✖


Jump to content

микросостояния ЭЭГ

    Add links

    Микросостояния ЭЭГ — это преходящие, структурированные, квазистабильные состояния или паттерны электроэнцефалограммы . Они, как правило, длятся от миллисекунд до секунд и предположительно представляют собой самые основные реализации человеческих неврологических задач, поэтому их называют «атомами мысли». [1] Оценка и анализ микросостояний первоначально проводились с использованием активности альфа-диапазона , хотя сейчас обычно используются более широкие диапазоны ЭЭГ. [2] Квазистабильность микросостояний означает, что «глобальная топография ЭЭГ фиксирована, но сила может меняться, а полярность инвертироваться». [3]

    История

    [ редактировать ]

    Концепция временных микросостояний электрической активности мозга во время отдыха и выполнения задач без выполнения задач (микросостояния, связанные с событиями) была разработана Дитрихом Леманном и его сотрудниками (Институт исследований мозга и разума KEY, Цюрихский университет, Швейцария) между 1971 и 1971 годами. 1987, [4] [5] [6] ( видеть «Микросостояния ЭЭГ» . Схоларпедия . ) Доктора. Томас Кениг (Университетская психиатрическая больница, Швейцария) и Дитрих Леманн (Институт исследований мозга и разума KEY, Швейцария) [1] их часто называют пионерами анализа микросостояний ЭЭГ. [2] В своей статье 1999 года, опубликованной в Европейском архиве психиатрии и клинической неврологии , [1] Кениг и Леманн анализировали ЭЭГ больных шизофренией , чтобы исследовать потенциальные основные когнитивные корни расстройства. Они начали обращать свое внимание на ЭЭГ в миллисекундном масштабе. Они определили, что как нормальные субъекты, так и больные шизофренией разделяют эти микросостояния, но их характеристики различаются между двумя группами, и пришли к выводу, что:

    «Мгновенные конфигурации электрического поля мозга являются проявлениями мгновенного глобального функционального состояния мозга. Конфигурации полей имеют тенденцию сохраняться в течение некоторого времени в субсекундном диапазоне («микросостояния») и концентрироваться в пределах нескольких классов конфигураций. Соответственно, данные поля мозга могут быть эффективно сведены к последовательностям повторяющихся классов микросостояний мозга, не перекрывающихся во времени. Различные конфигурации должны были быть вызваны разными активными нейронными ансамблями, и, таким образом, предполагается, что разные микросостояния реализуют разные функции». [1]

    Идентификация и анализ микросостояний

    [ редактировать ]

    От ЭЭГ к микросостоянию

    [ редактировать ]

    Выделение и анализ последовательности микросостояний ЭЭГ — это апостериорная операция, которая обычно использует несколько этапов усреднения и фильтрации. Когда Кениг и Леман провели свой эксперимент в 1999 году, они построили эти последовательности, начиная с ЭЭГ состояния покоя испытуемого с закрытыми глазами. Выделяли первые несколько бессобытийных минут ЭЭГ, затем повторно фильтровали периоды длительностью около 2 секунд каждый ( полоса пропускания ≈ 2–20 Гц). После того, как эпохи были отфильтрованы, эти микросостояния были аналитически сгруппированы в классы средних посредством кластеризации k-средних , post hoc. [7] Также был предложен вероятностный подход с использованием нечетких C-средних для кластеризации и последующего присвоения (см. Ниже) микросостояний. [8]

    Кластеризация и обработка

    [ редактировать ]

    Поскольку мозг претерпевает множество преобразований за столь короткие промежутки времени, анализ микросостояний — это, по сути, анализ средних состояний ЭЭГ. Кениг и Леманн установили стандарт создания классов или повторяющихся усредненных конфигураций ЭЭГ. После того, как все данные ЭЭГ собраны, выбирается «прототип» сегмента ЭЭГ, с которым можно сравнить все остальные собранные микросостояния. Так начинается процесс усреднения. Отклонение от этого «прототипа» вычисляется либо для добавления его в существующий класс, либо для создания отдельного класса. После того как схожие конфигурации «сгруппированы» вместе, процесс выбора и сравнения «прототипа» для точности повторяется несколько раз. Более подробно процесс описан Кенигом и Леманном:

    «Сходство пространственной конфигурации ЭЭГ каждой карты-прототипа с каждой из 10 карт вычисляется с использованием коэффициента детерминации для исключения полярностей карт. ...Отдельно для каждого класса карты-прототипы обновляются, объединяя все назначенные карты путем вычисления первых пространственная главная компонента [7] карт и тем самым максимизируя общую дисперсию, игнорируя при этом полярность карты». Этот процесс повторяется несколько раз с использованием различных случайно выбранных карт-прототипов из собранных данных для использования для статистического сравнения и определения дисперсии. [7]

    Создание и назначение классов

    [ редактировать ]

    Большинство исследований [1] [9] [10] [11] [12] [13] [14] выявляют те же 4 класса топографии микросостояний:

    Типичная последовательность топографии микросостояний из 4 классов. Слева направо: классы A, B, C и D.
    • A: от правофронтального к левому заднему.
    • B: от левого лобного к правому заднему.
    • C: от лобной до затылочной
    • D: в основном лобная и медиальная активность, немного меньшая затылочная активность, чем в классе C.

    Однако во многих исследованиях были обнаружены и другие карты-шаблоны микросостояний ЭЭГ, которые могут иметь значение. [15] сошлись на 16 картах, чтобы объяснить большую часть наблюдаемой дисперсии. [16] нашли 13 карт, используя подход ICA. Количество «обнаруженных» и используемых микросостояний частично зависит от когнитивного состояния человека, но также частично от метода, используемого для кластеризации и присвоения микросостояний. Хотя микросостояния исторически всегда определялись детерминированно, недавние работы также показали, что существуют вычислительные, аналитические и концептуальные проблемы, которые можно решить посредством вероятностного анализа микросостояний. [8]

    Приложения

    [ редактировать ]

    Базовое понимание человеческого познания

    [ редактировать ]

    В настоящее время существует гипотеза о том, что микросостояния ЭЭГ представляют собой основные этапы познания и нейронной обработки информации в мозге, но еще предстоит провести много исследований, чтобы закрепить эту теорию.

    Кениг, Леманн и др. 2002 г. [17]

    В этом исследовании изучались вариации микросостояний ЭЭГ у нормальных людей разного возраста. Это показало «закономерную, сложную эволюцию с возрастом». [17] со скачками средней продолжительности микросостояний в возрасте 12, 16, 18 и 40–60 лет, что позволяет предположить, что в этом возрасте происходит значительная церебральная эволюция. [17] Что касается причины этого, они предположили, что это связано с ростом и перестройкой нервных путей.

    «В исследованиях микроархитектуры развивающейся ткани мозга было замечено, что после первоначального избытка относительно неорганизованных синаптических связей количество синапсов постепенно уменьшалось, а степень организации связей возрастала (Huttenlocher, 1979; Rakic и др., 1986). Таким образом, наблюдаемые изменения профиля микросостояний, скорее всего, являются результатом устранения нефункциональных связей, а не образования новых. Другая возможная связь полученных результатов с нейробиологическими процессами. наблюдение, что с возрастом асимметричные микросостояния уменьшаются, в то время как симметричные микросостояния увеличиваются. Если предположить, что асимметричные микросостояния возникают в результате преимущественно односторонней активности мозга, тогда как симметричные микросостояния указывают на преимущественно двустороннюю активность, наблюдаемые эффекты могут быть связаны с продолжающимся ростом мозолистого тела. до позднего подросткового возраста (например, Giedd et al., 1999)». [17]

    Ван Де Виль, Бритц и Мишель, 2010 г. [3]

    В исследовании, проведенном исследователями в Женеве, временная динамика и возможные фрактальные свойства микросостояний ЭЭГ были проанализированы у нормальных людей. Поскольку микросостояния представляют собой глобальную топографию, но происходят в таких малых временных масштабах и меняются так быстро, Ван Де Виль, Бритц и Мишель выдвинули гипотезу, что эти «атомы мыслей» подобны фракталам во временном измерении. То есть, в увеличенном или уменьшенном масштабе, ЭЭГ сама по себе представляет собой композицию микросостояний. Первоначально эта гипотеза была освещена сильной корреляцией между быстрым временным масштабом и быстротечностью микросостояний ЭЭГ и гораздо более медленными сигналами фМРТ в состоянии покоя .

    «Связь между микросостояниями ЭЭГ и сетями состояний покоя фМРТ ( RSN ) была установлена ​​путем свертки временных ходов возникновения различных микросостояний ЭЭГ с функцией гемодинамического ответа ( HRF ), а затем использования их в качестве регрессоров в общей линейной модели для обычных Анализ фМРТ . Поскольку HRF действует как сильный временной сглаживающий фильтр для быстрого сигнала ЭЭГ, примечательно, что можно обнаружить статистически значимые корреляции. Тот факт, что это сглаживание не удаляет какой-либо информационный сигнал из последовательности микросостояний. Кроме того, то, что исходные последовательности микросостояний и регрессоры демонстрируют одинаковое относительное поведение во временных масштабах с разницей примерно в два порядка, позволяет предположить, что временные ходы микросостояний ЭЭГ масштабно-инвариантны».

    Эта масштабно-инвариантная динамика является самой сильной характеристикой фрактала, и поскольку микросостояния указывают на глобальные нейронные сети, можно заключить, что эти микросостояния демонстрируют временное монофрактальное (одномерное фрактальное) поведение. Отсюда мы видим возможность того, что фМРТ, которая также является показателем глобальной топографии, возможно, является просто увеличенным проявлением ее микросостояний и, таким образом, еще раз подтверждает гипотезу о том, что микросостояния ЭЭГ являются фундаментальной единицей глобальной когнитивной обработки человека.

    Психологические патологии

    [ редактировать ]

    Сравнение классов микросостояний ЭЭГ между контрольной группой и людьми с психозом дало важные результаты, предполагающие, что основное состояние покоя у людей с психозом нерегулярно. Это означает, что прежде чем какая-либо информация будет обработана или создана, она связана с динамикой нерегулярной последовательности микросостояний. [1] [9] [10] [11] [12] [13] [14] Хотя анализ микросостояний имеет большой потенциал для понимания основных механизмов некоторых неврологических заболеваний, предстоит еще много работы и понимания, прежде чем он станет широко признанной диагностикой. [2]

    Шизофрения

    [ редактировать ]

    Многочисленные исследования изучали временную динамику микросостояний ЭЭГ у людей, страдающих шизофренией . [1] [18] [19] [20] [21] В первом исследовании, сравнивающем временную динамику микросостояний ЭЭГ у больных шизофренией со здоровыми людьми, Кениг и Леманн сообщили, что больные шизофренией склонны проводить слишком много времени в микросостояниях класса А по сравнению с контрольной группой. [1] Однако другие исследования шизофрении показали иную картину. Метаанализ, включающий исследования с 1999 по 2015 год, показал, что микросостояния класса C встречались чаще и длительнее у больных шизофренией, чем у контрольной группы, тогда как микросостояния класса D встречались реже и в течение более короткой продолжительности. [22] Эти результаты были также подтверждены более поздним метаанализом. [21] Подобные отклонения были зарегистрированы в исследовании с участием подростков с синдромом делеции 22q11.2 — группы населения, у которой риск развития психоза составляет 30%. [18] Аномалии классов C и D также были обнаружены у здоровых братьев и сестер больных шизофренией. [21] что побудило авторов предположить, что динамика микросостояний C и D является кандидатным эндофенотипом шизофрении.

    Паническое расстройство

    [ редактировать ]

    В июле 2011 года доктор Кениг сотрудничал с исследователями из Университета Канадзавы в Японии и другими учеными из Бернского университета в Швейцарии, чтобы провести анализ микросостояний людей с паническим расстройством (РП). Они обнаружили, что эти люди проводили слишком много времени в том же микросостоянии справа-передне-лево-задне, что и в исследованиях шизофрении. [9] Это предполагает нарушение функции височной доли, о чем сообщалось в исследованиях фМРТ у пациентов с БП; они провели в этом микросостоянии в среднем на 9,26 миллисекунды дольше, чем испытуемые из контрольной группы. Эти аберрантные последовательности микросостояний очень похожи на те, которые использовались в исследовании шизофрении, и, поскольку при шизофрении часто встречается тревога, это может указывать на сильную корреляцию между различной степенью тяжести неврологических патологий и последовательностью микросостояний человека.

    Анализ сна

    [ редактировать ]

    В 1999 году Кантеро, Атьенца, Салас и Гомес изучали альфа-ритмы у нормальных людей в трех состояниях: закрытые глаза/расслабление, сонливость в начале сна и быстрый сон . Они обнаружили, что средние определяемые классы микросостояний различались между состояниями сознания по трем различным параметрам. [23]

    • Средняя продолжительность микросостояний была больше во время релаксации с закрытыми глазами, чем в двух других состояниях.
    • Общее количество микросостояний в секунду было наибольшим во время сонливости в начале сна.
    • Число определяемых классов также было наибольшим при сонливости в начале сна. [23]

    Это исследование освещает сложность активности мозга и динамики ЭЭГ. Данные показывают, что «альфа-(волновая) активность может индексировать различную информацию мозга в каждом состоянии возбуждения». [23] Более того, они предполагают, что альфа-ритм может быть «естественной резонансной частотой зрительной коры во время бодрствования, тогда как альфа-активность, которая появляется в период сонливости в начале сна, может индексировать гипнагогические образы, самостоятельно генерируемые спящим мозгом». и фазовое событие в случае быстрого сна». [23] Другое утверждение состоит в том, что более длительные периоды стабильной активности мозга могут обрабатывать меньшие объемы обработки информации и, следовательно, небольшие изменения в микросостояниях, в то время как более короткая и менее стабильная активность мозга может отражать большие объемы различной информации, которую нужно обработать, и, следовательно, больше изменений микросостояний.

    См. также

    [ редактировать ]

    Ссылки

    [ редактировать ]
    1. ^ Перейти обратно: а б с д и ж г час Кениг Т., Леманн Д., Мерло М.К., Кочи К., Хелл Д., Кукку М. (1999). «Отклоняющееся микросостояние мозга на ЭЭГ у больных шизофренией в состоянии покоя, не принимавших нейролептики» . Европейский архив психиатрии и клинической неврологии . 249 (4): 205–11. дои : 10.1007/s004060050088 . ПМИД   10449596 . S2CID   9107646 .
    2. ^ Перейти обратно: а б с Айзенхарт, Роберт. «Состояние микросостояний ЭЭГ». Онлайн интервью. 26 сентября 2011 г.
    3. ^ Перейти обратно: а б Ван де Виль Д., Бритц Дж., Мишель К.М. (октябрь 2010 г.). «Последовательности микросостояний ЭЭГ у здоровых людей в состоянии покоя демонстрируют безмасштабную динамику» (PDF) . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 107 (42): 18179–84. Бибкод : 2010PNAS..10718179V . дои : 10.1073/pnas.1007841107 . ПМК   2964192 . ПМИД   20921381 .
    4. ^ Леманн Д. (ноябрь 1971 г.). «Многоканальная топография полей альфа-ЭЭГ человека». Электроэнцефалография и клиническая нейрофизиология . 31 (5): 439–49. дои : 10.1016/0013-4694(71)90165-9 . ПМИД   4107798 .
    5. ^ Леманн Д., Скрандис В. (июнь 1980 г.). «Безссылочная идентификация компонентов шахматно-вызванных многоканальных потенциальных полей». Электроэнцефалография и клиническая нейрофизиология . 48 (6): 609–21. дои : 10.1016/0013-4694(80)90419-8 . ПМИД   6155251 .
    6. ^ Леманн Д., Озаки Х., Пал И. (сентябрь 1987 г.). «Серия альфа-карт ЭЭГ: микросостояния мозга посредством пространственно-ориентированной адаптивной сегментации». Электроэнцефалография и клиническая нейрофизиология . 67 (3): 271–88. дои : 10.1016/0013-4694(87)90025-3 . ПМИД   2441961 .
    7. ^ Перейти обратно: а б с Паскуаль-Марки Р.Д., Мишель К.М., Леманн Д. (июль 1995 г.). «Сегментация электрической активности мозга на микросостояния: оценка и проверка модели». Транзакции IEEE по биомедицинской инженерии . 42 (7): 658–65. дои : 10.1109/10.391164 . ПМИД   7622149 . S2CID   12736057 .
    8. ^ Перейти обратно: а б Динов М., Лич Р. (2017). «Моделирование неопределенностей в микросостояниях ЭЭГ: анализ реальных и воображаемых двигательных движений с использованием вероятностного кластерного обучения вероятностных нейронных сетей» . Границы человеческой неврологии . 11 : 534. дои : 10.3389/fnhum.2017.00534 . ПМК   5671986 . ПМИД   29163110 .
    9. ^ Перейти обратно: а б с Кикучи М., Кениг Т., Мунесуэ Т., Ханаока А., Стрик В., Диркс Т. и др. (2011). Ёсикава Т. (ред.). «Анализ микросостояний ЭЭГ у пациентов с паническим расстройством, ранее не принимавших лекарства» . ПЛОС ОДИН . 6 (7): e22912. Бибкод : 2011PLoSO...622912K . дои : 10.1371/journal.pone.0022912 . ПМК   3146502 . ПМИД   21829554 .
    10. ^ Перейти обратно: а б Киндлер Дж., Хубл Д., Стрик В.К., Диркс Т., Кениг Т. (июнь 2011 г.). «ЭЭГ в состоянии покоя при шизофрении: слуховые вербальные галлюцинации связаны с укорочением определенных микросостояний». Клиническая нейрофизиология . 122 (6): 1179–82. дои : 10.1016/j.clinph.2010.10.042 . ПМИД   21123110 . S2CID   7269365 .
    11. ^ Перейти обратно: а б Леманн Д., Фабер П.Л., Галдериси С., Херрманн В.М., Киношита Т., Кукку М. и др. (февраль 2005 г.). «Продолжительность и синтаксис микросостояний ЭЭГ при острой шизофрении первого эпизода, не требующей медикаментозного лечения: многоцентровое исследование». Психиатрические исследования . 138 (2): 141–56. doi : 10.1016/j.pscychresns.2004.05.007 . ПМИД   15766637 . S2CID   24984292 .
    12. ^ Перейти обратно: а б Стивенс А., Луценбергер В., Бартельс Д.М., Стрик В., Линднер К. (январь 1997 г.). «Увеличенная продолжительность и измененная топография микросостояний ЭЭГ при выполнении когнитивных задач при хронической шизофрении». Психиатрические исследования . 66 (1): 45–57. дои : 10.1016/s0165-1781(96)02938-1 . ПМИД   9061803 . S2CID   38114510 .
    13. ^ Перейти обратно: а б Стрелец В., Фабер П.Л., Голикова Ю., Новотоцкий-Власов В., Кениг Т., Джанотти Л.Р. и др. (ноябрь 2003 г.). «Хронические шизофреники с положительной симптоматикой сокращают продолжительность микросостояний ЭЭГ». Клиническая нейрофизиология . 114 (11): 2043–51. дои : 10.1016/s1388-2457(03)00211-6 . ПМИД   14580602 . S2CID   23762909 .
    14. ^ Перейти обратно: а б Стрик В.К., Кьярамонти Р., Мускас Г.К., Паганини М., Мюллер Т.Дж., Фаллгаттер А.Дж. и др. (октябрь 1997 г.). «Снижение продолжительности микросостояний ЭЭГ и передняя ориентация электрических полей мозга при легкой и умеренной деменции типа Альцгеймера». Психиатрические исследования . 75 (3): 183–91. дои : 10.1016/s0925-4927(97)00054-1 . ПМИД   9437775 . S2CID   35510431 .
    15. ^ Бритц Дж., Диас Эрнандес Л., Ро Т., Мишель СМ (2014). «Появление перцептивной осведомленности, зависимое от ЭЭГ-микросостояний» . Границы поведенческой нейронауки . 8 : 163. дои : 10.3389/fnbeh.2014.00163 . ПМК   4030136 . ПМИД   24860450 .
    16. ^ Юань Х., Зотев В., Филлипс Р., Древец В.К., Бодурка Дж. (май 2012 г.). «Пространственно-временная динамика мозга в состоянии покоя - исследование микросостояний ЭЭГ как электрофизиологических сигнатур ЖИРНЫХ сетей состояний покоя». НейроИмидж . 60 (4): 2062–72. doi : 10.1016/j.neuroimage.2012.02.031 . ПМИД   22381593 . S2CID   10712820 .
    17. ^ Перейти обратно: а б с д Кениг Т., Причеп Л., Леманн Д., Соса П.В., Брейкер Э., Кляйнлогель Х. и др. (май 2002 г.). «Миллисекунда за миллисекундой, год за годом: нормативные микросостояния ЭЭГ и стадии развития». НейроИмидж . 16 (1): 41–8. дои : 10.1006/нимг.2002.1070 . ПМИД   11969316 . S2CID   572593 .
    18. ^ Перейти обратно: а б Томеску М.И., Рихс Т.А., Ройнишвили М., Караханоглу Ф.И., Шнайдер М., Менгетти С. и др. (сентябрь 2015 г.). «Пациенты с шизофренией и подростки с синдромом делеции 22q11.2 из группы риска демонстрируют одни и те же девиантные паттерны микросостояний ЭЭГ в состоянии покоя: кандидатный эндофенотип шизофрении» . Исследования шизофрении. Познание . 2 (3): 159–165. дои : 10.1016/j.scog.2015.04.005 . ПМК   5779300 . ПМИД   29379765 .
    19. ^ Джордано Г.М., Кениг Т., Муччи А., Виньяпиано А., Амодио А., Ди Лоренцо Г. и др. (2018). «Нейрофизиологические корреляты аволии-апатии при шизофрении: исследование микросостояний ЭЭГ покоя» . НейроИмидж. Клинический . 20 : 627–636. дои : 10.1016/j.nicl.2018.08.031 . ПМК   6128100 . ПМИД   30202724 .
    20. ^ Андреу С., Фабер П.Л., Лейхт Г., Шёттл Д., Поломак Н., Хангану-Опатц И.Л. и др. (февраль 2014 г.). «Связность в состоянии покоя в продромальной фазе шизофрении: данные микросостояний ЭЭГ». Исследования шизофрении . 152 (2–3): 513–20. дои : 10.1016/j.schres.2013.12.008 . ПМИД   24389056 . S2CID   21444679 .
    21. ^ Перейти обратно: а б с да Круз Дж.Р., Фаврод О., Ройнишвили М., Чкониа Е., Бранд А., Мор С. и др. (июнь 2020 г.). «Микросостояния ЭЭГ являются эндофенотипом-кандидатом шизофрении» . Природные коммуникации . 11 (1): 3089. Бибкод : 2020NatCo..11.3089D . дои : 10.1038/s41467-020-16914-1 . ПМК   7303216 . ПМИД   32555168 . S2CID   219730748 .
    22. ^ Ригер К., Диас Эрнандес Л., Беннингер А., Кениг Т. (2016). «15 лет исследований микросостояний при шизофрении - где мы? Метаанализ» . Границы в психиатрии . 7:22 . doi : 10.3389/fpsyt.2016.00022 . ПМЦ   4767900 . ПМИД   26955358 .
    23. ^ Перейти обратно: а б с д Кантеро Х.Л., Атиенса М., Салас Р.М., Гомес К.М. (1999). «Пространственные микросостояния мозга спонтанной альфа-активности человека в расслабленном бодрствовании, периоде дремоты и быстром сне». Топография мозга . 11 (4): 257–63. дои : 10.1023/A:1022213302688 . ПМИД   10449257 . S2CID   13961921 .
    Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=EEG_microstates&oldid=1121635849"
    Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
    Arc.Ask3.Ru
    Номер скриншота №: 1b3552ab8fe2296988af7303053eb5a4__1668321000
    URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/1b/a4/1b3552ab8fe2296988af7303053eb5a4.html
    Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
    EEG microstates - Wikipedia
    Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)