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遠隔透視システムのための音声信号に埋め込まれた新奇なコンパクト特徴量プロファイル画像の開発
An embedded novel compact feature profile image in speech signal for teledermoscopy system.
PMID: 32626574 PMCID: PMC7316950. DOI: 10.1007/s13755-020-00113-9.
抄録
背景と目的:
テレダーモスコピーは、ダーモスコピー画像を用いた皮膚疾患の遠隔診断・治療のための有望な遠隔医療サービスである。そのためには、高品質な伝送サービス、チャネル帯域幅の効率的な利用、効果的なストレージ、セキュリティが必要である。そこで、本研究では、ダーモスコピー画像の効率的かつ安全な伝送を保証する改良型テレダーモスコピーシステムを開発した。本研究では、受信側（医療施設側）での悪性黒色腫と良性母斑の自動分類を支援するための新しい特徴量ベースの安全な診断システムを提案した。
Background and objectives: Teledermoscopy is a promising telemedicine service for remote diagnosis and treatment of skin diseases using dermoscopy images. It requires high quality transmission services, efficient utilization of channel bandwidth, effective storage, and security. Thus, this work develops an improved teledermoscopy system that guarantees the efficient and secure transmission of the dermoscopy images. It proposed a novel feature-based secure diagnostic system that supports the automated classification of malignant melanoma and benign nevus at the receiver side (i.e. medical facility).
方法:
このような問題点を解決するために，コンパクト特徴量プロファイル（CFP）と呼ばれる新しい表現方法を提案した．提案するCFPは、皮膚鏡画像の重要な特徴のみを用いて表現するものである。本研究では、CFPを送信側で特異値分解(SVD)透かしを用いて音声信号に埋め込むことで、セキュリティを確保する。次に、受信側では、提案された修正SVD技術を用いて、埋め込み解除/再構築処理を行う。最後に、抽出されたCFPは、受信側で診断のための分類器に供給される。提案システムのロバスト性を評価するために、送信処理中に加法白色ガウスノイズ(AWGN)攻撃を採用した。AWGN攻撃に対する耐性を向上させるために，透かし処理において新たな音声信号重み係数を提案した．さらに、受信側でのチャネルAWGN攻撃の影響を補償するために、学習段階で補償係数を計算する。さらに、音声信号中のCFPの優れた変換領域と埋め込み位置についても検討した。
Methods: To overcome the transmission of the original dermoscopy images having large size, a novel representation of the dermoscopy images is proposed, namely the compact feature profile (CFP). The proposed CFP represents the dermoscopy image only using its significant features. For security purpose, the CFP is embedded as a watermark in a speech signal using singular value decomposition (SVD) watermarking at the transmitter. Then, the de-embedding/reconstruction process is performed at the receiver end using a proposed modified SVD technique. Finally, the extracted CFP is fed into a classifier for diagnosis at the receiver. To evaluate the robustness of the proposed system, an additive white Gaussian noise (AWGN) attack was employed during the transmission process. To improve the immunity against the AWGN attack, a novel speech signal weight factor is proposed at the watermarking process. Moreover, a compensation factor is calculated at the training phase to compensate the effect of the channel AWGN attack at the receiver. In addition, the superior transform domain and embedding positions of the CFP in the speech signal were studied.
結果:
実験の結果、提案した CFP 診断システムは、S/N 比（SNR）が 10～25dB の範囲内で、2 つの皮膚癌クラスを高い分類精度、感度、特異度、F 値を達成していることを確認した。
Results: The experimental results established that the proposed CFP diagnostic system achieved high classification accuracy, sensitivity, specificity, and F-measure for classifying the two skin cancer classes with the presence of signal-to-noise ratio (SNR) ranging from 10 to 25 dB.
結論:
本研究では、DWTベースの修正SVDを用いて新たに提案した音声信号中のCFP透かしと、ハードしきい値ウェーブレットデノイジングを用いた1値分解Db1を用いて、効率的なテレダーモスコピー診断システムを実現した。
Conclusion: This work established that the newly proposed CFP watermarked in speech signal using the DWT-based modified SVD followed by single-level decomposition Db1 with hard thresholding wavelet denoising achieved efficient diagnostic teledermoscopy system.
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