Deep Learning and Optimization Approaches in Securing Healthcare Data with Quaternion-Based Evolutionary Gravitational Neocognitron Neural Networks and Encoder-Elliptic Curve Deep Neural Networks Integrated with Blockchain: A Review
Notice bibliographique
Résumé
The rapid expansion of digital health records, wearable devices, Internet of Medical Things (IoMT) platforms, and cloud-based healthcare systems has resulted in a massive increase in sensitive patient data being generated, stored, and transmitted across interconnected networks. This growth has simultaneously heightened vulnerability to sophisticated cyber threats, necessitating the development of secure, scalable, and intelligent data protection frameworks. This review explores advanced approaches that integrate deep learning architectures—namely Quaternion-Based Evolutionary Gravitational Neocognitron Neural Networks (QEGNN) and Encoder-Elliptic Curve Deep Neural Networks (EEC-DNN)—with blockchain technology to enhance healthcare data security. Quaternion neural networks extend traditional models into a hypercomplex domain, enabling efficient representation of multidimensional medical data such as ECG signals, MRI images, and genomic information. Evolutionary gravitational optimization improves model performance by efficiently tuning parameters and enhancing convergence. The EEC-DNN framework incorporates elliptic curve cryptography into neural encoding layers, ensuring secure and tamper-resistant data representations through embedded key exchange mechanisms. Blockchain technology further strengthens the system by providing decentralized, immutable, and transparent data management, enabling secure storage, traceability, and auditability of electronic health records. The integrated framework demonstrates strong performance across applications including medical image protection, federated learning, health record validation, and remote monitoring. Overall, this unified approach significantly enhances data security, integrity, and intelligent processing capabilities in modern healthcare environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».