обзор модных стрижек разных вариантов, фото

Современные девушки отдают предпочтение простым и понятным прическам, которые без труда укладываются всего за несколько минут. В первую очередь, это относится к длине волос до плеч, именно ее парикмахеры считают идеальной. Среди самых популярных стрижек стилисты выделяют каре до плеч без челки. Она позволяет без проблем создавать повседневные укладки и вечерние прически.

Разнообразие вариантов

Стрижка каре является универсальной, она всегда на вершине популярности и идет любому типу лица, нужно только правильно выбрать форму. Их разнообразие позволяет сделать это без особых сложностей. Одна из самых легендарных моделей – боб-каре. Особенность этой стрижки заключается в многослойности, которая придает обладательнице привлекательный и гармоничный вид.

Следующий вид – градуированное каре до плеч без челки. Стрижка делается в виде лесенки с мягкими переходами. От классического типа она отличается более выраженными линиями.

Два эти вида являются основными для стрижки каре. С помощью дополнительных деталей стрижки можно сделать лицо более привлекательным и стереть возрастные границы. Кроме того, любой вид каре до плеч без челки хорошо смотрится на всех типах волос – прямые, кудрявые, редкие и густые. Отличие заключается лишь в способе укладки.

Рассмотрим детально другие существующие виды каре.

Классическое

Стрижка в классическом исполнении никогда не выйдет из моды и не утратит своей уникальности. Она переходит из сезона в сезон и всегда пользуется популярностью у модниц со всего света. Длина классического варианта может варьироваться в зависимости от предпочтений женщины и особенностей лица, но чаще всего отдается предпочтение каре до плеч без челки. Особенность этого варианта заключается в плавных линиях, смягчающих резкие черты лица. По всему периметру длина волос делается одинаковой, поэтому в последующем при создании причесок не возникает проблем. Пробор при классическом каре без челки до плеч может быть любым – прямым, косым или боковым.

«Каре на ножке»

Прямое каре на ножке разительно отличается ото всех остальных вариантов. Большинству девушек этот тип стрижки знаком еще с детства. Его, скорее, можно отнести к короткой стрижке, поскольку длина самого короткого локона едва доходит до подбородка. А на затылочной части пряди и вовсе сбриваются машинкой. Благодаря такому методу стрижки прическа становится очень объемной. При желании допускается легкая градуировка.

Совет. Эту разновидность каре рекомендуется выбирать девушкам с тонкой и изящной шеей. В остальных случаях каре на ножке лишь подчеркнет недостатки внешности. А также следует учитывать, что такая стрижка предполагает частую коррекцию.

Каре с удлинением впереди

Прямое каре без челки до плеч пользуется популярностью у женщин в любом возрасте. Прядки у лица делаются длиннее тех, что расположены сзади. Такая форма похожа на угол, поэтому некоторые называют стрижку «каре с углом». При создании прически мастеру важно подобрать правильные пропорции и не переборщить с длиной затылочной части. Если сделать ее слишком короткой, то получится совсем другая стрижка, каре на ножке или боб-каре. Прическа с удлиненными передними прядками может иметь прямую форму или легкую градуировку. Последняя разновидность придаст образу легкость и воздушность. Такая стрижка идеально подходит девушкам со слишком густыми и тяжелыми локонами. Передняя длина может быть какой угодно, этот параметр полностью зависит от предпочтений женщины. Но именно этот момент определяет плавность перехода. Из описания стрижки ясно и понятно одно – это простор для креатива.

Удлиненная стрижка

Удлиненное каре до плеч без челки, по сути, является той же классической стрижкой. Длина в этом варианте может быть на уровне плеч или несколько ниже. Отличный вариант для средней длины волос. Такая стрижка смотрится очень стильно и дорого, но при условии, что локоны в отличном состоянии. Она подходит всем без исключения, на результат не влияет ни форма лица, ни цвет и структура волос. Срез можно сделать ровным или с элементами каскадной техники.

Главное преимущество, из-за которого стрижка является очень популярной, — возможность сохранить основную длину, но при этом внести в образ изменения. К тому же длинное каре до плеч без челки считается более универсальным, поскольку подойдет даже тем, кто не может похвастаться изящной, длинной шеей. Для девушек с такой проблемой удлиненная стрижка является идеальным вариантом. Она скроет все недостатки.

И последнее, но важное преимущество – не требуется специального ухода и большого количества времени на укладку. Для ежедневных образов достаточно просто вымыть и высушить волосы.

Асимметричное каре

Его легко распознать по четкому срезу и точно выраженному контуру. Такая стрижка может быть совсем короткой или заканчиваться на уровне основания шеи. Прямое каре без челки до плеч способно моментально преобразить лицо и скорректировать недостатки. И главное, что смотрится оно достаточно экстравагантно для того, чтобы подчеркнуть характер девушки.

Интересно! Раньше считалось, что делать асимметрию можно только на идеально прямых локонах, но сейчас этот момент не играет никакой роли. Асимметричное каре вполне могут позволить себе девушки с кучерявыми волосами.

Двойное каре

В нынешнем сезоне это, пожалуй, самый модный тип прически каре до плеч без челки. Она состоит из двух слоев разной длины, кончики при желании обрабатываются градуировкой. Это отличный вариант для девушек с тонкими волосами, поскольку верхний слой стрижки смотрится достаточно объемно. А вот жесткие и густые локоны придется подвергнуть обильной филировке.

Что касается укладки двойного каре, то здесь придется потрудиться. Стилисты считают его одним из сложнейших, в процессе формирования прически потребуется использовать большое количество стайлинга и расчески разной формы.

Градуированное каре

Выполнение градуированного каре до плеч без челки предполагает использование специальной парикмахерской техники. Ее особенность в том, что локоны подстригаются ярусами, ступеньками или лесенкой, расположенными на разной длине. К особенностям этой стрижки можно отнести возможность корректирования черт лица, а также его формы. Градуированная техника стрижки сделает образ более легким, дерзким и задорным. Такую укладку частенько называют небрежной, растрепанной и лохматой. Все это наилучшим образом описывает градуированное каре.

Каскадная стрижка

Каскад – это многоуровневая стрижка с градуировкой разной длины по всему срезу. Правда, в современном мире этим вряд ли можно кого-то удивить. Но существует один маленький нюанс, находящийся уже несколько сезонов на пике популярности – здоровье и объем. Каскадный метод стрижки является действительно хорошим приемом, который добавляет волосам дополнительный объем. Кроме того, эта тип подразумевает частую коррекцию, соответственно, ни о каком сечении и спутывании локонов не может быть и речи. Волосы смотрятся ухоженными и здоровыми.

Чем же привлекает каскадное каре модниц? Прежде всего, это создание стильного образа, который не будет законченным без роскошной, объемной прически. Особенно стилисты рекомендуют выбирать каре до плеч без челки на темные волосы или светлые локоны обладательницам тонких прядей.

Каре на французский манер

Эта прическа покорила сердце не одной модницы и продолжает это делать. Французское каре акцентирует внимание на женственности и подчеркивает красоту любого лица. Особенностью этой стрижки является многослойность и воздушная структура, достигаемая путем создания рваных прядок. Французское каре – это довольно короткая, объемная макушка и ровный срез в затылочной части. В основном делается ровное каре без челки до плеч или чуть-чуть выше, но встречаются и другие варианты – от ультракороткого до удлиненного. Любой из них смотрится красиво и зависит исключительно от индивидуальных особенностей девушки.

Объемное каре

Этой стрижке чаще всего отдают предпочтение обладательницы тонких волос. Особой популярностью объемное каре пользуется у голливудских звезд. Объясняется выбор тем, что при помощи такого каре можно сделать реальностью мечты о густых локонах. По крайней мере, визуально. В процессе стрижки используется градуировка, играющая чуть ли не основную роль.

Что касается укладки, то больше всего повезло девушкам с тугими кудряшками, им для шикарной прически достаточно пары взмахов расческой. А вот остальным придется приложить усилия, только в этом случае получится хороший результат.

Совет! Чтобы объемное каре смотрелось еще лучше, можно окрасить локоны с применением одной из техник: омбре, балаяж или сомбре.

Каре на блондинистых волосах

Блондинки при выборе этой стрижки могут остановиться на любом варианте. Светлые оттенки локонов смягчат любую стрижку, она станет более легкой и воздушной.

Однако при выборе формы не стоит забывать об индивидуальных особенностях формы лица, а также учитывать характер и темперамент женщины. Стрижка всегда должна отражать внутреннее состояние, она в каком-то смысле является инструментом самовыражения.

Стрижка для темных волос

Темный цвет волос делает форму лица более четкой и акцентирует внимание на контурных линиях.

При создании укладки и оформлении пробора не следует забывать, что темное каре в сочетании со светлой кожей смотрится гораздо строже и элегантнее. В независимости от выбранной формы и техники эта стрижка сделает брюнеток еще выразительнее.

Стрижка каре выполняется в различных вариантах, поэтому при выборе именно «своего» следует проконсультироваться со специалистом. Он даст все необходимые рекомендации с учетом оттенка волос, формы лица и прочих ваших особенностей.

Выбор каре по типу лица

Для того чтобы стрижка каре до плеч без челки стала украшением образа, необходимо правильно ее подобрать. Для каждого типа лица должно быть свое каре. Чтобы не ошибиться с выбором, рекомендуется послушать специалистов.

1. Лицо квадратной формы. Обладательницам квадрата следует акцентировать внимание на объеме и легкости. Это станет противовесом угловатых черт. Поэтому можно смело выбирать градуированную или асимметричную стрижку с удлиненными прядками у лица.
2. Круглая форма. Круглолицые женщины чаще других сталкиваются с трудностями в процессе выбора прически. Чтобы замаскировать излишнюю округлость, можно сделать, к примеру, темное каре до плеч без челки. Этот прием позволит визуально вытянуть форму лица и приблизить ее к овалу. При укладке не рекомендуется экспериментировать с подкручиванием концов внутрь. Кроме того, старайтесь избегать прямого пробора, он только подчеркнет округлость и сделает лицо еще шире. Идеальный вариант – прямые волосы, зачесанные набок или слегка закрученные от лица.
3. Форма овала. Наверняка многие знают, что это идеальная форма. Обладательницам овального лица несказанно повезло, так как им подойдет любая разновидность каре – классическое, кудрявое, градуированное, прямое и прочее. Но и в этом случае существуют индивидуальные особенности. Например, при широких скулах рекомендуется выбирать стрижку с удлинением спереди. Длинные прядки сделают лицо изящнее.
4. Треугольник. Женщинам с треугольной формой лица подойдут и короткие, и длинные волосы, каре до плеч без челки тоже будет смотреться отлично. Хотите градуировку или асимметрию? Пожалуйста!

Способы укладки каре

Укладывать стрижку средней длины можно по-разному. Существует несколько самых распространенных вариантов – для ежедневных образов и на торжество. Рассмотрим каждый из них подробно.

Укладка феном и круглой щеткой

Это отличный вариант на каждый день для похода на работу, учебу и прогулку. Процесс создания занимает не более 10 минут. Итак, начнем.

1. Помойте волосы очищающим средством и промокните полотенцем.
2. Нанесите на локоны термозащитное средство и пенку/мусс для укладки.
3. Просушите массу феном, формируя при помощи круглой щетки нужную форму кончиков. Их можно завивать как внутрь, так и наружу.

Создание кудряшек

Хотите выглядеть очаровательно? Побалуйте себя кудряшками. Для этого потребуется плойка, утюжок или набор бигуди.

1. Помойте голову и нанесите на локоны термозащиту.
2. Просушите и нанесите любимое укладочное средство.
3. Отделяйте от всей массы небольшие прядки накручивайте их поочередно на плойку или бигуди.
4. Разделите получившиеся кудри пальцами и сбрызните лаком.

Для того чтобы завитушки получались мелкими, необходимо брать тоненькие прядки. Если вы желаете получить плавные локоны, то и прядки должны быть толще.

Эффект небрежности

Отличный вариант для активных молодых девушек – легкая небрежность на голове. Чтобы добиться этого эффекта, необходимо:

1. Нанесите на влажные локоны защитное средство.
2. Обработайте волосы муссом или пенкой для укладки.
3. Наклонитесь и взъерошьте прядки руками.
4. Просушите их при помощи фена, продолжая мять. Положение головы при этом менять не нужно, то есть процесс выполняется головой вниз.
5. Поднимите голову, подправьте торчащие волоски и зафиксируйте результат лаком для волос.

Укладка «Идеальная гладкость»

Противоположность предыдущему варианту. Такая прическа одинаково хорошо смотрится на любой длине.

1. Помойте волосы и обработайте их защитным средством от воздействия высоких температур.
2. Тщательно просушите волосы, они должны быть совершенно сухими.
3. Разделите массу на несколько частей.
4. Вытяните каждую прядку при помощи утюжка. Готово!

После выпрямления волосы можно оставить распушенными или собрать в хвост.

Каким бы способом укладывания волос вы ни воспользовались, не следует сильно увлекаться средствами для стайлинга. Большое количество мусса и лака превратит легкую женственную укладку в стоячий парик. Для создания прически достаточно небольшого количества пенки, размером с грецкий орех, а если речь идет о геле, то еще меньше. Что касается лака или спрея, то 1–2 пшиков хватит для того, чтобы укладка сохранилась в течение всего дня. Лучше выбирать средства сильной фиксации, их требуется гораздо меньше.

Стрижка каре на короткие волосы и среднюю длину: 76 фото, видео

Не знаете какой вид каре выбрать на короткие или на средние волосы: с челкой, удлиненное, боб, ласточка, каре для коротких, средних волос? Хотите узнать, как стричь боб каре? Тогда вы пришли по адресу. В этой статье представлены фото и видео наиболее популярных моделей каре на короткие и средние волосы, различные разновидности каре, техники стрижки, в том числе боб каре (каре на ножке). Начнем.

Всем известная женская стрижка каре ставшая супер популярной почти 100 лет назад в начале двадцатого века остаётся очень востребованной и в наши дни. Изначально стрижка каре имела не такой вид какой мы привыкли видеть сейчас. Стрижка каре делалась на средние волосы. Снизу обязательно создавался чёткий контур, при всём при этом, обязательным элементом прически каре являлась челка, которая была прямой.

С течением времени прическа каре преобразовывалась и изменялась, приобретая разнообразные формы и вариации.

Однако, например, каре на ножке так и осталось модной «современной» прической без практически каких либо изменений.

Как выбрать стрижку каре?

Если у вас прямые волосы то каре подходит вам как нельзя лучше. Стрижка каре придает элегантности вашему образу, такая прическа является эталоном классики в мире причесок. каре подходит также хорошо и к вьющимся волосам. Существует большое количество моделей этой прически как для прямых, так и для вьющихся волос. Стрижка каре отлично подойдет всем представительницам прекрасного пола, несмотря на возраст или предпочтение в стиле.

Самое главное при выборе каре это подобрать её правильную форму и длину ножки подходящую под физиологические особенности, будь то длинная тонкая шея, особенности в форме лица и т.д.

Наиболее часто используемые виды каре это каре без челки, каре неправильной формы (асимметричное), прямое каре только сзади или просто полностью прямое каре.

Такая стрижка, как каре, не только выглядит интересно она ещё и выполняет другие функции, например некоторые варианты каре приоткрывают шею, что подчеркивает женственность и утонченность, поэтому очень важно учитывать этот нюанс, при продумывании своего образа.

Например если ваша шея не такая длинная, кокой вы хотели бы её видеть, стрижка каре удлинит её визуально. Не нужно поднимать ножку каре высоко, если природа наградила вас широкой шеей. Например есть задумка не приоткрывать шею, тогда не убирайте слишком много волос сзади и не нужно поднимать ножку каре очень высоко.

Каре подобного рода великолепно смотрится на стройных девушках с «лебединой», тонкой шеей и узкими плечиками. Стрижка придаст образу утонченности, аристократичности и индивидуальности, при этом сохраняя классический стиль, который никогда не перестанет быть модным и трендовым.

Если ваши волосы тонкие — сделайте каре с переходами, при этом не создавая  слишком прямые линии в местах отреза, что касается пробора, его лучше сделать косым. Обладательницам густых волос повезло, ведь почти любой вариант каре подойдет и будет выглядеть превосходно. Например при круглой форме лица каре нужно делать удлиненной формы на ножке, такой прием визуально изменит форму лица и сделает его более вытянутым.  Если удлинённое лицо планируется немного округлить, сделать немного короче, нужно сделать челку длинной а также сделать пряди волос ниже линии подбородка. Если в планах скрыть скулы при широком лице замаскируйте их градуированными переходами от концов  изогнутых внутрь и созданием косой челки.

Короткое каре на тонкие волосы

Стрижка каре на короткие волосы

Каре «на ножке» имеет различие в длине прядей с боков, а также задним срезом остротой угла перехода от виска к затылочной части. При создании стрижки каре зачастую применяется метод известный как градуировка. Такой метод предусматривает аккуратный переход между короткими и длинными прядями волос. Градуировка зависит от объема волос, а также их внешнего вида. При подборе варианта стрижки каре обязательно учитывается длина и форма челки, челка используется для подчеркивания наиболее привлекательных черт вашего лица. Например каре в виде буквы А. А-форма стрижки каре может превратить скромную девушку в роковую и целеустремлённую женщину-вамп, способную соблазнить любого, ведь не зря эта стрижка пользуется популярностью уже больше ста лет.

Вот небольшой пример различных вариантов каре:  стрижки каре на короткие волосы

Удлиненное каре «ласточка» на короткие волосы

Как выглядит такая модель стрижки каре? Для удлиненного каре «ласточка» передние пряди волос стригутся до плеч. В это стрижке очень важно сделать правильный переход, чем лучше он выполнен, тем более выразительней выглядит стрижка. Такая стрижка может быть, как с челкой, так и без челки. Каре «ласточка» хорошо подойдет для лица, с выраженными скулами, маскируя их за счет визуального сужения.  Надо понимать, что в случае  каре «ласточка» длинные пряди до плеч превосходно выглядят и добавляют элегантности и женственности. Такие приемы применяемые в данной стрижке способны смягчить резкие черты лица.

Варианты стрижки каре на короткие и средние волосы без челки:

Удлиненное каре на короткие волосы:

Нестандартное каре с удлинением:

Короткое каре на волнистые волосы:

Каре с челкой на короткие волосы и среднюю длину

Если вы решили серьёзно изменить свой образ с помощью стрижки попробуйте вариант при котором густая челка будет достигать середины лба. Многие, наверное, видели подобную прическу в различных фильмах. Такая челка великолепно будет смотреться с длинными прядями. Если лицо не вытянутой формы то и с короткими прядями стрижка смотрится красиво. Согласитесь, каре с такой челкой придаёт особой выразительности и глазам и форме бровей. В дополнении ко всему стрижка зрительно способна омолодить придать некую игривость вашему образу.

Фото: Короткое каре на темные волосы

Стрижка каре на короткие волосы с челкой фото:

Боб каре на короткие волосы с челкой фото:

Градуированное каре на короткие волосы

Такая стрижка каре является неровной за счет присутствия в ней уровней разной высоты похожих на лесенку. Поэтому обладательницам тонких волос нужно присмотреться к этому варианту особенно тщательно ведь градуированное каре способно придать дополнительный объём.

К сожалению, такая стрижка не подойдет к вьющимся волосам потому, что эффект градуирования (лесенка) пропадет. Происходит это из-за того, что волосы постоянно нужно будет выпрямлять с помощью утюжка для придания нужной формы.

Эта стрижка выглядит так: сзади короткие пряди, которые удлиняются ближе к лицу. Длина передних локонов должна быть до подбородка, можно немного ниже, но не сильно.

Фото: Градуированное каре с челкой на короткие волосы

Каре каскад на короткие волосы вид сзади фото:

Фото: Каскадное каре на короткие волосы

Боб-каре на ножке

Запомните простое правило, при стрижке боб-каре градуировка делается по простому принципу: каждая последующая прядь на 0.5 – 1 миллиметр короче чем предыдущая. Градуировка по подобному принципу создает дополнительный объем. Наибольший визуальный объем достигается в затылочной части головы. Боб-каре на ножке выглядит достаточно ровной сзади. Стрижка может иметь плавный переход вверх.

Подобный вариант прически может отлично сочетаться и с длинными прядями у лица. В данном исполнении челка не предусматривается.

Стрижка боб каре не требует серьёзных усилий в уходе. Например, для выполнения укладки волос достаточно лишь немного приподнять у корней. Стрижка достаточно универсальна и подходит на все случаи жизни и для всех возрастов.

Боб каре на короткие волосы фото:

Стрижка каре на короткие волосы вид сзади фото:

Асимметричное «косое» каре:

Омбре на короткие волосы каре фото:

Как правильно стричь боб каре

Стрижка боб каре не сложная. Разобраться в этом вам поможет видеоинструкция:

//www.youtube.com/watch?v=x6pfsJ7Hc3E

Инструкция стрижки боб каре:

1. Для начала нужно разделить предварительно вымытые  немного влажные волосы с помощью двух проборов на четыре части. Горизонтальный пробор должен идти от одного до другого виска. Вертикальный пробор идет от затылка ко лбу. Волосы крепятся с помощью зажимов.

2. Обработка затылочной части производится с низа. Для этого нижнюю прядь волос, которая располагается на уровне ушей, нужно отделить при помощи зажимов. Далее начинайте формировать так называемый «носок», для этого отрезайте небольшие пряди волос от низа к верху.

3. После окончания формирования формы переходя от одной пряди волос к другой  необходимо придать им требующуюся длину на затылке.

4. Теперь пришла пора продвигаться к лицевой части прически. Для этого нужно выравнивать длину волос формируя нужный угол.

5. Финальным штрихом стрижки боб каре будет создание челки, которая подрезается так, как считаете нужным.

Какие преимущества содержит в себе каре:

Давайте разберёмся, какие положительные стороны сочетает в себе каре и есть ли у такой стрижки минусы. Прежде всего, каре выглядит стильно. При этом, в дополнении к стилю, это очень аккуратная, практичная и ухоженная стрижка придающая утонченности и женственности. Такая прическа ни кого не оставит равнодушным и будет притягивать взгляды окружающих. Однако есть у такой стрижки  и свой значительный минус. Таким минусом является частый визит в салон к парикмахеру. Из-за быстро растущих волос форма такой стрижки долго не держится, ее постоянно нужно корректировать .

Преимущества стрижки каре:

• подойдет и девушкам и женщинам, любого возраста за счет своей универсальности. Обладает визуальным омолаживающим эффектом, который усиливается при использовании челки;
• подходит для всех типов лиц при условии правильного подбора модели стрижки. Факторами выбора модели являются : длина волос, наличие или отсутствие челки, угла и формы стрижки;
• подчеркивает утонченности шеи делая образ более женственным и нежным;
• является настоящим спасением для тонких волос, ведь такая стрижка способна придать волосам желанный объем без использования различных средств или инструментов.

MVPA Meanderings: курсор: построить изображение NIfTI

Ах, Карет. Такие красивые картинки, такая кривая обучения. В надежде избавить других от разочарования, в этом уроке показано, как использовать курсор, чтобы сделать красивое изображение из файла nifti — nifti, созданного в предыдущем посте и доступного для скачивания здесь. Я использую каретку версии 5.65, 27 января 2012 г.

скачивание

Первый шаг – получить каретку и анатомический шаблон. У меня не было проблем с регистрацией и загрузкой файлов со страницы загрузки; единственное, что меня смутило, это то, что вам не нужно (по крайней мере, в Windows) устанавливать программу: вы просто распаковываете ее в то место на жестком диске, где хотите, а затем дважды щелкаете exe, чтобы запустить программу. В частности, я разархивировал загрузку каретки в d:/caret/, поэтому запустите ее, дважды щелкнув d:/caret/caret/bin_windows64/caret5.exe в проводнике.

Но чтобы сделать что-то полезное, нужно скачать не только программу, но и атлас. Осторожный коллега предположил, что atlas_Conte69_74k_pals подходит для отображения моих нормализованных файлов MNI, обработанных SPM8, а затем R. Интерфейс довольно необычный, но вы сможете скачать этот атлас на этой странице SumsDB. Убедитесь, что вы получили набор, предназначенный для каретки 5, а не для верстака. Загрузка представляет собой zip-архив, содержащий кучу файлов. Я распаковал zip в d:/caret/atlas_Conte69._74k_pals/; обратите внимание, где файлы распакованы.

получить пустой мозг

Запустите каретку (двойной щелчок или что-то еще, как описано выше). В моем окне Windows сначала открывается небольшое окно DOS, а затем графический интерфейс с изображением дружелюбной моркови Карет. Теперь нам нужен чистый мозг, чтобы поместить на него кластеры нифти-изображения. Пример nifti выровнен по шаблону MNI в стиле SPM8, поэтому мы можем сказать об этом, когда загружаем пустой мозг.

В каретке выберите File, затем Open Spec File… Перейдите к тому месту, куда вы положили atlas_Conte69_74k_pals и выберите pals.L.atlas.74k_pals.spec. Обратите внимание на . L. в середине имени файла: мы загружаем только пустой мозг левого полушария. Чтобы получить права, проделайте те же шаги, но выберите .R. файл. Это нормально, что у нифти есть оба полушария, если все пойдет хорошо, каретка поместит правильные кластеры на правильные полушария.

Теперь появляется еще одно окно. Здесь перечислены некоторые вещи, которые связаны (или что-то еще) с файлом .spec, который мы только что открыли. В этом большом окне нужно указать несколько вещей: какие пустые мозги загружать (плоские, надутые, реперные) и пространство атласа, которое мы хотим использовать.

В данном случае образ nifti — MNI, поэтому я установил для поля Space значение SPM5 (у него нет параметра SPM8, но SPM5 совместим). Затем установите флажки в поле «Файлы координат» для пустых мозгов, которые вы хотите иметь в наличии. В этом примере я выбрал все Conte69, кроме FLAT, потому что я не хочу видеть плоскую карту. Теперь нажмите Загрузить.

Если повезет, экран опций исчезнет, ​​и вы увидите пустой мозг в главном окне курсора, как показано ниже.

изменение главного окна просмотра

В главном окне просмотра есть кнопки для вращения мозга, независимо от того, является ли он пустым или на нем нанесены капли.

Основные обведены слева. Щелчок по маленьким кнопкам M L A P и т. д. заставляет мозг поворачиваться к определенным видам — я нажал кнопку L («боковой»), чтобы показать вид сбоку, показанный здесь.

В раскрывающемся списке «Модель» вы можете выбрать, какой пустой мозг вы хотите увидеть — насколько надутым. На этом скриншоте мы смотрим на модель FIDUCIAL — самую «ухабистую» в этом наборе пустых мозгов. Измените модель на INFLATED или VERY INFLATED, чтобы увидеть надутые модели. Обратите внимание, что это карты, которые мы выбрали, установив флажки на предыдущем экране (на рисунке выше — экран, который появляется при загрузке файла .spec).

наложение изображения NIfTI

Теперь, когда у нас есть чистый мозг, мы можем поместить на него наши кластеры. Я предполагаю, что у нас есть кластеры в правильно отформатированном файле изображения — что информация заголовка с информацией об ориентации была установлена ​​​​правильно. Я также предполагаю, что мы указали пробел, соответствующий нашему нифти, когда загружали пустой мозг.

1. В окне курсора щелкните Атрибуты, затем Сопоставьте объем(ы) с поверхностью(ями).
2. Оставьте для параметра «Тип отображения данных» значение «Метрические (функциональные) или данные формы поверхности» и нажмите «Далее».
3. Нажмите кнопку «Добавить тома с диска…» и перейдите к изображению, которое вы хотите наложить, например fakeBrain.nii.gz. После того, как вы выберете его, его имя появится в большом белом поле со словом ФАЙЛ. Нажмите кнопку «Далее».
4. В следующем окне («Spec File and Surface Selection») нажмите кнопку «Map to Caret…», затем OK в появившемся маленьком окне. Теперь в большом белом поле должно быть написано «Карет (1 поверхность)». Нажмите кнопку «Далее».
5. Нажмите кнопку «Далее» на экране «Именование файлов данных», ничего не меняя.
6. Выберите «METRIC_INTERPOLATED_VOXEL» на экране «Алгоритм сопоставления», затем нажмите кнопку «Далее».
7. Нажмите «Готово», затем «Закрыть».

Большое окно исчезнет, ​​снова показав пустой мозг в окне курсора… и оно по-прежнему пустое. Не паникуйте: курсор не показывает капли, пока вы не скажете об этом.

Нажмите маленькую кнопку D/C в главном окне курсора (справа от кнопок, которые вращают изображение). Откроется большое окно «Управление отображением».

Выберите страницу «Overlay/Underlay — Surface» (как на этом снимке экрана), если она не открылась на этой странице.

Установите «Основной наложение» «Тип данных» на «Метрика» (как выделено зеленым). Это должно привести к тому, что поля «Показать столбец» и «Пороговый столбец» автоматически будут иметь имя загруженного нами изображения — fakeBrain. nii.gz. Нажмите кнопку «Закрыть», чтобы закрыть окно.

Если следовать этим шагам, вы должны увидеть красочную группу вокселей на медиальной стенке шаблона (нажмите кнопку «M» в окне просмотра, чтобы повернуть). Страница «Параметры метрики» окна «Управление отображением» позволяет настроить масштаб, установить другую палитру и отобразить ключ цвета.

комментарии

Если вы выбрали изображение в качестве основного наложения в элементе управления отображением, но капли не появляются, проверьте правильность установки информации об ориентации в накладываемом изображении, например, открыв изображение в другой программе и проверив, правильно ли оно ориентировано. Caret не обязательно будет выдавать сообщения об ошибках, если не может определить, куда поместить наложение.

Caret имеет гораздо больше функций, чем те, которые используются в этом руководстве. Некоторые из выбранных здесь параметров могут не подходить для ваших данных; убедитесь, что вы проверили изображения, чтобы убедиться, что кластеры появляются в ожидаемых местах.

ОБНОВЛЕНИЕ (20 сентября 2013 г.): инструкции по созданию этого наложения в Connectome Workbench (преемник символа вставки) опубликованы здесь.

3 Предварительная обработка | Пакет каретки

• Создание фиктивных переменных
• Предикторы с нулевой и почти нулевой дисперсией
• Идентификация коррелированных предикторов
• Линейные зависимости
• Предварительный процесс Функция
• Центрирование и масштабирование
• Вменение
• Преобразование предикторов
• Собираем все вместе
• Расчет расстояния класса

Вставка включает несколько функций для предварительной обработки данных предиктора. Предполагается, что все данные являются числовыми (то есть факторы были преобразованы в фиктивные переменные с помощью model.matrix , dummyVars или другими способами).

Обратите внимание, что в следующей главе, посвященной использованию рецептов с поездом , показано, как этот подход может предложить более разнообразный и настраиваемый интерфейс для предварительной обработки в пакете.

3.1 Создание фиктивных переменных

Функцию dummyVars можно использовать для генерирования полного (менее чем полный параметризованный ранг) набора фиктивных переменных из одного или нескольких факторов. Функция принимает формулу и набор данных и выводит объект, который можно использовать для создания фиктивных переменных с помощью метода прогнозирования.

Например, набор данных etitanic в пакете earth включает два фактора: pclass (пассажирский класс, с уровнями 1-й, 2-й, 3-й) и пол (с уровнями женский, мужской). Базовая функция R model.matrix будет генерировать следующие переменные:

 библиотека (земля)
данные (этитанические)
head(model.matrix(survived ~ ., data = etitanic)) 

 ## (Intercept) pclass2nd pclass3rd sexmale age sibsp parch
## 1 1 0 0 0 29.0000 0 0
## 2 1 0 0 1 0,9167 1 2
## 3 1 0 0 0 2.0000 1 2
## 4 1 0 0 1 30.0000 1 2
## 5 1 0 0 0 25.0000 1 2
## 6 1 0 0 1 48. 0000 0 0 

Использование dummyVars :

 dummyVars <- dummyVars(выжило ~ ., данные = etitanic)
head(predict(чайники, newdata = etitanic)) 

 ## pclass.1st pclass.2nd pclass.3rd sex.female sex.male age sibsp parch
## 1 1 0 0 1 0 29.0000 0 0
## 2 1 0 0 0 1 0,9167 1 2
## 3 1 0 0 1 0 2.0000 1 2
## 4 1 0 0 0 1 30.0000 1 2
## 5 1 0 0 1 0 25.0000 1 2
## 6 1 0 0 0 1 48.0000 0 0 

Обратите внимание, что пересечения нет, и каждый фактор имеет фиктивную переменную для каждого уровня, поэтому эта параметризация может быть бесполезна для некоторых функций модели, таких как lm .

3.2 Предикторы с нулевой и почти нулевой дисперсией

В некоторых ситуациях механизм генерации данных может создавать предикторы, которые имеют только одно уникальное значение (т. е. «предиктор с нулевой дисперсией»). Для многих моделей (за исключением моделей на основе дерева) это может привести к сбою модели или нестабильности подгонки.

Точно так же предикторы могут иметь только несколько уникальных значений, которые встречаются с очень низкой частотой. Например, в данных о лекарственной устойчивости данные дескриптора nR11 (количество 11-членных колец) имеют несколько уникальных числовых значений, которые сильно несбалансированы:

 данные (mdrr)
data.frame(table(mdrrDescr$nR11)) 

 ## Частота Var1
## 1 0 501
## 2 1 4
## 3 2 23 

Проблема здесь в том, что эти предикторы могут стать предикторами с нулевой дисперсией, когда данные разбиты на подвыборки перекрестной проверки/бутстрапа, или что несколько выборок могут оказать чрезмерное влияние на модель. Эти предикторы с «почти нулевой дисперсией», возможно, потребуется идентифицировать и исключить до моделирования.

Чтобы идентифицировать эти типы предикторов, можно рассчитать следующие две метрики:

• частота наиболее распространенного значения по сравнению со вторым наиболее частым значением (называемым «отношением частоты»), которое будет близко к единице для скважины. -поведенческие предикторы и очень большие для сильно несбалансированных данных и
• «процент уникальных значений» — это количество уникальных значений, деленное на общее количество выборок (умноженное на 100), которое приближается к нулю по мере увеличения детализации данных

Если отношение частот больше предварительно заданного порога, а процент уникальных значений меньше порога, можно считать, что предиктор имеет близкую к нулю дисперсию.

Нам бы не хотелось ложно идентифицировать данные с низкой степенью детализации, но равномерно распределенные, например данные из дискретного равномерного распределения. Использование обоих критериев не должно ложно обнаруживать такие предикторы.

Глядя на данные MDRR, функцию NearZeroVar можно использовать для определения переменных с почти нулевой дисперсией ().0084 Аргумент saveMetrics может использоваться для отображения деталей и обычно по умолчанию равен FALSE ):

 nzv <- nearZeroVar(mdrrDescr, saveMetrics= TRUE)
nzv[nzv$nzv,][1:10,] 

 ## freqRatio процентУникальный zeroVar nzv
## nTB 23.00000 0.3787879 ЛОЖЬ ИСТИНА
## nBR 131.00000 0.3787879 ЛОЖЬ ИСТИНА
## nI 527.00000 0.3787879 ЛОЖЬ ИСТИНА
## nR03 527,00000 0,3787879 ЛОЖЬ ИСТИНА
## nR08 527,00000 0,3787879 ЛОЖЬ ИСТИНА
## nR11 21,78261 0,5681818 ЛОЖЬ ИСТИНА
## nR12 57,66667 0,3787879ЛОЖНАЯ ПРАВДА
## D.Dr03 527.00000 0.3787879 ЛОЖЬ ИСТИНА
## D.Dr07 123. 50000 5.8712121 ЛОЖЬ ИСТИНА
## D.Dr08 527.00000 0.3787879 ЛОЖЬ ИСТИНА 

 dim(mdrrDescr) 

 ## [1] 528 342 

 nzv <- nearZeroVar(mdrrDescr)
filteredDescr <- mdrrDescr[ -nzv]
dim(filteredDescr) 

 ## [1] 528 297 

По умолчанию nearZeroVar возвращает позиции переменных, помеченных как проблемные.

3.4 Линейные зависимости

Функция findLinearCombos использует QR-разложение матрицы для перечисления наборов линейных комбинаций (если они существуют). Например, рассмотрим следующую матрицу, которая могла быть получена путем параметризации менее чем полного ранга двухсторонней экспериментальной схемы:

 ltfrDesign <- matrix(0, nrow=6, ncol=6)
ltfrDesign[1] <- c(1, 1, 1, 1, 1, 1)
ltfrDesign[2] <- c(1, 1, 1, 0, 0, 0)
ltfrDesign[3] <- c(0, 0, 0, 1, 1, 1)
ltfrDesign[4] <- c(1, 0, 0, 1, 0, 0)
ltfrDesign[5] <- c(0, 1, 0, 0, 1, 0)
ltfrDesign[6] <- c(0, 0, 1, 0, 0, 1) 

Обратите внимание, что столбцы два и три в сумме составляют первый столбец. Точно так же столбцы четыре, пять и шесть составляют первый столбец. findLinearCombos вернет список, в котором перечислены эти зависимости. Для каждой линейной комбинации он постепенно удаляет столбцы из матрицы и проверяет, разрешены ли зависимости. findLinearCombos также вернет вектор позиций столбцов, которые можно удалить, чтобы устранить линейные зависимости:

 comboInfo <- findLinearCombos(ltfrDesign)
комбоИнформация 

 ## $linearCombos
## $linearCombos[[1]]
## [1] 3 1 2
##
## $linearCombos[[2]]
## [1] 6 1 4 5
##
##
## $удалить
## [1] 3 6 

 ltfrDesign[ -comboInfo$remove] 

 ## [1] [2] [3] [4]
## [1,] 1 1 1 0
## [2,] 1 1 0 1
## [3,] 1 1 0 0
## [4,] 1 0 1 0
## [5,] 1 0 0 1
## [6,] 1 0 0 0 

Эти типы зависимостей могут возникать, когда для описания структуры молекулы используется большое количество бинарных химических отпечатков пальцев.

3.5 Функция

preProcess

Класс preProcess может использоваться для многих операций над предикторами, включая центрирование и масштабирование. Функция preProcess оценивает требуемые параметры для каждой операции, а predict.preProcess используется для их применения к конкретным наборам данных. Эта функция также может быть интерфейсом при вызове функции train .

Несколько типов методов описаны в следующих нескольких разделах, а затем используется еще один пример для демонстрации того, как можно использовать несколько методов. Обратите внимание, что во всех случаях Функция preProcess оценивает все, что ей требуется, из определенного набора данных (например, обучающего набора), а затем применяет эти преобразования к любому набору данных без повторного вычисления значений

3.6 Центрирование и масштабирование

В приведенном ниже примере половина данные MDRR используются для оценки местоположения и масштаба предикторов. Функция preProcess на самом деле не выполняет предварительную обработку данных. predict.preProcess используется для предварительной обработки этого и других наборов данных.

 набор семян(96)
inTrain <- образец (seq (вдоль = mdrrClass), длина (mdrrClass)/2)
обучение <- filteredDescr[inTrain,]
тест <- filteredDescr[-inTrain,]
trainMDRR <- mdrrClass[inTrain]
testMDRR <- mdrrClass[-inTrain]
preProcValues ​​<- preProcess (обучение, метод = c («центр», «масштаб»))
trainTransformed <- прогнозировать (preProcValues, обучение)
testTransformed <-predict(preProcValues, test) 

Параметр preProcess "диапазон" масштабирует данные в интервале между нулем и единицей.

3.7 Импутация

Предварительный процесс может использоваться для импутации наборов данных только на основе информации в обучающем наборе. Один из способов сделать это — использовать K ближайших соседей. Для произвольной выборки в обучающем наборе находятся K ближайших соседей, и значение для предиктора вменяется с использованием этих значений (например, с использованием среднего значения). Использование этого подхода автоматически запускает preProcess для центрирования и масштабирования данных, независимо от того, что находится в методе аргумент. В качестве альтернативы для импутации можно также использовать деревья в мешках. Для каждого предиктора в данных создается дерево в мешках с использованием всех других предикторов в обучающем наборе. Когда в новой выборке отсутствует значение предиктора, для предсказания значения используется модель с пакетами. Хотя теоретически это более мощный метод вменения, вычислительные затраты намного выше, чем у метода ближайшего соседа.

3.8 Преобразование предикторов

В некоторых случаях необходимо использовать анализ основных компонентов (PCA) для преобразования данных в меньшее подпространство, где новые переменные не коррелируют друг с другом. Класс preProcess может применить это преобразование, включив "pca" в аргумент метода . Это также приведет к принудительному масштабированию предикторов. Обратите внимание, что при запросе PCA PreProcess изменяет имена столбцов на PC1 , PC2 и так далее.

Аналогичным образом, анализ независимых компонентов (ICA) также можно использовать для поиска новых переменных, которые представляют собой линейные комбинации исходного набора, так что компоненты являются независимыми (в отличие от некоррелированных в PCA). Новые переменные будут помечены как IC1 , IC2 и так далее.

Преобразование «пространственный знак» (Serneels et al, 2006) проецирует данные для предиктора на единичный круг в измерениях p, где p — количество предикторов. По сути, вектор данных делится на его норму. На двух рисунках ниже показаны два центрированных и масштабированных дескриптора из данных MDRR до и после преобразования пространственных знаков. Перед применением этого преобразования предикторы должны быть центрированы и масштабированы.

 библиотека (AppliedPredictiveModeling)
прозрачная тема (транс = .4) 

 plotSubset <- data.frame(scale(mdrrDescr[ c("nC", "X4v")]))
xyplot(nC ~ X4v,
       данные = сюжетное подмножество,
       группы = mdrrClass,
       auto. key = list(columns = 2)) 

После пространственного знака:

 преобразовано <-spaceSign(plotSubset)
преобразованный <- as.data.frame(преобразованный)
xyplot(nC ~ X4v,
       данные = преобразованы,
       группы = mdrrClass,
       auto.key = list(columns = 2)) 

Другой вариант, "BoxCox" оценит преобразование Бокса-Кокса для предикторов, если данные больше нуля.

 preProcValues2 <- preProcess (обучение, метод = "BoxCox")
trainBC <- предсказать (preProcValues2, обучение)
testBC <- предсказать (preProcValues2, тест)
preProcValues2 

 ## Создано из 264 выборок и 31 переменной
##
## Предварительная обработка:
## - Преобразование Бокса-Кокса (31)
## - игнорируется (0)
##
## Лямбда-оценки для преобразования Бокса-Кокса:
## Мин. 1 кв. Медиана Среднее 3-е кв. Максимум.
## -2,0000 -0,2500 0,5000 0,4387 2,0000 2,0000 

Значения NA соответствуют предикторам, которые не удалось преобразовать. Это преобразование требует, чтобы данные были больше нуля. Два подобных преобразования, преобразование Йео-Джонсона и экспоненциальное преобразование Мэнли (1976) также могут использоваться в препроцессе .

3.9 Собираем все вместе

В Прикладном прогнозном моделировании есть тематическое исследование, в котором прогнозируется время выполнения заданий в высокопроизводительной вычислительной среде. Данные:

 библиотека (AppliedPredictiveModeling)
данные (данные планирования)
str(schedulingData) 

 ## 'data.frame': 4331 obs. из 8 переменных:
## $ Протокол: Фактор с 14 уровнями "A", "C", "D", "E",..: 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ...
## $ Соединения: число 997 97 101 93 100 100 105 98 101 95 ...
## $ InputFields: число 137 103 75 76 82 82 88 95 91 92 ...
## $ Итерации: число 20 20 10 20 20 20 20 20 20 20 ...
## $ NumPending : число 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ Час: число 14 13,8 13,8 10,1 10,4 ...
## $ День: Фактор с 7 уровнями "Пн", "Вт", "Ср",..: 2 2 4 5 5 3 5 5 5 3 ...
## $ Класс: Фактор с 4 уровнями "VF", "F", "M", "L": 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 . .. 

Данные представляют собой смесь категориальных и числовых предикторов. Предположим, мы хотим использовать преобразование Йео-Джонсона для непрерывных предикторов, а затем центрировать и масштабировать их. Давайте также предположим, что мы будем запускать модели на основе дерева, поэтому мы можем захотеть сохранить факторы как факторы (в отличие от создания фиктивных переменных). Мы запускаем функцию для всех столбцов, кроме последнего, который является результатом.

 pp_hpc <- preProcess(schedulingData[ -8],
                     method = c("центр", "шкала", "ЙеоДжонсон"))
pp_hpc 

 ## Создано из 4331 образца и 7 переменных
##
## Предварительная обработка:
## - по центру (5)
## - игнорируется (2)
## - в масштабе (5)
## - Преобразование Йео-Джонсона (5)
##
## Лямбда-оценки для преобразования Йео-Джонсона:
## -0.08, -0.03, -1.05, -1.1, 1.44 

 преобразовано <- прогнозировать(pp_hpc, newdata = schedulingData[ -8])
head(transformed) 

 ## Соединения протоколов InputFields Iterations NumPending Hour Day
## 1 E 1,2289592 -0,6324580 -0,0615593 -0,554123 0,004586516 Вт
## 2 E -0,6065826 -0,8120473 -0,0615593 -0,554123 -0,043733201 Вт
## 3 E -0,5719534 -1,0131504 -2,7894869 -0,554123 -0,034967177 Чт
## 4 E -0,6427737 -1,0047277 -0,0615593 -0,554123 -0,964170752 Пт
## 5 E -0,5804713 -0,9564504 -0,0615593 -0,554123 -0,5020 Пт
## 6 E -0,5804713 -0,9564504 -0,0615593 -0,554123 0,698108782 Wed 

Два предиктора, помеченные в выходных данных как «игнорируемые», являются двухфакторными предикторами. Они не изменяются, но числовые предикторы преобразуются. Однако предиктор количества ожидающих заданий имеет очень разреженное и несбалансированное распределение:

 mean(schedulingData$NumPending == 0) 

 ## [1] 0,7561764 

Для некоторых других моделей это может быть проблемой (особенно, если мы передискретизируем или уменьшаем выборку данных). Мы можем добавить фильтр для проверки предикторов с нулевой или почти нулевой дисперсией перед выполнением вычислений предварительной обработки:

 pp_no_nzv <- preProcess(schedulingData[ -8],
                        method = c("центр", "шкала", "ЙеоДжонсон", "nzv"))
pp_no_nzv 

 ## Создано из 4331 образца и 7 переменных
##
## Предварительная обработка:
## - по центру (4)
## - игнорируется (2)
## - удалено (1)
## - масштабированный (4)
## - Преобразование Йео-Джонсона (4)
##
## Лямбда-оценки для преобразования Йео-Джонсона:
## -0,08, -0,03, -1,05, 1,44 

 прогнозировать(pp_no_nzv, newdata = schedulingData[1:6, -8]) 

 ## Соединения протоколов InputFields Итерации Час День
## 1 E 1,2289592 -0,6324580 -0,0615593 0,004586516 Вт
## 2 E -0,6065826 -0,8120473 -0,0615593 -0,043733201 Вт
## 3 E -0,5719534 -1,0131504 -2,7894869 -0,034967177 Чт
## 4 E -0,6427737 -1,0047277 -0,0615593 -0,964170752 Пт
## 5 E -0,5804713 -0,9564504 -0,0615593 -0,5020 Пт
## 6 Э -0,5804713 -0,9564504 -0,0615593 0,698108782 Wed 

Обратите внимание, что один предиктор помечен как «удаленный», а в обработанных данных отсутствует разреженный предиктор.

3.10 Расчет расстояния между классами

знак вставки содержит функции для создания новых
расстояния до центроидов классов (аналогично тому, как работает линейный дискриминантный анализ). Для каждого уровня факторной переменной вычисляются центроид класса и ковариационная матрица. Для новых выборок вычисляется расстояние Махаланобиса до каждого из центроидов класса, которое можно использовать в качестве дополнительного предиктора. Это может быть полезно для нелинейных моделей, когда истинная граница решения на самом деле является линейной.

В случаях, когда в классе больше предикторов, чем выборок, функция classDist имеет аргументы с именем pca и , сохраняющие аргументы , которые позволяют использовать анализ основных компонентов в каждом классе, чтобы избежать проблем с сингулярными ковариационными матрицами. .

predict.classDist затем используется для создания расстояний классов.