Как удалить грибок

Состав и формы выпуска диметилфталата

Пациентам, которые не спешат покупать первое попавшееся лекарство, нужно разобраться, что входит в состав диметилфталата. Его молекулярная формула – С6Н4(СООСН3)2, или диметиловый эфир. Он представляет собой бесцветную жидкость (может иметь желтоватый оттенок), которая содержит диметиловый спирт О-фталевой кислоты. Средство имеет приятный запах, хорошо растворяется в спиртах, хуже в воде и маслах. Форма выпуска может отличаться: мази, пасты или растворы в пластиковых или стеклянных флаконах по 100-300 мл.

Показания к применению

Медикамент может использоваться как при избавлении от грибка, так и в качестве репеллента. Можно применять диметилфталат не только для людей, но и для лечения животных – как защитное средство против паразитов (блох, клещей, мошек). Это средство подойдет, если вас или ваше животное уже покусали, и необходимо срочно снять первые симптомы.

Средство практически безвредно, поскольку оно наносится сразу на кожу, но не накапливается в организме, а остается в межклеточных верхних слоях эпидермиса (затрагивает волосяные луковицы и сальные железы). Поэтому диметилфталат признан малотоксичным средством, и среди его побочных эффектов выделяют только зуд или сыпь (в случае индивидуальной непереносимости).

Противопоказания и побочные эффекты

Хотя препарат практически безвреден, существуют частные случаи, когда категорически нельзя использовать диметилфталат. Его запрещено применять детям, беременным и женщинам в период лактации. Это связано с потенциальным негативным воздействием на развивающийся организм в период активного роста (врачи в настоящее время исследуют данную проблему). Если есть необходимость применения средства, лучше отдать предпочтение аналогам, которые не имеют подобных противопоказаний.

Типология задач кластеризации[править]

Типы входных данныхправить

  • Признаковое описание объектов. Каждый объект описывается набором своих характеристик, называемых признаками (англ. features). Признаки могут быть как числовыми, так и категориальными;
  • Матрица расстояний между объектами. Каждый объект описывается расстоянием до всех объектов из обучающей выборки.

Вычисление матрицы расстояний по признаковому описанию объектов может быть выполнено бесконечным числом способов в
зависимости от определения метрики между объектами. Выбор метрики зависит от обучающей выборки и поставленной задачи.

Цели кластеризацииправить

Классификация объектов. Попытка понять зависимости между объектами путем выявления их кластерной структуры. Разбиение выборки на группы схожих объектов упрощает дальнейшую обработку данных и принятие решений, позволяет применить к каждому кластеру свой метод анализа (стратегия «разделяй и властвуй»). В данном случае стремятся уменьшить число кластеров для выявления наиболее общих закономерностей;
Сжатие данных. Можно сократить размер исходной выборки, взяв один или несколько наиболее типичных представителей каждого кластера

Здесь важно наиболее точно очертить границы каждого кластера, их количество не является важным критерием;
Обнаружение новизны (обнаружение шума). Выделение объектов, которые не подходят по критериям ни в один кластер

Обнаруженные объекты в дальнейшем обрабатывают отдельно.

Методы кластеризацииправить

  • Графовые алгоритмы кластеризации. Наиболее примитивный класс алгоритмов. В настоящее время практически не применяется на практике;
  • Вероятностные алгоритмы кластеризации. Каждый объект из обучающей выборки относится к каждому из кластеров с определенной степенью вероятности:
  • Иерархические алгоритмы кластеризации. Упорядочивание данных путем создания иерархии вложенных кластеров;
  • Алгоритм -средних (англ. -means). Итеративный алгоритм, основанный на минимизации суммарного квадратичного отклонения точек кластеров от центров этих кластеров;
  • Распространение похожести (англ. affinity propagation). Распространяет сообщения о похожести между парами объектов для выбора типичных представителей каждого кластера;
  • Сдвиг среднего значения (англ. mean shift). Выбирает центроиды кластеров в областях с наибольшей плотностью;
  • Спектральная кластеризация (англ. spectral clustering). Использует собственные значения матрицы расстояний для понижения размерности перед использованием других методов кластеризации;
  • Основанная на плотности пространственная кластеризация для приложений с шумами (англ. Density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN). Алгоритм группирует в один кластер точки в области с высокой плотностью. Одиноко расположенные точки помечает как шум.

Сравнение алгоритмов кластеризации из пакета scikit-learn

Польза и вред

Положительное действие добавки на организм доказано многочисленными исследованиями. Хлористый кальций:

  • участвует в кроветворении, обменных процессах;
  • активирует иммунную систему, повышает сопротивляемость инфекциям;
  • влияет на работу сердца;
  • повышает эластичность сосудов;
  • восстанавливает баланс микроэлементов.

Стабилизатор Е 509 является идеальным источником кальция. В комплексе с витамином D продукт необходим детям в период активного роста, а также людям, страдающим остеопорозом.

Негативное влияние на здоровье может оказать избыточное употребление хлорида кальция. Основной признак передозировки вещества — разливающийся по телу жар. Может сопровождаться изжогой, аритмией, болями в желудке.

Метод 1. Кластеризация методом К средних

Выберем Кластерный анализ в меню Анализ — Многомерный разведочный анализ для отображения стартовой панели модуля Кластерный анализ. В Стартовой панели модуля Кластерный анализ выберем Кластеризация методом К средних.

Нажмем кнопку Переменные и выберем Все, в поле Объекты выберем Наблюдения (строки), зададим количество кластеров разбиения. После выполнения анализа для различного количества кластеров было решено использовать 4 кластера.

В окне Результаты метода К средних выберем Дисперсионный анализ для определения значимости различия между полученными кластерами.

Итак, значение р

Также в окне Результаты метода К средних можно выбрать пункты График Средних и Статистики для каждого кластера.

В геологии очень важна визуализация полученных результатов, поэтому очень важно территориальное различие между кластерами. Для этого на диаграмме рассеяния рассмотрим полученные результаты

Для этого нам необходима таблица с указанным разделением элементов на кластеры. В окне Результаты метода К средних выберем Сохранить Классификацию и расстояния.

Для полученной таблицы выберем пункт Диаграмма рассеяния в меню Графика. Во вкладке Дополнительно нажмем Отметить выбранные подгруппы.

Результаты кластеризации сохранились в седьмой переменной, поэтому для каждой подгруппы прописываем номер соответствующего кластера.

Полученная диаграмма рассеяния имеет вид:

Причины коллоидного узела

Считается, что главной причиной появления данного типа узлов является недостаточное содержание в организме человека такого важного элемента, как йод. Железа воспринимает низкое количество йода как опасность и начинает стимулировать рост клеток, в обязанности которых входит максимальное потребление имеющегося йода и выработка соответствующих гормонов

Таким образом, происходит постепенное увеличение коллоида, который отвечает за образование такого типа гормонов, как тиреоидные. С течением времени увеличение количества коллоида вызывает появление узла и заметному увеличению самой железы, при этом лечение усложняется.

Также причинами появления опухолей, кроме йододефицита, могут быть неблагоприятные экологические условия, когда в организм человека поступает большое количество канцерогенных веществ, приводящих к мутации клеток и бесконтрольному их делению, или генетическая обусловленность возможности развития новообразования.

Также с высокой вероятностью узлы могут появится во время физиологических перестроений организма, которые проявляются в подростковом возрасте или же в зрелом возрасте у женщин в период беременности. В эти периоды существенно увеличивается нагрузка на щитовидку, что приводит к скапливанию коллоида.

Первичным действием при диагностике узлов щитовидной железы является пальпация

К числу причин относится нарушение кровообращения различных проявлений. При неправильном кровотоке в одной из долей железы также существует вероятность скапливания коллоида в мягких тканях, что впоследствии вызовет образование узла. В результате частых перенапряжений организма или под воздействием низких температур происходит спазм определенной части кровеносных сосудов, что становится причиной нарушения нормального поступления питательных веществ к щитовидке и выступает фактором, тормозящим естественное деление клеток, то также в дальнейшем приводит к появлению новообразования.

Достаточно редко причинами выступают последствия перенесенных заболеваний инфекционного характера, приводящие к появлению отечности в отдельных областях органа, взращивая благоприятную почву для роста новообразования.

Увеличенная щитовидка приходит в норму на глазах! На ночь…
Читать далее »

Ваша Щитовидка скажет вам спасибо! Оказывается, излечить ее — элементарно.
Читать далее »

Осторожней с операцией! Елена Малышева: «Мои дорогие! Не оперируйте щитовидную железу! Лучше возьмите и…»
Читать далее »

Увеличенная щитовидка приходит в норму прямо на глазах!
Читать далее »

Несмотря на обилие причин, самым распространенным фактором, приводящим к появлению узла, служит недостаток йода. Согласно статистическим данным, большая часть стран СНГ, кроме побережья Крыма и Дальнего Востока, располагаются в зоне, отличающейся недостаточным содержанием данного химического вещества в природе.

Основные производители

Отечественный рынок хлорида кальция практически полностью сформирован российскими компаниями.

Крупнейшим мировым производителем добавки E 509 под торговой маркой FUDIX является международный концерн Зиракс (Zirax). Головной офис находится в Волгограде.

Большие партии хлорида кальция поставляет ОАО «Соликамский магниевый завод» (Пермский край).

Из мировых производителей можно отметить:

  • Shijiazhuang Sunpower Technology Co., Ltd.(Китай);
  • TETRA Chemicals Europe Oy (Финляндия).

Добавка Е 509 полезна как источник кальция. Вещество лучше усваивается с жирами и витамином D. Творог, сыры и другие молочные продукты должны обязательно присутствовать в рационе.

Принимать внутрь аптечный раствор синтетического хлорида кальция можно только по назначению врача.

Как отличить доброкачественную фолликулярную опухоль от злокачественной?

Основным отличием доброкачественной опухоли от злокачественной является ее способность прорастать сквозь капсулу узла в ткань щитовидной железы. По-медицински это называется инвазия капсулы узла.

Чтобы было понятно, представьте себе арбуз. Зеленая кожура — это капсула узла, розовая мякоть — это коллоид, а белая прослойка — это клетки, вырабатывающие этот самый коллоид. Во время пункции игла проникает сквозь капсулу и забирает розовую мякоть и белую часть корочки. Затем это все смотрят под микроскопом. Так работает ТАБ.

К сожалению, современные технологии пока не позволяют нам понять при помощи ТАБ, повреждена ли где-то капсула узла или нет? Выходит ли в каком-то его месте опухоль за границы «арбуза» или нет. По сути с помощью ТАБ мы можем только «отсосать сок и немного мякиша», но она не позволяет нам увидеть всю картинку целиком. Для того, чтобы это понять, нужно изучить всю капсулу. Весь узел целиком.

Есть инвазия — это рак, нет инвазии — это фолликулярная аденома.

Чтобы понять доброкачественная ли данная фолликулярная опухоль или злокачественная, нужно провести операцию.

ВАЖНО!

Иногда некоторые недобросовестные врачи рекомендуют сдать дополнительные анализы на «онкомаркеры». Так вот знайте, что, к сожалению, на сегодняшний день отсутствуют опухолевые маркеры, при помощи которых можно было бы дифференцировать доброкачественные и злокачественные фолликулярные опухоли.

Реализация алгоритма

Предположим, что транзакции хранятся в таблице базы данных. Лучшее решение ищется в течение последовательного итеративного перебора записей базы данных. Поскольку критерий оптимизации имеет глобальный характер, основанный только на расчете H и W, производительность и скорость алгоритма будет значительно выше, чем при попарном сравнении транзакций.

Реализация алгоритма требует первого прохода по таблице транзакций для построения начального разбиения, определяемого функцией Profit(C,r). После этого требуется незначительное (1-3) количество дополнительных сканирований таблицы для повышения качества кластеризации и оптимизации функции стоимости. Если в текущем проходе по таблице изменений не произошло, то алгоритм прекращает свою работу. Псевдокод алгоритма имеет следующий вид.

  1. // Фаза 1 – инициализация
  2. Пока не конец
  3. прочитать из таблицы следующую транзакцию ;
  4. положить t в существующий либо в новый кластер Ci, который дает максимум Profit(C,r);
  5. записать в таблицу (номер кластера);
  6. // Фаза 2 – Итерация
  7. Повторять
  8. перейти в начало таблицы;
  9. moved := false;
  10. пока не конец таблицы
  11. читать ;
  12. положить t в существующий либо в новый кластер Cj, который максимизирует Profit(C,r);
  13. если CiCj тогда
  14. записать ;
  15. moved := true;
  16. пока (not moved).
  17. удалить все пустые кластеры;

Как видно, алгоритм CLOPE является масштабируемым, поскольку способен работать в ограниченном объеме оперативной памяти компьютера. Во время работы в RAM хранится только текущая транзакция и небольшое количество информации по каждому кластеру, которая состоит из: количества транзакций N, числа уникальных объектов (или ширины кластера) W, простой хэш-таблицы для расчета Occ(i,C) и значения S площади кластера. Они называются кластерными характеристиками (CF – cluster features). Для простоты обозначим их как свойства кластера C, например, C.Occ означает число вхождений объекта i в кластер C и т.д. Можно посчитать, что для хранения частоты вхождений 10 тыс. объектов в 1 тыс. кластерах необходимо около 40 Мб оперативной памяти.

Для завершения реализации алгоритма нам нужны еще две функции, рассчитывающие прирост Profit(C,r) при добавлении и удалении транзакции из кластера. Это легко сделать, зная величины S,W и N каждого кластера:

  1. function DeltaAdd(C,t,r): double;
  2. begin
  3. S_new := C.S + t.ItemCount;
  4. W_new := C.W;
  5. for i:=0 to t.ItemCount–1 do
  6. if (C.Occ]=0) then W_new := W_new + 1;
  7. result := S_new*(C.N+1)/(W_new)r–C.S*C.N/(C.W)r
  8. end;

Здесь t.Items – значение i-го объекта транзакции t. Заметим, что DeltaAdd(C,t,r) при добавлении t в новый кластер равна S/Wr, где S и W – площадь и ширина кластера, состоящего из добавляемой транзакции t.

Реализация функции прироста Profit(C,r) при удалении транзакции похожа на DeltaAdd(C,t,r), поэтому опустим ее подробный код.

Следующая теорема гарантирует корректность использования функции DeltaAdd.

Теорема. Если DeltaAdd(Ci,t) есть максимум, то перемещение t в кластер Ci максимизирует Profit(C,r).

Теперь можно оценить вычислительную сложность алгоритма CLOPE. Пусть средняя длина транзакции равна A, общее число транзакций N, максимально возможное число кластеров K. Временная сложность одной итерации равна O(N*K*A), показывающая, что скорость работы алгоритма растет линейно с ростом кластеров и размера таблицы. Это делает алгоритм быстрым и эффективным на больших объемах.

Рассказав о реализации алгоритма, мы ничего не сказали о виде таблицы транзакций, чтобы можно было применять алгоритм CLOPE. CLOPE позволяет решать задачи кластеризации не только транзакционных данных, но и любых категорийных. Главное, чтобы все признаки объектов были измерены в шкале наименований. Однако перед тем как запускать CLOPE, данные необходимо привести к нормализованному виду. Он может иметь вид бинарной матрицы образов, как в ассоциативных правилах, так и представлять собой взаимно однозначное отображение между множеством уникальных объектов {u1,…uq} таблицы и множеством целых чисел {0,1,2,…,q-1}.

Задача о грибах

Задача о грибах (The mushroom dataset) – популярный тест, который применяют для оценки алгоритмов кластеризации категорийных наборов данных (доступен на UCI machine learning repository). Тестовая выборка содержит 8124 записи с описанием 22 характеристик грибов двух классов: 4208 съедобных (e) и 3916 несъедобных (p) грибов. Файл выборки имеет следующий вид:

p,x,s,n,t,p,f,c,n,k,e,e,s,s,w,w,p,w,o,p,k,s,u
e,x,s,y,t,a,f,c,b,k,e,c,s,s,w,w,p,w,o,p,n,n,g
e,b,s,w,t,l,f,c,b,n,e,c,s,s,w,w,p,w,o,p,n,n,m
p,x,y,w,t,p,f,c,n,n,e,e,s,s,w,w,p,w,o,p,k,s,u
e,x,s,g,f,n,f,w,b,k,t,e,s,s,w,w,p,w,o,e,n,a,g
…, …, …

Общее количество уникальных характеристик объектов равно 116. 2480 записей имеют пропущенные значения в одном атрибуте. Описание набора данных — https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/mushroom.

Если такой набор данных представить в описанном выше нормализованном виде, то получится 8124 транзакции, из которых 2408 будут длиной 21, а остальные – 22 элемента (пропущенные значения игнорируются). И теперь можно применить алгоритм CLOPE. Результат работы CLOPE при r=2.6 для задачи о грибах после 1-ой итерации (фаза инициализации) представлен на рис. 3. При этом критерием качества работы алгоритма служит количество «грязных» кластеров, т.е. таких, в которых присутствуют как съедобные (e), так и несъедобные (p) грибы. Чем меньше таких кластеров, тем лучше. Из кросс-таблицы на рис. 3 видно, что уже после 1-ой итерации остался только 1 «грязный» кластер №18. Потребуется еще пару-тройку сканирований базы данных для получения финальной кластеризации. Очевидно, что кластер 12 исчезнет.

Детальное исследование работы алгоритма CLOPE, проведенное его авторами, показало высокое качество кластеризации в сравнении с другими алгоритмами, в т.ч. иерархическими. При этом по скорости работы и производительности он обгоняет их в несколько раз.

Первые признаки коллоидного узела

Чаще всего коллоидный узел в силу своего незначительного размера, очень долго не дает о себе знать, а длительный период развития новообразования проходит без явных клинических проявлений. Человек остается в полном неведении относительно растущего узла до момента увеличения последнего до таких размеров, что он начинает причинять неудобства и превращается в косметический дефект, заметный невооруженным взглядом. На данном этапе пациент может ощущать следующие неприятные последствия, которые причиняют коллоидные узлы:

  • чувство постоянного першения в гортани;
  • проблемы с глотанием;
  • чувство нахождение в горле комка;
  • сдавливание области шеи.

Очень часто развитие коллоидного узла проходит в параллели с образованием токсического зоба, узлы которого в большом количестве синтезируют гормоны, что по отмечающейся симптоматике является проявлением такого недуга, как тиреотоксикоз. В таком случае человек отмечает беспричинное снижение веса тела, чрезмерную раздражительность, тремор конечностей, проблемы с сердечнососудистой системой и органами пищеварения. При наличии подобных симптомов следует незамедлительно показаться эндокринологу.

Поскольку развитие патологии в большинстве своем имеет причиной йододефицит в организме, то следует выделить симптомы, указывающее на нехватку данного элемента:

  • нарушение аппетита, вплоть до полной его потери;
  • появление проблем с зубами, кожей, волосами и ногтями;
  • ухудшение памяти;
  • постоянные головные боли, которые не поддаются устранению;
  • нарушение слуха.

Наличие подобных проявлений также является поводом для беспокойства и требует консультации со специалистом для постановки правильного диагноза и назначения требуемой терапии.

Явность клинических проявлений напрямую связана с размерами коллоидного узла и с количеством гормонов, вырабатываемых железой. Зачастую болезнь определяется не специально, а подспудно при проведении ультразвукового исследования, которое позволяет определить наличие узла до 5 мм в диаметре, видимого на экране монитора как отличное по цвету темное пятно.

Кластеризация в Data Mining

Кластеризация в Data Mining приобретает ценность тогда, когда она выступает одним из этапов анализа данных, построения законченного аналитического решения. Аналитику часто легче выделить группы схожих объектов, изучить их особенности и построить для каждой группы отдельную модель, чем создавать одну общую модель на всех данных. Таким приемом постоянно пользуются в маркетинге, выделяя группы клиентов, покупателей, товаров и разрабатывая для каждой их них отдельную стратегию.

Очень часто данные, с которыми сталкивается технология Data Mining, имеют следующие важные особенности:

  • высокая размерность (тысячи полей) и большой объем (сотни тысяч и миллионы записей) таблиц баз данных и хранилищ данных (сверхбольшие базы данных);
  • наборы данных содержат большое количество числовых и категорийных атрибутов.

Все атрибуты, или признаки объектов делятся на числовые (numerical) и категорийные (categorical). Числовые атрибуты – это такие, которые могут быть упорядочены в пространстве, соответственно категорийные – которое не могут быть упорядочены. Например, атрибут «возраст» – числовой, а «цвет» – категорийный. Приписывание атрибутам значений происходит во время измерений выбранным типом шкалы, а это, вообще говоря, представляет собой отдельную задачу.

Большинство алгоритмов кластеризации предполагают сравнение объектов между собой на основе некоторой меры близости (сходства). Мерой близости называется величина, имеющая предел и возрастающая с увеличением близости объектов. Меры сходства «изобретаются» по специальным правилам, а выбор конкретных мер зависит от задачи, а также от шкалы измерений. В качестве меры близости для числовых атрибутов очень часто используется евклидово расстояние, вычисляемое по формуле:

$$D (x, y)=\sqrt{\sum_{i}{(x-y)^2}}$$

Для категорийных атрибутов распространена мера сходства Чекановского-Серенсена и Жаккара $( \mid t_1 \cap t_2\mid/\mid t_1\cup t_2 \mid)$.

Потребность в обработке больших массивов данных в Data Mining привела к формулированию требований, которым, по возможности, должен удовлетворять алгоритм кластеризации. Рассмотрим их:

  1. Минимально возможное количество проходов по базе данных;
  2. Работа в ограниченном объеме оперативной памяти компьютера;
  3. Работу алгоритма можно прервать с сохранением промежуточных результатов, чтобы продолжить вычисления позже;
  4. Алгоритм должен работать, когда объекты из базы данных могут извлекаться только в режиме однонаправленного курсора (т.е. в режиме навигации по записям).

Алгоритм, удовлетворяющий данным требованиям (особенно второму), будем называть масштабируемым (scalable). Масштабируемость – важнейшее свойство алгоритма, зависящее от его вычислительной сложности и программной реализации. Имеется и более емкое определение. Алгоритм называют масштабируемым, если при неизменной емкости оперативной памяти с увеличением числа записей в базе данных время его работы растет линейно.

Но далеко не всегда требуется обрабатывать сверхбольшие массивы данных. Поэтому на заре становления теории кластерного анализа вопросам масштабируемости алгоритмов внимания практически не уделялось. Предполагалось, что все обрабатываемые данные будут умещаться в оперативной памяти, главный упор всегда делался на улучшение качества кластеризации. Трудно соблюсти баланс между высоким качеством кластеризации и масштабируемостью. Поэтому в идеале в арсенале Data Mining должны присутствовать как эффективные алгоритмы кластеризации микромассивов (microarrays), так и масштабируемые для обработки сверхбольших баз данных (large databases).

Adblock
detector