Views
21
Downloands
5
Tıbbi görüntü steganografisinde, görüntülere veri gizlemenin neden olduğu bozulmanın sonucunda bir hastalığın tanı ve tedavisi etkilenebilir. Bu sebeple, veri görüntülerde elle ya da eşikleme gibi temel tekniklerle belirlenen ilgi olmayan bölgelerde gizlenmektedir ve bu yöntemlerin hiçbiri tümör gibi dokuları bölütlemeyi içermemektedir. Bu çalışma, bir hastalığın tanı ve tedavisinde kullanılan verilerin, bölütleme tabanlı steganografi yöntemi ile görüntüleri bozmadan tek bir ortamda birleştirilerek gizlenmesini amaçlamaktadır. Ayrık dalgacık dönüşümü (ADD) ve k-ortalama kümeleme tabanlı bölütleme yöntemi ile epilepsi hastalarının Manyetik Rezonans (MR) görüntüleri, arka plan, gri madde, beyaz madde ve tümör olarak ayrıştırılmıştır. Gizli mesaj, hasta kişisel bilgilerini, doktor yorumunu, seçilen Elektroansefalogram (EEG) sinyalini ve EEG’ye ait sağlık raporunu içermektedir. Kaotik ve hash fonksiyonlarını kullanan DNA kodlama ile şifrelenen ve ardından sıkıştırılan yüksek kapasiteli mesaj, görüntülerin tümör olmayan piksellerinin en az anlamlı bitlerinde gizlenmiştir. Çalışmada, taşıyıcı ve stego görüntüler arasındaki farklılık, sinyalin gürültü tepe oranı, yapısal benzerlik ölçümü, evrensel kalite indeksi ve korelasyon katsayısı ile tespit edilmiştir. Bu değerler sırasıyla 64,0334 desibel (dB), 0,9979, 0,99701, 0,9993 olarak elde edilmiştir. Analiz sonuçları önerilen yöntemin hastaların yüksek kapasiteli verilerini tek bir dosyada birleştirdiğini ve tıbbi verilerin hem güvenliğini hem de kayıt alanını arttırdığını göstermiştir.
In the medical image steganography, the diagnosis and treatment of a disease as a result of the disturbance caused by the data deprivation in the images may be affected. Therefore, the data in the images is hidden in uninterested areas determined by basic techniques such as hand or coating, and no one of these methods involves dividing tissues like tumors. This study aims to hide the data used in the diagnosis and treatment of a disease by combining them in a single environment without distorting the images with the division-based steganography method. With the separated wave conversion (ADD) and k-mediate accumulation-based division method, the magnetic resonance (MR) images of epilepsy patients are divided into background, grey matter, white matter and tumor. The secret message includes the patient’s personal information, the doctor’s explanation, the selected Electroencephalogram (EEG) signal and the EEG’s health report. The high-capacity message encrypted and then compressed by DNA coding using chaotic and hash functions is hidden in the least meaningful bits of non-tumor pixels of images. In the study, the difference between the carrier and stego images was detected by the signal's noise top ratio, structural similarity measurement, universal quality index and correlation ratio. These values were obtained respectively as 64,0334 decibel (dB), 0,9979, 0,99701, 0,9993. Analysis results showed that the recommended method combines patient’s high-capacity data into a single file and increases both the safety and the recording area of medical data.
Field : Mimarlık, Planlama ve Tasarım; Mühendislik
Journal Type : Uluslararası
Article Detail 
Similar Articles
Download PDF
Journal Information
Listen Paper
Cite
Print This Page
Share
Mendeley
