The Aspose.Medical DICOM Anonymizer for .NET надає передові можливості для програмованого анонімності файлів ДІКОМ. файли ДИКОм (Digital Imaging and Communications in Medicine) містять чутливу інформацію про пацієнта, яка повинна бути захищена при обміні даними медичної зображення. Цей плагін гарантує, що персоналізована інформація (PII) видаляється або модифікується при збереженні цілісності медичних знімків.
The DICOM Anonymizer підтримує заздалегідь визначені профілі конфіденційності, засновані на стандарті ДІКОМ PS 3.15, що дозволяє дотримуватися правил поведінки, таких як HIPAA і GDPR. Ви можете використовувати базовий профіль для стандартної анонімації, або застосовувати додаткові варіанти, такі як Retain Safe Private, Rettain UIDs, Clean Descriptions, і багато іншого.
Отримати Aspose.Medical для .NET з видання сторінки або NuGet, а потім активувати за допомогою вимірюваної ліцензії.
Виберіть відповідний профіль конфіденційності на основі ваших вимог до обміну даними. Використовуйте заздалегідь визначені профілі (BasicProfile, CleanGraph і CleanDesc) для стандартних сценаріїв відповідності. Створення персоналізованих профілів для конкретних правил анонімності за допомогою файлів CSV, JSON або XML. Завжди перевіряйте анонімний вихід, щоб переконатися, що перед розповсюдженням не залишаються чутливі дані.
Якщо виникають проблеми:
Завантажити Aspose.Medical для .NET, переглянути його у вашому проекті, а потім активувати DICOM Anonymizer за допомогою вимірюваної ліцензії.
Додатковий додаток підтримує всі профілі, визначені в DICOM PS 3.15, включаючи BasicProfile, RetainSafePrivate, METAINUIDs, LETAinDeviceIdent, NETWORK INSTITUTION, PATIENTCHARS, GROUPDATES, CLEANDESC, CleanStructdCont і CleanGraph.
Ви можете визначити персоналізовані анонімні профілі за допомогою CSV, JSON або XML-файлів, які вказують, що знаки DICOM змінювати і які дії застосовувати (Видаляти, замінити нульовою довжиною, Замінити нерозумними даними, Зберегти, очистити або Заміна UID).
Загальні випадки використання включають обмін даними медичного зображення для досліджень, підготовку наборів даних для машинного навчання, надання можливості для багатосайтових клінічних випробувань та забезпечення дотримання при передачі даних пацієнтів між закладами охорони здоров’я.