Им кутафина: Московский государственный юридический университет имени О.Е Кутафина (МГЮА). Non scholae sed vitae discimus

Содержание

Московский государственный юридический университет имени О.Е. Кутафина (МГЮА)

Приемная комиссия

Начальник отдела приема абитуриентов

Кузнецова Ирина Ивановна   (499) 244 — 88 — 90

Центр по связям с общественностью и СМИ

Кузнецова Наталья Вадимовна   (499) 244 — 85 — 74

 

РЕКТОРАТ

 

Ректор
Блажеев
Виктор Владимирович (приемная)  244-87-71                      

Первый проректор
Грачева
Елена Юрьевна (приемная)   244-85-20

Проректор по учебной и воспитательной работе
Петручак
Лариса Анатольевна (приемная)    244-80-57

Проректор по научной работе
Синюков
Владимир Николаевич (приемная)    244-85-62

Проректор по международному сотрудничеству
Кутафин
Дмитрий Олегович (приемная)  244-84-48

Проректор по административно-хозяйственной работе и безопасности


Башкирцев
Владимир Иванович  (приемная) 244-86-30

Ученый секретарь
Болтинова
Ольга Викторовна —  244-88-53
 

ИНСТИТУТЫ

Институт адвокатуры
105005, г. Москва, ул. Бакунинская, дом 13

Директор
Володина    244-84-58
Светлана Игоревна (каб. 21)    244-80-84

Институт магистратуры

Директор
Варлен
Мария Викторовна (каб. 521)    244-84-86

Институт непрерывного образования
125167, г. Москва, Ленинградский проспект, 47

Директор
Киселева
Наталия Сергеевна (каб. 120)    157-49-93

Институт права

Директор
Глотова
Елена Леонидовна (каб. 236)   244-80-77

Институт прокуратуры
125167, г. Москва, Ленинградский проспект, 47

Директор
Максимов
Евгений Леонтьевич (каб. 210)      244-88-78

Институт судебных экспертиз

Директор
Россинская    244-87-56
Елена Рафаиловна (каб. 730)                                        

Институт финансового и банковского права
105005, г. Москва, ул. Бакунинская, дом 13

Директор
Горлова
Елена Николаевна (каб. 49)        244-80-56

Институт энергетического права
105005, г. Москва, ул. Бакунинская, дом 13

Директор
Пастухова
Надежда Борисовна (каб. 31)    244-84-38

Международно-правовой институт

Директор
Кувырченков
Николай Сергеевич (каб. 225)             244-80-63

Юридический заочный институт

Директор
Арзуманова
Лана Львовна (каб. 311)     244-87-45

Институт «Аспирантура и докторантура»

Руководитель института
Жмурова                                       254-75-01
Тамара Васильевна (каб. 427)    244-85-09

Институт дополнительных образовательных программ

Директор
Зенин
Сергей Сергеевич (каб. 501)     244-88-67

Институт государственных и регламентированных закупок, конкурентной политики и антикоррупционных технологий

(Институт госзакупок)
г. Москва, ул. Фридриха Энгельса, д. 3/5, стр. 6

Директор
Храмкин
Андрей Александрович 

КАФЕДРЫ

Кафедра спортивного права (Институт права) —  244-84-29

Кафедра организации правоохранительной деятельности (Институт прокуратуры) —  244-87-82

Кафедра адвокатуры и нотариата —  244-85-01

Кафедра административного права и процесса —  244-86-95

Кафедра английского языка № 1 — 244-85-19

Кафедра английского языка № 2 — 244-84-12

Кафедра банковского права — 244 84 89

Кафедра гражданского и семейного права — 244-85-06

Кафедра гражданского и административного судопроизводства — 244-88-72

Кафедра иностранных языков — 244-87-75

Кафедра интеллектуального права — 244-86-33

Кафедра истории государства и права — 244-84-66

Кафедра конкурентного права — 244-86-33

Кафедра конституционного и муниципального права —  244-84-17, 244-84-05

Кафедра криминалистики — 244-84-22

Кафедра криминологии и уголовно-исполнительного права — 244-86-46

Кафедра международного права — 244-86-75

Кафедра международного частного права — 244-88-38

Кафедра права Европейского Союза —  244-84-92

Кафедра правовой информатики — 244-84-09           

Кафедра предпринимательского права — 244-84-29

Кафедра судебных экспертиз — 244-85-24

Кафедра теории государства и права — 244-87-55

Кафедра трудового права и права социального обеспечения — 244-84-62

Кафедра уголовно-процессуального права — 244-87-37

Кафедра уголовного права — 244-88-35

Кафедра физического воспитания — 244-84-47

Кафедра философских и социально-экономических дисциплин —  244-84-56

Кафедра финансового права — 244-87-74

Кафедра экологического и природоресурсного права —  244-85-08

Кафедра энергетического права — 244-86-60

Управления

Начальник Управления безопасности 
Макаренко
Игорь Александрович   244-84-61

Начальник Управления бухгалтерского учета и финансового контроля, главный бухгалтер
Кирсанова                  
Наталия Александровна  244-80-10

Начальник Управления делами      
Бондаренко  
Павел Иванович   244-80-30

Начальник Управления имущественных отношений
Зуйков
Николай Николаевич   244-80-69

Начальник Управления кадров
Волкова    
Светлана Николаевна  244-86-96             

Начальник Управления организации закупок и снабжения
Гронский
Станислав Вадимович  244-87-20

Начальник Управления международного сотрудничества
Папакин
Матвей Геннадьевич   244-85-55

Начальник Учебно-методического управления
Жукова
Алла Клавдиевна   244-85-15

Начальник Управления организации научных исследований
Бабин                                                                       

Юрий Владимирович   244-87-69

Начальник Управления организации научной деятельности
Соколова
Наталья Александровна   244-85-59

Медицинский пункт  244-86-94

Общежитие  (495) 491-39-38

Техническая поддержка  244-88-51

 

Бассейн МГЮА им. Кутафина — обучение плаванию

Обучение плаванию в бассейне МГЮА… вопросы

В выходные дни на дорожках обычно свободно. В будни обучающихся плаванию больше, но до 18:00 толкаться локтями (или ластами) тоже не придётся.

Когда прийти в бассейн, чтобы людей было меньше, а моё обучение плаванию — комфортнее?

Нужно взять очки и плотно приложить их к глазницам. Если очки несколько секунд держатся на лице без резинок, не падая — они подходят. Не стоит выбирать очки по внешнему виду!
На начальных этапах обучения плаванию будет достаточно самых простых очков для плавания.

Как выбрать очки для тренировок по плаванию?

Для подготовки к Босфору, например, спортивный гидрокостюм не нужен (да и для самого соревнования тоже). Но в бассейне МГЮА им. Кутафина вам точно понадобятся хорошие плавки/купальник, которые не спадут посреди дорожки, очки и шапочка. Ну, и спортивный настрой, куда же без него?
Для заплыва, к примеру, на озере Селигер уже понадобится гидрокостюм, потому что температура воды там примерно +16 градусов. Но во время обучения плаванию с нуля достаточно обычных плавок.

Я взрослый и решил обучиться плаванию с нуля. Нужна ли профессиональная экипировка? Или плавок достаточно?

Да, в бассейнах, где проходят занятия нашей школы плавания, справку требуют. Получить её можно в любой поликлинике, обратившись к терапевту.
Некоторые ученики рисуют в фотошопе, но мы вам этого не говорили)

Нужна ли медицинская справка для прохода в бассейн? И где её добыть?

Конечно, есть и даже много. Так что после тренировки по плаванию уйти с мокрой головой вам никто не даст.
Но многие ученики в нашей школе плавания (обычно это девушки) носят свой, поэтому тут вы решаете сами: брать на тренировки по плаванию фен или воспользоваться тем, который предоставляет бассейн.
Наши тренера по плаванию рекомендуют не заморачиваться и пользоваться феном бассейна МГЮА им. Кутафина.

Есть ли в бассейнах фен? Или брать свой?

Не забудьте взять с собой медицинскую справку, о том, что у Вас нет противопоказаний для посещения бассейна, а так же: тапочки, шапочку, купальный костюм, очки и полотенце.

Что я должен взять с собой на первое занятие?

В зависимости от договорённости, наш тренер по плаванию может встретить вас в холле у касс или прямо на бортике бассейна.

Как я найду вашу школу плавания в бассейне МГЮА?

ФНС России поздравила с 20-тилетним юбилеем кафедру финансового права МГЮА им. О.Е. Кутафина | ФНС России

Дата публикации: 27.11.2014 17:13 (архив)

«Грядущие изменения налогового законодательства в области введения института налогового мониторинга, деофшоризации бизнеса и отмены обязательного судебного порядка взыскания налогов с бюджетных организаций приведут к сокращению количества судебных споров с участием налоговых органов, что позволит существенно разгрузить суды». Об этом заявил начальник Правового управления ФНС России О.В. Овчар, выступая на заседании, посвященном 20-тилетнему юбилею кафедры финансового права Московского государственного юридического университета им. О.Е. Кутафина.

«В то же время снижение нагрузки на суды позволит сотрудникам правовых отделов налоговых органов сконцентририровать усилия на оказании квалифицированной правовой поддержки при проведении контрольных мероприятий», — добавил

О.В. Овчар.

Он также обратил внимание на стремительное развитие электронной инфраструктуры в работе Федеральной налоговой службы: «Совершенствование электронного документооборота между налогоплательщиками и налоговыми органами, в частности, введение электронных счетов-фактур, книг покупок и книг продаж, способствуют повышению качества администрирования налога на добавленную стоимость».

О.В. Овчар зачитал поздравления с юбилеем всему коллективу кафедры финансового права МГЮА от выпускника МГЮА заместителя руководителя ФНС России С.А. Аракелова: «За прошедшие годы сотрудникам кафедры удалось пройти сложные этапы становления и развития, стать высокопрофессиональным коллективом, заслужить уважение и авторитет граждан, представителей государственных органов и бизнес-сообщества. Сегодня кафедра уверенно держит высокую планку по качеству организации процесса обучения и подготовки квалифицированных специалистов в области финансового права. Желаю дальнейшего совершенствования, перспективных нововведений и инициатив, успеха, плодотворной и стабильной деятельности на благо России».

Заседание секции кафедры финансового права МГЮА им.О.Е. Кутафина и кафедры финансового права МГУ им. М.В. Ломоносова, посвященное 20-тилетнему юбилею кафедры финансового права МГЮА, состоялось в рамках совместной XV Международно-практической конференции и VII Международной научно-практической конференции «Кутафинские чтения»: «Судебная реформа в России: прошлое, настоящее, будущее». 

«МГЮА имени О.Е. Кутафина»

ГОУ ВПО «Московская государственная юридическая академия имени О.Е. Кутафина»

ГОУ ВПО «Московская государственная юридическая академия имени О.Е. Кутафина» — крупнейший в России центр юридического образования и науки, основанный в 1931 году, в этом году отмечает 80-летие. МПЕОА имени О.Е. Кутафина готовит юристов высшей квалификации для работы в судах, прокуратуре, органах внутренних дел и безопасности, других государственных органах, а также для нотариата, адвокатуры, банковской системы, юридических служб предприятий, международных организаций, экспертных учреждений. С 2008 года в Академии действует Центр студенческой юридической помощи населению, в котором студенты и аспиранты оказывают бесплатную правовую помощь пенсионерам, инвалидам, сиротам, осужденным, малообеспеченным и другим категориям социально незащищенных граждан. Деятельность Центра имеет большой социальный эффект. Ежегодно в Центр обращается значительное число граждан с вопросами по различным отраслям права. Предоставляя юридическую помощь, будущие специалисты под руководством опытных преподавателей — практикующих юристов готовят квалифицированные заключения по вопросам граждан, составляют проекты процессуальных документов, разъясняют положения российского законодательства. Академия заинтересована в информировании жителей о деятельности Центра, увеличении числа обращений, развитии сотрудничества с органами власти в центральном административном округе.
Центр студенческой юридической помощи готов бесплатно решить ваши вопросы
Правда ли, что можно не оплачивать коммунальные услуги в летние месяцы, если все лето проводишь на даче? Куда обращаться, чтобы начался ремонт в подъезде? Что делать, если соседи по ночам шумят, а милиция приезжать отказывается? Необходимость в консультации юриста возникает едва ли не ежедневно, однако многие не знают, куда за ней обращаться. В Центре студенческой юридической помощи Московской государственной юридической академии имени О.Е. Кутафина профессионально и, что немаловажно, бесплатно окажут помощь в любой ситуации. Студенты старших курсов, МГЮА имени О.Е. Кутафина — ведущего юридического вуза России — под руководством практикующих юристов проводят как устные, так и письменные консультации. В центре оказывают помощь в составлении жалоб, претензий, исковых заявлений и помогают разобраться в самых сложных ситуациях. Стажеры центра не имеют права представлять клиентов в суде, однако по подготовленным ими исковым требованиям успешно решается 98% дел. Задать вопрос и записаться на консультацию можно по телефонам: (499)244-80-96 . (499)244-80-92

Адрес центра: Москва, ул. Садовая-Кудринская, д. 9, МГЮА имени О.Е. Кутафина

Сравнение мобильных и клинических датчиков ЭЭГ посредством одновременного сбора данных в состоянии покоя [PeerJ]

Введение

Быстрое развитие мобильных и носимых датчиков открывает новые возможности для полевых испытаний и долгосрочного мониторинга во многих исследовательских и клинических областях. Однако эти новые датчики требуют тщательной проверки, особенно при использовании в клинических приложениях. Методы проверки могут сильно различаться в зависимости от типа датчика и цели собираемых данных.В этой рукописи мы сосредотачиваемся на сравнении нового носимого устройства электроэнцефалографии (ЭЭГ) с клиническим эквивалентом с целью проверки датчика.

В принципе, в литературе можно найти два основных подхода к количественной валидации ЭЭГ:

Техническая проверка включает оценку электрических характеристик устройства или только электродов. Этот подход часто выбирают разработчики датчиков или исследователи в качестве первоначальной проверки.Например, Liao et al. (2011) сообщают о сравнении импедансов сухих электродов с импедансами стандартных клинических влажных электродов. Сгенерированные сигналы фиксированной частоты (Wyckoff et al., 2015) могут быть использованы для спектрального анализа записи. Воспроизведение (Liao et al., 2011; Lopez-Gordo, Sanchez-Morillo & Valle, 2014) — это метод, при котором сигнал мозга записывается с помощью устройства золотого стандарта, а затем повторно воспроизводится и записывается этим устройством. Эксперименты in vivo сложны, поскольку сигнал не может быть записан в одно и то же время и в одном месте с помощью нескольких устройств.Есть два возможных решения (Lopez-Gordo, Sanchez-Morillo & Valle, 2014): «в одно и то же время в другом месте», когда несколько датчиков размещаются как можно ближе друг к другу и данные собираются одновременно; и «в том же месте в разное время», когда записи производятся последовательно в одних и тех же местах. Эти методы также называют параллельными и последовательными (Gargiulo et al., 2010). В первом случае записанные сигналы можно сравнить с помощью визуального анализа (Gargiulo et al., 2010; Estepp et al., 2009), взаимная корреляция (Liao et al., 2011; Wyckoff et al., 2015; Gargiulo et al., 2010; Estepp et al., 2009; Fiedler et al., 2014), спектральные особенности ( Grozea, Voinescu & Fazli, 2011), взаимная информация (Quian Quiroga et al., 2002; Mikkelsen, Kidmose & Hansen, 2017) или другие числовые характеристики. В случае серийных записей возможности оценки качества более ограничены из-за зависящих от времени изменений активности мозга.

Другая возможность — это проверка в заданном экспериментальном контексте. Это можно сделать, чтобы ответить на вопрос, подходит ли новое устройство для определенного типа исследований или медицинских целей. Здесь выбор возможных тестов сильно зависит от области применения, но обычно данные собираются в хорошо контролируемых условиях. Могут использоваться как параллельные, так и последовательные схемы.

Например, мобильная ЭЭГ Emotiv Epoc была исследована Badcock et al. (2015). Авторы сравнивают статистические характеристики слуховых потенциалов, связанных с событиями (ERP), полученные в параллельных экспериментах с помощью мобильного телефона и устройства исследовательского уровня.Мельник и др. (2017) использовали шесть различных парадигм ERP и последовательный подход для изучения различий, вызванных несколькими сеансами, предметами и устройствами. Другой распространенный вариант — эксперимент, когда испытуемых просят открывать и закрывать глаза в течение определенного промежутка времени. Это позволяет сравнивать мощности альфа-диапазона ЭЭГ (Wyckoff et al., 2015).

Несмотря на то, что все вышеперечисленные подходы необходимы и действительны в исследовательской и промышленной среде, перед клиническим использованием требуется дальнейшая валидация.Клиническая проверка доказывает, что устройство способно работать аналогично или лучше, чем существующий золотой клинический стандарт в реальных условиях. К сожалению, все описанные методы требуют сбора данных в тщательно контролируемых условиях, что не всегда возможно в клинических условиях. В некоторых более ранних публикациях (Titgemeyer et al., 2019; McKenzie et al., 2017) предлагалось решение, основанное на профессиональной оценке человека, однако этот подход порождает ряд проблем, таких как субъективное суждение и большой разброс оценок (Titgemeyer et al. ., 2019). Следовательно, необходим объективный компьютерный способ сравнения.

Настоящая работа призвана ответить на следующий исследовательский вопрос:

Как сравнить две многоканальные системы ЭЭГ с использованием полностью компьютеризированного конвейера анализа данных и одновременно записанных данных со следующими ограничениями:

  • Аппаратные модификации не производятся. В частности, эталонные электроды размещаются согласно соответствующей конструкции устройств.

  • Никаких специальных внешних стимулов вводить нельзя, что ограничивает статистический анализ сигнальных ответов.

Разработанный трубопровод исследуется с использованием одновременно полученных данных с мобильной и клинической ЭЭГ во время клинического исследования в больнице RWTH Aachen University Hospital.

Методы

Дизайн исследования

ЭЭГ-сигналы в состоянии покоя были собраны одновременно с помощью клинических и мобильных ЭЭГ-устройств от сбалансированной по полу группы из 22 пациентов, поступивших в больницу для диагностики эпилепсии.Средний возраст пациентов составлял 40,2 ± 15 лет, а более подробные демографические данные можно найти в таблице 1. Все пациенты свободно говорили на немецком языке и подписали информированное согласие. Исследование было одобрено этическим советом Uniklinik RWTH Aachen (EK150-17 3.7.2017) и проспективно зарегистрировано (DRKS-ID: DRKS00012424). Письменное согласие было получено от каждого участника. Основная цель исследования заключалась в оценке качества мобильного устройства ЭЭГ для обнаружения эпилептиформных аномалий, а результаты оценки на людях можно найти у Titgemeyer et al.(2019).

Таблица 1:

Демографические данные участников.

Счетчик %
Пол
Мужской 11 50%
Женский 11 50%
Возраст
<30 6 27,2%
30–40 5 22,7%
40–50 5 22,7%
> 50 6 27,2%
DOI: 10.7717 / peerj.8969 / таблица-1

Данные клинической степени были собраны с помощью Brain Quick Plus Evolution от Micromed, которая в настоящее время используется в качестве стандартного устройства в отделении эпилептологии Uniklinik RWTH (Ахен, Германия), где проводились записи. Эта модель имеет 21 электрод ЭЭГ, заземляющий электрод G1 (расположенный между Fz и Cz с левой стороны) и электрод сравнения G2 (расположенный между Fz и Cz с правой стороны).

Электроды располагаются по системе 10–20 (Татум, 2013) (см. Также рис.1А). Данные дискретизируются с частотой 256 Гц. В усилителе выполняется фильтрация верхних частот 0,18 Гц. Во время пребывания в стационаре пациенты проходили непрерывный ЭЭГ-мониторинг в течение нескольких дней с одновременным сбором видеоданных. Поэтому в дальнейшем мы будем использовать аббревиатуру vEEG для обозначения клинической EEG. Видеоданные в нашем исследовании не использовались. Примерно каждые 3 часа записи ЭЭГ сохраняются в отдельном файле и экспортируются в европейском формате данных (файлы .EDF).

Рисунок 1: Пример размещения электродов vEEG (зеленый) и mEEG (синий).
(A) Расположение электродов немного отличается от пациента к пациенту, поэтому для каждого сеанса делается эскиз, чтобы отслеживать относительное расположение электродов. (B) Увеличьте масштаб до четырехкратного примера электродов.

Для мобильного сбора данных использовалось устройство Epoc Emotiv (mEEG). Это устройство первоначально продавалось как датчик интерфейса «мобильный мозг-компьютер» (BCI), но вызвало большой интерес со стороны исследовательского сообщества. Предыдущие работы показали, что это конкретное устройство способно регистрировать потенциалы ЭЭГ и является многообещающим в контексте исследований (Badcock et al., 2015; Мельник и др., 2017). Несмотря на несколько ограниченный охват коры головного мозга, ценовой диапазон и количество электродов (14, ссылки CMS / DRL) сделали его потенциально полезным инструментом для клиницистов и исследователей. Положение электродов фиксировано за счет жесткого пластикового каркаса и приближается к системе 10–20 (см. Рис. 1А). Частота дискретизации устройства, использованного в исследовании, составляет 128 Гц.

В эксперименте Epoc Emotiv был установлен, когда клиническое устройство ЭЭГ уже использовалось.МЭЭГ записывалась в течение примерно 30 минут в течение одного сеанса записи. В течение этих 30 минут пациентов просили ограничить свои движения, так как устройство Emotiv Epoc очень склонно к артефактам движения. В начале мобильного сбора данных участников просили несколько раз подряд сильно моргнуть. Это было сделано для облегчения последующего согласования данных.

Электроды помещали как можно ближе к электродам vEEG, в то же время учитывая расстояние, обусловленное клеем, используемым для крепления электродов vEEG.

Жесткий каркас мЭЭГ представлял дополнительную проблему. После установки мЭЭГ был сделан эскиз размещения (см. Пример на рис. 1А).

На рис. 2 показан иллюстративный фрагмент одного и того же фрагмента ЭЭГ, записанный как на видео (а), так и на мобильных (б) устройствах. Эпилептиформные аномалии (спайк-медленные волны) видны в обеих версиях.

Рисунок 2: Фрагмент записи ЭЭГ с аномалиями спайк-медленные волны.
(А) vEEG.(B) мЭЭГ.

Перед дальнейшей обработкой данные были псевдонимизированы, и для отслеживания файлов использовался только номер сеанса.

Данные трех пациентов были исключены из исследования. Один набор из-за сбоя программного обеспечения мобильной записи, один из-за отказа электрода сравнения в клинической ЭЭГ, а последний из-за использования пациентом сотового телефона, что приводит к сильным артефактам.

Программное обеспечение

Сбор данных выполнялся с помощью BrainLab (Fink et al., 2017). Анализ данных проводился с помощью MATLAB R2017b (The Mathworks, Натик, Массачусетс, США) и EEGLAB v.14 (Delorme & Makeig, 2004).

Предварительная обработка данных

Файлы необработанных данных ЭЭГ имеют разную длину, частоту дискретизации и расположение электродов и, следовательно, требуют нескольких подготовительных шагов, прежде чем можно будет выполнить сравнение мобильных и клинических сигналов. Представленный ниже конвейер позволяет строить выровненные пары сигнальных векторов, готовых к дальнейшему статистическому анализу.

Первичная обрезка клинических данных ЭЭГ

Продолжительность сигналов vEEG и mEEG составляет 3 часа и 30 минут соответственно. Основываясь на мигании и отмеченном времени сбора данных мЭЭГ, приблизительно 30 минут vEEG сокращается (см. Рис. 3). Он еще не полностью согласован с данными мЭЭГ, но сдвиг находится в пределах 15 с.

Рисунок 3: Начальное сокращение и создание четырехкратного списка.
Используя временные метки и артефакты мигания, можно получить приблизительно одновременные файлы vEEG и mEEG.Персональный эскиз положения электродов позволяет обнаруживать пространственно близкие пары электродов и генерировать безреференсные четверки.

Выбор соответствующих электродов между vEEG и mEEG

Две рассматриваемые системы ЭЭГ имеют разные ссылки. Поэтому, чтобы иметь возможность сравнивать данные, мы предлагаем перейти к биполярной привязке, определяемой индивидуально для каждого пациента на основе конкретных относительных положений электродов (см. Рис. 1A). Перечислены пары подвижных электродов и видеоэлектродов, расположенных непосредственно рядом друг с другом (насколько позволяет клеевой круг).Например, выбраны следующие пары (рис. 1B): mF3-vF3 и mT8-vT4. Набор из двух соответствующих пар электродов будет называться четверной . Список всех возможных четверок электродов (например, [mF3, mT8, vF3, vT4], где m * и v * — электроды от мЭЭГ и vEEG соответственно) создается индивидуально для каждого пациента (рис. 3). Некоторые четверки позже будут соответствовать паре векторов ЭЭГ, которые, как мы ожидаем, будут иметь сходство.

Выберите хорошо выровненные векторы данных

Первоначальный выбор четверок не гарантирует пространственного выравнивания.Чтобы обеспечить такое выравнивание, будут рассматриваться только пары, которые расположены достаточно далеко друг от друга. Например, если мы возьмем сигнал, описываемый разницей mFC5-mF3 и vC3-vF3 (рис.1), мы увидим, что два вектора далеко не выровнены, и это прямое следствие пространственной близости двух согласованных пары. Чтобы избежать произвольных решений относительно хорошего или плохого выравнивания, мы ввели следующее правило принятия решения.

  1. Видео электроды размещены на сетке (см. Рис.4 предполагается, что стороны квадратов имеют единичную длину), а затем вычисляется манхэттенское расстояние между каждой парой электродов. Расстояния могут принимать значения от нуля (от данного электрода до самого себя) до шести. Электроды, расположенные на расстоянии от четырех до шести шагов друг от друга, считаются достаточно удаленными. Предполагается, что электрод сравнения расположен точно в середине квадрата Fz-F4-C4-Cz, а манхэттенское расстояние от Cz до G2 равно 0,5 + 0,5 = 1.

  2. Для каждого участника берутся четверки с видеоэлектродами, разделенными манхэттенским расстоянием 4 и выше.В итоге выбирается 361 четверка из 876 возможных.

Рисунок 4: электроды ВЭЭГ наложены на примерную сетку.
Сетка позволяет рассчитывать манхэттенские расстояния между разными электродами. Электрод сравнения G2 помещается в середину единичного квадрата, чтобы отразить реалистичное размещение.

Очистка данных и извлечение четверок

Из-за относительно низкого отношения сигнал / шум важно уменьшить шум перед проведением любого сравнения.Кроме того, данные необходимо синхронизировать по времени и обрезать до того же размера вектора. Поэтому был реализован следующий конвейер очистки данных (см. Рис. 5 для визуализации):

Рисунок 5: Очистка данных.
Очистка данных включает удаление поврежденных каналов (с последующим обновлением четырехкратного списка), фильтрацию, повторную выборку и нормализацию данных.
  1. Функция EEGLAB pop_rejchan используется для обнаружения поврежденных каналов во всех файлах.Четверки, содержащие такие каналы, удаляются из списка.

  2. Фильтрация нижних частот при fq_lowpass Гц (параметр fq_lowpass зависит от выбранной полосы частот).

  3. Понижение частоты дискретизации vEEG до частоты дискретизации 128 Гц, чтобы соответствовать более низкой частоте дискретизации mEEG.

  4. Фильтрация верхних частот при fq_highpass Гц (аналогично fq_lowpass , параметр fq_highpass зависит от выбранной полосы частот).

  5. Для каждого пациента perc -й процентили абсолютных значений амплитуд вычисляются для мЭЭГ и vEEG отдельно, а соответствующие необработанные данные делятся на полученное значение. Такая нормализация позволяет избежать проблемы разных шкал мЭЭГ и вЭЭГ.

В результате описанного процесса мы получаем отфильтрованные, нормализованные и приблизительно синхронизированные по времени наборы мобильных и клинических данных ЭЭГ для каждого пациента.Кроме того, поврежденные каналы удаляются, и сохраняется индивидуальный список четверок каналов, которые будут использоваться для дальнейшего обращения к ним.

Обработка одиночных четверок

Более точное выравнивание по времени и удаление артефактов выполняется для отдельных четверок (например, [mF3, mT8, vF3, vT4], как показано на рис. 1B) конкретных пациентов. Полученные векторы можно сравнить с помощью корреляции Пирсона.

Обнаружение артефактов для одного канала

Чтобы уловить кратковременные нарушения сигнала, мы построили скорректированную процедуру обнаружения артефактов:

  1. Во-первых, фиксируется порог AmThresh , и все данные с абсолютным значением, превышающим AmThresh, помечаются как NaN (не числом).Точки данных не удаляются, чтобы позволить более позднюю синхронизацию времени. Следует отметить, что предыдущая нормализация данных позволяет выбрать общий единый порог для записей mEEG и vEEG.

  2. Затем берутся неперекрывающиеся интервалы длиной WinLength , вычисляется среднее абсолютных значений амплитуд и все окно помечается как NaN, если это среднее превышает параметр AmThreshWin .

  3. Индекс артефакта вычисляется путем деления длины «поврежденных» данных (помеченных как NaN) на общую длину вектора данных.

  4. Если Индекс артефакта превышает 70%, все четверки, включая этот канал, удаляются из списка.

Описанная процедура впоследствии применяется ко всем четырем временным рядам, входящим в четверку.

Замечание 1. Одной из наиболее распространенных процедур анализа ЭЭГ является удаление артефактов моргания глаз. Здесь было решено отказаться от этого удаления, потому что места, обычно известные своими сильными глазными артефактами, обычно не участвуют в анализе. Кроме того, такие артефакты являются нормальной частью сигнала ЭЭГ и, как таковые, должны одинаково проявляться в сигналах мЭЭГ и vEEG. Можно утверждать, что высокая амплитуда таких сигналов может непропорционально влиять на линейную корреляцию, но, поскольку они не очень заметны в этих конкретных данных, ими пренебрегли.Точно так же артефакты ЭКГ не были значимыми в рассмотренных данных.

Переоценка четверок

Мы математически повторно ссылаемся на электроды в каждой четверке (путем попарного вычитания), чтобы исключить влияние глобальной ссылки (например, четырехкратная [mF3, mT8, vF3, vT4] эквивалентна [mF3-mRef, mT8-mRef, vF3- vRef, vT4-vRef] после повторной ссылки приводит к паре [mF3-vF3, mT8-vT4]). Это вычитание можно рассматривать как референцию биполярного (АД).Близость между соответствующими видео и подвижными электродами в сочетании с хорошо выровненными биполярными векторами должна приводить к схожести этих векторов. Следовательно, ожидается, что временной ряд mF3-mT8 покажет сильное сходство с временным рядом vF3-vT4. Обратите внимание, что оба временных ряда могут содержать члены NaN, полученные из процедуры удаления артефакта, и что биполярная привязка различна для каждого пациента и основана на относительном размещении электродов для конкретного пациента. Точно так же может меняться количество четверок.

Точная центровка

На этом этапе функция MATLAB lag может использоваться, чтобы найти временной сдвиг между видео и мобильными данными. Чтобы проверить, как прогрессирует сдвиг сигнала во времени, и зафиксировать возможный (нелинейный) дрейф, все сигналы были разделены на 4 равные части. Задержки между мобильным и видеосигналом были вычислены для каждой четверки и получена медиана для каждого пациента. Результаты представлены в Таблице A1 и предполагают, что дрейфом в этом конкретном эксперименте можно пренебречь.

Важно учитывать тот факт, что определение правильной задержки возможно только в том случае, если данные имеют определенное минимальное отношение сигнал / шум, в противном случае все корреляции близки к нулю, а временной сдвиг установлен на полностью неверное значение по алгоритму. Для одного сеанса записи возможно, что запаздывания немного различаются между учетверенными данными, но обычно различия находятся в пределах 1-2 точек данных. Поэтому запаздывания сначала вычисляются для всех четверок данного пациента, затем используется большинство голосов для установки одинакового временного сдвига для всех комбинаций, позволяя колебаться в ± 5 точек данных, чтобы компенсировать различия в порядке записи конкретного устройства. каналы.

Замечание 2. Если полоса частот, выбранная для фильтрации, слишком узкая, при вычислении запаздывания могут возникнуть ошибки. Поэтому рекомендуется предварительно вычислить и сохранить лаги для более широкого диапазона.

Затем более длинные векторы vEEG обрезаются, чтобы соответствовать длине векторов mEEG, и добавляются отметки времени из данных mEEG. Точки данных NaN из каждого отдельного временного ряда в четверке распространяются на биполярную привязку. После выравнивания все сегменты данных, в которых любой из двух биполярных временных рядов содержал NaN, были удалены (см.рис.6).

Рисунок 6: Конвейер для создания совпадающих векторов данных для сравнения посредством линейной корреляции.
Для каждого четырехкратного обнаружения артефактов выполняется в данных каждого электрода, затем строятся выровненные по времени безопорные векторы, и артефакты удаляются без нарушения временной синхронизации. Векторы с низким отношением сигнал / шум удаляются из списка. Для остальных совпадающих векторов вычисляется линейная корреляция.

Наконец, вычисляется и сохраняется линейная корреляция Пирсона для данной четверки.

Объединение данных для нескольких пациентов

Для каждого пациента и фиксированного набора параметров строится таблица, содержащая все четверки и соответствующие им коэффициенты корреляции. Можно сообщить среднее и общее среднее значение по всем пациентам. Из-за искаженного распределения данных для нормализации данных перед вычислением среднего используется преобразование Fisher z . После этого выполняется обратное преобразование для возврата к исходному масштабу.Кроме того, отслеживается потеря данных на всех этапах обработки.

Оптимизация и выбор параметров

Заметим, что есть 6 параметров, которые мы можем выбрать в описанной выше процедуре: fq_lowpass, fq_highpass, perc, AmThresh, WinLength и AmThreshWin. Процедура установки значений параметров состоит из нескольких шагов. Параметры оптимизированы для всех пациентов одновременно, в результате получается только один набор параметров, который используется для всех дальнейших расчетов для всех пациентов.За исключением задержки между vEEG и mEEG, никаких параметров для конкретного пациента не требуется.

Сначала мы исправляем параметры фильтрации по умолчанию fq_lowpass и fq_highpass на основе оценки используемого спектра данных. В принципе, частотные параметры можно выбирать произвольно, в зависимости от того, в какой части спектра интересует корреляция. Например, позже мы будем утверждать, что альфа-диапазон (7,5–12,5 Гц) показывает лучшую корреляцию. Тем не менее, чтобы найти наиболее широкую полосу частот по умолчанию, приемлемую для нашего исследования, вычисляется средний перекрестный спектр данных и выполняется пороговая обработка, чтобы зафиксировать начальные значения fq_lowpass и fq_highpass (рис.7). Этот перекрестный спектр вычисляется с помощью процедуры, аналогичной описанному выше вычислению корреляции, только с начальной фильтрацией верхних частот мЭЭГ при 0,5 Гц. Другая фильтрация, нормализация и удаление артефактов пропускаются для оценки значений фильтра.

Рисунок 7: Когерентность в квадрате величины между мЭЭГ и вЭЭГ, усредненная по электродам и пациентам.
Красные линии указывают пороговые значения для fq_highpass и fq_lowpass.

Во-вторых, выбирается набор дискретных значений для perc, AmThresh, WinLength, AmThreshWin .Для каждой комбинации параметров и пациента рассчитываются корреляционные таблицы.

В-третьих, данные случайным образом делятся на два подмножества по 14 обучающих и 5 тестовых записей. Эти подмножества фиксированы, и перекрестная проверка не выполняется. Набор параметров с наилучшим результирующим общим средним коэффициентом корреляции устанавливается на основе первого набора и квазинезависимо оценивается на основе второго набора.

Корреляция между электродами vEEG (корреляция vEEG и vEEG)

В качестве прямого сравнения производительности мы также исследуем сходство в сигнале vEEG и вычисляем корреляции.В этом случае все соседние пары электродов vEEG были определены (например, [vP4, vT6]) и подверглись аналогичным процедурам удаления артефактов. Вместо учетверенных значений, которые повторяются между двумя электродами как из vEEG, так и из mEEG каждый, мы используем два электрода vEEG и их электрод сравнения. Поскольку оба электрода привязаны к одному и тому же электроду сравнения, это создает виртуальную четверку (например, [G2-vP4, G2-vT6], где G2 является электродом сравнения), и можно вычислить корреляцию между двумя сигналами.Как и в случае с мобильным видео, слишком «короткие» четверки были отклонены. Поскольку здесь всегда задействован центрально расположенный электрод G2, расстояния могут варьироваться от 1 до 4, а шаг теперь равен 0,5, поскольку G2 расположен между обычными электродами. 3 здесь был взят как мягкий порог.

В случае vEEG-mEEG разница между вычисленной корреляцией и значением идеальной линейной корреляции (1) обусловлена ​​следующими факторами: (a) различия в качестве устройств, (b) шум, (c) пространственные расстояния между двумя парами в пределах одна четверка (напр.g., от vF3 до mF3 и от vT4 до mT8). В случае корреляции vEEG-vEEG, различия обусловлены (а) шумом и (b) пространственными расстояниями между двумя электродами vEEG (например, от vP4 до vT6). Эти расстояния больше, чем в парах vEEG-mEEG, но нет никакого пространственного расстояния, влияющего на корреляцию для электрода сравнения. Если мы предположим, что эти различия дают сравнимую ошибку и шумы находятся на одном уровне, тогда различия в средней корреляции должны отражать различия в качестве устройств.

Чтобы сделать сравнение более разумным, выполняется дополнительный шаг: поскольку расстояния были выбраны для учетверенных значений мобильного видео [4,5,6] и для учетверенных значений видео-видео [3,4], мы дополнительно вычислили среднюю корреляцию для «Средние» четверки мобильного видео длиной 3 и 4.

Результаты

Установка частотного интервала для предварительной обработки

На первом этапе для анализа выбирается полоса частот с границами fq_highpass и fq_lowpass для предварительной обработки.Нижняя граница ( fq_highpass ) установлена ​​на 1 Гц, что достаточно для устранения дрейфа данных ЭЭГ. Чтобы установить fq_lowpass , была вычислена квадратичная величина когерентности, чтобы оценить, какие частоты полезны для сравнения (рис. 7). Когерентность в квадрате величины указывает на то, что информация, совместно используемая мЭЭГ и vEEG, находится в разных частотных диапазонах. Было выбрано значение отсечки 0,1, в результате чего верхний предел полосы частот составлял 38 Гц. Это соответствует обычно используемым полосам частот в анализе ЭЭГ (согласно Zschocke & Kursawe, 2012, дельта до 3.5 Гц, тета 3,5–7,5 Гц, альфа 7,5–12,5 Гц, бета 12,5–30 Гц и гамма> 30 Гц). Недавние исследования также показывают важность более высокой гаммы (> 50 Гц) в определенных прикладных контекстах (Ball et al., 2008; Darvas et al., 2010), но выбранного интервала 1–38 Гц достаточно для базовой неврологической оценки. .

Оптимизация параметров

Для выбранной полосы частот (1–38 Гц) мы рассматриваем следующие дискретные значения параметров:

perc = {80%, 85%, 90%, 95%, 97%, 99%},

AmThresh = {1, 1.5, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10},

AmThreshWin = {0,5, 1,0, 1,2, 1,5, 2,0, 2,5},

WinLength = {15, 50, 75, 100, 200, 250}.

Для всех возможных комбинаций параметров вычислялась средняя корреляция на случайно выбранном наборе поездов. Путем перебора был получен следующий оптимальный набор параметров, в результате чего средняя корреляция 0,57:

проц = 85%,

AmThresh = 8.0,

WinLength = 100,

AmThreshWin = 1,5.

В качестве граничного условия для данных поезда было установлено значение 70% сохраняемых данных.

Корреляция между vEEG и mEEG

Оптимальные параметры, определенные на наборе train , дали среднее значение корреляции 0,57 и были зафиксированы для оценки на тестовом наборе. При применении цепочки обработки с фиксированными параметрами к набору test результирующая средняя корреляция равна 0.64. Объем данных, оставшихся для анализа после удаления артефакта, составляет 73% от исходного объема данных.

Чтобы лучше понять распределение корреляций, каждый пациент был проанализирован индивидуально (рис. 8). В то время как большинство пациентов дают аналогичные результаты, некоторые пациенты имеют гораздо более низкие общие коэффициенты корреляции.

Рисунок 8: Распределение корреляций для одиночных четверок на отдельного пациента.
Результаты на тестовом наборе показаны красным, а на поезде — синим.

Результаты очень чувствительны к выбору полосы частот. Учитывая тот факт, что интересующие диапазоны могут различаться в зависимости от приложения, корреляции были исследованы независимо для каждого частотного диапазона (таблица 2). Альфа-полоса показывает самую высокую корреляцию (0,74 на тестовой выборке).

Таблица 2:

Средняя корреляция по полосе частот для группы тестового набора.

Гамма не анализируется индивидуально, так как в сигнале присутствует только часть диапазона.
Средняя корреляция Дельта (1–3,5 Гц) Тета (3,5–7,5 Гц) Альфа (7,5–12,5 Гц) Бета (12,5–30 Гц) Полный диапазон (1–38 Гц)
Поезд 0.51 0,62 0,68 0,54 0,57
Тестовый набор 0,62 0,73 0,74 0,64 0.64
Полный набор данных 0,55 0,66 0,70 0,57 0.60
DOI: 10.7717 / peerj.8969 / table-2

Корреляция между электродами vEEG

Для получения сравнительных значений корреляции корреляция между соседними видеоэлектродами, расположенными на расстоянии, большем или равном 3 от G2, была вычислена и усреднена по полному набору данных.Полученное общее среднее значение составило 0,78 (подробности см. На рис. 9). Соответствующее среднее значение по полному набору данных для столь же удаленных (от 3 до 4) четверок мобильных устройств на видео составило 0,57. Чтобы сравнить качество мЭЭГ и vEEG, мы сообщаем процент данных, сохраненных во время очистки, для корреляций как mEEG-vEEG, так и vEEG-vEEG (Таблица 3). Сравнение vEEG и vEEG сохраняет прибл. 89–96% данных, что означает, что 4–11% отброшены. При сравнении мЭЭГ и ВЭЭГ прибл. 26–28% данных отбрасываются, что указывает на то, что мЭЭГ отвечает за 15–24% или две трети всех отброшенных данных.

Рисунок 9: Распределение корреляций между парами электродов vEEG по отдельным пациентам.
Таблица 3:

Процент данных, оставшихся после отказа канала и удаления артефакта.

Всего осталось данных (в%) Тестовый набор Поезд Полный набор данных
mEEG – vEEG («большие расстояния») 72.83 71,67 71,98
мЭЭГ – ВЭЭГ («средние расстояния») 73,21 73,60 73,31
vEEG – vEEG 95,71 89,17 90.89
DOI: 10.7717 / peerj.8969 / table-3

Обсуждение

Основные выводы

Основная цель этой работы состояла в том, чтобы найти способ объективно (количественно) проверить мобильное устройство ЭЭГ в ситуации, когда можно собирать только мозговые волны в состоянии покоя и никакие аппаратные манипуляции не могут быть выполнены (например, из-за правил). В частности, положение отдельных электродов фиксировано, и нет общей привязки.Чтобы преодолеть эти ограничения, мы разработали продвинутую многопараметрическую процедуру обработки данных, которая позволяет получать наглядные и надежные результаты в виде большого среднего коэффициента корреляции.

Результирующая средняя корреляция зависит от выбранного диапазона частот. В случае данных ЭЭГ информативно рассмотреть стандартные диапазоны частот мозговых волн (дельта, тета, альфа и бета). Средняя корреляция варьируется от 0,62 на дельта-полосе до 0.74 на альфа-диапазоне (на тестовой выборке). Среднее значение по всей рассматриваемой полосе частот (1–38 Гц) составляет 0,64. Хотя это число может показаться умеренным, оно может восприниматься как довольно высокое, если учесть, что сохраняется до 73% всех данных и что мы вычисляем общее среднее значение по нескольким (в среднем 19 на пациента) учетверенным данным по 30 минут. длинные векторы данных.

В иллюстративных целях мы сошлемся на Рис. 10, где два биполярных сигнала от одного четверки визуально схожи, качество данных хорошее, но коэффициент корреляции все еще «всего» 0.72.

Рисунок 10: Фрагмент двух биполярных сигналов от одного четверного.
Сигналы обрабатываются в соответствии с описанным конвейером и поэтому хорошо согласованы. Корреляция между проиллюстрированными фрагментами составляет 0,72.

Из-за случайности средняя корреляция на тестовом наборе выше, чем на наборе поездов. Одна из основных причин — постоянство качества сигнала в пределах одной записи и относительно небольшое ( n = 19) количество записей, в результате чего всего 5 тестовых записей.Тем не менее, как обучающий, так и тестовый наборы показывают схожесть результатов и имеют схожую динамику по диапазонам, причем альфа-диапазон показывает самую высокую корреляцию.

Хотя общее качество данных не было оптимальным, только три сеанса из 22 были отклонены из-за сбоев записи, но ни одного во время выполнения конвейера обработки. Для остальных 19 сеансов в среднем было отобрано 19 учетверенных электродов на основе строго сформулированных критериев. Кроме того, только 27–28% данных были потеряны из-за отказа от полных каналов или сегментов сигнала (наборов поездов и тестов).Отказ производился только на основе компьютерных алгоритмов. Таким образом, сообщаемая корреляция усредняется для нескольких сеансов и учетверенных данных и охватывает большую часть записанных данных. Что касается большого количества данных и возможных вариаций, низкое стандартное отклонение 0,14 (на тестовой выборке) указывает на высокую надежность.

Из-за уникальности данных сложно оценить результаты. Поэтому мы провели тест, чтобы связать большую среднюю корреляцию.Средняя корреляция была вычислена для соседних пар электродов vEEG и дала значение 0,78, что находится на полпути между корреляцией vEEG-mEEG на «средних» четверках (0,57) и полной корреляцией 1. Предположения относительно возможных отклонений от идеального Перечисленные выше корреляции трудно проверить, поэтому мы можем только предположить, что эти значения предполагают более низкое качество сигнала мЭЭГ по сравнению с клиническим устройством, но различия кажутся умеренными.

Сравнение с последними достижениями

Анализ других работ по сравнению качества электродов, в которых эксперименты проводились в более контролируемой среде, может дать лучшее понимание того, какая разница в сигналах вызвана пространственным сдвигом электродов, а какая — более низким качеством мобильного оборудования. .Для сравнения были выбраны только эксперименты типа «одно и то же время в другом месте» с состоянием покоя или аналогичными условиями. В некоторых статьях авторы сравнивают электроды одного и того же типа, чтобы оценить изменение сигнала, связанное с пространственным сдвигом.

В Fiedler et al. (2014) авторы размещают 3 типа сухих электродов на участках Fp1, Fp2, O1 и O2, при этом стандартные влажные электроды находятся рядом. Дополнительно были протестированы два набора влажных электродов для определения исходных данных. В состоянии покоя результирующие средние корреляции были: 0.24, 0,59 и 0,25 для трех сравнений сухого и влажного соответственно и 0,58 для комбинации влажного и влажного.

Эстепп и др. (2009) в условиях открытых глаз сообщили о 0,84, 0,61 и 0,32 для сравнения сухого и влажного в положениях Fz, C4 и Pz соответственно. Точно так же комбинации мокрого и влажного давали 0,97, 0,95 и 0,80.

В Wyckoff et al. (2015) измерения с сухим и влажным электродами проводились в Fz, C3, Cz, C4 и Pz. Для состояния открытых глаз средняя корреляция варьировала от 0.28 на дельта-диапазоне до 0,99 на альфа, бета 1 (13–16 Гц) и бета 2 (13–21 Гц) диапазонах.

Liao et al. (2011) сообщили о корреляции 0,95 и 0,91 соответственно при F10 и POz для двух разных типов электродов.

Дополнительные ссылки можно найти в обзорной статье Lopez-Gordo, Sanchez-Morillo & Valle (2014). Результаты в упомянутых выше статьях характеризуются высокой вариабельностью. Сообщенные корреляции варьируются от 0,25 до 0,97 для сигнала во временной области, что можно объяснить разным качеством тестируемых электродов, а также различиями в размещении, деталях эксперимента и обработке данных.Все эксперименты тщательно контролировались, количество электродов ограничивалось максимум 5, движения субъектов можно было минимизировать, а иногда сегменты данных отклонялись после визуального осмотра (Gargiulo et al., 2010).

В отличие от этого, в нашем исследовании данные были собраны под минимальным контролем, использовалось несколько участков электродов (в том числе те, которые известны высоким присутствием артефактов), и для обработки данных не использовалось исследование на людях. Тем не менее, результаты показывают уровень корреляции, сравнимый с другими сравнениями с аналогичной установкой.

Ограничения

В описываемой работе корреляция Пирсона использовалась как прямое измерение подобия. Это кажется разумным выбором в данном контексте, поскольку линейная зависимость — это именно то, что мы ожидаем от наших экспериментов, если пренебречь пространственным сдвигом. С другой стороны, этот пространственный сдвиг может привести к значительным нелинейным эффектам. В дальнейшей работе может быть полезно рассмотреть различные измерения сходства, такие как взаимная информация (Mikkelsen, Kidmose & Hansen, 2017).Нелинейные отношения в ЭЭГ были глубоко изучены в контексте эпилептических припадков, когда часто происходит синхронизация различных областей мозга. В Quian Quiroga et al. (2002) обсуждается ряд нелинейных измерений, однако в той же статье также предлагается окончательное итоговое сходство различных типов измерений, включая линейную корреляцию.

Еще одно ограничение — ограничение полосы сравнения от 1 до 38 Гц. Максимальная доступная частота нашей установки — 64, однако на более высоких частотах было обнаружено лишь небольшое количество взаимной информации.Это указывает на ограничение как в аппаратном обеспечении, так и в предлагаемом алгоритме, поскольку части с потенциально худшей корреляцией исключаются. Хотя это разумно, пока выбранные значения все еще имеют клиническое значение, при выборе значения fq_lowpass требуется особая осторожность.

Заключение

В этой работе мы разработали процедуру анализа данных, предназначенную для работы с двумя источниками данных ЭЭГ, записанными одновременно в состоянии покоя.Эта процедура направлена ​​на обеспечение объективного измерения качества данных.

Нередко в процедуре сравнения ЭЭГ визуальная оценка обученными специалистами используется как часть предварительной обработки данных (Gargiulo et al., 2010). Хотя профессиональное мнение может дать уникальную информацию, его получение также требует больших затрат. В частном случае нашего исследования необходимо проанализировать более 20 часов многоканальных данных. Более того, многочисленные исследования показали, что человеческая оценка не является полностью воспроизводимой, и постоянно сообщается о высоких внутри- и межэкспертных различиях (Grant et al., 2014; Benbadis et al., 2017), которые могли быть воспроизведены на наших данных в предыдущей публикации (Titgemeyer et al., 2019). Напротив, автоматизированный конвейер анализа обеспечивает объективный, быстрый и недорогой способ сравнения данных.

Представленная процедура решает проблемы различных привязок, пространственного смещения электродов и отсутствия контролируемых стимулов (например, в экспериментах с ERP). Использование автоматически оптимизированных параметров для предварительной обработки, большая средняя линейная корреляция 0.Было получено 64 между мобильным и клиническим аппаратом ЭЭГ. Его сравнивали с несколькими исходными корреляциями, такими как корреляция клинической и клинической ЭЭГ, чтобы сделать вывод, что общее качество рассматриваемого мобильного устройства хорошее, поскольку аналогичные корреляции можно увидеть, когда меняются только типы электродов (например, при сравнении влажных и сухие электроды). Этот результат согласуется с нашим предыдущим исследованием, в котором обученные неврологи изучали данные клинически (Titgemeyer et al., 2019), а также с рядом других исследований, проведенных на Epoc Emotiv в различных контекстах (Melnik et al., 2017; McKenzie et al., 2017). Однако, насколько нам известно, полностью автоматизированный подход в сочетании с данными состояния покоя ранее не сообщался.

Представленный конвейер может выиграть в будущем от включения более сложных методов обработки сигналов, таких как взаимная информация. Тем не менее, в нынешнем виде он уже показывает высокую эффективность и потенциально может быть распространен на различные многоканальные датчики, такие как ЭМГ или ЭКГ.

Кутафина Надежда ВикторовнаПатенты | PatentGuru

1 RU2593338C1 СПОСОБ НОРМАЛИЗАЦИИ ЛИПИДНОГО СОДЕРЖАНИЯ ЭРИТРОЦИТНЫХ МЕМБРАН У НОВОРОЖДЕННЫХ ТЕЛЯТ С ЖЕЛЕЗОДЕФИЦИТНОЙ АНЕМИЕЙ Номер публикации / патента: RU2593338C1 Дата публикации: 2016-08-10 Номер заявления: 2015136883 Дата регистрации: 2015-08-31 Изобретатель : Завалишина Светлана Юрьевна Глаголева Татьяна Ивановна Куликов Евгений Владимирович Кутафина Надежда Викторовна Медведев Илья Николаевич Ватников Юрий Анатольевич Правопреемник: Медведев Илья Николаевич МПК: A61K31 / 00 Абстрактный: ОБЛАСТЬ: ветеринария.Изобретение относится к ветеринарии и направлено на устранение нарушения липидного состава мембран эритроцитов у новорожденных телят с железодефицитной анемией. Для коррекции липидного состава мембран эритроцитов новорожденных телят с железодефицитной анемией ферроглюцин вводят внутримышечно в дозе 150 мг (2 мл).
2 RU2593336C1 СПОСОБ НОРМАЛИЗАЦИИ ЛИПИДНОГО СОДЕРЖАНИЯ ТРОМБОЦИТНЫХ МЕМБРАН У НОВОРОЖДЕННЫХ ТЕЛЯТ С АНЕМИЕЙ Номер публикации / патента: RU2593336C1 Дата публикации: 2016-08-10 Номер заявления: 2015136823 Дата регистрации: 2015-08-28 Изобретатель : Завалишина Светлана Юрьевна Глаголева Татьяна Ивановна Кутафина Надежда Викторовна Медведев Илья Николаевич Ватников Юрий Анатольевич Правопреемник: Медведев Илья Николаевич МПК: A61K31 / 00 Абстрактный: ОБЛАСТЬ: ветеринария.Изобретение относится к области ветеринарии и предназначено для устранения нарушений липидного состава мембраны тромбоцитов у новорожденных телят с анемией. Новорожденным телятам с анемией назначают ферроглюцин 150 мг (2 мл) ферроглюцина внутримышечно.
3 RU2593337C1 СПОСОБ НОРМАЛИЗАЦИИ ЛИПИДНОГО СОДЕРЖАНИЯ МЕМБРАН НЕЙТРОФИЛОВ У НОВОРОЖДЕННЫХ ТЕБЯТ С ЖЕЛЕЗОДЕФИЦИТНОЙ АНЕМИЕЙ Номер публикации / патента: RU2593337C1 Дата публикации: 2016-08-10 Номер заявления: 2015136882 Дата регистрации: 2015-08-31 Изобретатель : Завалишина Светлана Юрьевна Глаголева Татьяна Ивановна Куликов Евгений Владимирович Кутафина Надежда Викторовна Медведев Илья Николаевич Ватников Юрий Анатольевич Правопреемник: Медведев Илья Николаевич МПК: A61K31 / 00 Абстрактный: ОБЛАСТЬ: ветеринария.Изобретение относится к области ветеринарии и предназначено для удаления нейтрофилов липидного состава мембран у новорожденных телят с железодефицитной анемией. Метод предусматривает назначение телятам 150 мг (2 мл) ферроглюцина.
4 RU2538706C1 МЕТОД НОРМАЛИЗАЦИИ ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТИ ТРОМБИН ВРЕМЕНИ У НОВОРОЖДЕННЫХ ТЕЛЯТ С ЖЕЛЕЗДЕФИЦИТНОЙ АНЕМИЕЙ Номер публикации / патента: RU2538706C1 Дата публикации: 2015-01-10 Номер заявления: 2013154708 Дата регистрации: 2013-12-11 Изобретатель : Медведев Илья Николаевич Завалишина Светлана Юр Евна Ватников Юрий Анатолий Эвич Кутафина Надежда Викторовна Правопреемник: МЕДВЕДЕВ ИЛЬЯ НИКОЛАЕВИЧ ВАТНИКОВ ЮРИЙ АНАТОЛЬЕВИЧ МПК: A61K31 / 00 Абстрактный: Изобретение относится к ветеринарии.Способ нормализации продолжительности тромбинового времени у новорожденных телят с железодефицитной анемией заключается в том, что новорожденным теленкам с железодефицитной анемией назначают ферроглюкин 150 мг (2 мл) внутримышечно.
5 RU2013106657A МЕТОД НОРМАЛИЗАЦИИ ФИБРИНОЛИТИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ СОСУДИСТОЙ СТЕНЫ У НОВОРОЖДЕННЫХ ТЕЛЯТ С ЖЕЛЕЗДЕФИЦИТНОЙ АНЕМИЕЙ Номер публикации / патента: RU2013106657A Дата публикации: 2014-08-20 Номер заявления: 2013106657 Дата регистрации: 2013-02-15 Изобретатель : Медведев Илья Николаевич Завалишина Светлана Юр Евна Ватников Юрий Анатолий Эвич Кутафина Надежда Викторовна Глаголева Тат Яна Ивановна Правопреемник: МЕДВЕДЕВ ИЛЬЯ НИКОЛАЕВИЧ ВАТНИКОВ ЮРИЙ АНАТОЛЬЕВИЧ МПК: A61D99 / 00 Абстрактный: Изобретение относится к ветеринарии.Сущность: ферроглюцин 150 мг (2 мл) внутримышечно.
6 RU2527497C1 СПОСОБ НОРМАЛИЗАЦИИ ПРОДУКЦИИ АНТИТРОМБИНА III В СОСУДИСТЫХ СТЕНКАХ НОВОРОЖДЕННЫХ ТЕЛЯТ С ЖЕЛЕЗДЕФИЦИТНОЙ АНЕМИЕЙ Номер публикации / патента: RU2527497C1 Дата публикации: 2014-09-10 Номер заявления: 2013106661 Дата регистрации: 2013-02-15 Изобретатель : Медведев Илья Николаевич Завалишина Светлана Юр Евна Ватников Юрий Анатолий Эвич Кутафина Надежда Викторовна Глаголева Тат Яна Ивановна Правопреемник: МЕДВЕДЕВ ИЛЬЯ НИКОЛАЕВИЧ ВАТНИКОВ ЮРИЙ АНАТОЛЬЕВИЧ МПК: A61D99 / 00 Абстрактный: Изобретение относится к ветеринарии.Сущность: ферроглюцин 150 мг (2 мл) внутримышечно.
7 RU2013106659A МЕТОД НОРМАЛИЗАЦИИ АНТИАГРЕГАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ СОСУДИСТОЙ СТЕНЫ У НОВОРОЖДЕННЫХ ТЕЛЯТ С ЖЕЛЕЗДЕФИЦИТНОЙ АНЕМИЕЙ Номер публикации / патента: RU2013106659A Дата публикации: 2014-08-20 Номер заявления: 2013106659 Дата регистрации: 2013-02-15 Изобретатель : Медведев Илья Николаевич Завалишина Светлана Юр Евна Ватников Юрий Анатолий Эвич Кутафина Надежда Викторовна Глаголева Тат Яна Ивановна Правопреемник: МЕДВЕДЕВ ИЛЬЯ НИКОЛАЕВИЧ ВАТНИКОВ ЮРИЙ АНАТОЛЬЕВИЧ МПК: A61D99 / 00 Абстрактный: Изобретение относится к ветеринарии.Сущность: ферроглюцин 150 мг (2 мл) внутримышечно.
8 RU2527495C1 МЕТОД НОРМАЛИЗАЦИИ АНТИАГРЕГАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ СОСУДИСТОЙ СТЕНЫ У НОВОРОЖДЕННЫХ ТЕЛЯТ С ЖЕЛЕЗДЕФИЦИТНОЙ АНЕМИЕЙ Номер публикации / патента: RU2527495C1 Дата публикации: 2014-09-10 Номер заявления: 2013106659 Дата регистрации: 2013-02-15 Изобретатель : Медведев Илья Николаевич Завалишина Светлана Юр Евна Ватников Юрий Анатолий Эвич Кутафина Надежда Викторовна Глаголева Тат Яна Ивановна Правопреемник: МЕДВЕДЕВ ИЛЬЯ НИКОЛАЕВИЧ ВАТНИКОВ ЮРИЙ АНАТОЛЬЕВИЧ МПК: A61D99 / 00 Абстрактный: Изобретение относится к ветеринарии.Сущность: ферроглюцин 150 мг (2 мл) внутримышечно.
9 RU2535012C1 СПОСОБ НОРМАЛИЗАЦИИ ПЛАСТИНОЧНОЙ АКТИВНОСТИ НОВОРОЖДЕННЫХ ТЕЛЯТ С ЖЕЛЕЗНОДЕФИЦИТНОЙ АНЕМИЕЙ Номер публикации / патента: RU2535012C1 Дата публикации: 2014-12-10 Номер заявления: 2013154709 Дата регистрации: 2013-12-11 Изобретатель : Медведев Илья Николаевич Завалишина Светлана Юр Евна Ватников Юрий Анатолий Эвич Кутафина Надежда Викторовна Правопреемник: МЕДВЕДЕВ ИЛЬЯ НИКОЛАЕВИЧ ВАТНИКОВ ЮРИЙ АНАТОЛЬЕВИЧ МПК: A61K31 / 205 Абстрактный: Изобретение относится к ветеринарии.Новорожденным теленкам с железодефицитной анемией вводят ферроглюкин в дозе 150 мг (2 мл) внутримышечно.
10 RU2527493C1 МЕТОД НОРМАЛИЗАЦИИ ФИБРИНОЛИТИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ СОСУДИСТОЙ СТЕНЫ У НОВОРОЖДЕННЫХ ТЕЛЯТ С ЖЕЛЕЗДЕФИЦИТНОЙ АНЕМИЕЙ Номер публикации / патента: RU2527493C1 Дата публикации: 2014-09-10 Номер заявления: 2013106657 Дата регистрации: 2013-02-15 Изобретатель : Медведев Илья Николаевич Завалишина Светлана Юр Евна Ватников Юрий Анатолий Эвич Кутафина Надежда Викторовна Глаголева Тат Яна Ивановна Правопреемник: МЕДВЕДЕВ ИЛЬЯ НИКОЛАЕВИЧ ВАТНИКОВ ЮРИЙ АНАТОЛЬЕВИЧ МПК: A61D99 / 00 Абстрактный: Изобретение относится к ветеринарии.Сущность: ферроглюцин 150 мг (2 мл) внутримышечно.
11 RU2013106661A СПОСОБ НОРМАЛИЗАЦИИ ПРОДУКЦИИ АНТИТРОМБИНА III В СОСУДИСТЫХ СТЕНКАХ НОВОРОЖДЕННЫХ ТЕЛЯТ С ЖЕЛЕЗДЕФИЦИТНОЙ АНЕМИЕЙ Номер публикации / патента: RU2013106661A Дата публикации: 2014-08-20 Номер заявления: 2013106661 Дата регистрации: 2013-02-15 Изобретатель : Медведев Илья Николаевич Завалишина Светлана Юр Евна Ватников Юрий Анатолий Эвич Кутафина Надежда Викторовна Глаголева Тат Яна Ивановна Правопреемник: МЕДВЕДЕВ ИЛЬЯ НИКОЛАЕВИЧ ВАТНИКОВ ЮРИЙ АНАТОЛЬЕВИЧ МПК: A61D99 / 00 Абстрактный: Изобретение относится к ветеринарии.Сущность: ферроглюцин 150 мг (2 мл) внутримышечно.

Коммуникационные и распределенные системы: Ина Беренис Финк

10.

46-я конференция IEEE по локальным компьютерным сетям (LCN)

Эдмонтон, Канада, 4-7 октября 2021 г.

Издатель: IEEE,

Октябрь 2021 г.

9.

Труды 1-го семинара ACM по безопасным и надежным кибер-физическим системам (SaT-CPS ’21), проведенного совместно с 11-й конференцией ACM по безопасности и конфиденциальности данных и приложений (CODASPY ’21), 26-28 апреля 2021 г. , Virtual Event, США, стр. 78–87.

Издатель: ACM,

апрель 2021 г.

ISBN: 978-1-4503-8319-6 / 21/04

8.

Труды 8-го семинара по шифрованным вычислениям и прикладной гомоморфной криптографии (WAHC ’20), 15 декабря 2020 г., виртуальное мероприятие, стр. 31-44.

Издатель: HomomorphicEncryption.org,

Декабрь 2020 г.

ISBN: 978-3-00-067798-4

7.

45-я конференция IEEE по локальным компьютерным сетям (LCN)

Сидней, Австралия, 16-19 ноября 2020 г.

Издатель: IEEE,

Ноябрь 2020 г.

6.

Труды конференции по измерениям в Интернете (IMC ’20), 27-29 октября 2020 г., Питтсбург, Пенсильвания, США, стр. 101-110.

Издатель: ACM,

Октябрь 2020 г.

ISBN: 978-1-4503-8138-3 / 20/10

5.

Материалы 1-го семинара ITG по ИТ-безопасности (ITSec ’20), 2-3 апреля 2020 г., Тюбинген, Германия

Издатель: Тюбингенский университет,

апрель 2020 г.

4. Прия Дат, Паскаль Аккерманн, Чарута Фурей, Ина Беренис Финк, Стефан Йонас, Мустафа К. Коха, Кристоф Т.Кале и Энгин Дениз

Визуализация потока в интактной сети спинномозговой жидкости с использованием оптической когерентной томографии: последствия для врожденной гидроцефалии человека

Научные отчеты, 9 (1): 6196.

апрель 2019 г.

3.

Труды 14-й Международной конференции EAI по мобильным и повсеместным системам: вычисления, сети и услуги (MobiQuitous) — стендовая сессия, Мельбурн, Виктория, Австралия, стр. 543-544.

Издатель: ACM,

Ноябрь 2017 г.

ISBN: 978-1-4503-5368-7

2.

BrainLab — Ein Framework für Mobile Neurologische Untersuchungen

62. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS).

Издательство: Издательство German Medical Science GMS (2017),

август 2017 г.

Примечание: Премия за лучшую работу

1.

Информатика для здоровья, 2017 г., Манчестер, Великобритания , страница 2.

апрель 2017 г.

студентов МГУА стали читателями Президентской библиотеки

Описание
Студенты МГУА стали читателями Президентской библиотеки: [фоторепортаж] / Президент. б-ка им. Борис Н. Ельцин; Фото. Киселев П.А. — Санкт-Петербург: Президентская библиотека.Ельцин Б.Н., 2011. — 15 резюме. Фото. .
1. Президентская библиотека. Ельцин Борис Николаевич (Санкт-Петербург, город) — Сотрудничество — Вузы — Москва, город — Фотографии. 2. Московская государственная юридическая академия. О. Кутафина — Сотрудничество — Национальные библиотеки — Фотографии. 3. Санкт-Петербург, город — Культурные связи — Москва, город — Фотографии. 4. Москва, город — Культурные связи — Санкт-Петербург, город — Фотографии.
BBC 78.34 (2) я611я045
ББК 63.3 (2-2СПБ) 64-7я611я045
ББК 63.3 (2-2Мос) 64-7я611я045
В Московской государственной юридической академии имени О.Е. Кутафина открыт электронный читальный зал с полным доступом к ресурсам Президентской библиотеки. Студенты и преподаватели Академии смогут воспользоваться уникальными материалами библиотеки по истории, теории и практике российской государственности. Открывшийся электронный читальный зал посетил председатель Счетной палаты РФ С.Степашин, первый заместитель председателя Совета Федерации А.П. Торшин и генеральный директор Президентской библиотеки А.П. Вершинин. Гостям были представлены возможности электронного читального зала, а также результаты работы Ситуационного центра «Выборы 2012». Во время выборов Президента Российской Федерации в электронной комнате проводился правовой мониторинг. Еще одним направлением деятельности станет формирование сборников электронных документов с участием МГУА.
Источник электронной копии: ПБ

Культурно-гуманитарное сотрудничество между Казахстаном и Россией в 2014 году

Двусторонние отношения в сфере культуры между Казахстаном и Россией продолжают очень динамично развиваться. Работа по информированию населения Российской Федерации об истории, культурном наследии и ценностях казахского народа, укреплении имиджа Казахстана, популяризации достижений страны в различных сферах и позиционировании Казахстана в российском обществе как современного , динамично развивающееся государство.

В течение 2014 года принят ряд мер, направленных на дальнейшее углубление дружбы между двумя народами, популяризацию истории и культурного наследия казахского народа и укрепление имиджа Казахстана.

14-17 января в общеобразовательной школе № 402 им. А.Молдагуловой в Москве прошли памятные мероприятия, приуроченные к 70-летию со дня смерти нашего соотечественника. В рамках программы организованы экскурсии в школьный музей «Жизнь и подвиг А.Молдагуловой», класс «Вечная память героям», конкурсы рисунков «За жизнь на земле» и стенгазеты «Наша Алия», живой журнал «Твой подвиг», литературный musicale.

С 8 по 10 марта актеры театра «Астана Опера» представили в Мариинском театре в Санкт-Петербурге Опера «Биржан Сара» и «Аттила». В ходе мероприятия стороны договорились провести ответный тур Мариинского театра осенью этого года на сцене «Астана Опера».

22 марта в Москве прошла серия мероприятий, посвященных празднику Наурыз. Правительство Москвы совместно с дипломатическим корпусом стран СНГ организовало в ГКЦЗ «Россия» (Лужники) торжественное празднование Новруза.Казахстан представлял фольклорный ансамбль «Белес» и заслуженный деятель Казахстана, ведущий солист Государственного театра оперы и балета «Астана Опера» С.Байгожин. В рамках мероприятия также была организована национальная выставка и дегустация блюд казахской кухни.

10 апреля состоялся прием по случаю празднования «Наурыз», на котором присутствовали официальные лица и видные общественные и политические деятели, известные российские и казахстанские артисты, ведущие деятели образования и науки, бизнеса, российских СМИ, руководители. аккредитованных дипломатических миссий в Москве и представительств иностранных государств, ветеранов и представителей казахской диаспоры в Москве, а также студентов, обучающихся в русских школах.

6-7 мая, в канун 69-летия Победы в Великой Отечественной войне, прошла серия мероприятий с участием Посольства и Генконсульства в Санкт-Петербурге:

— Московские школы имени А.Молдагулового и Б.Момышулы прошли торжественную линию возложения цветов к своему мемориальному бюсту, расположенному на территории школы, с участием педагогов, представителей казахской диаспоры, ветеранов;

— В г. Невель Псковской области торжественно открыты доски памяти казахстанских солдат-снайперов 100-й стрелковой бригады Казах И.Сулейменову на улице, названной в его честь, а также торжественное открытие бронзового бюста первому военачальнику г.Невеля полковнику А.Баймулдину с участием администрации города, заместителя губернатора Псковской области, городского головы и депутатов маслихата Лебяжье. район Павлодарской области, школьники и местные жители;

— Посольство организовало ежегодный гала-ужин Совета ветеранов Казахстана, проживающих в Москве, с участием ветеранов фронта и тыла, бывших руководителей республиканских и региональных властей Казахстана.

17-18 мая в Санкт-Петербурге прошли Дни культуры Астаны, в рамках которых в Астане прошли переговоры Акима И.Тасмагамбетова с Губернатором Санкт-Петербурга Полтавченко. В ходе встречи были обсуждены вопросы двустороннего сотрудничества между городами. Дни культуры Санкт-Петербурга позволили познакомиться с бытом и культурой Казахстана, а также новой столицы. Одним из самых значимых событий стало закладка капсулы на строительной площадке нового торгово-делового комплекса «Астана», а также гала-концерт с участием ведущих артистов.

27 мая в целях продвижения мегапроекта G-Global и тематики EXPO 2017 была организована встреча посольства Казахстана командой НПО «Astana Adventure», совершавшей фэшн-тур по Европе со студентами и представителями диаспоры. В ходе визита команда ОО «Astana Adventure» оказала помощь в посещении инновационного центра «Сколково».

1 сентября в подмосковном Волоколамске Посольство приняло участие в церемонии закладки первого камня памятника защитникам Отечества, павшим при обороне Москвы и освобождения Подмосковья в годы Великой Отечественной войны.Церемония прошла на Мемориальном кладбище воинов г. Волоколамска, участвовали ветераны, участвовали в героической обороне Москвы и Волоколамска, администрация г. Волоколамска, Минобороны и Минпромторг РФ.

5 сентября на Ваганьковском кладбище заложена капсула с павлодарской землей на месте захоронения выдающегося казахского писателя и общественного деятеля Жусупбека Аймауытова. Мероприятие, организованное при поддержке Посольства, было приурочено к 125-летию со дня рождения ученого и просветителя.В церемонии приняли участие внучка писателя Аймауытова Римская, представители Павлодарской области, Союза писателей Республики Казахстан, а также представители казахской диаспоры в Москве.

17 сентября в Центральном Доме писателей по инициативе Посольства и Министерства культуры и спорта Казахстана состоялся творческий вечер «Казахская лирическая поэзия XX-XXI веков». На сцене ЖК выступил знаменитый казах жыршы Б.Тлеухан, заслуженный РК Э.Билал и молодые талантливые художники — студенты Казахской национальной академии художеств. Жургенов. Постановка лирических поэтических произведений — художественный руководитель, заслуженный деятель РК, профессор, руководитель Академии речи Д. Туранкулова. В вечере приняли участие более 400 человек — представители диаспоры, студенты преподавателей казахского языка вузов России. Информационную поддержку оказали ТРК «Казахстан», казахстанские редакции газет «Айкын», «Туркестан», «Казах әдебиети».

30 сентября в Московском академическом музыкальном театре.Театр Станиславского и Немировича-Данченко спектакль «Астана Балет». Мероприятие проходило в рамках сентябрьского европейского турне, в ходе которого компания также посетила Париж и Вену. Весной и летом гастроли «Астана Балет» успешно проходят в Санкт-Петербурге в Мариинском и Михайловском театрах. На суд взыскательной московской публики был представлен одноактный балет «Алем» в постановке известного русского хореографа Никиты Дмитриевского.

27 октября в Сочи в рамках XXIX заседания Совета по культурному сотрудничеству государств-участников СНГ и VIII заседания Совета по культуре при Интеграционном Комитете ЕврАзЭС подписана Межгосударственная программа культурного сотрудничества на 2014-2016 гг. Республика Казахстан и Российская Федерация.Межгосударственная программа, которую подписали министр культуры и спорта Казахстана А.Мухамедиулы и заместитель министра культуры Г.Ивлиев, включает широкий круг вопросов по укреплению взаимовыгодного сотрудничества в области культуры и искусства, а также комплекс мероприятий по дальнейшему развитию сотрудничества между народами Казахстана и России в гуманитарной сфере.

25-26 ноября в Резиденции Посольства Республики Казахстан в Российской Федерации прошла встреча творческой интеллигенции (писателей) Казахстана и России, участники которой во второй половине дня собрались в Москве. отель «Поляна» круглый стол «Литературно-художественные процессы в Евразии в XXI веке».В мероприятии приняли участие 24 писателя, в том числе О.О.Сулейменов, Н.М.Оразалин, Т.Абдиков, Р.Ш.Сейсенбаев, А.А.Аскаров, В.Ф.Михайлов, УОЭсдаулет, Б.М.Канапьянов, Г.М.Шалахметов, А.А.Ким, А.Дидар, Ю.М. Поляков, М.А. Замшев, В.В. Личутин, Л.А. Аннинский, Н.А. Анастасия, Т.К. Зульфикарова, Г.В. Пряхин, В.В. Артемов, С.Эбонаидзе, К.Б.Привалов, Е.М.Чигрин, Ю.Н. Щербаков, С.М. Мнацаканян. С презентациями выступил посол М. Тажин. Участники форума обсудили литературные изменения, произошедшие за последние 20 лет в литературной и художественной сферах, практические вопросы сотрудничества творческих союзов писателей Казахстана и России, обмен информацией, публикацию и перевод кейсов, реализация спектаклей казахского и российского АТОР в театрах двух государств.

28 ноября на заседании в Резиденции посольства актива казахстанские студенты, обучающиеся в Москве, обсудили Послание Президента Нурсултана Назарбаева народу Казахстана «Нурлы жол» с участием актива казахстанских студентов, в том числе стипендии «Болашак». программа и российские специалисты. Перед студентами был первый проректор Московской государственной юридической академии им.О.Е. Кутафина, доктор юридических наук. Елена Грачева, директор Высшей школы права Финансового университета при Правительстве РФ Сергей Шохин, проректор по международным связям РГАУ-МЦКИ им.К.А. Тимирязева Сергей Гарник, доктор политических наук, заведующий кафедрой политологии Университета финансов при Правительстве РФ Пляйс Яков, заместитель заведующего кафедрой Финансового университета при Правительстве России Талгат Мыктыбаев, представитель молодежного крыла » Жас Отан »Чингис Бескемпир.

25 декабря в галерее «Метро» у метро «Выставка» открылась фотовыставка «Неизвестный Казахстан». Цель выставки — продемонстрировать разнообразие Казахстана, его природную красоту и огромный потенциал, что особенно важно в преддверии Астанинской международной выставки ЭКСПО-2017 «Энергия будущего.«Фотовыставка будет проходить в течение месяца. Его организовали Посольство Казахстана в России, Фонд Первого Президента Республики Казахстан и Московский метрополитен.

Метрыка — Рада Наукова

Przewodniczcy

Dr hab. Петр Мостовик, проф. UJ
Uniwersytet Jagielloński

Członkowie

Dr hab. Лешек Адамович, проф. KUL
Katolicki Uniwersytet Lubelski Jana Pawła II

Dr hab.Марек Анджеевский, проф. USz
Uniwersytet Szczeciński

Проф. Др. Хаб. Веслав Бар
Katolicki Uniwersytet Lubelski Jana Pawła II

Проф. Др. Хаб. Алексей В. Барков
Moskiewska Akademia Ekonomiki i Prawa, Federacja Rosyjska

Проф. Др. Хаб. Józef Cigwa
Uniwersytet lski

Dr hab. Ярослав Добковский, проф. UWM
Uniwerstytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie

Dr hab.Маржена Дияковская, проф. KUL
Katolicki Uniwersytet Lubelski Jana Pawła II

Dr hab. Януш Гайда, проф. UJK
Uniwersytet Jana Kochanowskiego w Kielcach

Проф. Д-р Салимья Ганиева
Университет Ататюрка, Эрзурум, Турча

Проф. Др. Хаб. Mieczysław Goettel
Uniwersytet w Białymstoku

Проф. Д-р Луис Маурисио Фигероа Гутьеррес
Автономный университет Эстадо де Идальго (Мексика, D.F.) Мексык

Док. доктор Олег А. Халабуденко
Universitatea Liberă Internatională din Moldova, Chi? inău, Moldova
Wolny Międzynarodowy Uniwersytet Mołdawii, Kiszyniów, Mołdawia

Dr hab. Эльжбета Голевинская-Лапинская, проф. UW
Instytut Wymiaru Sprawiedliwości w Warszawie, Uniwersytet Warszawski

Проф. Др. Хаб. Мария А. Капустина
Sankt-Petersburski Uniwersytet Państwowy, Federacja Rosyjska

Проф.доктор хаб. Антони Косьц
Католицкий университет Любельски Яна Павла II

Проф. Д-р Светлана Лепех
Народный университет им. Ивана Франки ве Львове

Проф. Др. Хаб. Игорь М. Мацкевич
Moskiewski Państwowy Uniwersytet Prawa im. О. Je. Кутафина, Федерация Росийска

Доктор Дечебал Маноле Богдан
Uniwersytet im. 1-го грудня 1918 г. Алба Юлия, Румуня

Проф.доктор хаб. Яцек Мазуркевич
Uniwersytet Wrocławski

Проф. Др. Хаб. Мирослав Назар
Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie

Д-р Ян М. Оттен
Rada Programowa EVS Holandia

Проф. Д-р Кармен Парра
Abat Oliba CEU University w Barcelonie

Проф. Др. Хаб. Małgorzata Pyziak-Szafnicka
Uniwersytet Łódzki

Док.доктор Евгений А. Рябоконь
Киевский Народный Университет им. Тараса Шевченки, Украина

Проф. Др. Хаб. Зорислава Ромовская
Akademia Adwokatury w Kijowie

Проф. Др. Хаб. Joanna Schmidt-Szalewski
Międzynarodowa Komisja Stanu Cywilnego, Страсбург

Доктор Тибор Семан
Uniwersytet Pavla Jozefa Šafárika w Koszycach

Dr hab. Мирослав Ситарз, проф.KUL
Katolicki Uniwersytet Lubelski Jana Pawła II

Проф. Др. Хаб. Tomasz Sokołowski
Uniwersytet im. Адама Мицкевича в Познани

Dr hab. Петр Станиш, проф. KUL
Katolicki Uniwersytet Lubelski Jana Pawła II

Проф. Др. Хаб. Ванда Стояновска
Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie

Проф. Вольфганг Тешнер
Видень

Dr Bojana Zadravec
Słoweńskie Stowarzyszenie Personelu Administracyjnego (ZUDS)
Rada Programowa EVS Słowenia

Проф.доктор хаб. Олег А. Зайцев
Moskiewska Akademia Ekonomiki i Prawa, Federacja Rosyjska

Oświadczenie: CIS-EMO zagraża przeprowadzeniu monitoringu wyborów w Ukrainie

Fundacja «Otwarty Dialog» wyraża zaniepokojenie rozpoczęciem działalności EMO w Українські мізізізів. Наблюдение за процессом выбора, aby byli gotowi na prowokacje i fałszowanie danych w trakcie wyborów parlamentarnych w Ukrainie.

W środę, 19 września, o godz. 12.00 в центре информационного агентства «Интерфакс-Украина» проходит конференция с участием зрителей СНГ-EMO Алексея Кочеткова на тему: «CIS-EMO rozpoczyna pracę podczas wyborów w Ukraine». W swoim wystąpieniu Aleksey Kochetkov nakreślił plan działań, między innymi: monitoring wyborów parlamentarnych w ukrainie, nadzór nad działalnością podmiotów processu wyborczego, inicjatechlyski observczego.

Biorąc pod uwagę :

И. Zbliżenie kierownictwa CIS-EMO do structure państwowych Federacji Rosyjskiej;
II. Wcześniejsze oświadczenia CIS-EMO dotyczące wyborów w Украина, Kirgizji itd., Które przeczyły oświadczeniom misji ОBWE i innych misji krajów demokratycznych;

Fundacja «Otwarty Dialog» wyraża swoje zaniepokojenie działalnością w ukrainie misji organacji CIS-EMO i wzywa członków międzynarodowych misji Obvacyjnych, aby byli gotowjówi kaaaaaaaaaaaaa.

W ocenie ekspertów Fundacji «Otwarty Dialog», celem działalności organacji CIS-EMO jest zakłócenie obiektywnego monitoringu processu wyborów w Ukrainie w celu legitymizacji wyników Fedecywjrjstnych dj. Stawia to pod znakiem zapytania jej statut organacji pozarządowej.

Podstawowe informacje:

Międzynarodowa Organizacja ds. Obserwacji Wyborów CIS-EMO została utworzona i zarejestrowana w Rosji we wrześniu 2003 r.jako międzynarodowa organacja pozarządowa. Założycielami fundacji są trzy Struktury rządowe: CKW Rosji, Instytut Badań Społeczno-Politycznych Rosyjskiej Akademii Nauk oraz Moskiewska Państwowa Akademia Prawa im. Кутафина.

По другой турзе wyborów prezydenckich w ukrainie (w 2004 r.), Przewodniczcy CIS-EMO Алексей Кочетков узнал za zgodny z prawem wybór kandydata z ramienia władzy V. Yanukovicha, ny zerawraca. Przypomnijmy, że póniej wyniki zostały anulowane przez CKW Украина и została przeprowadzona nowa tura głosowania, wyniku którego wygrał kandydat z ramienia opozycji Виктор Ющенко.

Dyrektor CIS-EMO Алексей Кочетков в 2008 г. w trakcie konfliktu zbrojnego w Gruzji byłorganizatorem centrum prasowego «Цхинвал-2008», przekazanego póniej Ministerstwu Informacji i Komunikacji Masowej Republiki Południowa zostęęćji Masowej Republiki Południowa zostęçęćji Najna, któlegzułozuela népodnázówa, któlezáło zénáláná zółó

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *