РЕНТГЕНОГРАФИЯ ОРГАНОВ БРЮШНОЙ ПОЛОСТИ – Медцентр ЕЛАМЕД

В брюшной полости находится множество жизненно важных органов, проблемы с которыми требуют комплексной диагностики. К одним из эффективных и доступных методов выявления заболеваний органов брюшной полости относится рентген.

Что такое рентген брюшной полости?

Рентген брюшной полости – это неинвазивный, совершенно безболезненный метод медицинского исследования с помощью рентгеновских лучей. Современный рентген позволяет проецировать изображения внутренних органов четко и с наименьшим вредом для организма. Рентген брюшной полости показывает положение внутренних органов, а также их структуру и тонус. Проводит исследование врач-рентгенолог, который контролирует корректность процесса. Он же выдает пациенту заключение с результатами диагностики, которые затем необходимо показать врачу. Несмотря на высокую информативность современных рентгенологических методов исследования, для правильной постановки диагноза необходим осмотр врача, анализы и др. Как правило, рентген является завершающим этапом в составлении полной клинической картины.

Виды рентгена брюшной полости

Тесное расположение органов в брюшной области доставляет сложности при обследовании, что вынуждало совершенствовать диагностические методы. Современная рентгенография брюшной полости может осуществляться двумя способами, каждый из которых имеет показания и преимущества.

Обзорное исследование

Это стандартный диагностический метод, наиболее доступный и простой. Обзорная рентгенография брюшной полости показывает, что является причиной неприятных симптомов и плохого самочувствия: наличие избыточного газа или жидкости, кровотечение или инородные предметы (например, камни в почках или проглоченные мелкие предметы). Также обзорная рентгенография органов брюшной полости позволяет увидеть повреждения, возникшие по разным причинам: от воспаления до травмы.

Контрастное исследование

Контрастный рентген органов брюшной полости – это усовершенствованный метод исследования, позволяющий получить более подробное описание состояния любого органа. В качестве контрастирующего вещества в данном случае применяется сульфат бария, который окрашивает изнутри кровеносные сосуды и делает рисунок внутренних органов более четким.

Показания к исследованию:

Рентген брюшной полости – это серьезное исследование, которое назначается врачом только при обоснованной необходимости. При наличии определенных показаний и результатов других исследований рентгенография поможет подтвердить или опровергнуть предполагаемый диагноз.

• Боли в животе (синдром острого живота) и пояснице. Боли в животе и пояснице могут быть симптомом многих заболеваний: воспаления аппендикса, холецистита, острого панкреатита, внематочной беременности и т. д. Рентген брюшной полости, что показывает структуру внутренних органов, позволяет выявить воспаленный или поврежденный орган, являющийся причиной синдрома острого живота. Обычно рентген брюшной полости при синдроме острого живота назначается в особенно сложных случаях, когда постановка диагноза затруднительна из-за сопутствующих проблем со здоровьем.
• Вздутие живота. Обычно вздутие живота происходит из-за неправильного режима питания, однако, если оно наблюдается постоянно, может быть назначен рентген брюшной полости, что показывает нарушения структурности органов. Причиной вздутия могут быть воспалительные заболевания внутренних органов, а также новообразования и отеки. Все эти проблемы хорошо видны на контрастной рентгенограмме.
• Травмы органов брюшной полости. Рентген брюшной полости показан при подозрении на внутренние травмы, поскольку нарушение целостности любого органа может привести к плачевным последствиям. О повреждении говорит свободный газ, который на рентгене виден в разной степени, в зависимости от органа. Также обзорная рентгенография позволяет увидеть кровотечение или гематомы.
• Забрюшинный абсцесс – это возникновение гнойных образований на внутренних органах. Это заболевание может возникать по причине травм, полостных операций, перфорации органа, разрастания метастаз. Последствием забрюшинного абсцесса может быть сепсис и, как следствие, летальный исход. Рентген брюшной полости позволяет выявить положение абсцесса и его размеры. Как правило, его назначают после УЗИ при необходимости.
• Острая кишечная непроходимость. Так как при острой кишечной непроходимости участки кишечника с жидкостью и газом видны в горизонтальном положении пациента, делают рентген брюшной полости в лежачем состоянии. По форме и размеру этих участков определяется, в каком именно отделе кишечника дислоцируется непроходимость. Наиболее эффективен в данном случае контрастный рентген брюшной полости. Острая кишечная непроходимость может привести к летальному исходу при отсутствии лечения, поэтому правильная диагностика в данном случае крайне важна.
• Инвагинации кишечника. Причиной развития острой кишечной непроходимости может стать инвагинация – внедрение одного участка кишечника в другой. Патология может иметь последствия в виде развития воспалительных и опухолевых процессов. Причины инвагинации очень разнообразны, и разобраться в них помогает рентгенологическое исследование. Для этого применяется обзорная рентгенография брюшной полости или более информативная – контрастная. В особенно сложном случае дополнительно может быть назначена компьютерная томография, также являющаяся одним из видов лучевой диагностики.

Подготовка к рентгену брюшной полости:

Обзорная рентгенография брюшной полости не требует обязательной подготовки. Однако для контрастного рентгена брюшной полости подготовка обязательна, поскольку при наличии внутри органов остатков еды, жидкостей или газов их состояние будет сложно определить. За 2-3 дня до исследования потребуется соблюдать диету, отдавая предпочтение продуктам, не вызывающим газообразования. За 12 часов до рентгена потребуется отказаться от приема твердой пищи, за два часа желательно очистить кишечник. Также за несколько часов до исследования пациенту дают выпить раствор сульфата бария для окрашивания органов.

Как проводится рентген?

Непосредственно перед исследованием врач попросит вас извлечь из карманов и снять предметы, которые могут помешать выводу изображения на экран. Делают рентген брюшной полости как в вертикальном, так и в горизонтальном положении. В некоторых случаях может потребоваться просканировать организм в двух проекциях, чтобы лучше разглядеть состояние и структуру внутренних органов. Пациент принимает стоячее или лежачее положение. Для того чтобы снимки были качественными, необходимо сохранять неподвижность.

Противопоказания к проведению рентгена:

Контрастная и обзорная рентгенография брюшной полости является относительно безопасным методом исследования, однако имеет противопоказания. Лучевая диагностика противопоказана детям до 15 лет и беременным женщинам, также могут возникнуть препятствия при неадекватном или тяжелом состоянии пациента, когда невозможно сохранять неподвижность. В целом же, благодаря методам радиозащиты, современный рентген брюшной полости даже при регулярном проведении безвреден для человека.

Graphviz — ПО для визуализации графиков

Присоединяйтесь к форуму Graphviz, чтобы задать вопрос вопросы и обсудите Graphviz.

Что такое Graphviz?

Graphviz — это программа для визуализации графиков с открытым исходным кодом. Визуализация графов — это способ представления структурной информации в виде диаграмм абстрактных графов и сетей. Он имеет важные приложения в сетях, биоинформатике, разработке программного обеспечения, базах данных и веб-дизайне, машинном обучении и визуальных интерфейсах для других технических областей.

Характеристики

Программы компоновки Graphviz принимают описания графиков на простом текстовом языке и создают диаграммы в полезных форматах, таких как изображения и SVG для веб-страниц; PDF или Postscript для включения в другие документы; или отобразить в интерактивном браузере графиков. Graphviz имеет множество полезных функций для конкретных диаграмм, таких как параметры цветов, шрифтов, макеты табличных узлов, стили линий, гиперссылки и пользовательские формы.

Дорожная карта

точек — «иерархических» или многоуровневых рисунков ориентированных графов.Это инструмент по умолчанию, который используется, если ребра имеют направленность.

neato — макеты «пружинной модели» . Это инструмент по умолчанию, который используется, если граф не слишком большой (около 100 узлов) и вы ничего о нем не знаете. Neato пытается минимизировать глобальную функцию энергии, что эквивалентно статистическому многомерному масштабированию.

fdp — «пружинная модель» компоновки аналогична neato, но делает это за счет уменьшения сил, а не работы с энергией.

sfdp — многомасштабная версия fdp для разметки больших графиков.

twopi — радиальных компоновок, после Graham Wills 97. Узлы размещаются на концентрических окружностях в зависимости от их расстояния от заданного корневого узла.

circo — круговая компоновка, после Six и Tollis 99, Kauffman and Wiese 02. Это подходит для определенных схем многократных циклических структур, таких как определенные телекоммуникационные сети.

Скачать

Текущую версию Graphviz можно скачать здесь: Скачать База кода хранится здесь на GitLab.

Документация

Документация доступна в выпущенном пакете и отсюда: Документация

Обсуждения

Вы можете оставлять вопросы и комментарии на форуме Graphviz.

Отслеживание ошибок и проблем

Вы можете сообщить или просмотреть ошибки и проблемы Graphviz, посетив страницу проблем Graphviz.

Apache TinkerPop

Преимущества графических вычислений

Граф — это структура, состоящая из вершин и ребер .И вершины, и ребра могут иметь произвольное количество пар ключ / значение, называемых свойствами . Вершины обозначают дискретные объекты, такие как человек, место или событие. Ребра обозначают отношения между вершинами. Например, человек может знать другой человек, был вовлечен в событие и / или недавно был в определенном месте. Свойства выражают нереляционную информацию о вершины и ребра. Примеры свойств включают вершину, имеющую имя и возраст, и ребро, имеющее отметку времени и / или вес.Вместе вышеупомянутые Граф известен как граф свойств и является базовой структурой данных Apache TinkerPop.

Если домен пользователя состоит из разнородного набора объектов (вершин), которые могут быть связаны друг с другом множеством способов (ребер), тогда граф может быть правильным представлением для использования. В графе каждая вершина рассматривается как элементарный объект (а не просто «строка в таблице»), который могут быть связаны с любой другой вершиной или иметь свойства, добавленные или удаленные по желанию.Это дает возможность разработчику моделирования данных мыслить категориями действующих лиц внутри мир сложных отношений в отличие от статически типизированных таблиц, объединенных в совокупность в реляционных базах данных. После моделирования домена это Затем необходимо использовать модель для получения новой, дифференцирующей информации. Графические вычисления имеют богатую историю, которая включает не только запросы языки, лишенные семантики соединения таблиц, но также алгоритмы, которые поддерживают сложные рассуждения: анализ пути, кластеризация и ранжирование вершин, подграф идентификация и многое другое.Мир прикладных графических вычислений предлагает гибкую, интуитивно понятную структуру данных вместе с множеством алгоритмов, способных эффективно использовать эту структуру.

Apache TinkerPop ™ — это платформа графовых вычислений с открытым исходным кодом, не зависящая от производителя, распространяемая под коммерческой лицензией Apache2. Когда система данных поддерживает TinkerPop, ее пользователи могут моделировать свой домен в виде графа и анализировать этот граф, используя язык обхода графов Gremlin.Кроме того, все системы с поддержкой TinkerPop интегрируются друг с другом, что позволяет им легко расширять свои предложения, а также позволяет пользователям выбирать соответствующий график. технология их применения. Иногда приложение лучше всего обслуживается базой данных транзакционного графа в памяти. Иногда с этой задачей справится многомашинная база данных распределенного графа. Или, возможно, приложению требуется как база данных распределенных графов для запросов в реальном времени, так и параллельно процессор больших (графических) данных для пакетной аналитики.Независимо от приложения Требования, существует графическая система с поддержкой TinkerPop для удовлетворения ее потребностей.

1. Присоединяйтесь к общедоступному списку рассылки Gremlin-Users.
   • Помогите пользователям, отвечая на вопросы и демонстрируя свой опыт работы с TinkerPop и графиками.
2. Присоединяйтесь к общедоступному списку рассылки TinkerPop Developer.
   • Поделитесь идеями о том, как улучшить код и документацию TinkerPop.
3. Отправляйте сообщения об ошибках и проблемах с функциями в TinkerPop JIRA.

• Предоставляйте легко воспроизводимые отчеты об ошибках и четко сформулированные запросы функций.

• Станьте коммиттером TinkerPop и помогите определить эволюцию TinkerPop.

Чтобы собрать TinkerPop из исходного кода, просмотрите документацию разработчика.

Взносы сообщества

Графические системы

• Alibaba Graph Database — надежная облачная служба графической базы данных в реальном времени, которая поддерживает модель графа свойств.
• Amazon Neptune — полностью управляемая служба базы данных графов.
• ArangoDB — поставщик OLTP для ArangoDB.
• Bitsy — небольшая, быстрая, встраиваемая, надежная графическая база данных в памяти.
• Blazegraph — база данных графов RDF с поддержкой OLTP.
• CosmosDB — распределенная база данных графов OLTP от Microsoft.
• ChronoGraph — база данных с версионным графом.
• DSEGraph — база данных графов DataStax с поддержкой OLTP и OLAP.
• GRAKN.AI — Распределенная система графов знаний OLTP / OLAP.
• Hadoop (Spark) — графический процессор OLAP, использующий Spark.
• HGraphDB — база данных графа OLTP, работающая на Apache HBase.
• Huawei Graph Engine Service — Полностью управляемый, распределенный, масштабный сервис запросов и анализа графов, который предоставляет визуализированную платформу интерактивной аналитики.
• HugeGraph — высокоскоростная, распределенная и масштабируемая база данных OLTP и OLAP-графов с платформой визуализированной аналитики.
• IBM Graph — база данных графа OLTP как услуга.
• JanusGraph — Распределенная база данных OLTP и OLAP-графов с поддержкой BerkeleyDB, Apache Cassandra и Apache HBase.
• JanusGraph (Amazon) — серверная часть хранилища Amazon DynamoDB для JanusGraph.
• Neo4j — база данных OLTP-графов (встроенная и высокая доступность).
• neo4j-gremlin-bolt — база данных графов OLTP (с использованием протокола Bolt).
• OrientDB — база данных OLTP-графиков
• OverflowDB — база данных графов в памяти с малым объемом памяти
• Apache S2Graph — база данных графа OLTP, работающая на Apache HBase.
• Sqlg — реализация OLTP в базах данных SQL.
• Stardog — база данных графов RDF с поддержкой OLTP и OLAP.
• TinkerGraph — эталонная реализация OLTP и OLAP в памяти.
• Titan — Распределенная база данных OLTP и OLAP-графов с поддержкой BerkeleyDB, Apache Cassandra и Apache HBase.
• Titan (Amazon) — серверная часть хранилища Amazon DynamoDB для Titan.
• Titan (Tupl) — бэкэнд хранилища Tupl для Titan.
• Unipop — OLTP Elasticsearch и граф с поддержкой JDBC.

Языки запросов

• cypher-for-gremlin — Транспиллер обхода шифра-гремлина.
• Ferma (java / dsl) — ORM / OGM для Apache TinkerPop.
• Goblin (python / dsl) — Goblin OGM для сервера TinkerPop 3 Gremlin.
• Gremlin.Net (.NET — C # / вариант) — Gremlin, размещенный на C #, для использования с любой виртуальной машиной на базе .NET.
• gremlin-javascript (js) — Gremlin размещен на JavaScript для использования с Node.js.
• gremlin-orm (javascript) Gremlin ORM для Node.js.
• gremlin-python (python / вариант) — Gremlin, размещенный на Python, для использования с любой виртуальной машиной на основе Python.
• gremlin-py (python / вариант) — написать чистый Python Gremlin, который можно отправить на сервер Gremlin.
• gremlin-rs (rust / вариант) — драйвер сервера Gremlin и языковой вариант для Rust.
• gremlin-scala (scala / option) — вариант языка Gremlin на основе Scala для TinkerPop3.
• gremlin-objects (java / dsl) — Библиотека отображения графов объектов для Gremlin.
• gremlin-template-string (js / option) — Конструктор языка Gremlin.
• greskell (haskell / вариант) — Привязка Haskell для языка запросов графов Gremlin.
• ipython-gremlin (python / вариант) — Gremlin в IPython и Jupyter.
• kotlin-gremlin-ogm (kotlin / dsl) — Библиотека отображения графов объектов для Kotlin и Gremlin.
• ogre (clojure / option) — языковая оболочка Clojure для TinkerPop3.
• Peapod (java / dsl) — объект-граф-оболочка.
• sparql-gremlin (sparql / independent) — компилятор обхода от SPARQL к Gremlin.
• spring-data-gremlin (java / dsl) — Поддержка Spring Data для систем графов с поддержкой TinkerPop.
• sql-gremlin (sql / independent) — компилятор обхода SQL в Gremlin.

Драйверы языков

• gremlinclient (python) — асинхронный клиент Python 2/3 для сервера Gremlin, который позволяет использовать гибкий синтаксис сопрограмм — Trollius, Tornado, Asyncio.
• gremlin_client (ruby) — Драйвер сервера Gremlin для Ruby.
• gremlin-driver (java) — Драйвер сервера Gremlin для Java.
• граммов (go) — строго типизированный серверный драйвер Gremlin для Go.
• gremgo (go) — Драйвер сервера Gremlin для Go.
• gremlex (elixir) — Драйвер сервера Gremlin для Elixir.
• Gremlin.Net (.NET — C #) — Драйвер сервера Gremlin для .NET.
• gremlin-php (php) — Драйвер сервера Gremlin для PHP.
• gremlin-python (python) — драйвер сервера Gremlin для Python.
• gremlinrestclient (python) — библиотека Python 2/3, которая использует HTTP для связи с сервером Gremlin через REST.
• Gremlinq (.NET) — строго типизированный серверный драйвер.
• python-gremlin-rest (python) — клиент на основе REST для сервера Gremlin.
• reactive-gremlin (scala) — Коннектор Akka HTTP Websocket.
• scalajs-gremlin-client (scala) — Клиент Gremlin-Server со специальным расширяемым, реактивным API на основе классов типов.
• ts-tinkerpop (typescript) — вспомогательная библиотека для приложений Typescript через node-java.

на базе

• exakat.io — Механизм статического анализа для PHP на базе Gremlin.
• Graphexp — Интерактивная визуализация базы данных графов Gremlin с помощью D3.js.
• gremlin-ide — IDE для баз данных с поддержкой Apache TinkerPop с использованием React и Electron.
• gremlify — рабочее пространство Gremlin для запросов и визуализации.
• Gremlin-Visualizer Инструмент визуализации результатов обходов гремлинов.
• KeyLines — SDK JavaScript для создания мощных, настраиваемых и масштабируемых приложений для визуализации графиков.
• JUGRI — интерфейс Jupyter Gremlin.
• Linkurious — Программа для визуализации графиков на основе браузера для поиска, изучения и визуализации связанных данных.
Модуль
• Precisely Spectrum Data Hub — использует Gremlin OLTP для запроса базы данных графов на основе управления основными данными на базе Neo4j.
• StackState — Мониторинг и AIOps, позволяющие пользователям использовать Gremlin для аналитических функций.
• Tom Sawyer Perspectives — Усовершенствованное графическое программное обеспечение для создания приложений для визуализации и анализа взаимосвязей данных корпоративного класса.

Соавторы Apache TinkerPop

Активный

• Марко А. Родригес (2009 — основатель): язык гремлин, машина гремлина, документация.
• Джошуа Шинавир (2009 — основатель): модели данных графов, семантика и взаимодействие.
• Стивен Маллетт (2011 г. — председатель PMC): Консоль / сервер / драйвер Gremlin, языковые варианты и общая разработка ядра.
• Хорхе Бэй (2017 — PMC): сериализация GraphBinary, библиотеки JavaScript и .NET, поддержка списков рассылки.
• Флориан Хокманн (2017 — PMC): библиотеки .NET, поддержка списков рассылки.
• Кельвин Лоуренс (2017 — Коммиттер): поддержка документации и списков рассылки.
• Divij Vaidya (2019 — Committer): взаимодействие сервера и клиента Gremlin.
• Øyvind Sbø (2021 — Committer): программа форматирования запросов Gremlint.

Неактивный

• Кетрина Йим (2009 — Коммиттер): иллюстратор, создательница Гремлина и его веселой банды роботов.
• Джеймс Торнтон (2013 — PMC): Продвижение, евангелизация.
• Дэниел Куппиц (2014 — PMC): разработка языка Gremlin, тестирование, тестирование, документация, поддержка списков рассылки.
• Адриан Збарча (2015 — PMC): наставник проекта, поставщик услуг.
• Даниэль Груно (2015 — PMC): наставник проекта, связной с инфраструктурой.
• Мэтт Франц (2015 — Коммиттер): Дизайн языка Gremlin, ts-tinkerpop.
• Джейсон Плурад (2015 — PMC): Консоль / сервер Gremlin, поддержка списков рассылки.
• Дилан Милликин (2015 — PMC): сервер / драйвер Gremlin, gremlin-php, GremlinBin, поддержка списков рассылки.
• Ted Wilmes (2015 — PMC): рекламные акции, поддержка списков рассылки, сравнительный анализ, sql-gremlin.
• Питер Мартин (2016 — Коммиттер): язык гремлин, Sqlg.
• Жан-Батист Муссо (2016 — Коммиттер): тестирование сервера Gremlin, драйвер Gremlin (Node.js / JavaScript), поддержка списков рассылки.
• Майкл Поллмайер (2016 — Коммиттер): язык Gremlin, Gremlin-Scala.
• Дэвид Браун (2016 — Коммиттер): библиотеки Python, тестирование сервера Gremlin.
• Роберт Дейл (2016 — PMC): Консоль / сервер Gremlin, документация, поддержка списков рассылки.
• Harsh Thakkar (2018 — Committer): модуль Gremlin-SPARQL.

модуль базы данных графа для Redis

RedisGraph — первая запрашиваемая График свойств база данных для использования разреженные матрицы представлять матрица смежности в графиках и линейная алгебра для запроса графика.

Основные характеристики:

• На основе Модель графа свойств
• Узлы (вершины) и отношения (ребра), которые могут иметь атрибуты
• Узлы, которые можно пометить
• Отношения имеют тип отношений
• Графы в виде разреженных матриц смежности
• Сайфер как язык запросов
• Запросы Cypher, переведенные в выражения линейной алгебры

Чтобы увидеть RedisGraph в действии, посетите Демо .

Нам доверяют

Быстрый старт

1. Redis Cloud
2. Докер
3. Строить
4. Начинать
5. Используйте от любого клиента

Redis Cloud

RedisGraph доступен во всех управляемых сервисах Redis Cloud.Redis Cloud Essentials предлагает полностью бесплатную управляемую базу данных размером до 30 МБ.

Начни здесь

Докер

Чтобы быстро опробовать RedisGraph, запустите экземпляр с помощью docker:

  docker run -p 6379: 6379 -it --rm redislabs / redisgraph
  

Попробуйте

После загрузки RedisGraph вы можете взаимодействовать с ним с помощью redis-cli.

Здесь мы быстро создадим небольшой график, представляющий подмножество мотоциклистов и команд. участие в чемпионате MotoGP. После создания мы начнем запрашивать наши данные.

С

  $ redis-cli
127.0.0.1:6379> GRAPH.QUERY MotoGP "CREATE (: Rider {name: 'Valentino Rossi'}) - [: rides] -> (: Team {name: 'Yamaha'}"), (: Rider {name: ' Dani Pedrosa '}) - [: rides] -> (: Team {name:' Honda '}), (: Rider {name:' Andrea Dovizioso '}) - [: rides] -> (: Team {name:' Ducati '}) "
1) 1) Ярлыков добавлено: 2
   2) Создано узлов: 6
   3) Набор свойств: 6
   4) Создано отношений: 3
   5) «Время внутреннего выполнения запроса: 0.399000 миллисекунд "
  

Теперь, когда наш график MotoGP создан, мы можем начать задавать вопросы. Например: Кто едет за команду Yamaha?

  127.0.0.1:6379> GRAPH.QUERY MotoGP «MATCH (r: Rider) - [: rides] -> (t: Team) WHERE t.name = 'Yamaha' RETURN r.name, t.name»
1) 1) "r.name"
   2) "t.name"
2) 1) 1) «Валентино Росси»
      2) «Ямаха»
3) 1) «Время внутреннего выполнения запроса: 0,625399 миллисекунд»
  

Сколько гонщиков представляет команду Ducati?

  127.0.0.1: 6379> GRAPH.QUERY MotoGP «MATCH (r: Rider) - [: rides] -> (t: Team {name: 'Ducati'}) RETURN count (r)»
1) 1) "count (r)"
2) 1) 1) (целое число) 1
3) 1) «Время внутреннего выполнения запроса: 0,624435 миллисекунд»
  

Скачать

Предварительно скомпилированную версию можно скачать с Центр загрузок RedisLabs .

Строительство

Требования:

• Репозиторий RedisGraph: git clone --recurse-submodules -j8 https: // github.com / RedisGraph / RedisGraph.git

• В Ubuntu Linux запустите: apt-get install build-essential cmake m4 automake peg libtool autoconf

• В OS X убедитесь, что домашнее пиво установлен и запущен: brew install cmake m4 automake peg libtool autoconf .

  • Версия Clang, поставляемая с набором инструментов OS X, не поддерживает OpenMP, что является требованием для RedisGraph. Один из способов решить эту проблему — запустить brew установить gcc g ++ и следуйте инструкциям на экране, чтобы обновить символические ссылки. Обратите внимание, что это общесистемное изменение — установка переменных среды для CC и CXX будет работать, если это не вариант.

Чтобы построить, запустить делать в каталоге проекта.

Поздравляю! Вы можете найти скомпилированный двоичный файл по адресу: src / redisgraph.so

Загрузка RedisGraph в Redis

RedisGraph размещен на Redis , поэтому вам сначала нужно загрузить его как модуль на сервер Redis, на котором запущен Redis v4.0 или выше .

Мы рекомендуем Redis загружать RedisGraph во время запуска, добавив следующее в файл redis.conf:

  loadmodule /path/to/module/src/redisgraph.so
  

В строке выше замените /path/to/module/src/redisgraph.so с фактическим путем к библиотеке RedisGraph.

В качестве альтернативы вы можете заставить Redis загрузить RedisGraph, используя этот синтаксис аргументов командной строки:

  $ redis-server --loadmodule / путь / к / модулю / src / redisgraph.так
  

Вы также можете использовать НАГРУЗКА НА МОДУЛЬ команда. Обратите внимание, однако, что НАГРУЗКА НА МОДУЛЬ — опасная команда, и в будущем она может быть заблокирована / не рекомендуется из соображений безопасности.

После того, как вы успешно загрузили RedisGraph, ваш журнал Redis должен содержать записи, похожие на:

 ...
30707: M 20 июня, 02:08: 12.314 * Модуль 'graph' загружен из  /src/redisgraph.so
...
  

Если сервер не запускается с выводом, подобным следующему:

  # Не удалось загрузить модуль /usr/lib/redis/modules/redisgraph.so: libgomp.so.1: невозможно открыть файл общих объектов: нет такого файла или каталога
# Невозможно загрузить модуль из /usr/lib/redis/modules/redisgraph.so: сервер прерывается
  

В системе отсутствует зависимость OpenMP во время выполнения.Его можно установить в Ubuntu с помощью apt-get установить libgomp1 , на RHEL / CentOS с yum установить libgomp , а в OSX с варить установить libomp .

Использование RedisGraph

Перед использованием RedisGraph вам следует ознакомиться с его командами и синтаксисом, как подробно описано в Справочник по командам .

Вы можете вызывать команды RedisGraph из любого клиента Redis.

С

  $ redis-cli
127.0.0.1:6379> GRAPH.QUERY social "CREATE (: человек {имя: 'roi', возраст: 33, пол: 'мужской', статус: 'женат'})»
  

С любым другим клиентом

Вы можете взаимодействовать с RedisGraph, используя возможность вашего клиента отправлять необработанные команды Redis.Точный способ сделать это зависит от выбранного вами клиента.

Пример Python

Этот фрагмент кода показывает, как использовать RedisGraph с необработанными командами Redis из Python, используя Redis-Py :

  импорт Redis

r = redis.StrictRedis ()
reply = r.execute_command ('GRAPH.QUERY', 'social', "CREATE (: person {name: 'roi', возраст: 33, пол: 'мужской', статус: 'женат'})»)
  

Клиентские библиотеки

Клиенты для разных языков были написаны сообществом и командой RedisGraph для 6 языков.

Полный список и ссылки можно найти на страница клиентов .

Импорт данных

Команда RedisGraph поддерживает Redisgraph-насыпной загрузчик для импорта новых графиков из файлов CSV.

Формат данных, используемый этим инструментом, описан в Подробности реализации GRAPH.BULK .

Список рассылки / Форум

Есть вопросы? Не стесняйтесь спрашивать в Форум RedisGraph .

Лицензия

Лицензионное соглашение с доступным исходным кодом Redis — см. ЛИЦЕНЗИЯ

Разница между графом и деревом

Разница между графом и деревом

График :

Граф — это совокупность двух множеств V и E, где V — конечный непустой набор вершин, а E — конечный непустой набор граней.

• Вершины — это не что иное, как узлы в графе.
• Две соседние вершины соединены ребрами.
• Любой граф обозначается как G = {V, E}.

Например:

G = {{V ₁ , V ₂ , V ₃ , V ₄ , V ₅ , V ₆ }, {E ₁ , E ₂ , E ₃ , E ₄ , E ₅ , E ₆ , E ₇ }}

Дерево:

Дерево — это конечный набор одного или больше узлов, таких что —

1. Существует специально назначенный узел, называемый корневым.
2. Остальные узлы разбиты на n> = 0 непересекающихся множеств T ₁ , T ₂ , T ₃ ,…, T _n
   где T ₁ , T ₂ , T ₃ ,…, T _n называется поддеревьями корня.

Концепция дерева представлена ​​на следующем рисунке.

(PDF) Руководство по стеганографии для защитников

Большинство программ для редактирования изображений на самом деле каким-то образом упорядочивают цветовую палитру

, поэтому кодирование скрытого сообщения в порядке

приведет к созданию изображений с необычными цветовыми палитрами.Цветовая палитра

обычно не видна пользователю, поэтому маловероятно, что

будет замечен необычный порядок, что делает ее

стеганографией. Но анализ палитры покажет, что это нестандартная

, поэтому методика — Discoverable

Steganography.

При открытии и сохранении изображения обычно сохраняется порядок

цветов в палитре, поэтому это пример надежной

стеганографии.Однако следует отметить, что скрытое сообщение

, конечно, не выдерживает преобразования изображения в формат

TrueColour, который не использует цветовую палитру, и

некоторые редакторы будут выполнять это преобразование по умолчанию.

ЗАМЕНА LSB

Изображения TrueColour обычно могут хранить больше цветов

, чем может быть воспринято человеческим глазом. Кроме того, естественные изображения

имеют много незначительных вариаций в цветах, например, фотография неба

будет содержать много оттенков синего, а

белого, но точный оттенок отдельных пикселей не важен для изображения. сцена.Это означает, что младшие значащие биты (LSB) значений пикселей

не используются и поэтому могут нести скрытое сообщение.

LSB Replacement (LSB-R) [10] работает с изображениями TrueColour

, которые не сохраняются с использованием сжатия с потерями, поэтому

работает с PNG, но не с JPEG. Он заменяет младший бит

каждого пикселя одним битом скрытого сообщения. Порядок в

, какие пиксели выбраны, важен. Различные варианты

LSB-R выбирают разные порядки, например, первые n пикселей

могут по очереди хранить n бит скрытого сообщения, или может использоваться некоторая псевдослучайная последовательность

, определяемая секретным паролем

.Поскольку скрытое сообщение хранится в неиспользуемых битах

, LSB-R является примером симбиотической стеганографии.

Независимо от порядка изменение младшего бита естественного изображения

обычно незаметно, даже если исходное

и измененное изображение доступны для визуального сравнения.

Однако существует некоторая корреляция между младшим значащим

битом и другими битами в каждом значении пикселя. Случайное изменение

младшего бита для кодирования скрытого сообщения нарушает эту корреляцию

, и это может быть обнаружено статистическим тестом.Таким образом,

эта форма стеганографии доступна для обнаружения.

Открытие и сохранение изображения TrueColour сохраняет значения пикселей

(при отсутствии сжатия с потерями), поэтому сохраняются наименьшие значащие биты

и, следовательно, сохраняется скрытое сообщение

, что делает LSB-R надежной стеганографией.

Однако скрытое сообщение будет уничтожено, если изображение масштабировано

, поскольку значения пикселей будут усреднены, чтобы соответствовать новому размеру холста

, поэтому он не является полностью надежным.

LSB MATCHING

LSB Matching (LSB-M) [11] аналогично LSB-R, за исключением того, что

использует несколько иной способ кодирования скрытого сообщения.

наименьшего значащего бита значения цвета пикселя по-прежнему кодирует один бит

скрытого сообщения, но вместо того, чтобы просто заменять наименьший значащий бит

требуемым значением, исходное значение

либо увеличивается, либо уменьшается, чтобы сделать младший значащий бит

имеет правильное значение.Выбор между увеличением и уменьшением

производится случайным образом.

При использовании LSB-R старшие биты значений пикселей остаются неизменными

, тогда как при использовании LSB-M они могут быть изменены. Таким образом, в то время как

LSB-R декоррелирует младший значащий бит и более

значащих битов, LSB-M этого не делает. Это означает, что простые статистические тесты

для LSB-R не обнаруживают LSB-

M. Для обнаружения

LSB-M были предложены более сложные тесты, но ни один из них не кажется достаточно эффективным и точным

для использования в Общее.Это делает LSB-M необнаруживаемым

Стеганография, которая, как и LSB-R, является надежной и симбиотической.

F5

Алгоритм F5 [12] работает с файлами JPEG. Файлы JPEG используют метод сжатия с потерями

, который преобразует представление изображения TrueColour

в наборы малых целых

коэффициентов двумерного волнового уравнения, которое вычисляет

приближение к исходным цветам. Эти коэффициенты равны

, а затем сжимаются с помощью алгоритма без потерь.

Некоторые коэффициенты оказывают большее влияние на вычисленные цвета

, чем другие. Алгоритм F5 кодирует биты скрытого сообщения

путем переупорядочивания пар некоторых из наименее важных коэффициентов

— коэффициент A> коэффициент B кодирует ноль, коэффициент

A <коэффициент B кодирует единицу. Таким способом можно скрыть только относительно

небольших объемов информации, но

файлов JPEG имеют тенденцию быть большими, поэтому все еще можно использовать F5, чтобы скрыть

значительных объемов данных.

По сути, порядок коэффициентов не имеет отношения к окончательному изображению

, поэтому это делает F5 примером Symbiotic

Steganography.

Если в изображение JPEG внесены какие-либо изменения, весьма вероятно, что

коэффициенты будут пересчитаны заново, и любое скрытое сообщение

будет уничтожено при сохранении изменений. Даже

просто открытие и сохранение JPEG может быть процессом с потерями.

Однако злоумышленник может скрыть сообщения только в изображениях JPEG

, которые не будут изменены при открытии и сохранении

.Таким образом, нет никакой гарантии, что скрытое сообщение будет уничтожено

, и, следовательно, F5 следует рассматривать как надежную

стеганографию.

Хотя изменения, сделанные с помощью F5, не делают заметной разницы

с окончательным изображением, даже если оригинал доступен для сравнения

. Они также не влияют на статистику

GrapheneOS

GrapheneOS — это мобильная ОС, ориентированная на конфиденциальность и безопасность с совместимостью с приложениями Android, разработанная как некоммерческий проект с открытым исходным кодом.Он сосредоточен на исследованиях и разработках технологий конфиденциальности и безопасности, включая существенные улучшения в песочнице, средствах защиты от эксплойтов и модели разрешений. GrapheneOS также разрабатывает различные приложения и сервисы, уделяя особое внимание конфиденциальности и безопасности. Vanadium — это усиленный вариант браузера Chromium и WebView, специально созданный для GrapheneOS. GrapheneOS также включает в себя наш минимальный ориентированный на безопасность PDF Viewer, наше аппаратное приложение Auditor / службу аттестации, обеспечивающую локальную и удаленную проверку устройств, а также разработанное стороннее зашифрованное резервное копирование Seedvault, которое изначально было разработано для включения в GrapheneOS.

GrapheneOS улучшает конфиденциальность и безопасность ОС снизу вверх. В нем используются технологии, снижающие риск целых классов уязвимостей и существенно затрудняющие использование наиболее распространенных источников уязвимостей. Это повышает безопасность как ОС, так и приложений, работающих на ней. Усилены песочница приложения и другие границы безопасности. GrapheneOS пытается избежать воздействия на пользовательский опыт с помощью функций конфиденциальности и безопасности. В идеале функции могут быть спроектированы так, чтобы они всегда были включены, не влияя на взаимодействие с пользователем и не создавая дополнительных сложностей, таких как параметры конфигурации.Это не всегда возможно, и GrapheneOS действительно добавляет различные переключатели для таких функций, как разрешение сети, разрешение датчиков, ограничения, когда устройство заблокировано (периферийные USB-устройства, камера, быстрые плитки) и т. Д., А также более сложные функции конфиденциальности и безопасности для пользователя. с собственным UX.

На странице функций представлен обзор существенных улучшений конфиденциальности и безопасности, добавленных GrapheneOS в проект Android с открытым исходным кодом.

Официальные выпуски доступны на странице выпусков, а инструкции по установке находятся на странице установки.

GrapheneOS никогда не будет включать ни сервисы Google Play, ни другие реализации сервисов Google, такие как microG. Они не включены в Android Open Source Project и не требуются для базовой совместимости с Android. Приложения, предназначенные для работы на Android, а не только на Android со связанными приложениями и сервисами Google, уже работают на GrapheneOS, поэтому для нее уже доступно огромное количество приложений как с открытым, так и с закрытым исходным кодом.

API-интерфейсы AOSP, не привязанные к Google, но обычно предоставляемые через сервисы Play, будут по-прежнему реализованы с использованием поставщиков с открытым исходным кодом, таких как приложение резервного копирования Seedvault.Преобразование текста в речь, преобразование речи в текст, геокодирование, службы доступности и т. Д. Являются примерами других открытых API-интерфейсов Android, в которых нам необходимо разработать / связать реализацию на основе существующих проектов с открытым исходным кодом. GrapheneOS не будет реализовывать их через уровень совместимости сервисов Google, потому что эти API никоим образом не связаны с сервисами Google.

Мы разрабатываем минимальный уровень совместимости сервисов Play как обычное приложение без каких-либо особых привилегий. Приложение предоставит временную реализацию всего API сервисов Play, делая вид, что серверы не работают и функциональность недоступна.Он всегда будет отключен по умолчанию, поскольку приложения будут определять наличие сервисов Play и будут пытаться использовать их, а не альтернативы. Например, Signal попытается использовать нефункциональную реализацию FCM, а не собственную реализацию push-уведомлений сервера. Предполагается, что пользователи будут включать это только в профилях, предназначенных для запуска приложений с ненужной жесткой зависимостью от сервисов Play. Скорее всего, мы не позволим включить его в профиле владельца, чтобы помочь пользователям избежать подобных ошибок.

У нашего приложения Play Services не будет каких-либо особых привилегий или белого списка в ОС, таких как службы Play или microG. Не будет поддержки для обхода произвольных проверок подписей, таких как патч спуфинга подписи microG, поскольку он существенно ставит под угрозу модель безопасности ОС и нарушает другие функции безопасности, такие как проверенная загрузка. Вместо этого наше приложение будет подписано с помощью ключа сервисов GrapheneOS Play, и единственная ОС, поддерживающая приложение, будет представлять ключ сервисов GrapheneOS Play в качестве ключа сервисов Google Play.

В идеале, Google сам поддерживал бы установку официальных сервисов Play в качестве обычного приложения для Android, вместо того чтобы применять монополистический подход, заставляя его интегрироваться в ОС глубоко интегрированным способом с особыми привилегированными разрешениями и возможностями, недоступными другим поставщикам услуг. конкурируя с ними. Несмотря на то, что мы никогда не включили бы его в GrapheneOS, было бы здорово, если бы у пользователей была возможность устанавливать сервисы Play как обычное приложение в определенных профилях.Очень жаль, что принятый к нему подход настолько глубоко интегрирован и антиконкурентен. Пользователи GrapheneOS по-прежнему могут использовать сервисы Google, если захотят, но в основном только через браузер. Некоторые из их приложений, такие как Google Maps, работают с ограниченной функциональностью без сервисов Play, но большинство — нет.

GrapheneOS была основана как проект с открытым исходным кодом в конце 2014 года. Ранее она была известна как CopperheadOS. Для получения дополнительной информации см. Страницу истории.

См. Раздел часто задаваемых вопросов о нашей работе по повышению конфиденциальности и безопасности миллиардов пользователей путем внесения части наших изменений в основные инфраструктурные проекты.

GrapheneOS имеет разрешительную лицензию и никогда не использовала передачу авторских прав, поэтому работа принадлежит разработчикам. См. Раздел часто задаваемых вопросов об авторском праве и лицензировании для получения более подробной информации.

См. Раздел часто задаваемых вопросов в дорожной карте.

См. Раздел часто задаваемых вопросов о поддержке устройств.

На пути к предсказанию возмущений биологических сетей с использованием глубокого обучения

Модель DYNAMO и предсказание паттернов возмущений

Биологическая сеть представляет собой основу для описания и понимания клеточных процессов и механизма возмущений, влияющих на болезненные состояния ^{21,22,23,24, 25} .Биологическая сеть помогает биологическому сообществу количественно оценивать и прогнозировать распространение возмущений по сети с точки зрения взаимодействия. Обнаружение паттернов возмущений требует построения динамических моделей, но трудность кроется в ограниченном приобретении знаний о кинетических параметрах. Чтобы преодолеть эти проблемы, Сантолини Марк и Барабаши Альберт-Ласло ⁵ предложили DYNAMO (модели DYNamics-Agnostic Network MOdels). Они получили матрицу Якоби из дифференциальных уравнений биологической модели.Матрица Якоби используется для построения базовой взвешенной топологии биологических моделей и получения сети влияния в рамках одной биологической модели. Обратите внимание, что можно построить полную биохимическую модель из матрицы Якоби, которая содержит всю информацию о кинетических параметрах. Как показано на рис. 1A – D, мы получаем систему дифференциальных уравнений из динамической биологической сети и получаем матрицу Якоби, когда система находится около своего устойчивого состояния. Тогда мы можем получить сеть влияния и полную биохимическую модель из матриц Якоби.Полная биохимическая модель определяет основную истину для оценки DYNAMO.

При наличии сети влияния цель предсказания паттернов возмущений состоит в том, чтобы предсказать, как возмущение одного вида распространяется по сети на другие виды и в какой степени оно влияет на другие виды. Мы можем использовать матрицу чувствительности S _ij для представления таких паттернов возмущений. Матрица чувствительности описывает изменение установившегося значения x _i узла i при изменении установившегося значения x _j другого узла j , вычисляется как \ ({S} _ {ij} = \ frac {d {x} _ {i}} {d {x} _ {j}} \).В DYNAMO были предложены три модели для создания матриц чувствительности с использованием сетевых топологий: модель распространения, модель расстояния и модель первого соседа. В модели распространения предсказанное возмущение узла пропорционально взвешенной по степеням сумме возмущений его соседей. Более простая модель, модель расстояния предполагает, что сила возмущения обратно пропорциональна сетевому расстоянию между видом и источником возмущения.Самая простая модель, модель первого соседа, предполагает, что возмущение достигает только непосредственных соседей возмущенного узла. Метод ранговой корреляции Спирмена ²⁶ используется для сравнения корреляции между прогнозируемой матрицей чувствительности и матрицей истинной чувствительности, полученной из исходной биологической системы с полными кинетическими параметрами. Ранговую корреляцию Спирмена можно рассчитать как:

$$ \ rho = \ frac {cov (r {g} _ {X}, r {g} _ {Y})} {{\ sigma} _ {r {g } _ {X}} {\ sigma} _ {r {g} _ {Y}}} $$

(1)

, где rg _X , rg _Y — это матрица прогнозируемой чувствительности и достоверность, ранжированная по столбцам, cov ( rg _{X 905} , Y ) — ковариация переменных ранга, а \ ({\ sigma} _ {r {g} _ {X}} {\ sigma} _ {r {g} _ {Y}} \) — стандартные отклонения ранговых переменных.Оценка ранговой корреляции представляет точность прогноза. В серии DYNAMO модель распространения достигает 66% точности, когда сеть включает направление и знак каналов. Удивительно, но простая модель расстояния в направленной сети обеспечивает точность 63%. Самая простая модель первого соседа обеспечивает точность до 27%.

Расчет коэффициента расширения

DYNAMO использует чистые знания топологии сети и обеспечивает многообещающую точность прогнозирования. Вместо того, чтобы использовать только топологию сети, мы также хотим использовать функции полной биохимической модели в топологии сети, чтобы улучшить прогнозирование возмущений.Мы наблюдаем, что использование информации о рангах в полной биохимической модели и установка ее в качестве фактора улучшения на дистанционной модели может значительно улучшить исходную модель.

Таким образом, мы разработали новый метод для получения фактора усиления E , который можно узнать из полной биохимической модели. Метод создания коэффициента улучшения описывается следующим образом:

• Для данной биомодели мы получаем матрицу биологического воздействия путем ранжирования значений в каждом столбце ее матрицы Якоби.Здесь мы игнорируем влияние источников возмущений.

• После получения матрицы биологического воздействия мы замечаем, что диапазон значений ранга слишком широк для обучения сверточной сети обобщенного графа для прогнозирования, поскольку значение ранга может быть больше 200, если биомодель содержит более 200 видов. Таким образом, мы уменьшаем значения ранга с помощью операции log , \ (scaled \ _rank = \ lceil {\ mathrm {log}} _ {2} (rank) \ rceil +1 \).Мы обозначаем уменьшенную матрицу как масштабированная матрица воздействия .

• Мы нормализуем масштабированную матрицу воздействия, разделив каждый столбец на соответствующий ему диагональный элемент. Последняя нормализованная масштабированная матрица — это наш коэффициент улучшения E .

Возьмите биомодель BIOMD0000000168 в базе данных BioModel ²⁷ , например, она содержит девять видов, но только семь видов ( D _1, E _1, RS _1, R _1, X _1, E 2 F _1, RP _1) участвовать в динамических взаимодействиях.Матрица Якоби этой модели:

Матрица биологического воздействия:

Уменьшенная матрица воздействия:

Наконец, нормализованная масштабированная матрица воздействия, а также коэффициент усиления E :

Прогнозирование коэффициента усиления с помощью Сверточные сети с графами

Чтобы улучшить чистую модель сети, мы разработали коэффициент усиления E на основе полной биологической модели. Используя сгенерированный коэффициент расширения E в качестве золотой метки сети, мы используем сверточную сеть графа для прогнозирования коэффициентов улучшения в других сетях с установкой большой части сетей в качестве обучающего набора данных.Сверточная сеть с графами ¹⁶ предназначена для решения проблемы классификации узлов в сети, где метки доступны для подмножества узлов. Так называемая сверточная сеть на основе графов отличается от «классической» сверточной нейронной сети ²⁸ , поскольку она имеет дело со структурированными данными в виде графа и разделяет параметры фильтра во всех местах на графе ²⁹ .

Входными данными сверточной сети графа является матрица характеристик N × D X , в которой N — количество узлов, а D — количество входных характеристик и репрезентативное описание структуры графа. , обычно выбирая матрицу смежности A графа.{(l)}) $$

(3)

, где W ^{( l )} — весовая матрица для первого уровня нейронной сети; \ (\ hat {A} = A + I \), I — единичная матрица. \ (\ hat {D} \) — матрица степени диагонального узла \ (\ hat {A} \), \ (\ sigma (\ cdot) \) — нелинейная функция активации, здесь мы используем ReLU ³⁰ . Структура сверточной сети с графами показана на рис. 2.