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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于分数阶忆阻Hopfield神经网络的医学图像加密隐藏方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119904344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411961636.2，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权基于分数阶忆阻Hopfield神经网络的医学图像加密隐藏方法及系统是由刘祥;丁大为;杨宗立设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分数阶忆阻Hopfield神经网络的医学图像加密隐藏方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于分数阶忆阻Hopfield神经网络的医学图像加密隐藏方法及系统，方法包括：采集待加密隐藏的医学图像；基于Hopfield神经网络，构建图像加密模型；利用构建的图像加密模型完成对医学图像的加密和隐藏。本发明可以有效抵抗已知明文攻击和选择性明文攻击，提高混沌系统应用数据加密的安全性。同时，由于混沌系统的控制参数的增加也使得加密算法中密钥个数的增加，极大地扩大了密钥空间。本发明采用分数阶忆阻Hopfield神经网络的混沌序列对密文图像随机嵌入到载体图像中，达到视觉上与载体图像毫无差别的目的，起到双重保护作用；即使出现较大程度的信息丢失或各种噪声，仍然可以将密文图像从载体图像中解密。

本发明授权基于分数阶忆阻Hopfield神经网络的医学图像加密隐藏方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于分数阶忆阻Hopfield神经网络的医学图像加密隐藏方法，其特征在于，步骤包括： 采集待加密隐藏的医学图像； 基于Hopfield神经网络，构建图像加密模型，构建方法包括：采用一种具有非线性函数的忆阻器，作为Hopfield神经网络第二神经元和第三神经元之间的连接突触，同时也作为Hopfield神经网络第二神经元外部电磁感应电流；构建的所述图像加密模型的数学模型表达式如下： 式中，其中x、y和z均表示Hopfield神经元的状态向量；和分别表示忆阻器状态函数的内部状态；a表示神经元激活梯度；b1和b2均表示忆阻器内部参数；k1表示忆阻器和神经元之间的耦合系数；k2表示感应电流的反馈增益；是一个非线性周期函数；D表示积分求导；q表示分数积；k表示突触权值； 利用构建的所述图像加密模型完成对医学图像的加密和隐藏，方法包括：采用所述图像加密模型作为加密和隐藏工具，生成一个与原始的医学图像Γ尺寸相同的密文图像E；将密文图像E隐藏在原始载体图像Q中，得到含有密文图像E的载体图像C，载体图像C与原始载体图像Q在视觉上无差别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽大学，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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