Tämä opas osoittaa täydellisen työnkulun valmistaakseen lääketieteellisiä kuvatietokoneita AI-tutkimukselle, mukaan lukien paketin anonymisointi ja muuntaminen JSON-muotoon ML-putkeihin.
Tämä opas osoittaa, miten luoda räätälöityjä DICOM anonyymiprofiileja käyttämällä CSV, JSON tai XML-tiedostoja vastaamaan institutionaalisia yksityisyyttä koskevia vaatimuksia ja samalla ylläpitää DIKOMin noudattamista.
Tämä kattava opas selittää, miksi DICOMin anonymisointi on tärkeää terveydenhuollon yksityisyyden säännösten kannalta ja osoittaa, miten sovelluksissa .NET: ssä toteutetaan asianmukaista anonymisaatiota käyttämällä Aspose.Medical Dicom Anonymizeria.
Tämä kattava opas vie sinut rakentamaan tuotantoa valmis DICOM anonymisointi microservice käyttämällä ASP.NET Core ja Aspose.Medical, mukaan lukien arkkitehtoniset mallit, koodin esimerkkejä ja parhaita käytäntöjä.
