ENHANCING MEDICAL DATA SECURITY IN E-HEALTH SYSTEMS USING BIOMETRIC-BASED WATERMARKING

In the field of Electronic Health (e-Health), Electronic Health Records (EHR) are transmitted between health professionals using e-Health systems for cooperative medical practice, medical monitoring, telemedical expertise, and telemedical imaging. Medical images are a crucial component of EHR and are used in various aspects of telemedicine systems such as expertise, consultation, teaching, and research. However, protecting the authenticity and copyrights of medical images is essential to prevent duplication, modification, or unauthorized distribution. This paper proposes a robust medical image copyright protection method that uses patient palm-print template as watermark and Lorenz chaotic map for template concealing and selecting the appropriate embedding positions in medical images. The novelty of the method lies in optimizing the expected number of modifications per pixel of the medical images after being watermarked. Experimental results indicate that this approach has a high performance with a genuine accept rate of 99.86% and can withstand various image processing attacks, including Gaussian noise, compression, and image rotations, while ensuring personal data security during telemedicine data exchange

PREDICTING STATES OF EPILEPSY PATIENTS USING DEEP LEARNING MODELS

In this study, the authors present and scrutinize two deep learning models designed for predicting the states of epilepsy patients by utilizing extracted data from their brain's electrical activities recorded in electroencephalography (EEG) signals. The proposed models leverage deep learning networks, with the first being a recurrent neural network known as Long Short-Term Memory (LSTM), and the second a non-recurrent network in the form of a Deep Feedforward Network (DFN) architecture. To construct and execute the DFN and LSTM architectures, the authors rely on 22 characteristics extracted from diverse EEG signals, forming a comprehensive dataset from five patients. The primary goal is to forecast impending epilepsy seizures and categorize three distinct states of brain activity in epilepsy patients. The models put forward yield promising results, particularly in terms of classification rates, across various preceding seizure timeframes ranging from 5 to 50 minutes

EXAMINATION OF SUMMARIZED MEDICAL RECORDS FOR ICD CODE CLASSIFICATION VIA BERT

The International Classification of Diseases (ICD) is utilized by member countries of the World Health Organization (WHO). It is a critical system to ensure worldwide standardization of diagnosis codes, which enables data comparison and analysis across various nations. The ICD system is essential in supporting payment systems, healthcare research, service planning, and quality and safety management. However, the sophisticated and intricate structure of the ICD system can sometimes cause issues such as longer examination times, increased training expenses, a greater need for human resources, problems with payment systems due to inaccurate coding, and unreliable data in health research. Additionally, machine learning models that use automated ICD systems face difficulties with lengthy medical notes. To tackle this challenge, the present study aims to utilize Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC-III) medical notes that have been summarized using the term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) method. These notes are further analyzed using deep learning, specifically bidirectional encoder representations from transformers (BERT), to classify disease diagnoses based on ICD codes. Even though the proposed methodology using summarized data provides lower accuracy performance than state-of-the-art methods, the performance results obtained are promising in terms of continuing the study of extracting summary input and more important features, as it provides real-time ICD code classification and more explainable inputs

Symbioza kreatywności i zrównoważonego rozwoju: modelowanie dynamicznych relacji pomiędzy zrównoważonym rozwojem a kulturą i przemysłem kreatywnym w krajach UE, Wielkiej Brytanii i Ukrainie

The study explores the complex dynamics of cultural and creative industries and their potential to contribute to the achievement of the Sustainable Development Goals (SDGs). The dual nature of these industries is reviewed, recognizing their potential to have a positive impact on sustainable development while addressing the risks they pose, including environmental threats and the potential for increased social inequality. The main goal of the study was to identify the determinants of asymmetric shocks that influenced the development of cultural and creative industries. To achieve the goal, we used an integrated modeling approach based on panel models with fixed and random effects, as well as a two-stage dynamic panel model. The results of the study made it possible to identify asymmetric shocks that influenced the development of cultural and creative industries, such as the consequences of the pandemic and the war in Ukraine, which led to the energy and migration crises, slower economic growth and increased inflation. The results obtained indicate that the influence of the selected factors on sustainable development is complex and depends on time dynamics.Badanie analizuje złożoną dynamikę sektora kultury i sektora kreatywnego oraz ich zdolność przyczyniania się do osiągnięcia Celów zrównoważonego rozwoju (SDGs). Opisano dwoisty charakter tych branż, ukazując ich potencjał w zakresie pozytywnego wpływu na zrównoważony rozwój, przy jednoczesnym eliminowaniu zagrożeń, jakie stwarzają, w tym zagrożeń dla środowiska i zwiększania nierówności społecznych. Głównym celem badania była identyfikacja determinantów szoków asymetrycznych, które wpłynęły na rozwój  sektora kultury i sektorów kreatywnych. Aby osiągnąć ten cel, zastosowaliśmy zintegrowane podejście do modelowania oparte na modelach panelowych z efektami stałymi i losowymi, a także dwuetapowy dynamiczny model panelowy. Wyniki badania pozwoliły zidentyfikować szoki asymetryczne, które miały wpływ na rozwój sektora kultury i sektorów kreatywnych, takie jak konsekwencje pandemii i wojny na Ukrainie, które doprowadziły do ​​​​kryzysu energetycznego i migracyjnego, spowolnienia wzrostu gospodarczego i wzrostu inflacji. Uzyskane wyniki wskazują, że wpływ wybranych czynników na zrównoważony rozwój jest złożony i zależny od  czasu

Comparative Analysis of ORM Systems for the .NET Platform

This article presents a comparative study of three popular ORM (Object-Relational Mapping) systems used in the .NET technology: Entity Framework Core, Dapper, and LINQ to DB. The analysis is divided into two main parts: theoretical, focusing on research found in literature, and practical, where an application was implemented to assess the performance of each system and their memory consumption. The results obtained were presented in the form of graphs. Dapper emerged as the most efficient system and consumed the least memory in the majority of test cases

Międzykulturowość jako paradygmat promowania zrównoważonego rozwoju społecznego i środowiskowego

In today’s rapidly changing multicultural world characterized by numerous challenges ranging from geopolitical tensions and interreligious conflicts to environmental degradation, it is imperative to have a paradigm of cultural interaction that promotes social and environmental sustainability. Interculturality has emerged as a relevant framework for addressing these challenges. This paper explores the potential of interculturality to contribute to a more sustainable future by integrating social and ecological dimensions embedded in the paradigm. Therefore, this paper sets out to address the following: (1) Present the concept of interculturality and its relevance to the contemporary milieu; (2) Discuss the contribution of interculturality to promoting social sustainability; (3) Discuss the relationship between culture and nature; and (4) Discuss the potential of interculturality to contribute to environmental sustainability. This paper contributes to ongoing discourse on interculturality by demonstrating not only its relevance to social sustainability but also its implications for environmental sustainability, including raising awareness about the impact of development on culturally significant natural areas, protecting indigenous communities’ rights, and valuing diverse cultural practices for biodiversity management, ultimately contributing to a more sustainable and inclusive society that values all cultures.W dzisiejszym szybko zmieniającym się wielokulturowym świecie, charakteryzującym się licznymi wyzwaniami, począwszy od napięć geopolitycznych i konfliktów międzyreligijnych po degradację środowiska, konieczne jest posiadanie paradygmatu interakcji kulturowych, który promuje zrównoważony rozwój społeczny i środowiskowy. Międzykulturowość wyłoniła się jako odpowiednie ramy umożliwiające sprostanie tym wyzwaniom. W artykule zbadano potencjał międzykulturowości w zakresie przyczyniania się do bardziej zrównoważonej przyszłości poprzez integrację wymiarów społecznych i ekologicznych osadzonych w tym paradygmacie. Dlatego też niniejszy artykuł stara się omówić następujące kwestie: (1) Przedstawić koncepcję międzykulturowości i jej znaczenie dla współczesnego środowiska; (2) Omówić wkład międzykulturowości w promowanie zrównoważonego rozwoju społecznego; (3) Omówić związek między kulturą a przyrodą; oraz (4) Omówić potencjał międzykulturowości w zakresie przyczyniania się do zrównoważenia środowiskowego. Niniejszy artykuł wnosi wkład w trwający dyskurs na temat międzykulturowości, pokazując nie tylko jej znaczenie dla zrównoważonego rozwoju społecznego, ale także jej implikacje dla zrównoważonego rozwoju środowiskowego, w tym podnosząc świadomość na temat wpływu rozwoju na obszary naturalne o znaczeniu kulturowym, chroniąc prawa społeczności tubylczych i ceniąc różnorodne praktyki kulturowe na rzecz zarządzania różnorodnością biologiczną, co ostatecznie przyczyni się do powstania bardziej zrównoważonego i włączającego społeczeństwa, które ceni wszystkie kultury

Comparative analysis of the availability of popular social networking sites

In the era of growing number of Internet users and the importance of social media, ensuring the accessibility of these platforms for all audiences has become a crucial aspect of digital inclusion. This article presents a study on the accessibility of Facebook, Instagram, X, and TikTok using Google Lighthouse and eye tracking. Two hypotheses were analyzed: H1, assuming a relationship between accessibility scores and the time to the first eye fixation on key elements of social networks, and H2, suggesting a relationship between accessibility and performance. Eye tracking research on a sample of 15 people showed that high accessibility does not always translate to ease of use, and no significant correlation between accessibility and platform performance was found

MODEL MATEMATYCZNY I STRUKTURA SIECI NEURONOWEJ DO WYKRYWANIA CYBERATAKÓW NA SYSTEMY TELEINFORMATYCZNE I KOMUNIKACYJNE

The paper discusses the principles of creating a mathematical model and system architecture by applying the method of artificial intelligence to detect cyberattacks on information and communication systems, where a neural network capable of learning and detecting cyberattacks is used. The proposed approach, based on the application of the developed mathematical model and architecture of artificial neural networks, as a detector of network attacks on information and communication systems, allows to increase the level of detection of network intrusions into computer systems, Web and Internet resources. An algorithm for processing network traffic parameters in real-time systems by structuring a neural network is proposed, which allows to optimize the redundancy of its multi-level structure at the level of inter-element connections.W artykule omówiono zasady tworzenia modelu matematycznego i architektury systemu poprzez zastosowanie metody sztucznej inteligencji do wykrywania cyberataków na systemy teleinformatyczne, gdzie wykorzystywana jest sieć neuronowa zdolna do uczenia się i wykrywania cyberataków. Proponowane podejście, oparte na zastosowaniu opracowanego modelu matematycznego i architektury sztucznych sieci neuronowych, jako detektora ataków sieciowych na systemy teleinformatyczne, pozwala na zwiększenie poziomu wykrywania włamań sieciowych do systemów komputerowych, zasobów sieciowych i internetowych. Zaproponowano algorytm przetwarzania parametrów ruchu sieciowego w systemach czasu rzeczywistego poprzez strukturyzację sieci neuronowej, co pozwala na optymalizację redundancji jej wielopoziomowej struktury na poziomie połączeń międzyelementowych

SEMANTIC SEGMENTATION OF ALGAL BLOOMS ON THE OCEAN SURFACE USING SENTINEL 3 CHL_NN BAND IMAGERY

Satellite imagery plays an important role in detecting algal blooms because of its ability to cover larger geographical regions. Excess growth of Sea surface algae, characterized by the presence of Chlorophyll-a (Chl-a), is considered to be harmful. The detection of algal growth at an earlier stage may prevent hazardous effects on the aquatic environment. Semantic segmentation of algal blooms is helpful in the quantization of algal blooms. A rule-based semantic segmentation approach for the segregation of sea surface algal blooms is proposed. Bloom concentrations are classified into three different concentrations, namely, low, medium, and high. The chl_nn band in the Sentinel-3 satellite images is used for experimentation. The chl_nn band has exclusive details of the presence of chlorophyll concentrations. A dataset is proposed for the semantic segmentation of algal blooms. The devised rule-based semantic segmentation approach has produced an average accuracy of 98%. A set of 100 images is randomly selected for testing. The tests are repeated on 5 different image sets. The results are validated by the pixel comparison method. The proposed work is compared with other relevant works. The Arabian Sea near the coastal districts of Udupi and Mangaluru has been considered as the area of study. The methodology can be adapted to monitor the life cycle of blooms and their hazardous effects on aquatic life

POMIAR TEMPERATURY POWIERZCHNI KORZENIA PODCZAS OBTURACJI KANAŁÓW KORZENIOWYCH

Prolonged exposure to elevated temperatures exceeding 47°C, which can occur during root canal obturation, can cause damage of both dental and bone tissues. In order to study the temperature distribution on the surface of the tooth root a temperature measuring device with cold-junction compensation is proposed. For in vitro measurement of the temperature distribution on the surface of the tooth, 8 thermocouples placed in direct contact with the cementum of the tooth were used. In order to eliminate the cold-junction temperature variations, the temperature equilibration device and RTD were used. The suggested linear approximation for the thermocouples' conversion function provides a nonlinearity relative error of less than 0.05% for K-type thermocouples and 0.07% for J-type thermocouples over the temperature range from 20 to 60°C.Długotrwała ekspozycja na podwyższone temperatury przekraczające 47°C, które mogą wystąpić podczas wypełniania kanałów korzeniowych, może spowodować uszkodzenie zarówno tkanek zęba, jak i kości. W celu zbadania rozkładu temperatury na powierzchni korzenia zęba zaproponowano urządzenie do pomiaru temperatury z kompensacją zimnego złącza. Do pomiaru in vitro rozkładu temperatury na powierzchni zęba wykorzystano 8 termopar umieszczonych w bezpośrednim kontakcie z cementem zęba. W celu wyeliminowania wahania temperatury zimnego złącza zastosowano urządzenie do wyrównania temperatur oraz czujnik rezystancyjny RTD. Proponowana aproksymacja liniowa funkcji przetwarzania termopary zapewnia względny błąd nieliniowości mniejszy niż 0,05% dla termopar typu K i 0,07% dla termopar typu J w zakresie temperatur od 20 do 60°C