综述：电子医疗应用中生物医学数据水印技术的进展综述

　　本综述系统探讨了电子医疗（e-Healthcare）领域中生物医学数据（如ECG、EEG、EMG等）水印技术的最新进展，重点分析了其在数据安全、隐私保护、所有权认证和内容完整性验证等方面的应用，涵盖了基于医疗信号、优化算法、加密技术和深度学习（如零水印）等多种方法，为未来智能医疗系统的发展提供了重要技术参考和研究方向。

　　

电子医疗（e-Healthcare）应用的快速发展，尤其是可穿戴设备和医疗物联网（IoMT）的普及，极大地促进了生物医学信号的采集、传输与共享。这些信号，包括心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）、胃电图（EGG）、心音图（PCG）以及脑瘫（CP）相关信号等，在远程医疗、协作诊疗、实时监测和医学研究中扮演着核心角色。然而，医疗数据在通过开放网络传输和多方共享的过程中，面临着窃取、篡改、未经授权访问和隐私泄露等严峻安全挑战。这不仅可能导致误诊和错误治疗，还可能引发身份盗用、金融欺诈等严重后果，因此，保障医疗数据的真实性、完整性和机密性变得至关重要。

在此背景下，数字水印技术作为一种有效的信息安全保护手段，被广泛引入生物医学数据领域。它与密码学（Cryptography）、隐写术（Steganography）等技术相辅相成，但具备其独特优势，例如在保护数据内容不被感知的前提下，将版权信息、患者标识、机构详情等水印数据嵌入到原始生物医学信号中，从而实现所有权认证、内容真实性验证、篡改检测和安全追踪等功能。

水印技术基础概述

数字水印技术根据其特性、应用领域和嵌入策略可分为多种类型。鲁棒性（Robustness）、不可感知性（Imperceptibility）、安全性（Security）和容量（Capacity）是其核心属性。根据感知性，可分为可见水印和不可见水印；根据鲁棒性，可分为鲁棒水印、脆弱水印（Fragile Watermarking）和半脆弱水印；根据工作域，则可分为空间域（Spatial Domain）和变换域（Transform Domain）方法，后者常利用离散余弦变换（DCT）、离散小波变换（DWT）、奇异值分解（SVD）等数学工具。此外，零水印（Zero-watermarking）技术作为一种新兴策略，它并不直接修改原始信号，而是通过提取信号的特征来构造水印，从而完全避免对原始数据的任何干扰，这在诊断价值极高的医疗数据保护中显得尤为吸引人。

生物医学信号水印方法综述

基于医疗信号的水印方法通常直接利用生物医学信号的生理特征进行水印嵌入。例如，在心电图（ECG）信号中，关键特征波（如P波、QRS复合波、T波）以及时间间隔（如RR间期、QT间期）常被选作嵌入点，以确保水印操作对临床诊断价值的影响最小。类似地，脑电图（EEG）和肌电图（EMG）的信号特征也可被用于集成患者身份验证或治疗详情。

优化型水印方法致力于在水印的各种性能指标之间寻求最佳平衡。研究者们常采用遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等元启发式算法来优化嵌入强度、位置选择等参数，以实现鲁棒性和不可感知性之间的理想权衡。

加密型水印方法将密码学技术与水印相结合，通过加密（Encryption）手段（如RSA、混沌加密）对要嵌入的水印信息或甚至对整个信号进行预处理，从而增强水印系统的整体安全性，防止未授权提取或解读。

基于深度学习的零水印方法是当前的前沿研究方向。它利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型自动学习并提取生物医学信号的高度判别性特征，随后将这些特征与版权信息绑定生成水印，无需在原始信号中嵌入任何比特，完美解决了信号保真度问题。

现存的研究挑战与未来方向

尽管生物医学数据水印技术已取得显著进展，但仍存在诸多挑战。不同生物医学信号（如ECG与EEG）具有截然不同的生理特征和临床要求，难以设计一种通用性强的水印方案。现有方法在应对几何攻击、信号处理攻击（如滤波、压缩、重采样）时的鲁棒性仍有待加强。同时，在复杂临床环境（如实时监测、多参数数据融合）中的实际应用效能尚需深入验证。此外，如何进一步降低计算复杂度以适应资源受限的可穿戴设备，以及如何建立更统一、全面的性能评估标准，都是未来研究需要着力解决的问题。

结论

总而言之，水印技术为保护电子医疗环境中的生物医学数据安全、隐私和知识产权提供了一条极具前景的技术路径。通过持续探索基于信号特征、优化算法、加密技术和深度学习的新方法，有望构建起更加坚固、智能且适用于临床的医疗数据安全框架，最终推动智能医疗系统的可靠与广泛部署。