<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

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

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

An approach to embedding digital watermarks into DICOM medical images using a CNN convolutional neural network

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.
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.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

978-617-8163-14-3

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Азарова А. О., Шевчук А. В. Підхід до вбудовування цифрових водяних знаків у медичні зображення DICOM із застосуванням згорткової нейронної мережі CNN // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/viewFile/21715.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (5)

  1. Kalker T. Considerations on watermarking security / T. Kalker //IEEE International Workshopon Multimedia Signal Processing. – Cannes (France), 2001. – P. 201–206. (дата звернення: 16.05.2024).
  2. ХОРОШКО, В. О.; ЯРЕМЧУК, Ю. Є.; КАРПІНЕЦЬ, В. В. Комп'ютерна стеганографія. 2017. – Вінниця : ВНТУ, 2017. – 155с. (дата звернення: 16.05.2024).
  3. 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. (дата звернення: 17.05.2024).
  4. 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. (дата звернення: 18.05.2024).
  5. Лебедєв В.О. Розпізнавання медичних зображень на основі згорткової нейронної мережі /В.М. Гусятін, В.О. Лебедєв // Проблеми інформатизації: Матеріали сьомої міжнародної науковотехнічної конференції Черкаси– Харків Баку–Бельско-Бяла., Том 3. 13-15 листопада 2019 р., С.35. (дата звернення: 18.05.2024).