Denne omfattende guiden går deg gjennom å bygge en produksjon klar DICOM anonymisering mikroservice ved hjelp av ASP.NET Core og Aspose.Medical, inkludert arkitektoniske mønstre, kode eksempler, og beste praksis.
Denne guiden viser en fullstendig arbeidsflyt for å forberede medisinske imaging datasett for AI-forskning, inkludert batch anonymisering og konvertering til JSON-format for inntak i ML-rør.
Forstå DICOM-filinnhold er viktig for medisinsk bildeutvikling, problemløsning og kvalitetssikring. Denne tutorialen viser deg hvordan du bygger en omfattende DIKOM metadata-viser i C# som ekstrakterer og viser pasientinformasjon, studiedetaljer og tekniske bildeparameter. Hva er DICOM Metadata? DICOM-filer inneholder to hovedkomponenter: pixeldata (det virkelige bildet) og metadata (informasjon om bildet). Patient demografi: navn, ID, fødselsdato, kjønn Studieinformasjon: Dato, tid, beskrivelse, refererende lege Series detaljer: Modalitet, kroppsdel, bildeprotokoll Bild parametere: Dimensjoner, pixel plassering, vindu/nivå innstillinger Informasjon om utstyr: produsent, modell, programvareversjon En metadata-viser hjelper utviklere å inspisere disse egenskapene for debugging, validering og dataanalyse. ...
