12、医学图像加密与视频推荐系统的深度学习应用

医学图像加密与视频推荐系统的深度学习应用

1. 医学图像加密

在数据传输的安全层面，医学图像加密的作用不可忽视。有一种基于帐篷和逻辑函数的二维混合映射技术被提出用于医学图像加密。该算法在实时腹部 CT DICOM 图像上进行了测试，并与基于小波变换的医学图像加密方法进行了结果对比。

熵值可用于衡量随机变量的不确定性，在图像加密中，更高的熵值代表更高的安全性。输入医学图像、基于小波变换的加密以及基于混合映射的加密的熵值情况如图所示（此处虽未给出图，但文中提及）。混合映射技术的熵值更接近 8，这表明基于混合映射的医学图像加密具有较高的效率。

以下为相关分析步骤：
1. 数据准备 ：获取实时腹部 CT DICOM 图像作为输入数据。
2. 算法应用 ：分别使用基于小波变换的加密算法和基于混合映射的加密算法对图像进行加密。
3. 熵值计算 ：计算输入医学图像、两种加密后图像的熵值。
4. 结果对比 ：对比两种加密算法的熵值，评估其安全性和效率。

2. 个性化多用户电影和视频推荐系统

互联网是观看电影和微视频的主要来源，像 YouTube、Netflix 等众多流行网站都是基于查询的搜索引擎，这给用户搜索心仪的电影或视频带来了负担。而开发更好的视频推荐系统可以解决这个问题，帮助用户找到更有用的内容，提升整体体验。

深度学习是处理大量多媒体数据、基于用户兴趣进行个性化推荐的主要解决方案。视频推荐系统基于特征的解决方案大致可分为七类：