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基于区块链的医疗影像数据人工智能检测模型
文献摘要：
基于深度学习的目标检测技术被广泛应用于医疗检测领域,该技术依赖大量医疗影像训练分类模型,从而为医生决策提供有力的辅助医疗手段.因涉及患者隐私并直接关系到医生诊断,所以医疗影像数据的共享必须保护患者隐私并确保数据准确不被篡改,而现有中心化的医疗数据存储方案面临隐私泄露等诸多安全问题.提出了一种基于区块链的医疗影像数据人工智能检测模型.该模型针对目标检测技术辅助医生诊断的问题,采用区块链技术实现去中心化、不可篡改的训练参数聚合,通过加密和签名技术保护数据隐私,利用智能合约评估服务器诊断准确率,有助于解决医疗数据壁垒和医疗隐私泄露问题.
文献关键词：
深度学习;区块链;安全数据共享;人工智能检测
中图分类号：
作者姓名：
陈思源;谭艾迪;魏双剑;盖珂珂
作者机构：
北京理工大学 计算机学院,北京 100081;北京理工大学长三角研究院(嘉兴),浙江 嘉兴 314019;中国船舶工业综合技术经济研究院,北京 100081;北京理工大学 网络空间安全学院,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]陈思源;谭艾迪;魏双剑;盖珂珂-.基于区块链的医疗影像数据人工智能检测模型)[J].网络安全与数据治理,2022(10):21-25
A类：
B类：
医疗影像,影像数据,人工智能检测,检测模型,目标检测,医疗检测,检测领域,技术依赖,分类模型,医生决策,患者隐私,医疗数据,数据存储,存储方案,隐私泄露,技术辅助,去中心化,不可篡改,签名,技术保护,数据隐私,智能合约,服务器,诊断准确率,数据壁垒,泄露问题,安全数据共享
AB值：
0.372945
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