Как измерить параметры тела мужчины:  — www.abc-style.org

Содержание

Измерение объема тела, как правильно измерить параметры тела, какие основные параметры тела должны быть у мужчин и женщин

Опубликовано: 10.11.2016Время на чтение: 3 минуты1085

Рассказываем, как правильно измерять параметры тела, чтобы отслеживать результаты сбалансированного питания и тренировок.

Измеряете ли вы параметры своего тела? Если нет, то обязательно начните это делать.

Если вашей целью является снижение веса или наращение мышечной массы, измерьте свои параметры перед началом программы работы над собой. Многие привыкли отслеживать результаты с помощью весов. Но такой традиционный способ не является точным индикатором общего прогресса. Измерение объемов частей тела поможет вести более наглядный учет результатов.

Заведите специальный журнал и записывайте туда наблюдения за изменениями. Это не только придаст дополнительную мотивацию, но и поможет повторно отслеживать результаты своих действий, если вы решите взять паузу и отойти от тренировок на какое-то время. Ведение журнала не займет у вас много времени, а польза от него будет неоценимой.

Когда энтузиазм от первых тренировок начнет пропадать – загляните в журнал. То, чего вы уже добились, не даст вам отступить от цели на пути к стройному телу.

Теперь внимание! Подробно рассказываем, как точно измерить ваше тело с головы до пят.

Рассмотрим тело по зонам:

Шея. Многие люди начинают визуально худеть «сверху вниз». У них в первую очередь претерпевают изменения лицо и шея. Если вы относитесь к их числу, воспользуйтесь сантиметром, для измерения объема шеи. Измерьте область посредине шеи и запишите результат.

Плечи. Тем, кто задался целью нарастить мышечную массу, необходимо следить за изменением параметров плеч. Встаньте прямо и попросите кого-нибудь измерить сантиметром обхват ваших плеч.

Грудь. Эта часть тела правильно измеряется следующим образом: оберните сантиметр вокруг себя на уровне сосков.

Зафиксируйте данные.


Бицепс. При измерении этой области учитывайте 2 параметра. Сначала измерьте мышцы в расслабленном, а затем в напряженном состоянии.

Талия. Для того, чтобы получить точные данные, оберните сантиметр вокруг талии на уровне пупка.


Бедра. Самая правильная область для измерения объема бедер – самая широкая их часть. Ориентиром послужат тазовые кости.


Область от бедер до колен. Чтобы правильно измерить эту область, отыщите середину между бедром и коленом. Измеряйте эту часть вашего тела в расслабленном состоянии, не напрягая мышц ног.


Икры ног. Изменение этих частей тела ничтожно мало даже при интенсивных физических нагрузках. И, тем не менее, не поленитесь. Выберите самую широкую часть икры, измерьте и запишите результат в журнал.

Советуем измерять параметры тела после пробуждения. Утром наш организм еще не отягощен пищей, которую он получит в течение дня. Таим образом, вы не рискуете приписать в журнал пару лишних сантиметров, например, в обхвате талии.

Повторяйте «замеры» своего тела через каждые 10-12 недель. Именно за такой временной период организм успевает перестроиться под новый режим тренировок, и можно говорить о каких-либо визуальных изменениях.

Эксперты рекомендуют. В зависимости от телосложения меняется и план работы над мышцами. Так эктоморфу логичнее начать с прокачки плеч. Эндоморфу же необходимо уменьшить объем талии.

Не расстраивайтесь, если первое время результаты будут незначительными. Даже это – большая победа над собой. Радуйтесь самым маленьким изменениям в своих параметрах, хвалите себя за достижения и двигайтесь дальше.

Автор статьи: Саманта Клейтон. Призер Олимпийских игр, фитнес-эксперт, директор по вопросам фитнес обучения Herbalife.

Источник: http://www.discovergoodnutrition.com/2015/03/measure-your-body/

Если вы хотите связаться с Индивидуальным консультантом, который поможет вам сформировать программу тренировок, перейдите по ссылке:
Узнайте, как питаться
сбалансированно
и контролировать
свой весУзнать больше 2016-11-10

Автор: Будь в Форме

Оцените материал!

Добавить отзыв

Замеры основных размеров тела, снятие мерок. Таблицы размеров.

При дистанционной покупке в интернет — магазине необходимо знать свои размеры одежды. Так как каждый человек может обладать индивидуальными особенностями фигуры, для того чтобы быть уверенным при заказе товара, что вы не промахнетесь по размеру, в поле заказа «Комментарий к заказу» укажите необходимые размеры и менеджер сориентирует вас в правильности определения размера.

Можно ориентироваться на таблицы размеров и рекомендации, к примеру, ГОСТ 17521-72 и ГОСТ-25295-2003.

Для обмеров тела лучше всего подойдет измерительная лента-сантиметр. Для более точных измерений лучше, чтобы обмеры проводил другой человек. При снятии мерок человек должен стоять прямо, не сутулясь, расправив плечи. При измерении не следует туго снимать мерку. 

Основные размеры для мужской одежды:

1. Полный рост. Измеряется без обуви на ногах с выпрямленной спиной, прислонившись к стене.

2. Размер длины бокового шва брюк.

3. Размер внутреннего шва брюк.

4. Размер длины рукава. Измеряется от оси шеи сзади, через плече вдоль слегка согнутой в локте руки, до запястья. 

5. Размер обхвата шеи — необходим для определения размера воротника. Для измерения обхвата шеи, приложите измерительную ленту вокруг шеи в основании, не должно  возникать ощущение дискомфорта и сдавленности, при необходимости можно увеличить значение на 1-2 см.

6. Размер обхвата груди.

7. Объем талии.

Основные размеры для женской одежды:

1. Рост для размера одежды. Необходимо измерять без обуви, прислонившись спиной к стене. Рост измеряют от макушки головы до пола.

2. Размер длины рукава.

3. Размер внешнего бокового шва брюк. Можно снять с имеющихся в гардеробе брюк, которые вам подходят  и комфортно сидят. Измерение выполняют от низа пояса до нижнего края штанины брюк. Если такой возможности нет, то размер можно получить, измерив на теле от косточки бедра до ступни ноги.

4. Размер внутреннего шва брюк. Измеряется по внутренней части ноги или с имеющихся брюк, от центрального шва до низа брючины.

5. Размер обхвата под грудью. Это измерение производят в самой большой части под грудью пропуская ленту под руками.

6. Размер обхвата талии. Измерительная лента должна проходить горизонтально вокруг туловища в узком месте на уровне талии. 

7. Размер обхвата бедер. Определяется по наиболее выступающим местам ягодиц и бедер в положении со смещенными ногами друг к другу. Измеряйте бёдра приблизительно на 15 — 20 см. ниже уровня талии.

Основные размеры для детской одежды:

1. Размер роста ребенка,  Рост детей можно измерить, аналогично как и взрослого человека, от макушки головы, до пола. Рост для детей является базовым, на него стоит ориентироваться при выборе одежды.

2. Размер длины брюк.

Замеряют правый бок от пола до уровня линии талии.

3. Размер длины рукава можно получить, измерив, от плечевого сустава по внешней стороне до запястья, рука должны быть слегка согнута в локте.

4. Размер обхвата груди. Измерять необходимо в наиболее широкой части груди. Измерительная лента должна проходить под мышками горизонтально. 

5. Размер обхвата талии. Получение мерки обхвата талии у ребенка может оказаться затруднительным, не у всех типов детских фигур ярко выражена талия. Можно замерять талию по брюкам, которые хорошо сидят и не жмут.

6. Размер обхвата бедер, определяется горизонтально, в уровне максимально выступающих ягодиц.

 

 Таблицы соответствия размеров для мужской и женской одежды.

меряем тело и вычисляем свои пропорции – блог FITBAR.RU

Никогда не задумывались, почему при равном уровне «прокаченности » одна фигура кажется совершенной , а в другой заметна какая-то несуразность? Всё дело в пропорциях: от того, насколько симметрично соблюдено соотношение разных частей тела, зависит его визуальная гармония. Поэтому , прежде чем начать построение мышц, очень важно уделить внимание антропометрии : вычислению своих идеальных параметров фигуры .

Как правильно сделать замеры

Ошибочно полагать , что параметры телосложения  человека заканчиваются его соотношением веса и роста . Прежде чем рассчитать идеальные пропорции фигуры  , к которым стоит стремиться, нужно произвести измерение всех частей тела, над которыми вы будете работать. Благодаря полученным данным, вы сможете не только наблюдать прогресс тренировок , но и в случае отставания одних мышц от других сразу же это корректировать.

Для того, чтобы правильно произвести необходимые замеры, достаточно вооружиться сантиметровой лентой и простыми инструкциями. Лучше всего осуществлять измерения утром, поскольку в это время мышцы наиболее расслаблены . Обмеряем нужные части тела , в соответствии с рисунком. Это первый шаг на пути к идеальным пропорциям тела: 

Запястья

Обмеряется  наиболее тонкое место рядом с кистью.

—  Предплечья

Обмеряется самое широкое место, на 1-2 см ниже локтевого сгиба. 

Руки (бицепс)

Прежде чем производить замер бицепса, следует  согнуть руку в локте , после чего ее напрячь . Обмеряется самая широкая часть плеча, расположенная посередине бицепса. 

Шея 

Обмеряется место, расположенное чуть ниже кадыка.

Грудь

Замер производится в области самой широкой части грудной клетки, на 1-3 см ниже уровня сосков. 

Талия 

Важно не втягивать живот, принять расслабленную позу. Обмеряется середина живота, чуть выше пупка. 

Таз 

Найдите середину ягодичных мышц, и по ней измеряйте таз в самой широкой части.

Бёдра 

Для того, чтобы обмерить бёдра , нужно поочерёдно переносить весь вес на измеряемую ногу. Замер производится в самой верхней точке бедра, там где оно наиболее широкое.

Голени

Голень измеряется в самой ее широкой части. Перед началом замеров, стопа ставится на носок, и вес переносится на измеряемую ногу. 

Лодыжки 

Обхват лодыжек нужно обмерять в положении «сидя», стопа должна быть расслаблена полностью . Измеряется наиболее тонкое место, расположенное чуть выше ступни. 

Немного отличаются те параметры, которые понадобятся для построения женской и мужской фигуры . Мужчинам нужно измерить все без исключения части тела , женщинам вполне достаточно данных об обхвате талии, бёдер , грудной клетки, голени и таза.

Важно постоянно записывать свои параметры, производя измерения раз в неделю и отслеживать прогресс. Опытные спортсмены советуют делать замеры строго в одно и тоже время , поскольку в разные дневные часы данные могут сильно различаться.

Теперь , когда вы знаете свои параметры , можем переходить к рассчету индивидуальных показателей для симметричной фигуры.

Параметры идеальной симметрии 

Для того, чтобы приблизиться к максимально-гармоничным показателям соотношения разных частей тела, существует специальная система мер, под названием «золотое сечение». Современная система измерений  тела , основываясь на «золотом сечении» помогает рассчитать пропорции фигуры человека, к которым стоит стремиться . 

  • окружность шеи должна составлять около 38 процентов от обхвата грудной клетки;
  • обхват предплечья в идеале составляет 30 % от окружности грудной клетки;
  • талия должна быть равна показателю в 75% от обхвата грудной клетки;
  • обхват таза равен 0,9 от окружности грудной клетки;
  • окружность бёдер должна составлять 60% от обхвата таза;
  • голень равна 40% от показателя по обхвату таза;
  • равными или почти равными между собой должны быть параметры обхвата икр, бицепсов и шеи. 

Соблюдение перечисленных пропорций способно сделать фигуру спортсмена очень близкой к идеалу . Однако, достижение таких показателей нельзя назвать легким процессом: зачастую разные группы мышц имеют различную динамику  роста. Справиться с этим дисбалансом поможет индивидуальная программа питания и тренировок, составленная опытным тренером. 

Не пропусти интересные новости и события в телеграм-канале: https://tlgg.ru/fitbarnews

Оцените статью

Таблица размеров мужской одежды ГОСТ, параметры размеров по ГОСТу.

Для кого?

67 комментариев

Аббревиатура ГОСТ означает «государственный стандарт». Соответственно, размеры по ГОСТу обуславливаются российским размером одежды по определенному государственному стандарту.

Для того чтобы определить свой российский размер, вам понадобится провести простые замеры параметров своего тела, а именно – обхват груди и обхват талии. Измерьте свою грудь по самым выступающим точкам, а также определите обхват талии, измеряя в самом узком месте.

С помощью полученных данных вы сможете без усилий подобрать себе нужный размер в любом магазине, даже если выбранная марка-производитель будет иметь собственную размерную линейку или, как в случае с Алиэкспресс, в интернет-магазине будет представлено множество брендов. Для таких случаев существует специальная таблица соответствия, которая «переведет» ваш ГОСТ – размер в любой другой. Кстати, мужской размер одежды 50-52 считается средним в нашей стране.

Итак, как пользоваться нашей таблицей размеров мужской одежды ГОСТ?

  • Если сантиметровая лента показала, что обхват вашей груди составляет примерно 84-87 сантиметра, то у вас 42 мужской размер одежды.
  • Обхват вашей талии 76-78 см? Смело выбирайте мужской 44 размер одежды.
  • 46 размер одежды мужской рубашки или футболки обуславливается 92-94 сантиметрами в обхвате груди.
  • Думаете, что ваш 48 размер мужской одежды – ваш? Посмотрим. Если ваши параметры 96/84 (грудь/талия), то вы не ошиблись.
  • 50 размер мужской одежды – это следующие параметры: 100-101 сантиметр в обхвате груди и примерно 88-90 в талии.
  • 52 размер мужской одежды: параметры груди – 104-106 см, талии – 92-95см.
  • Вам наверняка подойдет 54 мужской размер одежды, если обхват вашей груди составляет около 108 – 111 сантиметров.

Таблица размеров мужской одежды ГОСТ

Размер, РоссияМеждународный стандартОбхват груди, смОбхват талии, смОбхват бедер, смДлина рукава, смРазмер, Германия
44ХХS8870925938
46XS9276966040
48S96821006142
50M100881046244
52L104941086346
54XL1081001126348
56XXL1121041166450
58XXXL1161081206452
60XXXL1201121246554
62XXXL1241161286556
644XL1281201326658
664XL1321241346660
685XL1361281366662
705XL1401321406664

 

Возможно, Вам будет интересно

Как правильно измерить параметры тела женщины. Как измерить объемы тела

Все объёмы измеряются как есть, т.е. следите, чтобы сантиметровая лента прилегала плотно, но не натягивалась, уменьшая объём. Также она не должна быть слишком свободной.

Измерения производятся не на выдохе, не на вдохе, а в свободном состоянии. Конечно, чтобы правильно замерить объёмы (обхват), лучше было бы воспользоваться чьей-либо помощью. Особенно это важно при замере рук.

1. Объем шеи.

Замеряется окружность шеи у основания.

2. Объем груди

Сантиметровая лента проходит вокруг груди, по наиболее выступающей точке.

3. Объем под грудью

Лента проходит непосредственно под грудью.

4. Объем талии

Находим самое узкое место, обмеряем окружность живота, не выпячивая и не втягивая его. Если узкого места не нашли, то лента проходит выше пупка у кого-то примерно на 2, у кого-то на 3 см.

5. Объем живота

Примерно на уровне пупка (в наиболее выпячиваемой точке живота)

6. Объем бедер

Измеряем окружность бёдер, проводя сантиметровую ленту через ягодицы, по самой выступающей точке, далее смыкаем впереди. Причём, если живот большой, то внизу захватывается и его часть. Сантиметр строго как на картинке. Не выше, не ниже. Также, не сдвигаем его на галифе.

7. Объем бедра сверху

Стоим расслабившись. Отмеряем у кого 5 см, у кого 7 см вниз от паховой зоны. Измеряем окружность.

8. Объем под коленом.

Измеряем также, как и объём бедра, только сразу под коленной чашечкой.

9. Объем голени (икроножной мышцы).

Также стоя, обмеряем объём в самой широкой части икроножной мышцы.

10. Объем лодыжки.

Замеряется стоя, сразу выше 2-х косточек

11. Объем предплечья.

Рука расслаблена, вытянута вдоль тела. Отступаем от подмышки 9-10 см и замеряем окружность руки.

12. Объем запястья.

Замеряется окружность руки сразу после кисти.

Антропометрические замеры были частично затронуты нами в предыдущей статье . Там же мы описали и важность их проведения и с какой целью они выполняются. Много вопросов осталось нераскрытыми и именно здесь, во второй части статьи про человеческое тело мы и попытаемся их осветить.

Как мы уже говорили, прежде чем приступить к физическим нагрузкам, нужно зафиксировать три вещи: отправную точку, желаемую цель и путь к ее достижению. Иными словами, необходимо зафиксировать нынешнее состояние здоровья и формы, а также показатели с ними связанные. Определить конечный желаемый результат (об этом мы говорили в статье ). И сопоставляя исходные данные с желаемым конечным результатом выбрать оптимальный путь достижения цели. Это три обязательных шага, которыми персональный тренер (или вы сами) должен руководствоваться в работе с клиентами.

Сами по себе замеры тела мало что вам дадут, если не проводить сравнительного анализа с таблицами идеальных показателей роста, веса, возраста, содержания жира, а также объемов частей тела. Сравнительный анализ проводится с целью определить, на каком этапе физического развития вы находитесь в данный момент, а так же с целью понять, к чему стоит стремиться и от чего нужно отталкиваться. И если показатели роста, веса, возраста и содержания жира мы рассматривали в предыдущей статье, то здесь мы рассмотрим сначала таблицы идеальных показателей для мужчин и женщин, затем узнаем каким образом проводить замеры, и в конце, как часто нужно фиксировать прогресс.

Идеальные объемы для мужчин

Итак, антропометрические замеры начнем с определения идеальных коэффициентов вашего тела. Они должны удовлетворять соотношениям, приведенным в таблице ниже. Для определения своего коэффициента разделите вес в килограммах на рост в сантиметрах. Если ваш вес, скажем 80 кг, а рост, например 185 см и вы хотите узнать свой идеальный размер груди, талии и бедра, делим 80/185 = 0,432. Таким образом, сверяясь с таблицей мы видим, что коэффициент находится между 0,423 и 0,451. Значит, чтобы определить объем груди, вычислим среднее арифметическое между 101,7 и 105,2. Получим 101,7 + 105,2 = 206,9 / 2 = 103,4 см. Таким будет ваш идеальный объем груди. Как проводить вычисления вы поняли, а теперь приведем таблицу с которой вы будете сверять полученные данные.

Таким же образом вы сможете измерить и другие части тела. Цифры, которые вы можете получить из данной таблицы это только некая эталонная величина. Если раньше вам не приходилось заниматься с отягощениями, и вы не подвергали тело нагрузкам, можете считать данные цифры отправной точкой в построении мускулистого тела. Запишите и запомните их как то, с чего вы начинали. В будущем, проводя замеры тела, вам будет интересно взглянуть на отправную точку и оценить, насколько большой путь вам удалось пройти и какую работу удалось проделать.

Идеальные объемы для женщин

Ниже представлены таблицы, отражающие идеальные (эталонные) показатели роста, веса, возраста, объемов талии, бедер и не только. Подчеркиваю, информация ниже касается идеальных пропорций для женщин. Мужчины могут смело пропустить этот блок.

Существуют различные формулы для определения идеального веса. Какое-то время на практике применяли соотношение веса и роста по формуле Брока: «Идеальный вес равен росту минус 100». Однако сейчас считается, что эта формула рассчитана на женщин 40-50 лет. Оптимальный вес для женщин 20-30 лет должен быть уменьшен на 10-12%, а после 50 лет – увеличен на 5-7%. На сегодняшний день все чаще применяются таблицы и формулы, которые вводят поправку еще и на телосложение. С помощью следующей таблицы можно быстро и достаточно точно установить свой идеальный вес с учетом роста, возраста и телосложения.

Здесь же приведем и таблицу идеальных объемов бедер с учетом роста, возраста и типа телосложения.

Для девушек стоит заметить, что данные показатели являются идеальными и ваше тело в данный момент может им не соответствовать. Это совсем не повод расстраиваться! Наоборот, данные расхождения могут послужить поводом для того, чтобы записаться в зал и начать корректировать вашу фигуру в соответствии с вашими предпочтениями, а таблицы, приведенные здесь, в этом только помогут и подскажут в каком направлении двигаться.

Замеры тела

Теперь мы подошли непосредственно к тому, как именно нужно проводить антропометрические замеры.

СОВЕТ. Прежде, чем мы к ним приступим, необходимо руководствоваться следующими советами. Первое: замеры тела нужно производить обычной сантиметровой лентой. Второе: наиболее подходящее время для замеров – утро, то есть, когда мышцы наиболее расслаблены. Третье: сантиметровая лента не должна провисать или наоборот, быть перетянутой. Четвертое: для более точной оценки, делайте замеры в одном и том же месте по нескольку раз (2-3). Пятое: ведите дневник замеров и фотофиксации для отслеживания прогресса.

Относительно последнего пункта мы уже рассказывали в нашей статье , и речь шла о том, что дневник в первую очередь важен исходя из тех соображений, что без него отслеживать прогресс будет затруднительно. Если вы не будете вести дневник, то прогресс, который протекает постепенно, и возможно в объемах будет составлять несколько миллиметров, попросту не будет заметен глазу и вам покажется, что вы топчетесь на месте. А это в свою очередь может привести вас к потере интереса, снижению мотивации и в конечном итоге, к полнейшему нежеланию тренироваться, что в нашем случае, естественно недопустимо. Для того, чтобы избежать таких плачевных последствий и нужно вести дневник.

Часто можно услышать, как люди говорят, что у них разнятся цифры. Происходит это зачастую по причине того, что замеры тела они проводят в разное время суток. После тренировки проводить замеры бессмысленно, так как кровь приливает к мышцам и они увеличиваются в объеме. Спустя время, произойдет отток крови и объемы мышц уменьшатся, что скажется и на результатах измерений. Как я уже говорил выше, замеры необходимо проводить утром.

Постарайтесь избежать приукрашивания цифр. Очень часто хочется, чтобы результаты проявились быстрее, и в такой ситуации одни втягивают живот, другие перетягивают ленту, третьи вдыхают полную грудь воздуха и т. д. Безусловно, всем хочется любыми средствами прийти к желаемому результату, но не нужно обманывать самого себя. Это не сыграет вам на руку. Будьте объективны.

На рисунке изображено, где именно нужно проводить замеры той или иной части тела: 1- бицепс; 2- шея; 3- грудь; 4- талия; 5- предплечье; 6- запястье; 7- таз; 8- бедро; 9- голень; 10- лодыжка.

Таким образом, на основании всех вышеизложенных данных, вы в силах управлять своим прогрессом и корректировать программу питания и тренировок прямо на ходу, ориентируясь на то, что для вас работает, а что нет. Поначалу этот процесс может показаться сложным, однако, когда вы увидите первые результаты в зеркале, он начнет вас мотивировать на дальнейшее движение вперед к своей цели.

Фотофиксация

Так же, как и антропометрические замеры, она является достаточно рабочим средством отслеживания собственного прогресса. Цифры хороши на бумаге, но нет лучшего способа наблюдения за улучшением формы, чем лицезрение собственной фигуры на всех этапах своего развития.

Для начала, перед тем, как вы начнете заниматься физическими упражнениями, достаточно будет сфотографироваться во весь рост, в трех позициях: спереди, сзади и сбоку. Позже, когда вы начнете прогрессировать и наращивать мускулатуру, можно будет перейти на более продвинутый уровень и уже как человек, серьезно занимающийся фитнесом и/или бодибилдингом, фотографироваться в позициях выступающих спортсменов: мышцы пресса и бедра спереди, двойной бицепс сзади, трицепс сбоку и т. д.

Таким образом, относительно замеров и фиксации осталось сказать о главном. Замеры тела и фотофиксацию оптимально проводить раз в месяц. Можно привязаться к конкретному числу календаря. Например, каждый месяц первого числа утром проводить фиксацию всех параметров: веса, жира, объемов мышц, делать фотографии и закреплять результаты в дневнике. Почему раз в месяц? Потому, что это тот минимальный промежуток времени, на котором вы сможете отслеживать конкретный видимый прогресс без применения каких-либо препаратов и средств, этот прогресс ускоряющих.

Заключение

Как и было обозначено в начале статьи, для того, чтобы куда-то двигаться, нужно определить нынешнее положение вещей, конечную цель и путь ее достижения. Целью данной статьи и было помочь определить нынешнее положение вещей, научиться проводить антропометрические замеры и фиксацию прогресса. Проявляйте терпение в тренировках, соблюдайте режим питания, будьте объективны в измерениях и относитесь критично к результатам фотофиксации, так как совершенству, как известно, нет предела.

В профессиональном бодибилдинге очень важным аспектом является контроль прогресса. Контролировать свои достижения можно разными путями, некоторые спортсмены проводят специальные исследования, которые показывают процент жира, а другие просто измеряют свой вес и делают замеры тела. Контроль собственного веса и объемов мышечных групп – самый простой способ следить за своим прогрессом и результатами. Полученные данные могут сказать вам о многом – эффективна ли ваша программа тренировок, какие мышечные группы являются отстающими, где нужно больше поработать для идеальных пропорций. В данной статье мы поговорим о том, как следить за своими результатами и контролировать свой прогресс.

Вопросы о том, как измерить собственный вес, как правило, не возникают ни у кого, ведь здесь нет ничего сложного – взвесился да и все. Но в профессиональном бодибилдинге такой подход не подойдет. Спортсмены измеряют свой вес только в определенное время – чаще всего утром на голодный желудок, чтобы точно знать свои показатели. Атлетам любителям мы советуем придерживаться точно такого же подхода. Многие посетители тренажерного зала слегка теряют мотивацию, после того как веса показывают на пол килограмма больше, но ведь их цель была похудение? А все потому, что перед тренировкой они плотно поели и чаще всего не могут связать эти два фактора. Со взвешиванием разобрались, теперь давайте перейдем к более глобальной теме замеров тела в бодибилдинге.

Замеры тела выполняются обычной сантиметровой лентой. В крайнем случае можно использоваться ниткой и линейкой. Замеры стоит производить также только в определенное время, чтобы уменьшить разные погрешности. В бодибилдинге рекомендуется выполнять измерения тела утром, когда вы голодный, а ваши мышцы расслаблены и “холодные”. Атлеты, которые выполняют замеры в разное время суток, часто говорят о том, что их результаты постоянно немного изменяются. Это происходит потому, как во время движения или мышечной работы, к мышцам приходит приток крови, который и увеличивает их объем. Особенно это заметно после выполнения упражнений, тогда работающая мышца будет намного больше своего объема в расслабленном состоянии. Итак, что вам нужно запомнить о правильном выполнении замеров:

В бодибилдинге мало кто измеряет все мышечные группы. Чаще всего выполняют измерения объемов талии, груди, бицепсов, берда, голени, предплечья и запястья. Также иногда меряют шею и таз. Многие задаются вопросом – в каком месте измерять ту или иную мышечную группу?

Как видите, выполнить замеры тела в бодибилдинге не так уж и трудно. Это не занимает много времени, но является отличным инструментом для контроля своего прогресса и достижений. Если вы видите, что ваши результаты не меняются длительное время, то стоит пересмотреть свою программу тренировок или подкорректировать рацион питания.

Как измерить объемы тела

Измеряем обхват/объем бедер: мужские, женские. Подбираем размер.

В этой статье мы расскажем о том, как правильно измерить свое тело и одежду, чтобы подобрать свой размер при заказе товаров через интернет, а также, чтобы ориентироваться какой у вас размер.

Интернет шопинг набрал весьма внушительные обороты и в несколько раз увеличил дистанционные продажи. До появления интернета дистанционные продажи осуществлялись благодаря бумажным каталогам, тем самым ярким журналам мод, которые предлагали не только посмотреть модные тенденции, но и заказать понравившиеся товары. Но, несмотря на то, что листать их любили все без исключения, тех, кто решался купить, был очень маленький процент.

Сегодня покупать в интернете это быстро, комфортно и экономно. Но у новичков всегда возникает один и тот же вопрос — как я могу быть уверенным, что одежда, которую я закажу, сядет на мне идеально? Ведь даже в магазине приходится перемерять несколько вещей, пока подберешь по размеру! Да, но при заказе в интернете вы предварительно делаете замеры, а после этого по размерной сетке подбираете оптимальный размер. Несколько минут и одежда, которую вы закажите, будет именно вашего размера.

При выборе платьев, юбок, брюк и многой другой одежды основным параметром выступает именно объем бедер. И от того насколько точно вы его измерите, зависит правильность определения размера.

Для того чтобы максимально точно измерить свой размер, попросите помощи близкого или подойдите к большому зеркалу:

  • Снимите одежду до нижнего белья, чтобы точно провести замеры;
  • Поставьте ноги вместе, так как если поставить ноги на ширине плеч замер будет большим, а соответственно не точным;
  • Теперь возьмите сантиметр и проверьте его начальную цифру, так как для точности измерения он должен начинаться с 0-вого показателя, и значение 1 должно быть через 1 см от начала;
  • Осмотрите свою фигуру, визуально определите самой широкое место и измерьте его, когда вы ровно стоите;
  • Если определиться сложно — измерьте те места, которые вам кажутся самыми большими, и тем самым вы найдете самую широкую часть бедер;
  • Запишите полученную величину, чтобы впоследствии не ошибиться.

Остается только ознакомиться с размерной сеткой и подобрать максимально приближенный размер.

Замеры бедер у мужчин идентичны замерам бедер у женщин. Для этого необходимо снять брюки и измерить самую широкую и выступающую часть бедер. Но в отличие от женщин, мужчинам чаще всего при выборе брюк, штанов и шорт необходимо ориентироваться не только на объем бедер, а учитывать особенности фигуры:



  • Мужчины с животиком обязательно делают замер на талии (3 пальца ниже пупка) и учитывают этот замер при выборе размера;
  • Мужчины с накаченными мускулистыми ногами обязательно проверяют замер ширины брюк, чтобы нога свободно вошла в голенище.

Как определить размер одежды по объему бедер: таблица

В этом разделе мы прилагаем таблицу соответствия размеров и объемов мужчин и женщин.

Важно: в статье приведена стандартная размерная сетка. Производитель имеет право изменять размерную сетку по своему усмотрению. Настоятельно рекомендуем при выборе одежды в интернете сравнивать свои замеры с замерами приведенными в карточке товара.







Надеемся, вам понравилась наша статья, вы нашли свой размер и отправляетесь в мир онлайн шопинга.

Видео: Как измерить бедра (Женщина)?

Потеря веса – либо через диету, либо через усиленные физические упражнения, либо через комбинацию и того и другого – это самоотверженный процесс, который требует и времени и усиленной работы. Пока вы усиленно избавляетесь от лишних килограммов, стоит помнить, что одним из лучших видов мотивации могут быть грамотные замеры изменений ваших объемов. Если вы измеряете свой вес и объем, то старайтесь делать это рано утром, перед тем, как вы приступите к завтраку – так вы получите объективные результаты. Также, не забывайте про минимум одежды или ее полное отсутствие – одна только маечка может исказить желаемы результаты и подпортить настроение.

Шаг 1

Разместите весы на плоской, ровной поверхности. Не ставьте весы на ковер и ковровое покрытие.

Шаг 2

Вставайте на весы раз в неделю. Если вы ведете журнал, то придерживайтесь определенного графика.

Шаг 3

Отметьте показания весов в дневнике. Помните, что вес иногда может сильно колебаться. Если вы находитесь в самом начале плана потери веса, то изредка вы будете наблюдать его резкое, но кратковременное увеличение.

Шаг 4

Не забывайте фиксировать ваши результаты в журнале до тех пор, пока вы не доберетесь до желаемой цели.

Измерение Объемов В Сантиметрах

Шаг 1

Помните про минимум одежды. Вы будете измерять разные области тела и вам вовсе не нужны дополнительные сантиметры – они подпортят общую статистику.

Шаг 2

Встаньте напротив полноразмерного вертикального зеркала и прихватите с собой портняжную ленту. Расслабьтесь. Не пытайтесь втянуть живот и напрячь мышцы пресса. Зеркало поможет вам расположить ленту правильно.

Шаг 3

Оберните лентой грудь в самой выделяющейся точке. Держите ленту достаточно плотно – она не должна провисать. Фиксируйте данные в дневнике. Затем измерьте объем бицепсов и зафиксируйте и этот замер.

Шаг 4

Измеряйте объем талии примерно на дюйм выше пупа. Потом переместитесь к бедрам – мерку берем с самой выделяющейся точки бедер. Пятки сожмите вместе. В финале, измерьте каждое бедро. Запишите все изменения или их отсутствие в дневник.

Шаг 5

Продолжайте следить за прогрессом и измеряйте свои параметры минимум раз в восемь недель. Обратите внимание на то, что ощутимые результаты вы сможете получить не раньше, чем через месяц.

Что Вам Понадобится

  • Блокнот или дневник для фиксации результатов
  • Зеркало в полный рост
  • Портняжная лента

По материалам: http://getfit.jillianmichaels.com/measure-body-weight-loss-1083.html

Потеря веса – либо через диету, либо через усиленные физические упражнения, либо через комбинацию и того и другого – это самоотверженный процесс, который требует и времени и усиленной работы. Пока вы усиленно избавляетесь от лишних килограммов, стоит помнить, что одним из лучших видов мотивации могут быть грамотные замеры изменений ваших…

Как Измерять Свое Тело Во Время Потери Веса

Как Измерять Свое Тело Во Время Потери Веса

Ирина Мишина

Главная » Ремонт и уход » Как правильно измерить параметры тела женщины. Как измерить объемы тела

Как измерить объем бедер, чтобы не ошибиться? Измерения мужской фигуры.


Интересно ли вам, как измерить объем бедер у женщин? Большинство дам тщательно следят за своей фигурой, поэтому регулярно замеряют свои параметры. Но насколько правильно они это делают? В некоторых случаях (пошив одежды, покупка вещей через интернет) разница даже в нескольких миллиметрах играет большую роль. Поэтому умение правильно измерять фигуру не будет лишним.

Как измерить объем бедер у женщин? В первую очередь, необходимо приобрести сантиметровую ленту. Купить это можно в швейном магазине либо магазине хозяйственных товаров. Далее следуйте подробной инструкции:

  • Встаньте перед зеркалом. Оно должно быть довольно большое, чтобы вы могли видеть себя в полный рост. При помощи зеркала будет легко контролировать, как ложится сантиметровая лента, ведь она может перекручиваться, «уходить в сторону».
  • Чтобы измерения были правильными, делать их нужно раздетой. Необязательно полностью раздеваться. Можно оставить на теле тонкое нижнее белье. Джинсы, плотные юбки и колготки будут искажать показатели. Это особенно важно, если вы собираетесь покупать одежду через интернет или шьете одежду по индивидуальному заказу.
  • Ноги поставьте вместе. Широкая стойка не даст возможности получить точный результат. Спину выпрямите. Встаньте к зеркалу боком.
  • В понятие «объем бедер» входит объем не только бедер, но и ягодиц.
  • Отметьте широкую часть таза.
  • Приложите сантиметровую ленту к бедрам, подвиньте ее к самой широкой части бедер. Концы ленты плотно прижмите, пока вы обводите ее вокруг бедер.
  • Соедините 2 конца сантиметровой ленты и слегка ослабьте ее. Посмотрите, на какой отметке находится второй конец сантиметровой ленты. Это и будет объем ваших бедер.

Если у вас нет времени идти в магазин за сантиметровой лентой в магазин, можно воспользоваться бумажной лентой или веревкой. Они прикладываются на бедра точно так же, как и сантиметр. После измерения приложите веревку или бумажную ленту на линейку и подсчитайте количество сантиметров. Это не самый надежный способ измерения параметров фигуры, поскольку точности до миллиметра вы вряд ли добьетесь, но иногда это лучший выход из ситуации. Не стоит использовать для снятия мерок рулетку. Она довольно плотна и негибкая, поэтому с ее помощью вы получите только искаженные результаты.

Вы снимали мерки для пошива одежды? Тогда прибавьте к полученному результату еще пару сантиметров, поскольку в слишком облегающей одежде ходить будет неудобно.

Что делать, если объем бедер вас не устраивает?

Если вы сделали измерения, но результат вас вовсе не порадовал, есть смысл подкорректировать параметры. Конечно, самый надежный способ – это заняться спортом и пересмотреть питание. Но бывают случаи, когда бедра намного шире талии или наоборот имеют одинаковые параметры. Это пропорции, которыми наделила природа, и скорректировать их можно только при помощи одежды.


Что носить женщинам с широкими бедрами?

  • Задача женщин с пышными бедрами – это зрительно увеличить верх. Для этого подойдут блузки и рубашки с воланами, рюшами, кокетками, подплечниками. Можно украсить верх нашейным платком, объемным колье, шалью.
  • Верх и низ должны быть максимально контрастными. Можно обыграть ансамбль при помощи цвета или фактуры ткани.
  • Чтобы бедра казались зрительно меньше, подойдут длинные тонкие пояса, свисающие книзу, расширенный книзу силуэт, прямой, свободный крой юбок и брюк.
  • Самый лучший фасон юбок для дам с широкими бедрами – это трапеция. Оптимальная длина – до колена, но можно позволить себе и более короткий вариант. Особенно, если у вас красивые, длинные ноги.
  • Скорректировать фигуру помогут вертикальные складки, темные, насыщенные оттенки.
  • Обувь выбирайте на среднем или низком каблуке.
  • Откажитесь от брюк, заниженных книзу, юбок из плиссированной ткани, одежды с объемными накладными карманами.
  • Отличный способ «зрительно похудеть» — это брюки в пол в сочетании с высоким каблуком.


Что носить женщинам с узкими бедрами?

  • Юбки должны быть максимально пышными, чтобы зрительно они придавали бедрам объема. Хорошим решением станет юбка-тюльпан или расширенная юбка книзу. Красиво смотрится и плиссированная юбка, юбка-солнце, модель с воланами и рюшами. Подчеркнуть линию талии помогут модели с завышенной талией. Оптимальная длина – чуть выше колена.
  • Если у вас узкие бедра, не стоит прятать их в мешковатые брюки. Этим можно еще больше усугубить проблему. Широкие брюки имеют право быть в вашем гардеробе, он они должны идеально сидеть по фигуре.
Красивые округлые бедра делают фигуру женственной и сексуальной. Многие женщины регулярно измеряют параметры своей фигуры, но часто делают это неправильно и расстраиваются из-за того, что они поправились. Однако дело может быть в неправильном измерении. Как измерить объем бедер у женщин? Приобретите сантиметровую ленту, разденьтесь до нижнего белья и встаньте перед зеркалом. Оберните ленту вокруг выпуклой части бедер и посмотрите на цифру, которая у вас получилась. Если результат вас не очень порадовал, вы можете скорректировать объем бедер при помощи одежды.

Тонкая осиная талия — мечта многих женщин. И дело не только в эстетической составляющей, что, несомненно, важно. Оказывается, обхват талии — это важный показатель, который необходимо знать не только при выборе одежды. Это также важный маркер, способный сообщить о здоровье как среди женщин, так и среди мужчин. Так что если после прочтения статьи и проведения замеров окажется, что показатели оставляют желать лучшего, это повод задуматься о своем здоровье, заняться спортом и пересмотреть свой режим питания.

Как измерить обхват талии?

Сделать необходимые замеры совсем не сложно. Для этого нужна обыкновенная сантиметровая лента, которая есть практически в каждом доме, где любят шить или заниматься спортом. Лучше, если лента будет максимально мягкой.


Обхват талии необходимо измерить в самом узком месте. В зависимости от типа место может быть как ближе к груди (высокая талия), так и ближе к уровню бедер (низкая талия). В большинстве случаев самая узкая часть туловища находится на уровне пупка. Если талия выпуклая, а не вогнутая, например, у беременных женщин или при излишнем весе, то правильный результат можно получить, если делать измерение на пару сантиметров выше пупка.

Правильное положение для измерения — встать прямо (лучше возле зеркала) и опустить руки вниз. Измерять обхват талии сидя не рекомендуется. Не нужно напрягать тело и обманывать себя, втягивая живот. Вес тела должен быть распределен равномерно. Осанка также должна быть типичной для человека. Не стоит делать замеры поверх одежды — результат измерения может быть несколько искажен.

Измерение объема талии занимает меньше минуты! Нужно обернуть метр вокруг талии параллельно полу и медленно выдохнуть воздух. Важно, чтоб не врезалась в кожу, не стоит оборачивать талию слишком туго. Отметка на ленте, совпадающая с нулевой, — это и есть обхват талии.

Лучше сделать измерение два раза, и, если данные не совпали, берется средний результат.

О чем говорят цифры?

Обхват талии — основа для расчета таких показателей, как индекс талия-бедра или индекс талия-рост. Завышенный показатель говорит о повышенном риске для здоровья человека. Если в области талии скапливается жир, то, скорее всего, у человека избыток который обволакивает внутренние органы. Такой жир — причина воспалительных процессов и развития многих заболеваний (диабет, ишемическая болезнь сердца и другие болезни сердечно-сосудистой системы, гипертония, рак).

Общепринятые нормы

У мужчин более 102 см, обхват талии более 88 см у женщин — предупреждение о возможном риске для здоровья (сердечно-сосудистые заболевания, диабет второго типа). Нормой же можно считать у мужчин — до 94 см, у женщин — до 80 см.


Если говорить об эстетической составляющей, то в большинстве стран мира привлекательными считаются женщины, у которых объем талии меньше 70 см. Исследователями установлено, что каждые лишние 5 см в области талии увеличивают возможность преждевременной смерти на 17 % у мужчин и 13 % у женщин.

Измеряем не только талию

Измерив свою талию, можно также измерить размер бедер. Объем бедер меряется сантиметровой лентой по аналогичным замерам талии принципам (стоять ровно, не «затягивать» метр), но по самой широкой части ягодиц. Соответствие объема талии к объему бедер — популярный на Западе показатель, который помогает специалистам судить о здоровье человека и в какой-то степени говорит о его привлекательности. Так исследования близнецов показали, что это соотношение в 22-61 % случаев зависит от генетических факторов, а уже потом от питания и способа жизни.

Обхват талии и бедер как показатель репродуктивности

Женщины с тонкой талией имеют более крепкое здоровье, они реже страдают от бесплодия и болезней моче-половой системы. Соотношение талии к бедрам, оказывается, связано со способностью зачать и родить ребенка. Мужчины с показателем около 0,9 имеют лучшие шансы зачать ребенка, а женщины с показателем 0,8 и выше имеют значительно большие шансы забеременеть естественным путем. Исследования говорят о том, что среди девочек с одинаковым весом при более низком показателе объема талии и бедер происходит более раннее половое созревание. Это проявляется в росте гормонов.

Голландское исследование при проведении искусственного оплодотворения еще в 1993 году показало, что шансы забеременеть выше у женщин с низким показателем объема талия-бедра. Отмечено, что при росте показателя на 0,1 единицу вероятность зачатия в цикле уменьшается на 30 % (данные получены с учетом поправки на возраст, вес, а также причины искусственного оплодотворения). Подтверждением может служить тот факт, что в африканских странах, где каноны красоты отличные от европейских, женщины имеют довольно полные бедра (например, 135 см), но при этом талия у них явно выражена и заметно уже бедер (например, 100 см). Если разделить 100 на 135, получится 0,74 — неплохой показатель для рождения детей.

Умение снимать мерки нужно не только тем, кто хочет научиться шить одежду. Порой приходится покупать вещи без примерки. Конечно, в любом хорошем магазине есть таблица размеров, но в ней необходимо ориентироваться. Одна из основных мерок – обхват бедер. Без нее не построишь выкройку брюк, да и большинства моделей юбок или платьев тоже. Эта мерка важна и для определения размера одежды по таблице.

Сантиметровая лента или просто тесьма

Чтобы правильно снять мерки, лучше всего пользоваться специальной гибкой лентой с делениями, которую можно купить в любом магазине, где продают товары для рукоделия. Если мерка нужна срочно, а бежать в галантерейный отдел времени нет – ну что ж, придется обойтись обычной тесьмой или даже толстой ниткой. При измерениях сантиметровой лентой важно следить, чтобы она не перекручивалась. Итак, приложите нулевую отметку к самой выпуклой части бедра. Проложите ленту по самым выступающим точкам ягодиц ко второму бедру, затем через нижнюю часть живота к начальной точке. Результат посмотрите на той же стороне ленты, на которой находится нулевая отметка.

Снимать мерки удобнее с помощником. Это дает более точный результат, поскольку тот, кого измеряют, может стоять свободно, сохраняя ту осанку, к которой он привык

От узелка до узелкаПравильный результат можно получить с помощью обычной тесьмы или длинного шнурка, вместо нулевой отметки сделайте узелок. Затем проложите свой «измерительный прибор» по тем же точкам, что указаны в первом способе. Конечную точку тоже пометьте узелком. Расстояние между отметками измерьте с помощью обычной длинной линейки.

Не следует использовать для снятия мерок эластичную тесьму

Мерки для выкройки

Обычно для построения выкройки требуется несколько мерок. Для юбки вам понадобится еще обхват талии и длина изделия. Обхват талии измеряется в самой узкой части фигуры. Сантиметровая лента проходит параллельно полу. Если вы хотите сшить брюки, нужно знать еще длину бокового шва. Измерьте ее от линии талии (без учета пояса) до предполагаемой длины изделия. Эту мерку не обязательно снимать на себе, можно просто замерить длину идеально сидящих брюк. То же самое касается и длины шагового шва. В этом случае измеряется расстояние от промежности по внутренней части ноги до предполагаемой линии низа.

А что в таблице?

Если вы собрались покупать брюки, одного лишь знания мерок явно недостаточно. Надо еще суметь определить размер, причем в России, Китае и Европе обозначения будут разными. При определении размера брюк учитываются такие мерки, как обхват бедер, обхват талии и длина изделия. Фигуры у людей, конечно, разные, но по швейным стандартам обхвату бедер от 89 до 93 см обычно соответствуют обхват талии в 61–64 см и длина шагового шва 102–105 см. Это российский 44-й размер, который до сих пор применяется и в некоторых бывших союзных республиках. Он соответствует 26-му китайскому и XS по международной классификации. Если говорить о 46-м размере, он же 27-й китайский и S международный, то ему соответствуют следующие мерки:

  • обхват бедер – 92–96 см
  • обхват талии – 64–68 см
  • длина ноги – 103–106 см. Международный размер М – это 28-й китайский и 48-й российский. — обхват бедер – 95–99 см
  • обхват талии – 67–71 см
  • длина ноги – 104–107 см. Размер L, соответственно, по китайским меркам будет 29-м, а по российским – 50-м. Ему соответствуют: — обхват бедер – 98–102 см
  • обхват талии – 70–74 см
  • длина ноги – 105–108 см. Размер XL – 30-й китайский и 52-й российский. Это следующие мерки: — обхват бедер – 101–105 см
  • обхват талии – 73–77 смдлина ноги – 106–109 см

Нередко к замерам своих объемов прибегают профессиональные спортсмены (в особенности бодибилдеры) и те люди, которые очень пристально следят за собственными параметрами, боясь набрать лишний вес.

Да и для многих женщин, занимающихся пошивом вещей или же заказом их же в интернет-магазинах очень важно правильно произвести замеры, ведь от этого зависит, как будет смотреться, к примеру, новая юбочка или же штанишки на фигуре. Регулярно обмеряют всех беременных женщин, благодаря чему врачи получают нужные им данные. В общем, этот показатель может сыграть важную роль в той или иной ситуации.

Наверняка многие сейчас подумают: «Что может быть проще проведения данной процедуры? ». А нет. В измерении своих объемов есть очень много нюансов, которые могут повлиять на формирование неправильных результатов. И, несмотря на простоту данной процедуры, далеко не все знают, как измерить обхват бедер правильно, не добавив себе лишних сантиметров.

Поэтому сегодня мы решили более подробно раскрыть тему замеров объема бедер, а также рассказать несколько секретов, благодаря которым можно измерить данный показатель фигуры, не имея при себе специальных приспособлений. Приступим.

Для того чтобы узнать объем своих бедер в качестве мерительного инструмента, как правило, берут матерчатую или же прорезиненную ленту. Однако профессионалы своего дела (швеи, спортсмены, врачи) склоняются к последнему варианту, поскольку лента на основе простого материала очень легко может растянуться, стоит вам лишь слегка потянуть за ее конец, и в итоге можно «увеличить» свой объем на несколько лишних сантиметров.

Для мужчин и женщин, которые хотят пошить себе вещь, используя для этого зарубежные источники со схемами выкроек, очень актуальной будет двухсторонняя мерительная лента, где с одной стороны будут привычные для нас сантиметры, а с другой – дюймы, поскольку все зарубежные выкройки исчисляются именно в этой величине.

Если вы так и не смогли найти такое мерительное приспособление, то можно измерить объем своих бедер простой прорезиненной лентой и полученный результат, в сантиметрах, перевести в дюймы – 1 сантиметр равен 0,397 дюйма.

Если же под рукой не оказалось мерительного приспособления, а крайне важно правильно измерить объем своих бедер, то можно обойтись и без него. Все что нужно – это самая обычная лента, ремень или же не тянущаяся веревочка. Завязываем на одном конце небольшой узелочек, обмеряем бедра и на конечной отметке снова делаем небольшой узелочек.

Также можно воспользоваться мелком, фломастером, шариковой ручкой, кусочком сухого мыла (обмылком) и прочими приспособлениями, которые могут сделать отметку. Теперь разворачиваем ленточку (нить, веревку и т.п.) и замеряем получившийся объем с помощью самой обыкновенной линейки.

Большинство мужчин пытаются измерить объем своих бедер с помощью инструментального метра, который имеет металлическую основу. Но это не правильно, поскольку это приспособление не будет полностью описывать ваши формы, следовательно, плюс несколько сантиметров в обхвате вам гарантированы.

Как правильно проводить процедуры замера?

Наиболее простой способ – измерить окружность бедер с помощью все той же прорезиненной мерительной ленты. Становимся перед зеркалом (желательно, чтобы в нем просматривалась большая часть вашего тела, исключив возможность всяческих наклонов и поворотов).

Ставим ноги вместе и приступаем к внимательному осмотру своего тела. Сперва необходимо определить на глаз, в какой части бедер находится самая выступающая точка. У всех мужчин и женщин в зависимости от индивидуальных параметров эта линия может располагаться как на уровне самих ягодиц, так и немного ниже.

Что касается последнего, то в большей степени это касается людей, у которых на боках сосредотачивается весь объем. Также люди с лишним весом могут «прихватить» в обхват бедер еще и часть сильно свисающего живота.

Во время замеров обхвата бедер крайне важно располагать мерительную ленту строго параллельно поверхности пола, чтобы повысить точность производящих измерений.

А как же измерить обхват бедер той категории людей, которые имеют проблемы с очертаниями фигуры, когда животик и бока (в простонародье их еще называют «ушки» или же «галифе») выступают очень широко, и нет уверенности в том, что измеряя обхват по ягодичной линии, вы получите достоверную величину.

Однако нашлись такие умельцы, которые смогли придумать очень эффективный и точный способ измерения объемов для мужчин и женщин, которые не обладают классической фигурой.

Шаг первый

Берем несколько маленьких листов плотной бумаги (ватмана), но лучше использовать один большой, так точность процедуры будет выше.

Шаг второй

Снимаем верхнюю одежду и оборачиваемся ватманом.

На данном этапе необходимо обращать внимание на то, чтобы цилиндр очень плотно прилегал к телу, но при этом не перекашивался и стоял строго перпендикулярно поверхности пола.

Шаг третий

Берем один из подручных пишущих инструментов (карандаш, ручку, маркер, обмылок, мел и т.п.) и отмечаем место соединения сторон ватмана.

Шаг четвертый

Снимаем с себя цилиндр, разворачиваем его и с помощью линейки или же мерительной ленты замеряем получившееся расстояние. И вуаля, самый точный обхват бедер у вас получен!

Очень важно во время проведения такой процедуры соблюдать и правильное положение тела, поскольку именно от этого фактора зависит точность измерения.

Во-первых, стоять нужно ровно, с прямой спиной, расправив при этом плечи. Во-вторых, если во время замера расставить ножки по ширине плеч, то по конечному счету вы получите завышенный результат. И в-третьих, во время проведения данной процедуры не рекомендуется стягивать мерительную ленту, чтобы получить меньший обхват.

Как правило, этот способ замера характерен для женщин. Не нужно тешить себя мечтами, ведь то, что показывает прибор – величина не натуральная. Лучше стремиться к желаемому результату, чем успокаивать себя показателями перетянутой ленты. Она должна плотно прилегать к телу и при этом не должна провисать.

Несколько важных нюансов

Наверняка все знают, что во время измерения обхвата бедер необходимо избавиться от лишней одежды. По возможности старайтесь не проводить данную процедуру, когда на вас одето, эластичное, моделирующее (утягивающее) белье или же колготки.

И все же, если вам понадобились замеры окружности бедер для пошива юбки, штанов, которые вы будете носить с таким бельем, то избавляться от него не стоит.

Если вы хотите получить наиболее точные результаты окружности бедер, то вам понадобится помощь со стороны. Тогда вам не придется делать лишние движения, чтобы осуществить замер, следовательно, точность проведения данной процедуры повышается. В том случае, если у вас нет такой возможности и вам приходится снимать с себя мерки собственноручно, то делайте это перед зеркалом, благодаря чему вы сможете контролировать весь процесс.

Во время проведения измерительной процедуры крайне нежелательно напрягать мышцы ног, ягодиц и пресса. Ведь не всегда же ваше тело находится в тонусе, порой хочется расслабиться и быть естественней. А самая красивая и модная одежда, пошитая по заниженным показателям, будет сковывать ваши движения во время ходьбы, доставляя чувство дискомфорта.

Если вам нужны замеры ваших объемов для пошива одежды, то существует еще и такой вид замера, часто используемый в швейных мастерских, как полуобхват бедер (чаще всего обозначается ПОБ). А знаете ли вы, что именно эта мерка считается размером нижней части вашей одежды (юбки, брюк, шортов и т.д.).

К примеру, вы замерили свой обхват бедер и в результате получили величину равную 88 сантиметрам. Не нужно сильно разбираться в швейном деле, чтобы понять, что полуобхват равен половине окружности. Итак, нехитрыми вычислениями получается, что полуобхват бедер равен 44, из чего можно твердо сказать, что размер вашей одежды соответствует 44 отечественному стандарту, или же по зарубежным классификациям – это размер S.

Чтобы вычислить европейский размер, необходимо умножить полную окружность бедер на 0,397 (переводим в дюймы), получаем 88*0,397 = 35, то есть это 34-36.

Как видите, вычислить обхват своих бедер совсем не сложно, важно только учитывать все рекомендации и нюансы, о которых вы сегодня узнали. Теперь можете смело брать на вооружение один из предложенных выше способов проведения данной процедуры и блистать своими знаниями среди друзей!

И помните, никогда не поздно пополнять свои знания и совершенствовать собственные навыки. Главное – это желание, а все остальное появится вместе с ним. Искренне желаем вам удачи во всех начинаниях!

Делаете заказ одежды через интернет? Тогда вопрос, как правильно измерить обхват бедер у женщин – актуален для вас. Казалось, что может быть проще? Всего лишь нужно встать перед зеркалом, выбрать самую широкую часть бедер и произвести замер. Но многие допускают ошибки, из-за этого параметры полученной одежды не совпадает. А ведь данные детали важны не только при покупке нового гардероба, но и при его пошиве. Дадите швее неверные размеры, и наряд выйдет не по вашей фигуре (большой или наоборот маленький). В статье рассмотрим основные моменты, на которые стоит обратить внимание. Помните, замеры делаются при помощи матерчатой ленты (сантиметра). Но как быть, если ее не оказалось под рукой, не покупать же ради одного раза? Поможет обычная нитка и линейка. Но этот момент более подробно обсудим ниже.

Как правильно измерить обхват бедер у женщин? Этот вопрос особенно популярен у девушек, которые сидят на диете и скрупулезно следят за своим телом. Лишние сантиметры могут привести к депрессии и нервным срывам. Но не стоит лишний раз отчаиваться. Возможно, вы проводите процедуру неправильно. Даже разное нижнее белье может повлиять на точность результатов, учитывайте это, собираясь проделать процедуру замеров. Помните, снятые мерки не зависят от времени суток, как например, вес. Не будем долго ходить вокруг да около и приступим к изучению данного вопроса более подробно.



Подготовка к замерам


Чтобы правильно определить размер бедер, нужно провести следующие действия:
  • В идеале лучше использовать зеркало, в котором бы было отражение во весь ваш рост. Таким образом, вы сможете правильно и найти самую широкую часть бедер. Также можете параллельно наблюдать за сантиметром, чтобы он не перекрутился, плотно прилегал;
  • Обязательно снимите одежду. Помните, она точно добавит вам лишние сантиметры. Для выкроек это абсолютно ни к чему. Теперь что касаемо нижнего белья. Оно должно быть без утяжек и не корсетного типа, ведь вы не всегда его носите? Вещи меньшего размера не позволят вам расслабиться и «свободно» дышать;
  • Не забудьте соединить ноги. Если они будут расставлены на ширине плеч, результат заведомо получится больше. Не сгибайте колен, стойте ровно, не наклоняясь вперед или назад. Максимально выровняйте спину;
  • Теперь переходим к главному вопросу. Определите область талии (это самая узкая часть тела), опустите взгляд ниже. Широкая область это и есть бедра, не стоит путать их с ягодицами, они расположены чуть ниже.
Все подготовительные шаги выполнены, можно переходить к основной процедуре.



Делаем замеры правильно


Чтобы определить размер бедер профессионалы предпочитают использовать прорезиненную сантиметровую ленту. Матерчатый вариант также подходит, но могут возникнуть погрешности (1-3 сантиметра). Так как она часто неплотно прилегает к телу.

Пошагово процесс выглядит следующим образом:

  • Приложите сантиметр к самой крупной части бедер. Зафиксируйте ленту пальцем, она не должна двигаться. Проведите сантиметр вокруг бедер, захватив область ягодиц. Соедините ленту в одной точке, посмотрите значение;
  • Запишите полученный результат, чтобы еще раз удостовериться в правильности выполненных действий, проведите процедуру еще раз.
Как видим, процесс не сложный, занимает минимум 5 минут. Но при пошиве одежде, от данного параметра зависит очень многое. Не допускайте ошибок, лучше перепроверить результат несколько раз.



Чем можно заменить сантиметровую ленту?


Как быть в той ситуации, когда в доме нет сантиметра. Конечно, его можно приобрести. Товар довольно распространенный, продается практически в каждом супермаркете (не обязательно искать швейный магазин).

Не желательно покупать совсем дешевый (китайский) вариант, могут быть серьезные погрешности. Если замеры нужны срочно, можно использовать предметы, которые находятся под рукой:

  • Подойдет обычная веревка, нитка, ремень. Аккуратно проводим замеры. Карандашом или ручкой отмечаем конечную точку, позже при помощи линейки измеряем получившийся результат. На просторах интернета можно найти информацию о том, что стоит завязывать узелки или делать надсечки при помощи ножниц. Швеи же говорят о том, что данные действия не совсем правильные;
  • Нам понадобится ватман или плотная бумага. Обворачиваем им бедра, при этом не забываем о том, чтобы материал прилегал достаточно плотно. Обратите внимание, чтобы бумага не перекашивалась, располагалась строго перпендикулярно к полу. В местах соединения ватмана ставим карандашом отметки. После того, как картон снят и развернут, обычной линейкой измеряем получившийся результат. Помните, выбирая такой вариант важно правильное расположение тела. Не стоит горбиться и сутулиться;
  • Следующий способ подойдет тем девушкам, у которых есть интернет и принтер. Сантиметр можно просто скачать и распечатать. Затем бумагу склеить между собой. Вуаля, рулетка для измерений готова. Конечно, не стоит забывать о минусах: тонкая бумага может быстро порваться.
Все способы, описанные выше, работают. Но специалисты рекомендуют использовать обычный прорезиненный сантиметр, но покажет 100% результат.



Типичные ошибки


Есть нюансы, которые стоит учитывать при замерах:
  • Не стоит надевать утягивающее белье или напрягать мышцы. Помните, вам важно узнать точные данные, а не стремиться специально их занизить. Процессом похудения займетесь позже;
  • Никогда не используйте металлическую рулетку. Она не может плотно прилегать к телу из-за прочного, жесткого материла. Показания будут неверными;
  • Неважно, в какое время суток будут делаться замеры. На итоговый результат это никак не влияет, вы же не вес узнаете;
  • Если вы используете зарубежные выкройки, то и результат должен быть в дюймах. Подобную рулетку можно купить только в профессиональных, швейных магазинах, стоимость их значительно выше. Но зачем платить больше, можно сделать нехитрый математический подсчет: 1 сантиметр равен 0,397 дюйма;
  • Сантиметр должен строго располагаться параллельно к полу;
  • Чтобы замеры были максимально точными, лучше воспользоваться помощью подруги. В этом случае лента точно не будет перекошенной;
  • Сантиметр должен начинаться с 0, деления нанесены ясно и четко;
  • Если на рулетке уже есть заломы, лучше и вовсе ей не пользоваться;
  • Нужно измерить полуобхват бедер? Не спешите дробить процедуру. Сделайте привычный замер, а полученный результат разделите на 2. Только в этом случае можно быть уверенной в том, что данные правильные.
Многие девушки любят заказывать одежду известных брендов через интернет, или шить ее на заказ. Это очень удобно, можно выбрать то, что вам действительно нравится. Но вот незадача, для этого нужно знать точные замеры тела. Один из самых важных параметров – размер бедер. Ведь хочется, чтобы платье или брюки сидели идеально. Логичен вопрос, как правильно измерить обхват бедер у женщин? Сделать это довольно просто, нужно только учитывать некоторые нюансы. Советы были детально описаны в статье. Внимательно изучайте информацию, и не допускайте ошибок. Только в этом случае замеры будут правильными, а выбранная одежда будет сидеть, как литая.

Таблица размеров мужской одежды. Размеры одежды для мужчин.

Выбирая размер одежды при заказе товара, руководствуйтесь таблицей размеров мужской одежды и обуви, приведенной ниже. Для исключения ошибок в выборе размера, при оформлении заказа укажите рост, обхват груди, живота и обхват пояса. В соответствии с предоставленными данными, Вам будет отправлен заказ.

 
  1. Рост, см.
  2. Длина по боковому шву (для брюк), см.
  3. Обхват груди, см.
    Правило замера: обхват груди определяется по ее наиболее выступающим точкам, далее – под подмышечными впадинами, на спине – немного выше мышечных впадин.
  4. Обхват по линии живота (полнота), см.
    Правило замера: замер производится немного выше уровня пояса (как показано на рисунке) не втягивая и не выпячивая живот. Сантиметровая линия проходит горизонтально уровня пола. При определении размера по таблице, необходимо, чтобы данные Вашего измерения не превышали значение в таблице.
  5. Обхват по линии пояса, см.
    Правило замера: замер производится строго горизонтально по линии пояса (как показано на рисунке).
  6. Обхват шеи (для сорочек), см.
    Правило замера: измеряется обхват шеи по линии, где проходит ворот сорочки (как показано на рисунке).

Таблица размеров для рубашек
Рост 168-188 см
РазмерSMLXLXXL3XL
Обхват шеи, см37-3839-4041-4243-4445-4647-48

Таблица размеров для мужской обуви 
Размер (Европа)394040,54141,54242,54343,54444,5454647
Длина стопы, см242525,52626,52727,52828,52929,5303132

Таблица размеров для верхней одежды и трикотажа
Размер Россия444648505254565860626466
Размер (Международный)XSSML-XLL-XLXXL3XL4XL5XL
Обхват груди, см86-9090-9494-9898-102102-106106-110110-113113-116116-120120-124124-127127-130
Обхват по линии живота (полнота), см82-8585-8989-9293-9697-101102-106107-111112-115116-119120-123124-127128-133
Обхват по линии пояса, см75-7879-8283-8687-9091-9394-9898-102102-106106-110110-114114-118118-122

Таблица размеров костюмов для мужчин нормального телосложения
Рост 174-188 см
Размер Россия444648505254565860626466
Обхват груди, см86-9090-9494-9898-102102-106106-110110-113113-116116-120120-124124-127127-130
Обхват по линии живота (полнота), см82-8585-8989-9293-9697-101102-106107-111112-115116-119120-123124-127128-133
Обхват по линии пояса, см75-7879-8283-8687-9091-9394-9898-102102-106106-110110-114114-118118-122

Таблица размеров костюмов для коренастых мужчин
Рост 168-178 см
Размер Россия444648505254565860626466
Обхват груди, см97-100100-103103-106106-110110-114114-117117-120120-123123-126
Обхват по линии живота (полнота), см91-9595-9999-102102-106108-112113-117118-121121-124125-129
Обхват по линии пояса, см83-8687-9091-9394-9898-102102-106106-110110-114114-118

Таблица размеров костюмов для коренастых мужчин с большим обхватом в поясе
Рост 168-178 см
Размер Россия444648505254565860626466
Обхват груди, см101-104104-106106-108108-111111-114114-116
Обхват по линии живота (полнота), см96-101101-105105-109109-113113-117117-122
Обхват по линии пояса, см85-8889-9293-9698-102103-106106-108

Таблица размеров костюмов для стройных мужчин
Рост 186-194 см
Размер Россия444648505254565860626466
Обхват груди, см90-9494-9898-102102-106106-110110-113113-116116-120120-124
Обхват по линии живота (полнота), см88-9192-9595-9899-103104-109110-113114-117117-120121-124
Обхват по линии пояса, см79-8283-8687-9091-9394-9898-102102-106106-110110-114
Индекс массы тела

и площадь поверхности тела: в чем разница?

Индекс массы тела (ИМТ) и площадь поверхности тела (ППТ) — это два показателя, часто используемые в здравоохранении, однако они недостаточно изучены. Хотя оба они являются индикаторами размера тела, они предоставляют очень разную информацию. Что именно говорит нам каждая из этих мер и как их следует использовать?

Индекс массы тела (ИМТ)

ИМТ — это показатель, используемый для определения степени избыточного веса человека.Рассчитанный на основе роста и веса, 1 ИМТ легко измерить, надежно и соотносится с процентом жировой массы тела. Это более точная оценка общего количества жира в организме по сравнению с одной массой тела. 2 ИМТ также может помочь измерить риск возникновения у человека таких состояний, как сердечные заболевания, высокое кровяное давление, диабет 2 типа, камни в желчном пузыре, респираторные проблемы и некоторые виды рака. Одним из недостатков измерения одного ИМТ является то, что он может переоценивать жировые отложения у спортсменов или людей с мускулистым телосложением.И наоборот, он может недооценивать жировые отложения у пожилых людей или людей, потерявших мышечную массу.

ИМТ рассчитывается путем деления массы тела в килограммах (кг) на рост в метрах (м) в квадрате.



Хотя существуют программы и мобильные приложения, которые будут рассчитывать ИМТ за вас, важно знать формулу и то, как получить ответ. Давайте практиковаться!

Пример 1: Какой ИМТ у мистера Джонса весом 210 фунтов при росте 6 футов 3 дюйма?

  1. Перевести фунты в килограммы: 210 фунтов ÷ 2.2 кг / фунт = 95,45 кг
  2. Вычислить высоту в метрах:
    1. 6 футов, 3 дюйма = 75 дюймов
    2. 75 дюймов x 2,54 см / дюйм = 190,5 см (см)
    3. 190,5 см ÷ 100 см / м = 1,905 метра
    4. Квадрат высотой (1,905 x 1,905) = 3,63 м 2
  3. Рассчитайте ИМТ, разделив вес на рост (м) 2
    1. 95,45 кг ÷ 3,63 м 2 = 26.3 кг / м 2
Пример 2: Каков ИМТ для г-на Смита, который весит 210 фунтов и 5 футов 4 дюйма в высоту?
  1. 210 фунтов = 95,45 кг
  2. Рассчитайте высоту в метрах:
    1. 5 футов, 4 дюйма = 64 дюйма
    2. 64 дюйма x 2,54 см / дюйм = 162,56 см
    3. 162,56 см = 1,625 метра
    4. Квадрат по высоте (1,625 x 1,625) = 2,64 м 2
  3. Рассчитать ИМТ:
    1. 95.45 кг ÷ 2,64 м 2 = 36,2 кг / м 2
Пример 3: Какой ИМТ у г-жи Уильямс, весящей 110 фунтов и 5 футов 8 дюймов?
  1. 110 фунтов = 50 кг
  2. Вычислить высоту в метрах:
    1. 5 футов, 8 дюймов = 68 дюймов
    2. 68 дюймов x 2,54 см / дюйм = 172,72 см
    3. 172,72 см = 1,727 м
    4. Квадрат высотой = 2,98 м 2
  3. Рассчитать ИМТ:
    1. 50 кг ÷ 2.98 м 2 = 16,8 кг / м 2
Что означают эти баллы? Согласно шкале классификации ИМТ, принятой Национальным институтом здоровья (NIH) и Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ), г-н Джонс будет считаться слегка избыточным весом, г-н Смит попадет в категорию страдающих ожирением, а г-жа Уильямс будет считаться недостаточным весом.

Показатели ИМТ классифицируются на основе риска сердечно-сосудистых заболеваний и могут применяться к людям европеоидной, латиноамериканской и афроамериканской расы.Однако эти стандарты могут недооценивать риск ожирения и диабета у лиц азиатского и южноазиатского происхождения. Для этих групп населения следует использовать более низкий порог.

Измерение окружности талии в сочетании с ИМТ может предоставить дополнительную информацию о риске, который не учитывается ИМТ. NIH рекомендует измерять окружность талии у взрослых с избыточным весом и ожирением для оценки абдоминального ожирения. Окружность талии > 40 дюймов (102 см) для мужчин и > 35 дюймов (88 см) для женщин может указывать на повышенный риск сердечно-сосудистых и метаболических нарушений. 2

При дальнейшем обследовании пациентов, описанных выше, было обнаружено, что у мистера Джонса окружность талии 37 дюймов, и было сочтено, что он имеет более низкий риск ожирения. По мнению г-на Смита, измерение окружности талии не является необходимым, поскольку большинство пациентов с ИМТ> 35 кг / м 2 уже относятся к группе высокого кардиометаболического риска.

Площадь поверхности тела (BSA)

BSA измеряет общую площадь поверхности тела и используется для расчета дозировок лекарств и медицинских показателей или оценок.Первая формула была разработана Дюбуа в 1916 году, и с тех пор было разработано несколько других. Формула Мостеллера, которую легче всего вычислить и запомнить, является наиболее часто используемой формулой на практике и в клинических испытаниях. 2

Формула Мостеллера берет квадратный корень из роста (см), умноженного на вес (кг), деленного на 3600.

Давайте воспользуемся теми же примерами, приведенными выше, и рассчитаем BSA каждого пациента.

Пример 1: Mr.Джонс
  1. Вычислить вес в килограммах: 210 фунтов ÷ 2,2 = 95,45 кг
  2. Вычислить рост в сантиметрах: 6 футов, 3 дюйма = 75 дюймов x 2,54 см / дюйм = 190,5 см
  3. Умножьте рост на вес и разделите на 3600
    1. (190,5 см x 95,45 кг) ÷ 3600 = 5
  4. Извлеките квадратный корень из 5 = 2,24 м 2

Пример 2: мистер Смит
  1. Масса в кг = 95.45 кг
  2. Высота в см: 5 футов, 4 дюйма = 64 дюйма x 2,54 см / дюйм = 162,56 см
  3. (162,56 см x 95,45 кг) ÷ 3600 = 4,3
  4. Извлечь квадратный корень из 4,3 = 2,07 м 2

Пример 3: миссис Уильямс
  1. Масса в кг = 50 кг
  2. Высота в см: 5 футов, 8 дюймов = 68 дюймов x 2,54 см / дюйм = 172,72 см
  3. (172,72 см x 50 кг) ÷ 3600 = 2,39
  4. Извлеките квадратный корень из 2.39 = 1,55 м 2

Средняя ППТ взрослого человека составляет 1,7 м 2 (1,9 м 2 для взрослых мужчин и 1,6 м 2 для взрослых женщин). Это число используется для расчета дозировок цитотоксических противоопухолевых средств. Чтобы свести к минимуму вариации в размерах пациентов, для дозирования большинства химиотерапевтических агентов используют мг препарата на 2 м площади поверхности тела. 2 Несмотря на то, что эта методология не была тщательно проверена, дозирование на основе BSA стало стандартом при назначении большинства цитотоксических агентов и некоторых терапевтических моноклональных антител.Теоретически BSA смягчает изменчивость размеров пациента и аномальной жировой ткани, чтобы помочь оптимизировать эффективность лекарственного средства, улучшить клиренс лекарственного средства и минимизировать или предотвратить токсичность. 2

BSA также используется для более точных измерений гемодинамических параметров, таких как сердечный индекс (CI = сердечный выброс, деленный на BSA), индекс ударного объема (SVI = ударный объем, разделенный на BSA), индекс системного сосудистого сопротивления (SVRI = системное сосудистое сопротивление, разделенное на по BSA) и индекс легочного сосудистого сопротивления (PVRI = легочное сосудистое сопротивление, деленное на BSA).Кроме того, BSA используется для корректировки клиренса креатинина при сравнении его с нормальными значениями для оценки наличия и тяжести заболевания почек. 2

Давайте посмотрим на сердечный индекс. Если у мистера Джонса, чья BSA составляет 2,24 м 2 , сердечный выброс 4,3 л / мин, его сердечный индекс будет 1,92 л / мин / м 2 (4,3 л / мин разделить на 2,24 м 2 ). Если у миссис Уильямс, у которой BSA 1,55 м 2 , будет такой же сердечный выброс 4,3 л / мин, ее сердечный индекс будет 2.77 л / мин / м 2 . В то время как 4,3 л / мин находится в пределах нормального диапазона сердечного выброса, сердечный индекс мистера Джонса 1,92 л / мин / м 2 ниже нормального диапазона 2,5 — 4,0 л / мин / м 2 . Требуется дальнейшая оценка, чтобы определить основную причину его низкого сердечного выброса и спланировать методы лечения. Ему может потребоваться болюс жидкости при обезвоживании и тахикардии или инотропное средство при сердечной недостаточности.

Я надеюсь, что этот обзор BMI и BSA был полезен. Мы хотели бы услышать ваши отзывы о том, как вы используете BMI и BSA в своей повседневной практике.
Список литературы
  1. Министерство здравоохранения и социальных служб США. Национальные институты здоровья. Оценка риска для вашего здоровья и веса. Получено 18.07.17 по адресу https://www.nhlbi.nih.gov/health/educational/lose_wt/BMI/bmicalc.htm
    .
  2. UpToDate: Ожирение у взрослых: распространенность, скрининг и оценка. Получено 18.07.17 по адресу https://www.uptodate.com/contents/obesity-in-adults-prevalence-screening-and-evaluation?source=search_result&search=bmi&selectedTitle=1~150
Мирна Б.Шнур, РН, МСН

Теги:

Связывание вокальных параметров мужчин с восприятием, морфологией тела, силой и гормональными профилями в контексте полового отбора

  • 1.

    Cade, WH & Cade, ES Успех спаривания, призыв и поисковое поведение самцов при высокой и низкой плотности в полевом крикете Gryllus целое. Anim. Behav. 43 , 49–56 (1992).

    Google ученый

  • 2.

    Фишер, Дж., Китчен, Д. М., Сейфарт, Р. М. и Чейни, Д. Л. Громкие звонки бабуина рекламируют мужские качества: акустические особенности и их связь с рангом, возрастом и истощением. Behav. Ecol. Sociobiol. 56 , 140–148 (2004).

    Google ученый

  • 3.

    Матевон, Н., Коралек, А., Велдел, М., Гликман, С. Э. и Теуниссен, Ф. Э. О чем говорит смех гиены: пол, возраст, доминирование и индивидуальная подпись в хихикающем крике Crocuta crocuta. BMC Ecol. 10 , 9 (2010).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 4.

    Митани, Дж. К. Половой отбор и длительные звонки взрослых самцов орангутана. Anim. Behav. 33 , 272–283 (1985).

    Google ученый

  • 5.

    Puts, D. A. et al. Половой отбор на основной частоте мужского голоса у людей и других антропоидов. Proc. R. Soc. В 283 , 20152830 (2016).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 6.

    Путс, Д. А., Апичелла, К. Л. и Карденас, Р. А. Мужские голоса сигнализируют о потенциальной угрозе мужчин в фуражировочных и промышленных обществах. Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 279 , 601–609 (2012).

    Google ученый

  • 7.

    Птачек, П.Х. и Сандер, Э. К. Распознавание возраста по голосу. J. Speech Hear. Res. 9 , 273–277 (1966).

    CAS PubMed Google ученый

  • 8.

    Rezlescu, C. et al. Доминирующие голоса и привлекательные лица: вклад визуальной и слуховой информации в целостное впечатление человека. J. Невербальное поведение. 39 , 355–370 (2015).

    Google ученый

  • 9.

    Sell, A. et al. Адаптации человека для оценки физической силы по голосу. Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 277 , 3509–3518 (2010).

    Google ученый

  • 10.

    Jünger, J. et al. Меняются ли женские предпочтения мужских голосов в овуляторном цикле ?. Horm. Behav. 106 , 122–134 (2018).

    PubMed Google ученый

  • 11.

    Путс, Д. А., Джонс, Б. К. и ДеБрюн, Л. М. Половой отбор на человеческих лицах и голосах. J. Sex Res. 49 , 227–243 (2012).

    PubMed Google ученый

  • 12.

    Картей В., Бонд Р. и Реби Д. Что делает голос мужским: физиологические и акустические корреляты оценок женской мужской вокальной мужественности. Horm. Behav. 66 , 569–576 (2014).

    PubMed Google ученый

  • 13.

    Ходжес-Симеон, К. Р., Гаулин, С. Дж. К. и Путс, Д. А. Различные голосовые параметры предсказывают восприятие доминирования и привлекательности. Hum. Nat. 21 , 406–427 (2010).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 14.

    Путс, Д. А. Контекст спаривания и менструальная фаза влияют на предпочтения женщин в отношении высоты мужского голоса. Evol. Гм. Behav. 26 , 388–397 (2005).

    Google ученый

  • 15.

    Розенфилд, К. А., Сороковска, А., Сороковски, П. и Путс, Д. А. Половой отбор на низкий голос мужского пола среди фуражиров-садоводов Амазонки. Evol. Гм. Behav. 41 , 3–11 (2019).

    Google ученый

  • 16.

    Кордсмейер, Т. Л., Хант, Дж., Путс, Д. А., Остнер, Дж. И Пенке, Л. Относительная важность внутри- и интерсексуального отбора для мужских половых диморфных черт человека. Evol. Гм.Behav. 39 , 424–436 (2018).

    Google ученый

  • 17.

    Апичелла, К. Л., Фейнберг, Д. Р. и Марлоу, Ф. В. Высота голоса предсказывает репродуктивный успех у самцов охотников-собирателей. Biol. Lett. 3 , 682–684 (2007).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 18.

    Смит К. М., Ольхов Ю. М., Путс Д.A. & Apicella, C.L. Мужчины хадза с более низким голосом имеют лучшую охотничью репутацию. Evol. Psychol. 15 , 14747040466 (2017).

    PubMed Google ученый

  • 19.

    Atkinson, J. et al. Сила голоса и рук предсказывает репродуктивный успех у группы коренных африканских женщин. PLoS ONE 7 , e41811 (2012).

    ADS CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 20.

    Путс, Д.А., Ходжес, К.Р., Карденас, Р.А. и Гаулин, С.Дж.С. Мужские голоса как сигналы доминирования: основные и формантные частоты голоса влияют на атрибуцию доминирования среди мужчин. Evol. Гм. Behav. 28 , 340–344 (2007).

    Google ученый

  • 21.

    Ходжес-Симеон, К. Р., Гаулин, С. Дж. К. и Путс, Д. А. Голосовые корреляты успешности спаривания у мужчин: исследование способов полового отбора «состязания» и «выбор партнера». Arch. Секс. Behav. 40 , 551–557 (2011).

    PubMed Google ученый

  • 22.

    Захави, А. Выбор партнера — выбор для гандикапа. J. Theor. Биол. 53 , 205–214 (1975).

    ADS CAS PubMed Google ученый

  • 23.

    Графен А. Биологические сигналы как препятствия. J. Theor. Биол. 144 , 517–546 (1990).

    ADS MathSciNet CAS PubMed Google ученый

  • 24.

    Хайэм, Дж. П. Как работает честная дорогостоящая сигнализация ?. Behav. Ecol. 25 , 8–11 (2014).

    Google ученый

  • 25.

    Penn, D. J. & Számadó, S. Принцип гандикапа: как ошибочная гипотеза стала научным принципом. Biol. Ред. 95 , 267–290 (2020).

    Google ученый

  • 26.

    Рид, С. А., Чжан, Дж., Андерсон, Г. Л. и Кеблусек, Л. Дорогостоящая передача сигналов в человеческом общении. in The Handbook of Communication Science and Biology (eds. Floyd, K. & Weber, R.) 50–62 (Routledge, 2020).

  • 27.

    Армстронг, М. М., Ли, А. Дж. И Файнберг, Д. Р. Карточный домик: предвзятость в восприятии размера тела опосредует связь между высотой голоса и восприятием доминирования. Anim. Behav. 147 , 43–51 (2019).

    Google ученый

  • 28.

    Файнберг, Д. Р., Джонс, Б. К. и Армстронг, М. М. Нет доказательств того, что высота мужского голоса сигнализирует о грозности. Trends Ecol. Evol. 34 , 190–192 (2019).

    CAS PubMed Google ученый

  • 29.

    Аунг, Т. и Путс, Д. Высота голоса: окно в коммуникацию социальной власти. Curr. Opin. Psychol. 33 , 154–161 (2019).

    PubMed Google ученый

  • 30.

    Путс, Д. А. и Аунг, Т. Означает ли высота звука мужского голоса грозность? Ответ Файнбергу. Trends Ecol. Evol. 34 , 189–190 (2019).

    PubMed Google ученый

  • 31.

    Аунг, Т., Розенфилд, К. А. и Путс, Д. Высота мужского голоса опосредует связь между объективной и воспринимаемой грозностью.Evol. Гм. Behav. (2020).

  • 32.

    Han, C. et al. Нет четких доказательств корреляции между силой захвата и сексуально диморфными акустическими свойствами голоса. Am. J. Hum. Биол. 0 , e23178.

  • 33.

    Pisanski, K. et al. Вокальные показатели размеров тела у мужчин и женщин: метаанализ. Anim. Behav. 95 , 89–99 (2014).

    Google ученый

  • 34.

    Даббс, Дж. М. и Мэллинджер, А. Высокий уровень тестостерона предсказывает низкий голос питчамонгов у мужчин. Личный. Индивидуальный. Отличаются. 27 , 801–804 (1999).

    Google ученый

  • 35.

    Эванс, С., Нив, Н., Вакелин, Д. и Гамильтон, К. Взаимосвязь между тестостероном и голосовыми частотами у мужчин-мужчин. Physiol. Behav. 93 , 783–788 (2008).

    CAS PubMed Google ученый

  • 36.

    Rantala, M. J. et al. Доказательства гипотезы связанной со стрессом иммунокомпетентности у людей. Nat. Commun. 3 , 694 (2012).

    ADS PubMed Google ученый

  • 37.

    Арнокки, С., Ходжес-Симеон, К. Р., Уэллетт, Д. и Альберт, Г. Имеют ли мужчины с более мужским голосом более высокий иммунокомпетент? Evol. Гм. Behav. 39 , 602–610 (2018).

    Google ученый

  • 38.

    Альберт, Г., Арнокки, С., Путс, Д. А. и Ходжес-Симеон, С. Р. Могут ли слушатели оценить состояние здоровья мужчин по их голосу? Evol. Гм. Behav. (2020).

  • 39.

    Fitch, W. T. Длина голосового тракта и частотная дисперсия формант коррелируют с размером тела макак-резус. J. Acoust. Soc. Являюсь. 102 , 1213–1222 (1997).

    ADS CAS PubMed Google ученый

  • 40.

    Fitch, W. T. Эволюция речи: сравнительный обзор. Trends Cogn. Sci. 4 , 258–267 (2000).

    CAS PubMed Google ученый

  • 41.

    Pisanski, K. et al. Параметры голоса позволяют прогнозировать морфологию тела в зависимости от пола у мужчин и женщин. Anim. Behav. 112 , 13–22 (2016).

    Google ученый

  • 42.

    Schild, C., Stern, J. & Zettler, I. Связывание голоса мужчины с фактической и предполагаемой надежностью в разных областях. Behav. Ecol. 31 , 164–175 (2019).

    Артикул Google ученый

  • 43.

    Коллинз, С. А. и Миссинг, К. Вокальная и внешняя привлекательность у женщин взаимосвязаны. Anim. Behav. 65 , 997–1004 (2003).

    Google ученый

  • 44.

    Рейн, Дж., Писански, К., Бонд, Р., Симнер, Дж. И Реби, Д. Человеческий рев передает силу верхней части тела более эффективно, чем крики или агрессивная и тревожная речь. PLoS ONE 14 , e0213034 (2019).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 45.

    Рейн, Дж., Писански, К., Олешкевич, А., Симнер, Дж. И Реби, Д. Слушатели-люди могут точно судить о силе и высоте относительно себя по агрессивному рыку и речи. iScience 4 , 273–280 (2018).

    ADS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 46.

    Рендалл, Д., Воки, Дж. Р. и Немет, К. Поднимая завесу над Волшебником из страны Оз: предвзятое голосовое представление о размере динамика. J. Exp. Psychol. Гм. Восприятие. Выполнять. 33 , 1208–1219 (2007).

    PubMed Google ученый

  • 47.

    Šebesta, P. et al. Голоса Африки: акустические предикторы мужской вокальной привлекательности человека. Anim. Behav. 127 , 205–211 (2017).

    Google ученый

  • 48.

    Šebesta, P., Třebický, V., Fialová, J. & Havlíček, J. Рев чемпиона: громкость и высота голоса предсказывают воспринимаемую боеспособность, но не успех у бойцов ММА. Фронт. Psychol. 10 , 859 (2019).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 49.

    Simmons, L. W., Peters, M. & Rhodes, G. Низкие голоса воспринимаются как мужские и привлекательные, но предсказывают ли они качество спермы у мужчин? PLoS ONE 6 , e29271 (2011).

    ADS CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 50.

    Valentova, J. V. et al. Вокальные параметры речи и пения зависят от вокальной привлекательности, размеров тела и социосексуальности: кросс-культурное исследование. Фронт. Psychol. 10 , 2029 (2019).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 51.

    Файнберг, Д. Р., ДеБрюн, Л. М., Джонс, Б. К. и Перретт, Д. И. Роль женственности и средней высоты звука в эстетических оценках женских голосов. Восприятие 37 , 615–623 (2008).

    PubMed Google ученый

  • 52.

    Бабель, М., Макгуайр, Дж. И Кинг, Дж. На пути к более детальному рассмотрению вокальной привлекательности. PLoS ONE 9 , e88616 (2014).

    ADS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 53.

    Грегори, С. В., Даган, К. и Вебстер, С. Оценка связи вокальной аккомодации на основных частотах собеседников с восприятием качества общения. J. Невербальное поведение. 21 , 23–43 (1997).

    Google ученый

  • 54.

    Ноулз, К. и Литтл, А. С. Фундаментальные и формантные частоты вокала влияют на восприятие взаимодействия говорящего. Q. J. Exp. Psychol. 69 , 1657–1675 (2016).

    Google ученый

  • 55.

    Михальский, Дж. И Шурманн, Х. Конвергенция питча как эффект воспринимаемой привлекательности и симпатии.в Interspeech 2017 2253–2256 (ISCA, 2017).

  • 56.

    Писански, К. и Рендалл, Д. Приоритезация основной частоты или формант голоса при оценке слушателями размера говорящего, мужественности и привлекательности. J. Acoust. Soc. Являюсь. 129 , 2201–2212 (2011).

    ADS PubMed Google ученый

  • 57.

    Писански, К., Мишра, С. и Рендалл, Д. Развитая психология голоса: оценка взаимосвязей в оценке слушателями размера, мужественности и привлекательности невидимых ораторов. Evol. Гм. Behav. 33 , 509–519 (2012).

    Google ученый

  • 58.

    Sorokowski, P. et al. Голос авторитета: профессионалы понижают голосовые частоты, давая экспертные советы. J. Невербальное поведение. 43 , 257–269 (2019).

    Google ученый

  • 59.

    Valentová, J., Roberts, S.C. & Havlíček, J.Предпочтения в отношении маскулинности лица и голоса у гомосексуальных мужчин: роль статуса отношений, сексуальные ограничения и самооценка мужественности. Восприятие 42 , 187–197 (2013).

    PubMed Google ученый

  • 60.

    Hill, A. K. et al. Есть ли голосовые сигналы стабильности человеческого развития? Связь между колеблющейся асимметрией лица и привлекательностью голоса. Evol. Гм.Behav. 38 , 249–258 (2017).

    Google ученый

  • 61.

    Вольф, С. Э. и Путс, Д. А. Вокальная мужественность — надежный сигнал доминирования у мужчин. Behav. Ecol. Sociobiol. 64 , 1673–1683 (2010).

    Google ученый

  • 62.

    Ширази, Т. Н., Путс, Д. А. и Эскаса-Дорн, М. Дж. Предпочтения филиппинских женщин в отношении высоты голоса мужского пола: внутриличностный, жизненный анамнез и гормональные предикторы. Адапт. Гм. Behav. Physiol. 4 , 188–206 (2018).

    Google ученый

  • 63.

    Ре, Д. Э., О’Коннор, Дж. Дж. М., Беннет, П. Дж. И Файнберг, Д. Р. Предпочтения для людей с очень низким и очень высоким голосом. PLoS ONE 7 , e32719 (2012).

    ADS CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 64.

    Saxton, T.К., Макки, Л. Л., Маккарти, К. и Нив, Н. Любовник или боец? Противодействие влиянию сексуального отбора на мужской голос и растительность на лице. Behav. Ecol. 27 , 512–519 (2016).

    PubMed Google ученый

  • 65.

    Апичелла, К. Л. и Фейнберг, Д. Р. Высота голоса изменяет релевантное для выбора спутника восприятие у охотников-собирателей. Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 276 , 1077–1082 (2009).

    Google ученый

  • 66.

    Борковска Б. и Павловски Б. Частота женского голоса в контексте доминирования и восприятия привлекательности. Anim. Behav. 82 , 55–59 (2011).

    Google ученый

  • 67.

    Bruckert, L. et al. Вокальная привлекательность увеличивается за счет усреднения. Curr. Биол. 20 , 116–120 (2010).

    CAS PubMed Google ученый

  • 68.

    Файнберг, Д. Р., Джонс, Б. К., Литтл, А. С., Берт, Д. М. и Перретт, Д. И. Манипуляции с основными и формантными частотами влияют на привлекательность человеческих мужских голосов. Anim. Behav. 69 , 561–568 (2005).

    Google ученый

  • 69.

    Feinberg, D. R. et al. Менструальный цикл, характерный уровень эстрогена и предпочтения мужественности в человеческом голосе. Horm. Behav. 49 , 215–222 (2006).

    CAS PubMed Google ученый

  • 70.

    Файнберг, Д. Р., ДеБруин, Л. М., Джонс, Б. К. и Литтл, А. С. Коррелированные предпочтения мужчин в отношении мимики и вокальной мужественности. Evol. Гм. Behav. 29 , 233–241 (2008).

    Google ученый

  • 71.

    Feinberg, D. R. et al. Интеграция основных и формантных частот в предпочтениях женщин в отношении мужских голосов. Behav. Ecol. 22 , 1320–1325 (2011).

    Google ученый

  • 72.

    Fraccaro, P.J. et al. Подделка: намеренно измененная высота голоса и вокальная привлекательность. Anim. Behav. 85 , 127–136 (2013).

    Google ученый

  • 73.

    Хьюз, С. М., Могилски, Дж. К. и Харрисон, М. А. Восприятие и параметры преднамеренной манипуляции голосом. J. Невербальное поведение. 38 , 107–127 (2014).

    Google ученый

  • 74.

    Джонс, Б. К., Файнберг, Д. Р., ДеБруин, Л. М., Литтл, А. С. и Вукович, Дж. Доменно-специфическая предвзятость противоположного пола в человеческих предпочтениях в отношении манипулирования высотой голоса. Anim. Behav. 79 , 57–62 (2010).

    Google ученый

  • 75.

    Клофстад Кейси, А., Андерсон Ринди, К. и Петерс, С. Звучит как победитель: высота голоса влияет на восприятие лидерских качеств как у мужчин, так и у женщин. Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 279 , 2698–2704 (2012).

    CAS Google ученый

  • 76.

    Leaderbrand, K., Dekam, J., Morey, A. & Tuma, L. Влияние высоты голоса на восприятие привлекательности: звучите вы горячо или нет. Winona State Univ. Psychol. Stud. J. (2008).

  • 77.

    О’Коннор, Дж. Дж. М. et al. Женские предпочтения мужского вокала и мужественности лица в видеороликах. Этология 118 , 321–330 (2012).

    Google ученый

  • 78.

    Путс Д. А., Гаулин С. Дж. И Вердолини К. Доминирование и эволюция полового диморфизма в высоте человеческого голоса. Evol. Гм. Behav. 27 , 283–296 (2006).

    Google ученый

  • 79.

    Путс, Д. А., Барндт, Дж. Л., Веллинг, Л. Л. М., Давуд, К. и Беррисс, Р. П. Внутрисексуальная конкуренция между женщинами: вокальная женственность влияет на восприятие привлекательности и кокетства. Личный. Индивидуальный. Отличаются. 50 , 111–115 (2011).

    Google ученый

  • 80.

    Райдинг, Д., Лонсдейл, Д. и Браун, Б.Влияние средней основной частоты и дисперсии основной частоты на привлекательность мужского голоса для женщин. J. Невербальное поведение. 30 , 55–61 (2006).

    Google ученый

  • 81.

    Шуйре А., Раймонд М. и Баркат-Дефрадас М. Качество мужского голоса и его связь с предпочтениями женщин. Evol. Psychol. 17 , 14747044675 (2019).

    PubMed Google ученый

  • 82.

    Тайге, К. К., Борак, Д. Дж., О’Коннор, Дж. Дж. М., Шандл, К. и Файнберг, Д. Р. Высота голоса влияет на поведение при голосовании. Evol. Гм. Behav. 33 , 210–216 (2012).

    Google ученый

  • 83.

    Vukovic, J. et al. Различия в восприятии физического превосходства и надежности предсказывают индивидуальные различия во влиянии контекста отношений на предпочтения женщин в отношении мужского тона в мужских голосах. Br. J. Psychol. 102 , 37–48 (2011).

    PubMed Google ученый

  • 84.

    Watkins, C. D. et al. Более высокие мужчины менее чувствительны к сигналам о доминировании со стороны других мужчин. Behav. Ecol. 21 , 943–947 (2010).

    Google ученый

  • 85.

    Xu, Y., Lee, A., Wu, W.-L., Liu, X. & Birkholz, P. Человеческая вокальная привлекательность, о которой свидетельствует проекция размеров тела. PLoS ONE 8 , e62397 (2013).

    ADS CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 86.

    О’Коннор, Дж. Дж. М., Ре, Д. Э. и Файнберг, Д. Р. Высота голоса влияет на восприятие сексуальной неверности. Evol. Psychol. 9 , 1474704

  • 0 (2011).

    Google ученый

  • 87.

    О’Коннор, Дж. Дж. М. и Барклай, П.Влияние высоты голоса на восприятие надежности в разных социальных контекстах. Evol. Гм. Behav. 38 , 506–512 (2017).

    Google ученый

  • 88.

    Шильд, К., Стерн, Дж., Пенке, Л. и Цеттлер, И. Высота голоса — действительный показатель неверности в преданных отношениях? Адапт. Гм. Behav. Physiol. . https://doi.org/10.1007/s40750-020-00154-0 (2020).

  • 89.

    О’Коннор, Дж. Дж. М., Писански, К., Тиге, К. К., Фраккаро, П. Дж. И Фейнберг, Д. Р. Восприятие риска неверности позволяет прогнозировать предпочтения женщин в краткосрочной перспективе по сравнению с долгосрочными отношениями в отношении низкого мужского голоса. Личный. Индивидуальный. Отличаются. 56 , 73–77 (2014).

    Google ученый

  • 90.

    Гангестад, С. В. и Симпсон, Дж. А. Эволюция человеческого спаривания: компромиссы и стратегический плюрализм. Behav. Brain Sci. 23 , 573–587 (2000).

    CAS PubMed Google ученый

  • 91.

    Титц И. Р. Принципы голосового производства (Прентис Холл, Аппер Сэдл Ривер, 1994).

    Google ученый

  • 92.

    Стулп, Г., Поллет, Т. В., Ферхульст, С. и Буунк, А. П. Криволинейное влияние роста на репродуктивный успех мужчин. Behav. Ecol. Sociobiol. 66 , 375–384 (2012).

    PubMed Google ученый

  • 93.

    Манер, Дж. К. и Кейс, К. Р. Доминирование и престиж: двойные стратегии для навигации по социальной иерархии. in Advances in Experimental Social Psychology (eds. Olson, J. M. & Zanna, M. P.) vol. 54 129–180 (Academic Press, 2016).

  • 94.

    Zaidi, A.A. et al. Лицевая мужественность, по-видимому, не является зависящим от состояния мужским украшением и не отражает гетерозиготность по MHC у людей. Proc. Natl. Акад. Sci. 116 , 1633–1638 (2019).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 95.

    Кордсмейер, Т. Л. и Пенке, Л. Влияние мужского тестостерона и его взаимодействия с кортизолом на состояния личности, оцениваемые самим собой и наблюдателем, в контексте соревновательного брачного союза. J. Res. Личное. 78 , 76–92 (2019).

    Google ученый

  • 96.

    Faul, F., Erdfelder, E., Buchner, A. & Lang, A.-G. Статистический анализ мощности с использованием G * Power 3.1: тесты для корреляционного и регрессионного анализа. Behav. Res. Методы 41 , 1149–1160 (2009).

    PubMed Google ученый

  • 97.

    Mahrholz, G., Belin, P. & McAleer, P. Суждения о личности говорящего коррелируют в зависимости от различного содержания и типа стимула. PLoS ONE 13 , e0204991 (2018).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 98.

    Boersma, P. & Weenink, D. Praat: выполнение фонетики на компьютере . (2018).

  • 99.

    Идрис, Ф. П., Ван, Й., Чжан, X. и Пуньядира, С. Базовые изменения биомаркеров слюны у здоровых мужчин в течение дня. OMICS J. Integr. Биол. 21 , 74–80 (2017).

    CAS Google ученый

  • 100.

    Schultheiss, O.C. & Stanton, S.J. Оценка гормонов слюны. в Методы в социальной неврологии 17–44 (ред. Harmon-Jones, E. & Beer J.S.) (Guilford Press, New York, NY 2009).

  • 101.

    Грейнджер, Д. А., Шертклифф, Э. А., Бут, А., Кивлиган, К. Т. и Шварц, Э. Б. «Проблемы» с тестостероном слюны. Психонейроэндокринология 29 , 1229–1240 (2004).

    CAS PubMed Google ученый

  • 102.

    Мета, П. Х., Велкер, К. М., Зилиоли, С. и Карре, Дж. М. Тестостерон и кортизол совместно регулируют принятие риска. Психонейроэндокринология 56 , 88–99 (2015).

    CAS PubMed Google ученый

  • 103.

    Кордсмейер, Т. Л., Стерн, Дж. И Пенке, Л. Трехмерная антропометрическая оценка и восприятие морфологии мужского тела в зависимости от физической силы. Am. J. Hum. Биол. 31 , e23276 (2019).

    PubMed Google ученый

  • 104.

    Прайс, М. Э., Данн, Дж., Хопкинс, С. и Канг, Дж. Антропометрические корреляты человеческого гнева. Evol. Гм. Behav. 33 , 174–181 (2012).

    Google ученый

  • 105.

    Sell, A. et al. Адаптация человека для визуальной оценки силы и боевых способностей тела и лица. Proc.R. Soc. B Biol. Sci. 276 , 575–584 (2009).

    Google ученый

  • 106.

    Team, R. C. R: Язык и среда для статистических вычислений . (Вена, Австрия, 2013 г.).

  • 107.

    Wickham, H. et al. Ggplot2: создавайте элегантные визуализации данных с использованием грамматики графики . (2020).

  • 108.

    Hittner, J. B., May, K. & Silver, N. C. Оценка Монте-Карло тестов для сравнения зависимых корреляций. J. Gen. Psychol. 130 , 149–168 (2003).

    PubMed Google ученый

  • 109.

    Lenth, R. rsm: анализ поверхности отклика . (2020).

  • 110.

    Viechtbauer, W. metafor: Пакет мета-анализа для R . (2020).

  • 111.

    Хейс, А. Ф. Введение в посредничество, модерацию и условный анализ процессов: подход, основанный на регрессии (The Guilford Press, New York, 2013).

    Google ученый

  • 112.

    Raiche, G. & Magis, D. nFactors: Параллельный анализ и другие неграфические решения теста осыпи Кеттелла . (2020).

  • 113.

    Ревелл, W. Psychology: Процедуры психологического, психометрического и личностного исследования . (2020).

  • 114.

    Закзанис, К. К. Статистика, чтобы сказать правду, всю правду и ничего кроме правды Формулы, иллюстративные числовые примеры и эвристическая интерпретация анализа величины эффекта для нейропсихологов. Arch. Clin. Neuropsychol. 16 , 653–667 (2001).

    CAS PubMed Google ученый

  • 115.

    Брунсвик Э. Концептуальные основы психологии (University of Chicago Press, Чикаго, 1952).

    Google ученый

  • 116.

    Чжан, Дж., Чжэн, Л., Чжан, С., Сюй, В. и Чжэн, Ю. Вокальные характеристики предсказывают намерение неверности и приверженность отношениям у мужчин, но не у женщин. Личный. Индивидуальный. Отличаются. 168 , 110389 (2021).

    Google ученый

  • 117.

    Li, Y. et al. Женское предпочтение мужских качеств нарушается образами агрессии мужчины по отношению к женщине. PLoS ONE 9 , e110497 (2014).

    ADS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 118.

    Боррас-Гевара, М.Л., Батрес, К. и Перретт, Д. И. Агрессор или защитник? Опыт и восприятие насилия предсказывают предпочтения мужественности. Evol. Гм. Behav. 38 , 481–489 (2017).

    Google ученый

  • 119.

    Dejonckere, P.H. et al. Дифференцированная перцепционная оценка патологического качества голоса: надежность и корреляция с акустическими измерениями. Ред. Ларингол. Отол. Ринол. 117 , 219–224 (1996).

    CAS Google ученый

  • 120.

    Michaelis, D., Fröhlich, M. & Strube, H. W. Выбор и сочетание акустических характеристик для описания патологических голосов. J. Acoust. Soc. Являюсь. 103 , 1628–1639 (1998).

    ADS CAS PubMed Google ученый

  • 121.

    Вирджиния, У., Джеймс, Ф.И Ричард К. Акустическое прогнозирование серьезности часто встречающихся проблем с голосом J. Speech Lang. Слышать. Res. 38 , 273–279 (1995).

    Google ученый

  • 122.

    Путс Д. А., Долл Л. М. и Хилл А. К. Половой отбор по человеческим голосам. in Evolutionary Perspectives on Human Sexual Psychology and Behavior (eds. Weekes-Shackelford, V. A. & Shackelford, T. K.) 69–86 (Springer, Berlin, 2014).

  • 123.

    Ченг, Дж. Т., Трейси, Дж. Л., Хо, С. и Хенрих, Дж. Послушайте, следуйте за мной: динамические голосовые сигналы доминирования предсказывают появление социального ранга у людей. J. Exp. Psychol. Gen. 145 , 536–547 (2016).

    PubMed Google ученый

  • 124.

    Альтман Д. Г. и Ройстон П. Стоимость дихотомии непрерывных переменных. BMJ 332 , 1080 (2006).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 125.

    Лири, К. Дж. И Кнапп, Р. Стресс из-за сложных мужских черт: интеграция глюкокортикоидов с андрогенными моделями полового отбора. Anim. Behav. 89 , 85–92 (2014).

    Google ученый

  • 126.

    Сапольски, Р. М., Ромеро, Л. М. и Манк, А. У. Как глюкокортикоиды влияют на реакцию на стресс? Интеграция разрешающих, подавляющих, стимулирующих и подготовительных действий. Endocr. Ред. 21 , 55–89 (2000).

    CAS PubMed Google ученый

  • 127.

    Робертс М. Л., Бьюкенен К. Л., Хасселквист Д. и Эванс М. Р. Влияние тестостерона и кортикостерона на иммунокомпетентность у зебровых вьюрков. Horm. Behav. 51 , 126–134 (2007).

    CAS PubMed Google ученый

  • 128.

    Кандрик, М. et al. Предсказывает ли взаимодействие между кортизолом и тестостероном привлекательность лица мужчины ?. Адапт. Гм. Behav. Physiol. 3 , 275–281 (2017).

    Google ученый

  • 129.

    Dekkers, T. J. et al. Метааналитическая оценка гипотезы двойного гормона: регулирует ли кортизол взаимосвязь между тестостероном и статусом, доминированием, принятием риска, агрессией и психопатией ?. Neurosci. Biobehav. Ред. 96 , 250–271 (2019).

    CAS PubMed Google ученый

  • 130.

    Grebe, N. M. et al. Тестостерон, кортизол и стремление к статусу личности: обзор и эмпирическая оценка гипотезы двойного гормона. Horm. Behav. 109 , 25–37 (2019).

    CAS PubMed Google ученый

  • 131.

    Файнберг, Д. Р., Джонс, Б. К. и Армстронг, М. М. Сенсорная эксплуатация, половой диморфизм и высота человеческого голоса. Trends Ecol. Evol. 33 , 901–903 (2018).

    PubMed Google ученый

  • 132.

    Докинз, М. С. и Гилфорд, Т. Коррупция честных сигналов. Anim. Behav. 41 , 865–873 (1991).

    Google ученый

  • 133.

    Андерссон, М. Почему отображается так много сообщений об угрозах ?. J. Theor. Биол. 86 , 773–781 (1980).

    ADS CAS PubMed Google ученый

  • 134.

    Гидденс, К. Л., Бэррон, К. У., Берд-Крейвен, Дж., Кларк, К. Ф. и Винтер, А. С. Голосовые индексы стресса: обзор. J. Voice 27 (390), e21-390.e29 (2013).

    Google ученый

  • 135.

    Zhang, J. et al. Повышенная точность распознавания низких мужских голосов у мужчин с более высоким потенциалом угрозы: еще одно доказательство модели стоимости возмездия на людях. Evol. Гм. Behav. (2020) .136.Zhang, J. & Reid, S.A. Агрессия у молодых людей с высоким потенциалом угрозы возрастает после того, как они слышат низкие мужские голоса: два теста модели стоимости возмездия. Evol. Гм. Behav. 38 , 513–521 (2020).

  • 136.

    Чжан Дж.И Рид, С. А. Агрессия у молодых людей с высоким потенциалом угрозы увеличивается после того, как они слышат низкие мужские голоса: два теста модели стоимости возмездия. Evol. Гм. Behav. 38 , 513–521 (2017).

    Google ученый

  • 137.

    Лейкенс, Д. Односторонние испытания: эффективность и недостаточное использование. Статистика 20% https://daniellakens.blogspot.com/2016/03/one-sided-tests-efficient-and-underused.html (2016).

  • (PDF) Бесконтактное измерение параметров человеческого тела на основе сенсора Kinect

    Бесконтактное измерение параметров человеческого тела на основе сенсора Kinect

    DOI: 10.9790 / 0661-18085 www.iosrjournals.org 85 | Страница

    IV. Заключение

    Система, разработанная на начальном этапе, способна обнаруживать и получать персонализированные параметры тела

    , такие как рост, плечо, шея до бедра, бедра до ноги, длина руки и периметр передней части груди,

    живот и Талия.Ошибки, указанные для расчетных и фактических значений, минимальны, что позволяет предположить, что датчик

    Kinect можно использовать для создания виртуальной примерочной (VDR).

    Согласно процентам ошибок все значения были около 5% для длин. Но он показывает около

    12% ошибок для измерений периметра груди, живота и талии, где эти измерения требуют улучшения метода расчета

    .

    Использование двух датчиков глубины Kinect на передней и задней стороне пользователя может минимизировать погрешность

    при измерениях груди, живота и талии.

    Благодарности

    Авторы выражают признательность университетскому исследовательскому гранту ASP / 01 / RE / SCI / 2015/27, поддержанному для этого проекта.

    Ссылки

    [1] Фэн Чжоу, HBL Duh и М. Биллингхерст, «Тенденции в отслеживании, взаимодействии и отображении дополненной реальности: обзор ISMAR за десять лет

    », 7-й Международный симпозиум IEEE / ACM 2008 г. Дополненная реальность, Кембридж, 2008, стр. 193-202.

    [2] С. Хаусвиснер, Матиас Страка и Герхард Рейтмайр, Виртуальная примерка посредством рендеринга на основе изображений, IEEE Transactions по

    Визуализация и компьютерная графика, Vol.19, No. 9, September 2013

    [3] Бунбрам, Пунпонг, Шарли Кеурат и Салин Бунбрам. «Реалистичное моделирование в виртуальной примерочной с использованием физических свойств

    тканей». Процедуры информатики 75 (2015): стр. 12-16.

    [4] М. Касап и Н. Магненат-Тальманн, Параметризованная модель человеческого тела для приложений реального времени, CW ’07. Международная конференция

    по кибермирам, IEEE Computer Society, 2007, стр. 160-167.

    [5] Уолтер, Брюс и др.«Подгонка виртуального освещения для нерассеянных прохождений». Материалы 24-й ежегодной конференции по компьютерной

    графике и интерактивной технике. ACM Press / Addison-Wesley Publishing Co., 1997.

    [6] Чинмей Барде, Сохам Надкарни, Нихил Джоши и Саураб Джоши, виртуальная примерочная с использованием веб-камеры, Международный журнал

    Инженерно-технические исследования (IJETR) ISSN: 2321 -0869, Том-3, выпуск-3, март 2015 г.

    [7] С. Хаусвиснер, Матиас Страка и Герхард Рейтмайр, Виртуальная примерка посредством рендеринга на основе изображений, транзакции IEEE по

    Визуализация и компьютерная графика, Том .19, No. 9, сентябрь 2013 г.

    [8] Ф. Ис¸икдогган и Г. Кара, Приложение для виртуальной раздевалки в реальном времени с использованием Kinect, Курс компьютерного зрения CMPE537

    Проект

    , январь 2012 г.

    [9] И. Пачулакис и К. Капетанакис, «Платформы дополненной реальности для виртуальных примерочных», Международный журнал

    Multimedia & Its Applications (IJMA) Vol.4, No. 4, August 2012

    [10] S. Zennaro et al. др., «Оценка производительности Kinect 1-го и 2-го поколения для мультимедийных приложений», Международная конференция IEEE

    по мультимедиа и выставкам (ICME), 2015 г., Турин, 2015 г., стр.1-6.

    [11] Л. Ян, Л. Чжан, Х. Донг, А. Алелайви и А. Е. Саддик, «Оценка и повышение точности глубины Kinect для Windows

    v2», в журнале IEEE Sensors Journal, вып. 15, нет. 8, стр. 4275-4285, август 2015 г.

    [12] С. Хаусвиснер, М. Страка и Г. Рейтмайр, «Перенос одежды на основе изображений», 10-й Международный симпозиум IEEE 2011 г. по смешанной

    и дополненной реальности, Базель, 2011 г., стр. 169-172.

    [13] Перечисление JointType доступно по адресу (https: // msdn.microsoft.com/en-us/library/microsoft.kinect.jointtype.aspx) [по состоянию на

    января 2017 г.].

    [14] Оборудование Kinect по адресу (https://developer.microsoft.com/en-us/windows/kinect/hardware) [по состоянию на январь 2017 г.].

    [15] И. Самедзима, К. Маки, С. Кагами, М. Кучи и Х. Мизогучи «Метод оценки размеров тела субъекта по нескольким

    объектам измерения с использованием KINECT», в материалах Международной конференции IEEE по системам, человеку и кибернетике, SMC

    ‘2012, стр.3384 {3389, IEEE, 2012.

    [16] А.Л. Брукс и Э. Брукс, «На пути к инклюзивной виртуальной раздевалке для инвалидов-колясочников», 2014 Международная конференция

    по технологиям и системам совместной работы (CTS), Миннеаполис, МН, 2014, с. 582-589.

    [17] Р. Накамура, М. Идзуцу и С. Хатакеяма, «Метод оценки размера одежды для виртуальной примерочной с датчиком Kinect»,

    2013 Международная конференция IEEE по системам, человеку и кибернетике, Манчестер, 2013 г., стр.3733-3738.

    Взаимосвязь между размером полового члена и соматометрическими параметрами у 2276 здоровых молодых мужчин

    Число людей, жалующихся на «короткий половой член» и, как следствие, стремящихся к процедурам увеличения полового члена, неуклонно растет. Вероятно, это результат того, что многие молодые люди, по-видимому, основывают свое представление о нормальности на изображениях пенисов, замеченных в порнографии. Похоже, что процент мужчин, обеспокоенных коротким пенисом, в ближайшем будущем увеличится в результате вводящих в заблуждение сообщений, поступающих из этих СМИ, особенно в эпоху Интернета, когда порнографические изображения очень больших пенисов часто продаются совместно с устройствами. или клиники, утверждающие, что могут увеличить размер полового члена. 2 В недавнем исследовании из 250 пациентов с жалобами на маленький половой член 64% заявили, что их беспокойство по поводу размера полового члена возникло в детстве, когда они сравнивали свой пенис с пенисом своих друзей, тогда как 36% заявили, что их беспокойство началось в подростковом возрасте, после просмотра порнографии. 10 Если мужчина воспринимает свой пенис как неадекватный — реальный или воображаемый, — негативные чувства вторгаются в его взаимодействия с его сексуальным партнером и даже с его профессиональными партнерами. 11

    «Синдром маленького полового члена» определяется как тревога и обнаруживается у мужчин с половым членом нормального размера, но которых беспокоит размер полового члена, в отличие от мужчин, у которых действительно маленький половой член (микропенис). ). 12 Было обнаружено, что число пациентов, посещающих клиники по лечению сексуальной дисфункции и обеспокоенных тем, что у них короткий половой член, неуклонно растет. Mondaini et al. 2 сообщили, что большинство мужчин, обращающихся за операцией по удлинению полового члена, «переоценивают» «нормальную» длину полового члена.В их исследовании 67 пациентов, жалующихся на короткий половой член, ни у одного из них не было обнаружено сильно короткого полового члена. Из них 19 пациентов (28,3%) все еще хотели изучить возможность операции, несмотря на подробные объяснения во время визита.

    Данные турецкого населения о длине полового члена были опубликованы ранее. 3, 6, 13 Из 331 добровольца 67% из них были довольны размером своего полового члена (13,6 ± 2,3) с желанием иметь больший член во время эрекции. 13 Кроме того, 62% из них считали, что больший пенис более необходим для сексуального удовлетворения женщины.Однако показано, что женщины не обязательно считают, что больший пенис «лучше». 14 Эти данные показали, что не только пациенты с синдромом маленького полового члена, но и мужчины, которые считают свой пенис нормальным, хотят увеличить свой пенис в Турции, потому что пенис является символом мужественности.

    Хотя потребность в увеличении полового члена растет во всем мире, показания к этому еще не были четко установлены, и сообщалось о многих осложнениях. 15 Хирургические методы удлинения полового члена, предлагаемые молодым мужчинам, которые думают, что их половой член слишком мал, ограничены, а в немногих описанных методах не хватает большого числа пациентов и длительного наблюдения. 16 Липосакция дает только эффект «визуального» удлинения. Освобождение подвесной связки с последующим послеоперационным растяжением полового члена обеспечивает некоторое увеличение длины (1-2 см), связанное с относительно редкими осложнениями, такими как укорочение полового члена, уменьшение угла подъема или нестабильность полового члена. 17, 18 Методы улучшения кожи могут вызвать серьезные деформации, расхождение и, в некоторых случаях, гипертрофические рубцы. 16 Таким образом, предоставление стандартизированных данных о размерах полового члена кажется необходимым для принятия удобных решений при лечении людей с проблемами укорочения полового члена.

    Было обнаружено, что качество тканей полового члена значительно снижается с возрастом, а биомеханическое поведение вялого полового члена во время растяжения значительно отличается у молодых мужчин, чем у стариков. 19 Именно поэтому мы использовали для исследования молодых людей.

    До сих пор недостаточно исследований по этой теме, и нет стандартной методики для получения точного измерения длины полового члена. Некоторые из авторов измеряли длину полового члена на тыльной стороне полового члена от лобково-полового соединения до кончика головки. 6, 20 Однако другие описали более точный метод измерения длины полового члена. 21, 22, 23 На основе этого метода в данном исследовании исследователи предпочли вдавить штангенциркуль в лобковую кость на дорсальной стороне полового члена, чтобы устранить влияние лобковой жировой подушечки.

    Измерения длины полового члена обычно проводят в вялом, растянутом и эрегированном состояниях. О первом исследовании длины полового члена сообщил Леб 24 в 1899 году, и средняя длина вялого полового члена, как он измерил, составляла 9.41 см. Средняя длина вялого полового члена, окружность и средняя длина в растянутом состоянии, полученные в настоящем исследовании, аналогичны показателям в других странах, представленных в Таблице 3. В соответствующей литературе возможны некоторые общие наблюдения о длине полового члена. Во-первых, значения длины полового члена показывают некоторую согласованность. Во-вторых, при значении 8–10 см длина вялого полового члена обычно на 3–4 см короче длины растянутого полового члена и на 5–6 см короче длины эрегированного полового члена. В-третьих, существует хорошая корреляция между длиной растянутого полового члена и длиной эрегированного члена. 12, 20 Принято считать, что истинный микропенис> 2,5 s.d. ниже средней длины, и было высказано предположение, что любой пенис с растянутой длиной <7 см является настоящим микропенисом. 20

    Таблица 3 Предыдущие отчеты об измерениях полового члена в текущей литературе

    Вышеупомянутые исследования пытались определить нормальную длину полового члена. Однако вариативность этих значений отражает этническое разнообразие исследуемых популяций, а также различные методы измерения.Различия в возрастных характеристиках и выборках исследуемых групп пациентов, использованных для исследований, также могут быть способствующими факторами. Насколько нам известно, текущее исследование является третьей по величине серией в соответствующей литературе, и средняя длина полового члена оказалась параллельной другим сериям, как показано в Таблице 3.

    В предыдущие десятилетия многочисленные урологические исследования были сосредоточены на измерениях полового члена в разных группах населения, но имеется мало исследований о взаимосвязи между измерениями полового члена и различными объясняющими переменными, такими как соматометрические параметры.Шах и Кристофер 7 сообщили об отсутствии корреляции между размером обуви и длиной полового члена. Исследование 52 мужчин-греков в возрасте 19–38 лет показало, что длина головки полового члена и общая длина полового члена незначительно обратно коррелируют с возрастом, весом, ИМТ и соотношением рост / вес, а также положительно с ростом и (статистически значимо) с длиной указательного пальца. 8 В крупнейшем исследовании литературы Ponchietti et al. , 9 в подгруппе из 325 мужчин показали, что измерения полового члена (длина и окружность в средней части диафиза) коррелируют с ростом, весом и ИМТ.В выборке из 1500 молодых людей Mehraban et al. 4 сообщил о значительной корреляции между возрастом, ростом, длиной указательного пальца и размерами полового члена, но не имел значимого влияния на соотношение талии / бедра или вес. В настоящем исследовании была обнаружена слабая положительная корреляция между измерениями полового члена (окружность, длина в расслабленном и растянутом состоянии), а также ростом и весом (значение r варьируется от 0,076 до 0,205). Хотя между средней длиной окружности и ИМТ были обнаружены слабые положительные корреляции, не было никакой корреляции между вялой и растянутой длиной и ИМТ.Насколько нам известно, это крупнейшее до настоящего времени исследование в литературе, в котором изучалась взаимосвязь между размером полового члена и соматометрическими параметрами. Как предыдущие отчеты, так и наши результаты демонстрируют отсутствие точной связи между длиной полового члена и соматометрическими параметрами. Следовательно, этой корреляции недостаточно для клинического применения, в котором необходимы измерения длины полового члена. Однако эти результаты могут демонстрировать различия среди различных выборок исследования, возрастных групп и этнических групп.

    Обрезание — очень распространенная процедура в мире, хотя это соотношение может отличаться в разных странах. 25 В нашем исследовании 99,25% обследованных были обрезаны в Турции. Нет исследований, посвященных влиянию обрезания на размеры полового члена у взрослых. Насколько нам известно, только один отчет продемонстрировал статистически значимую разницу между обрезанными и необрезанными пенисами у бразильских детей. 26 Однако они сообщают, что длина тела полового члена, оцениваемая с помощью ультразвука, не претерпевает значительных изменений ни у обрезанных, ни у необрезанных пенисов.Мы не могли сравнивать обрезанных с необрезанными мужчинами, так как последних было очень мало. Чтобы изучить влияние обрезания на измерение полового члена, необходимы дальнейшие исследования.

    Заключение

    Чтобы проинформировать мужчину, который считает свой половой член неадекватным, и до хирургического планирования увеличения полового члена урологи должны знать нормальную длину полового члена в конкретной популяции своих пациентов. В этом исследовании средняя длина в расслабленном, растянутом и окружном состоянии составила 8.95, 13,98 и 8,89 см соответственно. Значимые взаимные корреляции наблюдались между всеми измерениями размеров полового члена. Установлено, что размеры полового члена коррелируют с соматометрическими показателями, такими как рост, вес и ИМТ. Наблюдалась значительная разница между размерами полового члена, полученными из разных стран. Результаты демонстрируют, что, как и другие исследования, длина и окружность полового члена являются соматометрическими характеристиками и, как таковые, связаны с соматометрическими параметрами, даже если эта взаимосвязь не имеет клинического значения.Чтобы лучше понять морфологические аспекты размеров полового члена, необходимо многоцентровое, многоэтническое исследование.

    Границы | Вокальные параметры речи и пения, связанные с вокальной привлекательностью, телосложением и социосексуальностью: кросс-культурное исследование

    Введение

    Речь и пение являются одними из самых распространенных вокальных произведений взрослых людей, и их присутствие, кажется, повсеместно характерно для современных человеческих популяций (Brown, 1991).Предполагается, что у них есть общий предок (Brown, 2001, 2017; Mithen, 2005), который превратился в две специализированные системы структурированной голосовой коммуникации (Lehmann et al., 2009). Также кажется, что просодия, музыкальная часть речи, которая передает в основном эмоциональную информацию, уходит своими корнями в истоки как устной, так и певческой вокальной продукции (Filippi, 2016; Brown, 2017). Недавно было показано, что речь и пение, возможно, отошли от протоязыка и разделились на две системы в зависимости от их коммуникативной функции.В частности, когда в искусственную систему коммуникации вводятся референциальные и эмоциональные функции, система разделяется на речевые и музыкальные вокализации соответственно (Ma et al., 2019). Более того, несмотря на огромную вариативность в разных культурах, функция определенных видов песен (например, песни о любви) является кросс-культурно понятной на основе их структурной формы (Mehr et al., 2018). Интересно, что в песнях людей и птиц, как правило, используется сходный нисходящий / дугообразный мелодический контур, несмотря на существенные различия в абсолютном тоне и продолжительности, что указывает на схожие основные двигательные ограничения в разных культурах и видах (Savage et al., 2017).

    Пение и речь различаются по использованию анатомии голоса (Sundberg, 1977, 2018), требуют разных моделей дыхания (Leanderson et al., 1987), а нейроанатомия производства и оценки также специфична для каждой из двух областей (Zatorre и Баум, 2012). Когнитивная обработка речи и пения также специфична для каждой области, как показано у пациентов с амузией, у которых не нарушена обработка речи, и у пациентов с афазией, у которых нет нарушений музыкальных способностей (Peretz and Coltheart, 2003).Несмотря на различные конструктивные особенности, такие как произвольность речи и регулярный ритм и дискретный набор высот в пении, эти две области имеют некоторые общие черты, такие как иерархическая структура и сложность (Fitch, 2006). Более того, как говорящий, так и поющий голос предоставляют релевантную информацию о поле, личности, местонахождении, эмоциональном состоянии и поведенческих тенденциях продюсера (Weninger et al., 2011), и люди могут идентифицировать других по их речи и пению (Trehub et al., 2009).

    Хотя разговорный язык в основном характерен для людей, а языковые формы вокализации существуют у некоторых других животных (луговые собачки, дельфины и т. Д.) (Slobodchikoff et al., 1991; Janik, 2013), пение имеет свои параллели во многих другие виды. Способность разучивать сложные песни, новые последовательности и звуки возникла независимо у птиц (певчие птицы, колибри и попугаи) и млекопитающих (киты, тюлени и люди) (Fitch, 2005). Начиная с новаторских работ Дарвина (1871), половой отбор рассматривался как один из наиболее важных факторов, которые привели к эволюции пения как способа привлечения противоположного пола и рекламы индивидуальных качеств.Существует большое количество исследований, показывающих важность пения для успеха спаривания у различных видов птиц и млекопитающих (например, Searcy and Andersson, 1986). У некоторых видов пение, кажется, действует как честный сигнал об основных индивидуальных качествах, так что, например, песни с более низким тоном рекламируют больший размер тела (Hall et al., 2013). У людей, независимо от их первоначальной адаптивной ценности, речь и пение также могут считаться честными сигналами, отвечающими четырем необходимым критериям (Smith and Bird, 2000).Оба они требуют длительного времени для созревания, практики и обучения (Welch, 2006), их производство является энергетически затратным, потому что они быстро исчезают (Fitch, 2006), они могут страдать от шумовых помех и требуют интенсивного дыхания (Leanderson et al. , 1987). И речь, и пение легко воспринимаются большинством людей, используются в контекстах, связанных со спариванием, таких как ухаживание (White et al., 2018), могут повысить индивидуальный успех спаривания, и оба могут служить сигналом к ​​генетическим качествам производителя ( Миллер, 2000).Между ними также есть некоторые существенные различия: пение требует более высокого контроля голоса (Zarate, 2013) и более требовательно, чем речь, потому что певцам необходимо адаптировать субглоточное давление как к высоте тона, так и к громкости (Sundberg, 1977, 2003). Пение также может быть громче, чем речь, задействовать большую мышечную активность (Åkerlund, Gramming, 1994; Leanderson et al., 1987), и оно включает перформативный контекст (Fitch, 2006), который привлекает больше внимания и, следовательно, является более рискованным в социальном плане. Люди даже склонны сокращать свое пение перед якобы опытной аудиторией (Гарланд и Браун, 1972).Таким образом, вполне возможно, что пение еще труднее подделать как честный сигнал основных индивидуальных качеств, чем речь, тем самым служа украшением, которое может повлиять на количество или качество сексуальных партнеров.

    Человеческий голос играет важную роль в предпочтениях партнера и внутрисексуальной конкуренции (Puts, 2010; Pisanski and Feinberg, 2019), но до сих пор большинство исследований привлекательности человеческого голоса и его показателей были сосредоточены на речи. Некоторые параметры голоса, особенно основная частота (F0), различаются у мужчин и женщин многих видов, при этом у людей половой диморфизм даже выше, чем у других приматов (Puts et al., 2016). F0 создается вибрациями голосовых связок внутри гортани и вместе с соответствующими гармониками воспринимается как высота голоса (Pisanski et al., 2016). В среднем мужчины издают более низкий голос, чем женщины: это связано с действием тестостерона в период полового созревания, который утолщает и удлиняет мужские голосовые связки и тем самым снижает F0 (Pisanski and Feinberg, 2019). В более общем плане предполагается, что вокальный половой диморфизм, по крайней мере частично, является результатом внутриполовой конкуренции, особенно в контексте конкуренции между мужчинами (например,г., Пуц, 2010). Действительно, мужчины с низким голосом воспринимаются как старше, выше, тяжелее, мужественнее и доминируют над мужчинами с высоким голосом (Collins, 2000; Feinberg et al., 2005; Puts et al., 2006, 2007 ; Pereira et al., 2019). Точно так же женщины с низким голосом воспринимаются как более доминирующие (Borkowska and Pawlowski, 2011), и как мужчины, так и женщины с низким голосом сообщают о более высоких лидерских качествах (Klofstad et al., 2012).

    Помимо внутрисексуальной конкуренции, интерсексуалы отбор также мог сыграть роль в формировании половых различий в голос.Существуют убедительные доказательства того, что женщины предпочитают относительно низкие мужские голоса, тогда как мужчины предпочитают относительно высокие женские голоса (см. Обзор в Pisanski and Feinberg, 2019). Тем не менее, связь между мужским и женским F0 и привлекательностью нелинейна: самые привлекательные мужские голоса — около 96 Гц, а самые привлекательные женские — до 280 Гц (Borkowska, Pawlowski, 2011; Saxton et al., 2015). Важно отметить, что предпочтение более низкого и высокого голоса у мужчин и женщин, соответственно, может быть специфическим для определенных контекстов и отдельных лиц, таких как краткосрочные отношения (Little et al., 2002), супружеских пар (Valentová et al., 2013) и нерожавших (Apicella, Feinberg, 2009), а в некоторых популяциях можно даже инвертировать (Shirazi et al., 2018). Более того, недавние данные свидетельствуют о том, что низкие женские голоса воспринимаются как привлекательные (Babel et al., 2014), а женщины активно понижают голос, когда разговаривают с привлекательными мужчинами или когда хотят казаться привлекательными (Hughes et al., 2014; Pisanski et al., 2018; но см. Fraccaro et al., 2011). Таким образом, низкие голоса у женщин могут сигнализировать об их непосредственном интересе и / или сексуальном влечении.

    В соответствии с гипотезой индикатора пригодности в рамках теории полового отбора, голосовые характеристики могут передавать информацию об основных качествах производителей голоса, например, информацию об их здоровье и репродуктивном потенциале. Например, у мужчин с относительно низким голосом наблюдается низкий уровень кортизола и высокий уровень тестостерона, что связано с иммунореактивностью (Evans et al., 2008; Hodges-Simeon et al., 2015; Puts et al., 2016). Более того, среди североамериканских мужчин более низкий голос ассоциируется с большим количеством сексуальных партнеров женского пола (Puts, 2005), а у охотников-собирателей самцов хадза с более низким голосом в среднем больше потомства (Apicella et al., 2007). Кроме того, как мужчины, так и женщины с более привлекательными голосами сообщали о большем количестве сексуальных партнеров, дополнительных парах и более раннем возрасте первого пола (Hughes et al., 2004), что считается показателем потенциально более высокого репродуктивного успеха.

    Более того, привлекательность голоса связана с несколькими характеристиками тела, которые развиваются под влиянием половых гормонов и, таким образом, рассматриваются как индикаторы генетического качества и качества развития, а, следовательно, и репродуктивной пригодности человека.Например, привлекательность голоса положительно связана с соотношением плеч и бедер у мужчин и отрицательно связана с соотношением талии к бедрам у женщин (Hughes et al., 2004). Низкие мужские голоса связаны с большим размером тела, особенно весом и ростом, с определенной формой тела (окружность плеч и груди, соотношение плеч и бедер) (Evans et al., 2006) и силой рук (Puts et al. ., 2011). Тем не менее, недавний метаанализ показал, что по сравнению с другими вокальными параметрами высота голоса не является надежным предиктором роста у взрослых того же пола (Pisanski et al., 2014), и это плохой показатель веса, формы и силы тела (Collins, 2000; Collins and Missing, 2003; Bruckert et al., 2006; Evans et al., 2006; Sell et al., 2010; Vukovic et al., 2010; Pisanski et al., 2016; Raine et al., 2019).

    С другой стороны, форманты

    , являющиеся резонансными частотами речевого тракта, более ограничены анатомическими структурами, связанными с размером тела. Форманты анатомически и функционально отделены от основной частоты и поэтому являются более надежным индикатором размера и формы тела как у людей, так и у многих других видов млекопитающих (Pisanski et al., 2014). Форманты также имеют половой диморфизм, в результате чего у мужчин частота формант ниже, чем у женщин (Pisanski et al., 2016). Индивиды, которые производят более низкие частоты формант, воспринимаются как более физически доминирующие (Puts et al., 2007), а женщины, которые производят более высокую дисперсию формант, воспринимаются как мужчины и женщины как кокетливые и привлекательные (Puts et al., 2011). Таким образом, индивидуальные вокальные характеристики могут указывать на различные черты тела и сексуальное поведение, связанные с потенциальным репродуктивным успехом человека.

    Важно отметить, что голос — это динамическое поведенческое отображение, которое может как намеренно, так и непроизвольно модулироваться в определенных ситуациях, чтобы выражать или преувеличивать экологически значимые черты, включая эмоции (Pisanski et al., 2016). Например, как мужчины, так и женщины меняют свой голос при разговоре с младенцами (Foulkes et al., 2005; Broesch and Bryant, 2015), и эта специфическая речь, ориентированная на младенцев, влияет на внимание и коммуникативные результаты детей (Rowe, 2012; Spinelli et al. al., 2017). Точно так же женщины изменяют высоту голоса, когда разговаривают с привлекательными мужчинами (Fraccaro et al., 2011; Hughes et al., 2014; Pisanski et al., 2018), и голоса как мужчин, так и женщин, которые разговаривают с привлекательным человеком, воспринимаются как нечто большее. привлекательными для других (Leongómez et al., 2014). Кроме того, люди могут произвольно увеличивать длину своего речевого тракта (по оценке формантных частот) и уменьшать основную частоту, чтобы имитировать больший размер тела, и наоборот (Pisanski et al., 2016). Общая просодия речи может эффективно модулироваться при выражении различных эмоций, таких как высокая, громкая и быстрая просодия, когда вы чувствуете себя счастливым, и противоположную модель, когда вы грустите (для обзора см. Brown, 2017).Интересно, что при выражении эмоций музыкой возникает одна и та же вокальная модуляция, что позволяет предположить, что оба дисплея могут передавать сходную информацию (Juslin and Laukka, 2003; Zatorre and Baum, 2012).

    Хотя и производство пения, и восприятие являются самостоятельной областью научных исследований (Sundberg, 2003), точность пения связана с несколькими локусами на хромосоме 4 и демонстрирует 40% наследуемость (Park et al., 2012), а пение часто имеет особенности в контексте спаривания (например, серенады и любовные песни, см. Dukes et al., 2003; Левитин, 2008), психологические исследования привлекательности голоса часто не обращают на него внимания. В качестве исключения, одно исследование показало, что женщины, признанные хорошими певцами исключительно на основании аудиозаписей, также независимо оценивались как более привлекательные на основе беззвучных видеозаписей (Wapnick et al., 1997). Это согласуется с исследованиями, которые показывают, что у женщин оценки привлекательности и мужественности-женственности, основанные на различных модальностях, коррелируют (например, Valentova et al., 2017c; Pereira et al., 2019). Тем не менее, необходимы дальнейшие исследования, чтобы проверить, в какой степени взаимосвязаны характеристики восприятия речи и певческого голоса и действуют ли оба голосовых дисплея как резервные сигналы, т. Е. Как сигналы, указывающие на схожие основные качества, а не как множественные сообщения, т. Е. Сигналы, которые указывают на разные качества людей (см. Johnstone, 1996; Bro-Jørgensen, 2010). Насколько нам известно, только одно исследование проверило привлекательность речи и пения у женщин и пришло к выводу, что привлекательность, оцениваемая по обоим голосовым показателям, коррелирует и в обоих случаях увеличивается с высотой голоса (Isenstein, 2016).Это можно рассматривать как указание на то, что различные голосовые дисплеи могут служить резервными сигналами.

    Цели текущего исследования

    В текущем исследовании мы проверили, служат ли определенные перцептивные характеристики пения и речи (воспринимаемая привлекательность, высота голоса и частоты формант) сигналами для определенных индивидуальных физических и поведенческих качеств. Поскольку пение обходится дороже речи, можно предсказать, что воспринимаемая привлекательность пения будет более сильным показателем индивидуальных качеств, чем привлекательность речи.Поэтому мы проверили связь между привлекательностью пения и речи и выбранными показателями физической подготовки (размер и форма тела). Мы также проверили связь между рейтингами привлекательности как вокальных проявлений, так и социосексуальностью, которую мы использовали в качестве прокси краткосрочной сексуальной стратегии, которая может, особенно у мужчин, привести к увеличению репродуктивного успеха. Мы дополнительно исследовали, как выбранные вокальные параметры (высота голоса и длина голосового тракта, оцениваемые по частотам формант) опосредуют возможные ассоциации между вокальной привлекательностью, телесными сигналами и социосексуальностью.

    Кроме того, мы проверили, может ли способность изменять голос и пение влиять на оценку вокальной привлекательности. Мы предположили, что и опыт пения, и более высокая способность модулировать голос позволят сделать вокал более привлекательным.

    Кроме того, мы проверили возможные различия вокальных параметров между полами в двух разных популяциях, бразильской и чешской. До сих пор было проведено очень мало межкультурных исследований эволюционно значимых аспектов характеристик голоса и восприятия.Большинство этих исследований проводилось в США, Западной и Центральной Европе (см. Обзор в Pisanski and Feinberg, 2019). Таким образом, для более широкого обобщения результатов необходимы исследования, сравнивающие большее количество групп населения с различным физическим, культурным и языковым составом. Например, хотя большинство исследований в Северной Америке и Европе пришли к выводу, что женщины предпочитают низкие мужские голоса, филиппинские женщины, похоже, придерживаются противоположной модели (Shirazi et al., 2018). В нашем исследовании мы использовали две группы участников, используя выборку из одной южноамериканской и одной центральноевропейской популяции (Бразилия и Чехия, соответственно), которые сильно различаются по своей истории, культуре, этнической принадлежности и демографическим данным, и которые также различаются. из западноевропейских и североамериканских обществ.Более того, эти популяции также различаются по нескольким параметрам тела, таким как рост и вес (например, Varella et al., 2014; Valentova et al., 2016), волосы на лице и теле у мужчин (Valentova et al., 2017b), тогда как Самооценка размера груди, ягодиц и WHR у женщин одинакова в обоих случаях (Valentova et al., 2017a). Кроме того, население Бразилии сообщает о значительно более высокой социосексуальности, чем население Чехии (Varella et al., 2014). Оба населения также отличаются лингвистически: бразильский португальский — латинский язык, а чешский — славянский.Предыдущие исследования показали, что несколько вокальных параметров различаются между разными языковыми группами (Mennen et al., 2012). Таким образом, две группы населения предлагают интересную возможность для анализа вокальной продукции и восприятия, а также их связи с параметрами тела и социосексуальностью.

    Методы

    Целевые участники

    Окончательная выборка состояла из 40 бразильских мужчин (M = 23,70 года; SD = 3,67, диапазон 19–34) и 44 женщин (M = 23,91 года; SD = 4,99, диапазон 18–35), набранных в Университете Сан-Паулу. , в городе Сан-Паулу и 33 чеха (M = 22.45 лет; SD = 2,35, диапазон 18–28) и 35 женщин (M = 22,37 года; SD = 2,57, диапазон 19–29), набранных в Карловом университете в Праге. Мы выбрали преимущественно гетеросексуальных участников (0–2 по шкале Кинси), потому что люди с разной сексуальной ориентацией могут демонстрировать вариации в нескольких вокальных параметрах (Kachel et al., 2018), которые могут быть обнаружены даже наивными слушателями (Valentova and Havlíček, 2013) .

    Процедура

    В обеих странах каждый участник согласился принять участие в более широком исследовании (см. Varella et al., 2014; Валентова и др., 2017в). Участники заполнили анкеты, мы сделали замеры тела, стандартизировали фотографии лица и тела и записали видео с речью и пением. Ниже описаны только данные, относящиеся к данному исследованию. Бразильцам не разрешено получать финансовое вознаграждение, но чешские участники получили вознаграждение в размере 300 чешских крон (примерно 13 долларов США). Проект был одобрен IRB Карлова университета (2011/07).

    Анкеты

    Участники заполнили социально-демографический опросник и Пересмотренный опросник социально-сексуальной ориентации (SOI-R; Penke and Asendorpf, 2008).SOI-R измеряет готовность человека заниматься сексом без обязательств. Он состоит из девяти пунктов (например, «Со сколькими разными партнерами у вас был половой акт один и только один раз?»), Которые разбиты на три подшкалы социосексуального поведения, отношения и желания. Они также ответили по 10-балльной шкале, насколько им нравится петь (1 = совсем нет, 10 = очень). Мы использовали эту информацию в качестве мотивационного фактора, который может влиять на частоту пения, обучение пению и, таким образом, на певческий опыт, как показано в Busch (2013).

    записей вокала

    вокальных сэмплов были записаны в стандартных условиях, в закрытой и тихой комнате, и все это одним исследователем. Для всех записей мы использовали профессиональный цифровой стерео рекордер Olympus LS-100 Multi-Track Linear PCM, при этом губы участников находились примерно в 10 см от микрофона. При выполнении голосовых заданий все участники сидели на стуле. Сначала участники были проинформированы обо всей процедуре записи: эта информация была им распечатана.После небольшого вокального упражнения, чтобы разогреть голос и привыкнуть к записи, участники зачитывают короткое предложение, используя стандартизированные имена для всех участников. В Бразилии все мужчины и женщины, соответственно, произносили « Oi, meu nome é Pedro / Ana, e eu sou de Belo Horizonte », а чешские мужчины и женщины, соответственно, произносили « Jmenuji se Petr / Petra a pocházím z Гавличкова Броду ”( Привет, меня зовут Петр / Педро / Петра / Ана, я из Белу-Оризонти / Гавличкув-Брод ).Впоследствии они исполнили первую часть «Happy Birthday» (в бразильской португальской версии « Parabéns para voê, nesta data querida, muitas felicidades, muitos anos de vida », в чешской версии « Hodně štěstí zdraví, hodně štěstí zdraví, hodně štěstí, milý Honzo, hodně štěstí zdraví ”). Наконец, они сначала прочитали, а затем спели первую строфу своего государственного гимна (таким образом было согласовано словесное содержание речи и пения).

    Чтобы минимизировать перегрузку оценщиков, мы извлекли части государственного гимна с помощью SoundForge 8.0 программное обеспечение. В бразильской выборке мы извлекли первые две строки государственного гимна (« Ouviram do Ipiranga as margens plácidas, de um povo heróico o brado retumbante »), а для чешских участников мы извлекли третью и четвертую строки, которые в отличие от первых двух строк не повторяют друг друга (« Voda hučí po lučinách, bory šumí po skalinách »). Только эти записи впоследствии были оценены независимыми участниками и проанализированы по вокальным параметрам.Все участники говорили на своем родном языке, то есть на бразильском португальском или чешском. Ни один из участников не сообщил о каких-либо серьезных проблемах с голосом или дыханием на момент сбора данных.

    Happy Birthday был выбран, потому что он известен в разных культурах и обычно поется в интимных и эмоционально нагруженных социальных ситуациях, обычно с семьей, друзьями и романтическими партнерами, и ранее он использовался в исследованиях пения (например, Christiner and Reiterer, 2013).Государственный гимн также широко известен в каждой стране, он относительно не связан с контекстом брачных игр и поэтому является более нейтральным.

    Записи были проанализированы с использованием программного обеспечения Praat (Boersma and Weenink, 2013) для определения средней, минимальной и максимальной основной частоты (F0) и первых четырех формант (F1 – F4). F0 — частота вибрации голосовых связок, воспринимаемая как общая высота голоса. Мы использовали алгоритм автокорреляции с параметрами, установленными на нижний предел высоты тона 75 Гц и потолок высоты звука 300 Гц для мужчин, а также нижний предел высоты звука 100 Гц и потолок высоты звука 500 Гц для женщин, поскольку это подходящие границы для анализа голосов взрослых. рекомендовано разработчиками программного обеспечения (Boersma, Weenink, 2013).Все остальные значения были установлены по умолчанию. Среднее значение речи F0 на запись колебалось между 92,47 (соответствует музыкальной ноте F # 2 , здесь нота F усилена полутоном, что обозначено #) до 177,70 Гц (F 3 ) у мужчин и между 164,10 (E ). 3 ) и 253,10 Гц (B 3 ) у женщин. Для пения F0 находился в диапазоне от 103,60 (G # 2 ) до 208,50 Гц (G # 3 ) у мужчин и от 168,5 (E 3 ) до 348,20 Гц (F 4 ) у женщин.Все F0 были преобразованы в перцепционную высоту звука, выраженную в разнице полутонов между A4 (440 Гц) и F0, с использованием стандартной формулы 12 log 2 (F0 / 440). Эта шкала основана на стандартной музыкальной нотации и отражает логарифмическую природу человеческого восприятия звука, где как A 3 (−12, 220 Гц), так и A 5 (12, 880 Гц) находятся на одинаковом октавном расстоянии (12 полутонов) из A 4 . Мы вычли минимальное F0 из максимального F0 каждой записи, чтобы получить диапазон восприятия в полутонах.Средний речевой диапазон на одну запись колеблется от 4,61 до 21,07 полутона у мужчин и от 5,34 до 27,61 полутона у женщин, в то время как диапазон пения колеблется от 6,76 до 23,74 полутона у мужчин и от 8,76 до 27,84 полутона у женщин. F0 и диапазоны были усреднены для каждого участника по записям речи и пения отдельно.

    Кажущаяся длина голосового тракта (VLT) была рассчитана на основе первых четырех формант (F1 – F4) в соответствии с формулой, описанной в Pisanski et al.(2014). От F1 до F4 были измерены в Praat с использованием полуавтоматического подхода. Сначала записи были предварительно обработаны сценарием Vocal Toolkit «Извлечение озвученных и не озвученных» (Corretge, 2019), а затем только озвученные части использовались для дальнейшего анализа формант. Во-вторых, форманты были проанализированы методом Бурга с рекомендованными предварительно заданными значениями и максимальными уровнями формант 5000 и 5500 Гц для мужчин и женщин, соответственно. В каждой записи из списка результатов были исключены показания, свидетельствующие о наличии тишины и ошибочных показаниях.Уровни от F1 до F4 представлены медианой оставшихся показаний формант.

    Впоследствии расстояние между формантами (Δ F ) было оценено как наклон линии линейной регрессии с точкой пересечения, установленной на 0 из отношения

    Fi = (2⁢i-1) 2⁢Δ⁢F

    , где « относится к номеру форманты. Кажущаяся длина голосового тракта была получена из расстояния между формантами с использованием

    .

    V⁢T⁢L⁢ (Δ⁢F) = c2⁢Δ⁢F

    , где c = 33,500 см / с — скорость звука в однородной трубке с одним закрытым концом.

    Антропометрия

    Мы измерили рост участников в сантиметрах, вес в килограммах и характеристики тела, которые ранее были связаны с вокальной привлекательностью, а именно окружность плеч, талии и бедер (Dixson et al., 2003; Stulp et al., 2013; Валентова и др., 2014, 2016, 2017а). Затем мы вычислили отношение талии к плечу (WSR) у мужчин и отношение талии к бедрам (WHR) у женщин (подробности процедуры см. В Varella et al., 2014).

    Голосовой рейтинг

    Независимая выборка гетеросексуальных оценщиков анонимно оценила привлекательность голоса всех записей голоса лиц противоположного пола по 7-балльной шкале (1 = совсем не привлекательно, 7 = очень привлекательно) с помощью программного обеспечения Rater (facelab.org). Все участники исследования сообщили, что являются преимущественно гетеросексуальными (0–2 балла по шкале Кинси). Бразильские оценщики (51 мужчина: M = 22 года, SD = 3,4 года; 59 женщин: M = 22,1 года, SD = 3,4) были набраны среди студентов Университета Бразилиа, в то время как чешские оценщики (46 мужчин: M = 21,7 лет, SD = 1,9; 47 женщин: M = 20,6 лет, SD = 1,1) были приняты на работу в Карлов университет в Праге. Рейтинг проходил в пустом классе, каждая голосовая запись, содержащая соответствующую фразу, была представлена ​​только один раз в наушниках и с неизменной громкостью.Каждый оценщик оценивал либо все бразильские, либо все чешские записи. Например, один бразильский оценщик оценил все чешские записи, а другой бразильский оценщик оценил все бразильские записи. Записи были разделены на восемь блоков (две записи речи и две записи пения, бразильская и чешская выборки) и рандомизированы внутри каждого блока. Согласие между экспертами (α Кронбаха) было высоким во всех комбинациях наборов запись × набор экспертов (мин. Α = 0,79) (полный обзор α Кронбаха см. В дополнительных материалах).Корреляция Пирсона между средними оценками привлекательности чешских и бразильских экспертов была высокой как для речи [ r = 0,694, 95% ДИ (0,602,0,768) p <0,001], так и для пения [ r = 0,788, 95% ДИ ( 0,719,0,841) р <0,001]. Поэтому мы использовали в качестве единицы анализа средний рейтинг привлекательности для каждой цели по всем оценщикам.

    Статистический анализ

    Все анализы проводились с использованием программного обеспечения R 3.5.1 и SPSS версии 21 (IBM Corp., Армонк, штат Нью-Йорк, США). Чтобы изучить связи между измеренными и оцененными параметрами голоса в речи и песне, мы провели параметрическую корреляцию (корреляцию Пирсона) и спарили t -тесты для проверки возможных различий между двумя голосовыми дисплеями.

    Взаимосвязь между четырьмя экзогенными переменными (соотношение талии и бедер или талии к плечам, рост, вес и возраст), опосредующими акустическими качествами (речь и пение F0 и диапазон), привлекательностью речи и пения и общей социосексуальностью. баллы были исследованы с использованием путевого анализа.Структурная модель содержала 6 корреляций и 38 коэффициентов регрессии. Анализ проводился с использованием функции sem () из пакета lavaan. Из-за небольшого отношения параметров / наблюдений (всего 1,66 в выборке самцов) с помощью моделирования Монте-Карло были получены устойчивые значения p . Распределение ожидаемых коэффициентов корреляции / регрессии было получено из 10 000 прогонов моделирования, где полная модель оценивалась на основе рандомизированного набора данных. Вопрос о влиятельных точках удалось избежать с помощью передискретизации складным ножом.Удаляя по одному наблюдению за раз, мы извлекали наборы всех показателей, включая оценки стандартизированной модели и p значений. Коэффициенты, которые остались значительными независимо от удаленных точек данных, подчеркнуты в основной статье, а полные результаты представлены в дополнительных материалах. Инвариантность пути была проверена на основе разницы χ 2 между конфигурационным инвариантом, где структура ограничена равной между группами, и инвариантом пути, где все коэффициенты между группами ограничены равными, со степенями свободы, соответствующими числу расчетных параметров.Инвариантность пути оценивалась между мужчинами и женщинами, а затем между чешскими и бразильскими участниками каждого пола. Согласие между экспертами оценивалось с помощью α Кронбаха, рассчитанного с использованием функции alpha () из пакета Psy (код доступен по адресу https://github.com/costlysignalling/Speech-and-singing-attractiveness).

    Далее, чтобы проверить возможное влияние опыта голоса на оценочную привлекательность голоса, мы оценили непараметрические корреляции (ранговая корреляция Кендалла, обозначенная коэффициентом τ) между оцененной привлекательностью как разговорных, так и спетых записей и тем, насколько участники любили петь. .Чтобы проверить гипотезу модуляции голоса, мы вычислили абсолютную разницу между пением и речью F0, пением и речью в диапазоне F0, а также абсолютную разницу между пением и речью VTL, что дало нам показатель (несходства) этих вокальных параметров между два вокальных дисплея. Чем выше абсолютная разница, тем больше разница между речью и пением и, следовательно, тем выше модуляция голоса. Далее мы коррелировали эти абсолютные различия с рейтингами привлекательности отдельно для мужчин и женщин.В этих анализах мы не контролировали множественные сравнения между тестами, потому что выборки были независимыми.

    Кроме того, мы использовали общие линейные модели (GLM), чтобы проверить возможное влияние пола, возраста и страны на рейтинг привлекательности голоса. Точно так же, чтобы проверить, различаются ли среднее значение F0, диапазон F0 и VTL речи и пения между мужчинами и женщинами или между бразильскими и чешскими участниками, мы выполнили многомерный GLM со средним диапазоном F0 и F0 в качестве зависимых переменных, а также полом и страной целей как факторы.Из-за ограниченного размера выборки мы оценивали только простые модели. Отображаемый размер эффекта представляет собой частичный квадрат Этапа (η p 2 ).

    Результаты

    Влияние пола и страны жертвы на разговоры и пение F0, F0 Range и VTL

    Мы обнаружили большое влияние пола цели на все параметры голоса; средняя речь F0 (F = 1074,30, df = 1, 153, p <0,001, η p 2 = 0,878), диапазон средней речи F0 (F = 14,12, df = 1, 153, p < 0.001, η p 2 = 0,086), VTL при измерении по речи (F = 2114,02, df = 1,153, p <0,001, η p 2 = 0,934), среднее пение F0 (F = 736,84, df = 1, 153, p <0,001, η p 2 = 0,831), средний диапазон пения F0 (F = 7,00, df = 1, 153, p = 0,009, η p 2 = 0,045), и VTL, измеренное от пения (F = 1537,91, df = 1, 153, p <0,001, η p 2 = 0.911). Расчетные маргинальные средние показали, что женщины имели более высокий диапазон F0 и F0 и более короткий VTL, чем мужчины (средние значения см. В Таблице 1). Также наблюдалось значительное влияние целевой страны на речевой диапазон F0 (F = 4,31, df = 1, 153, p = 0,040, η p 2 = 0,028), VTL, как измерено по речи (F = 10,49, df = 1,153, p = 0,001, η p 2 = 0,065) и VTL при измерении по пению (F = 6,59, df = 1, 153, p = 0.011, η p 2 = 0,042). Расчетные маргинальные средние показывают, что у чешских участников был более низкий диапазон речи F0 и более длинный VTL, чем у бразильских участников (подробности см. В Таблице 1).

    Таблица 1. Средняя основная частота (F0) и диапазон основной частоты (диапазон F0) в полутонах и VTL (в сантиметрах) у мужчин и женщин.

    Стоит отметить, что средние показатели VTL для мужчин и женщин (таблица 1) сравниваются со средними показателями на уровне населения (Pisanski et al., 2014).

    Сравнение разговорного и певческого голоса

    F0, измеренное по речи, было строго положительно коррелировано с F0, измеренным по пению, у мужчин ( r = 0,800, N = 73, p <0,001) и женщин ( r = 0,607, N = 79. , р <0,001). Диапазон F0, измеренный по речи, коррелировал с диапазоном F0, измеренным по пению у мужчин ( r = 0,408, N = 73, p <0.001), но не у женщин ( r = 0,160, N = 79, p <0,159). Длина голосового тракта (VTL), оцененная по частотам формант, имела сильную положительную корреляцию между речью и пением у мужчин ( r = 0,808, N = 81, p <0,001) и женщин ( r = 0,764, N = 85, p <0,001). Вокальная привлекательность, оцененная по речи и пению, также имела сильную положительную корреляцию у обоих мужчин ( r = 0.720, N = 73, p <0,001) и женщины ( r = 0,674, N = 79, p <0,001). Парный тест t показал, что голоса, оцененные на основе речи, были оценены значительно выше по привлекательности, чем голоса, оцененные на основе пения, как у мужчин ( t = 6,66, df = 72, p <0,001) и женщин ( t = 3.85, df = 78, p ≤ 0.001).

    Структурные модели

    Модель, которая анализирует основную частоту, не является инвариантной по отношению к полу людей (χ 2 = 117.03, df = 44, p <0,001), но не зависит от пути к национальности участников (χ 2 = 49,58, df = 44, p = 0,26 у мужчин, χ 2 = 60,68, df = 44, p = 0,05 у женщин). Поэтому результаты сообщаются отдельно для мужчин и женщин, но совместно для чешских и бразильских участников.

    Используя анализ пути (полные модели см. В дополнительных таблицах S6, S7), мы обнаружили, что у мужчин низкочастотная речь оценивалась как более привлекательная (рис. 1).То же самое и с пением, но эта связь не достигла статистической значимости. У мужчин более привлекательным был признан более широкий диапазон речи, но не певческий диапазон. Привлекательная речь была положительно связана с общим SOI, но эта связь не смогла сохранить стабильность при повторной выборке складного ножа. Общий SOI был напрямую связан с более низким F0 в речи и более высоким F0 в пении. Вес тела оказал сильное и положительное прямое влияние на воспринимаемую речь и привлекательность пения.Возраст отрицательно сказался на привлекательности речи, но этот эффект не смог оставаться стабильным при складывании складных изделий (см. Дополнительную таблицу S8).

    Рисунок 1. Результаты анализа пути для F0. Стрелки обозначают предполагаемые параметры. Отношения, значительно отличающиеся от 0 (обозначенные устойчивой перестановкой, дающей p значений), окрашены (положительные отношения — зеленым, отрицательные — красным) и помечены стандартными модельными оценками. Отношения, не соответствующие критериям устойчивости значимости складного ножа, показаны пунктирной линией.F0 = средняя основная частота; WSR = соотношение талии и плеч; и WHR = соотношение талии к бедрам.

    Более высокие женские голоса (как в речи, так и в пении) были признаны более привлекательными. Никакая другая взаимосвязь, кроме корреляции между ростом и весом, не была значимой (см. Дополнительные таблицы S7, S9).

    Дополнительная модель, которая анализировала длину голосового тракта (VTL), не была инвариантной по пути относительно пола людей (χ 2 = 109,44, df = 44, p <0.001), но была инвариантной по отношению к национальности участников, по крайней мере, у женщин (χ 2 = 66,99, df = 44, p = 0,01 у мужчин, χ 2 = 59,18, df = 44, p = 0,06 у женщин). Результаты представлены отдельно для мужчин и женщин, но совместно для чешских и бразильских участников для лучшего сравнения с исходной моделью, в которой используется F0.

    Многие взаимосвязи в структурной модели остались аналогичными, когда мы заменили среднее F0 очевидным VTL (рис. 2).Тем не менее, VTL не удалось надежно предсказать привлекательность речи или пения. У женщин мы наблюдали обратную связь между речью и пением VTL и общим SOI. В этой модели, однако, эти отношения были сильнее, потому что потенциально посреднический путь между VTL и привлекательностью был слабее. Возможно, это было связано с тем, что в первой модели, которая основывалась на средней основной частоте вместе с диапазоном F0, оба измерения качества вокала основывались на одной и той же характеристике (F0 — либо как среднее значение, либо как разница между минимальным и максимальным значением. ), что, по сути, позволило нам лучше разделить их вклад в привлекательность речи и пения.Модель с VTL, которая тесно коррелировала со средним значением F0, снизила частичные корреляции выше порога статистической значимости. Однако все отношения были в том направлении, которого можно было ожидать на основе сильной отрицательной корреляции между VTL и средним значением F0 (см. Дополнительные таблицы S10 – S12).

    Рисунок 2. Результаты анализа пути для VTL. Стрелки обозначают предполагаемые параметры. Отношения, значительно отличающиеся от 0 (обозначенные устойчивой перестановкой, дающей p значений), окрашены (положительные отношения — зеленым, отрицательные — красным) и помечены стандартными модельными оценками.Отношения, которые не соответствовали критериям устойчивости значимости складного ножа, показаны пунктирной линией. VTL = кажущаяся длина голосового тракта; WSR = соотношение талии и плеч; и WHR = соотношение талии к бедрам.

    Влияние опыта пения и модуляции голоса на привлекательность голоса

    Непараметрические корреляции показали положительную связь между тем, насколько мужчинам нравится петь, и привлекательностью, оцененной по их речи (τ = 0,253, N = 87, p <0.001) и пением (τ = 0,277, N = 87, p <0,001). У женщин эта ассоциация была довольно слабой и значимой только в певческой привлекательности (τ = 0,171, N = 90, p = 0,024), но не в привлекательности речи (τ = 0,101, N = 91, p ). = 0,183). Кроме того, абсолютная разница F0 между речью и пением положительно коррелировала с тем, насколько мужчины и женщины любили петь (τ = 0,255, N = 90, p = 0.001; τ = 0,281, N = 93, p <0,001 соответственно). Более того, абсолютная разница F0 была положительно связана с оценкой певческой привлекательности как у мужчин (τ = 0,177, N = 87, p = 0,015), так и у женщин (τ = 0,294, N = 90, p ). <0,001), но не имеет значимой связи с привлекательностью речи ни у мужчин (τ = 0,123, N = 87, p = 0,092), ни у женщин (τ = 0,118, N = 90, p = 0.101). Наконец, абсолютная разница F0 была слабо положительно связана с социосексуальностью у мужчин (τ = 0,139, N = 80, p = 0,069), но не у женщин (τ = 0,036, N = 84, p ). = 0,632). Не было значимой корреляции с абсолютной разницей между разговорным и спетым диапазоном F0 или VTL, оцененной привлекательностью и социосексуальностью.

    Влияние пола и страны объекта на рейтинг привлекательности голоса по речи и пению

    Тест межсубъектных эффектов модели GLM показал существенное влияние пола целевых объектов на привлекательность, оцениваемую как по речи (F = 13.84, df = 1, 157, p <0,001, η p 2 = 0,082) и пение (F = 36,48, df = 1, 157, p <0,001, η p 2 = 0,192). Расчетные маргинальные средние показали, что голоса участников-женщин были оценены как более привлекательные как по речи (средний рейтинг = 3,89, SD = 0,65), так и по пению (средний рейтинг = 3,82, SD = 0,73), чем голоса участников-мужчин (средние оценки = 3,48, SD = 0,66 и 3,11, SD = 0,72 соответственно). Не было никакого эффекта от страны.

    Обсуждение

    Используя кросс-культурную выборку мужчин и женщин, мы показали, что привлекательность речи и пения сильно коррелирована. Мы также обнаружили сильную корреляцию между основной частотой (F0), диапазоном F0 и длиной голосового тракта (VTL) на обоих голосовых дисплеях. У мужчин низкая речь была оценена как привлекательная, и аналогичная тенденция наблюдалась и в пении. Более того, оба вокальных проявления неизменно связаны с размером тела (но не с формой) и по-разному связаны с социосексуальностью.У женщин и высокое пение, и речевой голос предсказывали вокальную привлекательность, и, как и у мужчин, VTL, измеряемый по пению и речи, по-разному ассоциировался с социосексуальностью. Большинство результатов не зависело от национальности участников, что указывает на определенную степень универсальности.

    Наши результаты частично подтверждают гипотезу о том, что речь и пение работают как резервные сигналы. У них много общих вокальных параметров, таких как основная частота, ее диапазон и формантные частоты, что может привести к схожим рейтингам привлекательности обоих вокальных дисплеев (аналогичные результаты см. В Isenstein, 2016).Таким образом, оба изучаемых вокальных выражения коварны в их воспроизведении и восприятии и могут передавать аналогичную информацию слушателям. Это согласуется с предыдущими исследованиями, которые показывают, что кросс-модальная привлекательность или мужественность женщин, оцениваемая по лицам и голосам, взаимосвязаны, хотя у мужчин такой корреляции не обнаружено (Valentova et al., 2016; Pereira et al., 2019) .

    Тем не менее, мы также обнаружили некоторые особенности, характерные для голоса пения и речи. Например, привлекательность мужской речи, но не певческой привлекательности, связана с более высокой социосексуальностью (аналогичные результаты см. В Hughes et al., 2004). Наблюдаемое отсутствие связи между певческой привлекательностью и мужской социосексуальностью может указывать на то, что певческий голос не является частью репертуара краткосрочной сексуальной стратегии, по крайней мере, в двух исследуемых популяциях, что, однако, не исключает возможности того, что это может быть используется для налаживания долгосрочных отношений. Кроме того, в соответствии с предыдущими исследованиями, более низкий F0 в речи был напрямую связан с более высокой социосексуальностью у мужчин (например, Puts, 2005), в то время как более низкий F0 в пении был связан с более низкой социосексуальностью.Опять же, это может указывать на возможное использование вокального пения, скорее, для устойчивой долгосрочной сексуальной стратегии, которую необходимо проверить в будущих исследованиях.

    Кроме того, хотя высокий F0 как в речи, так и в пении предсказывал вокальную привлекательность у женщин, только низкая речь F0 была оценена как привлекательная для мужчин, хотя аналогичная незначительная тенденция появилась и в пении. Это согласуется с исследованием, которое не обнаружило разницы в рейтингах привлекательности высоких и низких выступлений известных певцов (Neumann et al., 2008). Тем не менее, при анализе относительных вокальных параметров (разница в высоте голоса между разговорным и спетым голосом одного и того же человека) мы обнаружили, что певческий голос людей, способных к более высокой модуляции высоты звука, воспринимается как более привлекательный. В соответствии с теорией инвалидности, люди, которые могут производить большую разницу между своим разговорным базовым уровнем и пением, могут, таким образом, получить выгоду с точки зрения более высокой привлекательности и, следовательно, потенциально более высокой физической подготовки.В соответствии с этим, мужчины, которые больше модулируют высоту голоса, имеют тенденцию к более высокой социосексуальности, а мужчины, которые любят больше петь, имеют более привлекательные голоса. Таким образом, как певческий опыт, так и более высокая способность модуляции голоса связаны с мужской привлекательностью и сексуальностью.

    Интересно, что в нашем исследовании речь в среднем оценивалась как более привлекательная, чем пение. Это может указывать на то, что стандарты оценки выше в области пения, в результате чего певческие способности (например, мелодия) передаются по наследству на 40% (Park et al., 2012) и не были протестированы в этом исследовании, возможно, повлияли на эту разницу. Тем не менее, другое исследование показало, что у женщин рейтинг привлекательности пения выше, чем у речи, и не обнаружил связи между рейтингом привлекательности и качеством пения (Isenstein, 2016). Совершенно очевидно, что необходимы дополнительные исследования, чтобы выявить и определить общую картину.

    Мы обнаружили, что масса тела является сильным положительным предиктором привлекательности речи и пения у мужчин и слабым отрицательным предиктором привлекательности пения у женщин (аналогичные результаты см. В e.г., Sell et al., 2010; Сюй и др., 2013; Šebesta et al., 2017). Вес также положительно предсказал VTL по оценке речи у мужчин, что также согласуется с предыдущими исследованиями (обзор см. В Pisanski et al., 2014). В некоторых исследованиях были обнаружены различия в нескольких параметрах голоса (F0, голосовое давление, качество восприятия голоса) в зависимости от веса тела, при этом у более тяжелых людей голоса более низкие и более привлекательные для восприятия (Barsties et al., 2013; Jost et al. , 2018). Связь между снижением F0 и увеличением массы тела может быть обусловлена ​​гормональными факторами, поскольку, например, у мужчин увеличение количества жировой ткани связано с более низким уровнем тестостерона (Zumoff et al., 1990; Черноф и др., 1995). С другой стороны, вес тела может быть связан не только с жировыми отложениями, но и с мускулатурой, которые коррелируют с размером тела. Поскольку мужское тело состоит в большей степени из мышц, чем из жировой ткани, можно предположить, что вокальная привлекательность является надежным сигналом конкретно для мускулатуры, но будущие исследования должны оценить вклад отдельных компонентов тела в вокальную привлекательность. Мы также предсказали более сильную связь между размером тела и певческой привлекательностью, но наши результаты не подтвердили эту гипотезу.Таким образом, у людей, как и у некоторых певчих птиц (Hall et al., 2013), различные вокальные проявления могут служить индикатором размера тела, но не формы тела. Это согласуется с выводом о том, что более низкий голос влияет на восприятие физического доминирования (Puts et al., 2007).

    Хотя женщины сообщают, что они любят петь больше, чем мужчины (Varella et al., 2010), а женщины и мужчины предпочитают сексуальных партнеров, демонстрирующих некоторые музыкальные способности (Kaufman et al., 2016), мы не обнаружили связи между пением и говорящий голос привлекательность и социосексуальность или показатели тела у женщин.Это противоречит предыдущим исследованиям (например, Hughes et al., 2004), в которых сообщалось, что женщины с привлекательными голосами имели более низкое соотношение талии и бедер, возраст первого полового акта и большее общее количество сексуальных партнеров. Тем не менее, мы обнаружили, что более короткий VTL, измеренный по речи, и более длинный VTL, измеренный по пению, предсказывает более высокую социосексуальность у женщин (аналогичные результаты у мужчин см. Hodges-Simeon et al., 2011). Это сопоставимо с нашим выводом, полученным для мужчин, когда мы проанализировали основную частоту.В целом, люди с типичными для пола параметрами речи и параметрами нетипичного для пола пения имеют более высокий сексуальный успех (аналогичные результаты о более высокой социосексуальности и гендерном несоответствии см. В Bártová et al., 2019), что дополнительно подтверждает гипотезу инвалидности. Интересно, что VTL не влиял на привлекательность голоса, а привлекательность голоса не влияла на социосексуальность женщин. Таким образом, склонность женщин к сексуальному разнообразию не определяется тем, насколько привлекательными они кажутся противоположному полу.На доступ к сексуальным партнерам людей, которые демонстрируют честные сигналы, могут влиять другие механизмы, такие как внутриполовая конкуренция (Varella et al., 2017; Ostrander et al., 2018).

    Это первое исследование, целью которого было проверить потенциальное участие интерсексуального отбора в различных голосовых проявлениях на кросс-культурной выборке мужчин и женщин (для внутрисексуального отбора см. Raine et al., 2018; Šebesta et al., 2019 ). Хотя мы использовали четыре разных записи вокала (стандартизированная самопрезентация, исполнение песни «Happy Birthday», чтение и исполнение государственного гимна), они не отражают весь спектр человеческой речи или пения.Стандартизированные песни, такие как «Happy Birthday», скорее всего, ограничат динамику и диапазон высоты тона и, таким образом, затемнят или уменьшат индивидуальные различия в модуляции высоты тона и голоса, которые в противном случае могли бы дать важные подсказки для фитнеса.

    Необходимо провести исследования с использованием различных вокальных записей, таких как спонтанная речь и пение, пение более релевантных для совокупления песен или пение без слов. Возможно, поэтому некоторые наши прогнозы не подтвердились. Например, возможно, что связь между показателями качества и певческой привлекательностью становится очевидной при более требовательном пении, которое включает сложные ритмы, мелодию или диапазон (Charlton, 2014).Производство таких требовательных песен можно рассматривать как дорогостоящий сигнал и, следовательно, служить более надежным индикатором, чем относительно нетребовательные песни, использованные в этом исследовании. Более того, в будущих исследованиях следует также проводить более точный вокальный анализ для сравнения пения и речи (Šebesta et al., 2019).

    Также следует принять во внимание, что наши выборки в обеих странах были набраны из студентов университетов среднего класса в крупнейших городах обеих стран.Таким образом, они не были репрезентативными для местного населения и, более того, сравнивали только две страны. Необходимы дополнительные межкультурные сравнения, чтобы проверить потенциал обобщения наших текущих результатов (см. Moshontz et al., 2018 для многолабораторных психологических исследований). Наконец, поскольку корреляция между чешскими и бразильскими оценщиками была высокой, мы объединили оценки и не анализировали потенциальные внутригрупповые и внегрупповые эффекты, которые могут быть рассмотрены в будущих исследованиях.

    В заключение, мы ожидали, что пение будет более сильным индикатором индивидуальных характеристик тела и сексуальности, чем речь, но наши результаты показывают, что в межкультурном плане речь и пение, похоже, работают скорее согласованно, т.е.е., как резервные сигналы. Привлекательность как певческого, так и говорящего голоса воспринимается одинаково и связана с более высоким тоном у женщин и более низким тоном у мужчин. Более того, у мужчин и речь, и пение служат похожими сигналами для индикаторов тела. С другой стороны, связь между речевым и певческим голосом и социосексуальностью работает противоположным образом как у мужчин, так и у женщин. В будущих исследованиях следует рассмотреть пути развития, ведущие к типичной для пола или атипичной речи и пению, а также к сексуальности.В целом, пение вместе с другими вокализациями следует принимать во внимание в эволюционной литературе, посвященной формированию голоса и восприятию.

    Заявление об этике

    Это исследование было проведено в соответствии с рекомендациями IRB Карлова университета с письменного информированного согласия всех субъектов. Все субъекты дали письменное информированное согласие в соответствии с Хельсинкской декларацией. Протокол был одобрен IRB Карлова университета (2011/07).

    Авторские взносы

    СП и JH разработали концепцию исследования, а MV расширила ее.Данные собирали JV, MV, FM, KP, LK и PS. СП проводил анализ диапазона F0 и F0 голосовых раздражителей. PŠ выполнил формантный анализ при редактировании рукописи. Совместно с MV и JH JV и PT провели анализ и интерпретацию данных. СП и М.В. составили рукопись. PT и JH представили критические исправления. JV, MV, JH, PŠ и PT работали над исправленной версией рукописи. Все авторы одобрили окончательный вариант рукописи для подачи.

    Финансирование

    JH был поддержан программой Исследовательского центра Карлова университета UNCE 204056.MV был поддержан CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior), номер PNPD 33002010037P0 — MEC / CAPES.

    Заявление о конфликте интересов

    Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

    Благодарности

    Мы признательны всем волонтерам за их участие и Анне Пилатовой, Ph.D. для корректуры английского языка.Мы благодарны Тьяго Леаль Дутра де Андраде за помощь в сборе данных на этапе оценки в Бразилиа. Мы также благодарим профессора доктора Веру С. Р. Бюссаб за предоставление возможности начать сбор данных в Университете Сан-Паулу. Мы также благодарим рецензентов, которые предложили ценные и критические предложения по улучшению.

    Дополнительные материалы

    Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2019.02029 / полный # дополнительный-материал

    Список литературы

    Окерлунд, Л., и Грэмминг, П. (1994). Средний уровень громкости, средняя основная частота и субглоточное давление: сравнение певиц и певцов. J. Voice 8, 263–270. DOI: 10.1016 / s0892-1997 (05) 80298-x

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Apicella, C. L., and Feinberg, D. R. (2009). Высота голоса изменяет у охотников-собирателей восприятие, связанное с выбором спутника жизни. Proc. R. Soc. B 276, 1077–1082. DOI: 10.1098 / rspb.2008.1542

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Apicella, C. L., Feinberg, D. R., and Marlowe, F. W. (2007). Высота голоса предсказывает репродуктивный успех у мужчин-охотников-собирателей. Biol. Lett. 3, 682–684. DOI: 10.1098 / RSBL.2007.0410

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Барстис Б., Верфейли Р., Рой Н. и Мэрин Ю. (2013). Влияют ли индекс массы тела и объем жира на качество голоса, голосовой диапазон и аэродинамику у женщин? Коды 25, 310–318.

    PubMed Аннотация | Google Scholar

    Бартова, К., Штербова, З., Варелла, М.А.С., Валентова, Ю.В. (2019). Женственность у мужчин и мужественность у женщин положительно связаны с социосексуальностью. чел. Индивидуальный. Отличаются. 152: 109575. DOI: 10.1016 / j.paid.2019.109575

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Борковска Б., Павловски Б. (2011). Частота женского голоса в контексте восприятия доминирования и привлекательности. Anim.Behav. 82, 55–59. DOI: 10.1016 / j.anbehav.2011.03.024

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Брош Т. Л., Брайант Г. А. (2015). Просодия в речи, направленной на младенцев, похожа в западной и традиционной культурах. J. Cogn. Dev. 16, 31–43. DOI: 10.1080 / 15248372.2013.833923

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Браун Д. Э. (1991). Человеческие универсалии. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Макгроу Хилл.

    Google Scholar

    Браун, С.(2001). «Музыкальная модель эволюции музыки», в Истоки музыки , ред. Н. Л. Валлин, Б. Меркер и С. Браун, (Кембридж, Массачусетс: MIT Press), 271–300.

    Google Scholar

    Брукерт, Л., Льенар, Ж.-С., Лакруа, А., Крейцер, М., и Лебуше, Г. (2006). Женщины используют параметры голоса для оценки характеристик мужчин. Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 273, 83–89. DOI: 10.1098 / rspb.2005.3265

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Буш, С.Л. (2013). За пределами певца против не-певца в пении, здоровье и благополучии: разработка и тестирование шкалы певческого опыта. Докторская диссертация, Карлтонский университет, Оттава, ОН.

    Google Scholar

    Кристинер М., Райтерер С. М. (2013). Песня и речь: изучение связи между певческим талантом и способностью имитировать речь. Фронт. Psychol. 4: 874. DOI: 10.3389 / fpsyg.2013.00874

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Дарвин, К.(1871). Происхождение человека и отбор в отношении пола. Лондон: Дж. Мюррей.

    Google Scholar

    Диксон, А. Ф., Холливелл, Г., Ист, Р., Вигнараджа, П., и Андерсон, М. Дж. (2003). Мужской соматотип и полнота как детерминанты сексуальной привлекательности для женщин. Arch. Секс. Behav. 32, 29–39. DOI: 10.1023 / A: 10218869

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Герцоги Р. Л., Бисель Т. М., Борега К.Н., Лобато Э. А. и Оуэнс М. Д. (2003). Выражение любви, секса и обиды в популярных песнях: контент-анализ лучших хитов всех времен. Soc. Sci. J. 40, 643–650. DOI: 10.1016 / s0362-3319 (03) 00075-2

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Эванс, С., Нив, Н. и Вакелин, Д. (2006). Взаимосвязь между вокальными характеристиками и размером тела и формой у мужчин: эволюционное объяснение глубокого мужского голоса. Biol. Psychol. 72, 160–163.DOI: 10.1016 / j.biopsycho.2005.09.003

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Эванс, С., Нив, Н., Вакелин, Д., и Гамильтон, К. (2008). Взаимосвязь между тестостероном и голосовыми частотами у мужчин. Physiol. Behav. 93, 783–788. DOI: 10.1016 / j.physbeh.2007.11.033

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Файнберг, Д. Р., Джонс, Б. К., Литтл, А. С., Берт, Д. М., и Перретт, Д. И. (2005).Манипуляции с основными и формантными частотами влияют на привлекательность человеческих мужских голосов. Anim. Behav. 69, 561–568. DOI: 10.1016 / j.anbehav.2004.06.012

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Филиппи П. (2016). Эмоциональная и интерактивная просодия в системах общения животных: сравнительный подход к возникновению языка. Фронт. Psychol. 7: 1393. DOI: 10.3389 / fpsyg.2016.01393

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Fitch, W.Т. (2005). Эволюция языка: сравнительный обзор. Biol. Филос. 20, 193–203. DOI: 10.1007 / s10539-005-5597-1

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Фраккаро, П. Дж., Джонс, Б. К., Вукович, Дж., Смит, Ф. Г., Уоткинс, К. Д., Файнберг, Д. Р. и др. (2011). Экспериментальные доказательства того, что женщины более высоким голосом разговаривают с мужчинами, которых они считают привлекательными. J. Evol. Psychol. 9, 57–67. DOI: 10.1556 / jep.9.2011.33.1

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Гарланд, Х.и Браун Б. Р. (1972). Сохранение лица в зависимости от пола испытуемых, пола аудитории и опыта аудитории. Социометрия 35, 280–289.

    Google Scholar

    Ходжес-Симеон, К. Р., Гаулин, С. Дж., И Путс, Д. А. (2011). Голосовые корреляты успешности спаривания у мужчин: изучение способов полового отбора «соревнования» и «выбор партнера». Arch. Секс. Behav. 40, 551–557. DOI: 10.1007 / s10508-010-9625-0

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ходжес-Симеон, К.Р., Гурвен, М., Гаулин, С.Дж.С. (2015). Низкий мужской голос является дорогостоящим признаком фенотипического качества среди подростков Боливии. Evol. Гм. Behav. 36, 294–302. DOI: 10.1016 / j.evolhumbehav.2015.01.002

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Хьюз, С. М., Диспенза, Ф., и Гэллап, Г. Г. (2004). Рейтинг привлекательности голоса позволяет прогнозировать сексуальное поведение и конфигурацию тела. Evol. Гм. Behav. 25, 295–304. DOI: 10.1016 / j.evolhumbehav.2004.06.001

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Хьюз, С. М., Могилски, Дж. К., и Харрисон, М. А. (2014). Восприятие и параметры преднамеренного манипулирования голосом. J. Невербальный. Behav. 38, 107–127. DOI: 10.1007 / s10919-013-0163-z

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Изенштейн, С. (2016). Привлекательность певческого голоса. Магистерская диссертация, Университет Макмастера, Гамильтон, ОН.

    Google Scholar

    Джонстон, Р.А. (1996). Множественные дисплеи в общении с животными: «резервные сигналы» и «множественные сообщения». Philos. Пер. R. Soc. B 351, 329–338. DOI: 10.1098 / rstb.1996.0026

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Jost, L., Fuchs, M., Loeffler, M., Thiery, J., Kratzsch, J., Berger, T., et al. (2018). Связь половых гормонов и антропометрии с профилем речевого голоса у взрослого населения в целом. J. Voice 32, 261–272. DOI: 10.1016 / j.jvoice.2017.06.011

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Juslin, P. N., and Laukka, P. (2003). Передача эмоций в вокальном выражении и музыкальном исполнении: разные каналы, один и тот же код? Psychol. Бык. 129, 770–814. DOI: 10.1037 / 0033-2909.129.5.770

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Качел, С., Радтке, А., Скук, В. Г., Заске, Р., Симпсон, А. П., и Стеффенс, М. К. (2018). Исследование общего набора акустических параметров в группах сексуальной ориентации: метод усреднения голоса. PLoS One 13: e0208686. DOI: 10.1371 / journal.pone.0208686

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Кауфман, С. Б., Козбельт, А., Сильвия, П., Кауфман, Дж. К., Рамеш, С., и Фейст, Г. Дж. (2016). Кто считает Билла Гейтса сексуальным? Творческие предпочтения партнера как функция познавательных способностей, личности и творческих достижений. J. Creat. Behav. 50, 294–307. DOI: 10.1002 / jocb.78

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Клофстад, К.А., Андерсон Р. К. и Петерс С. (2012). Звучит как победитель: высота голоса влияет на восприятие лидерских качеств как мужчинами, так и женщинами. Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 279, 2698–2704. DOI: 10.1098 / rspb.2012.0311

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Линдерсон Р., Сандберг Дж. И Фон Эйлер К. (1987). Активность дыхательных мышц и динамика подсвязочного давления при пении и речи. J. Voice 1, 258–261. DOI: 10.1016 / s0892-1997 (87) 80009-7

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Леманн, К., Велкер, Л., и Шифенхёвель, В. (2009). К этологии песни: категоризация музыкального поведения. Музыка. Sci. 13, 321–338. DOI: 10.1177 / 102986490

    02141

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Leongómez, J. D., Binter, J., Kubicová, L., Stolařová, P., Klapilová, K., Havlíček, J., et al. (2014). Голосовая модуляция во время ухаживания увеличивает процессуальность даже у наивных слушателей. Evol. Гм. Behav. 35, 489–496. DOI: 10.1016 / j.evolhumbehav.2014.06.008

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Левитин Д. Дж. (2008). Мир в шести песнях: как музыкальный мозг создал человеческую природу. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Пингвин.

    Google Scholar

    Литтл А. К., Джонс Б. К., Пентон-Воак И. С., Берт Д. М. и Перретт Д. И. (2002). Партнерский статус и временной контекст отношений влияют на предпочтения женщин и мужчин в отношении полового диморфизма формы лица мужчины. Proc. R. Soc. B Biol.Sci. 269, 1095–1100. DOI: 10.1098 / rspb.2002.1984

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ма, W., Fiveash, A., and Thompson, W.F. (2019). Спонтанное возникновение языковых и музыкальных вокализаций из искусственного протоязыка. Semiotica 229, 1–23. DOI: 10.1515 / sem-2018-0139 [Epub перед печатью].

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Мехр, С.А., Сингх, М., Йорк, Х., Гловацки, Л., и Краснов, М.М. (2018). Форма и функция в человеческой песне. Curr. Биол. 28, 356–368. DOI: 10.1016 / j.cub.2017.12.042

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Меннен И., Шеффлер Ф. и Дочерти Г. (2012). Межъязыковые различия в основном частотном диапазоне: сравнение английского и немецкого языков. J. Acoust. Soc. Являюсь. 131, 2249–2260. DOI: 10.1121 / 1.3681950

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Миллер, Г.(2000). «Эволюция человеческой музыки через половой отбор», в Происхождение музыки , ред. Н. Л. Валлин, Б. Меркер и С. Браун, (Кембридж, Массачусетс, Массачусетс, США), 329–360.

    Google Scholar

    Mithen, S. (2005). Поющий неандерталец. Лондон: Вайденфельд и Николсон.

    Google Scholar

    Moshontz, H., Campbell, L., Ebersole, C. R., IJzerman, H., Urry, H. L., Forscher, P. S., et al. (2018). Ускоритель психологической науки: продвижение психологии через распределенную сеть сотрудничества. Adv. Meth. Практик. Psychol. Sci. 1, 501–515.

    Google Scholar

    Нойман, К., Шунда, П., Леманн, К., и Эйлер, Х.А. (2008). Привлекательность высокого мужского речевого и певческого голоса. Документ, представленный на выбор конференции «Голос Британской ассоциации голоса» , Лондон.

    Google Scholar

    Острандер, Г. М., Пипитон, Р. Н., и Шуп-Нокс, М. Л. (2018). Взаимодействие между наблюдателем и стимулами, статус фертильности: эндокринные и перцепционные реакции на интрасексуальные голосовые сигналы фертильности. Horm. Behav. 98, 191–197. DOI: 10.1016 / j.yhbeh.2017.12.008

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Парк, Х., Ли, С., Ким, Х. Дж., Джу, Ю. С., Шин, Дж. Й., Хонг, Д. и др. (2012). Комплексный геномный анализ связывает варианты UGT8 с музыкальными способностями у населения Монголии. J. Med. Genet. 49, 747–752. DOI: 10.1136 / jmedgenet-2012-101209

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Пенке, Л.и Asendorpf, J. B. (2008). За пределами глобальных социосексуальных ориентаций: более дифференцированный взгляд на социосексуальность и ее влияние на ухаживания и романтические отношения. J. Pers. Soc. Psychol. 95, 1113–1135. DOI: 10.1037 / 0022-3514.95.5.1113

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Перейра, К. Дж., Да Силва, К. С. А., Гавличек, Ю., Клейснер, К., Варелла, М. А. С., Павлович, О. и др. (2019). Женственность-мужественность и привлекательность — взаимосвязь между самооценками, сторонними рейтингами и объективными показателями. чел. Индивидуальный. Отличаются. 147, 166–171. DOI: 10.1016 / j.paid.2019.04.033

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Пизански К., Картей В., МакГеттиган К., Рейн Дж. И Реби Д. (2016). Модуляция голоса: окно в истоки управления голосом человека? Trends Cogn. Sci. 20, 304–318. DOI: 10.1016 / j.tics.2016.01.002

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Писанский, К., Фейнберг, Д. Р. (2019). «Вокальная привлекательность», в Oxford Handbook of Voice Perception , ред.Фрюхольц и П. Белин, (Нью-Йорк, Нью-Йорк: издательство Оксфордского университета), 607–625.

    Google Scholar

    Пизански, К., Фраккаро, П. Дж., Тиг, К. К., О’Коннор, Дж. Дж. М., Рёдер, С., Эндрюс, П. В. и др. (2014). Голосовые показатели размеров тела у мужчин и женщин: метаанализ. Anim. Behav. 95, 89–99. DOI: 10.1016 / j.anbehav.2014.06.011

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Писанский К., Олешкевич А., Плачетка Ю., Гмитерек М. и Реби Д.(2018). Модуляция высоты голоса по выбору человека. Proc. R. Soc. В 285: 20181634. DOI: 10.1098 / rspb.2018.1634

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Путс, Д. А. (2005). Контекст спаривания и менструальная фаза влияют на предпочтения женщин в отношении высоты голоса мужчины. Evol. Гм. Behav. 26, 388–397. DOI: 10.1016 / j.evolhumbehav.2005.03.001

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Путс, Д. А. (2010). Красавица и чудовище: механизмы полового отбора у человека. Evol. Гм. Behav. 31, 157–175. DOI: 10.1016 / j.evolhumbehav.2010.02.005

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Путс, Д. А., Барндт, Дж. Л., Веллинг, Л. Л., Дауд, К., и Беррисс, Р. П. (2011). Внутрисексуальная конкуренция между женщинами: вокальная женственность влияет на восприятие привлекательности и кокетства. чел. Индив. Отличаются. 50, 111–115. DOI: 10.1016 / j.paid.2010.09.011

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Пуц, Д.А., Гаулин, С. Дж. С., Вердолини, К. В. (2006). Доминирование и эволюция полового диморфизма высоты голоса человека. Evol. Гм. Behav. 27, 283–296. DOI: 10.1016 / j.evolhumbehav.2005.11.003

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Путс Д. А., Хилл А. К., Бейли Д. Х., Уокер Р. С., Рендалл Д., Уитли Дж. Р. и др. (2016). Половой отбор на основной частоте мужского голоса у людей и других антропоидов. Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 283: 20152830.DOI: 10.1098 / rspb.2015.2830

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Путс, Д. А., Ходжес, К. Р., Карденас, Р. А., и Гаулин, С. Дж. К. (2007). Мужские голоса как сигналы доминирования: основные и формантные частоты голоса влияют на принадлежность мужчин к доминированию. Evol. Гм. Behav. 28, 340–344. DOI: 10.1016 / j.evolhumbehav.2007.05.002

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Рейн, Дж., Писански, К., Бонд, Р., Симнер, Дж., и Реби, Д. (2019). Человеческий рев передает силу верхней части тела более эффективно, чем крики или агрессивная и тревожная речь. PLoS One 14: e0213034. DOI: 10.1371 / journal.pone.0213034

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Рейн, Дж., Писански, К., Олешкевич, А., Симнер, Дж., И Реби, Д. (2018). Слушатели-люди могут точно судить о силе и росте относительно себя по агрессивному реву и речи. iScience 4, 273–280.DOI: 10.1016 / j.isci.2018.05.002

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Роу, М. Л. (2012). Продольное исследование роли количества и качества детской речи в развитии словарного запаса. Child Dev. 83, 1762–1774. DOI: 10.1111 / j.1467-8624.2012.01805.x

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Сэвидж, П. Э., Тирни, А. Т., и Патель, А. Д. (2017). Мировые музыкальные записи подтверждают гипотезу моторных ограничений для контура песни человека и птицы. Восприятие музыки. 34, 327–334. DOI: 10.1525 / mp.2017.34.3.327

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Сакстон, Т.К., Макки, Л.Л., Маккарти, К., и Нив, Н. (2015). Любовник или боец? Противодействие влиянию сексуального отбора на мужской голос и растительность на лице. Behav. Ecol. 27, 512–519. DOI: 10.1093 / beheco / arv178

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Сирси, В. А., и Андерссон, М. (1986). Половой отбор и эволюция песни. Ann. Rev. Ecol. Sys. 17, 507–533.

    Google Scholar

    Šebesta, P., Kleisner, K., Tureček, P., Kočnar, T., Akoko, R.M., Třebický, V., et al. (2017). Голоса Африки: акустические предикторы мужской вокальной привлекательности человека. Anim. Behav. 127, 205–211. DOI: 10.1016 / j.anbehav.2017.03.014

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Šebesta, P., Třebický, V., Fialová, J., and Havlíček, J. (2019). Рев чемпиона: громкость и высота голоса предсказывают воспринимаемую боевую способность, но не успех бойцов ММА. Фронт. Psychol. 10: 859. DOI: 10.3389 / fpsyg.2019.00859

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Селл, А., Брайант, Г. А., Космидес, Л., Туби, Дж., Сзницер, Д., фон Рюден, К., и др. (2010). Адаптации у человека для оценки физической силы по голосу. Proc. R. Soc. B 277, 3509–3518. DOI: 10.1098 / rspb.2010.0769

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ширази, Т.Н., Путс, Д.А., и Эскаса-Дорн, М. Дж. (2018). Предпочтения филиппинских женщин в отношении высоты голоса мужчин: внутриличностные, жизненный анамнез и гормональные предикторы. Адапт. Гм. Behav. Physiol. 4, 188–206. DOI: 10.1007 / s40750-018-0087-2

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Слободчиков, К. Н., Кириазис, Дж., Фишер, К., и Криф, Э. (1991). Семантическая информация, позволяющая различать отдельных хищников в тревожных сигналах луговых собачек Ганнисона. Anim. Behav. 42, 713–719.DOI: 10.1016 / s0003-3472 (05) 80117-4

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Смит, Э. А., и Берд, Р. Л. Б. (2000). Охота на черепах и вскрытие надгробий: щедрость общества как дорогостоящий сигнал. Evol. Гм. Behav. 21, 245–261. DOI: 10.1016 / S1090-5138 (00) 00031-3

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Спинелли М., Фасоло М. и Месман Дж. (2017). Просодия имеет значение? Метаанализ взаимосвязи между просодическими аспектами детской речи и младенческими исходами. Devel. Ред. 44, 1–18. DOI: 10.1016 / j.dr.2016.12.001

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Стулп, Г., Буунк, А. П., Поллет, Т. В., Неттл, Д., Ферхульст, С. (2013). Отражаются ли предпочтения человека относительно роста в реальных парах? PLoS One 8: e54186. DOI: 10.1371 / journal.pone.0054186

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Сундберг, Дж. (2003). Ретроспективное исследование певческого голоса. TMH QPSR 45, 11–22.

    Google Scholar

    Сундберг, Дж. (2018). «Поющий голос», в Оксфордский справочник по восприятию голоса , ред. С. Фрухольц и П. Белин, (Oxford: Oxford University Press), 117–142.

    Google Scholar

    Черноф, А., Деспрес, Дж. П., Беланже, А., Дюпон, А., Прюдом, Д., Мурджани, С., и др. (1995). Снижение уровня тестостерона и стероидов C19 в надпочечниках у мужчин с ожирением. Метаболизм 44, 513–519.DOI: 10.1016 / 0026-0495 (95)-8

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Trehub, S.E., Plantinga, J., and Brcic, J. (2009). Младенцы обнаруживают кросс-модальные признаки идентичности в речи и пении. Ann. Акад. Sci. 1169, 508–511. DOI: 10.1111 / j.1749-6632.2009.04851.x

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Валентова, Дж., Робертс, С. К., и Гавличек, Дж. (2013). Предпочтения в отношении маскулинности лица и голоса у гомосексуальных мужчин: роль статуса отношений, сексуальные ограничения и самооценка мужественности. Восприятие 42, 187–197. DOI: 10.1068 / p6909

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Валентова, Ю. В., Бартова, К., Штербова, З., и Варелла, М. А. С. (2016). Предпочтительный и фактический относительный рост связан с полом, сексуальной ориентацией и доминирующим положением: данные из Чешской Республики и Бразилии. чел. Индив. Отличаются. 100, 145–150. DOI: 10.1016 / j.paid.2016.01.049

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Валентова, Ю.В., Бартова, К., Штчрбова, З., и Варелла, М.А.С. (2017a). Влияние сексуальной ориентации, населения, гомогамии и эффекта импринтинга на предпочтения и выбор размера женских ягодиц, размера и формы груди, а также WHR. чел. Индив. Отличаются. 104, 313–319. DOI: 10.1016 / j.paid.2016.08.005

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Валентова, Ю. В., и Гавличек, Ю. (2013). Воспринимаемая сексуальная ориентация на основе голосовых и лицевых стимулов связана с самооценкой сексуальной ориентации чешских мужчин. PLoS One 8: e82417. DOI: 10.1371 / journal.pone.0082417

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Валентова, Ю. В., Стулп, Г., Тршебицки, В., и Гавличек, Ю. (2014). Предпочтительный и фактический относительный рост среди гомосексуальных партнеров-мужчин варьируется в зависимости от предпочтительного доминирования и половой роли. PLoS One 9: e86534. DOI: 10.1371 / journal.pone.0086534

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Валентова, Ю.В., Варелла, М.А. К., Бартова, К., Штербова, З., и Диксон, Б. Дж. У. (2017b). Предпочтения партнера и выбор волос на лице и теле у гетеросексуальных женщин и гомосексуальных мужчин: влияние пола, населения, гомогамии и эффекта, подобного импринтингу. Evol. Гм. Behav. 38, 241–248. DOI: 10.1016 / j.evolhumbehav.2016.10.007

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Валентова, Ю. В., Варелла, М. А. К., Гавличек, Ю., и Клейснер, К. (2017c). Положительная связь между привлекательностью голоса и лица у женщин, но не у мужчин: кросс-культурное исследование. Behav. Proc. 135, 95–100. DOI: 10.1016 / j.beproc.2016.12.005

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Варелла, М.А.С., Феррейра, Дж. Х. Б. П., Косентино, Л. А. М., Оттони, Э., и Буссаб, В. С. Р. (2010). Половые различия в аспектах музыкальности в бразильской выборке: адаптационные гипотезы. Cogn. Музыка. Искусство 4, 10–16.

    Google Scholar

    Варелла, М.А.С., Валентова, Й.В., и Фернандес, А.М. (2017).«Эволюция художественных и эстетических наклонностей через женские соревновательные украшения», в The Oxford Handbook of Women and Competition , ed. М. Фишер, (Нью-Йорк, Нью-Йорк: издательство Оксфордского университета), 757–783.

    Google Scholar

    Варелла, М.А.С., Валентова, Дж. В., Перейра, К. Дж., И Буссаб, В. С. Р. (2014). Беспорядочные половые связи связаны с мужскими и женскими чертами тела как у мужчин, так и у женщин: данные взяты из бразильских и чешских выборок. Behav. Процесс. 109, 34–39.DOI: 10.1016 / j.beproc.2014.07.010

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Вукович, Дж., Файнберг, Д. Р., ДеБруин, Л., Смит, Ф. Г., и Джонс, Б. К. (2010). Высота голоса женщин отрицательно связана с факторами риска для здоровья. J. Evol. Psychol. 8, 217–225. DOI: 10.1556 / JEP.8.2010.3.2

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Wapnick, J., Darrow, A.A., Kovacs, J., and Dalrymple, L. (1997). Влияние физической привлекательности на оценку вокального исполнения. J. Res. Music Educ. 45, 470–479. DOI: 10.2307 / 3345540

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Уэлч, Г. Ф. (2006). «Пение и развитие вокала», в Ребенок как музыкант: Справочник по музыкальному развитию , изд. Г. Макферсон, (Нью-Йорк, Нью-Йорк: издательство Оксфордского университета), 311–329.

    Google Scholar

    Венингер, Ф., Вёльмер, М., и Шуллер, Б. (2011). «Автоматическая оценка певческих качеств в популярной музыке: пол, возраст, рост и раса», Труды 12-й Международной конференции по поиску информации о музыке , Майами, Флорида.

    Google Scholar

    Уайт, Дж., Лоренц, Х., Перилу, К., и Ли, А. (2018). Креативные казановы: стратегия спаривания предполагает использование, но не предпочтение, нетипичной тактики флирта. Evol. Психология. Sci. 4, 443–455. DOI: 10.1007 / s40806-018-0155-7

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Зумофф Б., Штамм Г. В., Миллер Л. К., Рознер В., Сени Р., Серес Д. С. и др. (1990). Уровень тестостерона, не связанный с плазмой и глобулином, не связывающийся с половыми гормонами, снижается у мужчин с ожирением пропорционально степени их ожирения. J. Clin. Эндокринол. Метаб. 71, 929–931. DOI: 10.1210 / jcem-71-4-929

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Структура для анализа площади всей поверхности тела с единого изображения

    Образец цитирования: Пичцирилли М., Доретто Дж., Аджеро Д. (2017) Структура для анализа площади всей поверхности тела с единого обзора. PLoS ONE 12 (1): e0166749. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0166749

    Редактор: Серхио Гомес, Universitat Rovira i Virgili, ИСПАНИЯ

    Поступила: 31.12.2015; Дата принятия: 3 ноября 2016 г .; Опубликовано: 3 января 2017 г.

    Авторские права: © 2017 Piccirilli et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

    Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в документе и его файлах с вспомогательной информацией.

    Финансирование: Авторы не получали специального финансирования на эту работу.

    Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что конкурирующих интересов не существует.

    1 Введение

    Точное определение площади поверхности всего тела (WBSA) — тема, которая активно изучается на протяжении последнего столетия. Здесь мы используем WBSA (в отличие от BSA), чтобы подчеркнуть тот факт, что мы стремимся к точной оценке всей площади тела. От первоначальной оценки Дюбуа и Дюбуа в 1916 году [1] до недавней работы [2] и, несмотря на множество критических замечаний [3], WBSA привлекает большое внимание, главным образом благодаря большому разнообразию его приложений.Для многих клинических целей WBSA является лучшим индикатором метаболической массы, чем масса тела, поскольку на нее меньше влияет аномальная жировая масса [4]. WBSA используется в медицине и фармакологии для оценки дозировки лекарств [1], поскольку она пропорциональна скорости абсорбции лекарств [5], WBSA, а также для определения стратегий для противоопухолевых препаратов и оценки дозы облучения [6, 7]. WBSA использовался как нормализующий фактор для скорости клубочковой фильтрации (СКФ) [8], [4], а также для количественной оценки ожоговых участков кожи [9–11].В [2, 8] WBSA использовался для учета различных размеров тела у пациентов со стенозом аорты. Здесь площадь аортального клапана (AVA) делится на площадь поверхности тела для вычисления индексированной AVA (AVAindex). Другие области, где часто используется BSA, включают: пластическую хирургию [12], индустрию моды [13] и эргономичный дизайн [14].

    Некоторые показатели состояния здоровья, такие как ожирение, являются важными факторами риска ряда сердечно-сосудистых заболеваний, а также ранней смерти. Таким образом, существует медицинская заинтересованность в надежном, дешевом и простом способе мониторинга рисков для здоровья путем преобразования физиологических наблюдений в количественные показатели.Помимо индекса массы тела (ИМТ), основного показателя ожирения [15, 16], WBSA может играть не менее важную роль в определении состояния здоровья. Однако WBSA — это мера площади поверхности, в отличие от BMI, который является составным атрибутом. Это фундаментальный факт, поскольку WBSA можно более точно оценить с помощью методов компьютерного зрения, чем с помощью веса и роста. WBSA может легко преодолеть обычные проблемы с ИМТ, а именно неспособность уловить распределение массы тела и неспособность различать мышечную и жировую массу.

    Исторически сложилось так, что единственный простой способ получить эту меру (WBSA) — использовать некоторые эмпирические формулы, которые учитывают только два параметра человеческого тела (массу тела и рост). Большое разнообразие форм тела, состава тела и расы делает использование фиксированной формулы весьма сомнительным. Таким образом, предпринимались непрерывные усилия по адаптации различных людей [11, 17–20]. Другой недавний подход — использовать прямые измерения с трехмерного (3D) сканера всего тела.Проблема в том, что такие сканеры обычно очень дороги, стоят сотни тысяч долларов и должны использоваться обученным персоналом, что ограничивает их доступность для пользователей.

    1.1 WBSA: Измерения и оценка

    Общие методы расчета WBSA основаны на некоторых хорошо известных формулах. Наиболее широко используемая формула для расчета WBSA — это формула, разработанная Дюбуа и Дюбуа в 1916 году [1]. Формы из гипса для 9 человек разрезали на мелкие кусочки в попытке измерить двумерную площадь поверхности кожи.Затем была рассчитана площадь поверхности тела / кожи каждого человека, и Дюбуа и Дюбуа определили, что WBSA связана с ростом и весом по формуле: WBSA = 0,007184 × W 0,425 × H 0,725 [1 ], где W и H — вес (в кг) и рост (в см) объекта. Примечательно, что эта формула была получена только от 9 испытуемых, один из которых был ребенком. Поскольку тела испытуемых, изучаемых в середине Первой мировой войны, вряд ли будут похожи на тела пациентов современного общества, Мостеллер предложил новый расчет WBSA в 1987 г. [21].

    Сегодня существует множество исследований, связанных с проверкой значимых различий между измерениями WBSA, выполненными с помощью трехмерного (3D) сканера всего тела (критериальная мера), и оценками, полученными из каждого уравнения WBSA, выявленного в систематических обзорах [22], [23] ], [20], [24], [25]. В этих исследованиях используемые 3D-сканеры часто бывают громоздкими и медленными, и ими должен управлять специально обученный персонал. Формулы все еще используются, но появляется много корректирующих факторов, позволяющих адаптировать формулы к сегодняшним особым случаям (например,грамм. очень тучные люди) [17–19] или раса [11], [20]. Verbraecken et al [17] исследовали WBSA на основе формулы Мостеллера при нормальном весе (ИМТ, ​​20–24,9 кг / м2), избыточном весе (ИМТ, ​​25–29,9 кг / м2) и ожирении (ИМТ,> 30 кг / м2). ) взрослые (> 18 лет) по сравнению с другими формулами, полученными эмпирическим путем. При ожирении вес увеличивается без пропорционального увеличения роста. Следовательно, возможно, что уравнения прогнозирования WBSA, которые включают коэффициенты роста, могут систематически неверно рассчитывать WBSA для пациентов с ожирением.Поскольку многие клинически важные измерения индексируются в WBSA, систематические ошибки в оценке WBSA могут отрицательно повлиять на клиническую помощь пациентам с ожирением. Аналогичным образом, работы в [18] и [19] показали, что хорошо известные формулы WBSA (DuBois и Dubois) не могут предсказать WBSA в крайних пределах нормального диапазона веса (10–80 кг). В [11, 20, 26] анализируются различные сценарии, каждый из которых требует различной модификации базовой формулы WBSA.

    1.1.1 Измерения с помощью сканера тела.

    Альтернативой использованию формул WBSA является трехмерное сканирование всего тела. С лазерными 3D-сканерами есть три основных проблемы: стоимость, скорость и физическое пространство. Классические лазерные 3D-сканеры используют лазерный луч для освещения поверхности. В то же время приемник регистрирует искажение луча на поверхности и вычисляет соответствующую глубину. Луч должен покрыть все пространство поверхности, и для этого нужно время. Для этого необходимо, чтобы объект был практически неподвижен, а небольшие движения могут вызвать ошибки при реконструкции.Современные лазерные сканеры достаточно быстры, чтобы избежать этого искажения, но все же требуют большого помещения для размещения устройства.

    Результатом операции сканирования обычно являются «сырые» данные в виде трехмерного ( x , y , z ) облака точек. Чтобы восстановить поверхность сетки по необработанным данным, необходимо применить алгоритм реконструкции поверхности. Без информации о лице невозможно связать вершины с гранью и, таким образом, вычислить площадь поверхности.Трехмерные данные после реконструкции поверхности дополняются другой информацией, кроме ( x , y , z ) точек. Например, реконструкция с использованием треугольников позволяет уместить множество маленьких треугольников через каждые 3 точки облака. Затем расчет площади всей поверхности тела сводится к простому суммированию площадей всех треугольников, составляющих сетку. Это решение, к сожалению, не так надежно и эффективно, как кажется. Ключевые проблемы при трехмерном сканировании тела включают закрытые области [24], регистрацию частей тела [17], [27], сложность устройства и портативность.Yu и др. [24] предоставляют более подробный анализ некоторых из этих проблем.

    1.1.2 Камеры глубины.

    Современные камеры глубины становятся меньше, точнее и дешевле. В этом классе устройств лидирует широко известный Microsoft Kinect для XBox [28]. Это устройство позволяет получать 3D-данные с простой домашней настройкой. Удивительный результат был получен Weiss и др. В [27]. Имея всего одно устройство в домашних условиях, они разрабатывают систему, способную реконструировать трехмерную сетку с использованием четырех видов объекта.Эта методика позволяет избежать использования громоздких 3D-сканеров, но все же имеет некоторые ограничения. Получение множества различных точек зрения на предмет требует надежного процесса регистрации. Более того, зарегистрированные виды используются для соответствия модели, в данном случае модели SCAPE [29], для построения параметризованной модели тела. К сожалению, этот процесс по-прежнему требует больших вычислительных ресурсов. Метод из [27] требует почти 1 часа для восстановления модели тела. Некоторые из них решили использовать несколько источников данных: RGB, карты глубины, датчики давления и т. Д., разрабатывая индивидуальное решение под конкретную задачу. В [30] Палмеро и др. Представили рекомендации по автоматической системе сна с использованием информации RGB, глубины и давления. К сожалению, на этот вид системы без использования модели тела может сильно повлиять поза объекта и деформация мягких тканей с этой позой. Недавно Лопер и др. [31] представили инновационную структуру обратного рендеринга, способную ускорить процесс регистрации, используя преимущества современной архитектуры графического процессора.Этот метод значительно быстрее, чем [27], с почти такой же точностью, но более подвержен ошибкам в процессе дифференциации, если окружающая среда плохо ограничена. Сложная проблема для методов 3D-сканера и для датчиков глубины в целом заключается в том, как измерить закрытые области.

    1.2 Проблема

    Два основных потока работы над WBSA (поправочные коэффициенты для формул и 3D-методы) имеют общую проблему: оба требуют обученного персонала. Фактически, стандартные расчеты WBSA и BMI используют уравнения прогнозирования, которые точны только для пациентов, аналогичных по размеру исходным объектам исследования.Использование формул довольно интуитивно понятно, учитывая традиционный способ, которым врачи оценивают предмет по весу и росту. Однако эта оценка упускает из виду фундаментальный компонент: состав тела. Рассмотрим поведение индекса массы тела (ИМТ) у спортсменов и субъектов с избыточным весом. У обоих ИМТ больше 25, но один из них физически здоров, а другой страдает избыточным весом. Этот индекс, к сожалению, не позволяет различать субъектов с разным процентным содержанием жира в организме.Этот факт является распространенной проблемой при измерении оценки дозы облучения [6] для людей с ожирением, когда неправильная оценка площади поверхности приводит к недостаточной дозировке лечения. Чтобы избежать этого просчета, только обученный персонал может установить, когда уравнение прогноза является достаточно точным или когда использовать поправочный коэффициент для данного предмета. В то же время классические 3D сканеры тела, дающие более точную оценку, также не могут использоваться без присмотра. Использование обученного персонала, которое может быть дорогостоящим, может привести к человеческим ошибкам и не всегда возможно, как в сценарии автооценки.Более простой, быстрый и надежный метод определения WBSA может дать некоторые значительные преимущества. Более того, формулы имеют некоторые проблемы с достоверностью для молодых людей (<15 лет) [32], страдающих ожирением [17] и различных рас [26], [11]. Поиск новых вариаций или корректирующих терминов для формул обходится очень дорого, потому что использование старомодной техники с обертываниями и формами из гипса или использование современных 3D-сканеров потребует обнаружения этих предметов, а затем тратит больше времени на процесс измерения .К сожалению, использование обычных наборов данных 3D, таких как CAESAR 3D [33], не решает проблемы. Фактически, эти наборы данных ограничены по предметному разнообразию. Использование наборов данных из разных стран может быть решением, но требует затрат, а такие наборы данных не всегда доступны.

    1.2.1 Предыдущая работа.

    Разработать систему технического зрения, способную решить проблему расчета WBSA с единого представления, не так просто. Анализ поверхности — это основной шаг, необходимый для определения площади всей поверхности тела (WBSA) с помощью алгоритмов компьютерного зрения.Анализ поверхности — ключевая тема компьютерной графики, и литературы по ней очень много. Мы ориентируемся на анализ WBSA на основе 3D-данных. В предыдущих работах использовались громоздкие сканеры на основе структурированного света [34], трехмерного фотонного сканирования [35] или портативные стерео устройства [36]. Набор изображений тела захватывается в нескольких ракурсах [37], и после длительной задержки обработки они получают общую форму тела. Общий конвейер в этих методах состоит из следующих этапов: извлечение силуэта, формирование очищенного облака точек, сглаженная поверхность, реконструкция сетки и горизонтальные поперечные сечения [35], [38].В [37] форма тела реконструируется по изображениям, полученным с нескольких точек зрения. Однако установка приобретения довольно нереалистична. В методе использовался поворотный столик, на котором стоит манекен. Эту среду сложно реализовать с реальным человеком. Размещение объекта на поворотном столе требует очень стесненных условий, что на практике невозможно. Использование сеточного представления для человека не новость в классическом процессе трехмерного сканирования [20, 39, 40], однако в литературе нет работ, которые анализировали бы WBSA с точки зрения различных углов обзора.

    1.2.2 Наше решение: Виртуальные предметы и Виртуальная среда.

    Учитывая эти многочисленные проблемы, мы решили подойти к расчету WBSA с необычной для этой области методологией. Нашу цель можно резюмировать следующей идеей. Используя простое устройство Kinect, мы хотим получить точный расчет WBSA для любого конкретного человека независимо от пола, расы, статуса ожирения , , когда субъект просто смотрит на устройство без наблюдения обученного персонала .Мы хотим использовать только одно устройство, которое может получать только одно изображение объекта, упрощая настройку, необходимую для точной оценки, и делая возможным точную оценку в домашних условиях. Устройство получит только видимую часть тела, и на последующем этапе прогнозирования будет восстановлена ​​общая WBSA.

    К сожалению, для надежности описанной системе требуются тренировочные данные, представляющие большое количество форм тела со значительным разнообразием. Поскольку сбор такого большого количества данных является дорогостоящим, отнимающим много времени и очень сложным, мы «виртуализируем» наш обучающий набор, тем самым предлагая структуру, основанную на виртуальных предметах, компьютерном зрении и методах компьютерной графики для анализа и измерения WBSA.В рамках этой структуры, которая мотивируется аналогичными подходами сообщества компьютерного зрения [41], мы генерируем большое количество виртуальных объектов (данные трехмерной сетки), которые могут фиксировать изменения формы и размера тела в зависимости от пола, расы и возраста. .

    Чтобы получить тот же результат, что и в реальном процессе 3D-съемки, как в клинике, нам необходимо смоделировать процесс получения. Этот этап составляет основную часть системы, способную реконструировать один вид тела (сторона, которая просматривалась камерой) из всей сетки, погруженной в виртуальную трехмерную комнату.Анализ трехмерных данных с одной точки зрения, обычно вдали от поверхности, добавляет сложности, поскольку можно получить и проанализировать только видимую часть тела. Однако использование виртуальной среды и виртуальных объектов представляет собой огромное преимущество, потому что мы можем одновременно контролировать искажение, вызванное процессом сбора данных, и высокую изменчивость измерений тела при съемке с помощью бесконтактного устройства. С помощью этой настройки мы стремимся найти взаимосвязь между площадью поверхности, вычисленной с одной точки обзора (мы называем ее площадью поверхности тела обзора, VBSA), и площадью поверхности всего тела (WBSA) в зависимости от положения камеры (расстояние и ориентацию, см. систему отсчета, принятую на рис. 1), через различные формы тела.Изучение этой связи будет чрезвычайно полезным, поскольку, используя только одно представление, мы можем быстрее предсказать WBSA объекта. Однако представленная структура может быть полезна для изучения более общей проблемы, такой как поведение VBSA в более неограниченной среде, такой как среда видеонаблюдения. В этой настройке положение тела относительно камеры, поза тела, внутренние параметры камеры и искажение объектива камеры — все это в конечном итоге играет огромную роль.Предлагаемая виртуальная среда рассматривает все эти параметры в одной уникальной модели, способной вычислить WBSA из одного вида (одна 3D-камера не может измерить WBSA тела за один снимок).

    1,3 Вклад

    Сегодня существует множество устройств с очень хорошими возможностями обработки изображений, и многие из них портативны и легко доступны в готовом виде. Weiss и др. [27] показывают, что можно достичь точности, аналогичной громоздким лазерным 3D-сканерам, с одним недорогим датчиком глубины.Однако для использования преимуществ этих новых устройств и разработки новых алгоритмов сбор данных часто является большим препятствием. Таким образом, наш вклад — это среда компьютерного зрения, способная анализировать трехмерные данные, поступающие с этих устройств, при моделировании процесса сбора данных. Мы применяем разработанную схему к очень часто возникающей проблеме в здравоохранении: оценке площади всей поверхности тела. Мы показываем, что с помощью разработанной схемы можно получить точную оценку WBSA, используя только один вид тела, даже для субъектов с избыточным весом или для определенной категории субъектов, для которых WBSA с формулами особенно проблематичен.Представленную структуру можно использовать для тестирования новых методов и обучения алгоритмов машинного обучения для использования в различных сценариях, например в отделении неотложной помощи для обнаружения зоны ожога.

    2 Материалы и методы

    На рис. 2 показан основной конвейер предлагаемой структуры. Первым шагом является создание виртуальной популяции субъектов. Эта виртуальная популяция должна отражать статистические характеристики реальной популяции со всеми возможными формами субъектов, присутствующими в природе.Этот этап представлен первыми двумя блоками на рис. 2. Сначала мы генерируем наборы параметров, которые определяют каждое тело объекта (параметрическая модель). Эти параметры используются на втором этапе для синтеза сетки. Впоследствии виртуальная среда обработает сетку, получив облако точек в результате операции трассировки лучей на сетке, учитывая положение камеры (расстояние, ориентацию) по отношению к объекту. Наконец, реконструкция поверхности и статистический анализ выполняются для расчета параметров модели для прогноза.

    2.1 Наборы данных

    Человеческое тело может принимать разные формы в зависимости от возраста, пола, расы и состояния здоровья, а также принимать различные позы: это нежесткий объект. Несмотря на то, что была проделана значительная работа по снижению сложности анализа формы тела, это все еще нерешенная проблема. Подход, который кажется наиболее многообещающим, заключается в использовании параметрической модели, которая может описывать тело с помощью пула параметров. В нашем решении мы используем параметрическую модель для определения каждого объекта, затем графический движок создаст окончательную сетку с учетом параметров модели и данных позы тела.Здесь мы больше сосредоточимся на анализе формы без движения, что является наиболее распространенной ситуацией в медицинской клинике. Однако одну и ту же структуру можно использовать для отслеживания и анализа объектов в разных позах.

    2.1.1 3D модель тела и виртуальный каркас тела.

    Одной из самых популярных нежестких параметрических моделей тела является метод SCAPE [29]. SCAPE — это управляемый данными метод построения модели человеческого тела, охватывающей различные формы и позы. Метод основан на представлении, включающем как шарнирные, так и нежесткие деформации.Обучение в модели состоит из двух операций: изучение модели деформации позы у объекта с несколькими позами и изучение модели формы у многих субъектов с нейтральной позой. Разделение деформаций формы и позы в модели SCAPE имеет серьезное ограничение: трехмерные модели разных людей могут изменяться одинаковым образом при изменении одной и той же позы. Были предприняты различные попытки улучшить точность и ограничения модели SCAPE. В своей работе мы используем другую модель тела.Makehuman [42] (MH) — это приложение для трехмерной компьютерной графики с открытым исходным кодом, разработанное для создания прототипов фотореалистичных гуманоидов для использования в трехмерной компьютерной графике. MH использует 3D-морфинг. Начиная со стандартной (уникальной) базовой сетки человека, сетка может быть преобразована в большое количество объектов (мужчин, женщин, африканцев, европеоидов, азиатов, взрослых, детей и т. Д.), Полученных с помощью линейной интерполяции различных целевых моделей. Используя эту технику, почти возможно воспроизвести объекты с очень разными формами тела.MH использует графический интерфейс с ползунками, которые могут изменять основные параметры: рост, вес, пол, этническую принадлежность и мускулатуру (соотношение жира / мускулатуры), называемые макропараметрами, и измерения частей тела, называемые микропараметрами. Макро- и микропараметры составляют наборы параметров, которые определяют каждый предмет. MH специально разработан для моделирования виртуальных людей как персонажей в виртуальной реальности и в играх с простой и полной системой поз, которая включает в себя моделирование мышечных движений. Мы модифицируем MH для наших нужд, создавая два синтетических набора 3D-данных с антропометрическими измерениями субъектов.

    2.2 Генерация виртуальных (синтетических) людей

    MakeHuman ранее использовался для создания набора данных реалистичных человеческих тел. Основные приложения были в создании человеческой популяции для подгонки постели [43], для изучения случайного леса в системе компьютерного зрения [44, 45] и позиционирования камеры [46]. Насколько нам известно, это первое приложение в сфере здравоохранения.

    С MakeHuman можно создать объект, сохранить параметры и экспортировать сетку.Доступные полезные параметры включают добавление текстуры кожи и одежды как части модели. В нашу работу мы включили текстуру кожи кавказца для всех субъектов в наборах данных, как показано на рис. 3 и 4, но анализ кожи не был частью нашей работы. Мы полностью избегаем использования одежды в этом проекте. То есть предполагается, что все испытуемые обнажены или носят облегающую одежду. MH не предоставляет инструмент для создания популяции человеческих тел, но имеет очень удобный интерфейс для управления одним телом.Это очень полезно для сред компьютерной графики, где вы генерируете несколько объектов очень подробно, но не полезно в нашем сценарии. Таким образом, мы разработали плагин MH, способный создавать тела и экспортировать их в виде файлов сетки (obj). С помощью этого плагина мы можем создавать тысячи тел за относительно короткое время (~ 2 часа 30 минут на четырехъядерном процессоре для 20000 субъектов). Кроме того, мы используем инструмент измерения MH для создания таблицы измерений тела в стиле NHANES [47]. Мы создаем два набора данных: полностью случайный виртуальный набор данных (19995 субъектов) и один, полученный из набора данных NHANES [47], который мы называем виртуальным набором данных NHANES (12471 субъект).Таблица 1 показывает статистику по двум наборам данных.

    2.2.1 Виртуальный набор данных NHANES.

    Цель этого виртуального набора данных имитировать реальную человеческую популяцию. Поскольку мы можем легко получить наборы данных с измерениями частей тела (CAESAR 1-D [33], NHANES [47]), мы решили использовать эти измерения для построения соответствующих виртуальных субъектов, состоящих из трехмерных данных (сетка, состоящая из четырехугольников для MH). В частности, мы используем предметные измерения, доступные из набора данных Национального исследования здоровья и питания III (NHANES III) [47].Мы выбрали 500 субъектов из NHANES в возрасте от 15 до 75 лет (таблица A в файле S1). Используя измерения тела, мы генерируем соответствующее параметризованное тело, а затем трехмерную сетку. Параметры, используемые для генерации: пол, возраст, рост, раса, размер груди, высота бедра, длина плеча, окружность плеча, окружность бедра и окружность талии. MH представляет все макропараметры и некоторые микропараметры как нормализованное значение от 0 до 1. Для некоторых из этих параметров мы знаем диапазон, используемый MH, и в этом случае мы можем восстановить реальную меру.Для некоторых мы этого не делаем. Мы решили разрешить этим параметрам быть переменными в диапазоне данных. Первая причина этого заключается в том, что, поскольку MH использует нормализованный вес, может быть ошибочным нормировать вес NHANES с диапазоном MH. Вторая причина заключается в первоначальной цели этого проекта: изучении WBSA, связанного с формой тела. Изменение веса и соотношения мышц, но сохранение других параметров неизменными, похоже на изменение массы тела человека. Но в то же время, варьируя соотношение мышц / жира, мы получаем толстую версию и тощую версию одного и того же человека.Это очень интересно, поскольку с его помощью можно узнать, как изменяется WBSA в зависимости от изменения веса и соотношения мышечная / жировая ткань. Фактически, анализируя набор данных NHANES [47], мы обнаруживаем, что многие люди очень похожи, и мы не могли получить более крупные и непрерывные вариации формы. Таким образом, мы сгенерировали популяцию, состоящую из исходных субъектов плюс 25 вариаций каждой темы, всего 12500 субъектов для набора данных Virtual NHANES.

    2.2.2 Виртуальный случайный набор данных.

    Виртуальный набор данных NHANES предназначен для имитации реальной популяции и состоит из субъектов, полученных из набора данных NHANES, с ограниченными вариациями. Поскольку нам также нужен очень сложный набор данных, содержащий любые возможные вариации форм тела, с некоторыми телами, которые может быть трудно найти в реальной популяции, мы решили создать его. Этот набор данных, который мы называем Virtual Random , создается с использованием всего диапазона возможных вариаций параметров в движке MH.Чтобы создать этот набор данных, мы сгенерировали случайные значения для следующих макропараметров (рост, пол, раса, вес и соотношение мышц). Чтобы увеличить вариабельность полученных тел, мы генерировали эти параметры с использованием равномерного распределения, а не нормального распределения. Распределение параметров реальных популяций ближе к нормальному распределению, однако использование равномерного распределения гарантирует большее количество субъектов в крайних пределах возможных диапазонов. Фактически, как показано в [48], WBSA субъектов на крайних уровнях (например,грамм. дети и очень тучные субъекты) могут создать серьезные проблемы при прогнозировании. Однако, чтобы избежать создания предметов, слишком отличающихся от реальных человеческих тел, мы ограничиваем случайно сгенерированные параметры некоторыми возможными интервалами. Набор данных Virtual Random важен для оценки эффективности предлагаемого подхода для экстремальных форм и размеров тела. На рис. 5 показано распределение WBSA для набора данных Virtual NHANES и наборов данных Virtual Random.

    2.3 Виртуальная среда (камера)

    Создание двух виртуальных наборов данных мотивировано, главным образом, трудностью получения трехмерных изображений реальных объектов. Использование генеративного подхода, основанного на данных, делает анализ и разработку 3D-методов менее сложной задачей. Чтобы дополнить генеративный метод и полностью использовать преимущества созданных объектов, мы создали виртуальную лабораторию, состоящую из установки виртуальной камеры. Виртуальная среда — это основной инструмент для анализа трехмерной сетки тела.Он может имитировать реальный процесс сбора данных с помощью большого количества разнообразных устройств, не только новых датчиков камер глубины, но и стереосистем, традиционных 2D-камер и всех устройств, которые можно смоделировать с помощью модели камеры с точечным отверстием [49].

    В 3D-анимации виртуальная камера — это функция программного обеспечения для анимации, которая работает и ведет себя так же, как камера или цифровая камера в реальных ситуациях. Виртуальная камера основана на математических расчетах, которые определяют, как объект будет визуализирован, в зависимости от местоположения и угла обзора виртуальной камеры.Как и в случае с реальной камерой, при работе с виртуальной камерой в программах 3D-анимации вы можете использовать такие функции, как панорамирование и масштабирование или изменение фокуса и точек фокусировки. Метод, который мы использовали в нашей виртуальной камере, представляет собой простой метод распределения лучей [50]. При наведении лучей геометрические лучи прослеживаются от глаза наблюдателя (камеры) для получения образца объекта (субъекта) в направлении луча. Точки пересечения лучей с объектом (телом) составляют положения (x, y, z) поверхности объекта (тела).В этой форме распределения лучей (в отличие от объемного распределения лучей) лучи обнаруживают только точки первого пересечения (точки, обращенные к камере), но не второго пересечения (точки, которые не обращены к камере).

    Используя эту настройку виртуальной камеры, мы можем моделировать процесс получения виртуального тела с помощью камеры глубины (3D-сканер, XBOX Kinect, TOF-камера). Виртуальная среда позволяет нам изменять положение камеры относительно тела (панорамирование, наклон, масштабирование). Мы можем использовать разные модели камер с разными полями обзора (FOV) и моделями шума.Типичные артефакты с камерами глубины — это наличие дыр в полученном облаке точек. Этот вид шума очень важно учитывать в нашем анализе, поскольку он напрямую влияет на поверхность и, следовательно, на площадь поверхности. Как мы покажем позже, представленная виртуальная камера, хотя и основана на хорошо известных методах компьютерной графики, представляет некоторые новинки, адаптированные для анализа WBSA, способные учитывать различные источники шума: устройство, окклюзии тела, процесс реконструкции и другие.

    Виртуальная среда разработана с основной целью — дать возможность анализировать большое количество предметов.Следуя этой идее, он включает в себя процедуру, способную загружать информацию о предметах по одному, генерировать соответствующее облако точек в результате преобразования лучей и сохранять измерения WBSA, VBSA и тела в таблицах cvs / xlsx с соответствующими настройками ( углы, разрешение, модель шума, параметры камеры). Виртуальная среда может генерировать различные выходные данные исследуемого объекта: облако точек, сетка, грани исходной сетки, видимые с одного направления (наземная истина), реконструированная сетка из облака точек одного вида, область реконструированного объекта (только область, видимую со стороны камеры), и список лиц, видимых с одного вида.

    2.3.1 Модель камеры.

    Метод распределения лучей дает только основу для восстановления вида с учетом положения камеры. Чтобы смоделировать реальную камеру, нам нужно добавить в алгоритм преобразования лучей информацию о характеристиках объектива камеры, а именно о внутренних параметрах [49]. Мы используем модель камеры-обскуры для описания процесса получения изображения, который в основном используется для параметризации большого количества камер. Модель камеры-обскуры определяет геометрические отношения между трехмерной точкой и ее соответствующей двумерной проекцией на плоскость изображения.Это геометрическое преобразование из 3D в 2D часто называют перспективной проекцией. Мы обозначаем центр перспективной проекции (точку, в которой пересекаются все лучи) как оптический центр или центр камеры, а линию, перпендикулярную плоскости изображения, проходящую через оптический центр, как оптическую ось. Кроме того, точка пересечения плоскости изображения с оптической осью называется главной точкой. Камера-обскура (см. Рис. 6) моделирует перспективную проекцию трехмерных точек ( X , Y , Z ) на плоскость изображения ( x , y ) и может быть описана следующим образом: (1) (2) где f — фокусное расстояние камеры, т.е.е., расстояние между плоскостью изображения и отверстием.

    Внутренние / внешние параметры . Полная модель камеры может быть представлена ​​следующим соотношением.

    (3)

    Матрица Π 0 является канонической проекционной матрицей. Матрица K состоит из внутренних параметров камеры. Здесь f — фокусное расстояние камеры, s x и s y дают относительный аспект каждого пикселя. o x и o y задают координаты центра изображения. s θ — это перекос в форме пикселя, то есть его отклонение от прямоугольника, выровненного по оси. Матрица g определяет позу камеры. Элементы g составляют внешние параметры камеры (положение центра камеры относительно мировых координат). Здесь R — это матрица поворота 3 × 3, а T — вектор в.Эти две величины представляют вращение и перемещение камеры относительно мировой координаты. Чтобы найти все параметры (матрицы K, и g, ) модели камеры, нам необходимо откалибровать камеру [51]. В нашем случае это 2.5D камера. В устройствах этого типа информация, полученная датчиком, представляет собой не хроматическую информацию (RGB), а значение интенсивности, пропорциональное расстоянию до точки P (см. Рис. 6). Эти устройства, однако, по-прежнему соответствуют модели камеры-обскуры [49], но процедура калибровки камеры отличается [52], [53], и окончательные параметры остаются такими же, как в приведенном выше уравнении.

    Мы калибруем Microsoft Kinect для Xbox [28], используя метод, описанный в [53], и мы используем внутренние данные калибровки для моделирования этой камеры в нашей виртуальной среде. Помимо внутренних параметров в модели крошечного отверстия, виртуальная среда также должна учитывать другое неидеальное поведение устройства. Геометрические характеристики камеры фиксируются в модели камеры, но нам необходимо учитывать электрические характеристики датчика. Датчик и подключенные к нему электрические компоненты преобразуют свет в электрические сигналы, а затем в цифровые сигналы (уровни серого).В этом процессе сигнал обычно искажается шумом, который в случае устройства 2.5D приводит к искажению поверхностей.

    Для устранения шума на карте глубины можно использовать ряд общих методов, и некоторые из них оказались очень эффективными. Однако в нашей виртуальной среде цель состоит в том, чтобы смоделировать реальную камеру, используя модель, которая способна воспроизвести реальное поведение камеры. Мы реализуем метод, предложенный Нгуеном и др. [54]. Этот метод измеряет как поперечное, так и осевое распределение шума в зависимости как от расстояния, так и от угла наклона Kinect к наблюдаемой поверхности.Используя эту процедуру, мы можем моделировать различные сценарии, добавлять шум к окончательной регистрации и реализовывать стратегии подавления шума, способные уменьшить влияние шума на расчет WBSA.

    2,4 Площадь всей поверхности тела с одного взгляда

    Площадь всей поверхности тела (WBSA) — это двумерная область поверхностной кожи тела. В нашем случае мы используем сетку виртуальных объектов как аппроксимацию кожи, а соответствующую область — как WBSA. Обычные сетки состоят из вершин, граней и ребер.Грани можно рассматривать как двухмерные многоугольники с заданными вершинами, которые составляют поверхность трехмерного объекта. На рис. 7 показано каркасное представление используемой сетки тела. Объект, полученный с помощью 3D-сканера, может иметь около 50000 лиц. Вычисление общей площади сетки — это не что иное, как сумма двумерных площадей каждой грани [55]. Расчет площади может быть выполнен с использованием обычных геометрических формул с использованием длин кромок каждой грани. К сожалению, в этой, казалось бы, простой операции есть некоторые сложности.Как уже упоминалось, человеческое тело может принимать самые разные позы и принимать разные формы под разными углами наблюдения. В этой ситуации окклюзии и кривизна поверхности делают расчет площади с одного ракурса более сложной проблемой. Результатом метода лучей является облако точек, полученное путем пересечения лучей с объектом (рис. 8). Плотность облака точек зависит от разрешения датчика и расстояния от камеры (уравнение 2). Чтобы вычислить площадь поверхности из облака точек, нам нужно восстановить поверхность сетки.Литература по этой теме обширна, особенно по компьютерной графике. Традиционные методы включают в себя маршевые кубы [56], реконструкцию поверхности Пуассона [57], реконструкцию жадной поверхности [58]. К сожалению, этот процесс может вызвать дополнительный шум и неприятности в виде топологических ошибок, дырок и искажений поверхности. Однако для анализа отношения WBSA-VBSA без шума реконструкции нам необходимо вычислить площадь треугольников сетки, видимых камере, непосредственно из исходной сетки без каких-либо искажений, создав то, что мы считаем основным истинным значением VBSA.Использование ванильной реализации алгоритма приведения лучей не позволит получить значения для областей, а только положение (x, y, z) лучей, пересекающих сетку. Простым, но эффективным вкладом является использование списка идентификаторов треугольников (ID). ID треугольника — это уникальный код, связанный с одним и только одним треугольником сетки. Для каждого луча, падающего на поверхность сетки, мы получаем идентификатор треугольника (ID), отличный от точки (x, y, z), лежащей на поверхности треугольника.Набор точек будет составлять точку облака, идентификаторы треугольников будут составлять список видимых треугольников. Мы упорядочиваем, сортируем и удаляем несколько идентификаторов, поскольку несколько лучей могут попасть в один и тот же треугольник. Наконец, мы извлекаем площади треугольников в списке из исходной сетки. Эта процедура даст нам «наземную истину» VBSA без какого-либо аддитивного шума из-за промежуточной обработки. Этот метод дает очень точные результаты, но он может переоценить реальную площадь, если сетка имеет небольшое количество треугольников (грубое разрешение).Фактически, если треугольник виден частично, этот метод все равно вычислит всю площадь треугольника. Однако, поскольку каждая сетка тела состоит примерно из 28000 треугольников, каждый треугольник имеет очень небольшой вклад, а часть треугольника дает еще меньший вклад. Решение состоит в том, чтобы увеличить количество треугольников с помощью алгоритма подразделения поверхности. Список треугольников очень важен, потому что мы можем изучать взаимосвязь WBSA-VBSA и положение камеры без аддитивного шума, исходящего от датчика, процесса реконструкции поверхности или шейдеров.Без потери общности представленный вклад чрезвычайно полезен для изучения нового алгоритма машинного обучения, устойчивого к большому количеству неприятностей.

    Рис. 8. Облако точек, полученное в виртуальной среде.

    Субъект 8 из набора данных Virtual NHANES при θ = 60 ° ϕ = 60 ° при просмотре под разными углами. На этих снимках можно увидеть недостающие части тела из-за операции лучевого моделирования с учетом положения камеры.

    https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0166749.g008

    Другой типичной проблемой современных камер глубины является проблема отражения от поверхности. Когда поверхность объекта является отражающей или освещена сильным источником инфракрасного света (Солнце), полученная карта глубины поверхности представляет собой раздражающие дыры. Были представлены различные методы «заполнения» отверстий [59], но это может быть очень сложно, когда поверхность может принимать очень сложные формы. Подобные отражения, или полупрозрачные материалы, широко моделируются с помощью методов литья лучей.Добавляя источник света в виртуальную среду, кроме камеры, мы можем воспользоваться моделями затенения для лучшей формализации проблемы. Более надежным решением будет использование подхода на основе данных, способного изучить деформацию поверхности, закрытые области и артефакты из-за зашумленных данных. Наша разработанная система представляет собой структуру, способную изучать определенную таким образом систему машинного обучения. Имея список наблюдаемых треугольников, мы можем случайным образом выбрать подмножество и исключить некоторые треугольники из списка.В то же время мы можем стереть соответствующие точки из облака точек. Эффект заключается в создании дыр на карте глубины, получая обычный артефакт датчика глубины. Определенная система, управляемая генеративными данными, может легко обучить контролируемый алгоритм машинного обучения. Еще одно приложение — анализ нового алгоритма реконструкции, способного справиться с более сложными ситуациями. Например, в рамках этой структуры мы можем получить достоверную информацию о площади поверхности непосредственно из исходной сетки, затем мы можем вычислить искажение, вносимое алгоритмом реконструкции, и ошибку прогнозирования с помощью VBSA.В рамках нашей концепции все эти процессы можно рассматривать отдельно, каждый со своей собственной моделью аддитивного шума.

    2.4.1 Расчет площади поверхности.

    В качестве приложения представленной структуры мы анализируем взаимосвязь между WBSA и VBSA при изменении положения камеры. Начальное значение площади поверхности для всей сетки было вычислено в модуле MH и сохранено в таблицах (см. Таблицу B в 4.4). После операции ray casting нам нужно вычислить видимую площадь поверхности, VBSA, исходя из видимой части меша.Учитывая ребра треугольника u и v (см. Рис. 9), для получения площади поверхности мы используем стандартное соотношение: (4) где × обозначает произведение двух векторов u и v , а | | обозначает величину перекрестного произведения. Величина поперечного произведения — это площадь параллелограмма, длина ребер которого составляет × и × (см. Рис. 9). Это в два раза больше площади треугольника, края которого равны на и на .Результатом этой операции является площадь поверхности единственного треугольника. Наша исходная сетка MH состоит примерно из 28000 граней, но, учитывая простоту этой операции, это можно сделать почти в реальном времени.

    2.4.2 Состав WBSA-VBSA.

    После получения площади поверхности тела обзора из данного вида, скажем, VBSA ( θ , ϕ ), следующим шагом является анализ отношения WBSA-VBSA. Du Boise и Du Boise [1] вычисляют WBSA как сумму площадей различных частей тела.В [24] подразделение дано процессом сбора, где на лобную часть тела приходится более 50% (52%) WBSA. Аналогичным образом мы разлагаем WBSA на наблюдаемую площадь поверхности тела (VBSA) и ненаблюдаемую или отсутствующую. Цель состоит в том, чтобы вывести WBSA из VBSA: (5) где вектор c содержит неизвестные задачи прогнозирования. Подход следующий. Мы обрабатываем тела, сгенерированные в наборе данных Virtual NHANES и наборе данных Virtual Random, с помощью виртуальной среды, размещая камеру в разных местах, которые охватывают телесный угол, охватывающий все возможные виды с камеры на тело.Положения камеры составляют в телесном угле -90 ≤ θ ≤ 90 и -90 ≤ ϕ ≤ 90. Поскольку виртуальные наборы данных состоят из симметричных объектов, мы ограничиваем азимутальный угол с левой стороны объекта, покрывающего объект. углы от передней левой стороны к задней левой стороне (см. Рис. 1). Мы ограничиваем позу тела позой по умолчанию на рис. 7, сохраняя постоянное расстояние между объектами и камерой (4,3 метра). Это расстояние было найдено эмпирически с учетом самого высокого человека в наборе данных.

    2,5 Статистический анализ

    Результатом виртуальной среды является пара VBSA-WBSA для каждого вида камеры (таблица B в файле S1). Чтобы найти связь между WBSA и VBSA, мы должны предположить, что статистическая модель будет использоваться для вывода. Из первого графика зависимости VBSA от WBSA (рис. 10) мы видим, что модель линейной регрессии потенциально может получить хорошие результаты. Вектор c ( θ , ϕ ), который является функцией положения камеры θ , ϕ , состоит из параметров линейной регрессии: (6) где c 0 — точка пересечения, а c 1 — линейный коэффициент зоны обзора.Учитывая определенное расположение камеры ( θ , ϕ ), чтобы найти линейные параметры, нам нужно решить задачу наименьших квадратов: (7)

    Чтобы избежать проблемы переобучения при прогнозировании, мы используем модальность перекрестной проверки в k раз с k = 10. Результатом является вектор c линейных коэффициентов как функция двух углов. Мы повторяем обучение для разных разделов набора данных: мужчины, женщины, дети, взрослые, маленький рост ( S ≤ 140 см ), нормальный рост ( S = 140-200 см ), большой рост ( S > 200 см ).Еще один интересный анализ — использование некоторых измерений в прогнозировании. Как видно из корреляционной матрицы в таблице 2, некоторые измерения сильно коррелируют с WBSA ( ρ > 0,9). Мы проводим этот анализ с целью показать возможные преимущества использования некоторых измерений тела. Из соотношения в уравнении 5 расширение линейного метода наименьших квадратов на несколько входов принимает форму: (8) где вектор c = { c 0 , c 1 ,…, c n } состоит из неизвестных параметров линейной регрессии.Улучшение характеристик с использованием антропометрических измерений строго зависит от точности этих измерений. Теоретически, с системой, способной фиксировать другие измерения с высокой точностью, можно получить лучший прогноз. Однако часто это не так, потому что отверстия и окклюзии играют решающую роль в точности. Мы сообщаем результаты регрессии без учета ошибок измерения.

    3 Результаты

    3.1 Сгенерированные виртуальные наборы данных

    На рис. 7 показана сеточная модель для одного из сгенерированных субъектов, а на рис. 5 показано распределение WBSA в наборах данных.Примеры мужчин и женщин в наборе данных при различных соотношениях мышц / жира показаны на рисунках 3 и 4. MH определяет текстуру для данного субъекта на основе пола, возраста и расы. Также возможно добавить некоторые другие структуры, такие как короткие или длинные волосы, однако эта функция не использовалась в этой работе. В таблице 1 показаны составы сгенерированных наборов данных. Мы включили информацию о наборе данных EORTC (Европейская организация по исследованию и лечению рака [7, 60]) для сравнения. Для сгенерированных наборов данных WBSA вычисляется из исходной сетки.Для EORTC WBSA вычисляется с использованием традиционных формул. Набор данных Virtual Random имеет значительно большую дисперсию, включающую множество разновидностей предметов. Набор данных Virtual Random содержит субъектов, которых трудно найти в общей популяции (обратите внимание, что на рис. 5 слева есть субъекты, у которых WBSA приближается к 400 дм 2 !). EORTC имеет средний WBSA выше, чем Virtual NHANES. Поскольку EORTC рассматривает больных раком, он состоит почти исключительно из взрослых. Вместо этого наши наборы данных состоят из большого количества возрастов.

    3.2 View BSA сильно коррелирует с WBSA

    Во-первых, мы проанализировали корреляцию между доступными количествами (WBSA, VBSA и измерения тела). В таблице 2 показана корреляционная матрица для анализируемых величин для всех субъектов в наборе данных Virtual Random для ( θ = 0 °, ϕ = 0 °). В качестве статистики мы используем показатель Спирмена ρ . WBSA сильно коррелирует с VBSA ( ρ = 0,9992). WBSA также сильно коррелирован ( ρ > 0.9) со следующими величинами: рост, окружность бедер, лобная грудь. Другие показатели, которые имеют высокую корреляцию ( ρ > 0,8) с WBSA, включают: окружность талии, окружность груди, окружность под грудью и окружность шеи. Корреляция между WBSA и ростом тривиальна, поскольку рост является одним из параметров, напрямую связанных с площадью поверхности тела (все формулы WBSA основаны на росте и весе). Корреляция — интересный индикатор, поскольку он может помочь нам определить, какие параметры могут дать лучший прогноз WBSA.

    3.3 Линейный регрессионный анализ

    На рис. 10 показан график разброса с использованием VBSA (ось x) и WBSA (ось y). Каждая тема представлена ​​точкой в ​​координатах (VBSA, WBSA). Зависимость явно линейная, поэтому мы анализируем характеристики модели линейной регрессии. Мы используем регрессионную модель DAAG Tool [61], чтобы найти неизвестные модели. Мы используем перекрестную проверку в k раз (k = 10) для вычисления ошибки предсказания для линейных моделей, определенных в уравнениях 5 и 8, повторяя эксперименты с использованием различных разделов данных (все испытуемые, мужчины, женщины, взрослые, дети, маленький рост, нормальный рост, большой рост).На рисунках 11 и 12 и в таблицах C-AF в файле S1 показаны результаты этого прогноза. Каждая строка в таблицах соответствует ориентации камеры по отношению к объекту. Для каждого испытуемого мы проанализировали углы θ = 0 °, 30 °, 45 °, 60 °, 90 °, 120 °, 135 °, 150 °, 180 ° для азимута и ϕ = 0 °, ± 30 °, ± 45 °, ± 60 °, ± 90 ° по углу места. Для ϕ = ± 90 ° у нас было только θ = 0 °, так как изменение азимутального угла не повлияет на зону обзора. Мы сообщаем (в файле S1) некоторые статистические показатели, необходимые для оценки проверки соответствия, такие как t-значение, стандартное отклонение и различные ошибки прогнозирования, заданные R: остаточная стандартная ошибка (SE), среднеквадратичная ошибка перекрестной проверки (RMSE). ), среднеквадратичная ошибка прогнозирования при перекрестной проверке (MSPE), средняя абсолютная ошибка прогнозирования при перекрестной проверке (MAPE).

    Рис. 11. Результаты, основанные на наборе данных Virtual Random.

    Влияние ориентации камеры (азимута и возвышения) на коэффициент прогнозирования VBSA (справа) и на среднеквадратичную ошибку перекрестной проверки (слева): (a) Все испытуемые; (б) Все субъекты с ростом; (c) Взрослые субъекты; (d) Детские предметы.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0166749.g011

    Рис. 12. Ошибки прогнозирования WBSA при угле места.

    ϕ = 0 °: (a) Использование набора данных Virtual Random, (b) Набор данных Virtual NHANES.Результаты для разных групп: все испытуемые, взрослые, дети, маленькие, нормальные, большие. Без роста.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0166749.g012

    Модель линейной регрессии проверяется с использованием графика QQ (рис. S1) остатков и проверкой того, что требуется допущение постоянной дисперсии (гомоскедастичности). для оценки наименьших квадратов. Мы показываем полный анализ в файле S1.

    3,4 Влияние расстояния камеры

    Расстояние датчика глубины от объекта может существенно повлиять на предполагаемую WBSA.Мы предположили фиксированное расстояние, как в реальном клиническом сценарии, когда субъект стоит перед камерой. В этой ситуации расстояние определяется полем зрения камеры. Чтобы вместить большое количество объектов с разным ростом, мы вычисляем расстояние от объекта до центра камеры, используя модель точечного отверстия: [49]: (9) где ψ — вертикальное поле зрения датчика глубины, а D — расстояние от объекта до центра камеры.Мы обнаружили, что на расстоянии 4,3 метра могут разместиться все испытуемые из двух наборов данных. Все полученные результаты относятся к стандартному расстоянию 4,3 метра. В файле S1 мы сообщаем результаты для различных расстояний в диапазоне 3,5–5 метров. Интересно отметить, что на расстояниях ниже 4,3 метра некоторые тела не помещаются в кадр, что типично для системы видеонаблюдения с фиксированной камерой. Результаты показывают, что соотношение WBSA-VBSA быстро отклоняется от линейности. Расстояние сильно влияет на конечный результат, поскольку точность датчика ухудшается с увеличением расстояния по квадратичному закону [54].В нашем анализе это поведение заметно из анализа ошибок восстановления, где мы комбинируем различные компоненты шума.

    3.5 Влияние азимута и высоты на вычисленный WBSA

    Как и ожидалось, ориентация камеры (по азимуту θ и углу места ϕ ) оказывает значительное влияние на вычисленную WBSA. На рисунках 11 (а) и 13 (а) (см. Также таблицы в файле S1) показано изменение линейного коэффициента VBSA и среднеквадратичной ошибки регрессии (среднеквадратическая ошибка) как изменение азимутального угла для разных углов места.

    Рис. 13. Результаты основаны на наборе данных Virtual NHANES.

    Влияние ориентации камеры (азимута и возвышения) на коэффициент прогнозирования VBSA (справа) и на среднеквадратичное значение перекрестной проверки (слева): (a) Все испытуемые; (б) Все субъекты с ростом; (c) Взрослые субъекты; (d) Детские предметы.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0166749.g013

    Для азимутального угла θ = 0 °, объекты появляются с максимальной площадью (VBSA) тела, обращенной к камере, и линейным коэффициентом (vbsa) находится на минимальном значении.По мере увеличения азимутального угла до θ = 90 ° VBSA уменьшается, а линейный коэффициент увеличивается. При θ = 90 ° площадь, обращенная к камере, минимальна, поскольку это угол, при котором камера может видеть только одну сторону тела. По мере того, как азимутальный угол изменяется от 90 ° до 180 °, форма тела аналогична передней части, но из-за положения тела закрытые области имеют значение: VBSA увеличивается, поскольку область, обращенная к камере, увеличивается, а VBSA коэффициент уменьшается.Для ошибки перекрестной проверки (рис. 11 (a) слева) RMSE имеет особенное поведение. Для всех азимутальных углов θ ≤ 90 ° ошибка увеличивается, но достигает максимума при θ = 60 °, а не при θ = 90 °, как прогнозировалось. Это неожиданное поведение подтверждается для углов места ϕ = 30 °, 45 °, 60 °. Интуитивно азимутальный угол с наименьшей точностью должен быть θ = 90 °, потому что тело представляет для камеры наименьшую площадь. Напротив, это верно для угла θ = 60 °.Объяснение такого поведения состоит в том, что под этим углом тело представляет собой более перекрывающиеся области. Для обратного угла θ = 150 ° (обратного по отношению к 90 °) этого не происходит, потому что руки слегка изогнуты вверх и, следовательно, уменьшают площадь окклюзии. Такое поведение наблюдается не для каждого угла места. При ϕ = 0 ° самая низкая точность достигается при θ = 90 °. Причина в том, что когда камера выровнена по центру корпуса, максимальное перекрытие наблюдается при θ = 90 °, но по мере увеличения высоты все меньше и меньше площади обращено к камере, поэтому может появиться больше артефактов.

    При изменении угла возвышения, как и при изменении угла азимута, камера просматривает меньшую площадь. Но, в отличие от азимутального случая, это поведение не является линейным и плавным, как описано выше. Фактически, наблюдая графики на рис. 14, мы видим, что коэффициент VBSA не всегда увеличивается линейно. Смотрите результаты при θ = 30 °, 45 °, 60 °. Для этих углов перекрывающиеся области из-за левой руки и ноги играют роль нелинейного компонента, заставляя соотношение отклоняться от линейности.Перехват имеет максимум примерно при θ = 60 °. Перехват связан со смещением прогноза, смещением, которое необходимо добавить при линейном увеличении VBSA. WBSA и VBSA линейно коррелированы. Для θ = 60 ° есть много окклюзий, и ноги перекрываются. В этой ситуации мы регистрируем наибольшую ошибку прогноза.

    Рис. 14. Результаты, основанные на наборе данных Virtual Random.

    Влияние ориентации камеры (азимута и возвышения) на коэффициент прогнозирования VBSA (справа) и на вычисленное значение WBSA CV RMSE (слева).(а) Все предметы. (b) Все субъекты с ростом. (c) Взрослые субъекты. (d) Детские предметы.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0166749.g014

    Для оценки прогноза мы использовали k -кратную перекрестную проверку. Мы случайным образом составляем складки, используя функцию из пакета CVTOOL в R [61]. Мы измеряем эффективность предсказания BSA с точки зрения ошибок предсказания: среднеквадратичная ошибка (RMSE) при перекрестной проверке k в раз, обозначенная в таблицах как CV RMSE, но также CV MSPE (среднеквадратичная ошибка предсказания) и CV MAPE ( средняя абсолютная ошибка прогноза).Поскольку WBSA и VBSA рассчитываются на основе сетки с базовой единицей в дециметре ( дм, ), WBSA выражается в квадрате дециметров ( дм, 2 ). Среднеквадратичная ошибка перекрестной проверки (CV RMSE) также выражается в квадрате дециметров, тогда как средняя абсолютная ошибка предсказания перекрестной проверки (CV MAPE) выражается в процентах (%). CV RMSE варьируется от максимального значения 5,5 дм 2 , когда камера находится в неблагоприятном положении 90 ° по углу места, до минимального значения 0.71 дм 2 . Их можно рассматривать относительно среднего WBSA, для виртуального набора данных среднее значение составляет 167 дм 2 , а относительная ошибка составляет 0,6%. Поведение CV RMSE не является прямым, но кажется связанным с закрытыми областями и, следовательно, с положением камеры. Во всех прогнозах CV RMSE была выше для положений камеры перед объектом (азимут 0–90) и, как правило, имеет высокое значение около θ = 60 °.Однако наибольшее значение соответствует углу наклона 90 °, при котором камера может видеть в основном след объекта. В этом случае компонент роста полностью отсутствует на изображении, но прогноз все же может получить приличную оценку для людей с ожирением.

    3,6 регресс с ростом

    Поскольку WBSA зависит от роста и с учетом высокой корреляции (см. Таблицу 2), мы ожидаем улучшения результатов за счет включения роста в модель прогнозирования (уравнение 8). На рисунках 11 (b), 12 и 13 (b) показано влияние включения в модель роста.В целом, мы получаем более низкую ошибку прогнозирования для большинства анализируемых углов, как видно на рис. 12, хотя в некоторых случаях улучшение может быть не столь значительным, например, когда азимутальный угол θ удаляется от 90 °. Хотя не всегда возможно получить рост с точной точностью, это не так в медицинской клинике, где контролируемая среда всегда позволяет обнаружить. Однако в более свободной среде мы должны учитывать ошибку определения роста и ее влияние на оценку WBSA.Это выходит за рамки данной работы.

    3,7 Регрессия с группировкой

    Мы исследуем характеристики системы для различных категорий людей. Мы сгруппировали наши виртуальные предметы в 5 разных классов (мужчины / женщины, взрослые / дети, маленький / нормальный / большой рост), и мы используем эти разделы для изучения линейной системы. Затем, используя 10-кратную перекрестную проверку, мы вычисляем ошибку предсказания. На рис. 11–15 показаны коэффициент VBSA, ошибка RMSE и сравнение ошибок для случаев с группировкой и без нее.Группировка по-разному влияет на ошибку предсказания. Удивительно, но группировка не всегда приводила к улучшению. Фактически, ошибки для взрослых кажутся больше, чем ошибки, полученные для всех предметов. Вместо этого у нас есть улучшения для детей, маленького роста и нормального роста. Использование роста в групповых моделях приводит к значительному улучшению для большинства групп (см. Рис. 11 и 13).

    4 Обсуждение

    В этой работе мы представили интегрированную структуру компьютерного зрения, чтобы сделать вывод о связи между площадью всей поверхности тела (WBSA) и площадью поверхности тела обзора (VBSA) для данной точки обзора объекта.В этом разделе мы обсудим некоторые наблюдения из полученных результатов. На рис. 11, 13 (b) и 12 показаны ошибки прогноза WBSA для различных экспериментальных настроек с использованием двух наборов данных. Другие графики, показывающие поведение ошибки WBSA, можно найти в файле S1. На всех графиках прогноза WBSA мы можем видеть логически интуитивную закономерность: ошибка остается низкой для азимутальных углов между 0–45 ° и 135–180 °, но выше для углов 60–150 °. На основе этого обычного поведения мы обсуждаем ряд интересных наблюдений, некоторые из которых не так очевидны.Некоторые из них очень трудно наблюдать.

    4.1 Фронтальная VBSA против задней VBSA

    Интересным наблюдением является различие в поведении VBSA (и, следовательно, вычисленного WBSA), когда объект рассматривается спереди или сзади. Как сообщается в [1] и [24], на фронт приходится более 50% общей WBSA. Как видно из RMSE (рис. 11 (a) и 11 (b)), ошибки от задней части всегда меньше, чем от соответствующих углов спереди.Объяснений этому может быть несколько. Поскольку руки слегка согнуты вперед, при взгляде на сетку спереди окклюзии больше. Более того, передняя часть человеческого тела и, следовательно, сетка имеет гораздо больше изогнутых поверхностей спереди, и поэтому моделировать их сложнее. Это можно заметить, сравнивая RMSE для мужчин и женщин: несмотря на некоторую нерегулярность поведения (у мужчин более высокая RMSE при θ = 90 °, чем при θ = 60 °), средняя RMSE для мужчин ниже, для фронтальные углы (0 ° ≤ θ ≤ 90 °), чем у женщин.

    4.2 Нелинейность в соотношении WBSA-VBSA

    На рисунках 11, 12 и 13 показано, что RMSE увеличивается по мере приближения азимутального угла к 90 °. Такое же поведение наблюдается при приближении угла места ϕ ± 90 °. Интуитивно понятно, что для этих углов VBSA вряд ли может вывести WBSA объекта. В этих ситуациях существует много перекрывающихся областей, отличных от обычных окклюзий (ступни, подмышки, промежность и т. Д.), Что дает более высокую ошибку в линейном прогнозировании, поэтому соотношение VBSA-WBSA отклоняется от линейности.На рис. 16 показано соотношение VBSA-WBSA для двух наборов данных при θ = 60 ° ϕ = 60 °. Обратите внимание, что для этих углов условие гомоскедастичности (постоянной дисперсии) не выполняется. У людей с маленьким WBSA есть небольшая дисперсия, в то время как у больших людей очень большая дисперсия. В этой ситуации все еще можно использовать линейную модель, предполагая, что мы допускаем небольшое снижение производительности для субъектов с небольшим WBSA, но это сильно повлияет на производительность для субъектов с высоким WBSA. На рис. 12 показаны характеристики линейной модели для разных категорий.Для высоких и очень высоких значений WBSA необходимо рассмотреть другой подход (нелинейный).

    4.3 Оценка измерений WBSA

    Измерение WBSA реальных людей очень сложно, часто трудоемко, громоздко и неудобно для объекта (например, слепок парижской обертки). Таким образом, наличие достоверных данных в исследованиях WBSA всегда является проблемой. В такого рода исследованиях необходимо измерить реальных людей, чтобы составить основную истину. Наш метод, напротив, использует основную истину виртуальных предметов.Мы создаем эти предметы, стараясь максимально приблизить их к реальным людям. Мы предложили генеративный подход, управляемый данными, который обычно используется в компьютерной графике, а в последнее время — в средах искусственного интеллекта и машинного обучения [41, 62]. Предлагаемая структура может моделировать реальную среду с реальными предметами и реальными устройствами, учитывая все возможные искажения и артефакты, присутствующие в реальном процессе. В этой виртуальной среде у нас есть полный контроль над различными компонентами, что идеально подходит для изучения реальных процессов и алгоритмов машинного обучения.Однако мы по-прежнему не можем сравнивать наши изученные алгоритмы с традиционными методами (например, формулами и 3D-сканером) из-за нехватки достоверных данных. Например, прямое сравнение изученных моделей с формулами будет некорректно поставленной задачей, поскольку мы не знаем, какой метод ближе к реальной мере. Использование одновременного 3D-сканера и Microsoft Kinect создаст ту же некорректную проблему. Однако эта ситуация может быть полезна для сравнения изученной системы с реальным сценарием.Хотя очень важно понимать точность 3D-сканера и настройки, использованные для получения данных, к сожалению, в настоящее время у нас нет такой возможности, и мы рекомендуем любой исследовательской лаборатории протестировать и улучшить нашу структуру, а именно: построен из инструментов с открытым исходным кодом.

    4.4 Реконструкция

    Как объяснено в разделе 2.4.1, извлечение WBSA основано на вычислении площади треугольной сетки. Субъекты в наборах данных уже представлены в виде сетки с WBSA, рассчитанным с помощью плагина MH.Тем не менее, результат лучевого анализа представляет собой облако точек, как показано на рисунках 3 и 8. Основным шагом в определении VBSA является реконструкция поверхности. Поскольку реконструкция поверхности является горячей темой в компьютерной графике и выходит за рамки наших целей в этой работе, мы решили изучить ее влияние с помощью только одного известного алгоритма: алгоритма жадной реконструкции поверхности [58]. В этом эксперименте мы используем настройку по умолчанию, которая должна дать хорошие результаты.

    Перед применением алгоритма реконструкции промежуточным этапом является расчет нормалей точек.Для этого мы использовали алгоритм на основе интегральных изображений [63], реализованный на библиотеке PCL. Мы оценили время реконструкции ≈ 0,5 с в среднем для одного объекта (объекты с большим количеством перекрывающихся областей замедляют алгоритм). На рис. 15 показана ошибка перекрестной проверки для линейной регрессии с использованием VBSA, рассчитанного на основе реконструированной поверхности для всех субъектов. На рис. 17 показано влияние ошибки реконструкции на прогноз WBSA для данной ориентации камеры и для другого класса объектов в наборе данных Virtual Random.Мы видим, что при указанном угле возвышения ϕ = 0 ° ошибки, как правило, ниже для азимутального угла 0 ° ≤ θ ≤ 45 ° и 135 ° ≤ θ ≤ 180 ° (менее примерно 6 % для MAPE и менее примерно 5,0 для RMSE). Эти результаты показывают ошибку реконструкции как аддитивный шум на VBSA. Этот шум состоит из двух основных компонентов. Первая — это ошибка, связанная с нормальным вычислением точек. Фактически, ошибки в нормальном направлении повлияют на последующую реконструкцию поверхности.К сожалению, из-за очень сложной природы человеческого тела и дополнительной сложности, связанной с перспективным видом в операции приведения лучей, вычисление нормалей не так просто. Отсутствие соседних точек, поверхности со странными углами из-за нежесткой природы тела делают эту операцию более сложной и подверженной ошибкам. На рис. 8 (d) показан результат обычного расчета. Второй источник шума — реконструкция поверхности. Эта базовая операция отвечает за преобразование необработанного или базового представления предмета (т.е. облако точек данных) в замкнутую коллекторную сетку. Одной из основных проблем алгоритмов реконструкции поверхности является заполнение отверстий. Дыра в сетчатой ​​структуре, возможно, вызвана зазорами в сетчатой ​​структуре, которые, если их не трогать, могут привести к появлению на поверхности множества неровных границ. Это явление является основным источником ошибок при расчете площади поверхности. Фактически, поскольку мы просто вычисляем площади отдельных треугольников, ошибочная реконструкция добавит границ, которые увеличат вычисленную площадь поверхности.Такое поведение наблюдалось во время установки программного обеспечения. Чтобы исправить этот эффект, мы выполнили сглаживание методом наименьших квадратов и выборку с помощью вокселей перед окончательной реконструкцией.

    Рис. 17. Результаты основаны на наборе данных Virtual Random.

    Влияние ошибки реконструкции сетки на прогноз WBSA для данной ориентации камеры (азимута и возвышения): введите коэффициент прогнозирования VBSA (справа) и на CV RMSE (слева): (a) для всех субъектов. (б) взрослые субъекты. (c) детские предметы.

    https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0166749.g017

    Обычно каждый алгоритм реконструкции поверхности тестируется с использованием SSD или аналогичных средств. К сожалению, поскольку вычисление площади поверхности основано на вычислении площади треугольника, обычные меры не всегда учитывают реконструированную топологию окончательной сетки. Эти искажения топологии могут резко ухудшить расчет площади поверхности.

    Все эти методы точны и позволяют получить надежную поверхность, однако для восстановления частичной поверхности объекта им требуется значительное время.Моделирование датчика глубины дает нам то, что называется организованным облаком точек (точки (x, y, z) организованы в виде матрицы, как пиксели изображения), и мы можем использовать более быстрые и простые методы для реконструкции, например [64].

    Калькулятор ИМТ

    | Проверьте свой индекс массы тела

    Этот калькулятор должен использоваться только взрослыми (беременные или кормящие женщины не должны полагаться на эти значения ИМТ), и на его значениях не следует предпринимать никаких действий, кроме как проконсультироваться с соответствующим квалифицированным лицом, таким как доктор.

    Калькулятор даст вам представление о том, как ваш вес соотносится с общепринятыми значениями. Индекс массы тела (или ИМТ) рассчитывается как ваш вес (в килограммах), разделенный на квадрат вашего роста (в метрах), или ИМТ = кг / м2.

    Надежен ли индекс массы тела?

    Ваш ИМТ или индекс массы тела — это показатель вашего веса по сравнению с вашим ростом. Точная оценка ожирения важна, поскольку избыточный вес или ожирение значительно увеличивает риск различных заболеваний, включая диабет 2 типа, болезни сердца и рак.По мере увеличения уровня избыточного веса или ожирения все внимание уделяется ИМТ и его недостаткам как показателю идеального веса для отдельных лиц, а не для целых популяций людей, где применяются «средние».

    «У некоторых людей естественное телосложение больше, чем у других. Но это вызывает довольно небольшие отклонения в весе и учитывается в диапазоне здорового ИМТ. На самом деле не существует такой вещи, как крупнокостные». Dr Jan Sambrook, Как похудеть здоровым способом

    Для большинства взрослых ИМТ дает хорошую оценку рисков для здоровья, связанных с весом.Если ваш ИМТ превышает 35, ваш вес определенно ставит под угрозу ваше здоровье, независимо от перечисленных ниже факторов. Однако бывают ситуации, когда ИМТ может недооценивать или переоценивать эти риски в диапазоне 25-35 ИМТ. Основными из них являются:

    Дети

    Ваш терапевт или патронажный врач может посоветовать, где находится ваш ребенок на «центильных диаграммах», используемых для определения здорового веса детей.

    Беременные женщины

    Обычные оценки ИМТ неприменимы, если вы беременны.

    Если вы очень мускулистые

    ИМТ предполагает, что у вас среднее количество жира в организме, включая «внутрибрюшной жир» — жир глубоко внутри полости желудка, а не под кожей. Интраабдоминальный жир гораздо более тесно связан с риском развития диабета 2 типа и сердечных заболеваний, чем подкожный жир.

    Если вы очень мускулисты, ваш уровень жира в организме может быть ниже, чем прогнозируется вашим ИМТ. Однако это относится только к людям, которые делают много упражнений — намного больше, чем в среднем.

    Если вы выходец из Азии

    Люди азиатского происхождения склонны к накоплению внутрибрюшного жира (жир глубоко внутри полости желудка, а не под кожей) при более низком ИМТ, чем у людей европейского происхождения. Людей с такой схемой набора веса называют «яблоками», а не «грушами» из-за контура их тела. Это означает, что их риски для здоровья начинают расти при более низком ИМТ, потому что внутрибрюшной жир напрямую связан с развитием сердечных заболеваний и диабета 2 типа.

    Всемирная организация здравоохранения изучила доказательства и из-за различий между разными азиатскими популяциями официально не изменила пороговые значения. Тем не менее, он рекомендует, чтобы в целях общественного здравоохранения некоторые азиатские группы считались страдающими избыточным весом, если их ИМТ составляет 22-25, и страдающими ожирением при ИМТ 26-31.

    Пожилые люди (старше 65, возможно, старше 60)

    Поскольку у пожилых людей мышечная масса имеет тенденцию к снижению, а жировые отложения — к увеличению, ИМТ может не точно отражать жировые отложения, если вы старше 60 лет.

    Альтернативные оценки рисков для здоровья, связанных с весом

    Если вы считаете, что ИМТ может неточно отражать ваш избыточный вес или ожирение, измерение окружности живота, талии и бедер или отношения талии к высоте может дать вам более реалистичную оценку.

    Окружность талии

    Вы измеряете окружность талии на полпути между нижней частью грудной клетки и верхней частью тазовых костей, при этом рулетка должна быть параллельна полу. Вы должны выдыхать при измерении.

    Мужской
    • Повышенный риск для здоровья — ≥94 см
    • Высокий риск для здоровья — ≥102 см

    Женский

    • Повышенный риск для здоровья — ≥80 см
    • Высокий риск для здоровья — ≥88 см

    Отношение талии к бедрам

    Чтобы проверить соотношение талии к бедрам, измерьте окружность талии (как указано выше) и размер бедер в самой широкой части бедер.