Как влияет разница в возрасте между мужчиной и женщиной на супружескую жизнь.

Отношения людей с разницей в возрасте в 17 лет складываются так же, как у тех, у кого она равна одному году, с разницей в 18 лет — так же, как с разницей в 2 года, и т.д. Здесь нужно просто от числа разницы лет отнять число 16. Не забудьте при этом о «правиле 21 марта» и «правиле округления до года».

Многие верят, что заключение браков происходит на небесах. Однако если бы это действительно было так, разве встречалось бы столько мужчин различного возраста, предпочитающих жениться на молодых красотках? А ведь есть не мало семидесяти-, а то и восьмидесятилетних старичков, которые не против вступить в брак с юной девушкой.
Многих интересует вопрос, какую разницу в возрасте между мужчиной и женщиной можно считать нормальной

Так какая разница в возрасте между мужчиной и женщиной нормальная?

Этот вопрос заинтересовал психологов и медиков в разных странах. К примеру, в финских семьях считается, что для рождения здорового потомства разница в возрасте между супругами должна быть не менее пятнадцати лет.

Однако в реальности все выглядит несколько по-другому. «Правильных» семей в Финляндии не так уж и много. В среднем финский муж старше своей жены только на 3 года. Финские ученые считают, что это одна из причин, по которой рождается не так много здоровых малышей.

В Швеции же заявлениям финнов не доверяют. Неужели мужчина, с взрослыми сексуальными потребностями, должен ждать еще 15 лет, когда созреет его юная подруга? Шведы, изучив большое количество семейных пар, решили, что разница в возрасте между мужчиной и женщиной должна быть меньше 6 лет. И, что самое удивительное, главным критерием при выборе спутника жизни, оказалась не любовь, а материальное благополучие супругов. То есть, идеальным партнером для брака является мужчина, имеющий хороший заработок, постоянную и интересную работу. А любовь второстепенна…

Похожий взгляд на возрастные различия имеют и англичане. Однако их заинтересовал еще один вопрос. Влияет ли интеллектуальный уровень мужчин на здоровье их детишек?

Эти исследования привели английских ученых к интересному результату — чем умнее мужчина, тем больше шансов у его детей родиться здоровыми.

Читайте также: ХВАЛИТЕ, ПЕКИТЕ, ГОРДИТЕСЬ! 20 МЕЛОЧЕЙ, ДЕЛАЮЩИХ БРАК СЧАСТЛИВЫМ

возможны ли счастливые отношения, если муж старше жены на 14 лет?

Пары, где один партнёр намного старше другого, сегодня уже никого не удивляют. Во многом это происходит благодаря шоу-бизнесу: Максим Галкин и Алла Пугачёва, Лера Кудрявцева и Макаров Игорь – список можно продолжать долго… Эти семьи образовались уже давно и даже обзавелись детьми.

Моя подруга Лена младше мужа на 14 лет, у них двое замечательных детей. Мне всегда было интересно, как супруги общаются, не похожи ли их супружеские отношения на модель отношений «папа — дочь». Сегодня Лена любезно согласилась ответить на мои вопросы.

— Лена, скажи, как вы с супругом познакомились?

Наше знакомство состоялось совершенно случайно. Я гуляла по набережной, меня окликнул мужчина. Стандартные фразы, просьба оставить номер телефона. Помню, тогда он меня не впечатлил. Тем более на тот момент в моей жизни был нравящийся мне молодой человек, да и возраст меня смутил.

Однако после пяти минут нашего общения я поняла, что этот мужчина мне очень интересен. Игорь был очень корректен, у него был какой-то завораживающий голос, с ним было очень спокойно…

После этого он мне звонил через каждый час, слал восторженные сообщения, а через несколько дней я согласилась встретиться с ним в кафе.

— Сколько лет вы вместе?

Мы встречались 6 лет, а потом сыграли свадьбу. В браке живём уже 5 лет. За всё это время мы ни разу не расставались надолго. Все отпуска проводим вместе.

Казалось бы, должны надоесть друг другу, но нет… Мы умеем отдыхать друг от друга. Он не нарушает моё личное пространство, как и я его. У нас нет секретов, но у каждого есть своя жизнь, границы которой мы уважаем.

— Как его и ваша семья отнеслась к вашему выбору?

Его родители довольно пожилые люди, сначала они настороженно отнеслись к новой возлюбленной сына. И их можно понять: молодая девушка охмурит взрослого мужчину, заберёт квартиру, машину… Со временем они приняли и искренне полюбили меня.

Мои родители дольше привыкали к моему нестандартному выбору: всё-таки Игорь — практически их ровесник. После свадьбы они уже поняли серьёзность наших отношений и больше ни разу разговоров о правильности моего выбора не было.

Теперь у нас у всех ровные отношения, мы часто собираемся за большим праздничным столом, общаемся.

— Правда ли, что женщина выбирает спутника жизни намного старше, если ей не хватало отцовской ласки в детстве?

Нет, в моём случае это не так. У меня полная и счастливая семья. Я, можно сказать, папина дочка. Папа до сих пор меня балует. Не могу сказать, что я компенсировала отсутствие отцовской любви, выбрав взрослого мужчину. Скорее всего, мой выбор обусловлен тем, что Игорь обладал теми же качествами, что и мой отец.

Среди ровесников я не находила таких надёжных людей.

— Есть ли у вас с супругом возрастные противоречия?

Я бы не сказала. Может быть, это связано с тем, что я по натуре очень серьёзный человек, этим и отличалась от своих ровесников. Игорь же, наоборот, более весёлый и деятельный, чем мужчины его возраста.

Мы не ругаемся по поводу предпочтений друг друга: каждый смотрит, слушает и читает то, что нравится именно ему.

Взгляды на воспитание детей и на ведение домашнего хозяйства у нас совпадают. Можно назвать наше мировоззрение классическим: мужчина – главный, женщина – его верная спутница и помощница.

— Отличается ли ваш быт от быта обычной семьи?

Наверное, нет. Единственное — мой муж очень любит проводить время на кухне, там он появляется чаще, чем я.

Я же больше сил и времени уделяю воспитанию детей и наведению порядка в квартире, в последнем вопросе я педант.

Меня привлекло во взрослом мужчине именно это: мне не приходится убирать за ним раскиданные носки, он в состоянии стирать и гладить свои вещи.

Можно сказать, что я не выполняю функции мамочки, как это делают многие мои ровесницы!

— Как вы проводите свободное время?

К сожалению, свободного времени у нас очень мало. Если же удаётся его выкроить, мы всё время посвящаем детям.

Я к тому же занимаюсь вышивкой и бисероплетением. Муж любит читать научную литературу. Летом мы часто выбираемся на природу: благо, места у нас красивые, рядом заповедник…

— Часто ли люди удивляются вашему выбору?

«На чужой роток не накинешь платок», — так ведь говорят в народе. Конечно, я сталкивалась с неодобрительным отношением к моему выбору. Особо нетактичные люди могли вслед бросить язвительное замечание.

Уважаемые читатели, оставляйте комментарии под статьей, делитесь ей в социальных сетях, а если есть вопросы к автору, то обязательно задайте. Нам важна обратная связь.

Сейчас это случается реже, ведь мы всюду появляемся с детьми. Сразу ясно, что у нас серьёзные отношения. А муж слышит только одобрительные комментарии со стороны друзей.

— Считаешь ли ты свой выбор правильным?

Безусловно. Я рада, что смогла отбиться от нападок общества и отстоять свой выбор. Я считаю, что для меня этот выбор был лучшим. Всеми качествами, что я искала ранее в мужчинах, обладает мой супруг. Эти ли не счастье?

Мнение редакции

Елена Калита

Редактор журнала

Для счастливой семейной жизни важна, в первую очередь, не разница в возрасте. Важно желание вкладывать себя в отношения.

Не берусь осуждать выбор Лены: в её семье всё отлично, она любимая и любящая жена, её дети растут в любви и понимании. Каждый делает выбор сам. Как бы банально это ни звучало. То, что кажется неприемлемым для одной девушки, считается вполне нормальным для другой. Так что просто пожелаю ей многих и счастливых лет супружеской жизни.

Рейтинг автора

4

Автор статьи

Учитель высшей категории
Редактор: Елена Калита

Написано статей

9

Загрузка. ..

Идеальная разница в возрасте между мужчиной и женщиной

Почему иногда парам приходится оправдываться перед всеми, когда у них «странная» разница в возрасте: большой разрыв за десятки лет или женщина старше мужчины? Вроде как это не принято — возрастной мезальянс какой-то. Но кто придумал такие рамки?

Да нет, никто по этому поводу особо мозг не ломал, просто иногда жизнь доказывает, что возраст всё же бывает помехой. Так какой же он должен быть — этот самый идеальный возраст между мужчиной и женщиной?

Психология молодой девушки

Когда маленькая девочка живет в полной семье и любит своего папу, она страшно боится его потерять. Девочка наивно полагает, что вырастет, и выйдет замуж если не за папу, то точь-в-точь за такого мужчину, как он.

Но девочка вырастает, а рядом с ней рядом стареет отец. Папа остается таким же обожаемым, а вот его сверстники не кажутся ей такими уж привлекательными по сравнению с юношами.

Тяга к мужскому полу совершенно другая, так уж придумала природа. Если юная девушка не меркантильна и абсолютно адекватна, то ее потянет к такому же молодому мужскому телу — это нормально!

Когда совсем юная старшеклассница встречается с парнем года на два-три старше, она уже считает его взрослым мужчиной, в том возрасте еще чувствуется разница даже в целый год. Одноклассники входят в разряд «братанов»: класс как общая семья, «своих» мальчишек старшеклассницы не воспринимают всерьез.

И только по мере взросления многое меняется: размах в большом количестве лет уже не считается чем-то катастрофическим. Правда возрастной мезальянс осуждается многими, хоть иногда и не беспочвенно. Но об этом уже читай в статье Нюансы отношений с разницей в возрасте.

Также будет полезно: Как возбудить мужчину в возрасте

Когда супруги — ровесники

Брак, заключенный в молодом возрасте двумя сверстниками практически на 50% обречен на провал. У парочки еще нет опыта в семейной жизни, и чаще всего они оба студенты. Какая семья, если голова голова забита одновременно и учебой, и гульками?

Кроме того, у обоих срабатывает еще юношеский эгоизм, каждый тянет «одеяло на себя», и этому есть объяснение:

1. Они оба — «вчерашние дети». Даже совершеннолетие не отпускает их еще из ребячьего возраста. Поэтому фраза: «Мне нужнее и важнее» — это еще и есть «отголоски песочницы».

2. Родители еще считают их детьми. Они вмешиваются в жизнь молодоженов, да и сами молодожены бегут к ним плакаться при любом пустяке. Пуповина еще не перерезана.

3. Супруги еще не приобрели качества уступчивости и жертвенности. Ну откуда это может взяться у вчерашних детей? Бывают, правда, редкие случаи, когда одному из них пришлось повзрослеть не по годам.

Даже в сексуальном плане иногда возникают конфликты. У молодых парней тестостерон не дает покоя, женщины же в этом плане «расцветают» годам к 30-ти, когда уже им самим «очень хотца» до безобразия.

Но даже и на пороге 30 лет и выше, сверстникам не так уж бывает комфортно вдвоем. У мужчин начинается жуткий кризис среднего возраста. Помнишь, в фильме про Бриджит Джонс был сюжет, когда она застала своего Дениэла с молоденькой коллегой? И вот как он оправдался потом перед Бриджит:

Пойми, нам с тобой за тридцать. Мы ровесники, а ровесникам иногда трудно найти общий язык, Лара очень близка мне по духу, в этом и есть вся суть проблемы.

Все понятно одной фразой. Хотя, конечно, не стоит утверждать, что такие браки все до единого обречены на провал, но чаще всего исход бывает следующим: сидели за одной партой, поженились, молодость-глупость, развелись и разбежались разными путями.

Когда жена старше мужа

В принципе, в современном мире стало меньше ханжей, и поэтому осуждать такие браки стали всё реже. Хотя не всем еще можно прикрыть рот: в статье Жена старше мужа описаны некоторые случаи недовольства злопыхателей, хотя чаще всего эти сплетни бывают результатом зависти.

В таком союзе есть свои преимущества, но и недостатков тоже хватает. Особенно когда разница в возрасте составляет 10 лет и больше.

Преимущества:

1. Совместимость в сексуальном плане. Это и есть тот случай, когда парня «давит» тестостерон, а женщина уже достаточно расцвела. Ей не надо выпрашивать у парня что-то взамен, так как и секса уже вполне достаточно. Но в этом «достатке» она нуждается лет до 45−50, а потом всё идет на спад (читай, в каком возрасте больше не нужен мужчина).

2. Она умеет быть благодарной и отдавать всю себя молодому парню. Недостаточно растраченный материнский инстинкт влечет ее к такому «мальчику», взяв на себя всю опеку над ним. В свою очередь «мальчик» с удовольствием отдает себя на ее попечение, особенно если он сам инфантилен и только недавно был «отрезан от маминой пуповины».

Недостатки:

1. Даже если в 30 лет женщина выглядит молодо и свежо, то со временем годы всё равно берут свое. Лет в 40 она запросто может стать бабушкой, а ее избранник еще в самом соку, и он уже нравится молодым девушкам.

2. Женщинам-«мамочкам» свойственно командовать, а парня это может уже напрячь. Ведь он понимает, что он не только ее воспитанник, но еще и мужчина — глава семьи. На этой почве начинаются конфликты.

3. Как бы женщина ни молодилась, но она уже выглядит немного нелепо в тусовке среди юных девушек. Ни одной женщине не хотелось бы быть посмешищем среди друзей своего избранника.

Поэтому, такие браки чаще всего бывают временными — пока бушует страсть, пока парень набирается опыта и нуждается в опеке жены. Стоит всему этому затихнуть, и опять природа берет свое: молодое тело тянется к молодому. Закон жизни!

Когда муж старше жены

Вот, а с этого места можно и поподробнее, потому как такой союз самый лучший. И не случайно — мужчина действительно должен быть старше своей избранницы. В начале статьи говорилось о мечте девочки: выйти замуж за такого как папу. Так вот, мужчина чуть постарше — это и есть своеобразная компенсация детской мечты.

1. Мужчина старшего возраста гораздо умнее и мудрее девушки. Он уже чего-то добился в жизни, поэтому в плане достатка в семье будет проще.

2. У него уже много опыта. Он «набил шишек» в отношениях с другими женщинами, а поэтому его мужской гормон немного приутих, значит гулять особо не будет.

3. Девушка сама еще молода и красива. Поэтому может рассчитывать на искреннюю любовь и нежное отношение со стороны мужчины как к обожаемой девочке.

И всё же, надо понимать, где та граница, которая может быть опасной для брака. Большой размах в десятки лет вызывает конфликт у разных поколений, и в этом ты можешь почитать в статье про взрослого мужчину и молодую девушку.

Самый оптимальным возрастом между супругами считается до 10 лет, а точнее в районе 7−8 лет.

Но об этом чуть подробнее:

1. Разница в 1−2 года почти такая же, как у сверстников, хотя в браке присутствует больше романтики и страстей. Но надолго ли?

2. Разница в 3 года может принести супругам множество эмоций — как радостных, так и не негативных. Скандалы имеют место быть в случае упрямства обоих партнеров.

Разница в возрасте между мужчиной и женщиной

На первоначальном этапе отношений влюбленные пары чувствуют себя настолько счастливыми, что не задумываются о дальнейшей совместной жизни. Можно ли предугадать наперед развитие событий, и стоит ли это делать, если в данный момент все так хорошо складывается? Какая разница, кто кого старше, если люди любят друг друга? Общественное мнение раздражает, потому что окружающие судят о ситуации, не видя ее со всех сторон. Безусловно, одна только разница в возрасте не может быть причиной конфликтов, или наоборот, залогом счастья — есть еще личные качества натуры и масса других факторов. Тем не менее, психологи выявили некоторые особенности отношений, в которых муж значительно старше жены, или наоборот.

Брак ровесников

Самая распространенная модель отношений. Уровень взаимопонимания высокий, даже если взгляды на жизнь у супругов имеют отличия. Людям, выросшим в одно время, легче друг друга понимать. Дети в таких браках чаще всего рождаются через несколько лет после свадьбы — молодоженам хочется пожить для себя, да и время их не торопит (если супруги молоды).

Начало хорошее и многообещающее, но взаимопонимание и предсказуемость течения событий постепенно ведут к потере интереса с обеих сторон. Отношения необходимо постоянно освежать, радовать друг друга сюрпризами, вносить изменения в свой внешний облик (женщинам), чтобы бытовая сторона жизни не превратила ваши отношения в рутину.

Муж старше жены

В дореволюционное время такие браки были естественными — юную девушку выдавали замуж за мужчину, по возрасту годящегося ей в отцы, а браки с ровесниками были большой редкостью. Потом наступила долгожданная свобода выбора, и редким явлением стали уже семьи, где между супругами значительная разница в возрасте. В последние годы тенденция к бракам со зрелыми мужчинами вновь набирает обороты, и причиной тому стало нежелание представителей сильного пола вступать в брак в молодости. Конечно, речь идет не о всех мужчинах, но по данным статистики, средний возраст большинства женихов существенно увеличился. Поскольку детородный возраст у женщин короче, чем у мужчин, девушки, мечтающие о семейном счастье, тянутся к тем мужчинам, которые морально готовы ко вступлению в брак.

Разница в 5-7 лет

Золотая середина. Разница в возрасте почти не чувствуется, и при условии совместимости по темпераменту, взгляды на жизнь вполне совпадают. Если речь идет не о слишком юной паре, то мужчина успел получить необходимый жизненный опыт и готов к созданию семьи. По статистике, именно в таких браках рождается большее количество детей, чем в остальных.

Бывают и исключения, но в большинстве случаев в таких любовных союзах роль лидера достается мужчине. Женщина чувствует себя защищенной, а мужчина — ответственным за отношения. Если пару связывают взаимные чувства, то шансы на счастье у влюбленных очень высоки.

Разница в 8-17 лет

Первоначальный интерес очень силен. Мужчина, старший по возрасту, для женщины привлекателен тем, что выглядит более уверенным в себе и надежным, чем ровесник. Кроме того, взрослый мужчина намного лучше разбирается в женской психологии, чем молодой парень, а потому не совершает распространенных ошибок, ведущих к конфликтам. Если у него за плечами уже есть опыт неудачного брака, к выбору второй супруги он отнесется более осмотрительно, поэтому второй его брак обещает быть крепче первого.

Есть и оборотная сторона медали. У девушки, или молодой женщины, потребность в сексе намного выше, чем у мужчины, который старше ее на 10 лет и более. Со временем молодая жена начинает засматриваться на мужчин помоложе, а муж, чувствуя с ее стороны потерю интереса, не всегда действует обдуманно, в результате чего в отношениях наступает кризис, который может стать губительным для брака.

Разница в 20 лет и более

На такие отношения часто решаются юные девушки, которым в детстве не хватало заботы и внимания со стороны отца. В спутнике жизни им хочется обрести надежное плечо, поэтому внимание со стороны зрелого мужчины им очень приятно. Если речь не идет о поиске материальной выгоды со стороны женщины, над устойчивостью этих отношений придется постоянно работать. Проблемы в отношениях могут быть следующим:

• Отсутствие общих друзей и интересов. Большинство друзей супруга примерно одного с ним возраста, по этому ни с ними, ни с их женами, молодой девушке интересно не будет. Можно, конечно, отдыхать по отдельности, но с учетом разницы в возрасте между супругами, это не самое лучшее решение. Чтобы муж и жена не начали отдаляться друг от друга, им нужно будет постоянно искать компромиссы и идти друг другу навстречу;
• Рождение детей. Эта проблема касается не всех пар, но все же актуальна. Молодая жена мечтает о материнстве, а муж уже успел вырастить детей от предыдущего брака, поэтому не горит желанием вновь стать отцом. Вряд ли имеет смысл на него давить, или искать способ забеременеть, поскольку его честное признание в том, что рождение ребенка его не обрадует, само по себе является серьезным предостережением;
• Ревность. Как бы муж не пытался убедить молодую жену в том, что он ей полностью доверяет и не ревнует, в глубине души он осознает силу конкуренции со стороны молодых и крепких мужчин. Если вовремя не взять под контроль ревность, она приведет к недоверию, отношения испортятся, и вполне вероятно, что страхи супруга оправдаются. Любой женщине неприятны подозрения, и если слишком часто слышать упреки в свой адрес, можно однажды решиться сделать выбор в пользу более спокойных и доверительных отношений.

Жена старше мужа

Такая модель взаимоотношений менее распространена, чем предыдущая, по той причине, что не каждая женщина готова решиться на отношения с мужчиной, который ее моложе. Слабый пол более зависим от общественного мнения, и если зрелый мужчина будет гордиться юной супругой, то взрослые женщины часто комплексуют на фоне своих молодых избранников.

Разница в 5-7 лет

С учетом того, что современные женщины делают все, чтобы выглядеть молодо, разница может не быть заметной внешне. В таком союзе есть очевидные плюсы:

• Женщина четко знает, чего хочет;
• Чаще всего она материально независима от мужчины;
• Сексуальная активность влюбленных полностью совпадает.

Доминирует в таких отношениях чаще всего женщина, но речь идет не о явном давлении на мужчину, а скорее о завуалированном умении добиваться своего. Это не значит, что мужчина однозначно окажется у нее «под каблуком», потому что и у него есть свой интерес в этих отношениях, и даже своя выгода. Завоевать женщину постарше намного легче, чем ровесницу. Конечно, для некоторых женщин такая модель взаимоотношений неприемлема, но сейчас мы говорим о тех, кто всеми силами пытается устроить личную жизнь и рассматривает все варианты как возможные. Женщина, старшая по возрасту, уже не так уверенна в своей неотразимости, да и времени на поиски своего счастья с каждым годом у нее все меньше. Главная положительная сторона таких отношений — меньшее количество конфликтов между супругами, чем в семье двух ровесников. Женщина стала мудрее и терпимее, а потому более лояльна и менее придирчива.

Разница в 8-15 лет

Довольно ощутимая разница, которая не может быть незаметной. У каждой из сторон есть своя мотивация для развития этих отношений. Если пару объединяют чувства, вряд ли у отношений есть шанс быть безоблачными, поскольку со стороны женщины непременно будет присутствовать ревность и страх перед возможным разрывом связи с любимым. Если она не возьмет свои эмоции под контроль, брак не спасут даже самые сильные чувства. Ощущая напряжение, или еще хуже, попытки тотального контроля со стороны супруги, молодой муж однажды не выдержит и захочет облегчить себе жизнь…

Разница в 16 лет и более

Если эти отношения основаны на взаимных чувствах, то это скорее не любовь, а яркая, но короткая вспышка страсти. В этом случае, подобно отношениям в курортном романе, обе стороны отлично понимают с самого начала, что связь не будет долгой.

Если речь идет не о встречах, а о браке, где жена существенно старше мужа, чаще всего дело в материальной заинтересованности с его стороны. Это может быть жилплощадь, щедрые подарки, отсутствие необходимости работать, или наоборот, продвижение по карьерной лестнице под покровительством супруги.

В любом правиле бывают исключения, и вероятность сильной взаимной любви всегда присутствует. Чтобы сохранить свое счастье, женщине нужно отказаться от попыток доминировать в отношениях, иначе молодой муж будет ощущать себя так, как будто он рядом не с любимой женщиной, а с властной матерью.

Какая, по мнению ученых, идеальная разница в возрасте между партнерами

Вопрос о разнице в возрасте между мужчиной и женщиной в отношениях является столь же субъективным, насколько субъективны критерии отбора своего партнера. В конце концов, если ты любишь человека, какая вообще разница, насколько он моложе или старше тебя? Тем не менее, помимо социальных предпосылок заключать брак с человеком равным тебе по возрасту, существуют и чисто бытовые: тебе с ним должно быть интересно и понятно. Значит, оптимальная разница все же есть. Этим вопросом задались ученые из Университета Эмори, которые попытались выявить наименьший процент разрывов у пар с разными расхождениями в возрасте.

Конечно, вывод ученых нельзя назвать постулатом, не имеющим шансы на опровержение. Тем более что такие опровержения мы наблюдаем регулярно не только в жизни, но и среди знаменитостей. Джордж Клуни старше своей супруги Амаль Клуни на 17 лет, Райан Рейнольдс родился раньше своей жены Блейк Лайвли на 11 лет, а между знаменитой парой Jay-Z и Бейонсе разница в возрасте составляет 12 лет. Таких примеров можно привести много и каждый из них имеет разные по успеху результаты. Данные, предложенные учеными, ограничены в своей выборке и несут под собой цель скорее выявить некую тенденцию в отношениях, чем утвердить окончательный закон о возрастном разрыве между партнерами.

Итак, по данным исследования ученых из Университета Эмори, супружеские пары с разницей в возрасте 1 год имеют лишь трехпроцентный шанс на развод. Если возрастной разрыв достигает 5 лет, то вероятность развода увеличивается до 18%. 10-летняя разница в возрасте между супругами сулит 39-процентную вероятность развода, а 20-летний возрастной разрыв имеет фатальный прогнозируемый процент разводов — 95%. Исследователи составили свой анализ на примере изучения 3000 супружеских пар. Как видно из результата: чем выше разница в возрасте между партнерами, тем больше шанс, что они разойдутся.

Хорошие качества, которые мы теряем с возрастом

Таким образом, может показаться, что разница в возрасте между мужчиной и женщиной, состоящих в отношениях, равная одному году, является идеальной. Но это не значит, что пары с подобной разницей не переживают разводы чаще, чем указано в вышеописанном исследовании. Хьюго Миалон, один из авторов эксперимента, указывает на то, что корреляция данных показателей (разница в возрасте и частота разводов) не обязательно подразумевает причинно-следственную связь. «Скорее всего, многие из изученных семейных пар имели иные причины для развода, не связанные с их разницей в возрасте», — говорит Миалон о результатах своего исследования.

Сооснователь сервиса для знакомств OkCupid, проанализировав поведение пользователей сайта, добавляет, что женщины склонны искать партнеров на год или два старше себя. Тогда как мужчины предпочитают знакомиться с 20-летними девушками независимо от собственного возраста. Но эти данные мало противоречат результатам исследования ученых из Эмори, поскольку очевидно, что на сайте знакомств длительность отношений для мужчин не стоит в приоритете.

В любом случае успех отношений зависит прежде всего от нескольких основных компонентов: общих ценностей и убеждений, здорового общения и умения разрешать конфликты, доверия, близости и способности поддерживать взаимные цели. Ни один из этих факторов не зависит в большой степени от разницы в возрасте, хотя стоит признать, что слишком сильное возрастное различие, как правило, подразумевает расхождение во взглядах на жизнь между партнерами, а соответственно, и влияет на продолжительность отношений.

Какими бы ни были результаты исследований, стоит помнить, что возраст не обязательно является показателем успеха или неудачи в отношениях — есть ряд других факторов, которые необходимо учитывать. В конечном счете большая разница в возрасте между тобой и твоей девушкой вовсе не обрекает ваши отношения на разрыв — просто это значит, что вам обоим, возможно, придется прилагать больше усилий, чтобы сохранить взаимопонимание. И это нормально — любые отношения требуют некоторых усилий.

Три проблемы в отношениях, с которыми сталкивался каждый

Семья: существует ли оптимальная разница в возрасте между супругами? | Мужчина и женщина

А каким должна быть оптимальная разница в возрасте, чтобы у пары было больше шансов родить крепких и здоровеньких ребятишек? Об этом задумываются медики и психологи разных стран. Например, в Финляндии пришли к такому выводу: горячие финские парни должны подыскать себе супругу, которая младше мужа не меньше чем на 15 лет. Только при этом условии потомство будет защищено от многих дефектов, начиная с внутриутробного развития.

Но выкладки выкладками, а в жизни получается несколько иначе. Так, в той же Финляндии только 10% семей оказались «правильными», а все остальные не вписывались в возрастные параметры. Среднестатистический финн всего на 3 года старше своей супруги, что, по мнению ученых, приводит к тому, что практически здоровых новорожденных не так много, как хотелось бы…

В соседней Швеции к финским изысканиям отнеслись с большим недоверием. Должен ли молодой человек с хорошим сексуальным аппетитом ждать целых 15 лет, пока подрастет его суженая? Разве что только на необитаемом острове. В жизни так не бывает. Шведы внимательно изучили несколько тысяч счастливых семей и пришли к выводу, что разница в возрасте должна составлять не более 6 лет. Но что еще больше поразило исследователей — на первое место при выборе спутника и мужчины и женщины ставят вовсе не любовь-морковь, а финансовую состоятельность! Если мужчина твердо стоит на ногах, у него интересная и высокооплачиваемая работа, этого вполне достаточно для брака. А есть любовь или нет — совсем неважно. Стерпится — слюбится.

Такого же взгляда на возрастную разницу придерживаются и англичане. Правда, они посмотрели на счастливые семьи под несколько другим углом: попытались выяснить, кто из мужчин имеет больше шансов на здоровое потомство: те, кто умнее или кто не очень-то обременяет себя чтением книг, просмотром кинофильмов? Выяснились интересные вещи: чем выше у мужчины коэффициент IQ, тем у него больше шансов стать отцом здорового ребенка. Ученые объяснили это тем, что умники всегда имеют более высокооплачиваемую работу, более прочное финансовое положение, а следовательно, более привлекательны для девушек. Кстати, в Англии в 26% семей муж младше жены, в48% — старше от одного дня до пяти лет, а в 26% — на шесть и более лет.

Американские ученые, как всегда, пошли другим путем. Они посчитали, что возраст между супругами имеет куда меньше влияния на рождение здорового потомства, чем, скажем, возраст потери девственности. Медики из Нью-Йорка опросили около 8000 человек, которые, по их утверждениям, начали свою сексуальную жизнь 14−16-летними. У большинства из них дети, даже рожденные спустя 5−10 лет, имели те или иные проблемы со здоровьем.

Гораздо «крепче» было потомство у тех, кто стал женщиной в 17−18 лет. А вот у лишившихся девственности в 22 года и старше «болячек» у детей было ничуть не меньше, чем у 14−16-летних. Исходя из этого, американцы пришли к выводу, что лучшая пора для начала сексуальной жизни именно 17−18 лет.

При этом шансы на создание семьи, в которой родятся дети, несколько повышаются. Хотя, по большому счету, для США это огромная проблема. Доля супружеских пар с детьми резко снижается. Если в 1970 году было 40% пар с детьми, то в 2004 году таких пар было только 23%. В 2010 году таких пар останется всего 20%.

А как обстоят дела у нас, в России? Медики проследили несколько тысяч браков и пришли к выводу, что расклад такой. Браков, где жена старше мужа на пять лет и более лет, оказалось 6,3%. Тех, где жена старше мужа на 2−5 лет, — 13,4%. Браков, где мужья и жены одногодки либо кто-то из них старше примерно на год — 26,5%. Каждый третий брак в России, когда мужчина старше женщины на 2−5 лет. В 14,2% браков мужчина старше на 6−10 лет, и только каждый 20 брак заключен мужчинами, которые старше своих жен на 11 лет и более.

Но при этом выявлены еще такие интересные закономерности. Если жена старше своего мужа на 5 лет и более, она имеет и более высокий доход. Причем получается своеобразный обмен высокого дохода жены на молодость мужа. Но чем меньше разница в возрасте, тем у женщины меньше шансов зарабатывать больше мужа.

Нужно ли смотреть в паспорт или «вычислять» возраст? Думаю, это не обязательно. Ведь у нас, слава Богу, гораздо больше браков заключается по любви, чем по расчету. Так что никакого комплекса из-за того, что кто-то из партнеров старше на 5 лет и более, никто испытывать не должен. Лично моя точка зрения такова: женщина должна быть старше на пару лет. Это придает браку больше стабильности…

Данные опроса показывают, что стереотипы значительно изменились с 1940-х годов — ScienceDaily

За последние 70 лет женщины в Соединенных Штатах прошли долгий путь, и теперь они считаются такими же компетентными, как мужчины, если не больше. , согласно исследованию, опубликованному Американской психологической ассоциацией.

«Опровергая традиционные утверждения о том, что стереотипы о женщинах и мужчинах являются фиксированными или жесткими, наше исследование присоединяется к другим в поиске стереотипов, которые позволяют гибко реагировать на изменения социальных ролей», — сказала Элис Игли, доктор философии Северо-Западного университета и ведущий автор исследования.«Поскольку роли женщин и мужчин изменились с середины 20-го века, так и есть представления об их атрибутах».

Исследование было опубликовано в American Psychologist , ведущем журнале APA.

Игли и ее соавторы провели метаанализ 16 репрезентативных на национальном уровне опросов общественного мнения с участием более 30 000 взрослых в США с 1946 по 2018 год. Они рассмотрели три типа черт — общение (то есть сострадание, чувствительность), свободу действий (т.е. амбиции, агрессия) и компетентность (т.е., интеллект, креативность) — и считали ли участники каждую черту более подходящей для женщин или мужчин или одинаково верной для обоих.

Стереотипы компетентности со временем резко изменились. Например, в одном опросе 1946 года только 35% опрошенных считали, что мужчины и женщины одинаково умны, а из тех, кто считал, что существует разница, больше людей считали, что мужчины — более компетентный пол. Напротив, в одном опросе 2018 года 86% считали, что мужчины и женщины одинаково умны, 9% считали, что женщины умнее, и только 5% считали, что мужчины умнее.

Со временем укрепились общественные стереотипы, согласно которым женщины считаются более сострадательными и чувствительными, чем мужчины. Напротив, стереотипы агентств, рассматривающие мужчин как более амбициозных и агрессивных, чем женщины, со временем существенно не изменились.

«Эти нынешние стереотипы должны способствовать занятости женщин, потому что компетентность, конечно, является требованием работы практически для всех должностей. Кроме того, работа все больше поощряет социальные навыки, что делает более тесное общение женщин дополнительным преимуществом», — сказал Игли.«Менее позитивно то, что для большинства руководящих ролей требуется больше свободы воли, чем общения. Поэтому меньшая свобода действий, приписываемая женщинам, чем мужчинам, является недостатком по сравнению с руководящими должностями».

Игли предположил, что значительное изменение верований в компетентность частично связано с изменением ролей мужчин и женщин. Доля женщин в рабочей силе увеличилась с 32% в 1950 году до 57% в 2018 году, а доля мужчин упала с 82% до 69%. В отличие от десятилетий назад женщины теперь получают больше степеней бакалавра, магистра и доктора, чем мужчины.

«Наша интерпретация этих результатов состоит в том, что растущее участие женщин в рабочей силе и их образование лежат в основе повышения их воспринимаемой компетентности, но что профессиональная сегрегация и разделение домашних ролей лежат в основе результатов для общения и свободы воли», — сказала она.

По мере того, как женщины в большом количестве переходят на оплачиваемую работу, их работа по-прежнему сосредоточена на занятиях, которые поощряют социальные навыки или вносят вклад в жизнь общества. По словам Игли, женщины в среднем тратят примерно в два раза больше времени на домашнюю работу и уход за детьми, чем мужчины.Напротив, мужчины сосредоточены на руководящих ролях и занятиях, требующих физической силы, конкуренции, взаимодействия с вещами, а также аналитических, математических и технических навыков.

«Наблюдение за этими резкими различиями в типичных ролях женщин и мужчин заставляет людей приписывать им разные черты, как показано в других исследованиях. Таким образом, гендерные стереотипы отражают социальное положение женщин и мужчин в обществе, но меняются, когда это социальное положение сдвиги «, — сказала она.

Frontiers | Различия в мозге мужчин и женщин: данные глубокого обучения

Введение

Недавние исследования показывают, что пол может оказывать существенное влияние на когнитивные функции человека, включая эмоции, память, восприятие и т. Д. (Cahill, 2006). У мужчин и женщин есть разные способы кодирования воспоминаний, ощущения эмоций, распознавания лиц, решения определенных проблем и принятия решений. Поскольку мозг контролирует познание и поведение, эти связанные с полом функциональные различия могут быть связаны с гендерно-специфической структурой мозга (Cosgrove et al., 2007).

Визуализация тензора диффузии (DTI) — эффективный инструмент для характеристики архитектуры нервных волокон. Вычисляя параметры фракционной анизотропии (FA) в DTI, можно количественно оценить анизотропию нервных волокон (Lasi et al. , 2014). Считается, что различия в значениях FA связаны с процессами развития, такими как калибр аксонов, миелинизация и / или волоконная организация путей нервных волокон. Вычисляя FA, исследователи выявили тонкие изменения, связанные с нормальным развитием мозга (Westlye et al., 2009), обучение (Голестани и др., 2006) и здоровое старение (Кочунов и др., 2007). Тем не менее, существующие исследования еще не предоставили последовательных результатов по изучению разницы в структуре мозга у мужчин и женщин. Ingalhalikar et al. (2014) утверждали, что мужчины имеют большую межполушарную связь через мозолистое тело, в то время как женщины имеют большую межполушарную связь. Однако в других исследованиях не сообщалось о существенных гендерных различиях в структуре мозга (Raz et al., 2001; Salat et al., 2005). В недавней статье с критическим мнением было высказано предположение, что необходимы дополнительные исследования, чтобы выяснить, действительно ли у мужчин и женщин разные структуры мозга (Joel and Tarrasch, 2014).

В большинстве существующих исследований DTI использовались статистические методы на уровне группы, такие как пространственная статистика на основе трактов (TBSS) (Thatcher et al., 2010; Mueller et al., 2011; Shiino et al., 2017). Однако недавние исследования показали, что методы машинного обучения могут предоставить нам более мощный инструмент для анализа изображений мозга (Shen et al., 2010; Лу и др., 2017; Tang et al., 2018). В частности, глубокое обучение может извлекать нелинейную структуру сети, реализовывать аппроксимацию сложных функций, характеризовать распределенное представление входных данных и демонстрировать мощную способность изучать основные характеристики наборов данных на основе небольшого размера выборок (Zeng et al., 2016, 2018a; Tian et al., 2018; Wen et al., 2018). В частности, глубокая сверточная нейронная сеть (CNN) использует ядра свертки для извлечения характеристик изображения и может найти характерную пространственную разницу в изображениях мозга, что может обещать лучший результат, чем использование других традиционных методов машинного обучения и статистических методов (Cole et al. al., 2017).

В этом исследовании мы провели анализ изображений FA на основе CNN и извлекли особенности скрытых слоев, чтобы исследовать разницу между мозгом мужчины и женщины. В отличие от обычно используемой 2D-модели CNN, мы новаторски предложили 3D-модель CNN с новой структурой, включающей 3 скрытых слоя, линейный слой и слой softmax. Каждый скрытый слой состоит из сверточного слоя, слоя пакетной нормализации, слоя активации и следующего за ним уровня объединения. Эта новая модель CNN позволяет использовать все трехмерное изображение мозга (т.е., DTI) в качестве входных данных для модели. Линейный слой между скрытыми слоями и слоем softmax уменьшает количество параметров и, следовательно, позволяет избежать проблем с чрезмерной подгонкой.

Материалы и методы

Сбор и предварительная обработка данных МРТ

База данных, используемая в этой работе, взята из проекта Human Connectome Project (HCP) (Van Essen et al., 2013). Эта база данных с открытым доступом содержит данные от 1065 субъектов, в том числе 490 мужчин и 575 женщин. Возрастной диапазон от 22 до 36 лет.Эта база данных представляет собой относительно большой размер выборки по сравнению с большинством исследований нейровизуализации. Использование этого набора данных с открытым доступом позволяет тиражировать и расширять эту работу другими исследователями.

Мы выполнили предварительную обработку данных DTI, включая преобразование формата, извлечение изображения b0, извлечение мозга, коррекцию вихревых токов и вычисление тензора FA. Первые четыре шага были обработаны с помощью диффузионного конвейера HCP, включая взвешивание диффузии (bval), направление (bvecs), временные ряды, маску мозга, файл (grad_dev.nii.gz) для нелинейностей градиента во время подгонки модели и файлы журнала обработки EDDY. На последнем этапе мы используем dtifit для вычисления тензоров, чтобы получить FA, а также значения среднего коэффициента диффузии (MD), аксиальной диффузии (AD) и радиальной диффузии (RD).

Исходные данные были слишком велики для обучения модели, и это могло бы вызвать проблему ИСЧЁТ РЕСУРСОВ при обучении из-за нехватки памяти графического процессора. В эксперименте мы использовали графический процессор NVIDIAN TITAN_XP с объемом памяти 12 ГБ каждый. Чтобы решить эту проблему, мы увеличили размер изображения FA до [58 × 70 × 58].Эта процедура может привести к лучшему результату классификации, поскольку меньший размер входного изображения может обеспечить большее воспринимающее поле для модели CNN. Чтобы выполнить масштабирование изображения, «dipy» (http://nipy.org/dipy/) использовался для чтения данных .nii FA. Затем «ndimage» в SciPy (http://www.scipy.org) использовался для уменьшения размера данных. Масштабированные данные записывались в файлы TFRecord (http://www.tensorflow.org) с соответствующими метками. Формат файла TFRecord — это простой двоичный формат, ориентированный на записи, который широко используется в приложении Tensorflow для обучающих данных, чтобы обеспечить высокую производительность ввода.Этикетки были переведены в формат горячего. Мы реализовали конвейер для асинхронного чтения данных из TFRecord в соответствии со спецификацией интерфейса, предоставленной Tensorflow (Abadi et al. , 2016). Конвейер включал чтение файлов TFRecord, декодирование данных, преобразование типов данных и изменение формы данных.

CNN Модель

Мы проводили эксперименты на рабочей станции с графическим процессором, которая имеет четыре графических процессора NVIDIA TITAN Xp. Операционная система рабочей станции GPU — Ubutnu16.04.Мы использовали FSL для предварительной обработки данных. Модель CNN была разработана с использованием инфраструктуры машинного обучения с открытым исходным кодом Tensorflow (Abadi et al., 2016).

Модель Конструкция

Обычно используемые структуры CNN основаны на 2D-изображениях. При использовании 2D CNN для обработки 3D-изображений МРТ необходимо сопоставить исходное изображение с разных направлений, чтобы получить 2D-изображения, которые будут терять информацию о пространственной структуре изображения. В этом исследовании мы разработали 3D CNN с трехмерными сверточными ядрами, которые позволили нам извлечь трехмерные структурные особенности из изображений FA. Кроме того, традиционная модель CNN обычно использует несколько полностью связанных слоев для соединения скрытых слоев и выходного слоя. Полностью связанный слой может быть подвержен проблеме чрезмерной подгонки в двоичной классификации, когда количество выборок ограничено (как наши данные). Чтобы решить эту проблему, мы использовали линейный слой, чтобы заменить полностью связанный слой. Линейный слой объединяет выходные данные скрытых слоев (т. Е. Трехмерную матрицу, состоящую из нескольких карт характеристик) во входные данные (т.е. 1D-вектор) выходного слоя, который является классификатором softmax.Кроме того, мы выполняли пакетную нормализацию (Ioffe and Szegedy, 2015) после каждой операции свертки. Пакетная нормализация используется, чтобы избежать проблемы внутреннего ковариатного сдвига при обучении модели CNN. Таким образом, разработанная нами модель представляет собой трехмерную «чистую» CNN (3D PCNN). Архитектура модели 3D PCNN показана на рисунке 1. 3D PCNN состоит из трех скрытых слоев, линейного слоя и слоя softmax. Каждый скрытый слой содержит сверточный слой, слой пакетной нормализации, слой активации, слой объединения с несколькими картами функций в качестве выходных данных.

Рисунок 1 . 3D-архитектура PCNN.

Сверточный слой

Процесс сверточного слоя заключается в свертке входного вектора I с ядром свертки K , представленным как I ⊗ K . Форма входного вектора в нашей 3D-модели PCNN была [ n, d, w, h, c ], где d, w, h, c представляют глубину, ширину, высоту и номера каналов (что равно 1 для изображение в градациях серого) входного вектора, соответственно, а n — размер пакета, который является гиперпараметром, который в этой статье был установлен на 45 (эмпирическое значение).В первом слое входной размер составлял 58 × 70 × 58 × 1, что было трехмерным размером (58 × 70 × 58) входного изображения плюс один канал (изображение в оттенках серого). Форма ядра свертки была [ d _k , w _k , h _k , c _in , c _out ], где d _k , w _k , h _k представляют глубину, ширину и высоту ядра свертки соответственно. Во всех трех скрытых слоях размер ядра был установлен равным 3 × 3 × 3, что означает, что d _k = w _k = h _k = 3. c _в — количество входных каналов, которое равно номеру канала входного вектора. c _out — количество выходных каналов. Поскольку каждое ядро ​​имеет выходной канал, c _out равно количеству ядер свертки, а также равно количеству входных каналов для следующего скрытого слоя.Во всех сверточных слоях шаг движения ядра был установлен на 1, а режим заполнения был на «ЖЕ».

Слой пакетной нормализации

Пакетная нормализация была выполнена после сверточного слоя. Пакетная нормализация — это своего рода обучающий прием, который нормализует данные каждого мини-пакета (с нулевым средним и единичной дисперсией) в скрытых слоях сети. Чтобы облегчить явление градиентного внутреннего ковариатного сдвига и ускорить обучение CNN, для обучения модели использовался метод Adam Gradient Decent (Kingma and Ba, 2015).

Активационный слой

После операции пакетной нормализации была использована функция активации для нелинейной обработки результата свертки. Функцией активации, которую мы использовали в модели, была выпрямленная линейная единица ReLU (Nair and Hinton, 2010).

Уровень объединения

Уровень объединения был добавлен после уровня активации. Слои объединения в CNN суммируют выходы соседних групп нейронов в одной и той же карте ядра (Крижевский и др., 2012). В этом слое использовался метод максимального объединения.

Выходами каждого скрытого слоя были карты объектов, которые были объектами, извлеченными из входных изображений в скрытый слой. Выходные данные предыдущего скрытого слоя были входами для следующего уровня. В нашей модели первый скрытый слой создал 32 карты функций, второй скрытый слой создал 64 карты функций, а третий скрытый слой дал 128 карт функций. Наконец, мы интегрировали последние 128 карт функций во входные данные слоя softmax через линейный слой, а затем получили окончательные результаты классификации из слоя softmax.

В нашей модели вход X ∈ { x ⁽¹⁾ , x ⁽²⁾ ,…, x ^{( n )} }, x ^{( i )} было значением FA для испытуемого . Y ∈ { y ⁽¹⁾ , y ⁽²⁾ ,…, y ^{( n )} }, y ^{( i )} было Метка объекта , которые были обработаны в один горячий вектор, где [1 0] представляет мужчину и [0 1] женщину.Мы использовали h ( θ , x) для представления предлагаемой 3D-модели PCNN. Тогда у нас было:

, где ŷ представляет собой прогнозируемое значение, полученное с использованием 3D PCNN на выборке x.

Оптимизация параметров

Начальные значения весов ядер свертки были случайными величинами, выбранными из усеченного нормального распределения со стандартным отклонением 0,1. Мы определили функцию стоимости для корректировки этих весов на основе перекрестной энтропии softmax (Dunne and Campbell, 1997):

J (θ, x) = — ∑i = 1nŷ (i) logP (ŷ (i) = y (i) | x = x (i)) (2)

Таким образом, задача корректировки значения веса превратилась в задачу оптимизации с J (θ, x ) в качестве цели оптимизации, где небольшой штраф давался, если результат классификации был правильным, и наоборот. Мы использовали алгоритм оптимизации Adam Gradient Descent (Kingma and Ba, 2015) для достижения этой цели при обучении модели. Все параметры в алгоритме Адама были установлены на эмпирические значения, рекомендованные Кингмой и Ба (2015), то есть скорость обучения составляла α = 0,001, скорость экспоненциального убывания для оценок момента составляла β ₁ = 0,9, β ₁ = 0,999, ε = 10 ⁻⁸ .

Перекрестная проверка

Для обеспечения независимого обучения и тестирования при перекрестной проверке.Процесс перекрестной проверки показан на рисунке 2. Мы реализовали схему вложенной перекрестной проверки с двумя циклами (Varoquaux et al., 2017). Мы разделили набор данных на три части: 80% данных как обучающий набор для обучения модели, 10% как набор проверки для выбора параметров и 10% как набор для тестирования для оценки способности модели к обобщению. Чтобы исключить случайную ошибку при обучении модели, мы провели 10-кратную перекрестную проверку, а затем взяли среднее значение точности классификации в качестве окончательного результата.

Рисунок 2 . Обучение модели и вложенная перекрестная проверка. (A) Общий обзор. (B) 10-кратная перекрестная проверка.

Элементы

в первом скрытом слое

У

CNN есть то преимущество, что он может извлекать ключевые особенности самостоятельно (Zeng et al., 2018c). Однако эти функции могут быть трудными для интерпретации, поскольку они очень абстрактны. Таким образом, в этом исследовании мы проанализировали только особенности, полученные в первом скрытом слое, поскольку они являются прямым выходом свертки на изображениях FA в градациях серого.В этом случае операция свертки первого слоя эквивалентна применению пространственного фильтра на основе ядра свертки к изображениям FA. Полученные признаки менее абстракционны, чем признаки второго и трех скрытых слоев. В первом скрытом слое всего 32 функции. Эти особенности являются особенностями самого нижнего уровня, которые могут представлять структурные особенности изображений FA. Сначала мы вычислили среднее значение значений вокселей для всех субъектов в каждой группе (мужчина против женщины) для каждой характеристики, а затем оценили разницу на уровне групп, используя двухвыборочный тест t .Кроме того, мы также вычислили энтропию по каждому признаку для каждого отдельного человека:

H = -∑i = 0255 пилогпи (3)

, где p _i указывает частоту пикселя со значением i , появляющегося на изображении. Энтропия каждого признака, вероятно, указывает на сложность структуры мозга, закодированной в этом признаке. Мы также выполнили двухвыборочный t -тест результатов энтропии, чтобы изучить различия между мужчинами и женщинами. Для множественных сравнений с порогом 0 применялась строгая поправка Бонферрони.05/32 = 1,56 × 10 ⁻³ , чтобы удалить ложную значимость.

Дискриминационная сила областей мозга

Чтобы определить, какие области мозга могут играть важную роль в структурных различиях мозга, связанных с полом, мы повторили ту же 3D-классификацию на основе PCNN для каждой конкретной области мозга. Мы сегментировали каждое изображение FA на 246 областей интересов серого вещества (ROI) в соответствии с Атласом человеческого мозга (Fan et al., 2016) и 48 областей интереса для белого вещества в соответствии с Атласом меток белого вещества ICBM-DTI-81 (Mori et al. al., 2005). Затем была получена точность классификации для каждой области интереса. Более высокая точность указывает на более важную роль этого ROI в гендерных различиях. Затем была получена карта на основе точности классификации различных ROI, чтобы показать их распределение в мозге.

Сравнения с пространственной статистикой на основе тракта и машиной опорных векторов

Чтобы обосновать эффективность нашего метода, к нашему набору данных в качестве сравнения были применены пространственная статистика на основе трактов (TBSS) и машина опорных векторов (SVM), поскольку это два популярных метода анализа данных в исследованиях нейровизуализации (Bach et al., 2014; Zeng et al., 2018b). Мы сравнили результаты при следующих двух условиях: (1) Мы использовали SVM в качестве классификатора, сохранив ту же процедуру предварительной обработки, чтобы сравнить ее результаты с нашим методом 3D PCNN. Мы сглаживаем каждую выборку из 3D-матрицы FA в вектор, а затем передаем вектор SVM. (2) Мы использовали TBSS, чтобы идентифицировать области мозга, в которых показаны статистически значимые гендерные различия.

Результаты

Результаты классификации изображений ФА всего мозга

Используя наши методы 3D PCNN на изображениях FA всего мозга, мы можем хорошо различать мужчин и женщин с точностью классификации 93.3%. Этот результат намного лучше, чем при использовании SVM, точность классификации которого составляет всего 78,2%.

Для сравнения мы также использовали MD, AD и RD, чтобы повторить тот же анализ. Точность классификации MD составляет 65,8%, AD — 69,9%, RD — 67,8%. Все они ниже точности классификации, полученной с помощью FA.

Анализ элементов в первом скрытом слое 3D PCNN

Результат двухвыборочного t -теста 32 признаков мужчин и женщин показывает, что 25 признаков имеют значительные гендерные различия, включая 13 признаков, у которых женщины имеют большие значения, и 12 признаков, которые имеют большие значения (см. Рисунок 3). .Интересно, что у мужчин энтропия по всем параметрам значительно выше, чем у женщин (см. Рисунок 4).

Рисунок 3 . Межгрупповые различия 32 признаков в значениях вокселей. Среднее (высота столбца) и стандартное отклонение (столбцы ошибок) значений вокселей для всех субъектов в каждой группе оценивались для каждой функции. Их групповые различия были изучены с помощью двухвыборочного теста t . Для множественных сравнений применялась поправка Бонферрони с порогом, равным 0.05/32 = 1,56 × 10 ⁻³ , чтобы удалить ложную значимость. Признаки со значительно более высокими средними значениями вокселов для мужчин отмечены знаком *, а признаки со значительно более высокими средними значениями вокселов для женщин отмечены знаком +.

Рисунок 4 . Межгрупповые различия 32 признаков в значениях энтропии. Среднее значение (высота столбца) и стандартное отклонение (столбцы ошибок) значения энтропии были вычислены для всех субъектов в каждой группе для каждой характеристики. Их групповая разница была оценена с помощью двухвыборочного теста t .Поправка Бонферрони была применена для множественных сравнений с порогом, равным 0,05 / 32 = 1,56 × 10 ⁻³ , чтобы удалить ложную значимость. Значения энтропии для признаков у мужчин значительно больше, чем у женщин.

Классификация

по каждой конкретной рентабельности инвестиций

TBSS не смог обнаружить статистически значимых гендерных различий в этом наборе данных. Однако, используя 3D PCNN, мы обнаружили гендерные различия во всех рентабельности инвестиций как в сером, так и в белом вопросе, поскольку точность классификации (> 75%) намного выше, чем уровень вероятности (50%) для всех ROI.Карты точности классификации для различных областей интереса показаны на рисунке 5. Подробные результаты классификации представлены в приложении (см. Таблицу S1 для серого вещества и таблицу S2 для белого вещества). В сером веществе топ-5 областей с наивысшей точностью классификации — это левое предклинье (область Бродмана, BA 31, 87,2%), левая постцентральная извилина (область туловища BA 1/2/3, 87,2%), левая поясная извилина. (BA 32 subgenual area, 87,2%), правая орбитальная извилина лобной доли (BA 13, 87.1%) и левый затылочный таламус (86,9%). В белом веществе пять областей с наивысшей точностью классификации: средний стебель мозжечка (89,7%), колено мозолистого тела (88,4%), правая передняя лучевая коронка (88,3%), правая верхняя лучевая коронка (86%). , и левой передней конечностью внутренней капсулы (85,4%).

Рисунок 5 . Карты точности классификации для различных областей интереса в сером и белом веществе мозга. (A) Результаты в 246 областях интересов серого вещества (ROI) в соответствии с Атласом человеческого мозга. (B) Результаты в 48 ROI для белого вещества в соответствии с Атласом меток белого вещества ICBM-DTI-81.

Обсуждения

Классификация всего мозга FA

Предложенная 3D модель PCNN достигла точности классификации 93,3% в FA всего мозга. Высокая точность классификации указывает на то, что предложенная модель может точно найти разницу в структуре мозга у мужчин и женщин, что является основой для последующего анализа признаков и субрегионального анализа. Большинство существующих методов классификации, регрессии и других методов машинного обучения — это алгоритмы поверхностного обучения, такие как SVM, повышение, максимальная энтропия и логистическая регрессия.Когда необходимо выразить сложные функции, модели, полученные с помощью этих алгоритмов, будут иметь ограничение с небольшим размером выборок и ограниченными вычислительными ресурсами. Таким образом, способность к обобщению будет ухудшаться, как мы продемонстрировали в результатах SVM. Преимущество алгоритмов глубокого обучения, использующих несколько уровней в искусственной нейронной сети, заключается в том, что можно представлять сложные функции с небольшим количеством параметров. CNN — один из широко используемых алгоритмов глубокого обучения.По сравнению с таким методом, как SVM, который является просто классификатором, 3D CNN — это метод, который может извлекать особенности трехмерной пространственной структуры входного изображения. Построив 3D-модель PCNN, мы извлекли из изображений FA очень абстрактные признаки, что, таким образом, может повысить точность классификации. FA описывает частичный индекс анизотропии, который указывает на отличие одного направления от других (Feldman et al., 2010). Он может отражать изменения различных свойств ткани, включая размер аксонов, плотность упаковки аксонов и степень миелинизации (Chung et al., 2016). В этом исследовании мы также проводим тот же анализ с использованием изображений MD, AD и RD для сравнения. Все их результаты ниже, чем у FA, что указывает на то, что использование FA более эффективно для определения структурных различий между мужским и женским мозгом, чем использование других изображений.

Анализ элементов в первом скрытом слое 3D PCNN

Степень макроскопической анизотропии диффузии часто количественно оценивается FA (Lasi et al., 2014). Предыдущие исследования показали, что более широкий скелет белого вещества в головном мозге женщины, но более широкая область серого вещества в мозге мужчины (Witelson et al., 1995; Заиди, 2010; Гонг и др., 2011; Menzler et al., 2011). Это означает, что у мужчин больше серого вещества, состоящего из активных нейронов, в то время как у женщин может быть больше белого вещества для нейронной связи между различными областями мозга. Кроме того, недавнее исследование показало, что мужчины имеют более высокие значения FA, чем женщины, у людей среднего и пожилого возраста (от 44 до 77 лет) с помощью статистического анализа (Ritchie et al., 2018). Данное исследование ориентировано на молодых здоровых людей в возрасте от 22 до 36 лет.Структурные особенности, извлеченные из 3D PCNN, отражают разницу в структуре мозга мужчин и женщин. В первом скрытом слое 3D-модели PCNN мы обнаружили 25 функций, которые имеют значительную разницу между мужчинами и женщинами в значении вокселей. Более того, используя меру энтропии, мы обнаружили, что мужской мозг, вероятно, имеет более сложные функции, о чем свидетельствует значительно более высокая энтропия. Эти результаты показали, что гендерные различия, вероятно, существуют во всем мозговом диапазоне, включая как белое, так и серое вещество.

Самые дискриминирующие области мозга

Используя изображения FA из каждой конкретной области мозга в качестве входных данных для 3D PCNN, мы обнаружили, что все исследованные области мозга могут иметь гендерные различия, хотя анализ TBSS не может обнаружить эти различия. Области мозга с высокой точностью классификации включают левое предклинье (область Бродмана, BA 31, 87,2%), левую постцентральную извилину (область туловища BA 1/2/3, 87,2%), левую поясную извилину (область BA 32, субгеновая область, 87,2%), правая глазничная извилина лобной доли (БА 13, 87.1%), и левый затылочный таламус (86,9%) в сером веществе, и средний стебель мозжечка (89,7%), колено мозолистого тела (88,4%), правый передний луч (88,3%), правый верхний венец radiata (86%) и левой передней конечностью внутренней капсулы (85,4%).

Ранее сообщалось о морфологических различиях мозолистого тела, связанных с полом, которые могут быть связаны с межполушарным взаимодействием (Sullivan et al., 2001; Luders et al., 2003; Prendergast et al., 2015). Однако, вероятно, из-за ограниченности применяемых методов не во всех предыдущих исследованиях сообщалось об этом различии (Abe et al., 2002). Эти вероятные результаты противоречивых результатов были получены в разных исследованиях. Наши результаты с помощью 3D-модели PCNN подтверждают, что, вероятно, существует морфологическая разница в коленях мозолистого тела между мужчиной и женщиной.

Средний стебель мозжечка — это область мозга, связанная с мостом и получающая сигналы в основном от ядер моста (Glickstein and Doron, 2008), которые являются ядрами моста, участвующими в двигательной активности (Wiesendanger et al., 1979). Raz et al. (2001) обнаружили больший объем мозжечка у мужчин, чем у женщин. Клетки мозжечка выделяют диффундирующие вещества, которые способствуют выживанию таламических нейронов (Tracey et al., 1980; Hisanaga and Sharp, 1990). В предыдущих исследованиях сообщалось о гендерных различиях в базовом метаболизме глюкозы в таламусе у молодых людей в возрасте от 20 до 40 лет (Fujimoto et al., 2008). Помимо таламуса и мозжечка, постцентральная извилина также была обнаружена в наших результатах как область мозга с высокой точностью классификации.Таким образом, весьма вероятно, что существует гендерное различие в цепи мозжечка-таламо-кортикального слоя. Это различие также может быть связано с зарегистрированными гендерными различиями при неврологических дегенеративных заболеваниях, таких как болезнь Паркинсона (Lyons et al., 1998; Dluzen and Mcdermott, 2000; Miller and Cronin-Golomb, 2010), где патологические изменения обычно обнаруживаются в мозжечко-таламо-кортикальный контур.

Результаты настоящего исследования также указали на гендерные различия в лимбико-таламо-кортикальных цепях.Передняя лучистая корона является частью лимбико-таламо-кортикальной цепи и включает таламические проекции от внутренней капсулы до префронтальной коры. Изменения белого вещества в передней лучевой коронке могут привести ко многим нарушениям когнитивной и эмоциональной регуляции (Drevets, 2001). Орбитальная извилина областей серого вещества лобной коры и поясная извилина также связаны с системой регуляции эмоций (Fan et al., 2005). Таким образом, гендерные различия в лимбико-таламо-корковой цепи могут объяснять гендерные различия в активации таламуса во время обработки эмоциональных стимулов или неприятной лингвистической информации, касающейся межличностных трудностей, как было продемонстрировано предыдущей МРТ (Lee and Kondziolka, 2005; Shirao et al. al., 2005).

Таким образом, используя разработанный алгоритм 3D PCNN, мы подтвердили, что гендерные различия существуют в изображениях FA всего мозга, а также в каждой конкретной области мозга. Эти связанные с полом структурные различия мозга могут быть связаны с гендерными различиями в познании, эмоциональном контроле, а также с неврологическими расстройствами.

Доступность данных

В данном исследовании были проанализированы общедоступные наборы данных. Эти данные можно найти здесь: https: // www.humanconnectome.org/.

Авторские взносы

JX, YT и YY внесли свой вклад в концепцию и дизайн исследования. YT, JX и YZ провели анализ данных. YT и JX подготовили рукопись. YT и YY участвовали в редактировании рукописи.

Финансирование

JX и YZ поддерживаются проектом 111 (№ B18059). YT поддерживается грантом 2016JJ4090 от Фонда естественных наук провинции Хунань и грантами 2017T100613 и 2016M592452 от Китайского фонда постдокторантуры.YY поддерживается Инициативой грантов на трансляционные исследования Dixon (PI: YY) Северо-западного мемориального фонда (NMF) и Института клинических и трансляционных наук Северо-Западного университета (NUCATS).

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https: // www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnins.2019.00185/full#supplementary-material

Список литературы

Abadi, M., Barham, P., Chen, J., Chen, Z., Davis, A., Dean, J., et al. (2016). «Tensorflow: система для крупномасштабного машинного обучения», , 12-й симпозиум USENIX по проектированию и внедрению операционных систем (OSDI 16), , (Саванна, Джорджия), 265–283.

Google Scholar

Абэ, О., Аоки, С., Хаяси, Н., Ямада, Х., Кунимацу, А., Мори, Х. и др. (2002).Нормальное старение в центральной нервной системе: количественный МРТ диффузионно-тензорный анализ. Neurobiol. Старение 23, 433–441. DOI: 10.1016 / S0197-4580 (01) 00318-9

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Bach, M., Laun, F. B., Leemans, A., Tax, C.M., Biessels, G.J., Stieltjes, B., et al. (2014). Методологические соображения по пространственной статистике на основе трактов (TBSS). Нейроизображение 100, 358–369. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2014.06.021

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чанг, А.В., Сеунарин, К. К., Кларк, К. А. (2016). Воспроизводимость и изменчивость NODDI в зависимости от напряженности магнитного поля: сравнение 1,5 Тл и 3 Тл. Human Brain Mapp. 37, 4550–4565. DOI: 10.1002 / hbm.23328

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коул, Дж. Х., Цагкрасулис, Д., Мва, К., Стивс, К., Спектор, Т. Д. и др. (2017). Прогнозирование возраста мозга с помощью глубокого обучения на основе необработанных данных изображений позволяет получить надежный и наследуемый биомаркер. Нейроизображение 163, 115–124.DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2017.07.059

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Косгроув, К. П., Мазуре, К. М., и Стейли, Дж. К. (2007). Развитие знаний о половых различиях в структуре, функциях и химии мозга. Biol. Психиатрия 62, 847–855. DOI: 10.1016 / j.biopsych.2007.03.001

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Dluzen, D. E., and Mcdermott, J. L. (2000). Гендерные различия в нейротоксичности нигростриатальной дофаминергической системы: последствия для болезни Паркинсона. J. Gender Spec. Med. 3, 36–42.

PubMed Аннотация | Google Scholar

Древец, В. К. (2001). Нейровизуализация и невропатологические исследования депрессии: значение для когнитивно-эмоциональных особенностей расстройств настроения. Curr. Мнение. Neurobiol. 11, 240–249. DOI: 10.1016 / S0959-4388 (00) 00203-8

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Данн Р. А. и Кэмпбелл Н. А. (1997). «О соединении функций активации softmax и кросс-энтропийных штрафов и выводе функции активации softmax», в Proc.8-й авст. Конф. по нейронным сетям , (Мельбурн, Виктория: Citeseer), 185.

Google Scholar

Фан, Дж., Маккэндлисс, Б. Д., Фосселла, Дж., Фломба, Дж. И., и Познер, М. И. (2005). Активация сетей внимания. Neuroimage 26, 471–479. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2005.02.004

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Fan, L., Zhuo, J., Zhang, Y., Wang, J., Chen, L., et al. (2016). Атлас мозга человека: новый атлас мозга, основанный на архитектуре соединений. Cereb. Cortex 26, 3508–3526. DOI: 10.1093 / cercor / bhw157

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фельдман, Х. М., Йитман, Дж. Д., Ли, Э. С., Барде, Л. Х., и Гаман-Бин, С. (2010). Визуализация тензора диффузии: обзор для педиатров-исследователей и клиницистов. J. Dev. Behav. Педиатр. 31, 346–356. DOI: 10.1097 / DBP.0b013e3181dcaa8b

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фудзимото Т., Мацумото Т., Fujita, S., Takeuchi, K., Nakamura, K., Mitsuyama, Y., et al. (2008). Изменения метаболизма глюкозы в здоровом мозге человека из-за старения и гендерных различий. Psychiatry Res. 164, 58–72. DOI: 10.1016 / j.pscychresns.2006.12.014

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Голестани Н., Молко Н., Дехан С., Лебихан Д. и Паллиер К. (2006). Структура мозга предсказывает изучение звуков иностранной речи. Cereb. Cortex 17, 575–582.DOI: 10.1093 / cercor / bhk001

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хисанага, К., и Шарп, Ф. Р. (1990). Диффузные нейротрофические факторы для нейронов таламуса высвобождаются из неокортекса-мишени и нецелевого мозжечка. Progr. Brain Res. 82, 67–71. DOI: 10.1016 / S0079-6123 (08) 62591-1

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ингалхаликар, М., Смит, А., Паркер, Д., Саттертуэйт, Т. Д., Эллиотт, М.А., Рупарел К. и др. (2014). Половые различия в структурном коннектоме человеческого мозга. Proc. Natl. Акад. Sci. США 111, 823–828. DOI: 10.1073 / pnas.1316909110

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Иоффе, С., Сегеди, К. (2015). «Пакетная нормализация: ускорение глубокого обучения сети за счет уменьшения внутреннего ковариантного сдвига», в материалах Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning , Vol. 37 (Лилль), 448–456.

Google Scholar

Джоэл Д., Тарраш Р. (2014). О неправильном представлении и неверной интерпретации гендерных данных: случай исследования коннектома человека Ингалхаликара. Proc. Natl. Акад. Sci. США 111, E637 – E637. DOI: 10.1073 / pnas.1323319111

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кингма, Д. П., и Ба, Л. Дж. (2015). «Адам: метод стохастической оптимизации», Труды 3-й Международной конференции по обучающим представлениям (Сан-Диего, Калифорния), .

Google Scholar

Кочунов, П.М., Томпсон, П., Ланкастер, Дж. Л., Барцокис, Г., Смит, С., Койл, Т. и др. (2007). Связь между фракционной анизотропией белого вещества и другими показателями церебрального здоровья при нормальном старении: исследование пространственной статистики старения на основе трактовки. Neuroimage 35, 478–487. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2006.12.021

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Крижевский А., Суцкевер И., Хинтон Г.Э. (2012). «Классификация Imagenet с глубокими сверточными нейронными сетями», в Advances in Neural Information Processing Systems 25 (NIPS 2012) (Lake Tahoe, NV), 1097–1105.

Google Scholar

Lasi, S., Szczepankiewicz, F., Eriksson, S., Nilsson, M., and Topgaard, D. (2014). Визуализация микроанизотропии: количественная оценка микроскопической диффузионной анизотропии и параметра ориентационного порядка с помощью диффузионной МРТ с вращением q-вектора под магическим углом. Перед.Phys. 2:11. DOI: 10.3389 / fphy.2014.00011

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лу, Ю., Йи, С., Цзэн, Н., Лю, Ю., и Чжан, Ю. (2017). Выявление болезней риса с использованием глубоких сверточных нейронных сетей. Нейрокомпьютеры 267, 378–384. DOI: 10.1016 / j.neucom.2017.06.023

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Людерс, Э., Рекс, Д. Э., Нар, К. Л., Вудс, Р. П., Янке, Л., Томпсон, П. М. и др. (2003). Взаимосвязь между бороздовой асимметрией и размером мозолистого тела: пол и влияние руки. Cereb. Cortex 13, 1084–1093. DOI: 10.1093 / cercor / 13.10.1084

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лайонс, К. Э., Хаббл, Дж. П., Тростер, А. И., Пахва, Р., и Коллер, В. К. (1998). Гендерные различия при болезни Паркинсона. Clin. Neuropharmacol . 21, 118–121.

PubMed Аннотация | Google Scholar

Мензлер К., Белке М., Верманн Э., Краков К., Ленглер У., Янсен А. и др. (2011). Мужчины и женщины разные: диффузионно-тензорная визуализация выявляет половой диморфизм в микроструктуре таламуса, мозолистого тела и цингулюма. Neuroimage 54, 2557–2562. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2010.11.029

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Миллер И. Н., Кронин-Голомб А. (2010). Гендерные различия при болезни Паркинсона: клинические характеристики и познания. Movem. Disord. 25, 2695–2703. DOI: 10.1002 / mds.23388

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мори, С., Ал, С. М., Вакана, С., и Зиджл, В. (2005). МРТ Атлас белого вещества человека. Лондон, Великобритания: Elsevier / Academic Press.

Google Scholar

Мюллер, К., Анвандер, А., Мёллер, Х. Э., Хорстманн, А., Лепсиен, Дж., Бусс, Ф. и др. (2011). Полозависимое влияние ожирения на белое вещество головного мозга исследовано с помощью диффузионно-тензорной визуализации. PloS ONE 6: e18544. DOI: 10.1371 / journal.pone.0018544

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Наир В., Хинтон Г. Э. (2010). «Выпрямленные линейные блоки улучшают ограниченные машины Больцмана», в Труды 27-й Международной конференции по машинному обучению (ICML-10), (Хайфа), 807–814.

Google Scholar

Прендергаст, Д. М., Ардекани, Б., Икута, Т., Джон, М., Петерс, Б., Деросс, П. и др. (2015). Влияние возраста и пола на морфологию мозолистого тела на протяжении всей жизни. Human Brain Mapp. 36, 2691–2702. DOI: 10.1002 / hbm.22800

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Раз, Н., Ганнинг-Диксон, Ф., Хед, Д., Уильямсон, А., и Аккер, Дж. Д. (2001). Возрастные и половые различия в мозжечке и вентральном мосту: проспективное МРТ-исследование здоровых взрослых. Am. J. Neuroradiol. 22, 1161–1167.

PubMed Аннотация | Google Scholar

Ричи, С. Дж., Кокс, С. Р., Шен, X., Ломбардо, М. В., Реус, Л. М., Аллоза, К., и др. (2018). Половые различия в мозге взрослого человека: данные 5216 участников Биобанка Великобритании. Cereb. Cortex 28, 2959–2975. DOI: 10.1093 / cercor / bhy109

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Салат, Д. Х., Туч, Д. С., Грев, Д. Н., Ван дер Коув, А.Дж., Хевелоне, Н. Д., Залета, А. К. и др. (2005). Возрастные изменения микроструктуры белого вещества, измеренные методом диффузионного тензора. Neurobiol. Старение 26, 1215–1227. DOI: 10.1016 / j.neurobiolaging.2004.09.017

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шен, Х., Ван, Л., Лю, Ю., и Ху, Д. (2010). Дискриминационный анализ паттернов функциональной связи в состоянии покоя при шизофрении с использованием низкоразмерного встраивания фМРТ. Нейроизображение 49, 3110–3121.DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2009.11.011

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шиино А., Чен Ю. В., Танигаки К., Ямада А., Вигерс П., Ватанабэ Т. и др. (2017). Изучены половые различия в объемах белого вещества человека: исследование мозолистого тела и другого белого вещества с помощью VBM. Sci. Отчет 7: 39818. DOI: 10.1038 / srep39818

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сирао, Н., Окамото, Ю., Окада, Г., Уэда, К., и Ямаваки, С. (2005). Гендерные различия в активности мозга в отношении неприятных языковых стимулов, касающихся межличностных отношений: исследование фМРТ. Eur. Arch. Психиатр. Clin. 255, 327–333. DOI: 10.1007 / s00406-005-0566-x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Салливан Э. В., Розенблум М. Дж., Десмонд Дж. Э. и Пфеффербаум А. (2001). Половые различия в размере мозолистого тела: отношение к возрасту и внутричерепному размеру. Neurobiol. Старение 22, 603–611. DOI: 10.1016 / S0197-4580 (01) 00232-9

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Tang, Y., Liu, B., Yang, Y., Wang, C.-M., Meng, L., Tang, B.-S., et al. (2018). Выявление болезни Паркинсона легкой-средней степени тяжести с использованием функциональной связи всего мозга. Clin. Nerophysiol. 129, 2507–2516. DOI: 10.1016 / j.clinph.2018.09.006

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тэтчер, Д.Л., Пайтек, С., Чанг, Т., Тервиллигер, Р. А., и Кларк, Д. Б. (2010). Гендерные различия во взаимосвязи между организацией белого вещества и расстройствами, связанными с употреблением психоактивных веществ у подростков. Наркотик, алкоголь. Зависит. 110, 55–61. DOI: 10.1016 / j.drugalcdep.2010.02.004

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тиан Р., Янг Ю. и Ван Дер Хельм FCT Dewald, JPA. (2018). Новый подход к моделированию нейронных ответов на совместные возмущения с использованием метода NARMAX и иерархической нейронной сети. Перед. Comput. Neurosci. 12:96. DOI: 10.3389 / fncom.2018.00096

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Трейси Д., Асанума К. Г., Джонс Э. и Портер Р. (1980). Таламический ретранслятор на моторную кору: афферентные пути от ствола головного мозга, мозжечка и спинного мозга у обезьян. J. Neurophysiol. 44, 532–554. DOI: 10.1152 / jn.1980.44.3.532

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван Эссен, Д.К., Смит, С. М., Барч, Д. М., Беренс, Т. Е., Якуб, Э., Угурбил, К. и др. (2013). Проект человеческого коннектома WU-Minn: обзор. Нейроизображение 80, 62–79. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2013.05.041

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Варокво, Г., Рамана, П. Р., Энгеман, Д. А., Хойос-Идробо, А., Шварц, Ю., и Тирион, Б. (2017). Оценка и настройка декодеров мозга: перекрестная проверка, предостережения и рекомендации. NeuroImage 145, 166–179.DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2016.10.038

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вэнь, Д., Вэй, З., Чжоу, Ю., Ли, Г., Чжан, X., и Хань, В. (2018). Методы глубокого обучения для обработки данных фМРТ и их применение в диагностике когнитивных нарушений: краткий обзор и наше мнение. Перед. Нейроинформ. 12:23. DOI: 10.3389 / fninf.2018.00023

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вестли, Л. Т., Вальховд, К.Б., Дейл, А. М., Бьернеруд, А., Дуэ-Тённессен, П., Энгвиг, А. и др. (2009). Изменения продолжительности жизни белого вещества головного мозга человека: диффузионно-тензорная визуализация (DTI) и волюметрия. Cereb. Cortex 20, 2055–2068. DOI: 10.1093 / cercor / л. с. 280

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Визендангер Р., Визендангер М. и Ру Д. (1979). Анатомическое исследование кортикопонтинной проекции у приматов ( Macaca fascicularis и Saimiri sciureus ) —II.Проекция лобной и теменной ассоциативных областей. Неврология 4, 747–765. DOI: 10.1016 / 0306-4522 (79)

-6

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вительсон, С. Ф., Глезер, И. И., и Кигар, Д. Л. (1995). У женщин большая плотность нейронов в задней височной коре. J. Neurosci. 15, 3418–3428. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.15-05-03418.1995

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Заиди, З. Ф.(2010). Гендерные различия в мозге человека: обзор. Открыть Анат. J. 2, 37–55. DOI: 10.2174 / 1877609401002010037

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цзэн, Л. Л., Ван, Х., Ху, П., Ян, Б., Пу, В., Шен, Х. и др. (2018a). Многоузловая диагностическая классификация шизофрении с использованием дискриминантного глубокого обучения с функциональной связностью МРТ. Эбиомедицина 30, 74–85. DOI: 10.1016 / j.ebiom.2018.03.017

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цзэн, Н., Цю, Х., Ван, З., Лю, В., Чжан, Х., и Ли, Ю. (2018b). Новый оптимизированный алгоритм SVM, основанный на переключении с задержкой PSO, для диагностики болезни Альцгеймера. Нейрокомпьютеры 320, 195–202. DOI: 10.1016 / j.neucom.2018.09.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цзэн, Н., Ван, З., Чжан, Х., Лю, В. и Алсаади, Ф. Э. (2016). Сети глубокого убеждения для количественного анализа золотой иммунохроматографической полоски. Cogn. Comput. 8, 684–692. DOI: 10.1007 / с12559-016-9404-х

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цзэн, Н., Чжан, Х., Сун, Б., Лю, В., Ли, Ю., и Добайе, А. М. (2018c). Распознавание мимики через изучение разреженных автоэнкодеров. Нейрокомпьютеры 273, 643–649. DOI: 10.1016 / j.neucom.2017.08.043

CrossRef Полный текст | Google Scholar

11 отличий между свиданиями с девушкой и женщиной — Heart Hackers Club

Недавно я написал пост на тему «11 различий между свиданиями с парнем и мужчиной».В сообщении можно поменять местами пол, и большинство баллов по-прежнему будут применяться. Однако мы не можем отрицать наличие некоторых фундаментальных различий между мужчинами и женщинами — от того, как мы социализированы, до химических и гормональных различий, которые возникают естественным образом. Таким образом, я счел уместным продолжить публикацию о разнице между свиданиями с девушкой и женщиной. Опять же, многие моменты в этом посте будут применяться, если вы поменяете пол.

Мальчик тянется к девочкам. Мужчину привлекают женщины.Это не имеет ничего общего с фактическим возрастом человека. Я имею в виду зрелость, жизненное видение и жизненный этап. Фактически, некоторые люди, независимо от их возраста, никогда по-настоящему не вырастут. Кроме того, это не означает, что у женщины никогда не будет «девичьих» или незрелых наклонностей или наоборот. Этот пост относится к зрелости, и большинство баллов также будут начислены, если вы также поменяете пол.

Если ты мальчик, то рассчитывай, что тебя будут привлекать только девушки. Однако, если вы мужчина (независимый, знает свою ценность и ценность, обладает сильным моральным компасом, внимателен и умеет общаться и не позволяет неуверенности доминировать в вашей психике), тогда вам следует встречаться с женщиной.И если вы пока не можете заметить разницу, вот несколько советов.

1. Девушка устраивает истерики. Когда она недовольна, расстроена или сердита, она реагирует так же, как в детстве, когда она не добивалась своего с родителями. Это часто состоит из криков, надутых губ, молчания, пассивной агрессии и / или наказания. Женщина по-прежнему испытывает эмоции расстроенной / недовольной, но она развила навык реагировать, а не реагировать. Она подходит к столу, будучи взрослой, и четко сообщает, что ее беспокоит.

2. Девушка воспринимает себя как принцессу и считает, что люди должны так обращаться с ней. Она имеет право и чувствует, что ей обязаны, и поэтому ожидает большего, чем ценит. У женщины есть стандарты (то, что она придерживается), а не ожидания (то, что она проецирует на других).

3. Девушка использует свою физическую красоту как валюту и основу ценности. Девушка может настолько привыкнуть к тому, что ее внешность и сексуальность подтверждают это, что она использует это в качестве основного инструмента для достижения желаемого в жизни.Женщина знает, что ее ценность выше ее физического состояния. Женщина основывает свою ценность на своем интеллекте, своей силе, своей целостности, своих ценностях, своем вкладе, своей человечности.

4. Девушка делает ставку на мужчину в качестве своей финансовой стратегии. Женщина планирует быть финансово независимой — она ​​рассчитывает… на себя. И если ей так случится вступить в динамику отношений, когда ее партнер будет основным кормильцем, это будет считаться бонусом, а не ожидаемой линией жизни.

5.Девушка видит мир с точки зрения недостатка и недостатка. Она соревнуется и даже снесет другую, чтобы заполучить ресурсы или партнера. Женщина помогает другим женщинам. Она знает, что у нее достаточно возможностей, и встает на путь честности, чтобы получить то, что она хочет.

6. Девушку нельзя возить ничем домашним и она гордится тем, что не умеет готовить и убирать. Женщина понимает, что быть домашней — это не обязанность, но понимает, что это один из способов заботиться о себе и других.Она также понимает, что в случае, если она хочет создать семью, важно иметь в семье человека, который может внести свой вклад внутри страны.

7. «Девушка хочет внимания, женщина хочет уважения. Девушка хочет, чтобы ее обожали многие. Женщина хочет, чтобы ее обожали ». -анонимный

8. Девушка не уважает свое тело. Она еще не поняла, что ее тело и сердце священны, и что важно помнить о том, как она к ним относится и с кем делится ими. «Девушка дорожит сумками, бриллиантами и своей коллекцией обуви как ценным имуществом.Женщина дорожит своим здоровьем, чувством собственного достоинства и талантами как самым большим достоянием ». — N. Mah

9. Женщина находит время, чтобы подумать о том, каким человеком она хочет быть, примером, который она хочет оставить, и видением своей жизни. Она продумала свои ценности и то, что она отстаивает. Девушка не сформировала свой моральный компас или ценности и, следовательно, часто непоследовательна. «Проведя время с девушкой, вы чувствуете себя истощенным, потому что она берет больше, чем дает. Проведя время с женщиной, вы чувствуете себя бодрым, потому что она дает вам возможности и страсть к жизни.»- N. Mah

10. У девушки есть контрольный список, в котором поверхностные качества важнее всего. Вот пример того, как может выглядеть этот контрольный список: Горячая, популярная, носит узкие джинсы, рост более шести футов, богатая … Это контрольный список того, что может искать женщина: порядочная, умная, добрая, хороший коммуникатор, эмоционально в наличии…

Так вот, многие из этих различий требуют времени, чтобы узнать кого-нибудь, чтобы понять, действительно ли зеница ока — зрелая женщина или кто-то с незрелым мышлением.Однако один из самых быстрых фильтров, который вы можете заметить с самого начала, это:

11. Девушка играет в игры. У женщины нет.

[infobox bg = «redlight» color = «black» opacity = «on» subtitle = «Nadia Mah»] Девушка прыгает из одного круга общения в другой, заводя быстрых друзей, которые ненадолго. Женщина ценит свои глубокие дружеские отношения и питает их временем, благодарностью, энергией и вниманием. [/ Infobox]

Фотография предоставлена: Даниэле Мартини

Нравится:

Нравится Загрузка…

Связанные

Физические различия между мужчинами и женщинами

Вы вкратце обсудили некоторые физиологические и эмоциональные различия между полами. Не могли бы вы перечислить другие физические характеристики, уникальные для мужчин и женщин?

Мужчины и женщины отличаются бесчисленным множеством способов, многие из которых они даже не осознают. Вот лишь некоторые из этих отличий:

1. Женщина обладает большей жизненной силой, возможно, из-за ее уникального хромосомного набора.Обычно в США она переживает мужчин на три или четыре года. Женщины просто сильнее цепляются за жизнь, чем мужчины, даже в матке. На каждые 100 девочек рождается более 140 младенцев мужского пола; ко времени рождения соотношение составляет 105 к 100, а остальные мужчины умирают в результате самопроизвольных абортов. ¹
2. Мужчины чаще умирают почти от всех болезней, кроме трех: доброкачественных опухолей, нарушений, связанных с женской репродуктивной функцией, и рака груди. ²
3. У мужчин уровень основного обмена выше, чем у женщин. ³
4. Полы различаются строением скелета: у женщин более короткая голова, более широкое лицо, менее выступающий подбородок, более короткие ноги и более длинное туловище. Первый палец руки женщины обычно длиннее третьего; с мужчинами все наоборот. У мальчиков зубы служат дольше, чем у девочек. ⁴
5. У женщин живот, почки, печень и аппендикс больше, а легкие меньше, чем у мужчин. ⁵
6. У женщин три очень важных физиологических функции, которые полностью отсутствуют у мужчин — менструация, беременность и лактация. Каждый из этих механизмов существенно влияет на поведение и чувства. Женский гормональный фон более сложен и разнообразен. Железы работают по-разному у представителей обоих полов. Например, у женщины щитовидная железа больше и активнее; он увеличивается во время менструации и беременности, что делает ее более склонной к зобу, обеспечивает устойчивость к холоду и ассоциируется с гладкой кожей, относительно безволосым телом и тонким слоем подкожного жира, которые являются важными элементами в концепции личной красоты.Женщины также более отзывчивы эмоционально, с большей готовностью смеются и плачут. ⁶
7. Женская кровь содержит больше воды (на 20 процентов меньше эритроцитов). Поскольку красные клетки снабжают организм кислородом, она быстрее устает и более склонна к обморокам. Следовательно, ее конституционная жизнеспособность — это вопрос сугубо долгосрочного характера. Когда рабочий день на британских фабриках в условиях военного времени был увеличен с десяти до двенадцати часов, несчастные случаи среди женщин увеличились на 150 процентов; количество несчастных случаев среди мужчин существенно не увеличилось. ⁷
8. Мужчины на 50 процентов сильнее женщин по грубой силе. ⁸
9. Женские сердца бьются быстрее, чем мужские (80 против 72 ударов в минуту). Их кровяное давление (на десять пунктов ниже, чем у мужчин) меняется от минуты к минуте, но у них гораздо меньше склонности к высокому кровяному давлению — по крайней мере, до наступления менопаузы. ⁹
10. Объем легких у женщин примерно на 30 процентов меньше, чем у мужчин. ¹⁰
11. Женщины переносят высокие температуры лучше, чем мужчины, потому что их метаболизм замедляется меньше. ¹¹
12. Мужчины и женщины отличаются каждой клеткой своего тела, потому что они несут разный хромосомный образец. Значение этих генетических компонентов варьируется от очевидного до чрезвычайно тонкого. Например, когда исследователи посещали кампусы средней школы и колледжа для изучения поведения мужчин и женщин, они заметили, что мужчины и женщины даже переносили свои книги по-разному.Молодые люди, как правило, несли их по бокам, закинув руки сверху. Женщины и девочки, напротив, обычно держали свои книги у груди, почти так же, как младенцев. ¹²

Кто может оценить, сколько других влияний, связанных с полом, находится ниже уровня сознания?

---

Сноски

1. Д-р Дороти В. Уиппл, Динамика развития: Euthenic Pediatrics (Нью-Йорк: McGraw-Hill, 1966), 19.
2. Там же.
3. Д-р Пол Попено, «Действительно ли женщины разные?» Семейная жизнь 31, вып.