ABSTRACT Histopatologisk bildsökning är en viktig teknik för datorstödd diagnos. Patienterna är dock ovilliga att avslöja sin integritet i histopatologisk bildsökning. För att ytterligare förbättra effektiviteten och säkerheten i histopatologisk bildsökning föreslås i detta dokument ett nytt histopatologiskt system som bygger på asymmetrisk kvarvarande hash (ARH) och DNA-kodningsteknik. I den här artikeln presenterar vi först en ny ARH för histopatologisk bildsökning för att förbättra effektiviteten i det histopatologiska sökschemat, och sedan använder vi det 5-D-hyperchaotiska systemet för att skydda patienternas integritet. I synnerhet består bidraget av fyra aspekter: 1) En histopatologi chiffertext domänsökning system föreslogs för att förbättra prestanda datorstödd diagnos. 2) Ett asymmetriskt tillvägagångssätt genomfördes för att bearbeta histopatologiska frågepunkter och databaspunkter, och en ny asymmetrisk återstående hashalgoritm föreslogs först för att förbättra noggrannheten och hastigheten hos histopatologisk bildsökning. 3) Det 5-D-hyperchaotiska systemet och DNA-kodningstekniken tillämpas på histopatologisk bildsökning för att skydda patientens integritet. 4) Förlustfunktionen är konstruerad och optimerad för att lära sig nätverksparametrar och hashkoder. Simuleringsexperimentet utfördes på tre datauppsättningar (Kimia Path24, Kimia Path960 och Malaria), och resultaten visade att AH-algoritmen var effektiv. Dessutom kan vår föreslagna sökmetod motstå vanliga typer av attacker under histopatologisk dataöverföring. Specifikt, MAP av ARH är 0.9678 på KIMIA Path24 med värdet av hyperparameter är 125 och längden av hash koden är 32. MAP för ARH är 0.966 på KIMIA Path960 med värdet av hyperparameter är 225 och längden av hash koden är 32. MAP för ARH är 0.9482 på Malaria med värdet av hyperparameter är 10 och längden av hashkod är 24. INDEX TERMS Histopatologisk bildsökning, asymmetrisk återstående hasch, datorstödd diagnos, patientintegritet, DNA-kodning.
Cheng m.fl. REF föreslog en djup hashing algoritm baserad på ResNet 50 för att utföra bildhämtning och klassificering uppgifter.
Histopathological Image Retrieval Based on Asymmetric Residual Hash and DNA Coding
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}