集成区块链与深度学习：基于ISSCNetV2的增强型智能医疗安全系统研究

本推荐语聚焦于（IoMT）环境下医疗数据安全与智能诊断的创新融合。研究通过引入增强型区块链系统（EBIHS-EDL）、混沌图像加密算法（BCIEA）和混合优化模型（G-BHO/ISSCNetV2），实现了医疗数据的防篡改存储、加密传输与高精度疾病识别（准确率达99.20%），为智能医疗提供了兼具安全性与可靠性的新一代解决方案。

　　

研究亮点

医疗物联网（IoMT）通过可穿戴设备、诊断工具和植入装置实现了实时数据采集与远程健康监测，但同时也面临数据安全与隐私保护的严峻挑战。本研究提出了一种融合区块链（BC）与集成深度学习（EDL）的增强型智能医疗系统（EBIHS-EDL），旨在为IoMT环境提供安全、可靠的数据传输与存储方案。

引言

物联网（IoT）技术的崛起为医疗健康领域带来了范式转变，实现了持续远程监测和实时患者数据访问。传统医疗系统通过物联网医疗设备和可穿戴传感器逐步转型为智能化、互联化的系统。这些设备能够收集多种生理数据，如血糖、体温、心电图（ECG）和血氧饱和度，从而辅助及时诊断、个性化治疗和远程护理。

然而，物联网在医疗领域的扩展——即医疗物联网（IoMT）——也引发了数据安全、隐私和可靠性方面的重大关切。由于医疗物联网设备通常设计轻量、计算资源有限，它们往往缺乏强安全协议，极易遭受恶意软件注入、僵尸网络攻击和分布式拒绝服务（DDoS）攻击等网络威胁。攻击既可能是主动的（如数据篡改、越权访问），也可能是被动的（如窃听或数据投毒）。这些安全漏洞不仅危及患者安全，还会导致资源管理混乱和未授权数据泄露。

为应对这些脆弱性，区块链（BC）与深度学习（DL）的整合成为一种前景广阔的方法，既可强化医疗数据安全，又提升了诊断可靠性。区块链技术提供了一种防篡改、去中心化的账本系统，能有效保障数据完整性与透明度。通过将患者信息存储于不可篡改的区块中，并利用智能合约自动执行访问权限，区块链显著降低了未授权修改和数据投毒等风险。

在深度学习方面，医疗诊断借助先进人工智能技术分析大规模IoMT数据，以识别模式、预测健康状况并支持临床决策。深度学习模型在识别复杂数据关系方面表现卓越，尤其适用于医学影像、生物信号和电子健康记录中的疾病检测任务。然而，其效果高度依赖于大量超参数的精细调优，而手动调参效率低下且难以达到最优。因此，研究者常采用元启发式优化算法以自动化超参数选择过程，从而提升分类准确率。

IoMT安全的另一关键环节在于保护医疗图像和诊断报告在传输过程中的机密性。图像加密算法通过将数据扰乱为不可读形式来实现保密性。这类加密方法的安全性极大程度上依赖于强大的密钥生成机制。若密钥弱或可预测，则整个系统可能被攻破。因此，利用基于混沌映射的密钥生成来保证高熵值和抵抗暴力破解与统计攻击至关重要。

为解决上述问题，本研究提出了一种增强型基于区块链的智能医疗系统（EBIHS-EDL），该系统采用集成深度学习技术和加密方法，以实现IoMT中安全图像传输与可靠疾病诊断。通过结合改进的区块链加密（使用BCIEA）和混合深度学习集成模型进行特征提取与分类，该系统满足了IoMT医疗系统中关键的数据隐私、安全与诊断准确性需求。

医疗物联网（IoMT）的快速发展正革命性地改变医疗健康行业，实现了可穿戴设备、诊断设备与医疗装置间的实时数据收集与通信。这一互联系统为主动式和个性化患者护理带来巨大潜力。然而，随着IoMT规模的扩大，显著的安全与隐私问题——尤其是敏感患者信息的保护——浮出水面。传统的集中式存储架构易受数据泄露与篡改的影响，因此亟需安全、去中心化的替代方案。区块链（BC）技术通过提供去中心化、不可篡改的结构，有效增强数据安全与隐私。再结合深度学习（DL）方法，IoMT应用能够实现实时疾病监测与识别，从而进一步提升其效能。不过，IoMT系统仍存在一些缺陷，包括安全漏洞、能源限制和训练数据不足等问题，阻碍了其在医疗环境中发挥全部潜力。

主要贡献

本研究的关键贡献如下：

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  利用区块链技术构建安全、去中心化的平台，用于IoMT环境中医疗数据的存储与共享。

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  引入Grasshopper–Black Hole Optimization（G–BHO）算法和基于混沌映射的位级图像加密算法（BCIEA），以实现高效的密钥生成与加密，保障数据传输与存储的安全性。

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  采用Cross Siamese Res2Net（CSRes2Net）方法提取关键特征。

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  提出一种新颖的集成ISSCNetV2方法，整合了改进型ShuffleNetV2和时空卷积网络增强Transformer（SCN-Transformer），以实现实时场景下的高精度疾病检测。

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  使用四个公共数据集（Covid-19、ISIC 2017、Kvasir和Alzheimer数据集）进行模拟与性能评估。与现有方法相比，本研究提出的方法表现出更优越的性能。

结论

本研究提出的增强型基于区块链的智能医疗系统（EBIHS-EDL）为IoMT医疗环境中的疾病检测提供了一种安全而智能的解决方案。通过整合区块链与位级混沌图像加密算法（BCIEA），该系统能有效保护传输中的医学图像免受篡改与未授权访问，从而维护数据完整性与患者隐私。