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一种基于收敛生成对抗网络的医学图像诊断报告隐写方法

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专利号 2023101771956 专利名称 一种基于收敛生成对抗网络的医学图像诊断报告隐写方法
专利类型 发明专利 国际分类 G16H15/00,G16H30/40,G06F21/62,G06T1/00,G06N3/0475,G06N3/094,G06N3/084,G06N3/0464,G06N3/0455,G06N3/048
申请人 西华师范大学 申请地址 四川省南充市顺庆区师大路1号
发明人 徐黎明 申请日期 2023-02-28
下证状态 已下证 更新时间 2026-10-23 17:43:47
专利摘要 本发明公开了一种基于收敛生成对抗网络的医学图像诊断报告隐写方法,包括:输入医学图像与对应诊断报告,通过深度生成对抗网络将输入的诊断报告隐写到医学图像中,实现对病人隐私的保护;通过深度文本提取网络,提取隐写图像中的诊断报告等隐私信息,实现院内、院间的病理信息共享;提出“0中心Wasserstein散度”度量,用于衡量原始图像与隐写图像分布之间的流形距离,并保证整个模型能够收敛到局部最优点;引入局部正则化约束到生成网络中,在减小泛化误差的同时进一步加速收敛;局部正则化约束满足局部性和正交性,其采样于混合高斯噪声,增加了信息扰动,进而提高模型的信息嵌入能力和安全性能。

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卖方 企业营业执照
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身份证
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