гиббон – Block Mitsubishi
Что такое гиббон?
гиббон
– инспектор ГИБДД.
EdwART.
Словарь автомобильного жаргона,
2009
Синонимы: гиббон белорукий, гибддешник, милиционер, млекопитающее, обезьяна, примат, сиаманг, человекообразный
Словарь — упорядоченный в алфавитном или тематическом порядке список заглавных слов, лексикографически обработанных.
Словарь — лексикографический продукт, который содержит упорядоченный перечень языковых единиц (слов, словосочетаний и т.п.) с короткими их характеристиками или характеристиками обозначенных ими понятий, или с переводом на другой язык.
(У нас на сайте размещен Авомобильний Словарь и смежных словари)
Жаргон (фр. Jargon — «непонятная речь», «бессмыслица», «гоготанье», от галло-ром. Gargone — «болтовня») — социолект (одна из разновидностей социальных диалектов), который отличается от литературного языка использованием специфической, экспрессивно окрашенной лексики, синонимической к словам общего потребления, а также фразеологии, тем особенностями произношения.
Жаргон возникает среди групп носителей языка, объединенных общностью профессиональных интересов, одинаковыми увлечениями, длительным пребыванием в определенной среде.
Жаргонизмами называют слова, употребление которых ограничено нормами общения, принятыми в определенной социальной среде. По этой причине жаргонизмы еще называют социальными диалектизмами. Жаргонизмы — это преимущественно такие специфические, эмоционально окрашенные названия понятий и предметов, которые имеют нормативные соответствия в литературном языке и, отступая от нее, придают процессу общения атмосферы непринужденности, ироничности, фамильярности и тому подобное.
Читайте Как выбрать автомобиль (б / у (подержанный) или новый)?
Автомобиль, авто, машина
(от греч. Αὐτός — «сам» и лат. Mobilis — «тот, что движется») — самоходная колесная машина, которая приводится в движение установленным на ней двигателем и предназначена для перевозки людей, грузов, буксировки транспортных средств, выполнения специальных работ и перевозки специального оборудования безрельсовыми дорогами.
Передвигается преимущественно по суше.Легковой автомобиль, машина — это автомобиль с количеством мест для сидения не более девяти, включая место водителя, который по своей конструкции и оборудованию предназначен для перевозки пассажиров и их багажа с обеспечением необходимого комфорта и безопасности.
Читайте На что обращать внимание при покупке автомобиля (подержанного или нового)
Автомобиль — сложная система, совокупность механизмов и узлов, которые могут выходить из строя. Поэтому автомобили требуют регулярного технического обслуживания. Читайте Как следить по автомобилем?
Mitsubishi Motors Corporation (яп. 三菱 自動 車 工業 株式会社 Mitsubishi Jidōsha Kōgyō Kabushiki Kaisha) (MMC) — японская автомобилестроительная компания, входит в группу Mitsubishi — крупнейшей производственной группы Японии. Штаб-квартира — в Токио. В 1970 году Mitsubishi Motors была сформирована из подразделения Mitsubishi Heavy Industries.
Фирма Мицубиси была основана в начале 1870-х годов Ивасаки Ятаро. По слиянию семейных гербов основателей возникла всемирно-известная торговая марка Mitsubishi — три ромба (яп. 三菱, мицубиши). Еще в начале 20-го века Mitsubishi превратилась в огромную фирму, которая до окончания Второй мировой войны принадлежала одной семье.
После завершения войны в 1946 под давлением союзников «родительская» компания владелец Мицубиси хоншя была реорганизована. Вместо одной компании появилось 44 независимые фирмы.
Читайте История компании Mitsubishi Motors Corporation (Мицубиси Моторс)
Сравнение автомобилей Mitsubishi Motors (Мицубиси Моторс)
Смотреть Все, весь ряд автомобилей Mitsubishi Motors Corporation (Мицубиси Моторс)
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 2 | |
| 0 | |
| 0 | |
| | 1 |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 2 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 2 | |
| 2 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 2 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 2 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 2 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 2 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 2 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 1 | |
| 1 | |
| 1 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 2 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 2 | |
| 2 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 1 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 2 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 | |
| 1 | |
| 2 | |
| 2 | |
| 1 | |
| 0 | |
| 0 | |
| 1 |
Безопасность алгоритмов машинного обучения.
Атаки с использованием Python / ХабрМашинное обучение активно применяется во многих областях нашей жизни. Алгоритмы помогают распознавать знаки дорожного движения, фильтровать спам, распознавать лица наших друзей на facebook, даже помогают торговать на фондовых биржах. Алгоритм принимает важные решения, поэтому необходимо быть уверенным, что его нельзя обмануть.
В этой статье, которая является первой из цикла, мы познакомим вас с проблемой безопасности алгоритмов машинного обучения. Это не требует от читателя высокого уровня знаний машинного обучения, достаточно иметь общее представление о данной области.
Сначала приведем термины, использующиеся в тематике безопасности алгоритмов машинного обучения:
Adversarial пример — вектор, подающийся на вход алгоритму, на котором алгоритм выдает некорректный выход.
Adversarial атака — алгоритм действий, целью которого является получение Adversarial примера.
Чтобы понять проблему Adversarial примеров, давайте вспомним одну из задач машинного обучения — обучение с учителем при классификации.
В данной задаче у нас есть пары «объект-метка», и мы должны научиться предсказывать значение для новых объектов.
Если рассмотреть эту задачу с геометрической точки зрения, то необходимо разделить пространство таким образом, чтобы на новом объекте предсказать «правильный» класс. Более того, если бы мы имели генеральную совокупность данных (например, для набора рукописных цифр MNIST иметь всевозможные изображения всех цифр), то данную гиперплоскость можно было бы провести идеально при условии разделимости классов. Но так как генеральной совокупности чаще всего не бывает, то для решения данной задачи мы и используем алгоритмы машинного обучения — чтобы максимально точно приблизить «идеальную» гиперплоскость с помощью тех данных, что у нас есть.
Любое отклонение гиперплоскости от идеальной, порождает некоторый «зазор», попадая в который, объекты классифицируются некорректно. Именно поэтому и появляются такие примеры, как панда, классифицированная как гиббон. А задача атакующего сводится к изменению вектора параметров объекта таким образом, чтобы он попал в этот «зазор»..jpg)
Примеры Adversarial атак
Имеется нейронная сеть, детектирующая лицо на фотографии. Она успешно справляется с поставленной задачей (изображение слева). Но после добавления к этой фотографии незначительного шума (изображение справа), алгоритм на полученном adversarial примере (изображение по центру) больше не детектирует лицо на изображении.
Данный пример, продемонстрированный в статье «Adversarial Attacks on Face Detectors using Neural Net based Constrained Optimization», интересен тем, что множество реальных систем распознавания лиц используют для детектирования лиц именно нейросетевые подходы. Человек же не заметит разницы при взгляде на оба изображения.
Следующий пример был взят из automotive, а именно, распознавание дорожных знаков. Этот пример интересен тем, что adversarial example не обязательно должен быть объектом хоть сколько-то близким к объектам, на которых обучалась сеть. Например, в работе «Rogue Signs: Deceiving Traffic Sign Recognition with Malicious Ads and Logos» было показано, что полученный adversarial пример знака KFC будет «распознан» исходной нейронной сетью как знак СТОП с вероятностью 100%.
Многие могли усомниться в использовании adversarial examples в реальном мире, так как предыдущие примеры были протестированы на компьютере, тогда как в реальной жизни такой объект вряд ли возможно получить. Но это не так. В работе «Synthesizing Robust Adversarial Examples» было показано, что сделанный на компьютере adversarial пример может быть успешно распечатан на 3D принтере, и алгоритм будет допускать такие же ошибки, как и при компьютерной симуляции.
Здесь вы видите черепаху, распечатанную на 3D принтере, которая не была распознана как черепаха ни под одним углом.
Следующий же пример показывает, что можно сделать, если пойти дальше обычного понимания adversarial атаки. А именно перепрограммировать исходную сеть для использования своей собственной полезной нагрузки. Иначе говоря, мы обучаемся использовать чужую нейронную сеть для решения задачи, поставленной атакующим. Например, в работе «Adversrial Reprogramming of Neural Network» было продемонстрировано, как сеть, обученная на ImageNet, отлично посчитала количество квадратов на изображении и распознало цифры из набора MNIST.
На картинке продемонстрирован алгоритм работы Adversarial Reprogramming, познакомиться с которым поближе рекомендуется в исходной статье.
В данной статье хотелось бы поговорить именно о способах генерации Adversarial примеров, а во второй статье мы перейдем к способам защиты и тестирования алгоритмов машинного обучения.
Классификация атак
Все атаки можно разделить на 2 класса: WhiteBox (WB) и BlackBox (BB). В случае с WB нам известна вся информация об обученной модели алгоритма, тогда как в случае с BB у нас есть доступ только к входу и выходу модели. На самом деле, еще возможен GrayBox вариант, когда нам неизвестна информация об обученной модели, но имеется информация о типе алгоритма и его гиперпараметрах. Но данный тип не выделяется в отдельный класс, так как дополнительной информации недостаточно для перехода к WB, а значит это лишь дополнительный набор сведений для проведения BB атаки.
Далее стоит классифицировать атаки на Targeted и Non Targeted.
Targeted атаки подразумевают, что атака совершается в определенном направлении. Например, на наборе данных MNIST мы обучим нейронную сеть и возьмем изображение 0 из тестового набора. Обученная нейронная сеть выдает вероятность класса 0 в этом объекте равную 1.00. Если мы хотим, чтобы после применения adversarial атаки, adversarial пример был распознан как класс 1, тогда мы применим Targeted атаку. Иначе, если нам не особо важно к какому классу отнесет нейронная сеть полученное изображение (главное, что это больше не класс 0), тогда такая атака будет Non Targeted.
Кроме того, атаки делятся на метрику, по которой 2 объекта считаются схожими — нормы. норма — количество измененных параметров. евклидово расстояние между двумя векторами. максимальная поэлементная разница между двумя векторами.
Библиотеки на Python
Данные Python библиотеки позволяют работать с Adversarial примерами. Это FoolBox,CleverHans и ART-IBM.
| Foolbox | CleverHans | ART-IBM | |
|---|---|---|---|
| Поддерживаемые фреймворки | TensorFlow, Keras, Theano, PyTorch, Lasagne, MXNet | TensorFlow, Keras | TensorFlow, Keras, обещают MXNet, PyTorch |
Теперь давайте немного подробнее разберем атаки, и начнем с WhiteBox атак.
L-BFGS атака
Постановку метода L-BFGS можно записать следующей формулой.
Из нее следует, что мы хотим минимизировать функцию потерь в направлении target класса с ограничением, что вносимые изменения были минимальными. При этом решать такую задачу в исходной статье предлагалось именно с помощью L-BFGS метода, отсюда и название данной атаки.
Исходная статья — Intriguing properties of neural networks
Данная атака представлена в 2 из 3 ранее озвученных библиотек — FoolBox и CleverHans.
А применение данной атаки на FoolBox занимает 3 строчки кода на Python:
from foolbox.attacks import LBFGSAttack
attack = LBFGSAttack(fmodel)
adversarial = attack(image, label)Использование L-BFGS поможет вам найти оптимальные adversarial-примеры, исходя из ваших ограничений, но, во-первых, поиск такого примера может занять длительное время, а, во-вторых, вполне возможно, что метод просто не сойдется.
FGSM атака
Следующим этапом развития стал метод FGSM (Fast Sign Gradient Method), который можно показать с помощью формулы:
Данный метод работает намного быстрее L-BFGS.
Здесь мы просто берем знаки от функции градиента исходной функции потерь, умножая знак на некоторый , прибавляем к исходному изображению.
Вот пример работы данного метода. К фотографии панды добавляется шумовая карта с равной 0.007, и получается, что фотография панды теперь распознается как Гиббон с вероятностью 99.3%
Данный метод отличается простотой имплементации, но при этом, результат работы данного метода является сильно зашумленным.
Исходная статья — Explaining and Harnessing Adversarial Examples
Найти реализацию этого метода можно в библиотеках, а применение на foolbox так же не займет много времени
from foolbox.attacks import FGSM
attack = FGSM(fmodel)
adversarial = attack(image, label)DeepFool атака
DeepFool является Non Targeted методом. Его основное отличие от предыдущих методов в том, что он старается сделать минимальную шумовую карту, которая обманет алгоритм. Метод не позволяет сделать из одного класса какой-то конкретный, а делает любой другой, который ближе всего к исходному изображению.
На примере видна исходная картинка, на нижней строке — FGSM метод, а по середине — как раз DeepFool атака. Видно, что шумовая карта сильно меньше, чем при FGSM.
Исходная статья — DeepFool: a simple and accurate method to fool deep neural networks
Такую атаку можно провести с использованием любой из перечисленных библиотек, а реализация на ART-IBM занимает всего 3 строчки кода:
from art.attacks import DeepFool
attack = DeepFool(model)
img_adv = attack.generate(img)Jacobian saliency map атака
В JSMA методе считается прямая производная, на основании чего строится карта градиентов. На карте каждому параметру объекта по факту соответствует вклад данного параметра в изменение конечного результата работы алгоритма. Тем самым, метод позволяет изменить как можно меньше параметров в атакуемом объекте. И, соответственно, работает по норме.
Исходная статья — The Limitations of Deep Learning in Adversarial Settings
Данную атаку можно провести, используя CleverHans или ART-IBM.
И на CleverHans это выглядит следующим образом:
from cleverhans.attacks import SaliencyMapMethod
jsma = SaliencyMapMethod(model, sees=sees)
jsma_params = { 'theta' : 1., 'gamma' : 0.1,
'clip_min' : 0., 'clip_max' : 1.,
'y_target' : None}
adv_x = jsma.generate_np(img, **jsma_params)One pixel атака
Логичным будет вопрос, а какое минимальное количество пикселей необходимо изменить, для того чтобы провести атаку на алгоритм, и как многие уже догадались по названию атаки, достаточно 1 пикселя.
Например, изображение лошади всего лишь с одним измененным пикселем становится лягушкой с вероятностью 99.9%
Исходная статья — One pixel attack for fooling deep neural networks
Данная атака поддерживается только в FoolBox, и ее проведение выглядит следующим образом:
from foolbox.attacks import SinglePixelAttack
attack = SinglePixelAttack(fmodel)
adversarial = attack(image,max_pixel=1)Здесь стоит оговориться и сказать, что реализация алгоритма в Foolbox, по сравнению с исходной статьей, хоть и имеет общую цель (изменить конкретное кол-во пикселей в изображении), но отличается методом получения изображения.
Методы основанные на обобщении BlackBox модели
Для большинства методов требуется понимание того, как устроена архитектура модели, знание точных значений ее параметров, но на практике такое возможно достаточно редко. И именно поэтому появляется отдельное направление атак — BlacBox/GrayBox атаки. Для таких атак достаточно иметь доступ к входу и выходу модели.
Один из методов, позволяющих реализовать атаку на BlackBox модель — это обобщение данной модели в Student (на картинке Substitute) модели.
Имея доступ к отправке данных в BlackBox модели (Teacher) и доступ к выходу данной модели, мы можем сформировать датасет, на котором возможно обучить собственную модель (Student), тем самым обобщив Teacher модель. После этого можно применить WhiteBox атаку на Student модель, и с большой долей вероятности данная атака пройдет и на Teacher модели. Вероятность такой атаки тем выше, чем больше знаний о Teacher модели мы имеем. Например, мы знаем, что Teacher модель обрабатывает изображения, чаще всего для обработки изображений используются пред-обученные архитектуры (ResNet, Inception) с весами ImageNet.
Взяв за основу Student модель с той же архитектурой, вероятность успешной атаки будет максимальна.
Исходная статья — Practical Black-Box Attacks against Machine Learning
Данный метод не представлен ни в одной из библиотек и требует самостоятельной имплементации Student модели, а атаки на нее можно проводить, руководствуясь описанными выше методами.
GAN-based методы
Следующим этапом развития BlackBox атак стали атаки, основанные на встраивание BlackBox модели в архитектуру генеративно-состязательной сети (GAN), сети позволяющей генерировать новые объекты, которые впоследствии будут переданы Black-Box модели.
Данный метод позволил сгенерировать adversarial примеры практически для любой архитектуры. Для его работы также требуется доступ к входу и выходу атакуемой модели.
Почитать подробнее об этом методе можно в исходной статье — UPSET and ANGRI: Breaking High Performance Image Classifiers
Как вы могли догадаться, данные методы не представлены ни в одной из библиотек.
Заключение
На самом деле, существует большое количество атак. В этой статье рассмотрены только некоторые из них. Мы надеемся, что данный материал помог вам понять базовые концепции adversarial примеров и алгоритмов их генерации. Для более подробного ознакомления рекомендуем ознакомиться с оригинальными статьями и материалами из списка литературы.
До встречи в следующей статье, где речь пойдет о методах защиты и тестирования алгоритмов машинного обучения.
Список литературы
- Threat of Adversarial Attacks on Deep Learning in Computer Vision: A Survey — большой обзор методов нападения на алгоритмы глубокого обучения в задаче Computer Vision
- Attacking Machine Learning with Adversarial Examples — блог компании OpenAI посвященный adversarial examples
- Awesome Adversarial Machine Learning — гитхаб с ссылками на множество полезных материалов по Adversarial тематике
- Презентация на тему Adversarial Machine Learning — Презентация с конференции MoscowPythonConf2018 по тематике Adversarial Machine Learning
Анналы торакальной хирургии
Если вы не помните свой пароль, вы можете сбросить его, введя свой адрес электронной почты и нажав кнопку «Сбросить пароль».
Затем вы получите электронное письмо, содержащее безопасную ссылку для сброса пароля
. Если адрес совпадает с действующей учетной записью, на адрес __email__ будет отправлено электронное письмо с инструкциями по сбросу пароля
.Анналы торакальной хирургии
Если вы не помните свой пароль, вы можете сбросить его, введя свой адрес электронной почты и нажав кнопку «Сбросить пароль».
Затем вы получите электронное письмо, содержащее безопасную ссылку для сброса пароля
. Если адрес совпадает с действующей учетной записью, на адрес __email__ будет отправлено электронное письмо с инструкциями по сбросу пароля
.Анналы торакальной хирургии
Если вы не помните свой пароль, вы можете сбросить его, введя свой адрес электронной почты и нажав кнопку «Сбросить пароль».
Затем вы получите электронное письмо, содержащее безопасную ссылку для сброса пароля
. Если адрес совпадает с действующей учетной записью, на адрес __email__ будет отправлено электронное письмо с инструкциями по сбросу пароля
.Призывник NIHF Джон Гиббон изобрел аппарат для искусственного кровообращения
Патент США №2 702 035
Введен в должность в 2004 г.
Родился 29 сентября 1903 г. – умер 5 февраля 1973 г.
Военная служба: Армия США
Доктор.Джон Гиббон разработал аппарат искусственного кровообращения, который он использовал в 1953 году, чтобы успешно завершить первую операцию на открытом сердце. Благодаря развитию аппарата искусственного кровообращения, хирурги смогли проводить операции, которые ранее считались слишком рискованными. Усовершенствованные версии аппарата искусственного кровообращения позволяют хирургам сегодня восстанавливать пороки сердца и поврежденные сердечные клапаны, а также выполнять шунтирование и трансплантацию сердца.
В 1930 году, став свидетелем смерти пациента от легочной эмболэктомии, Гиббон придумал идею аппарата, который мог бы поддерживать сердечную и дыхательную функции во время хирургических процедур для восстановления дефектов сердца и легких.
В течение следующего десятилетия Гиббон и его жена Мэри разработали экспериментальные устройства, которые позволили им успешно поддерживать полное легочно-сердечное шунтирование у кошек в течение 25 минут. В конце 1940-х Гиббон убедил президента IBM Томаса Дж. Ватсона предоставить ему технические знания, необходимые для создания более сложного устройства.
Джон Хейшем Гиббон родился в Филадельфии и был врачом в четвертом поколении. Он получил свой A.B. из Принстонского университета в 1923 году и его М.D. из Медицинского колледжа Джефферсона в Филадельфии в 1927 году.
РаспечататьГиббон и его аппарат искусственного кровообращения
Если мы посмотрим на историю кардиохирургии, то изобретение аппарата искусственного кровообращения – одна из самых важных вех. Ведь эти машины временно заменяют работу сердца и легких во время этих процедур. Присоединяйтесь к А.С. Ганешу, который взглянет на жизнь Джона Гиббона, человека, который разработал аппарат искусственного кровообращения и успешно использовал его для проведения первой операции на открытом сердце.
..Печальные истории о людях, тяжело дышащих и не находящих кислородных баллонов, когда они им нужны, стали повторяющейся темой во время продолжающейся пандемии COVID-19. Невозможно переоценить роль кислорода в нашем здоровом образе жизни, и такие времена служат нам серьезным напоминанием.
Вы должны знать о работе сердца и легких в нашем организме. Помимо прочего, они отвечают за поддержание циркуляции крови в организме.И именно эта кровь разносит кислород к различным частям тела.
Потребность в заменителях
Хотя все это происходит без проблем у здорового человека, бывают случаи, когда органы нуждаются в замене аппаратами для выполнения определенных операций. Аппарат искусственного кровообращения – это заменитель, который временно заменяет сердце и легкие, делая возможными кардиохирургические операции. Следует поблагодарить американского врача по имени Джон Гиббон за изобретение аппарата искусственного кровообращения.
Аппарат искусственного кровообращения Майо-Гиббона, одна из первых версий аппарата искусственного кровообращения.
Он был создан по образцу изобретения Гиббона. | Фото:
РИЧАРД СТРАУСС Гиббоны эмигрировали в США из Англии в 1684 году. Джон Гиббон, родившийся в 1903 году, происходил из длинной линии врачей, восходящих к его прапрапрадеду из Лондона.
Материнское влияние
Несмотря на то, что в конечном итоге именно отец заставил его выбрать медицину, именно его мать оказала влияние в начале его жизни.Она научила его ценить книги и помогла ему развить любопытство к литературе, философии и поэзии – областям, которые оставались основными интересами на протяжении всей его жизни.
Поступив в Принстонский колледж до своего 16-летия, Гиббон поступил в Медицинский колледж Джефферсона в возрасте 20 лет в 1923 году. Его первые годы там были полны сожаления о том, что он не изучал литературу и поэзию, и он даже собирался бросить медицинский институт в один прекрасный день. пункт, чтобы продолжить его литературные исследования.Он посоветовался со своим отцом, мнение которого он ценил, и продолжил медицинскую школу.
Несмотря на то, что первые годы он описал как «утомительные из-за ненужного запоминания», он быстро учился и закончил медицинский институт в 1927 году.
Опыт, изменивший жизнь
Патентная диаграмма одного из многих усовершенствований Гордона в его аппарате искусственного кровообращения. Этот патент называется «Установка оксигенации для устройств экстракорпоральной циркуляции». | Фото: Патент США № 2702035A.
Гиббон стал научным сотрудником лаборатории Эдварда Черчилля в Бостонской городской больнице.Именно в это время он пережил опыт, который вдохновил его на его изобретение. В октябре 1930 года Гиббон помог доктору Черчиллю провести операцию на молодой женщине. Несмотря на то, что это было неудачно, это привело Гиббон к мысли, что, если бы они могли «выполнять часть работы сердца и легких пациента вне тела», то ее можно было бы спасти.
После этого события Гиббон вместе с Мэри Хопкинсон, доктором Мэри Хопкинсон начал проводить эксперименты на кошачьих, чтобы исследовать возможность своей идеи.
Ассистент Черчилля, а позже жена Гиббона. Вместе они экспериментировали с кошками, пытаясь перекрыть легочные артерии и прокачать кровь через механическое легкое. 10 мая 1935 года первая кошка выжила, поскольку аппарат Гиббона смог успешно поддерживать сердечную и дыхательную функции. Кошка была сохранена без собственного сердца с помощью экстракорпорального кровообращения.
Неутомимое преследование
Несмотря на то, что Вторая мировая война прервала их работу, поиски Гиббона продолжались, поскольку он неустанно работал над улучшением своего устройства, чтобы сделать его пригодным для людей.В 1940-х Гиббон смог убедить корпорацию IBM предоставить необходимые технические знания для создания более сложного устройства, которое можно было бы использовать для людей.
После 18 лет настойчивости, в течение которых он постоянно совершенствовал свое изобретение, Гиббон, наконец, провел первую успешную операцию на открытом сердце 6 мая 1953 года. Сесилия Баволек, 18-летняя женщина, перенесла успешную операцию на сердце-легкое Гиббона.
машина, заменяющая ее сердце и легкие во время операции.Выздоровление прошло без осложнений, и ее выписали домой менее чем через две недели.
Аппарат искусственного кровообращения Гиббона был гигантским шагом вперед к выполнению определенных успешных оперативных процедур, которые ранее были даже немыслимы. За прошедшие с тех пор десятилетия аппарат искусственного кровообращения постоянно совершенствовался, что позволяет хирургам сегодня не только восстанавливать дефектные сердца и их клапаны, но также выполнять операции шунтирования и трансплантации сердца.
IBM100 – Умное управление здравоохранением
Несмотря на то, что сегодня участие IBM в сфере здравоохранения превратилось в объединение систем и данных организации по оказанию медицинской помощи и превращение этих данных в клинические и бизнес-аналитические данные для достижения лучших результатов, так было не всегда.За последние 100 лет компания сыграла свою роль в некоторых удивительных вехах в области здравоохранения и медицины.
Сердце вне тела
В 1946 году доктор Джон Гиббон, который девятью годами ранее построил первый аппарат искусственного кровообращения и в 1953 году провел первую операцию по шунтированию сердца у человека, начал работать с Томасом Уотсоном-старшим, президентом IBM. Гиббон, Уотсон и пять инженеров IBM создали улучшенный аппарат искусственного кровообращения, который «минимизировал гемолиз [разрыв красных кровяных телец и выброс гемоглобина в окружающую жидкость] и предотвращал попадание пузырьков воздуха в кровоток.«Ранние испытания продемонстрировали возможность снижения смертности на 10 процентов, но они проложили путь к более эффективным машинам. Это, в свою очередь, позволяло поддерживать пациентов механически, пока хирурги ремонтировали или даже заменяли их сердца.
Конец полиомиелита
В середине двадцатого века полиомиелит был болезнью, с которой нужно было считаться; его символическим изображением были парализованные пациенты – в основном дети – в железных легких, громоздкие машины, которые дышали за них.
Все это начало меняться в 1955 году, когда Dr.Йонас Солк сообщил о результатах общенационального тестирования вакцины от заразного вируса.
Это было крупнейшее в истории полевое испытание вакцины. В нем приняли участие более 1,8 миллиона учеников начальной школы в США, Канаде и Финляндии. Результаты были впечатляющими: профилактика у 60–70 процентов вакцинированных.
Со статистической точки зрения полевые испытания полиомиелита были уникальными в истории эпидемиологических исследований. Результаты испытаний были оценены в Мичиганском университете.В ходе исследования было получено около 1,8 миллиона перфокарт IBM, на которых содержалось 144 миллиона единиц информации об испытуемых детях, которые позволяли анализировать данные с помощью компьютера.
Сбор компонентов крови
Большинство людей не слышали об аппарате для афереза, но для людей, страдающих лейкемией и другими заболеваниями, устройство может означать разницу между жизнью и смертью. Проще говоря, аппарат для афереза берет кровь у хозяина (пациента или здорового донора), удаляет определенные компоненты, такие как раковые лейкоциты, и возвращает остаток.
Этот процесс спас тысячи жизней.
В 1962 году Джордж Джадсон больше всего думал о спасении жизни; у его сына лейкемия. Национальные институты здоровья (NIH) в США предложили многообещающее лечение, удалив у пациента раковые лейкоциты (белые кровяные тельца). Но процесс был крайне медленным и трудоемким. Джадсон, инженер IBM, решил изменить это. Он считал, что кровь можно удалить и вернуть пациенту одновременно.
Инженер подошел к доктору.Эмиль Фрейрайх, гематолог и старший исследователь Национального института здравоохранения, со своим видением. Поначалу скептически настроенный, Фрейрих обрисовал в общих чертах требования к гипотетическому устройству.
«Джадсон просто посмотрел на рисунок, сказал« ОК »и вернулся в Нью-Йорк», – сказал Фрейрих. «Примерно через шесть месяцев он снова появился в моем офисе с кучей тяжелого оборудования, сделанного из пластика, с винтами и болтами. Я не мог в это поверить.
Прототип работал до некоторой степени, но не очень хорошо.
Более поздняя демонстрация была затруднена протекающими уплотнениями.Но Джадсон и Фрейрих внесли больше изменений, пока в 1966 году не был официально представлен первый в мире аппарат для афереза с непрерывным потоком IBM 2990.
6 мая 1953: Начало эры сердца-машины
__1953: __Филадельфийский хирург Джон Х. Гиббон-младший проводит первую успешную операцию на сердце человека с помощью аппарата искусственного кровообращения.
На 26 минут Гиббон отсоединил сердце своего пациента от обычных сосудистых сетей и подключил артерии и вены 18-летней женщины к аппарату, который насыщал кислородом и перекачивал кровь.В этой операции впервые использовался аппарат для временного дублирования функций сердечно-легочной системы.
Это подтвердило то, что многие подозревали: некоторые аспекты жизни столь же механичны, как и модель T.
Аппарат, который он использовал, содержал четыре основных компонента: «венозный резервуар, оксигенатор, регулятор температуры экстракорпоральной крови и артериальный насос.
. ” Идея заключалась в том, чтобы буквально взять кровь, ввести в нее газообразный кислород и отправить обратно, чтобы машина могла продолжать кормить тело, пока хирурги работали с биологическим сердцем.
Новости об операции были опубликованы в The New York Times и других крупных газетах. Представители больницы Джефферсона заявили об открытии «новых перспектив в области кардиохирургии». До появления аппарата, как отмечает Times , хирургу приходилось оперировать бьющееся сердце, поскольку оно занималось перекачиванием крови.
«Хирург должен нащупать и полагаться на некую таинственную силу гадания, рожденную его знаниями анатомии и физиологии и его опытом», – пишет Times в статье под заголовком «Machine Hearts».«Но с новым аппаратом» сердце было практически сухим, так что оперирующий хирург мог видеть, что он делал ».
В этих обстоятельствах Гиббон смог без проблем залатать маленькую врожденную дыру в сердце женщины. Женщина выздоровела и, как сообщается, дожила до 1980-х годов.
Операция стала кульминацией более чем 20-летней работы Гиббона и его жены Мэри. Работая с собаками и кошками, они спроектировали, сконструировали и устраняли неисправности ранних версий машин, которые в конечном итоге будет использоваться в хирургии открытого сердца.
Поначалу уровень смертности экспериментальных животных превышал 80 процентов. Однако они проявили настойчивость и в конце концов придумали правильные процессы, имитирующие сердце и легкие тела. Или, по крайней мере, процессы, достаточно хорошие, чтобы их можно было опробовать на людях и тем самым заинтересовать весь остальной медицинский мир, чтобы догнать их.
“Можно только удивляться его способности попытаться провести такой клинический эксперимент, подкрепленный тем, что в настоящее время считается маргинальными и неприемлемыми результатами в экспериментальной лаборатории.Это событие побудило исследователей двигаться вперед почти бешеными темпами », – заметил Дентон Кули, главный хирург Техасского института сердца в 1997 году.
« Сегодня операции на открытом сердце проводятся регулярно с низким риском, и используется экстракорпоральное кровообращение. не только при сердечных заболеваниях, но и при различных других состояниях “.
Успешная операция фактически открыла новую эру сердечно-легочной хирургии.
Источник: The New York Times, Texas Heart Institute Journal
Фото: 1) Первый вариант оксигенатора, построенный в 1949 году.
2) Аппарат нового поколения, использованный в исторической хирургии 1953 года.
Предоставлено Texas Heart Institute Journal
См. Также:
- 6 мая 1840 г .: печать на королеве Виктории
- 6 мая 1937 г .: Огненный шар und Alles Ist Kaput
- 14 января 1953 г .: Federal Express уезжает в Вашингтон … и терпит крушение
- 17 марта 1953 г .: родился черный ящик
- 8 апреля 1953 г .: Голливуд наконец ловит 3-D лихорадку
- 13 апреля 1953 г .: ЦРУ ОК MK-ULTRA Тесты по контролю над разумом
- 13 апреля 1953 г .
