În timp ce profilurile de confidențialitate predefinite DICOM PS3.15 acoperă multe cazuri de utilizare, instituțiile de sănătate au adesea cerințe unice de confidentialitate. În acest ghid, veți învăța cum să design profiluri personalizate de anonimizare DIKOM care se potrivește cu politicile specifice ale organizației dvs. Vom acoperi modele de etichetă, acțiuni și vor furniza șabloane în formatele CSV, JSON și XML.

Tabelul conținutului

De ce sunt necesare profiluri personalizate

Profilele de confidențialitate predefinite oferă o bază solidă, dar nu pot răspunde tuturor cerințelor instituționale. Puteți avea nevoie de profiluri personalizate atunci când organizația dvs. necesită menținerea identificatorilor instituționali specifici pentru urmărirea internă în timp ce încă anonimizează datele pacienților. Unele colaborări de cercetare pot necesita anumite demografii păstrate în timpul îndepărtării de identificatori direcți. Fluxurile de lucru de asigurare a calității interne pot cere informații despre dispozitivele pe care profilurile standard le vor elimina. În plus, reglementările regionale pot impune manipularea specifică a anumitor elemente de date.

Profilele personalizate vă dau controlul exact asupra cărora sunt modificate etichetele DICOM și cum, permițând respectarea politicilor dvs. specifice de guvernanță a datelor.

Înțelegerea modelelor de etichetă și a acțiunilor

Etichete DICOM sunt identificate prin numărul de grup și element în format (GGGG,EEEE). De exemplu, Numele pacientului este (0010,0010) și ID-ul pacienților este (010.0020). Profile personalizate specifică modele care corespund acestor etichete și acțiuni de aplicat.

Acțiunile disponibile includ D (Delete) care îndepărtează eticheta în întregime din setul de date, Z (Zero) ce înlocuiește valoarea cu o valoare goală sau zero-lungetă; X (Remove)* care șterge tagul în cazul în care este similar cu Delete; K (Keep)** care păstrează valorile inițiale neîncărcate;**C (Clean), care curăță valoările prin înlăturarea informațiilor de identificare contextuale; și **U (Replație cu UID).

Alegerea acțiunii potrivite depinde de cazul dvs. de utilizare. Utilizați D sau X pentru etichete care nu ar trebui să apară niciodată într-o ieșire anonimă. Folosiți Z atunci când etiketul trebuie să existe, dar ar fi să fie goală. Utilizează K pentru etikete pe care doriți să le păstrați cu exactitate. utilizează C pentru câmpurile de text care pot conține identificatori încorporate.

Crearea de profiluri personalizate

Profile personalizate pot fi definite în trei formate. alege unul care se potrivește cel mai bine fluxului de lucru.

Formatul CSV

CSV este cel mai simplu format, ideal pentru profiluri simple:

TagPattern;Action
(0010,0010);Z
(0010,0020);Z
(0010,0030);X
(0010,0040);K
(0020,000D);U
(0020,000E);U
(0008,0018);U
(0008,0080);D
(0008,0081);D
(0008,1030);C
(0008,103E);C
(0010,1010);K
(0010,1030);K

Acest profil zeră numele și ID-ul pacientului, îndepărtează data nașterii, păstrează sexul și demografia pacienților, schimbă toate UID-urile, șterge informațiile instituției și curăță descrierile.

Formatul JSON

JSON oferă o structură mai bună pentru profilurile complexe cu metadata:

{
  "profileName": "Hospital Research Profile",
  "version": "1.0",
  "description": "Custom profile for research data sharing",
  "actions": [
    { "TagPattern": "(0010,0010)", "Action": "Z", "Comment": "Patient Name" },
    { "TagPattern": "(0010,0020)", "Action": "Z", "Comment": "Patient ID" },
    { "TagPattern": "(0010,0030)", "Action": "X", "Comment": "Birth Date" },
    { "TagPattern": "(0010,0040)", "Action": "K", "Comment": "Patient Sex" },
    { "TagPattern": "(0020,000D)", "Action": "U", "Comment": "Study Instance UID" },
    { "TagPattern": "(0020,000E)", "Action": "U", "Comment": "Series Instance UID" },
    { "TagPattern": "(0008,0018)", "Action": "U", "Comment": "SOP Instance UID" },
    { "TagPattern": "(0008,0080)", "Action": "D", "Comment": "Institution Name" },
    { "TagPattern": "(0008,0081)", "Action": "D", "Comment": "Institution Address" },
    { "TagPattern": "(0008,1030)", "Action": "C", "Comment": "Study Description" }
  ]
}

Formatul XML

XML este preferat pentru mediile cu instrumentele XML existente:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<ConfidentialityProfile name="Hospital Research Profile" version="1.0">
  <Description>Custom profile for research data sharing</Description>
  <TagActions>
    <TagAction TagPattern="(0010,0010)" Action="Z">Patient Name</TagAction>
    <TagAction TagPattern="(0010,0020)" Action="Z">Patient ID</TagAction>
    <TagAction TagPattern="(0010,0030)" Action="X">Birth Date</TagAction>
    <TagAction TagPattern="(0010,0040)" Action="K">Patient Sex</TagAction>
    <TagAction TagPattern="(0020,000D)" Action="U">Study Instance UID</TagAction>
    <TagAction TagPattern="(0020,000E)" Action="U">Series Instance UID</TagAction>
    <TagAction TagPattern="(0008,0018)" Action="U">SOP Instance UID</TagAction>
    <TagAction TagPattern="(0008,0080)" Action="D">Institution Name</TagAction>
    <TagAction TagPattern="(0008,0081)" Action="D">Institution Address</TagAction>
    <TagAction TagPattern="(0008,1030)" Action="C">Study Description</TagAction>
  </TagActions>
</ConfidentialityProfile>

Încărcați profiluri personalizate în cod

Încărcarea profilurilor personalizate în aplicația .NET este simplă:

using Aspose.Medical.Dicom;
using Aspose.Medical.Dicom.Anonymization;

// Load from CSV
ConfidentialityProfile csvProfile = ConfidentialityProfile.LoadFromCsvFile(
    "profiles/hospital_research.csv",
    ConfidentialityProfileOptions.All
);

// Load from JSON
ConfidentialityProfile jsonProfile = ConfidentialityProfile.LoadFromJsonFile(
    "profiles/hospital_research.json",
    ConfidentialityProfileOptions.All
);

// Load from XML
ConfidentialityProfile xmlProfile = ConfidentialityProfile.LoadFromXmlFile(
    "profiles/hospital_research.xml",
    ConfidentialityProfileOptions.All
);

// Create anonymizer with custom profile
Anonymizer anonymizer = new(csvProfile);

// Anonymize files
DicomFile dcm = DicomFile.Open("patient_study.dcm");
DicomFile anonymizedDcm = anonymizer.Anonymize(dcm);
anonymizedDcm.Save("anonymized_study.dcm");

Console.WriteLine("Anonymization completed with custom profile!");

Exemple de scenariu din lumea reală

Scenariul 1: Asigurarea calității interne

Rămâneți informațiile instituției și dispozitivelor pentru urmărirea internă, în timp ce anonimizăm datele pacienților:

TagPattern;Action
(0010,0010);Z
(0010,0020);Z
(0010,0030);X
(0008,0080);K
(0008,0081);K
(0008,1010);K
(0008,1090);K
(0018,1000);K

Scenariul 2: Cooperarea în domeniul cercetării externe

Anonimizarea maximă cu demografie menținută pentru studiile de populație:

TagPattern;Action
(0010,0010);X
(0010,0020);X
(0010,0030);X
(0010,0040);K
(0010,1010);K
(0010,1020);K
(0010,1030);K
(0020,000D);U
(0020,000E);U
(0008,0018);U
(0008,0080);X
(0008,0081);X
(0008,1030);X
(0008,103E);X

Scenariul 3: Coordonarea studiilor multi-site

Înlocuiți UID-urile în timp ce păstrați relațiile de studiu pentru conexiunile de date:

TagPattern;Action
(0010,0010);Z
(0010,0020);Z
(0020,000D);U
(0020,000E);U
(0008,0018);U
(0008,0016);K
(0020,0010);K
(0020,0011);K
(0020,0013);K

Validare și testare

Verificați întotdeauna profilurile personalizate înainte de lansarea producției:

using Aspose.Medical.Dicom;
using Aspose.Medical.Dicom.Anonymization;

string profilePath = "profiles/custom_profile.csv";
string testDataFolder = "test_samples";
string outputFolder = "validation_output";

// Load custom profile
ConfidentialityProfile profile = ConfidentialityProfile.LoadFromCsvFile(
    profilePath,
    ConfidentialityProfileOptions.All
);

Anonymizer anonymizer = new(profile);
Directory.CreateDirectory(outputFolder);

// Process test files
string[] testFiles = Directory.GetFiles(testDataFolder, "*.dcm");
int successCount = 0;
int failCount = 0;

foreach (string filePath in testFiles)
{
    try
    {
        DicomFile dcm = DicomFile.Open(filePath);
        DicomFile anonymized = anonymizer.Anonymize(dcm);
        
        string outputPath = Path.Combine(outputFolder, Path.GetFileName(filePath));
        anonymized.Save(outputPath);
        
        Console.WriteLine($"✓ {Path.GetFileName(filePath)}");
        successCount++;
    }
    catch (Exception ex)
    {
        Console.WriteLine($"✗ {Path.GetFileName(filePath)}: {ex.Message}");
        failCount++;
    }
}

Console.WriteLine($"\nValidation Summary:");
Console.WriteLine($"  Succeeded: {successCount}");
Console.WriteLine($"  Failed: {failCount}");
Console.WriteLine($"\nReview output files in: {outputFolder}");

După efectuarea validării, deschideți fișierele anonimizate într-un vizualizator DICOM și verificați că etichetele așteptate sunt modificate corect, eticherele menținute sunt păstrate, UID-urile sunt înlocuite în mod corespunzător și nu rămân date sensibile în câmpurile curate.

Concluziune #conclusie

Profile personalizate de confidențialitate vă oferă flexibilitatea de a implementa anonimizarea DICOM care corespunde exact politicilor de confidentialitate ale instituției dvs. Fie că trebuie să păstrați identificatori specifici pentru utilizare internă, să salvați demografiile pentru cercetare sau să aplicați anonimitatea maximă pentru partajare externă.

Recomandările cheie includ documentarea alegerilor dvs. de profil în scopuri de audit, controlul versiunii fișierelor profilului pentru a urmări schimbările, testarea profilelor cu atenție înainte de utilizarea producției și revizuirea profilurilor periodic în timp ce cerințele se dezvoltă.

Pentru mai multe informații despre anonimizarea DICOM și API-ul Aspose.Medical, vizitați DocumentareTemplate pentru scenarii comune de profil sunt disponibile în secțiunea de exemple.

More in this category