Portal InstitucionalUFPEL

Nas últimas décadas, a assistência médica inteligente tem se tornado uma importante área de pesquisa atraindo a atenção da academia e da indústria. A indústria de equipamentos médico-hospitalares está progredindo exponencialmente impulsionada por novas tecnologias de automação e comunicação. A assistência médica inteligente envolve a troca de informações e exames de pacientes entre dois ou mais especialistas em localizações geográficas diferentes com o suporte da Internet. Este serviço surge impulsionado pela Internet das Coisas (IoT), rede formada pela interconexão de objetos, pessoas e computadores capaz de realizar o monitoramento de pacientes, diagnóstico de exames e até mesmo cirurgias remotas. Por outro lado, ameaças cibernéticas são um grande desafio de projeto para garantir a segurança das informações enviadas via Internet, a qual pode ser monitorada por usuários mal intencionados.

A verificação dos direitos autorais e autenticidade de imagens médicas é um requisito importante para aplicações de assistência médica. Por um lado, gerenciar uma massiva quantidade de imagens médicas exige um grande esforço humano e recursos materiais para garantir que o uso ilegal de imagens médicas causem problemas de vazamento de informações confidenciais de instituições médicas e clínicas de análises. O uso de imagens médicas adulteradas por pessoas mal intencionadas para diagnósticos controversos ou mesmo para pesquisa científica podem trazer prejuízos incalculáveis para a vida de pacientes. Deste modo torna-se imprescindível garantir a integridade e a distinguibilidade de imagens médicas a fim de evitar tais transtornos.

A marca d'água digital é uma técnica típica para proteger direitos autorais e autenticidade de uma imagem. A marca d'água digital consiste em inserir uma mensagem no interior de um objeto hospedeiro, que pode ser imagem, áudio, vídeo ou texto, contendo informações sobre o autor ou proprietário do objeto sem afetar sua qualidade. A invisibilidade e robustez são dois critérios essenciais para avaliar a efetividade da técnica da marca d’água.

O processo de inserção da marca d'água é muitas vezes realizado no domínio espacial, ou seja, os dados da marca d'água são inseridos na imagem hospedeira modificando espacialmente os pixels. Embora simples, o método deve ser mais robusto contra ataques geométricos e de processamento de imagens. Entretanto, o processo de inserção da marca d'água também pode ser realizado no domínio da frequência, havendo vários trabalhos da literatura que propõem realizar o processo de inserção de marca d'água usando Transformada Discreta de Cosseno (DCT), Transformada Discreta de Fourier (DFT), Transformada Discreta de Wavelet (DWT) e decomposição de valor singular (SVD).

Outra questão importante na assistência médica inteligente é o monitoramento de dados biológicos remoto de pacientes o qual gera um grande volume de dados, assim como a necessidade de transmissão de exames entre especialistas, médicos e pacientes por meio da Internet. Exames por imagens médicas produzem mídias de alta resolução as quais geram uma grande quantidade de dados, o que normalmente é custoso para a comunicação [8]. Neste contexto, métodos de compressão de dados são importantes para reduzir a quantidade de dados transmitidos e otimizar a banda de comunicação da rede. A compressão de dados pode ser dividida em compressão com perda e sem perda de dados. Métodos de compressão com perda de dados atingem maiores compressões. Estes métodos exploram o uso de transformadas tais como DCT e DWT os quais são intensivos computacionalmente exigindo um consumo energético elevado.

A assistência médica inteligente explora amplamente os canais de comunicação suportados pela Internet. O fato desta rede ser um canal comum de comunicação onde pessoas mal intencionadas podem explorar vulnerabilidades da rede e obter dados sigilosos dos usuários. Deste modo, a criptografia torna-se um requisito essencial, garantindo que apenas os entes envolvidos na comunicação tenham acesso ao conteúdo das informações compartilhadas. Os algoritmos tradicionais de criptografia como AES não são adequados para encriptação de imagens, devido às redundâncias de informações e o esforço computacional necessário despendido. A alternativa que desperta o interesse de pesquisadores é o uso de algoritmos baseados na teoria do caos para encriptar imagens de alta resolução. Tais algoritmos baseiam-se fortemente em operações aritméticas de ponto flutuante, o que pode ter um alto custo computacional. Assim, este ponto torna-se uma interessante área de pesquisa tendo aplicação direta na assistência médica inteligente na qual exame por imagem de alta resolução podem ser criptografados por algoritmos mais eficientes.

Os três pontos de pesquisa já destacados sendo eles, processamento de marca d’água, compressão e criptografia de imagens de alta resolução são tarefas computacionais complexas e por consequência custosas energeticamente para serem executadas em dispositivos que possivelmente tenham restrições energéticas tais como dispositivos IoT. Assim, o projeto de circuitos integrados (CIs) dedicados para tais tarefas é uma alternativa para reduzir o custo energético de tais soluções. Adicionalmente, o projeto de CIs pode explorar um estilo de projeto alternativo chamado de Computação Aproximada (AxC), que explora a resiliência a erros de aplicações tais como processamento de sinais, imagens e vídeos a fim de reduzir o consumo energético e o tempo de processamento ao custo da inserção de erros, que muitas vezes podem ser imperceptíveis aos humanos.

A metodologia desse projeto de pesquisa será baseada nas etapas presentes para o projeto de circuitos integrados, especificamente aplicados ao suporte a criptografia e compressão de imagens médicas, no qual inclui especificação do sistema, exploração do espaço de projeto do sistema, implementação e verificação do sistema proposto. Durante esses processos do projeto será incluído uma etapa para a implementação de técnicas de computação aproximada objetivando a redução da área dos circuitos e economia energética. Na fase de especialização do sistema, será realizada a investigação na literatura sobre o desenvolvimento de tecnologias relacionadas aos estudos de caso deste projeto de pesquisa, possibilitando observar os principais desafios e oportunidades para o desenvolvimento em hardware. Após, observadas as contribuições da literatura, propõe-se determinar a aplicação desejada para o desenvolvimento do circuito, baseando-se nas oportunidades avaliadas na revisão bibliográfica. O projeto do sistema será realizado com o auxílio da ferramenta matemática MatLab, a qual possibilitará a simulação e estudo do comportamento do sistema que se deseja implementar em hardware. Também, será realizado um levantamento estatístico dos resultados, modelagem matemática para controle das rotinas em nível algorítmico e simulação matemática do funcionamento dos blocos.


Primeiramente, a descrição do circuito em nível de transferência de registradores (RTL) é sintetizada usando uma ferramenta de síntese comercial. Neste trabalho, utilizamos a ferramenta de síntese Cadence Genus . Em seguida, a ferramenta gera o netlist do circuito em Verilog, o arquivo SDF (Standard Delay Format), que registra os atrasos específicos para portas e redes, bem como os relatórios de área, dissipação de energia e caminho crítico (CPD) . Em seguida, a ferramenta de simulação (como o Cadence Genus ) simula o netlist gerado com os arquivos de bancos de teste (em linguagem VHDL, Verilog ou SystemVerilog) e alimenta o circuito com dados de entrada, que pode estar em formato VCD (Value Change Dump) ou TCF (Toggle Count Format). Os dados de entrada usados como estímulos são extraídos do software de aplicação-alvo e armazenados em arquivos de texto. Usando esses arquivos de texto, a ferramenta de simulação obtém esses valores e executa o banco de testes com os arquivos de netlist de nível de porta e os arquivos de atraso SDF para gerar atividades de comutação precisas. No final da simulação, um arquivo de despejo é criado contendo as atividades de comutação de todos os nós no netlist do circuito. Por fim, a ferramenta de síntese é executada uma segunda vez com os mesmos parâmetros. Durante esse processo, o arquivo VCD é passado para o software para gerar relatórios precisos de dissipação de energia. As ferramentas de síntese modernas suportam a estimativa das desvantagens das conexões de portas em termos de área do circuito, dissipação de energia e atraso. A ferramenta de síntese de lógica Cadence Genus fornece síntese de lógica física no modo Physical Layout Estimator (PLE). Essa ferramenta estima o comprimento das redes e considera o impacto da capacidade de carga na dissipação de energia, usando uma estimativa de roteamento de layout. Essa análise requer a inclusão de arquivos LEF (Library Exchange Format), que contêm principalmente informações de layout físico da biblioteca. O macro LEF contém a capacidade da célula interna da biblioteca e o Tech LEF contém a capacidade de metal de processo para estimativa de capacidade de interconexão. Além disso, as bibliotecas de células padrão geralmente fornecem um arquivo adicional, a tabela de capacidade, que descreve as capacidades da tecnologia de forma mais detalhada. Na etapa de projeto de circuito, propõe-se o desenvolvimento de circuitos dedicados, em descrição HDL, para os algoritmos estudados e validados na etapa anterior. As técnicas de computação aproximadas em nível arquitetural serão aplicadas durante este processo visando à redução da área do circuito e da potência dissipada. Na fase de verificação, serão utilizadas ferramentas de software de co-simulação, as ferramentas do fluxo ASIC do ambiente Cadence (Cadence Incisive e Cadence Genus) junto ao ambiente MatLab, e os frameworks desenvolvidos pelo grupo de pesquisa, possibilitando o estudo do comportamento dos circuitos desenvolvidos, as suas respostas e a sua relação entre consumo energético e precisão dos sinais de saída. Os operadores aritméticos aproximados serão implementados utilizando linguagens de descrição de hardware, que também serão utilizadas para a implementação de datapaths, partes de controle e testbenches. Para a geração e a extração de resultados de potência e área dos módulos desenvolvidos, serão utilizadas as ferramentas da Cadence, como o Cadence Genus, que é responsável pela síntese lógica, que fará o mapeamento das descrições de hardware para elementos da biblioteca de células a ser utilizada. A linguagem Python será utilizada para parsing nesse sentido. Isso significa que a linguagem irá gerar arquivos de entrada que alimentarão as arquiteturas de hardware nas ferramentas de síntese e simulação para gerar atividades de chaveamento do circuito mais precisas, gerando assim resultados de potência mais realísticos.
Com o crescimento da Internet e da tecnologia digital, Internet of Medical Things (IoMT) e Telemedicina tornaram-se palavras-chave na saúde. Um grande número de imagens e informações médicas são compartilhadas através de uma rede pública nestas aplicações. Nossa metodologia é garantir a autenticidade, autorização, integridade e confidencialidade das imagens médicas transmitidas através de uma rede pública como uma IoMT. Nessa abordagem, as Transformada Wavelet Discreta são utilizadas com sucesso para desenvolver a compressão e estenografia de imagens médicas. Além disso, criptografar imagens médicas de alta resolução é uma tarefa computacionalmente custosa para algoritmos tradicionais como o AES. Esta equipe investiga estratégias de encriptação caóticas adequadas para estas aplicações. Algoritmos baseados em mapas caóticos discretos são potencialmente mais eficientes por usarem operadores aritméticos inteiros ao invés de ponto flutuante. Além disso, operações simultâneas de permutação e difusão no algoritmo criptográfico melhoram consideravelmente o tempo de execução. A exploração de modelos de operações aritméticas usando Matlab permite encontrar soluções otimizadas para execução do algoritmo em hardware. A exploração do espaço de projeto usando operadores aritméticos de alto desempenho por meio de modelos em Matlab deve indicar as melhores soluções em hardware. A seguir, os circuitos validados em Matlab devem ser implementados em HDL e sintetizados para FPGA e ASIC usando EDA comerciais a fim de investigar área, dissipação de potência e tempo de execução para um benchmark de imagens de alta resolução.

As metas a serem atingidas com a execução deste projeto estão organizadas de acordo com os objetivos e os eixos de ação do projeto.
Meta 1: Circuito integrado dedicado para operações de inserção e extração de marca d’água em imagens médicas.
Para atingir esta meta do projeto, a equipe conta com especialistas em projeto de circuitos digitais, tanto para o fluxo FPGA quanto para o fluxo de projeto ASIC, com base nas ferramentas EDA comerciais disponíveis na universidade sede. Com isso, pretende-se obter um CI dedicado capaz de produzir imagens médicas de alta resolução com marca d’água imperceptível aos olhos humanos é capaz de suportar os diversos ataques a imagens existentes na literatura que visam revelar a marca d’água da imagem. Pretende-se obter uma solução que opere com computação aproximada a fim de reduzir o consumo energético para a realização desta tarefa em relação ao estado da arte.
Meta 2: Circuito integrado dedicado para operações de compressão de imagens médicas de alta resolução.
Para atingir esta meta do projeto, a equipe conta com especialistas em projeto de circuitos digitais, tanto para o fluxo FPGA quanto para o fluxo de projeto ASIC, com base nas ferramentas EDA comerciais disponíveis na universidade sede. Com isso, pretende-se obter um CI dedicado capaz de atingir taxas de compressão de imagens médicas de alta resolução similares ou maiores que o estado da arte, e ainda com menor consumo energético. Para isso, pretende-se explorar o espaço de projeto de métodos de compressão com e sem perdas de dados e que atinjam consumo energético menores que os encontrados na literatura ou ainda com complexidade reduzida de execução a fim de serem executados em dispositivos IoT.
Meta 3: Circuito integrado dedicado para operações de criptografia baseada em mapas caóticos discretos.
Para atingir esta meta do projeto, a equipe conta com especialistas em projeto de circuitos digitais, tanto para o fluxo FPGA quanto para o fluxo de projeto ASIC, com base nas ferramentas EDA comerciais disponíveis na universidade sede. Nesta meta do projeto pretende-se obter-se um CI dedicado capaz de criptografar imagens médicas de alta resolução usando algoritmos de criptografia com base em mapas caóticos a fim de realizar a tarefa de encriptação com menor consumo energético. Para isso, pretende-se explorar o espaço de projeto de operações matemáticas realizadas pelo algoritmo a fim de otimizá-las para que tenha-se maior vazão de dados a um baixo consumo energético, requisitos estes necessários para execução em dispositivos IoT.


Ao final da execução deste projeto espera-se o desenvolvimento de 3 circuitos integrados dedicados (ASICs) de baixo consumo energético para realização das tarefas de processamento de marca d’água, compressão e criptografia de imagens médicas de alta resolução.

Além disso, espera-se a contribuição de novas técnicas de inserção/extração de marca d’água imunes aos ataques da literatura, assim como novos métodos de compressão de imagens com e sem perdas de informações e de baixo consumo energético.

O projeto visa contribuir com novas formas de implementação de funções caóticas em hardware de modo que permitam execuções com menor complexidade e de baixo consumo energético.

A tarefa de explorar o espaço de projeto com formas de aproximação de operações e circuitos exige um grande número de soluções a serem avaliadas. Deste modo o projeto também deve contribuir com soluções automatizadas e geração de modelos de circuitos a fim de validar todas as soluções possíveis de forma mais rápida, eficiente e precisa.

Do ponto de vista mais objetivo e mensurável, os impactos esperados ao final do projeto, de forma resumida, são:

Pelo menos 1 novo método de inserção/extração de marca d’água que seja eficiente para imagens de alta resolução e com baixo consumo energético.
Pelo menos 2 novos métodos de compressão de imagens de alta resolução e com baixo consumo energético, um com perdas de informação e um sem perdas de informação.
Pelo menos 1 método de criptografia com base em hardware caótico implementado em hardware.
Pelo menos 3 artigos em periódico internacional (TVLSI, TCAS-I, TCAS-II, IEEE Design & Test)
Pelo menos 4 trabalhos em conferências nacionais (SBCCI)
Pelo menos 4 trabalhos em conferências internacionais (ICECS, ISCAS, NEWCAS, MWSCAS, LASCAS)
Pelo menos 3 participações em eventos internacionais
Pelo menos 3 participações em eventos nacionais.