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图像加密技术：全面评论
在各个领域中的重要工具，包括军事通信，医学成像，多媒体系统和互联网通信[2]。理论上可以将文本加密方法应用于图像加密，但由于图像的独特特征，实际的注意事项开始起作用。图像的大小通常更大，从而导致更长的加密和解密时间。另外，与文本不同，解密的图像不必与原始图像相同，从而引入了图像加密的灵活性。密码学的历史可以追溯到数千年的历史，从经常涉及笔和纸技术的经典加密方法发展为更柔和的方法。机械和机电设备的开发，例如二十世纪初期的Enigma转子机，标志着密码学的显着进步。随后的电子和计算旋转导致了日益复杂的加密方法。然而，这些加密技术的进展与密码分析技术的演变以及用于打破加密培养基的方法相似。本文提供了图像加密技术的广泛概述，重点介绍了基于混乱的图像加密领域，并利用数学混乱理论来增强安全性。基于混乱的加密特别适合在通过Internet和Open Networks传输过程中保护图像。它包括两个主要的策略：完整的加密和选择性加密。本文的结构如下：教派。最后，教派。在该领域内，探索了各种技术和方法，利用混乱理论的力量来增强加密算法并增强关键安全性。此外，本文探讨了基于混乱的图像加密方法的空间和频域实现，从而对其优势和应用提供了全面的理解。在整个论文中，我们突出显示了关键图像加密技术及其对现场的贡献。2提供了必不可少的背景信息，以帮助理解图像加密概念以及对现场研究的审查。第3节深入研究了图像加密技术的先前研究，包括对这些方法的比较分析。4提出了本文探索图像加密技术的总体结论。
密码应变相关光图案发生器
虽然这些技术可以在调制光束中实现高空间分辨率以及生成静态和动态光模式，但它们通常需要高度复杂的光学元件。这最近将注意力转向了折射自由曲面光学元件，它可以通过简单而坚固的装置将光源的强度分布重新分配为任意预定模式，其中至少一个表面相对于垂直于元件主平面的轴没有平移或旋转对称性。[10] 自由曲面光学元件的表面可以精确设计以产生所需的强度模式，[11] 将所涉及的几何形状定义为球面或非球面透镜的总和，或通过 Q 多项式描述和非线性偏微分方程。[10,12] 该方法的优点包括相关系统小型化、视场更宽和成像分辨率更高。 [2,13,14] 通常需要多种制造技术，包括磨削、抛光和超精密车削，[15,16] 这些技术非常耗时、成本高、通用性差，因此无法快速实现自由曲面光学系统，也无法通过外部门改变其特性。 3D 打印技术可以提供替代的制造方法，可以生成具有前所未有复杂几何形状的物体。[17–19] 3D 打印包含多种工艺，可使用不同材料制造非常规结构。[20–22] 在光学和光电子领域，增材制造已经用于生产非球面透镜、微光学元件、波导、光子晶体、发光二极管 (LED)、探测器和传感器。 [19,23,24] 尽管 3D 打印具有光学质量和亚微米分辨率的宏观物体仍然具有挑战性，[25] 但已经提出了许多方法来提高可实现的精度、打印速度和打印物体的尺寸。[26–28] 重要的是，一些应用可能会利用从质量较低的表面生成的光图案，利用 3D 打印技术提供的设计灵活性和定制性。一个相关的例子是加密标签，[29,30] 人们非常希望能够用肉眼或低成本扫描仪识别生成的光图案，而无需笨重的光学元件和复杂的光学系统。[31,32]
对ACRIN 6668/RTOG 023
宠物分割算法在临床相关任务上的可靠性能是其临床翻译所必需的。然而，这些算法通常使用优异构件（FOM）进行评估，这些算法（FOM）未明确设计以与临床任务性能相关。这样的FOM包括骰子相似性系数（DSC），Jaccard相似性系数（JSC）和Hausdorff距离（HD）。这项研究的目的是研究使用这些任务无关FOM的PET策略算法是否会产生与临床相关定量任务的评估一致的插入。方法：我们进行了一项回顾性研究，以评估使用DSC，JSC和HD评估分割算法的一致性，并在估算非宠物宠物的主要小细胞癌症患者的原发性肿瘤的代谢性肿瘤体积（MTV）和总病变糖素分析（TLG）的任务上。PET图像是从美国放射学学院想象网络6668/放射疗法肿瘤学组0235多细胞临床试验数据中收集的。这项研究是在2种情况下进行的：（1）评估常规分割算法，即基于阈值的算法（SUV MAX 40％和SUV MAX 50％），边界检测（Snakes）和随机建模（Markov Random -Forner -Firfor -fland -fander -flost -Fird -Eld –Gaussian混合模型）; （2）评估网络深度和损耗函数对基于最先进的U-NET的性能的影响 - 基于基于的分割算法。结果：基于DSC，JSC和HD的常规销售算法的评估表明，SUV最大40％的表现明显优于SUV最大50％。然而，SUV最大40％在估计MTV和TLG的任务上的准确性较低，在整体归一化偏置中分别增加了51％和54％。同样，马尔可夫随机场 - 高斯混合物模型在任务-Nostic FOM的基础上显着超过了蛇的表现，但在估计的MTV中产生了24％的偏差。对于基于U-NET的算法，我们的评估表明，尽管网络深度并未显着改变DSC，JSC和HD值，但较深的网络在估计的MTV和TLG中产生的较高的精度分别降低了91％和87％。此外，尽管不同损耗函数的DSC，JSC和HD值没有显着差异，但仍存在估计的MTV和TLG偏差差异73％和58％。结论：使用任务不合稳定FOM对PET分割算法的评估可能会产生不一致的发现
Sarahome的开发
早期发作（EOA）一词包括一组异质的神经系统疾病，具有遗传或获得的Aetiol-ogy，其特征是平衡，步态和协调障碍，在25年之前发病[1]。eaos是罕见的条件（估计的欧洲流行率26/10 0,0 0 0 0）[2]，此外，它们代表了导致残疾人残疾和高成本的严重严重的异质性疾病，这些疾病仍然缺乏有效的表现和特定的积分措施[3-5]。共同使用的共济失调疾病的临床评分是共济失调评估和评级的量表[6]。量表由与步态，姿势，坐姿，语音，协调相关的8个项目组成（手机练习测试，鼻子 - 手机测试，手快速交替运动和脚跟刺测试）。通常，临床量表基于外部检查员对特定任务的主观评估和毕业。因此，地板和天花板效应或评估者间的可变性限制了可靠性以及并发神经系统障碍的存在（例如运动障碍）[7]。此外，萨拉（Sara）是年龄依赖的，实际上它在11岁以下的患者中失去了准确性，并且缺乏准确性，尤其是在检测疾病严重程度的较小变化方面[1，8，9]。在过去的几年中，新型技术，包括计算机相互之间，视频游戏或“严肃游戏”以及可穿戴的传感器，在神经病学和神经疗法中的临床和实验应用中都出现了[10-14]。虽然这种技术的潜力无疑是很高的，但它们在医疗领域的实际应用将其潜在用户的接受下属。“医学事物的互联网”（IOMT）和信息通信技术（ICT）的出现，这些信息允许对此类设备的遥控器和与临床医生的实时通信进一步促进了传统的医疗保健系统[15，16]。这种技术的目标之一是确定新的可靠结果，这可以改善疾病课程的评估或对治疗干预措施的反应，超过基于临床仪器的限制[17]。近年来，已经有两种设备Microsoft Kinect和Leap运动控制器（LMC）据报道，这些设备最初是用于娱乐的，但后来用于康复[11，12，18，19]和临床评估[20，21]。的确，尽管在与工作有关的环境中进行了高度讨论和建模技术接受[22-26]，但这在很大程度上仍未在临床框架中。迄今为止，已经开发了一份特定的问题来评估老年人和残疾人的技术接受程度[27，28]。在这里，我们采用了新型的低成本技术来开发一种用于自动评估共济失调患者的工具，塑造了SARA的结构，以提高准确性，而不是常规管理的临床分数获得的精确度，并提高了无需训练有素的病人而提高可行性。然后，我们进行了一项试点研究，以测试临时问卷的可行性和可接受性，以评估其在临床实践中的未来翻译。尤其是在第一次，我们将Kinect，LMC和IOMT范式组合起来，以生成一种创新的系统（我们称为“ Sara-Home”），以在患者的标准化和客观的量化患者中，即使在非医疗环境中也是如此。
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