Остання редакція: 2024-05-19
Анотація
Запропонований підхід стеганографічного вбудовування цифрових водяних знаків у медичні зображення DICOM із застосуванням згорткової нейронної мережі CNN. Модель передбачає попереднє оброблення зображень та навчання CNN виявляти оптимальні ділянки для вбудовування ЦВЗ без втрати діагностичної цінності. Забезпечується висока непомітність вбудованих даних при збереженні якості зображень.
An approach to embedding persistent digital watermarks in DICOM medical images using convolutional neural network CNN
Abstract:
The paper proposes an approach to steganographic embedding of digital watermarks in DICOM medical images using a convolutional neural network CNN. The model involves image preprocessing and training of CNNs to identify optimal areas for embedding DWMs without losing diagnostic value. It ensures high invisibility of embedded data while maintaining image quality.
Ключові слова
Посилання
Kalker T. Considerations on watermarking security / T. Kalker //IEEE International Workshopon Multimedia Signal Processing. – Cannes (France), 2001. – P. 201–206.
ХОРОШКО, В. О.; ЯРЕМЧУК, Ю. Є.; КАРПІНЕЦЬ, В. В. Комп'ютерна стеганографія. 2017. – Вінниця : ВНТУ, 2017. – 155с.
Павлов В.Г., Карнацький О.С. Особливості використання стеганографічних методів // Матеріали ХІ міжнародної науково-технічної конференції «АВІА-2013» - Т.1. – К.:НАУ, 2013, ст.2.41 - 2.44.
Krizhevsky A. ImageNet classification with deep convolutional neural networks / A.Krizhevsky, I.Sutskever, E.Geoffrey // Communications of the ACM. – 2017. – Vol. 6, № 60. – P. 84–90.
Лебедєв В.О. Розпізнавання медичних зображень на основі згорткової нейронної мережі /В.М. Гусятін, В.О. Лебедєв // Проблеми інформатизації: Матеріали сьомої міжнародної науково-технічної конференції Черкаси– Харків Баку–Бельско-Бяла., Том 3. 13-15 листопада 2019 р., С.35.