این راهنمای نشان دهنده یک جریان کار کامل برای آماده سازی مجموعه داده های تصویری پزشکی برای تحقیقات هوش مصنوعی، از جمله ناشناس سازی بسته و تبدیل به فرمت JSON برای جذب به لوله های ML است.
این راهنمای جامع شما را از طریق ساخت یک مایکروسافت آماده تولید DICOM با استفاده از ASP.NET Core و Aspose.Medical، از جمله الگوهای معماری، نمونه های کد و بهترین شیوه ها هدایت می کند.
این راهنمای جامع توضیح می دهد که چرا ناشناس بودن DICOM برای مقررات حریم خصوصی مراقبت های بهداشتی مهم است و نشان می داد که چگونه با استفاده از Aspose.Medical DIKOM Anonymizer در برنامه های کاربردی .NET به صورت مطابقت پذیر انجام می شود.
این راهنمای نشان می دهد که چگونه برای ایجاد پروفایل های نامگذاری سفارشی DICOM با استفاده از فایل های CSV، JSON یا XML برای برآورده کردن نیازهای حریم خصوصی خاص موسسه در حالی که حفظ انطباق با DIKOM.
