Denne vejledning viser en fuldstændig arbejdsproces til forberedelse af medicinske imaging datasæt til AI forskning, herunder pakkeanonymisering og konvertering til JSON-format til indtag i ML-rør.
Denne omfattende vejledning forklarer, hvorfor DICOM anonymisering er vigtig for sundhedsvæsenets privatlivsregler og viser, hvordan man implementerer overensstemmelse med anonymiseringen i .NET-applikationer ved hjælp af Aspose.Medical DicOM Anonymizer.
Denne omfattende guide fører dig gennem at opbygge en produktionsberedt DICOM anonymisering mikroservice ved hjælp af ASP.NET Core og Aspose.Medical, herunder arkitektoniske mønstre, kode eksempler og bedste praksis.
Denne guide viser, hvordan man opretter tilpassede DICOM-anonymiseringsprofiler ved hjælp af CSV, JSON eller XML-filer for at opfylde institutionsspecifik privatlivsbehov samtidig med at vi vedligeholder Dicoms overensstemmelse.
