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Computed Tomography01:10

Computed Tomography

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Tomography refers to imaging by sections. Computed tomography (CT) is a non-invasive imaging technique that uses computers to analyze several cross-sectional X-rays to reveal minute details about structures in the body.
The technique was invented in the 1970s and is based on the principle that as X-rays pass through the body, they are absorbed or reflected at different levels. In the technique, a patient lies on a motorized platform while a computerized axial tomography (CAT) scanner rotates...
7.6K
Imaging Studies III: Computed Tomography01:27

Imaging Studies III: Computed Tomography

893
DefinitionComputed Tomography (CT) of the genitourinary (GU) tract is a non-invasive imaging modality that utilizes X-rays and computer processing to generate detailed cross-sectional images of the urinary system, encompassing the kidneys, ureters, bladder, and adjacent structures such as the adrenal glands.PurposeCT scans of the GU tract serve several diagnostic and therapeutic purposes, including:Diagnosis of Urinary Tract Diseases: Detects kidney stones, tumors, cysts, and congenital...
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モジュール式統合ロジスティック指数図と多層次Q配列マトリックスを使用した新しい医療画像暗号化

Abdelmajid H Mansour1, Sherihan Aboelenin2, Mohamed Meselhy Eltoukhy2

  • 1Department of Information Technology, College of Computing and Information Technology - Khulais, University of Jeddah, Jeddah, Saudi Arabia. emam@uj.edu.sa.

Scientific reports
|August 26, 2025
PubMed
まとめ

この研究は,医療画像の新たな暗号化アルゴリズムを導入し,データセキュリティとプライバシーを強化します. この方法は,改変された改善されたロジスティック指数 (MILE) の混沌の地図と多層フィボナッチQ行列を使用して,医療における強力な保護を行います.

キーワード:
混沌とした医療用カラー画像画像の暗号化暗号化エクスポネンショナル・マップフィボナッチロジスティックマップMILE (マイル)スクランブル画像ブロック

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科学分野:

  • 医療用イメージング セキュリティ
  • 暗号化
  • 医療における情報技術

背景:

  • 医療画像の機密性は,医療における患者のプライバシーとデータの完全性にとって極めて重要です.
  • 既存の暗号化方法は,セキュリティ,効率,または高度な攻撃に対する回復力において制限に直面する可能性があります.

研究 の 目的:

  • グレースケールとカラー医療画像の両方のための革新的で効率的な暗号化アルゴリズムを開発する.
  • 医療画像データのセキュリティ,ランダム性,回復力を向上させる.

主な方法:

  • 提案されたアルゴリズムは,改変された改善されたロジスティック指数 (MILE) の混沌とした地図と多層フィボナッチQ行列を組み合わせています.
  • キー依存パラメータ抽出,変位とXORベースの拡散のための混沌とした配列生成,および多レベルQ行列変換を使用します.
  • この方法は,1Dの混沌としたシステムの限界に対処し,予測不能性を改善します.

主要な成果:

  • 暗号化スキームは,高いNPCR (99.63%) とUACI (33.47%) の値で強力なパフォーマンスを示しました.
  • エントロピー値は理想的な7.999に近づいており, 統計的な攻撃に対する優れたランダム性と抵抗性を示しています.
  • アルゴリズムは計算効率が高く,256×256の画像を0.42秒で暗号化します.

結論:

  • 提案された暗号化アルゴリズムは 機密医療データの強力な保護を提供します.
  • 効率と強力なセキュリティ機能により,リアルタイムアプリケーションと遠隔医療に適しています.
  • この方法は既存の医療用画像の 暗号化技術を上回ります