Autenticazione di immagini biomediche in sistemi PACS gerarchici tramite marchiatura reversibile

1. Marchiatura reversibile di immagini biomediche Autenticazione di immagini biomediche in sistemi PACS gerarchici tramite marchiatura reversibile Marco Fontani Università degli Studi di Firenze, Facoltà di Ingegneria 21 Aprile 2010 Relatori: Co-relatori: Prof. Alessandro Piva Ing. Alessia De Rosa Prof. Pietro Pala Ing. Roberto Caldelli Ing. Francesco Filippini Dott. Matteo Consalvo Università degli Studi di Firenze Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Informatica

2. Obiettivi del lavoro L’obiettivo principale è consentire la veriﬁca di integrità degli esami medici basati su immagini all’interno dei sistemi informativi che li gestiscono. Il lavoro si è articolato in più fasi: Analisi dello scenario e delle sue criticità Studio di un insieme di algoritmi di marchiatura digitale compatibili con le caratteristiche del contesto Sviluppo di un algoritmo per l’utilizzo su immagini biomediche di diverse modalità (CT, MR, CR, MG). Proposta di integrazione dell’algoritmo all’interno dello scenario analizzato Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

3. Scenario Sommario 1 Scenario 2 Marchiatura reversibile 3 Autenticazione di esami 4 Risultati sperimentali Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

4. Scenario Sistemi PACS Lo sviluppo tecnologico sta rivoluzionando la sanità, sia nell’aspetto gestionale sia in quello tecnico. Le macchine diagnostiche moderne per l’acquisizione di bioimmagini generano immagini digitali ad alta risoluzione. I sistemi PACS (Picture Archiving and Communication System) nascono per consentire archiviazione, trasmissione, consultazione e stampa di queste immagini. Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

5. Scenario Sistemi PACS gerarchici La facilità di trasmissione favorisce l’accentramento degli archivi, al fine di facilitarne la condivisione, la conservazione e l’archiviazione legale. Ciclo di vita di un esame Acquisizione: genera file DICOM e li invia al server di presidio Inoltro dal server di presidio al PACS della ASL (intertempo: ∼30 min) Trasferimento al PACS di Area Vasta (intertempo: ∼12 h) Mantenimento e Archiviazione legale (intertempo: ∼24 h) Archiviazione legale I dati vengono riversati su volumi fisici, protetti da firma digitale. L’archivio è off-line. Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

11. Scenario Pericoli per l’integrità degli esami L’integrità (assenza di contraffazioni) dei dati è un punto cruciale. Il sistema analizzato espone alcune criticità. Criticità Stazionamento dei dati in PACS intermedi prima dell’archiviazione legale (decine di ore tra acquisizione e consolidamento) Accesso dei tecnici del PACS ai dati (necessario per correggere metadati) Separazione dell’archivio legale da quello effettivamente utilizzato dal personale sanitario Possibile soluzione Utilizzare la marchiatura digitale per corredare ciascun esame delle informazioni necessarie alla verifica di integrità e al controllo dell’identità del paziente. Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

17. Scenario Obiettivi e requisiti Questo lavoro propone una integrazione all’architettura che affronta le criticità rilevate, tenendo conto dei requisiti emersi dallo studio dello scenario: Obiettivi Assicurare che la copia archiviata sia quella autentica Consentire la verifica di integrità degli esami ad ogni utilizzo Rafforzare il legame tra immagini e identità del paziente Mantenere la compatibilità col sistema esistente Requisiti Non alterare in modo irreversibile le immagini Mantenere fedeli all’originale le immagini protette Contenere i tempi di elaborazione (< 30 sec per esame) Non richiedere stravolgimenti architetturali Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

20. Marchiatura reversibile Sommario 1 Scenario 2 Marchiatura reversibile 3 Autenticazione di esami 4 Risultati sperimentali Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

21. Marchiatura reversibile Marchiatura digitale di immagini Un algoritmo di marchiatura consente di introdurre all’interno di una immagine dell’informazione in modo che essa sia invisibile ad un osservatore ma facilmente estraibile in fase di rivelazione. Sono stati analizzati in letteratura algoritmi che si adattassero agli obiettivi ed ai vincoli di interesse: Lo scopo è autenticare immagini ⇒ marchio fragile Non si può compromettere l’originale ⇒ algoritmo reversibile Non devono essere trasmesse molte informazioni ⇒ bassa capacità Si vuole alta qualità delle immagini marchiate ⇒ impercettibilità Algoritmo di base Scelto l’algoritmo di Lee et al. (fragile, reversibile, capacità regolabile, basso impatto percettivo) per essere esteso ed adattato al dominio di interesse. Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

24. Marchiatura reversibile Sviluppo dell’algoritmo L’immagine è elaborata a blocchi (es 16×16 pixel), il marchio è introdotto nei coefficienti wavelet HH di ciascun blocco (trasformata Le Gall 5/3 int-to-int). I coefficienti di un blocco possono essere modificati in due modi: 1 LSB-change: modifica del bit meno significativo 2 p-bit-shift: ogni coefficiente viene moltiplicato per 2p , il marchio è introdotto nei p bit-plane liberati Per mantenere la reversibilità va impedito che i blocchi, dopo la marchiatura, contengano pixel al di fuori del range di valori dell’immagine (traboccamento). Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

30. Marchiatura reversibile Novità introdotte Le condizioni per determinare se un blocco è marchiabile sono state corrette in più stadi ⇒ rimossi i malfunzionamenti del lavoro originale. L’algoritmo proposto sceglie quali blocchi dell’immagine marchiare e con che potenza (valore di p) in base a due criteri: 1 Distorsione percettibile subita dal blocco 2 Appartenenza a regione di interesse (ROI) Qualità delle immagini marchiate L’algoritmo originale minimizza (ricerca esaustiva) il rumore introdotto dal marchio misurato con il PSNR; questa metrica non cattura l’eﬀettiva distorsione percettibile. L’algoritmo proposto sfrutta la metrica percettiva Structural SIMilarity, che stima la diﬀerenza strutturale tra due immagini. Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

31. Marchiatura reversibile Novità introdotte Le condizioni per determinare se un blocco è marchiabile sono state corrette in più stadi ⇒ rimossi i malfunzionamenti del lavoro originale. L’algoritmo proposto sceglie quali blocchi dell’immagine marchiare e con che potenza (valore di p) in base a due criteri: 1 Distorsione percettibile subita dal blocco 2 Appartenenza a regione di interesse (ROI) Qualità delle immagini marchiate L’algoritmo originale minimizza (ricerca esaustiva) il rumore introdotto dal marchio misurato con il PSNR; questa metrica non cattura l’eﬀettiva distorsione percettibile. L’algoritmo proposto sfrutta la metrica percettiva Structural SIMilarity, che stima la diﬀerenza strutturale tra due immagini. Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

32. Marchiatura reversibile Selezione dei blocchi e distribuzione del payload I blocchi da marchiare sono selezionati minimizzando la distorsione complessiva subita dall’immagine. Ad ogni blocco i marchiato con potenza p (pmin = 0, pmax = 2) è assegnato un costo Cp,i ed una capacità PLDi,p . La distribuzione del payload che minimizza la distorsione percettibile dell’immagine si ottiene risolvendo il problema: Problema Obiettivo min [δi,1 ∗ C1,i + δi,2 ∗ C2,i ] i Vincoli [δi,1 ∗ PLDi,1 + δi,2 ∗ PLDi,2 ] ≥ REQ i δi,1 + δi,2 ≤ 1 δi,1 , δi,2 ∈ {0, 1} Il problema (di programmazione lineare intera) è NP-hard; è stata proposta un’euristica per ottenere una soluzione sub-ottima in tempi contenuti (< 0.2 sec). Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

33. Marchiatura reversibile Euristica Problema simile a quello dello zaino. Singolo oggetto oj : blocco i marchiato con una potenza p ⇒ esistono oggetti incompatibili (δi,1 + δi,2 ≤ 1). Si genera una lista L assegnando a ciascun oggetto un indicatore CAPo f (oj ) = Co j ; si costruisce l’insieme S degli oggetti selezionati col seguente j algoritmo: Algoritmo Prestazioni Veriﬁcate con due tipi di esperimento: sort(L) wrt f (·) 1 Confronto tra le prestazioni S←∅ while CAP(oi ) < REQ dell’algoritmo con ricerca esaustiva e oi ∈S o ← L(j) con uso dell’euristica ⇒ PSNR quasi if ok ∈ S t.c. o è incompatibile con ok identico (∆ < 0.5dB, ∼ 0.6%) S←o else 2 Confronto tra l’insieme S costruito if f (ok ) > f (o) dall’euristica e quello ottimo S→o S ← ok (ottenuto con un risolutore) ⇒ j =j+1 soluzione obiettivo: 95% dell’ottima Tempo impiegato: ∼ 0.1 sec Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

36. Marchiatura reversibile Selezione delle Regioni di Interesse Si è realizzato un criterio semplice, applicabile a tutti i tipi di immagini biomediche prese in esame e con bassa probabilità di falsi negativi. Assegnazione del costo Il costo di marchiatura è dato da: 1 − SSIMi,p se i ∈ ROI Ci,p = distanza dal bordo se i ∈ RONI Viene privilegiata la marchiatura dei blocchi di non interesse, partendo da quelli vicini ai bordi. Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

37. Marchiatura reversibile Selezione delle Regioni di Interesse Si è realizzato un criterio semplice, applicabile a tutti i tipi di immagini biomediche prese in esame e con bassa probabilità di falsi negativi. Assegnazione del costo Il costo di marchiatura è dato da: 1 − SSIMi,p se i ∈ ROI Ci,p = distanza dal bordo se i ∈ RONI Viene privilegiata la marchiatura dei blocchi di non interesse, partendo da quelli vicini ai bordi. Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

38. Marchiatura reversibile Riepilogo funzionamento Data un’immagine I ed un payload PLD si esegue l’algoritmo: 1 Trasformata wavelet 2 Analisi marchiabilità blocchi 3 Ricerca ROI e RONI 4 Scelta blocchi per inserimento 5 Embedding Estrazione Più semplice e veloce: non richiede calcolo della SSIM né distribuzione adattiva del payload. Il ripristino dell’originale è garantito se l’immagine non ha subito alterazioni. Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

45. Autenticazione di esami Sommario 1 Scenario 2 Marchiatura reversibile 3 Autenticazione di esami 4 Risultati sperimentali Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

46. Autenticazione di esami Autenticazione di interi esami Scopo dell’integrazione è autenticare esami. Ogni esame può essere composto di oltre 400 immagini ⇒ troppo oneroso marchiarle tutte. Modalità Num. Imm. Pixel per imm. CT ∼ 400 ∼ 2.5 ∗ 105 MR ∼ 400 ∼ 6.5 ∗ 104 CR ∼5 ∼ 4 ∗ 106 Marchiatura multi-slice Ogni immagine viene autenticata, soltanto alcune immagini vengono marchiate Richiede un overhead trascurabile Riduce il tempo di marchiatura / veriﬁca Il tempo per la marchiatura di un esame (di qualsiasi tipo) è inferiore ai 30 secondi, mentre l’estrazione richiede meno di 15 secondi ⇒ vincolo di tempo soddisfatto. Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

47. Autenticazione di esami Autenticazione di interi esami Scopo dell’integrazione è autenticare esami. Ogni esame può essere composto di oltre 400 immagini ⇒ troppo oneroso marchiarle tutte. Marchiatura multi-slice Ogni immagine viene autenticata, soltanto alcune immagini vengono marchiate Richiede un overhead trascurabile Riduce il tempo di marchiatura / veriﬁca Il tempo per la marchiatura di un esame (di qualsiasi tipo) è inferiore ai 30 secondi, mentre l’estrazione richiede meno di 15 secondi ⇒ vincolo di tempo soddisfatto. Parametri L’algoritmo sceglie automaticamente tutti i parametri che regolano la marchiatura e la detection ⇒ non è richiesta supervisione di personale Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

50. Autenticazione di esami Proposta di integrazione Avendo a disposizione un tale strumento, l’architettura potrebbe essere così integrata: Interazione Fase di creazione: prima di uscire dal presidio, l’esame viene protetto col software Fasi di veriﬁca: l’integrità viene accertata: 1 prima dell’acquisizione nel PACS 2 prima del consolidamento 3 prima/durante il download (dipende dall’urgenza dell’accesso ai dati) Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

54. Risultati sperimentali Sommario 1 Scenario 2 Marchiatura reversibile 3 Autenticazione di esami 4 Risultati sperimentali Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

55. Risultati sperimentali Risultati sperimentali Dataset: 2167 immagini, 9 esami. Confronto tra l’algoritmo proposto e il lavoro di Lee et al. su: 1 Qualità immagini marchiate a parità di payload (∼ 0.1 bpp) Prestazioni superiori sulle metriche percettive Prestazioni paragonabili sul PSNR Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

56. Risultati sperimentali Risultati sperimentali Dataset: 2167 immagini, 9 esami. Confronto tra l’algoritmo proposto e il lavoro di Lee et al. su: 2 Capacità raggiunta a parità di qualità SSIM molto più “stabile” Parità di qualità percettiva con un payload 5 volte maggiore Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

57. Risultati sperimentali Risultati sperimentali Dataset: 2167 immagini, 9 esami. Confronto tra l’algoritmo proposto e il lavoro di Lee et al. su: 2 Capacità raggiunta a parità di qualità SSIM molto più “stabile” Parità di qualità percettiva con un payload 5 volte maggiore Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

58. Risultati sperimentali Risultati sperimentali No O/U-Flow Modalità Lee et al. Proposto Dataset: 2167 immagini, 9 esami. CT 100 % 100 % Confronto tra l’algoritmo proposto MR 93,16 % 100 % e il lavoro di Lee et al. su: CR 81,25% 100 % 3 Aﬃdabilità dell’algoritmo Recupero orig. Modalità Lee et al. Proposto CT 77,27% 100 % MR 66,54 % 100 % CR 100 % 100 % Recupero payload Modalità Lee et al. Proposto CT 77,33% 100 % MR 66,92 % 100 % CR 100 % 100 % Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

59. Risultati sperimentali Risultati sperimentali Dataset: 2167 immagini, 9 esami. Confronto tra l’algoritmo proposto e il lavoro di Lee et al. su: 4 Valutazione visiva Immagini tomograﬁche giudicate adatte alla consultazione Immagini radiograﬁche giudicate di qualità paragonabile all’originale Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

60. Risultati sperimentali Conclusioni Questo lavoro di tesi propone l’utilizzo della marchiatura reversibile per incrementare la sicurezza dei dati nei sistemi per la gestione di immagini biomediche. I contributi apportati dal lavoro sono: Analisi dello scenario e delle criticità per l’integrità dei dati Sviluppo di un algoritmo di marchiatura per bioimmagini provenienti da diverse modalità Proposta di integrazione dell’architettura con l’algoritmo realizzato Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

61. Risultati sperimentali Autenticazione di immagini biomediche in sistemi PACS gerarchici tramite marchiatura reversibile Marco Fontani Università degli Studi di Firenze, Facoltà di Ingegneria 21 Aprile 2010 Autenticazione di immagini biomediche, in sistemi PACS gerarchici, tramite marchiatura reversibile

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