Avaliação de Métodos Esteganográficos em Imagens Médicas (original) (raw)

Análise Comparativa de Métodos para Esteganografia Digital em Imagens

Anais do XII Computer on the Beach - COTB '21

Sensitive information being shared on the internet is growing. Becauseof this, it is increasingly necessary to take security measureswhilst this information travels in the network. Digital steganographyallows one to send sensitive information in a hidden manner.Although there is a plethora of techniques for such a goal, findingan appropriate one is not always simple. This paper implementsand compares spatial-domain digital steganography techniques inboth RGB and grayscale images. A frequency-domain heuristic forreducing the visual impact of digital steganography in grayscaleimages is presented. As another result of this work, a dataset is alsoavailable in the Kaggle platform with 18 GB of images, containingsecret messages using the techniques under study. In addition, aPython language library was also made available in the PyPI repository,allowing for both concealment and revelation of messagesusing the presented digital steganography methods.

Classificação De Imagens Médicas Em Modalidades Usando Visão Computacional

Sistemas de Informação e Aplicações Computacionais, 2020

Direitos para esta edição cedidos à Atena Editora pelos autores. Todo o conteúdo deste livro está licenciado sob uma Licença de Atribuição Creative Commons. Atribuição 4.0 Internacional (CC BY 4.0). O conteúdo dos artigos e seus dados em sua forma, correção e confiabilidade são de responsabilidade exclusiva dos autores, inclusive não representam necessariamente a posição oficial da Atena Editora. Permitido o download da obra e o compartilhamento desde que sejam atribuídos créditos aos autores, mas sem a possibilidade de alterá-la de nenhuma forma ou utilizá-la para fins comerciais. A Atena Editora não se responsabiliza por eventuais mudanças ocorridas nos endereços convencionais ou eletrônicos citados nesta obra. Todos os manuscritos foram previamente submetidos à avaliação cega pelos pares, membros do Conselho Editorial desta Editora, tendo sido aprovados para a publicação.

Visualização de Imagens Médicas

1997

Atualmente, uma das grandes aplicações da informática na mediciná e a visualização de imagens médicas. Fatores como resultados mais rápidos e satisfatórios contribuem de forma acentuada para uma larga utilização de computadores como auxílio a análises e diagnósticos médicos. Estas visualizações geram imagens dé otima qualidade e de grande informação médica. No entanto, é um processo custoso e demorado devida à grande quantidade de dados gerados pelos exames. Nos trabalhos realizados, procurou-se métodos alternativos para estas visualizações, buscando assim uma maior eficiência do processo. O que apresentamos aqui é uma variação de um algoritmo clássico (Marching Cubes) para extração da geometria do objeto em estudo, representando-a sob a forma de malhas de triângulos. Com o novo algoritmo proposto, o Marching Cubes Multiresolução, produzimos malhas com menos triângulos, favorecendo desta forma, uma visualização mais rápida dos mesmos.

Processamento e Análise de Imagens Médicas

Revista Brasileira de Física Médica, 2019

Este artigo tem por objetivo apresentar uma abordagem conceitual sobre os principais aspectos envolvidos no processamento e na análise digital de imagens médicas, trazendo exemplos da aplicação na prática clínica e da pesquisa em imagens médicas. Para explorar a temática, o artigo está dividido em seções. A primeira seção apresenta os aspectos relacionados às diferenças entre a imagem adquirida no equipamento e a visualizada nos monitores, levantando alguns elementos relacionados à qualidade da aquisição. A seguir são descritas algumas técnicas de pré-processamento que permitem melhorar e destacar aspectos relevantes das imagens. A próxima seção apresenta os principais métodos de segmentação de objetos de interesse nas imagens. A seguir, duas seções descrevem como representar e descrever de forma quantitativa as características relevantes das imagens, para que elas possam ser analisadas computacionalmente, e os aspectos relativos à análise e ao reconhecimento de padrões em imagens. ...

EXTRAÇÃO DE ESTRUTURAS EM IMAGENS MÉDICAS USANDO UMA REPRESENTAÇÃO DE DADOS EM MÚLTIPLAS ESCALAS

The extraction or identification of structures is an important step for several applications in the field of medical imaging. In this work we propose a generic method for identification by using a multiscale data representation that allows the inclusion of a priori knowledge about the searched objects. After describing the image structures in the multiscale representation, a matching step determines which structure most likely corresponds to the target. We built a prototype application in which we used geometric and contextual information for identification of organs. A set of experiments with phantom images that reproduce human anatomy was carried out to evaluate the prototype with encouraging results. Palavras-chave: processamento de imagens médicas, representação, identificação, espaço de escalas.

Capítulo 2 Esteganografia e suas Aplicações

Steganography derives from the greek words stegano and graphy, where stegano means to hide, mask and graphy means to write. So, steganography is the art of cover writing. Along history, people has tried various forms to hide information within various media, searching in some form, to provide more privacy to their comunications. Some usual approaches to inserting messages into images include techniques such as: overwritting the least significant bit, as well as filtering, masquerading and and transformation algorithms. Each of these techniques can be applied to images with different levels of success. The goal of this course is to explore some steganography techniques since these techniques can be used to protect communications. Besides covering well-known techniques, we intend to show some of the applications and the applicability of steganography as an alternative to cryptographic methods.

Utilização de contexto para visualização de Imagens Médicas

The increasing amount of information in Medicine demands a change in the way information is shown and manipulated by the Healthcare professional. One way of achieving this is through the use of context. Context can allow the user to focus on his main activity and make better use of the available information about the patient. This paper shows the architecture for a contextual viewer of medical images.