Цей посібник демонструє повний робочий потік для підготовки медичних зображень даних для досліджень з інтелектуальною інтелектом, включаючи анонімність комплекту та конвертацію до формату JSON для введення в трубопроводи ML.
Цей посібник показує, як створити персоналізовані профілі анонімності DICOM за допомогою CSV, JSON або XML-файлів, щоб задовольнити інституційно-специфічні вимоги до конфіденційності, зберігаючи при цьому дотримання відповідності.
Цей всеосяжний посібник пропонує вам побудувати готовий до виробництва мікросервіс анонімності DICOM за допомогою ASP.NET Core і Aspose.Medical, включаючи архітектурні шаблони, приклади коду та кращі практики.
Цей всеосяжний посібник пояснює, чому анонімність DICOM важлива для правил конфіденційності охорони здоров’я і показує, як реалізувати відповідну анонімізацію в .NET-прикладах за допомогою Aspose.Medical DicOM Anonymizer.
