Підхід до вбудовування цифрових водяних знаків у медичні зображення DICOM із застосуванням згорткової нейронної мережі 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

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.