MEDICINE & AI

タイトル：Lightweight dual-watermarking framework for medical image authentication and integrity preservation 雑誌名：Sci Rep. 2025 Dec 03; 16(1): 1018. 概　要： 本研究は、医療画像の認証における重要性を踏まえ、診断画像の完全性と真正性を確保するための二重透かしフレームワークを提案します。このフレームワークは、機械可読なQRコードと病院のロゴを医療画像に埋め込むもので、離散ウェーブレット変換（DWT）と離散コサイン変換（DCT）を組み合わせたハイブリッド周波数領域手法を使用しています。効率的な透かし抽出のために軽量な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）デコーダーを開発し、平均二乗誤差（MSE）、構造類似性指数（SSIM）、ソーベルエッジ損失を統合した新しい損失関数で最適化しました。提案手法は、視覚的品質、構造的完全性、セキュリティを維持しつつ、効率的かつ正確な透かしの取得を実現します。 方　法： 本研究では、医療画像にQRコードと病院のロゴを埋め込む二重透かしフレームワークを開発しました。DWTとDCTを組み合わせたハイブリッド周波数領域手法を用い、軽量なCNNデコーダーを設計しました。主要評価指標として、ピーク信号対雑音比（PSNR）と正規化相関（NC）を使用し、Salt & Pepperノイズ、メディアンフィルタリング、回転、クロッピングに対する耐性を検証しました。 結　果： 提案した二重透かし手法は、PSNRが64.87から68.75 dBの範囲で高い透かし抽出忠実度を達成し、NC値は複数の攻撃下で常に1.0に達しました。PSNRは平均して28-35%向上し、NCは12-15%の改善が見られました。軽量CNNは0.65 MBの小さなモデルサイズを持ち、リアルタイム推論が可能であり、埋め込み型やリソース制約のある医療機器に適しています。 結　論： 提案した二重透かしフレームワークは、医療画像の視覚的品質と構造的完全性を維持しながら、効率的で正確な透かしの取得を実現することが確認されました。この手法は、安全な医療環境における画像認証において重要な役割を果たす可能性があります。