基于多尺度交叉注意力ResNet的医疗隐私保护与疾病预测框架研究

为解决医疗数据隐私保护与疾病预测效率的难题，研究人员开发了结合多模态用户认证（MCARNet）与优化Rossler超混沌加密（ORHCE）的混合深度学习框架。该模型通过多尺度交叉注意力机制提升细粒度特征提取能力，利用改进的河豚优化算法（APFO）加速密钥收敛，最终实现认证精度提升7.3%（对比DNN）和疾病预测效率优化。其创新性在于将身份验证与早期疾病检测功能整合，为智慧医疗系统提供安全高效的解决方案。

　　

在数字化医疗时代，患者数据的安全性和疾病预测的准确性如同天平的两端，始终难以平衡。医疗物联网（IoT）的普及让电子健康记录（EHR）的共享变得便捷，却也使敏感信息暴露在虚拟化攻击、网络窃听等威胁之下。更棘手的是，传统生物认证依赖昂贵传感器获取的脑电图（EEG）或心电图（ECG）信号，而主流同态加密（HE）技术又因双线性配对等操作导致计算负担过重。这些问题像无形的锁链，束缚着智慧医疗的发展脚步。

为此，国内研究人员在《Computer Methods and Programs in Biomedicine》发表了一项突破性研究。他们构建了名为MCARNet的多尺度交叉注意力残差网络，巧妙地将指纹、面部和声谱图等多模态认证与疾病预测功能集成。通过改进河豚优化算法（APFO）生成的密钥，驱动优化的Rossler超混沌加密（ORHCE）系统，既保障了医疗影像数据的安全传输，又利用同一网络架构完成疾病诊断。实验采用癌症影像存档（CDD-CESM）数据集，在Python环境下验证了该框架的双重价值。

关键技术方法
研究团队开发了三个核心技术：1）MCARNet融合多尺度交叉注意力机制与ResNet残差结构，同步处理认证和预测任务；2）APFO算法通过改进随机整数选择策略优化RHCE密钥；3）ORHCE系统实现2D医疗影像的加密/解密。硬件配置采用NVIDIA RTX 3080显卡，软件基于Python 3.8平台。

研究结果
Healthcare Data Details
采用CDD-CESM数据集中的低能量与对比增强乳腺X线影像，将生理信号转化为抗泄露的2D图像表征。

Developed MCARNet for Authenticating the User
网络通过跳跃连接解决梯度消失问题，多尺度注意力模块聚焦细微特征，使认证准确率超越传统DNN 7.3%。

Conversion of data into 2D image form
结构化医疗数据Hd_p转为图像后，既提升模型识别效率，又降低原始数据被破解风险。

Experimental Setup
APFO参数设定为种群数10、最大迭代50次，染色体长度16，密钥优化使ORHCE加解密速度提升23%。

结论与意义
该研究首次实现认证系统与疾病预测的功能耦合：MCARNet通过注意力机制提取的深层特征既用于用户身份验证，又服务于乳腺癌等疾病早期诊断；APFO优化的ORHCE密钥将加密耗时缩短至传统方法的1/4。这种"一网双用"的设计理念，不仅解决了医疗数据隐私与效用难以兼得的矛盾，更开创了以认证过程触发健康预警的新模式。正如作者Dr. C.S. Anita强调，该框架为构建"防入侵式智慧医疗系统"提供了关键技术支撑，其跨尺度特征学习机制可扩展至其他医学影像分析领域。