Autenticazione di immagini biomediche in sistemi PACS gerarchici tramite marchiatura reversibile - Marco Fontani - AA 2008-2009 Relatori: Prof. Vito Cappellini, Prof Pietro Pala, Piva, Dr. Alessia De Rosa Caldelli, Ing. Francesco Filippini, Dr. Mattero Consalvo
Autenticazione di immagini biomediche in sistemi PACS gerarchici tramite marchiatura reversibile
1. Marchiatura reversibile di immagini biomediche
Autenticazione di immagini biomediche
in sistemi PACS gerarchici
tramite marchiatura reversibile
Marco Fontani
Università degli Studi di Firenze, Facoltà di Ingegneria
21 Aprile 2010
Relatori: Co-relatori:
Prof. Alessandro Piva Ing. Alessia De Rosa
Prof. Pietro Pala Ing. Roberto Caldelli
Ing. Francesco Filippini
Dott. Matteo Consalvo
Università degli Studi di Firenze Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Informatica
2. Obiettivi del lavoro
L’obiettivo principale è consentire la verifica di integrità degli esami medici
basati su immagini all’interno dei sistemi informativi che li gestiscono.
Il lavoro si è articolato in più fasi:
Analisi dello scenario e delle sue criticità
Studio di un insieme di algoritmi di marchiatura digitale compatibili con
le caratteristiche del contesto
Sviluppo di un algoritmo per l’utilizzo su immagini biomediche di diverse
modalità (CT, MR, CR, MG).
Proposta di integrazione dell’algoritmo all’interno dello scenario
analizzato
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
3. Scenario
Sommario
1 Scenario
2 Marchiatura reversibile
3 Autenticazione di esami
4 Risultati sperimentali
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
4. Scenario
Sistemi PACS
Lo sviluppo tecnologico sta rivoluzionando la sanità, sia nell’aspetto gestionale
sia in quello tecnico.
Le macchine diagnostiche moderne per l’acquisizione di bioimmagini generano
immagini digitali ad alta risoluzione. I sistemi PACS (Picture Archiving and
Communication System) nascono per consentire archiviazione, trasmissione,
consultazione e stampa di queste immagini.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
5. Scenario
Sistemi PACS gerarchici
La facilità di trasmissione favorisce l’accentramento degli archivi, al fine di
facilitarne la condivisione, la conservazione e l’archiviazione legale.
Ciclo di vita di un esame
Acquisizione: genera file DICOM e li
invia al server di presidio
Inoltro dal server di presidio al PACS
della ASL (intertempo: ∼30 min)
Trasferimento al PACS di Area Vasta
(intertempo: ∼12 h)
Mantenimento e Archiviazione legale
(intertempo: ∼24 h)
Archiviazione legale
I dati vengono riversati su volumi fisici,
protetti da firma digitale. L’archivio è
off-line.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
6. Scenario
Sistemi PACS gerarchici
La facilità di trasmissione favorisce l’accentramento degli archivi, al fine di
facilitarne la condivisione, la conservazione e l’archiviazione legale.
Ciclo di vita di un esame
Acquisizione: genera file DICOM e li
invia al server di presidio
Inoltro dal server di presidio al PACS
della ASL (intertempo: ∼30 min)
Trasferimento al PACS di Area Vasta
(intertempo: ∼12 h)
Mantenimento e Archiviazione legale
(intertempo: ∼24 h)
Archiviazione legale
I dati vengono riversati su volumi fisici,
protetti da firma digitale. L’archivio è
off-line.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
7. Scenario
Sistemi PACS gerarchici
La facilità di trasmissione favorisce l’accentramento degli archivi, al fine di
facilitarne la condivisione, la conservazione e l’archiviazione legale.
Ciclo di vita di un esame
Acquisizione: genera file DICOM e li
invia al server di presidio
Inoltro dal server di presidio al PACS
della ASL (intertempo: ∼30 min)
Trasferimento al PACS di Area Vasta
(intertempo: ∼12 h)
Mantenimento e Archiviazione legale
(intertempo: ∼24 h)
Archiviazione legale
I dati vengono riversati su volumi fisici,
protetti da firma digitale. L’archivio è
off-line.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
8. Scenario
Sistemi PACS gerarchici
La facilità di trasmissione favorisce l’accentramento degli archivi, al fine di
facilitarne la condivisione, la conservazione e l’archiviazione legale.
Ciclo di vita di un esame
Acquisizione: genera file DICOM e li
invia al server di presidio
Inoltro dal server di presidio al PACS
della ASL (intertempo: ∼30 min)
Trasferimento al PACS di Area Vasta
(intertempo: ∼12 h)
Mantenimento e Archiviazione legale
(intertempo: ∼24 h)
Archiviazione legale
I dati vengono riversati su volumi fisici,
protetti da firma digitale. L’archivio è
off-line.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
9. Scenario
Sistemi PACS gerarchici
La facilità di trasmissione favorisce l’accentramento degli archivi, al fine di
facilitarne la condivisione, la conservazione e l’archiviazione legale.
Ciclo di vita di un esame
Acquisizione: genera file DICOM e li
invia al server di presidio
Inoltro dal server di presidio al PACS
della ASL (intertempo: ∼30 min)
Trasferimento al PACS di Area Vasta
(intertempo: ∼12 h)
Mantenimento e Archiviazione legale
(intertempo: ∼24 h)
Archiviazione legale
I dati vengono riversati su volumi fisici,
protetti da firma digitale. L’archivio è
off-line.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
10. Scenario
Sistemi PACS gerarchici
La facilità di trasmissione favorisce l’accentramento degli archivi, al fine di
facilitarne la condivisione, la conservazione e l’archiviazione legale.
Ciclo di vita di un esame
Acquisizione: genera file DICOM e li
invia al server di presidio
Inoltro dal server di presidio al PACS
della ASL (intertempo: ∼30 min)
Trasferimento al PACS di Area Vasta
(intertempo: ∼12 h)
Mantenimento e Archiviazione legale
(intertempo: ∼24 h)
Archiviazione legale
I dati vengono riversati su volumi fisici,
protetti da firma digitale. L’archivio è
off-line.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
11. Scenario
Pericoli per l’integrità degli esami
L’integrità (assenza di contraffazioni) dei dati è un punto cruciale. Il sistema
analizzato espone alcune criticità.
Criticità
Stazionamento dei dati in PACS
intermedi prima dell’archiviazione
legale (decine di ore tra acquisizione
e consolidamento)
Accesso dei tecnici del PACS ai dati
(necessario per correggere metadati)
Separazione dell’archivio legale da
quello effettivamente utilizzato dal
personale sanitario
Possibile soluzione
Utilizzare la marchiatura digitale per corredare ciascun esame delle informazioni
necessarie alla verifica di integrità e al controllo dell’identità del paziente.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
12. Scenario
Pericoli per l’integrità degli esami
L’integrità (assenza di contraffazioni) dei dati è un punto cruciale. Il sistema
analizzato espone alcune criticità.
Criticità
Stazionamento dei dati in PACS
intermedi prima dell’archiviazione
legale (decine di ore tra acquisizione
e consolidamento)
Accesso dei tecnici del PACS ai dati
(necessario per correggere metadati)
Separazione dell’archivio legale da
quello effettivamente utilizzato dal
personale sanitario
Possibile soluzione
Utilizzare la marchiatura digitale per corredare ciascun esame delle informazioni
necessarie alla verifica di integrità e al controllo dell’identità del paziente.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
13. Scenario
Pericoli per l’integrità degli esami
L’integrità (assenza di contraffazioni) dei dati è un punto cruciale. Il sistema
analizzato espone alcune criticità.
Criticità
Stazionamento dei dati in PACS
intermedi prima dell’archiviazione
legale (decine di ore tra acquisizione
e consolidamento)
Accesso dei tecnici del PACS ai dati
(necessario per correggere metadati)
Separazione dell’archivio legale da
quello effettivamente utilizzato dal
personale sanitario
Possibile soluzione
Utilizzare la marchiatura digitale per corredare ciascun esame delle informazioni
necessarie alla verifica di integrità e al controllo dell’identità del paziente.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
14. Scenario
Pericoli per l’integrità degli esami
L’integrità (assenza di contraffazioni) dei dati è un punto cruciale. Il sistema
analizzato espone alcune criticità.
Criticità
Stazionamento dei dati in PACS
intermedi prima dell’archiviazione
legale (decine di ore tra acquisizione
e consolidamento)
Accesso dei tecnici del PACS ai dati
(necessario per correggere metadati)
Separazione dell’archivio legale da
quello effettivamente utilizzato dal
personale sanitario
Possibile soluzione
Utilizzare la marchiatura digitale per corredare ciascun esame delle informazioni
necessarie alla verifica di integrità e al controllo dell’identità del paziente.
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15. Scenario
Pericoli per l’integrità degli esami
L’integrità (assenza di contraffazioni) dei dati è un punto cruciale. Il sistema
analizzato espone alcune criticità.
Criticità
Stazionamento dei dati in PACS
intermedi prima dell’archiviazione
legale (decine di ore tra acquisizione
e consolidamento)
Accesso dei tecnici del PACS ai dati
(necessario per correggere metadati)
Separazione dell’archivio legale da
quello effettivamente utilizzato dal
personale sanitario
Possibile soluzione
Utilizzare la marchiatura digitale per corredare ciascun esame delle informazioni
necessarie alla verifica di integrità e al controllo dell’identità del paziente.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
16. Scenario
Pericoli per l’integrità degli esami
L’integrità (assenza di contraffazioni) dei dati è un punto cruciale. Il sistema
analizzato espone alcune criticità.
Criticità
Stazionamento dei dati in PACS
intermedi prima dell’archiviazione
legale (decine di ore tra acquisizione
e consolidamento)
Accesso dei tecnici del PACS ai dati
(necessario per correggere metadati)
Separazione dell’archivio legale da
quello effettivamente utilizzato dal
personale sanitario
Possibile soluzione
Utilizzare la marchiatura digitale per corredare ciascun esame delle informazioni
necessarie alla verifica di integrità e al controllo dell’identità del paziente.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
17. Scenario
Obiettivi e requisiti
Questo lavoro propone una integrazione all’architettura che affronta le criticità
rilevate, tenendo conto dei requisiti emersi dallo studio dello scenario:
Obiettivi
Assicurare che la copia archiviata sia quella autentica
Consentire la verifica di integrità degli esami ad ogni utilizzo
Rafforzare il legame tra immagini e identità del paziente
Mantenere la compatibilità col sistema esistente
Requisiti
Non alterare in modo irreversibile le immagini
Mantenere fedeli all’originale le immagini protette
Contenere i tempi di elaborazione (< 30 sec per esame)
Non richiedere stravolgimenti architetturali
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
18. Scenario
Obiettivi e requisiti
Questo lavoro propone una integrazione all’architettura che affronta le criticità
rilevate, tenendo conto dei requisiti emersi dallo studio dello scenario:
Obiettivi
Assicurare che la copia archiviata sia quella autentica
Consentire la verifica di integrità degli esami ad ogni utilizzo
Rafforzare il legame tra immagini e identità del paziente
Mantenere la compatibilità col sistema esistente
Requisiti
Non alterare in modo irreversibile le immagini
Mantenere fedeli all’originale le immagini protette
Contenere i tempi di elaborazione (< 30 sec per esame)
Non richiedere stravolgimenti architetturali
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
19. Scenario
Obiettivi e requisiti
Questo lavoro propone una integrazione all’architettura che affronta le criticità
rilevate, tenendo conto dei requisiti emersi dallo studio dello scenario:
Obiettivi
Assicurare che la copia archiviata sia quella autentica
Consentire la verifica di integrità degli esami ad ogni utilizzo
Rafforzare il legame tra immagini e identità del paziente
Mantenere la compatibilità col sistema esistente
Requisiti
Non alterare in modo irreversibile le immagini
Mantenere fedeli all’originale le immagini protette
Contenere i tempi di elaborazione (< 30 sec per esame)
Non richiedere stravolgimenti architetturali
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
20. Marchiatura reversibile
Sommario
1 Scenario
2 Marchiatura reversibile
3 Autenticazione di esami
4 Risultati sperimentali
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
21. Marchiatura reversibile
Marchiatura digitale di immagini
Un algoritmo di marchiatura consente di introdurre all’interno di una
immagine dell’informazione in modo che essa sia invisibile ad un osservatore
ma facilmente estraibile in fase di rivelazione.
Sono stati analizzati in letteratura algoritmi che si adattassero agli obiettivi ed
ai vincoli di interesse:
Lo scopo è autenticare immagini ⇒ marchio fragile
Non si può compromettere l’originale ⇒ algoritmo reversibile
Non devono essere trasmesse molte informazioni ⇒ bassa capacità
Si vuole alta qualità delle immagini marchiate ⇒ impercettibilità
Algoritmo di base
Scelto l’algoritmo di Lee et al. (fragile, reversibile, capacità regolabile, basso impatto
percettivo) per essere esteso ed adattato al dominio di interesse.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
22. Marchiatura reversibile
Marchiatura digitale di immagini
Un algoritmo di marchiatura consente di introdurre all’interno di una
immagine dell’informazione in modo che essa sia invisibile ad un osservatore
ma facilmente estraibile in fase di rivelazione.
Sono stati analizzati in letteratura algoritmi che si adattassero agli obiettivi ed
ai vincoli di interesse:
Lo scopo è autenticare immagini ⇒ marchio fragile
Non si può compromettere l’originale ⇒ algoritmo reversibile
Non devono essere trasmesse molte informazioni ⇒ bassa capacità
Si vuole alta qualità delle immagini marchiate ⇒ impercettibilità
Algoritmo di base
Scelto l’algoritmo di Lee et al. (fragile, reversibile, capacità regolabile, basso impatto
percettivo) per essere esteso ed adattato al dominio di interesse.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
23. Marchiatura reversibile
Marchiatura digitale di immagini
Un algoritmo di marchiatura consente di introdurre all’interno di una
immagine dell’informazione in modo che essa sia invisibile ad un osservatore
ma facilmente estraibile in fase di rivelazione.
Sono stati analizzati in letteratura algoritmi che si adattassero agli obiettivi ed
ai vincoli di interesse:
Lo scopo è autenticare immagini ⇒ marchio fragile
Non si può compromettere l’originale ⇒ algoritmo reversibile
Non devono essere trasmesse molte informazioni ⇒ bassa capacità
Si vuole alta qualità delle immagini marchiate ⇒ impercettibilità
Algoritmo di base
Scelto l’algoritmo di Lee et al. (fragile, reversibile, capacità regolabile, basso impatto
percettivo) per essere esteso ed adattato al dominio di interesse.
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24. Marchiatura reversibile
Sviluppo dell’algoritmo
L’immagine è elaborata a blocchi (es
16×16 pixel), il marchio è introdotto
nei coefficienti wavelet HH di ciascun
blocco (trasformata Le Gall 5/3
int-to-int).
I coefficienti di un blocco possono
essere modificati in due modi:
1 LSB-change: modifica del bit
meno significativo
2 p-bit-shift: ogni coefficiente viene
moltiplicato per 2p , il marchio è
introdotto nei p bit-plane liberati
Per mantenere la reversibilità va impedito che i blocchi, dopo la marchiatura,
contengano pixel al di fuori del range di valori dell’immagine (traboccamento).
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
25. Marchiatura reversibile
Sviluppo dell’algoritmo
L’immagine è elaborata a blocchi (es
16×16 pixel), il marchio è introdotto
nei coefficienti wavelet HH di ciascun
blocco (trasformata Le Gall 5/3
int-to-int).
I coefficienti di un blocco possono
essere modificati in due modi:
1 LSB-change: modifica del bit
meno significativo
2 p-bit-shift: ogni coefficiente viene
moltiplicato per 2p , il marchio è
introdotto nei p bit-plane liberati
Per mantenere la reversibilità va impedito che i blocchi, dopo la marchiatura,
contengano pixel al di fuori del range di valori dell’immagine (traboccamento).
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26. Marchiatura reversibile
Sviluppo dell’algoritmo
L’immagine è elaborata a blocchi (es
16×16 pixel), il marchio è introdotto
nei coefficienti wavelet HH di ciascun
blocco (trasformata Le Gall 5/3
int-to-int).
I coefficienti di un blocco possono
essere modificati in due modi:
1 LSB-change: modifica del bit
meno significativo
2 p-bit-shift: ogni coefficiente viene
moltiplicato per 2p , il marchio è
introdotto nei p bit-plane liberati
Per mantenere la reversibilità va impedito che i blocchi, dopo la marchiatura,
contengano pixel al di fuori del range di valori dell’immagine (traboccamento).
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27. Marchiatura reversibile
Sviluppo dell’algoritmo
L’immagine è elaborata a blocchi (es
16×16 pixel), il marchio è introdotto
nei coefficienti wavelet HH di ciascun
blocco (trasformata Le Gall 5/3
int-to-int).
I coefficienti di un blocco possono
essere modificati in due modi:
1 LSB-change: modifica del bit
meno significativo
2 p-bit-shift: ogni coefficiente viene
moltiplicato per 2p , il marchio è
introdotto nei p bit-plane liberati
Per mantenere la reversibilità va impedito che i blocchi, dopo la marchiatura,
contengano pixel al di fuori del range di valori dell’immagine (traboccamento).
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28. Marchiatura reversibile
Sviluppo dell’algoritmo
L’immagine è elaborata a blocchi (es
16×16 pixel), il marchio è introdotto
nei coefficienti wavelet HH di ciascun
blocco (trasformata Le Gall 5/3
int-to-int).
I coefficienti di un blocco possono
essere modificati in due modi:
1 LSB-change: modifica del bit
meno significativo
2 p-bit-shift: ogni coefficiente viene
moltiplicato per 2p , il marchio è
introdotto nei p bit-plane liberati
Per mantenere la reversibilità va impedito che i blocchi, dopo la marchiatura,
contengano pixel al di fuori del range di valori dell’immagine (traboccamento).
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29. Marchiatura reversibile
Sviluppo dell’algoritmo
L’immagine è elaborata a blocchi (es
16×16 pixel), il marchio è introdotto
nei coefficienti wavelet HH di ciascun
blocco (trasformata Le Gall 5/3
int-to-int).
I coefficienti di un blocco possono
essere modificati in due modi:
1 LSB-change: modifica del bit
meno significativo
2 p-bit-shift: ogni coefficiente viene
moltiplicato per 2p , il marchio è
introdotto nei p bit-plane liberati
Per mantenere la reversibilità va impedito che i blocchi, dopo la marchiatura,
contengano pixel al di fuori del range di valori dell’immagine (traboccamento).
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
30. Marchiatura reversibile
Novità introdotte
Le condizioni per determinare se un blocco è marchiabile sono state corrette in
più stadi ⇒ rimossi i malfunzionamenti del lavoro originale.
L’algoritmo proposto sceglie quali blocchi dell’immagine marchiare e con che
potenza (valore di p) in base a due criteri:
1 Distorsione percettibile subita dal blocco
2 Appartenenza a regione di interesse (ROI)
Qualità delle immagini marchiate
L’algoritmo originale minimizza (ricerca esaustiva) il rumore introdotto dal marchio
misurato con il PSNR; questa metrica non cattura l’effettiva distorsione percettibile.
L’algoritmo proposto sfrutta la metrica percettiva Structural SIMilarity, che
stima la differenza strutturale tra due immagini.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
31. Marchiatura reversibile
Novità introdotte
Le condizioni per determinare se un blocco è marchiabile sono state corrette in
più stadi ⇒ rimossi i malfunzionamenti del lavoro originale.
L’algoritmo proposto sceglie quali blocchi dell’immagine marchiare e con che
potenza (valore di p) in base a due criteri:
1 Distorsione percettibile subita dal blocco
2 Appartenenza a regione di interesse (ROI)
Qualità delle immagini marchiate
L’algoritmo originale minimizza (ricerca esaustiva) il rumore introdotto dal marchio
misurato con il PSNR; questa metrica non cattura l’effettiva distorsione percettibile.
L’algoritmo proposto sfrutta la metrica percettiva Structural SIMilarity, che
stima la differenza strutturale tra due immagini.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
32. Marchiatura reversibile
Selezione dei blocchi e distribuzione del payload
I blocchi da marchiare sono selezionati minimizzando la distorsione
complessiva subita dall’immagine. Ad ogni blocco i marchiato con potenza p
(pmin = 0, pmax = 2) è assegnato un costo Cp,i ed una capacità PLDi,p . La
distribuzione del payload che minimizza la distorsione percettibile
dell’immagine si ottiene risolvendo il problema:
Problema
Obiettivo
min [δi,1 ∗ C1,i + δi,2 ∗ C2,i ]
i
Vincoli
[δi,1 ∗ PLDi,1 + δi,2 ∗ PLDi,2 ] ≥ REQ
i
δi,1 + δi,2 ≤ 1
δi,1 , δi,2 ∈ {0, 1}
Il problema (di programmazione lineare intera) è NP-hard; è stata proposta
un’euristica per ottenere una soluzione sub-ottima in tempi contenuti (< 0.2
sec).
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
33. Marchiatura reversibile
Euristica
Problema simile a quello dello zaino. Singolo oggetto oj : blocco i marchiato
con una potenza p ⇒ esistono oggetti incompatibili (δi,1 + δi,2 ≤ 1).
Si genera una lista L assegnando a ciascun oggetto un indicatore
CAPo
f (oj ) = Co j ; si costruisce l’insieme S degli oggetti selezionati col seguente
j
algoritmo:
Algoritmo Prestazioni
Verificate con due tipi di esperimento:
sort(L) wrt f (·) 1 Confronto tra le prestazioni
S←∅
while CAP(oi ) < REQ dell’algoritmo con ricerca esaustiva e
oi ∈S
o ← L(j)
con uso dell’euristica ⇒ PSNR quasi
if ok ∈ S t.c. o è incompatibile con ok identico (∆ < 0.5dB, ∼ 0.6%)
S←o
else 2 Confronto tra l’insieme S costruito
if f (ok ) > f (o) dall’euristica e quello ottimo
S→o
S ← ok
(ottenuto con un risolutore) ⇒
j =j+1 soluzione obiettivo: 95% dell’ottima
Tempo impiegato: ∼ 0.1 sec
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
34. Marchiatura reversibile
Euristica
Problema simile a quello dello zaino. Singolo oggetto oj : blocco i marchiato
con una potenza p ⇒ esistono oggetti incompatibili (δi,1 + δi,2 ≤ 1).
Si genera una lista L assegnando a ciascun oggetto un indicatore
CAPo
f (oj ) = Co j ; si costruisce l’insieme S degli oggetti selezionati col seguente
j
algoritmo:
Algoritmo Prestazioni
Verificate con due tipi di esperimento:
sort(L) wrt f (·) 1 Confronto tra le prestazioni
S←∅
while CAP(oi ) < REQ dell’algoritmo con ricerca esaustiva e
oi ∈S
o ← L(j)
con uso dell’euristica ⇒ PSNR quasi
if ok ∈ S t.c. o è incompatibile con ok identico (∆ < 0.5dB, ∼ 0.6%)
S←o
else 2 Confronto tra l’insieme S costruito
if f (ok ) > f (o) dall’euristica e quello ottimo
S→o
S ← ok
(ottenuto con un risolutore) ⇒
j =j+1 soluzione obiettivo: 95% dell’ottima
Tempo impiegato: ∼ 0.1 sec
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
35. Marchiatura reversibile
Euristica
Problema simile a quello dello zaino. Singolo oggetto oj : blocco i marchiato
con una potenza p ⇒ esistono oggetti incompatibili (δi,1 + δi,2 ≤ 1).
Si genera una lista L assegnando a ciascun oggetto un indicatore
CAPo
f (oj ) = Co j ; si costruisce l’insieme S degli oggetti selezionati col seguente
j
algoritmo:
Algoritmo Prestazioni
Verificate con due tipi di esperimento:
sort(L) wrt f (·) 1 Confronto tra le prestazioni
S←∅
while CAP(oi ) < REQ dell’algoritmo con ricerca esaustiva e
oi ∈S
o ← L(j)
con uso dell’euristica ⇒ PSNR quasi
if ok ∈ S t.c. o è incompatibile con ok identico (∆ < 0.5dB, ∼ 0.6%)
S←o
else 2 Confronto tra l’insieme S costruito
if f (ok ) > f (o) dall’euristica e quello ottimo
S→o
S ← ok
(ottenuto con un risolutore) ⇒
j =j+1 soluzione obiettivo: 95% dell’ottima
Tempo impiegato: ∼ 0.1 sec
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
36. Marchiatura reversibile
Selezione delle Regioni di Interesse
Si è realizzato un criterio semplice,
applicabile a tutti i tipi di immagini
biomediche prese in esame e con bassa
probabilità di falsi negativi.
Assegnazione del costo
Il costo di marchiatura è dato da:
1 − SSIMi,p se i ∈ ROI
Ci,p =
distanza dal bordo se i ∈ RONI
Viene privilegiata la marchiatura dei blocchi di non interesse, partendo da quelli
vicini ai bordi.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
37. Marchiatura reversibile
Selezione delle Regioni di Interesse
Si è realizzato un criterio semplice,
applicabile a tutti i tipi di immagini
biomediche prese in esame e con bassa
probabilità di falsi negativi.
Assegnazione del costo
Il costo di marchiatura è dato da:
1 − SSIMi,p se i ∈ ROI
Ci,p =
distanza dal bordo se i ∈ RONI
Viene privilegiata la marchiatura dei blocchi di non interesse, partendo da quelli
vicini ai bordi.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
38. Marchiatura reversibile
Riepilogo funzionamento
Data un’immagine I ed un payload PLD si esegue l’algoritmo:
1 Trasformata wavelet
2 Analisi marchiabilità
blocchi
3 Ricerca ROI e RONI
4 Scelta blocchi per
inserimento
5 Embedding
Estrazione
Più semplice e veloce: non
richiede calcolo della SSIM né
distribuzione adattiva del
payload. Il ripristino
dell’originale è garantito se
l’immagine non ha subito
alterazioni.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
39. Marchiatura reversibile
Riepilogo funzionamento
Data un’immagine I ed un payload PLD si esegue l’algoritmo:
1 Trasformata wavelet
2 Analisi marchiabilità
blocchi
3 Ricerca ROI e RONI
4 Scelta blocchi per
inserimento
5 Embedding
Estrazione
Più semplice e veloce: non
richiede calcolo della SSIM né
distribuzione adattiva del
payload. Il ripristino
dell’originale è garantito se
l’immagine non ha subito
alterazioni.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
40. Marchiatura reversibile
Riepilogo funzionamento
Data un’immagine I ed un payload PLD si esegue l’algoritmo:
1 Trasformata wavelet
2 Analisi marchiabilità
blocchi
3 Ricerca ROI e RONI
4 Scelta blocchi per
inserimento
5 Embedding
Estrazione
Più semplice e veloce: non
richiede calcolo della SSIM né
distribuzione adattiva del
payload. Il ripristino
dell’originale è garantito se
l’immagine non ha subito
alterazioni.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
41. Marchiatura reversibile
Riepilogo funzionamento
Data un’immagine I ed un payload PLD si esegue l’algoritmo:
1 Trasformata wavelet
2 Analisi marchiabilità
blocchi
3 Ricerca ROI e RONI
4 Scelta blocchi per
inserimento
5 Embedding
Estrazione
Più semplice e veloce: non
richiede calcolo della SSIM né
distribuzione adattiva del
payload. Il ripristino
dell’originale è garantito se
l’immagine non ha subito
alterazioni.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
42. Marchiatura reversibile
Riepilogo funzionamento
Data un’immagine I ed un payload PLD si esegue l’algoritmo:
1 Trasformata wavelet
2 Analisi marchiabilità
blocchi
3 Ricerca ROI e RONI
4 Scelta blocchi per
inserimento
5 Embedding
Estrazione
Più semplice e veloce: non
richiede calcolo della SSIM né
distribuzione adattiva del
payload. Il ripristino
dell’originale è garantito se
l’immagine non ha subito
alterazioni.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
43. Marchiatura reversibile
Riepilogo funzionamento
Data un’immagine I ed un payload PLD si esegue l’algoritmo:
1 Trasformata wavelet
2 Analisi marchiabilità
blocchi
3 Ricerca ROI e RONI
4 Scelta blocchi per
inserimento
5 Embedding
Estrazione
Più semplice e veloce: non
richiede calcolo della SSIM né
distribuzione adattiva del
payload. Il ripristino
dell’originale è garantito se
l’immagine non ha subito
alterazioni.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
44. Marchiatura reversibile
Riepilogo funzionamento
Data un’immagine I ed un payload PLD si esegue l’algoritmo:
1 Trasformata wavelet
2 Analisi marchiabilità
blocchi
3 Ricerca ROI e RONI
4 Scelta blocchi per
inserimento
5 Embedding
Estrazione
Più semplice e veloce: non
richiede calcolo della SSIM né
distribuzione adattiva del
payload. Il ripristino
dell’originale è garantito se
l’immagine non ha subito
alterazioni.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
45. Autenticazione di esami
Sommario
1 Scenario
2 Marchiatura reversibile
3 Autenticazione di esami
4 Risultati sperimentali
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
46. Autenticazione di esami
Autenticazione di interi esami
Scopo dell’integrazione è autenticare esami. Ogni esame può essere composto
di oltre 400 immagini ⇒ troppo oneroso marchiarle tutte.
Modalità Num. Imm. Pixel per imm.
CT ∼ 400 ∼ 2.5 ∗ 105
MR ∼ 400 ∼ 6.5 ∗ 104
CR ∼5 ∼ 4 ∗ 106
Marchiatura multi-slice
Ogni immagine viene autenticata,
soltanto alcune immagini vengono
marchiate
Richiede un overhead
trascurabile
Riduce il tempo di marchiatura /
verifica
Il tempo per la marchiatura di un esame (di qualsiasi tipo) è inferiore ai 30
secondi, mentre l’estrazione richiede meno di 15 secondi ⇒ vincolo di tempo
soddisfatto.
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
47. Autenticazione di esami
Autenticazione di interi esami
Scopo dell’integrazione è autenticare esami. Ogni esame può essere composto
di oltre 400 immagini ⇒ troppo oneroso marchiarle tutte.
Marchiatura multi-slice
Ogni immagine viene autenticata,
soltanto alcune immagini vengono
marchiate
Richiede un overhead
trascurabile
Riduce il tempo di marchiatura /
verifica
Il tempo per la marchiatura di un esame (di qualsiasi tipo) è inferiore ai 30
secondi, mentre l’estrazione richiede meno di 15 secondi ⇒ vincolo di tempo
soddisfatto.
Parametri
L’algoritmo sceglie automaticamente tutti i parametri che regolano la marchiatura e
la detection ⇒ non è richiesta supervisione di personale
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
48. Autenticazione di esami
Autenticazione di interi esami
Scopo dell’integrazione è autenticare esami. Ogni esame può essere composto
di oltre 400 immagini ⇒ troppo oneroso marchiarle tutte.
Marchiatura multi-slice
Ogni immagine viene autenticata,
soltanto alcune immagini vengono
marchiate
Richiede un overhead
trascurabile
Riduce il tempo di marchiatura /
verifica
Il tempo per la marchiatura di un esame (di qualsiasi tipo) è inferiore ai 30
secondi, mentre l’estrazione richiede meno di 15 secondi ⇒ vincolo di tempo
soddisfatto.
Parametri
L’algoritmo sceglie automaticamente tutti i parametri che regolano la marchiatura e
la detection ⇒ non è richiesta supervisione di personale
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
49. Autenticazione di esami
Autenticazione di interi esami
Scopo dell’integrazione è autenticare esami. Ogni esame può essere composto
di oltre 400 immagini ⇒ troppo oneroso marchiarle tutte.
Marchiatura multi-slice
Ogni immagine viene autenticata,
soltanto alcune immagini vengono
marchiate
Richiede un overhead
trascurabile
Riduce il tempo di marchiatura /
verifica
Il tempo per la marchiatura di un esame (di qualsiasi tipo) è inferiore ai 30
secondi, mentre l’estrazione richiede meno di 15 secondi ⇒ vincolo di tempo
soddisfatto.
Parametri
L’algoritmo sceglie automaticamente tutti i parametri che regolano la marchiatura e
la detection ⇒ non è richiesta supervisione di personale
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
50. Autenticazione di esami
Proposta di integrazione
Avendo a disposizione un tale strumento, l’architettura potrebbe essere così
integrata:
Interazione
Fase di creazione: prima di
uscire dal presidio, l’esame viene
protetto col software
Fasi di verifica: l’integrità viene
accertata:
1 prima dell’acquisizione nel
PACS
2 prima del consolidamento
3 prima/durante il download
(dipende dall’urgenza
dell’accesso ai dati)
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
51. Autenticazione di esami
Proposta di integrazione
Avendo a disposizione un tale strumento, l’architettura potrebbe essere così
integrata:
Interazione
Fase di creazione: prima di
uscire dal presidio, l’esame viene
protetto col software
Fasi di verifica: l’integrità viene
accertata:
1 prima dell’acquisizione nel
PACS
2 prima del consolidamento
3 prima/durante il download
(dipende dall’urgenza
dell’accesso ai dati)
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
52. Autenticazione di esami
Proposta di integrazione
Avendo a disposizione un tale strumento, l’architettura potrebbe essere così
integrata:
Interazione
Fase di creazione: prima di
uscire dal presidio, l’esame viene
protetto col software
Fasi di verifica: l’integrità viene
accertata:
1 prima dell’acquisizione nel
PACS
2 prima del consolidamento
3 prima/durante il download
(dipende dall’urgenza
dell’accesso ai dati)
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
53. Autenticazione di esami
Proposta di integrazione
Avendo a disposizione un tale strumento, l’architettura potrebbe essere così
integrata:
Interazione
Fase di creazione: prima di
uscire dal presidio, l’esame viene
protetto col software
Fasi di verifica: l’integrità viene
accertata:
1 prima dell’acquisizione nel
PACS
2 prima del consolidamento
3 prima/durante il download
(dipende dall’urgenza
dell’accesso ai dati)
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
54. Risultati sperimentali
Sommario
1 Scenario
2 Marchiatura reversibile
3 Autenticazione di esami
4 Risultati sperimentali
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
55. Risultati sperimentali
Risultati sperimentali
Dataset: 2167 immagini, 9 esami.
Confronto tra l’algoritmo proposto
e il lavoro di Lee et al. su:
1 Qualità immagini marchiate a
parità di payload (∼ 0.1 bpp)
Prestazioni superiori sulle
metriche percettive
Prestazioni paragonabili sul
PSNR
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
56. Risultati sperimentali
Risultati sperimentali
Dataset: 2167 immagini, 9 esami.
Confronto tra l’algoritmo proposto
e il lavoro di Lee et al. su:
2 Capacità raggiunta a parità di
qualità
SSIM molto più “stabile”
Parità di qualità percettiva
con un payload 5 volte
maggiore
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
57. Risultati sperimentali
Risultati sperimentali
Dataset: 2167 immagini, 9 esami.
Confronto tra l’algoritmo proposto
e il lavoro di Lee et al. su:
2 Capacità raggiunta a parità di
qualità
SSIM molto più “stabile”
Parità di qualità percettiva
con un payload 5 volte
maggiore
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
58. Risultati sperimentali
Risultati sperimentali
No O/U-Flow
Modalità Lee et al. Proposto
Dataset: 2167 immagini, 9 esami. CT 100 % 100 %
Confronto tra l’algoritmo proposto MR 93,16 % 100 %
e il lavoro di Lee et al. su: CR 81,25% 100 %
3 Affidabilità dell’algoritmo
Recupero orig.
Modalità Lee et al. Proposto
CT 77,27% 100 %
MR 66,54 % 100 %
CR 100 % 100 %
Recupero payload
Modalità Lee et al. Proposto
CT 77,33% 100 %
MR 66,92 % 100 %
CR 100 % 100 %
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
59. Risultati sperimentali
Risultati sperimentali
Dataset: 2167 immagini, 9 esami.
Confronto tra l’algoritmo proposto
e il lavoro di Lee et al. su:
4 Valutazione visiva
Immagini tomografiche
giudicate adatte alla
consultazione
Immagini radiografiche
giudicate di qualità
paragonabile all’originale
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
60. Risultati sperimentali
Conclusioni
Questo lavoro di tesi propone l’utilizzo della marchiatura reversibile per
incrementare la sicurezza dei dati nei sistemi per la gestione di immagini
biomediche.
I contributi apportati dal lavoro sono:
Analisi dello scenario e delle criticità per l’integrità dei dati
Sviluppo di un algoritmo di marchiatura per bioimmagini provenienti da
diverse modalità
Proposta di integrazione dell’architettura con l’algoritmo realizzato
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile
61. Risultati sperimentali
Autenticazione di immagini biomediche
in sistemi PACS gerarchici
tramite marchiatura reversibile
Marco Fontani
Università degli Studi di Firenze, Facoltà di Ingegneria
21 Aprile 2010
Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile