Medikal görüntülerde ilgi dışı alan bölgesine veri gizlemede histogram temelli yöntem ile kenar belirleme yöntemlerinin karşılaştırılması
The comparison of histogram-based method and edge detection methods for data hiding in irrelevant regions of medical images
Yazar: HİLMİYE ATAMTÜRK
Danışman: DOÇ. DR. ADNAN SONDAŞ
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Bu tez, medikal görüntülerde ilgi duyulan bölgelerin (ROI) tespit edilmesi için histogram tabanlı yöntem ile dört farklı kenar belirleme algoritmasını karşılaştırarak ilgi alanı dışında kalan piksellere hasta bilgilerinin gizlenmesini sunmaktadır. Araştırmanın temel amacı, medikal görüntüleri bozmadan hasta verilerini saklayabilen güvenli bir saklama çözümü sağlamaktır. Bu yöntemler ile görüntü üzerindeki kritik olmayan bölgeleri tespit ederek, bu bölgelerdeki piksellerin üzerine hasta bilgilerini gizleyerek veri güvenliğini artırmayı hedeflemektedir.
Karşılaştırma yapılan yöntemler, öncelikle medikal görüntüler üzerinde bir ön işleme adımı ile başlar; bu aşama, görüntülerin normalize edilmesi ve kontrastının artırılmasını içerir. Ardından, histogram ve kenar belirleme teknikleri kullanılarak ilgi alanı dışındaki bölgeler belirlenir. Son adımda, bu belirlenen alanlara hasta bilgileri gizlenir. Bu yaklaşım, MRI, BT taramaları ve röntgenler gibi çeşitli türdeki medikal görüntülerle uyumludur.
Tez, bu yöntemlerin ilgi alanı dışı tespit edilmesi ve bu alanlara veri gizlenerek sonuçlarının karşılaştırmalı bir analizini içerir. Bu yöntemlerin veri güvenliği metrikleri üzerinden değerlendirilmesi ile önerilen yöntemlerin üstünlükleri ve sınırlılıkları belirginleştirilecektir.
Yöntemlerin etkinliği, çeşitli medikal görüntüler içeren geniş bir veri seti üzerinde test edilmiştir. Sonuçlar, hasta bilgilerinin güvenli bir şekilde saklanabilmesi için geleneksel yöntemlere kıyasla önemli iyileşmeler göstermiştir. Ayrıca, tez medikal görüntüleme sistemlerinde bu yöntemin potansiyel uygulamalarını tartışmakta ve mevcut iş akışlarına entegrasyonu için öneriler sunmaktadır.
Bu araştırma, hasta verilerinin korunmasında kullanılabilecek yöntemlerin performanslarını karşılaştırarak medikal görüntüleme alanına katkıda bulunmaktadır ve sağlık hizmetlerinde gizlilik ve veri güvenliğini artırmayı amaçlamaktadır.

Abstract:
This thesis presents a method for hiding patient information in non-region of interest (non-ROI) pixels by comparing a histogram-based method with four different edge detection algorithms to detect regions of interest (ROI) in medical images. The primary objective of the research is to provide a secure storage solution that can protect patient data without distorting medical images. By identifying non-critical regions in the images using these methods, patient data is hidden in the pixels of those regions to enhance data security.
The comparison begins with a preprocessing step on medical images, which involves normalizing the images and enhancing their contrast. Next, histogram-based and edge detection techniques are applied to identify areas outside the regions of interest. In the final step, patient data is hidden in these identified areas. This approach is compatible with various types of medical images, including MRI, CT scans, and X-rays.
The thesis includes a comparative analysis of these methods, focusing on the detection of non-ROI areas and hiding data in those regions. The methods are evaluated based on data security metrics, highlighting the strengths and limitations of each approach.
The effectiveness of the methods was tested on a large dataset containing diverse medical images. The results show significant improvements in securely storing patient information compared to traditional methods. Additionally, the thesis discusses potential applications of this method in medical imaging systems and offers suggestions for integrating it into existing workflows.
This research contributes to the field of medical imaging by comparing the performance of different techniques for protecting patient data and aims to enhance privacy and data security in healthcare services.