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改进了...
摘要 - 这项研究引入了一个专门为医疗物联网设备设计的轻量级图像加密框架，并利用了6D混沌图与XOR扩散，像素置换量和可选替换层结合使用。该方法利用了高维混沌系统的固有随机性，刻薄性和敏感性来实现敏感的医学图像的强大加密和安全传播，包括X射线，MRIS和ECGS。全面的评估表明，该框架有效地破坏了空间连贯性，达到了几乎零像素相关性和高熵（〜8），同时保持适合资源受限物联网环境的计算效率。加密方案表现出对输入变化的显着敏感性，平均NPCR为99.6％，UACI超过33％，突出了其对差异和统计攻击的鲁棒性。对传统和低维混沌加密方法的比较分析表明，该算法在加密安全性和性能之间提供了卓越的平衡。调查结果表明，所提出的系统是在医学物联网应用程序中实时，安全图像处理的可行解决方案。未来的研究将研究自适应参数调整以及机器学习的整合以提高加密效率和鲁棒性。。关键字 - 6D混沌图，轻质加密，XOR扩散，医学物联网安全性，像素排列。
使用联合转换和扩展（CTE）和动态混沌系统
摘要 - 由于其在许多行业中的各种应用，因此iT的突出性正在增长。他们从现实世界中收集信息并通过网络发送。在过去几年中，小型计算设备的数量，例如RFID标签，无线传感器，嵌入式设备和IoT设备的数量已大大增加。预计他们会产生大量敏感数据，以控制和监测。这些设备的安全性至关重要，因为它们处理了宝贵的私人数据。需要加密算法来保护这些精致的设备。设备的性能受到RSA或AES等传统加密密码的阻碍，RSA或AES易于破解。在物联网安全领域中，轻巧的图像加密至关重要。用于图像加密，大多数当前使用的轻量级技术都使用单独的像素值和位置修改。这些方案受其高脆弱性的限制。本文使用合并的转换和扩展（CTE）和动态混乱系统引入了用于医疗物联网设备的轻质密码学（LWC）算法。建议的系统是根据跨熵，UACI和NPCR评估的。通过实验结果证明，建议的系统非常适合医学物联网系统，并且具有很高的加密和解密效率。所提出的系统的特征是其记忆使用率低和简单性。
NYS癌症注册机构报告手册
1.1纽约州癌症注册中心是什么？纽约州癌症登记处（NYSCR）收集并处理有关纽约州癌症病例的信息。此外，NYSCR还通过性别和解剖部位（即乳腺癌，肺，结肠，前列腺等）产生有关全州和每个县的癌症发病率和死亡率的报告。由于其有关纽约癌症病例的全面信息数据库，NYSCR是居民，医疗保健专业人员和研究人员的重要资源。NYSCR是该国最古老的癌症登记处之一，已经收集有关癌症患者的信息已有75多年了。1940年通过了纽约州诊断出的癌症案件的第一条法律要求诊断出纽约州的癌症病例。在1972年，修改了法律，包括报告纽约市诊断出的癌症患者的信息。随着时间的流逝，对报告模式的评估表明，1976年是第一年被认为是完整的，可以用于分析全州癌症趋势。1995年，NYSCR开始根据《联邦癌症注册法案法》获得疾病控制与预防中心（CDC）的额外资金。 这些资金使注册表能够对数据的收集和处理进行许多改进。 从那以后，注册表增加了与国家癌症注册机构（NPCR）标准一致的每个癌症患者收集的数据要素的数量。 在1996年9月，从1979年到那个时候的所有注册表数据都转换为一个用于处理和存储的新数据库。1995年，NYSCR开始根据《联邦癌症注册法案法》获得疾病控制与预防中心（CDC）的额外资金。这些资金使注册表能够对数据的收集和处理进行许多改进。从那以后，注册表增加了与国家癌症注册机构（NPCR）标准一致的每个癌症患者收集的数据要素的数量。在1996年9月，从1979年到那个时候的所有注册表数据都转换为一个用于处理和存储的新数据库。2018年，NYSCR被选为国家癌症研究所资助的监视，流行病学和最终结果（SEER）注册中心。研究人员，临床医生，公共卫生实体和其他人广泛使用了Seer的数据。作为SEER计划的一部分，NYSCR收集了SEER综合数据库中包含的信息，因此可用于重要研究。此外，纽约的数据也将包括在Seer的发病率，死亡率和生存出版物中。1.2为什么要向NYSCR报告？NYSCR是一个基于人群的癌症发病率注册表，负责收集所有纽约州医院，实验室和其他医疗保健机构的诊断和/或治疗癌症患者和/或治疗癌症的患者的人口，诊断和治疗信息。根据《纽约州公共卫生法》第2401条（附录A）规定了数据的提交。根据《公共卫生法》，每个报告设施的负责人应立即（但不得超过一百八十天）通知每种癌症或恶性疾病。有关可报告条件的完整列表，请参阅第三部分：本手册的可报告条件和术语。注意：鼓励注册商获取每种情况最准确，最完整的信息。因此，在大多数情况下，纽约州癌症注册处将在诊断日期后接受少于一百二十天（四个月）的电子提交中接受任何案件。
站点特定数据项 (SSDI) 手册 v3.1
NAACCR 衷心感谢 2022-2023 年 NAACCR 站点特定数据项 (SSDI) 工作组的辛勤工作。 x Jennifer Ruhl，MSHCA，RHIT，CCS，CTR（NCI SEER）（主席） x Melissa Alvarado，MPH，CTR（NPCR） x Mary Brant，BS，CTR（加州癌症登记处） x Sheila Fukumura，CTR（马尼托巴省癌症登记处） x Daisy Gray，BS，CTR（肯塔基州癌症登记处） x Donna Gress，RHIT，CTR（AJCC） x Donna M. Hansen，CTR（加州癌症登记处） x Jim Hofferkamp，CTR（NAACCR） x Mei-Chin Hsieh，PhD（路易斯安那州癌症登记处） x Annette Hurlbut，RHIT，CTR（Elekta） x Suzanne Kessler，MSM，RHIT，CTR（美国外科医师学会） x Richard Moldwin，MD，Ph.D（美国病理学家学会） x Serban Negoita，医学博士，公共卫生博士，CPH，CTR（NCI SEER）x Lisa Pareti，理学学士，RHIT，CTR（路易斯安那州癌症登记处）x Loria Pollack，医学博士，公共卫生硕士（疾病控制和预防中心）x Nicola Schussler，理学学士（IMS）x Aleisha Williams，工商管理硕士，CTR（AJCC）x Janine Smith，理学学士，CTR（加州癌症登记处）
一种基于线性反馈寄存器和混沌量子映射的多级加密新方案
随着通过不安全通信渠道传输的数据量不断增加，大数据安全已成为网络安全领域的重要问题之一。为了解决这些问题并确保数据安全，需要一个强大的隐私保护密码系统。这种解决方案依赖于混沌加密算法，而不是标准加密方法，这些算法具有多级加密级别，包括高速、高安全性、低计算开销和程序能力等特点。在本文中，提出了一种使用线性反馈移位寄存器 (LFSR) 和基于混沌的量子混沌映射的安全图像加密方案。该方案的重点主要取决于来自算法输入的密钥。威胁形势、统计测试分析以及与其他方案的关键比较表明，所提出的算法非常安全，并且可以抵抗各种不同的攻击，例如差分攻击和统计攻击。与现有加密算法相比，所提出的方法具有足够高的灵敏度和安全性。几个安全参数验证了所提工作的安全性，例如相邻像素之间的相关系数分析、熵、像素变化率 (NPCR)、统一平均变化强度 (UACI)、均方误差 (MSE)、强力、密钥敏感度和峰值信噪比 (PSNR) 分析。所提技术生成的密码的随机性也通过了 NIST-800-22。NIST 的结果表明，密码具有高度随机性，不会产生任何类型的周期性或模式。
混合平行性图像加密算法基于修改的洪水
摘要：图像加密是我们当前数字时代的重要领域，在保护信息和提高数据质量方面发挥了重要作用。加密保护隐私并增强各种应用程序的安全性，例如通信，云存储和数字传输。随着图像的大小和复杂性的增加，在图像处理和加密中使用并行方法的重要性变得更加突出。这些方法允许利用现代设备中可用的多个处理能力，例如多核处理器，从而提高了处理大数据集的效率和速度。在本文中，我们提出了一种修改的池化算法和一种混合平行的方法来克服传统的Blowfish algorithm的已知弱点。首先，我们使用pascal矩阵来置换图像像素，并且该操作的结果用作对洪水算法修改版本的输入。在此版本中，使用混合混乱方法对P矩阵进行了修改，从而改善了加密过程。此外，该加密是使用混合并行处理方法实施的，从而提高了数据处理的性能和效率。使用来自USC-SIPI和CVG-AUGR数据库的测试图像（256*256）显示测试和结果。是更快的结果和更安全的加密。此外，达到加密和解密的平均执行时间（0.00618ms，0.003292 ms）信息熵筛选速率达到7.99735，接近8。的最佳比率，NPCR和UACI达到（99.639，99.639，33.42825）。该算法已经达到了很高的安全性。
完整的 DAM 2016.pdf - 佛罗里达癌症数据系统
致谢 佛罗里达癌症数据系统衷心感谢以下来源对本手册的贡献： 疾病控制和预防中心/国家癌症登记计划（CDC/NPCR） 佛罗里达州卫生部（DOH） 迈阿密大学/西尔维斯特综合癌症中心（UM/SCCC） 北美中央癌症登记协会（NAACCR） 国家癌症研究所/监测、流行病学和最终结果计划（NCI/SEER） 癌症委员会/美国外科医师学会（COC/ACoS） FCDS 特别感谢多年来与 FCDS 合作的所有敬业的登记员和摘要编写者，感谢他们的辛勤工作和无数贡献。如果没有他们的付出，佛罗里达癌症数据系统就不会在州级癌症登记中处于全国前列。人员名单 – 佛罗里达癌症数据系统 David Lee，博士 - 项目主管兼首席研究员 Gary M. Levin，文学士，CTR - 项目副主管/行政主管 Brad Wohler，硕士 - 统计经理 Steven Peace，理学士，CTR - 质量控制和教育经理 Betty Fernandez - 行政人员经理 Mark Rudolph，硕士 - 经理/系统程序员 Michael Thiry，PMP - 数据采集经理 Megsys Herna，文学士，CTR - 记录整合系统经理 Monique N. Hernandez，博士 - 医生办公室/MU2 项目经理 Anders Alexandersson，硕士 - 高级研究统计师 Judy Bonner，RN，MS，
患者概览前列腺癌的设置和初步结果。纵向配准
摘要 简介：新药已被证明可以延长转移性前列腺癌 (PCa) 和去势抵抗性前列腺癌 (CRPC) 男性的寿命。患者概览前列腺癌 (PPC) 的目的是登记和报告这些治疗及其效果。材料和方法：在 PPC 中，瑞典国家前列腺癌登记册的一个新部分从开始激素治疗开始就登记了治疗开始和停止、影像学、前列腺特异性抗原、临床进展评估和患者报告结果测量 (PROM) 的数据。数据以图表形式显示，以告知个别患者的临床决策。为了进行研究，PPC 中的数据与 PCBaSe 相链接，其中包含来自 NPCR 和一些医疗保健登记册的信息。结果：截至 2019 年 12 月，已有 7,882 名男性在 PPC 中登记，其中 3,912 名已达到 CRPC 状态。从开始 ADT 到开始使用雄激素受体靶向药物 (ART) 的中位时间为：接受原发性 ADT 的男性 4 年（四分位距 IQR 6），接受继发性 ADT 的男性 9 年（IQR 6）。在 2016-2017 年所有有 ART 处方的 PCBaSe 男性中，PPC 占 1 480/4 055（36%）。在 PPC 中注册/未注册的男性在癌症特征、主要治疗、合并症和开始 ART 前使用 ADT 的时间方面存在细微差异。结论：在 PPC 中，在现实环境中评估了晚期 Pca 新疗法的使用和效果。PPC 数据可用作决策辅助、质量保证和研究用药。
6D高核加密模型，以确保安全到3D印刷模型和医疗图像
摘要 - 在6G时代，预计超快速和可靠的通信将无处不在，加密将继续在确保数据的安全性和隐私方面发挥关键作用。在这项研究工作中，提出了使用6D高调功能的医学图像和3D打印模型的加密和解密，以确保数据传输的安全性。在这里，我们使用六维高核系统来设想加密目的，该系统将由于其复杂且不可预测的动态，并具有多个正lyapunov指数。该系统可以潜在地增强3D对象和医疗图像的加密过程，从而确保保护敏感数据并防止未经授权的访问。超核系统是一种动态系统，其特征是表现出多个阳性lyapunov指数，表明对初始条件的敏感性很强。与标准混沌系统相比，这些系统具有更高的自由度，复杂和复杂的动态。加密方案的安全性取决于高核系统的复杂性和秘密密钥的随机性。6D高核系统的参数应用作具有六个维度的加密密钥，每个维度都具有其值范围，并应提供许多可能的键。在这项工作中，我们实施了一个6D高核系统，以加密3D打印模型和医学图像。超核系统可以在平行计算体系结构中有效实现，从而可以更快地加密和解密过程。绩效评估是通过指标熵，相关性，像素数量变化率（NPCR）和统一平均变化强度（UACI）完成的，这揭示了加密模型在确保安全方面的鲁棒性。关键字 - 图像加密，超核系统，3D打印，医疗图像处理