Partial Encryption Scheme of Medical Images Based on DWT, Secret Image Sharing and Hyperchaotic System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There has been a significant increase in the demand for secure image storage in healthcare organizations in recent years.Encryption is used to address the challenge of encrypting sizeable digital image files, as full encryption can be computationally expensive and take a long time to process.In this paper, partial and selective encryption is proposed for medical images.First, deep learning based on U-Net is used to localize a tumor region called (ROI) a region of interest.A diffusion phase of the proposed system handles pixel values and positions based on linear and hyperchaotic systems.It includes converting an image's pixel values and repositioning pixels in a predetermined order.In the confusion phase, one level of Integer Discrete Wavelet Transform (IWT) is applied to divide the scrambled region into four sub-bands.Then, a Feistel network based on polynomial-based secret image sharing (SIS) encrypts the lowest frequency band only while the three bands LH, HL, and HH are diffused using a mapping technique based on the Morton scan to swap coefficients positions and then confused based on the hyperchaotic system.The culmination of these techniques results in generating a test image cipher characterized by robust confusion and diffusion properties.Importantly, this methodology has yielded remarkable results, reducing the encryption time by up to 96%.This efficiency is achieved without compromising the security or quality of the encrypted medical images.as high entropy is attained postencryption .Furthermore, by employing the Integer Discrete Wavelet Transform (IWT), the integrity and fidelity of the encrypted images remain uncompromised.Additionally, to bolster the level of confusion in the encryption process, a substantial key space of 2 1628 has been employed, further enhancing the resilience of the encryption method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle