基于数字水印的医学图像安全共享云端管理系统及方法技术方案

本发明专利技术请求保护一种基于数字水印的医学图像安全共享云端管理系统及方法。具体包括：用户管理模块、医学图像存储模块、医学图像加密模块、医学图像篡改检测模块、访问记录模块。其中，医学图像加密模块采用基于RSA加密算法的DWT

【技术实现步骤摘要】
基于数字水印的医学图像安全共享云端管理系统及方法


[0001]本专利技术属于数据安全及数据处理
，具体属于基于数字水印的医学图像安全共享云端管理系统及方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着通信和信息技术的发展，图像的传输和共享变得非常容易和快速，也进一步的推动远程医疗的发展。远程医疗数据可视化接口的实现，允许访问包含文本和图像数据的患者记录，患者图像信息通过开放网络传输，用于分析和临床诊断，将专业卫生机构与相关人员联系起来，实现医疗资源的有效利用，提高患者诊断效率与疾病治愈率。但同时，也存在很多潜在问题，主要体现在：(1)医学图像等敏感图像的完整性验证，医学图像很容易被未经授权的人通过图像编辑工具篡改，即使是最轻微的失真或改变也可能导致误诊；(2)医学图像隐私信息的安全问题，患者医学图像的公开共享，造成隐私信息的泄露，侵犯患者自身权益；(3)通过医学图像中医疗身份证盗窃，未经授权的人可以利用患者的身份信息获取多种非法利益，造成患者健康保险的损失，信用记录的破坏，虚假记录和高额保险费。
[0003]而区块链技术拥有去中心化的网络环境，其共识机制、分布式账本、非对称加密在内的技术保证医学图像使用记录的不可伪造和不可篡改。因此，本专利技术将区块链技术引入到医学图像管理系统中，将医学图像管理系统架构在云端，实现医学图像访问的全链条记录。同时，采用基于RSA非对称加密算法的DWT
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SVD可逆水印算法，用于对被访问的医学图像进行安全加密工作，通过添加数字水印，提升图像共享的安全性；增加医学图像篡改检测模块用于对共享的医学图像进行篡改检测，通过提取出的水印信息实现医学图像版权认定，助力篡改图像的溯源、追责工作。构建一种安全的医学图像服务与共享系统，助力远程医疗的快速发展与落地应用。
[0004]CN108985082A，一种基于数字水印的医学图像加密方法，利用对水印图像进行SVD分解后产生的U矩阵和V矩阵生成签名信息，在将水印嵌入原始医学图像的过程中，利用签名信息修改原始医学图像经过DWT分解至第四级的子带，获得含有水印的医学图像，在从含有水印的医学图像中提取水印的过程中，将从含有水印的医学图像中提取的签名信息与原始签名信息进行比对，以判断提取的水印图像是否正确。本专利技术不仅具有良好的不可见性，同时也可以抵抗常见的图像攻击手段，提高了水印算法的安全性。
[0005]1.该专利是通过利用SVD
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DWT算法进行医学图像加密工作，而本专利在SVD
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DWT算法上进一步引入非对称加密算法，在医学图像传递与接收时增加验证环节，增加了安全性；
[0006]2.该专利SVD分解后产生的U矩阵和V矩阵生成签名信息，水印利用签名信息修改原始医学图像经过DWT分解至第四级的子带，获得含有水印的医学图像，即水印信息来源于原医学图像。而本专利的水印图像是由包含电子病历和专家签名在内的提供所有权标识和隐私的图像创建为QR码，一方面通过提取水印信息，可以实现医学图像的溯源工作；另一方面，置乱的QR码进一步提高水印图像的鲁棒性；
[0007]3.该专利主要功能是基于图像相关算法完成图像加密工作，依据水印提取的签名信息判断图像是否正确，而本专利提出一种云端的医学图像共享系统，依据区块链技术，将医学图像的安全管理工作构建在云端，完成医学图像的存储、分类、加密与篡改检测工作，同时基于区块链特性实现医学图像访问的分布式记录，助力医学图像溯源、追责工作。

技术实现思路

[0008]本专利技术旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种基于数字水印的医学图像安全共享云端管理系统及方法。本专利技术的技术方案如下：
[0009]一种基于数字水印的医学图像安全共享云端管理系统，其包括：用户管理模块、医学图像存储模块、访问记录模块、医学图像加密模块、医学图像篡改检测模块，其中，
[0010]所述用户管理模块，用于对医疗相关机构及其医学图像管理人员进行统一安全管理；
[0011]所述医学图像存储模块，用于对医疗患者图像进行分类存储工作，便于医学图像搜索定位及溯源；
[0012]所述访问记录模块，用于记录医学图像的访问信息，并进行分布式存储，助力医学图像版权认定、篡改图像的溯源、追责工作；
[0013]所述医学图像加密模块，用于采用基于RSA加密算法的DWT
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SVD可逆水印算法对被访问医学图像的进行安全加密工作，通过添加数字水印，提升图像共享的安全性；
[0014]所述医学图像篡改检测模块，用于采用DWT
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SVD逆水印算法，提取出数字水印，对共享的医学图像进行包括裁剪、旋转、内容删除、添加噪声和JPEG(Joint Photography Experts Group)压缩在内的篡改检测，或通过水印信息实现医学图像版权认定。
[0015]进一步的，所述云端系统通过选定Hyperledger Fabric工具作为共享网络的基础开发框架，Hyperledger作为区块链框架，运行环境独立，不依托特定平台，实现医学图像安全共享云端系统的基础架构。
[0016]进一步的，所述用户管理模块包括用户注册、身份认证及授权、用户预警在内的统一管理工作，上述用户均为医疗机构及其相关工作人员。
[0017]进一步的，所述医学图像存储模块依据医学图像所属机构、所属类别，完成系统中所有医学图像的分类存储工作，上述医学图像均由相关医疗机构提供，均为医疗过程中患者相关诊疗图像。
[0018]进一步的，所述访问记录模块包括医学图像存储记录、访问记录、篡改记录在内的各类医学图像使用记录，利用区块链技术，实现分布式存储，保证图像访问使用记录的不可篡改，助力医学图像版权认定、篡改图像的溯源、追责工作，提高云端管理系统的安全性。
[0019]进一步的，所述医学图像加密模块是采用基于RSA加密算法的DWT
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SVD可逆水印算法，具体包括，
[0020](1)RSA算法是一种非对称加密算法，具体包含两个密钥：公共密钥和私有密钥，在发送端使用公钥对数据进行加密，在接收端使用这两个密钥进行解密；RSA算法的基本原理是通过分解一个给定的大整数来生成这两个密钥；
[0021](2)离散波变换DWT，它是信号细分为一组相互正交的小波基函数；用于捕捉时间和频率局部化；2D
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DWT用于图像处理应用，对图像进行DWT分解，得到低频LL子带信息；水平
和垂直边缘细节分别为LH和HL子带；和对角线边缘特征作为HH子带，这个过程称为一级分解；经过两次DWT，可以扩展到各个层次，从图像中提取更高层次的特征信息，也被称为二级分解；
[0022](3)奇异值分解SVD，它是对给定矩阵的分解，在图像处理中有多种应用；利用SVD将矩阵分解为三个矩阵:U、S和V的乘积，其中U和V是标准正交矩阵，S为正对角矩阵，由高到低依次为正，矩阵M的SVD方程形式为M＝U
×
S
×...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字水印的医学图像安全共享云端管理系统，其特征在于，包括：用户管理模块、医学图像存储模块、访问记录模块、医学图像加密模块、医学图像篡改检测模块，其中，所述用户管理模块，用于对医疗相关机构及其医学图像管理人员进行统一安全管理；所述医学图像存储模块，用于对医疗患者图像进行分类存储工作，便于医学图像搜索定位及溯源；所述访问记录模块，用于记录医学图像的访问信息，并进行分布式存储，助力医学图像版权认定、篡改图像的溯源、追责工作；所述医学图像加密模块，用于采用基于RSA加密算法的DWT
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SVD可逆水印算法对被访问医学图像的进行安全加密工作，通过添加数字水印，提升图像共享的安全性；所述医学图像篡改检测模块，用于采用DWT
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SVD可逆水印算法，提取出数字水印，对共享的医学图像进行包括裁剪、旋转、内容删除、添加噪声和JPEG压缩在内的篡改检测，或通过水印信息实现医学图像版权认定。2.根据权利要求1所述的一种基于数字水印的医学图像安全共享云端管理系统，其特征在于，所述云端系统通过选定Hyperledger Fabric工具作为共享网络的基础开发框架，Hyperledger作为区块链框架，运行环境独立，不依托特定平台，实现医学图像安全共享云端系统的基础架构。3.根据权利要求1所述的一种基于数字水印的医学图像安全共享云端管理系统，其特征在于，所述用户管理模块包括用户注册、身份认证及授权、用户预警在内的统一管理工作，上述用户均为医疗机构及其相关工作人员。4.根据权利要求1所述的一种基于数字水印的医学图像安全共享云端管理系统，其特征在于，所述医学图像存储模块依据医学图像所属机构、所属类别，完成系统中所有医学图像的分类存储工作，上述医学图像均由相关医疗机构提供，均为医疗过程中患者相关诊疗图像。5.根据权利要求1所述的一种基于数字水印的医学图像安全共享云端管理系统，其特征在于，所述访问记录模块包括医学图像存储记录、访问记录、篡改记录在内的各类医学图像使用记录，利用区块链技术，实现分布式存储，保证图像访问使用记录的不可篡改，助力医学图像版权认定、篡改图像的溯源、追责工作，提高云端管理系统的安全性。6.根据权利要求1所述的一种基于数字水印的医学图像安全共享云端管理系统，其特征在于，所述医学图像加密模块是采用基于RSA加密算法的DWT
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SVD可逆水印算法，具体包括，(1)RSA算法是一种非对称加密算法，具体包含两个密钥：公共密钥和私有密钥，在发送端使用公钥对数据进行加密，在接收端使用这两个密钥进行解密；RSA算法的基本原理是通过分解一个给定的大整数来生成这两个密钥；(2)离散波变换DWT，它是信号细分为一组相互正交的小波基函数；用于捕捉时间和频率局部化；2D
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DWT用于图像处理应用，对图像进行DWT分解，得到低频LL子带信息；水平和垂直边缘细节分别为LH和HL子带；和对角线边缘特征作为HH子带，这个过程称为一级分解；经过两次DWT，可以扩展到各个层次，从图像中提取更高层次的特征信息，也被称为二级分解；(3)奇异值分解SVD，它是对给定矩阵的分解，在图像处理中有多种应用；利用SVD将矩
阵分解为三个矩阵:U、S和V的乘积，其中U和V是标准正交矩阵，S为正对角矩阵，由高到低依次为正，矩阵M的SVD方程形式为M＝U
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V
T
，其中S用于嵌入水印信息。7.根据权利要求1或6所述的一种基于数字水印的医学图像安全共享云端管理系统，其特征在于，所述医学图像加密模块中医学图像加密步骤具...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢清华，王可欣，
申请(专利权)人：重庆移通学院，
类型：发明
国别省市：