поэтому в следующих экспериментах Aug1 используется в качестве модели расширения по умолчанию.

          Таблица 6 Результаты экспериментов по дополнению данных

          Полноразмерная таблица

          Классификация ORB и SVM

          В таблице 7 первый столбец — это методы дополнения, а второй столбец — средняя точность линейного классификатора SVM с функциями ORB. Видно, что увеличение количества изображений увеличивает точность.

          Таблица 7 Результаты экспериментов по классификации ORB и SVM

          Полная таблица

          Классификация трансферного обучения

          В Таблице 8 видно, что VGG16 лучше, чем InceptionV3, а Model3 в VGG16 является лучшей моделью классификации. Таким образом, в следующем эксперименте VGG16 и Model3 продолжают дорабатываться.

          Таблица 8 Экспериментальный результат оценки модели классификации

          Полноразмерная таблица

          Из таблицы 9 видно, что модель классификации2 с последним размороженным ConvLayer была лучшей моделью во всех трех экспериментах. Таким образом, следующие эксперименты будут продолжать дорабатываться.

          Таблица 9 Результаты экспериментов тонкой настройки Convlayer

          Полноразмерная таблица

          Эксперименты в таблице 10 являются исследовательскими испытаниями. Наиболее успешные модели в предыдущих экспериментах: Model3 и Model2 с последним размороженным ConvLayer, выбранным в качестве базовой линии. Затем в соответствии с результатами и эффектами отсева, скоростью обучения и другими данными обучения параметры корректировались. Во всех экспериментах Model2 с последним размороженным ConvLayer и всеми остальными параметрами по умолчанию по-прежнему имеет наилучшие результаты (показаны в таблицах 9)., 10).

          Таблица 10 Результаты экспериментов по точной настройке других параметров

          Полноразмерная таблица

          Капсульная нейронная сеть

          В таблице 11 показаны процессы и результаты экспериментов по капсульной сети. Сначала оценивается увеличение. Aug1 лучше, чем отсутствие увеличения, и количество карт признаков, размер ввода, количество основных капсул, количество каналов капсул и количество обучающих изображений различаются. Наилучший результат дает тест №. 11 и 13. У них обоих меньше карт признаков, первичных капсул и каналов капсул. Разница между ними заключается в количестве карт признаков. У одного есть 24 карты признаков, а у другого — 32 карты признаков.

          Таблица 11 Результаты экспериментов CapsNet

          Полноразмерная таблица

          Проверка на наборе данных ОКТ

          Чтобы проверить, можно ли использовать результаты на других наборах данных, были проведены некоторые эксперименты с набором данных ОКТ, который был опубликован вместе с набором данных по пневмонии, но включен 108 309 изображений ОКТ. Из таблицы 12 видно, что наилучший результат получен в тесте 5.

          Таблица 12 Результаты экспериментов на наборе данных ОКТ

          Полноразмерная таблица

          Обсуждение

          Эффекты увеличения данных

          В таблице 13 показана сводка результатов всех тестовых экспериментов между отсутствием увеличения и увеличением.

          Таблица 13 Сравнение экспериментов по дополнению данных

          Полноразмерная таблица

          Можно видеть, что дополнение улучшает производительность независимо от модели. Это связано с тем, что аугментация геометрически преобразует изображение, что облегчает алгоритму машинного обучения изучение подземных объектов без влияния поворота и масштабирования. Однако из таблицы 6 видно, что сложные преобразования не всегда лучше простых. Слишком сложные преобразования вносят некоторый шум в функцию, что мешает процессу обучения.

          Заключение по тонкой настройке трансферного обучения

          1. 1.

            Эффекты сложности модели нейронной сети: Левая таблица на рис. 2 представляет собой комбинацию таблиц 3 и 8 и отсортирована по количеству параметров в порядке возрастания. Видно, что количество параметров оказывает существенное влияние на точность. Слишком много и слишком мало параметров дают плохие результаты. Правый график на рис. 2 показывает, что самые высокие результаты VGG16 и InceptionV3 у модели3, которая имеет правильный размер параметров, соответствующий размеру базы данных.

          2. 2.

            Влияние методов на предотвращение переобучения. В таблице 14 показаны результаты исследовательского теста модели 2 с последним незамороженным ConvLayer. Поскольку весь тренировочный процесс имеет тенденцию к переобучению, ни один фактор не оказывает стабильного и существенного влияния на итоговую точность. Сравнивая результат модели 3 с различными условиями (как в таблице 15), можно увидеть, что увеличивающаяся частота отсева и число дополнений на каждой итерации обучения постоянно повышают точность. Противоположность модели с последним размороженным ConvLayer. Это понятно, потому что последний ConvLayer имеет слишком много параметров. Поэтому тренировочный процесс является переобученным.

          Рис. 2

          Оценка сложности модели: a Комбинации таблиц 3 и 8, отсортированные по возрастанию количества параметров. b График сложности оценочной модели VGG16 и InceptionV3

          Полноразмерное изображение

          Таблица 14 Оценка отсева, пакетной нормализации и скорости обучения для model2 с последним размороженным Convlayer

          Полноразмерная таблица

          Таблица 15 Оценка отсева, нормализация партии и скорость обучения для модели3

          Полноразмерная таблица

          Вывод в капсульной сети

          1. 1.

            Эффекты карт объектов: серия экспериментов может выявить эффекты карт объектов путем фиксирования размера ввода (64), количества основных капсул (8), количества каналов капсул (32) и изменения количества карт объектов. Результаты на рис. 3 показывают, что модель с 24 и 32 картами признаков дала наилучшие результаты.

          2. 2.

            Эффекты размера входных данных: серия экспериментов может выявить эффекты карт объектов путем фиксирования размера карты объектов (32), количества первичных капсул (8), количества каналов капсул (32) и изменения размера входных данных. На рис. 4 показано, что модель с размером входных данных 64 получила наилучшую точность.

          3. 3.

            Эффекты первичной капсулы: серия экспериментов может выявить эффекты карт признаков путем фиксирования размера карт признаков (32), размера входных данных (64), количества каналов капсул (32) и изменения количества первичных капсул. На рис. 5 видно, что модель с первичной капсулой 4 имеет лучшую точность, чем основная капсула 8.

          4. 4.

            Эффекты капсульного канала: серия экспериментов может выявить эффекты карт признаков путем фиксирования размера карт признаков (32), размера входных данных (64), количества первичных капсул (4) и изменения количества каналов капсул. На рис. 6 видно, что наилучшую точность получила модель с каналом капсулы 16.

          5. 5.

            Лучшая модель: Модель с комбинацией размера карты признаков (32 или 24), размера ввода (64), количества основной капсулы (4) и количества каналов капсулы (16) должна дать наилучшие результаты. В этом можно убедиться по результатам тестов 11 и 13 в таблице 11: они лучшие из всех тестов. Это также согласуется с выводом о трансферном обучении: сложность модели должна соответствовать масштабу набора данных.

          Рис. 3

          Влияние карт признаков в CapsNet

          Полноразмерное изображение

          Рис. 4

          Влияние размера ввода в CapsNet

          Полноразмерное изображение

          Рис. 5

          0 в CapsNet

          Полноразмерное изображение

          Рис. 6

          Влияние капсульного канала

          Полноразмерное изображение

          Горизонтальное сравнение

          Для оценки производительности моделей в этой статье в Таблице 13 сравниваются лучшие результаты различных моделей в том же наборе данных по пневмонии. Из Таблицы 16 видно, что метод на основе нейронной сети значительно лучше, чем традиционный метод, потому что он является полезным средством изучения признаков во время традиционного метода, просто функцией ORB. В версии 2 набора данных лучшая модель, VGG16 в этой статье, имела немного более низкую точность и полноту, чем современный результат, но получила более высокую специфичность. В последнем наборе данных производительность VGG16 в целом была выше. Модель VGG16 выпустила последний ConvLayer, чтобы он изучил особенности набора данных. Это должно значительно помочь улучшить производительность. Работа Кермани также переобучает ConvLayer из InceptionV3, но модель слишком сильно подходит для получения отличной тестовой производительности. Причина, по которой наша модель не слишком подходит, может быть в том, что модель VGG16 не такая сложная, как InceptionV3.

          Таблица 16. Оценка отсева, пакетной нормализации и скорости обучения для модели 2 с последним размороженным Convlayer

          Полноразмерная таблица

          Результаты проверки набора данных OCT

          Из таблицы 12 видно, что лучшая модель получена из теста 5 вместо теста 1. В новой модели добавлены сложные слои FC; поэтому полное соучастие лучше соответствует новому набору данных. Размороженные два ConvLayer сделают систему слишком сложной для нового набора данных и, следовательно, не смогут найти локальные максимумы. Наилучший результат немного ниже, чем start-of-art результат работы Кермани (96,6%). Тем не менее, этот результат эксперимента также подтверждает наши выводы. Конкретная функция наиболее важна для повышения точности — правильная сложность модели помогает найти наилучший результат.

          Выводы и будущая работа

          Из-за важности классификации медицинских изображений и особых проблем, связанных с небольшим набором данных медицинских изображений, в этой статье было выбрано изучение того, как применять классификацию на основе CNN к небольшому набору данных рентгенографии грудной клетки и оценивать их производительность. Из экспериментов был сделан следующий вывод. Трансферное обучение на основе CNN — лучший метод из всех трех. Капсульная сеть лучше, чем классификатор ORB и SVM. Вообще говоря, методы на основе CNN лучше, чем традиционные методы, потому что они могут автоматически и эффективно изучать и выбирать функции; Наилучшие результаты получаются при переносе обучения VGG16 с одним переобученным ConvLayer, что немного выше, чем результат начала искусства. С размороженным ConvLayer конкретная функция может учиться на новом наборе данных. Таким образом, конкретный признак является важным фактором для повышения точности; Необходим баланс выразительности модели и переобучения. Слишком простая сеть обычно не может достаточно учиться на данных и, следовательно, не может получить высокую точность. С другой стороны, очень сложную сеть трудно обучить, и она быстро переобучается. В результате точность остается низкой. Только сетевая модель с правильным размером и другими эффективными методами предотвращения переобучения, такими как правильный коэффициент отсева и правильное увеличение данных, могут дать наилучшие результаты. Однако из-за ограниченного времени необходимо провести дальнейшие исследования: при обучении с передачей обучение точно настроенной глубокой нейронной сети с размороженными слоями ConvLayers имеет тенденцию к переобучению. Какие эффективные методы можно предпринять для стабилизации тренировочного процесса? Другие более мощные модели CNN, такие как ResNetv2 и ансамбль нескольких моделей CNN, не оценивались, но они могут улучшить результаты; Необходимо добавить визуализацию, чтобы улучшить понимание и объяснение результатов системы на основе CNN, потому что они необходимы для внедрения системы на основе CNN в реальных клинических приложениях.

          Заявление о доступности данных

          Набор данных взят из работы Kermnay et al. [34]. Он содержит два вида рентгенограмм грудной клетки: НОРМАЛЬНЫЙ и ПНЕВМОНИЯ, которые хранятся в двух папках.

          Сокращения

          CNN:

          сверточная нейронная сеть

          VGG16:

          Группа визуальной геометрии из Оксфорда

          ORB:

          ориентированный быстрый и повернутый двоичный файл

          SVM:

          методы опорных векторов

          ДНН:

          глубокие нейронные сети

          ОКТ:

          оптическая когерентная томография

          ГАН:

          генеративно-состязательные сети

          МНИСТ:

          Модифицированный Национальный институт стандартов и технологий

          к-НН:

          k-ближайший сосед

          Дедвейт:

          дискретное вейвлет-преобразование

          WFT:

          преобразование кадра вейвлета

          БПЭ:

          пакетное вейвлет-преобразование

          СИФТ:

          преобразование инвариантной функции масштаба

          CXR:

          рентген грудной клетки

          МРТ:

          магнитно-резонансная томография

          SVHN:

          номера домов с видом на улицу

          ЦИАР10:

          Канадский институт перспективных исследований 10

          Твердотельный накопитель:

          твердотельный накопитель

          Графический процессор:

          графический процессор

          ВМ:

          виртуальная машина

          ПРОБЕЛ:

          глобальное среднее объединение

          ФК:

          полностью подключен

          Каталожные номера

          1. “>

            Всемирная организация здравоохранения. Стандартизация интерпретации рентгенограмм грудной клетки для диагностики пневмонии у детей. Женева: Всемирная организация здравоохранения; 2001.

            Google ученый

          2. Центр профилактики заболеваний. Пневмонию можно предотвратить – могут помочь вакцины. Нью-Йорк: Центр профилактики заболеваний; 2012.

            Google ученый

          3. Кермани Д.С., Голдбаум М., Кай В., Валентим К.С., Лян Х., Бакстер С.Л., МакКаун А., Ян Г., Ву С., Ян Ф. и др. Идентификация медицинских диагнозов и излечимых заболеваний с помощью глубокого обучения на основе изображений. Клетка. 2018;172(5):1122–31.

            Артикул Google ученый

          4. Рават В., Ван З. Глубокие сверточные нейронные сети для классификации изображений: всесторонний обзор нейронных вычислений; 2017.

          5. Хименес-Санчес А., Альбаркуни С., Матеус Д. Капсульные сети против проблем с данными медицинских изображений. Внутрисосудистая визуализация и компьютерное стентирование, крупномасштабная аннотация биомедицинских данных и синтез экспертных меток. Нью-Йорк: Спрингер; 2018. с. 150–60.

            Глава Google ученый

          6. Ван Х, Пэн Ю, Лу Л, Лу З, Саммерс Р.М. Tienet: сеть встраивания текста и изображений для классификации распространенных заболеваний грудной клетки и создания отчетов по рентгенограммам грудной клетки. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. 2018. с. 9049–58.

          7. Дэн Дж., Донг В., Сочер Р., Ли Л.-Дж., Ли К., Фей-Фей Л. Imagenet: крупномасштабная иерархическая база данных изображений. В: Конференция IEEE 2009 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов. 2009 г.. п. 248–55.

          8. “>

            Stanford Vision Lab, сводка и статистика imagenet. http://www.image-net.org/about-stats. По состоянию на 30 апреля 2010 г.

          9. Дин Дж., Чен Б., Лю Х., Хуанг М. Сверточная нейронная сеть с увеличением данных для распознавания целей sar. IEEE Geosci Rem Sens Lett. 2016;13(3):364–8.

            Google ученый

          10. Frid-Adar M, Diamant I, Klang E, Amitai M, Goldberger J, Greenspan H. Увеличение синтетических медицинских изображений на основе Гана для повышения эффективности ЧНС при классификации поражений печени. Нейрокомпьютинг. 2018; 321:321–31.

            Артикул Google ученый

          11. Васконселос КН, Васконселос БН. Расширение классификации меланомы методом глубокого обучения с помощью классических и экспертных преобразований изображений, основанных на знаниях. В: CoRR, vol. 1. 2017. архив: абс/1702.07025.

          12. “>

            Чжоу Дж., Ли З., Чжи В., Лян Б., Мозес Д., Доус Л. Использование сверточных нейронных сетей и перенос обучения для классификации костного возраста. В: 2017 международная конференция по вычислениям цифровых изображений: методы и приложения (DICTA). IEEE. 2017. с. 1–6.

          13. Перес Л., Ван Дж. Эффективность увеличения данных при классификации изображений с использованием глубокого обучения. 2017. Препринт arXiv arXiv: 1712.04621.

          14. Шин HC, Roth HR, Gao M, Lu L, Xu Z, Nogues I, Yao J, Mollura D, Summers RM. Глубокие сверточные нейронные сети для компьютерного обнаружения: архитектуры CNN, характеристики набора данных и трансферное обучение. IEEE Trans Med Imaging. 2016;35(5):1285–98.

            Артикул Google ученый

          15. Гоэль Р. Прогнозирование пневмонии с помощью трансферного обучения. 2018.

          16. Сабур С., Фросс Н. , Хинтон Г.Э. Динамическая маршрутизация между капсулами. В: Достижения в нейронных системах обработки информации. 2017. с. 3856–66.

          17. LeCun Y, Cortes C, Burges C. Mnist база данных рукописных цифр. лаборатории at&t. 2010.

          18. Афшар П., Мохаммади А., Платаниотис К.Н. Классификация типов опухолей головного мозга по капсульным сетям. В: 2018 25-я международная конференция IEEE по обработке изображений (ICIP). IEEE. 2018. с. 3129–33.

          19. Google, облачный графический процессор Google. 2018.https://cloud.google.com/gpu/.

          20. Beutel J, Kundel H L, Van Metter R L, Fitzpatrick J M. Справочник по медицинской визуализации: обработка и анализ медицинских изображений, том. 2. Беллингем: Шпионская пресса; 2000.

            Google ученый

          21. Paredes R, Keysers D, Lehmann TM, Wein B, Ney H, Vidal E. Классификация медицинских изображений с использованием локальных представлений. В: Bildverarbeitung für die Medizin 2002. Берлин: Springer. 2002. с. 71–4.

            Глава Google ученый

          22. Парвин Н., Сатик М.М. Обнаружение пневмонии на рентгенограммах органов грудной клетки. J X-ray Sci Technol. 2011;19(4):423–8.

            Артикул Google ученый

          23. Кайседо Х.С., Крус А., Гонсалес Ф.А. Классификация гистопатологических изображений с использованием набора признаков и функций ядра. В: Конференция по искусственному интеллекту в медицине в Европе. Берлин: Спрингер; 2009 г.. п. 126–35.

            Глава Google ученый

          24. Рубли Э., Рабо В., Конолиге К., Брадски Г.Р. Orb: эффективная альтернатива просеиванию или серфингу. Читатель. 2011;11:2.

            Google ученый

          25. “>

            Муин А., Баба С., Зайнуддин Р. Извлечение многоуровневых признаков и классификация рентгеновских изображений. J Appl Sci. 2007;7(8):1224–9.

            Артикул Google ученый

          26. Yuan X, Yang Z, Zouridakis G, Mullani N. Классификация текстур на основе Svm и применение для раннего выявления меланомы. В: 2006 г. международная конференция IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE. 2006. с. 4775–8.

          27. Русаковский О., Дэн Дж., Су Х., Краузе Дж., Сатиш С., Ма С., Хуанг З., Карпати А., Хосла А., Бернштейн М. и др. Крупномасштабная задача визуального распознавания Imagenet. Int J Comput Vision. 2015;115(3):211–52.

            MathSciNet Статья Google ученый

          28. Li Q, Cai W, Wang X, Zhou Y, Feng DD, Chen M. Классификация медицинских изображений с помощью сверточной нейронной сети. Опубликовано: 2014 г. 13-я международная конференция по автоматизации управления, робототехнике и техническому зрению (ICARCV). ИЭЭЭ; 2014. с. 844–8.

          29. Ван Х, Пэн Ю, Лу Л, Лу З, Багери М, Саммерс Р.М. Chestx-ray8: база данных рентгеновских снимков грудной клетки в масштабе больницы и контрольные показатели по слабо контролируемой классификации и локализации распространенных заболеваний грудной клетки. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. 2017. с. 2097–106.

          30. Вианна В.П. Изучение и разработка системы компьютерной диагностики для классификации рентгенограмм органов грудной клетки с использованием сверточных нейронных сетей, предварительно обученных для работы с сетью изображений и аугментацией данных. 2018. Препринт arXiv arXiv: 1806.00839.

          31. Иесмантас Т., Алзбутас Р. Сверточная капсульная сеть для классификации гистологических изображений рака молочной железы. В кн.: Международная конференция по анализу и распознаванию изображений. Берлин: Спрингер. 2018. с. 853–60.

            Google ученый

          32. Бешер Ф., Кизрак М.А., Болат Б., Йылдырым Т. Распознавание жестового языка с использованием капсульных сетей. In: 2018 26-я конференция по приложениям обработки сигналов и связи (SIU). IEEE. 2018. с. 1–4.

          33. Xi E, Bing S, Jin Y. Производительность сети Capsule на сложных данных. 2017. Препринт arXiv arXiv: 1712.03480.

          34. Кермани Д., Гольдбаум М. Маркированные оптическая когерентная томография (окт) и рентген грудной клетки для классификации. В: данные Менделея. 2018. с. 2.

          35. Джеймс Л. Бесплатная настройка графического процессора облачного экземпляра Google для fast.ai. 2017.

          36. N’ũnez HJH. Код Python и opencv для классификации объектов с использованием изображений. 2016.

          37. Афшар П., Платаниотис К.Н., Мохаммади А. Капсульные сети для классификации опухолей головного мозга на основе МРТ-изображений и грубых границ опухоли. В: ICASSP 2019–2019 Международная конференция IEEE по акустике, обработке речи и сигналов (ICASSP). ИЭЭЭ; 2019. с. 1368–72.

          38. Кермани Д., Гольдбаум М. Маркированные оптическая когерентная томография (октябрь) и рентген грудной клетки для классификации. В: Менделей Данные. 2018. с. 3.

          Скачать ссылки

          Благодарности

          Мы искренне и с благодарностью благодарим нашу организацию Технологический университет доктора Бабасахеба Амбедкара за помощь и поддержку.

          Финансирование

          Это исследование не получило гранта от каких-либо финансирующих агентств в государственном секторе.

          Информация о авторе

          Авторы и принадлежности

          1. Доктор Бабасахеб Амбедкар Технологический университет, Райгад, Солн, Индия

            Самир С. Ядав

          2. Отделение информационной технологии, доктор Амбасар. , Индия

            Шиваджирао М. Джадхав

          Авторы

          1. Самир С. Ядав

            Просмотр публикаций автора

            Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Академия

          2. Shivajirao M. Jadhav

            Просмотр публикаций автора

            Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

          Вклады

          SSY и SMJ внесли свой вклад в исследование в том порядке, в котором они указаны. SMJ является главным исследователем проекта. Кроме того, оба автора обсудили окончательные результаты, а также улучшили окончательную рукопись. Оба автора прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

          Автор, ответственный за переписку

          Соответствие Самир С. Ядав.

          Декларация этики

          Согласие на публикацию

          Неприменимо.

          Конкурирующие интересы

          Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих интересов.

          Дополнительная информация

          Примечание издателя

          Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и ​​институциональной принадлежности.

          Права и разрешения

          Открытый доступ Эта статья находится под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International License, которая разрешает использование, совместное использование, адаптацию, распространение и воспроизведение на любом носителе или в любом формате при условии, что вы укажете автора(ов) оригинала. и источник, предоставьте ссылку на лицензию Creative Commons и укажите, были ли внесены изменения. Изображения или другие сторонние материалы в этой статье включены в лицензию Creative Commons на статью, если иное не указано в кредитной строке материала. Если материал не включен в лицензию Creative Commons статьи, а ваше предполагаемое использование не разрешено законом или выходит за рамки разрешенного использования, вам необходимо получить разрешение непосредственно от правообладателя.

    • Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *