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ct-exposer:通过搜索CT日志发现子域

什么是证书透明度(简称CT)? 证书透明度(Certificate Transparency)是谷歌力推的一项拟在确保证书系统安全的透明审查技术。 CT为TLS证书信任提供了额外的安全保障:即公司可以监控谁为他们拥有的域创建了证书。此外,它还允许浏览器验证给定域的证书是否在公共日志记录中。 ct-exposer能为我们做什么? ct-exposer将查询给定域的CT日志,然后尝试对域进行DNS查找以获取DNS中存在的域。 根据我的经验,到目前为止ct-exposer为我查找到了许多使用“site:domain.com”谷歌搜索找不到的子域。 安装依赖 Python3,gevent,requests 和 urllib3,pip3 install -r requirements.txt 使用 usage: ct-exposer.py

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《柳叶刀》:人工智能可识别九类急性脑 CT 异常

【 图片来源:Nature 】 雷锋网消息,在新的研究中,人工智能深度学习算法能够准确识别头部CT扫描中9种不同程度的异常。 急诊室脑CT识别困境 头部CT(脑CT)检查,是利用CT对颅脑进行检查的一种方法。在头部受外伤时,脑CT是最重要的影像学诊断方法。 AI识别脑CT研究。 人工智能应用脑CT诊断 人工智能技术已经应用于胸部X光、胸部CT、脑CT等多种成像结果异常的检测中。据雷锋网了解,在脑CT检测领域,早已有诸多玩家入局。 总部设在以色列特拉维夫的医疗人工智能公司Aidoc,其基于AI的工作流程优化组合产品,可与放射科医师合作,用于标记脑部CT中的急性颅内出血(ICH)病例。

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    创建合成CT图像数据

    我们应用此方法为Covid19的CT挑战赛的开发人员创建一个合成玩具数据集。 数据隐私是医学图像数据公开的一个重要挑战。病人相关信息的匿名化需要两个主要步骤。 第二步中,可能需要对图像数据本身执行匿名化,一个例子是从脑CT/MRI图像我们可以重建人脸,所以这通常需要进一步的匿名化步骤。 在COVID19挑战中:https://www.covid19challenge.eu,我们使用的是胸部的CT数据。 我们将ANTs应用于胸部CT图像,我们不会变形图像的所有内容,而只会变形一定百分比的内容,变形不是完全的,只是部分的。这个概念的一个例子如图1所示。 ? 以上是基于部分图像变形的胸部CT合成概念。 以上是四个胸部CT的冠状位中心切片。你可以猜出哪些是合成的吗?文章最后给出答案。

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    通过映射CT和锥束CT图像对气胸变形进行统计建模(CS)

    在这项研究中,我们介绍了使用成对的锥形束计算机断层扫描(CT)图像进行气胸变形的统计建模方法。我们设计了一个可变形的网格配准框架,用于涉及非线性变形和肺旋转的形状变化。 此外,我们还提出了基于核的变形学习框架,以从术前CT模型重建术中肺的放气状态。本论文主要讲述气胸变形的发现和基于核的变形框架的评估结果。 原文题目:Statistical modeling of pneumothorax deformation by mapping CT and cone-beam CT images 原文:In this statistical modeling methods for pneumothorax deformation using paired cone-beam computed tomography (CT framework is proposed to reconstruct intraoperative deflated states of the lung from the preoperative CT

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    想研究新冠CT找不到数据集?UCSD、Petuum开源COVID-CT 数据集

    然而,出于对隐私的保护,这些研究中所使用的 CT 图像并不会公之于众,这极大地阻碍了基于 CT 图像做精准检测的人工智能方法的研发。 为了解决这个问题,他们构建了一个 COVID-CT 数据集,其中包含 275 个新冠肺炎检测呈阳性的 CT 图像,并向公众开放,以帮助基于 CT 图像的新冠肺炎检测的研发。 基于 183 个新冠肺炎 CT 图像和 146 个非新冠肺炎 CT 图像,他们训练了一个深度学习模型,以预测一个 CT 图像是否呈新冠肺炎阳性。 他们在 35 个新冠肺炎 CT 图像和 34 个非新冠肺炎 CT 图像上进行了测试,模型 F1 值为 0.85。 对于包含多个 CT 子图像的图像,他们将其手动拆分为单个 CT 图像。 最终他们获得了 275 个 CT 扫描图像,标记为新冠肺炎阳性。

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    预训练句子表征——【ICLR 2021】CT

    本文作者提出了“对比张力”(CONTRASTIVE TENSION)的对比学习方案——CT: 如上图所示,在训练期间,CT 构建了两个独立的编码器(“Model1”和“Model2”),它们共享初始参数以对一对句子进行编码 原始 CT 论文使用包含多个小批量的批次。对于 K=7 的例子,每个 mini-batch 由句子对 组成,对应的标签是 1, 0, 0, …, 0. 实现 sentence_transformers已经把CT已经封装成pip包,完整的训练流程例子可以参考《Sentence-BERT》。 我们在此基础上只用修改DataLoader和Loss就能轻松的训练CT: from sentence_transformers import SentenceTransformer, InputExample 负采样的改进 sentence_transformers中还是实现了一个CT使用批量负采样的改进版本:模型 1 和模型 2 都编码相同的句子集。

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    胸片和CT断层图像是怎么来的?

    如何得到CT断层图像? 相信小伙伴体检的时候都拍过胸片,假如哪个不幸的小伙伴胸片有点“小问题”的话呢,还要再拍个CT图像让医生仔细看一下,那么这些图像有什么区别呢?又是如何得到的呢? 首先,胸片和CT图像长什么样子呢? ? 左图是我们平常所说的胸片,右边就是CT的断层图像。左边只有一张图片,相当于把人变成透明的,可以看到身体的内部,所以我们叫它透视像。 神奇的CT断层扫描又是怎么回事呢? ? ​ 在CT扫描的时候,假设医生想看你身体某一层的断层图像,就会用CT围着你身体的那一层转上一圈。 这主要是CT重建算法的功劳啦。 CT重建算法原理 接下来给大家简单介绍一下CT的重建算法。 射入人体的X射线,穿过人体之后会有一部分透射出来,被探测器捕捉到。 有了CT断层图像,医生就可以看到病人身体内的结构,及时的诊断疾病了。目前,CT是在临床上应用最为广泛的医学成像设备了,在很多疾病的早期诊断上功不可没。

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    美国高校开源迄今为止最大新冠肺炎CT数据集

    然而,出于对隐私的保护,这些研究中所使用的CT图像并不会公之于众,这极大地阻碍了基于CT图像的精准检测新冠肺炎先进人工智能方法的研发。 构建COVID-CT数据集,训练深度学习模型诊断新冠肺炎 为了解决这个问题,研究团队构建了一个COVID-CT数据集,其中包含275个新冠肺炎检测呈阳性的CT图像,并向公众开放,以助于基于CT图像的新冠肺炎检测的研发 基于183个新冠肺炎 CT图像和146个非新冠肺炎 CT图像,研究团队训练了一个深度学习模型,以预测一个CT图像是否呈新冠肺炎阳性。 对于包含多个CT子图像的图像,研究团队将其手动拆分为单个CT图像,如图1所示。 最后,研究团队获得了27个CT扫描图像,标记为新冠肺炎阳性。 总结 研究团队建立了一个关于新冠肺炎的公开CT扫描数据集,来促进通过读取CT图像进而筛选和检测新冠肺炎患者的AI技术的发展。 此数据集包含275个CT扫描结果为阳性的新冠肺炎患者的CT图像。

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    Deep01爱因斯坦判读脑出血CT不用30秒

    导读 Deep01爱因斯坦人工智能,靠AI判读脑出血CT不用30秒,准确率不输国外医疗AI但速度更快,6家教学医院抢先临床实测。 爱因斯坦人工智能(Deep01)的AI侦测系统,30秒就能从上百张脑部电脑断层扫描(CT)中找到出血点,准确度不输国外刚通过美国FDA核准的脑出血AI产品。 Deep01共同创办人周仁海解释,病患要先进行电脑断层扫描,拍摄数十至数百张脑部CT影像,再由急诊科或放射科医生一张张判读出血情况,才能进行后续医疗决策。 Deep01医疗影像AI布局,从脑出血开始 Deep01自2017年开始打造这款脑出血CT判读系统,蒐集了5、6万张经标注的脑部CT影像,来训练AI模型,一开始用18层的深度学习模型,一直卡在准确率不够高 公司小档案 爱因斯坦人工智能 ● 网址:www.deep01.com ● 成立时间:2016成立中国台湾总公司,2018年成立深圳分公司 ● 主要业务:开发医疗影像AI辅助判读产品,第一套成熟产品为脑出血

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