医学图像数据溯源在医学网络物理系统中的应用

Mar, 2024

医学图像数据溯源在医学网络物理系统中的应用

Medical Image Data Provenance for Medical Cyber-Physical System

Vijay Kumar, Kolin Paul

TL;DR使用水印技术将设备指纹嵌入图像以确保数据来源，通过远程验证方法认证图像以提高医学图像数据的完整性。适用于移动成像设备、数据溯源、远程验证、医学图像数据的多种应用场景。

Abstract

Continuous advancements in medical technology have led to the creation of affordable mobile imaging devices suitable for telemedicine and remote monitoring. However, the rapid examination of large populations poses challenges, including the risk of fraudulent practices by healthcare pr

mobile imaging devices data provenance watermarking techniques remote validation method medical image data

发现论文，激发创造

神经成像流水线的内容认证：在复杂分发渠道中端到端优化照片来源

本研究探讨采用神经成像管道 end-to-end 优化整个图像采集和处理流程，以便提供可靠的取证分析。本研究的实验表明，所提出的方法将图像操纵检测准确率从 45% 提高到了超过 90％，这为进一步研究构建具有显式取证保证属性的更可靠的成像管道提供了鼓励。

Dec, 2018

物联网：数字足迹携带设备身份

本文提出了一种基于设备指纹技术的模型，能够在网络设备中区分物联网设备和非物联网设备，并能针对每个设备进行唯一识别，通过使用随机森林分类器和不同数据集的实验证明，该方法能够在分辨物联网和非物联网设备方面达到 99.8% 以上的准确率，并在分类个体设备方面达到 97.6% 以上的准确率，可有效帮助运营商提高网络安全性和防止未经授权的访问。

Jan, 2023

大规模图像来源分析

该研究提出了一种端到端的图像来源分析流程，可在实际规模下完成。它包括基于计算机视觉技术的图像过滤、获取表达图像祖先关系的图源图等方案，并在现有数据集上进行了综合实验和结果对比。此外，该研究还介绍了一个来自社交媒体网站 Reddit 的真实来源案例数据集以及基线结果。

Jan, 2018

DRAW：保护相机拍摄的原始图像免受图像篡改

通过引入保护性信号和定位网络，我们提出了 DRAW 方案，用于保护图像免受篡改，并在多个著名 RAW 数据集上验证了其有效性。

Jul, 2023

评估人工智能生成的医学图像中隐形水印的有效性

我们的研究提出在合成医学图像中引入不可见水印，并评估其在下游分类任务中的有效性，以推动讨论此类水印在增强合成医学图像的可检测性、巩固道德标准、防止数据污染和潜在骗局方面的可行性。

Feb, 2024

实时屏幕录制鲁棒文档图像水印

该研究聚焦于探究以截图形式泄露的机密文件，提出了利用神经网络在屏幕上应用唯一标识性水印以确定泄露源头的方法，并综合测试结果表明该方法的高效性。