Esta guía abierta le guiará a través de la construcción de un microservice de anonimato DICOM preparado para la producción utilizando ASP.NET Core y Aspose.Medical, incluyendo patrones de arquitectura, ejemplos de código y mejores prácticas.
Esta guía abrangente explica por qué la anonimización de DICOM es importante para las regulaciones de privacidad de la salud y demuestra cómo implementar una anónima de conformidad en las aplicaciones .NET utilizando Aspose.Medical Dicom Anonymizer.
Este guía demuestra un flujo de trabajo completo para la preparación de conjuntos de datos de imagen médica para investigación de la inteligencia artificial, incluyendo la anonimización del conjunto y la conversión al formato JSON para su ingestión en los tubos ML.
Este guía demuestra cómo crear perfiles de anonimización personalizados de DICOM utilizando archivos CSV, JSON o XML para cumplir con los requisitos de privacidad específicos de la institución mientras se mantiene el cumplimiento.
