SVMとIWTを使用した医療画像のための新しいステガノグラフィー技術

この研究では、両方の手法の組み合わせの恩恵を受ける医療画像に関するデジタル画像ステガノグラフィーの効率的な認証スキームを提示します：サポートベクターマシン（SVM）と整数ウェーブレット変換（IWT）。このペーパーでは、2つの異なる戦略を使用しています。ここでは、SVMを最初に使用して、関心地域（ROI）を医療画像の非地域（NROI）から分離します。次に、IWTは、医療画像のNROI部分に秘密情報を埋め込まれたものに適用されます（カバー画像）。さらに、提案されたスキームの堅牢性を高めるために、円形の配列と共有秘密の鍵を適用しました。この研究は、既存のスキームの許容性を確立するために、さまざまな実験分析を検討しました。シミュレーションは、ピーク信号対ノイズ比（PSNR）を使用して知覚性を測定し、構造類似性インデックス測定（SSIM）を使用して堅牢性をテストするために実行されます。実験結果は、提案されたステガノグラフィースキームでは、64 dBのPSNRでの知覚性と0.96のSSIMでの堅牢性が良好であることを示しています。

This study presents an efficient authentication scheme for digital image steganography on medical images benefiting from the combination of both techniques: Support Vector Machine (SVM) and Integer Wavelet Transform (IWT). We use two different strategies in this paper, where SVM is used first to separate the Region of Interest (ROI) from Non-Region of Interest (NROI) in the medical image. Then IWT is applied to embed secret information within the NROI part of the medical image (Cover Image). Moreover, we have applied a circular array and a shared secret key to enhance the robustness of the proposed scheme. The research looked into the various experimental analyses to establish the acceptability of the existing scheme. The simulation is performed to measure the imperceptibility using Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and to test the robustness using the Structural Similarity Index Measure (SSIM). The experimental result shows good imperceptibility with a PSNR of 64 dB and better robustness with a SSIM of 0.96 for the proposed steganographic scheme.