Šis vadovas parodo išsamią darbo srautą medicinos vaizdo duomenų rinkinių paruošimui AI tyrimams, įskaitant grupės anonimiškumą ir konvertavimą į JSON formatą, skirtą įvedimui į ML vamzdžius.
Šis išsamus vadovas paaiškina, kodėl „DICOM“ anonimiškumas yra svarbus sveikatos priežiūros privatumo taisyklėms ir rodo, kaip įgyvendinti atitinkamą anonimizavimą .NET programose naudojant „Aspose.Medical DICAM Anonymizer“.
Šis vadovas parodo, kaip sukurti pritaikytus DICOM anonimiškumo profilius naudojant CSV, JSON ar XML failus, kad būtų patenkinti konkrečios institucijos privatumo reikalavimai, išlaikant DIKOM laikymąsi.
Šis visapusiškas vadovas padeda jums sukurti gamybą paruoštą DICOM anonimiškumo mikroservice naudojant ASP.NET Core ir Aspose.Medical, įskaitant architektūros modelius, kodo pavyzdžius ir geriausią praktiką.
