Weitere AWS SDK-Beispiele sind im GitHub Repo [AWS Doc SDK Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples) verfügbar.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Codebeispiele für die Verwendung HealthImaging AWS SDKs
<a name="medical-imaging_code_examples"></a>

Die folgenden Codebeispiele zeigen Ihnen, wie Sie es AWS HealthImaging mit einem AWS Software Development Kit (SDK) verwenden.

*Aktionen* sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Während Aktionen Ihnen zeigen, wie Sie einzelne Service-Funktionen aufrufen, können Sie Aktionen im Kontext der zugehörigen Szenarien anzeigen.

*Szenarien* sind Codebeispiele, die Ihnen zeigen, wie Sie bestimmte Aufgaben ausführen, indem Sie mehrere Funktionen innerhalb eines Service aufrufen oder mit anderen AWS-Services kombinieren.

**Weitere -Quellen**
+  **[ HealthImaging Entwicklerhandbuch](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/what-is.html)** — Weitere Informationen zu HealthImaging.
+ **[HealthImaging API-Referenz](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/APIReference/Welcome.html)** — Details zu allen verfügbaren HealthImaging Aktionen.
+ **[AWS Developer Center](https://aws.amazon.com/developer/code-examples/?awsf.sdk-code-examples-product=product%23healthimaging)** — Codebeispiele, die Sie nach Kategorie oder Volltextsuche filtern können.
+ **[AWS SDK-Beispiele](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples)** — GitHub Repo mit vollständigem Code in bevorzugten Sprachen. Enthält Anleitungen zum Einrichten und Ausführen des Codes.

**Contents**
+ [Grundlagen](medical-imaging_code_examples_basics.md)
  + [Hallo HealthImaging](medical-imaging_example_medical-imaging_Hello_section.md)
  + [Aktionen](medical-imaging_code_examples_actions.md)
    + [`CopyImageSet`](medical-imaging_example_medical-imaging_CopyImageSet_section.md)
    + [`CreateDatastore`](medical-imaging_example_medical-imaging_CreateDatastore_section.md)
    + [`DeleteDatastore`](medical-imaging_example_medical-imaging_DeleteDatastore_section.md)
    + [`DeleteImageSet`](medical-imaging_example_medical-imaging_DeleteImageSet_section.md)
    + [`GetDICOMImportJob`](medical-imaging_example_medical-imaging_GetDICOMImportJob_section.md)
    + [`GetDatastore`](medical-imaging_example_medical-imaging_GetDatastore_section.md)
    + [`GetImageFrame`](medical-imaging_example_medical-imaging_GetImageFrame_section.md)
    + [`GetImageSet`](medical-imaging_example_medical-imaging_GetImageSet_section.md)
    + [`GetImageSetMetadata`](medical-imaging_example_medical-imaging_GetImageSetMetadata_section.md)
    + [`ListDICOMImportJobs`](medical-imaging_example_medical-imaging_ListDICOMImportJobs_section.md)
    + [`ListDatastores`](medical-imaging_example_medical-imaging_ListDatastores_section.md)
    + [`ListImageSetVersions`](medical-imaging_example_medical-imaging_ListImageSetVersions_section.md)
    + [`ListTagsForResource`](medical-imaging_example_medical-imaging_ListTagsForResource_section.md)
    + [`SearchImageSets`](medical-imaging_example_medical-imaging_SearchImageSets_section.md)
    + [`StartDICOMImportJob`](medical-imaging_example_medical-imaging_StartDICOMImportJob_section.md)
    + [`TagResource`](medical-imaging_example_medical-imaging_TagResource_section.md)
    + [`UntagResource`](medical-imaging_example_medical-imaging_UntagResource_section.md)
    + [`UpdateImageSetMetadata`](medical-imaging_example_medical-imaging_UpdateImageSetMetadata_section.md)
+ [Szenarien](medical-imaging_code_examples_scenarios.md)
  + [Erste Schritte mit Bildsätzen und Bild-Frames](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md)
  + [Taggen eines Datenspeichers](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingDataStores_section.md)
  + [Taggen eines Imagesatzes](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingImageSets_section.md)

# Grundlegende Beispiele für die Verwendung HealthImaging AWS SDKs
<a name="medical-imaging_code_examples_basics"></a>

Die folgenden Codebeispiele zeigen, wie die Grundlagen von AWS HealthImaging with verwendet AWS SDKs werden. 

**Contents**
+ [Hallo HealthImaging](medical-imaging_example_medical-imaging_Hello_section.md)
+ [Aktionen](medical-imaging_code_examples_actions.md)
  + [`CopyImageSet`](medical-imaging_example_medical-imaging_CopyImageSet_section.md)
  + [`CreateDatastore`](medical-imaging_example_medical-imaging_CreateDatastore_section.md)
  + [`DeleteDatastore`](medical-imaging_example_medical-imaging_DeleteDatastore_section.md)
  + [`DeleteImageSet`](medical-imaging_example_medical-imaging_DeleteImageSet_section.md)
  + [`GetDICOMImportJob`](medical-imaging_example_medical-imaging_GetDICOMImportJob_section.md)
  + [`GetDatastore`](medical-imaging_example_medical-imaging_GetDatastore_section.md)
  + [`GetImageFrame`](medical-imaging_example_medical-imaging_GetImageFrame_section.md)
  + [`GetImageSet`](medical-imaging_example_medical-imaging_GetImageSet_section.md)
  + [`GetImageSetMetadata`](medical-imaging_example_medical-imaging_GetImageSetMetadata_section.md)
  + [`ListDICOMImportJobs`](medical-imaging_example_medical-imaging_ListDICOMImportJobs_section.md)
  + [`ListDatastores`](medical-imaging_example_medical-imaging_ListDatastores_section.md)
  + [`ListImageSetVersions`](medical-imaging_example_medical-imaging_ListImageSetVersions_section.md)
  + [`ListTagsForResource`](medical-imaging_example_medical-imaging_ListTagsForResource_section.md)
  + [`SearchImageSets`](medical-imaging_example_medical-imaging_SearchImageSets_section.md)
  + [`StartDICOMImportJob`](medical-imaging_example_medical-imaging_StartDICOMImportJob_section.md)
  + [`TagResource`](medical-imaging_example_medical-imaging_TagResource_section.md)
  + [`UntagResource`](medical-imaging_example_medical-imaging_UntagResource_section.md)
  + [`UpdateImageSetMetadata`](medical-imaging_example_medical-imaging_UpdateImageSetMetadata_section.md)

# Hallo HealthImaging
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_Hello_section"></a>

Die folgenden Codebeispiele zeigen, wie Sie mit der Verwendung von HealthImaging beginnen.

------
#### [ C\$1\$1 ]

**SDK für C\$1\$1**  
Code für die CMake Datei CMake Lists.txt.  

```
# Set the minimum required version of CMake for this project.
cmake_minimum_required(VERSION 3.13)

# Set the AWS service components used by this project.
set(SERVICE_COMPONENTS medical-imaging)

# Set this project's name.
project("hello_health-imaging")

# Set the C++ standard to use to build this target.
# At least C++ 11 is required for the AWS SDK for C++.
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)

# Use the MSVC variable to determine if this is a Windows build.
set(WINDOWS_BUILD ${MSVC})

if (WINDOWS_BUILD) # Set the location where CMake can find the installed libraries for the AWS SDK.
    string(REPLACE ";" "/aws-cpp-sdk-all;" SYSTEM_MODULE_PATH "${CMAKE_SYSTEM_PREFIX_PATH}/aws-cpp-sdk-all")
    list(APPEND CMAKE_PREFIX_PATH ${SYSTEM_MODULE_PATH})
endif ()

# Find the AWS SDK for C++ package.
find_package(AWSSDK REQUIRED COMPONENTS ${SERVICE_COMPONENTS})

if (WINDOWS_BUILD AND AWSSDK_INSTALL_AS_SHARED_LIBS)
    # Copy relevant AWS SDK for C++ libraries into the current binary directory for running and debugging.

    # set(BIN_SUB_DIR "/Debug") # If you are building from the command line, you may need to uncomment this
    # and set the proper subdirectory to the executable location.

    AWSSDK_CPY_DYN_LIBS(SERVICE_COMPONENTS "" ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}${BIN_SUB_DIR})
endif ()

add_executable(${PROJECT_NAME}
        hello_health_imaging.cpp)

target_link_libraries(${PROJECT_NAME}
        ${AWSSDK_LINK_LIBRARIES})
```
Code für die Quelldatei „hello\$1health\$1imaging.cpp“.  

```
#include <aws/core/Aws.h>
#include <aws/medical-imaging/MedicalImagingClient.h>
#include <aws/medical-imaging/model/ListDatastoresRequest.h>

#include <iostream>

/*
 *  A "Hello HealthImaging" starter application which initializes an AWS HealthImaging (HealthImaging) client
 *  and lists the HealthImaging data stores in the current account.
 *
 *  main function
 *
 *  Usage: 'hello_health-imaging'
 *
 */
#include <aws/core/auth/AWSCredentialsProviderChain.h>
#include <aws/core/platform/Environment.h>

int main(int argc, char **argv) {
    (void) argc;
    (void) argv;
    Aws::SDKOptions options;
    //   Optional: change the log level for debugging.
    //   options.loggingOptions.logLevel = Aws::Utils::Logging::LogLevel::Debug;

    Aws::InitAPI(options); // Should only be called once.
    {
        Aws::Client::ClientConfiguration clientConfig;
        // Optional: Set to the AWS Region (overrides config file).
        // clientConfig.region = "us-east-1";

        Aws::MedicalImaging::MedicalImagingClient medicalImagingClient(clientConfig);
        Aws::MedicalImaging::Model::ListDatastoresRequest listDatastoresRequest;

        Aws::Vector<Aws::MedicalImaging::Model::DatastoreSummary> allDataStoreSummaries;
        Aws::String nextToken; // Used for paginated results.
        do {
            if (!nextToken.empty()) {
                listDatastoresRequest.SetNextToken(nextToken);
            }
            Aws::MedicalImaging::Model::ListDatastoresOutcome listDatastoresOutcome =
                    medicalImagingClient.ListDatastores(listDatastoresRequest);
            if (listDatastoresOutcome.IsSuccess()) {
                const Aws::Vector<Aws::MedicalImaging::Model::DatastoreSummary> &dataStoreSummaries =
                        listDatastoresOutcome.GetResult().GetDatastoreSummaries();
                allDataStoreSummaries.insert(allDataStoreSummaries.cend(),
                                             dataStoreSummaries.cbegin(),
                                             dataStoreSummaries.cend());
                nextToken = listDatastoresOutcome.GetResult().GetNextToken();
            }
            else {
                std::cerr << "ListDatastores error: "
                          << listDatastoresOutcome.GetError().GetMessage() << std::endl;
                break;
            }
        } while (!nextToken.empty());

        std::cout << allDataStoreSummaries.size() << " HealthImaging data "
                  << ((allDataStoreSummaries.size() == 1) ?
                      "store was retrieved." : "stores were retrieved.") << std::endl;

        for (auto const &dataStoreSummary: allDataStoreSummaries) {
            std::cout << "  Datastore: " << dataStoreSummary.GetDatastoreName()
                      << std::endl;
            std::cout << "  Datastore ID: " << dataStoreSummary.GetDatastoreId()
                      << std::endl;
        }
    }

    Aws::ShutdownAPI(options); // Should only be called once.
    return 0;
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/ListDatastores)unter *AWS SDK für C\$1\$1 API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/hello_health_imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  

```
import {
  ListDatastoresCommand,
  MedicalImagingClient,
} from "@aws-sdk/client-medical-imaging";

// When no region or credentials are provided, the SDK will use the
// region and credentials from the local AWS config.
const client = new MedicalImagingClient({});

export const helloMedicalImaging = async () => {
  const command = new ListDatastoresCommand({});

  const { datastoreSummaries } = await client.send(command);
  console.log("Datastores: ");
  console.log(datastoreSummaries.map((item) => item.datastoreName).join("\n"));
  return datastoreSummaries;
};
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/ListDatastoresCommand)in der *AWS SDK für JavaScript API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  

```
import logging
import boto3
from botocore.exceptions import ClientError

logger = logging.getLogger(__name__)


def hello_medical_imaging(medical_imaging_client):
    """
    Use the AWS SDK for Python (Boto3) to create an AWS HealthImaging
    client and list the data stores in your account.
    This example uses the default settings specified in your shared credentials
    and config files.

    :param medical_imaging_client: A Boto3 AWS HealthImaging Client object.
    """
    print("Hello, Amazon Health Imaging! Let's list some of your data stores:\n")
    try:
        paginator = medical_imaging_client.get_paginator("list_datastores")
        page_iterator = paginator.paginate()
        datastore_summaries = []
        for page in page_iterator:
            datastore_summaries.extend(page["datastoreSummaries"])
        print("\tData Stores:")
        for ds in datastore_summaries:
            print(f"\t\tDatastore: {ds['datastoreName']} ID {ds['datastoreId']}")
    except ClientError as err:
        logger.error(
            "Couldn't list data stores. Here's why: %s: %s",
            err.response["Error"]["Code"],
            err.response["Error"]["Message"],
        )
        raise


if __name__ == "__main__":
    hello_medical_imaging(boto3.client("medical-imaging"))
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/ListDatastores)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging/imaging_set_and_frames_workflow#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Aktionen zur HealthImaging Verwendung AWS SDKs
<a name="medical-imaging_code_examples_actions"></a>

Die folgenden Codebeispiele zeigen, wie Sie einzelne HealthImaging Aktionen mit ausführen können AWS SDKs. Jedes Beispiel enthält einen Link zu GitHub, wo Sie Anweisungen zum Einrichten und Ausführen des Codes finden. 

Diese Auszüge rufen die HealthImaging API auf und sind Codeauszüge aus größeren Programmen, die im Kontext ausgeführt werden müssen. Sie können Aktionen im Kontext unter [Szenarien für die HealthImaging Verwendung AWS SDKs](medical-imaging_code_examples_scenarios.md) anzeigen. 

 Die folgenden Beispiele enthalten nur die am häufigsten verwendeten Aktionen. Eine vollständige Liste finden Sie in der [AWS HealthImaging -API-Referenz](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/APIReference/Welcome.html). 

**Topics**
+ [`CopyImageSet`](medical-imaging_example_medical-imaging_CopyImageSet_section.md)
+ [`CreateDatastore`](medical-imaging_example_medical-imaging_CreateDatastore_section.md)
+ [`DeleteDatastore`](medical-imaging_example_medical-imaging_DeleteDatastore_section.md)
+ [`DeleteImageSet`](medical-imaging_example_medical-imaging_DeleteImageSet_section.md)
+ [`GetDICOMImportJob`](medical-imaging_example_medical-imaging_GetDICOMImportJob_section.md)
+ [`GetDatastore`](medical-imaging_example_medical-imaging_GetDatastore_section.md)
+ [`GetImageFrame`](medical-imaging_example_medical-imaging_GetImageFrame_section.md)
+ [`GetImageSet`](medical-imaging_example_medical-imaging_GetImageSet_section.md)
+ [`GetImageSetMetadata`](medical-imaging_example_medical-imaging_GetImageSetMetadata_section.md)
+ [`ListDICOMImportJobs`](medical-imaging_example_medical-imaging_ListDICOMImportJobs_section.md)
+ [`ListDatastores`](medical-imaging_example_medical-imaging_ListDatastores_section.md)
+ [`ListImageSetVersions`](medical-imaging_example_medical-imaging_ListImageSetVersions_section.md)
+ [`ListTagsForResource`](medical-imaging_example_medical-imaging_ListTagsForResource_section.md)
+ [`SearchImageSets`](medical-imaging_example_medical-imaging_SearchImageSets_section.md)
+ [`StartDICOMImportJob`](medical-imaging_example_medical-imaging_StartDICOMImportJob_section.md)
+ [`TagResource`](medical-imaging_example_medical-imaging_TagResource_section.md)
+ [`UntagResource`](medical-imaging_example_medical-imaging_UntagResource_section.md)
+ [`UpdateImageSetMetadata`](medical-imaging_example_medical-imaging_UpdateImageSetMetadata_section.md)

# Verwendung `CopyImageSet` mit einem AWS SDK oder CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_CopyImageSet_section"></a>

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `CopyImageSet` verwendet wird.

------
#### [ CLI ]

**AWS CLI**  
**Beispiel 1: So kopieren Sie einen Bildsatz ohne Ziel.**  
Im folgenden Beispiel für `copy-image-set` wird eine doppelte Kopie eines Bildersatzes ohne Ziel erstellt.  

```
aws medical-imaging copy-image-set \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --source-image-set-id ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e \
    --copy-image-set-information '{"sourceImageSet": {"latestVersionId": "1" } }'
```
Ausgabe:  

```
{
    "destinationImageSetProperties": {
        "latestVersionId": "2",
        "imageSetWorkflowStatus": "COPYING",
        "updatedAt": 1680042357.432,
        "imageSetId": "b9a06fef182a5f992842f77f8e0868e5",
        "imageSetState": "LOCKED",
        "createdAt": 1680042357.432
    },
    "sourceImageSetProperties": {
        "latestVersionId": "1",
        "imageSetWorkflowStatus": "COPYING_WITH_READ_ONLY_ACCESS",
        "updatedAt": 1680042357.432,
        "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
        "imageSetState": "LOCKED",
        "createdAt": 1680027126.436
    },
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**Beispiel 2: So kopieren Sie einen Bildersatz mit Ziel.**  
Im folgenden Beispiel für `copy-image-set` wird eine doppelte Kopie eines Bildersatzes mit Ziel erstellt.  

```
aws medical-imaging copy-image-set \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --source-image-set-id ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e \
    --copy-image-set-information '{"sourceImageSet": {"latestVersionId": "1" }, "destinationImageSet": { "imageSetId": "b9a06fef182a5f992842f77f8e0868e5", "latestVersionId": "1"} }'
```
Ausgabe:  

```
{
    "destinationImageSetProperties": {
        "latestVersionId": "2",
        "imageSetWorkflowStatus": "COPYING",
        "updatedAt": 1680042505.135,
        "imageSetId": "b9a06fef182a5f992842f77f8e0868e5",
        "imageSetState": "LOCKED",
        "createdAt": 1680042357.432
    },
    "sourceImageSetProperties": {
        "latestVersionId": "1",
        "imageSetWorkflowStatus": "COPYING_WITH_READ_ONLY_ACCESS",
        "updatedAt": 1680042505.135,
        "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
        "imageSetState": "LOCKED",
        "createdAt": 1680027126.436
    },
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**Beispiel 3: So kopieren Sie eine Teilmenge von Instances aus einem Quellbildersatz in einen Zielbildersatz.**  
Im folgenden Beispiel für `copy-image-set` wird eine DICOM-Instance aus dem Quellbildersatz in den Zielbildersatz kopiert. Der force-Parameter dient dazu, Inkonsistenzen in den Attributen auf Patienten-, Studien- und Serienebene zu überschreiben.  

```
aws medical-imaging copy-image-set \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --source-image-set-id ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e \
    --copy-image-set-information '{"sourceImageSet": {"latestVersionId": "1","DICOMCopies": {"copiableAttributes": "{\"SchemaVersion\":\"1.1\",\"Study\":{\"Series\":{\"1.3.6.1.4.1.5962.99.1.3673257865.2104868982.1369432891697.3666.0\":{\"Instances\":{\"1.3.6.1.4.1.5962.99.1.3673257865.2104868982.1369432891697.3669.0\":{}}}}}}"}},"destinationImageSet": {"imageSetId": "b9eb50d8ee682eb9fcf4acbf92f62bb7","latestVersionId": "1"}}' \
    --force
```
Ausgabe:  

```
{
    "destinationImageSetProperties": {
        "latestVersionId": "2",
        "imageSetWorkflowStatus": "COPYING",
        "updatedAt": 1680042505.135,
        "imageSetId": "b9eb50d8ee682eb9fcf4acbf92f62bb7",
        "imageSetState": "LOCKED",
        "createdAt": 1680042357.432
    },
    "sourceImageSetProperties": {
        "latestVersionId": "1",
        "imageSetWorkflowStatus": "COPYING_WITH_READ_ONLY_ACCESS",
        "updatedAt": 1680042505.135,
        "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
        "imageSetState": "LOCKED",
        "createdAt": 1680027126.436
    },
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
Weitere Informationen finden Sie im *AWS HealthImaging Entwicklerhandbuch* unter [Kopieren eines Bildsatzes](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/copy-image-set.html).  
+  Einzelheiten zur API finden Sie [CopyImageSet](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/copy-image-set.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*. 

------
#### [ Java ]

**SDK für Java 2.x**  

```
    /**
     * Copy an AWS HealthImaging image set.
     *
     * @param medicalImagingClient  - The AWS HealthImaging client object.
     * @param datastoreId           - The datastore ID.
     * @param imageSetId            - The image set ID.
     * @param latestVersionId       - The version ID.
     * @param destinationImageSetId - The optional destination image set ID, ignored if null.
     * @param destinationVersionId  - The optional destination version ID, ignored if null.
     * @param force                 - The force flag.
     * @param subsets               - The optional subsets to copy, ignored if null.
     * @return                      - The image set ID of the copy.
     * @throws MedicalImagingException - Base exception for all service exceptions thrown by AWS HealthImaging.
     */
    public static String copyMedicalImageSet(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
                                             String datastoreId,
                                             String imageSetId,
                                             String latestVersionId,
                                             String destinationImageSetId,
                                             String destinationVersionId,
                                             boolean force,
                                             Vector<String> subsets) {

        try {
            CopySourceImageSetInformation.Builder copySourceImageSetInformation = CopySourceImageSetInformation.builder()
                    .latestVersionId(latestVersionId);

            // Optionally copy a subset of image instances.
            if (subsets != null) {
                String subsetInstanceToCopy = getCopiableAttributesJSON(imageSetId, subsets);
                copySourceImageSetInformation.dicomCopies(MetadataCopies.builder()
                        .copiableAttributes(subsetInstanceToCopy)
                        .build());
            }

            CopyImageSetInformation.Builder copyImageSetBuilder = CopyImageSetInformation.builder()
                    .sourceImageSet(copySourceImageSetInformation.build());

            // Optionally designate a destination image set.
            if (destinationImageSetId != null) {
                copyImageSetBuilder = copyImageSetBuilder.destinationImageSet(CopyDestinationImageSet.builder()
                        .imageSetId(destinationImageSetId)
                        .latestVersionId(destinationVersionId)
                        .build());
            }

            CopyImageSetRequest copyImageSetRequest = CopyImageSetRequest.builder()
                    .datastoreId(datastoreId)
                    .sourceImageSetId(imageSetId)
                    .copyImageSetInformation(copyImageSetBuilder.build())
                    .force(force)
                    .build();

            CopyImageSetResponse response = medicalImagingClient.copyImageSet(copyImageSetRequest);

            return response.destinationImageSetProperties().imageSetId();
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            throw e;
        }
    }
```
Hilfsfunktion zum Erstellen kopierbarer Attribute.  

```
    /**
     * Create a JSON string of copiable image instances.
     *
     * @param imageSetId - The image set ID.
     * @param subsets    - The subsets to copy.
     * @return A JSON string of copiable image instances.
     */
    private static String getCopiableAttributesJSON(String imageSetId, Vector<String> subsets) {
        StringBuilder subsetInstanceToCopy = new StringBuilder(
                """
                        {
                          "SchemaVersion": 1.1,
                          "Study": {
                            "Series": {
                                "
                                 """
        );

        subsetInstanceToCopy.append(imageSetId);

        subsetInstanceToCopy.append(
                """
                                ": {
                                "Instances": {
                        """
        );

        for (String subset : subsets) {
            subsetInstanceToCopy.append('"' + subset + "\": {},");
        }
        subsetInstanceToCopy.deleteCharAt(subsetInstanceToCopy.length() - 1);
        subsetInstanceToCopy.append("""
                         }
                       }
                    }
                  }
                }
                """);
        return subsetInstanceToCopy.toString();
    }
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [CopyImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/CopyImageSet)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  
Hilfsfunktion zum Kopieren eines Imagesatzes.  

```
import { CopyImageSetCommand } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} datastoreId - The ID of the data store.
 * @param {string} imageSetId - The source image set ID.
 * @param {string} sourceVersionId - The source version ID.
 * @param {string} destinationImageSetId - The optional ID of the destination image set.
 * @param {string} destinationVersionId - The optional version ID of the destination image set.
 * @param {boolean} force - Force the copy action.
 * @param {[string]} copySubsets - A subset of instance IDs to copy.
 */
export const copyImageSet = async (
  datastoreId = "xxxxxxxxxxx",
  imageSetId = "xxxxxxxxxxxx",
  sourceVersionId = "1",
  destinationImageSetId = "",
  destinationVersionId = "",
  force = false,
  copySubsets = [],
) => {
  try {
    const params = {
      datastoreId: datastoreId,
      sourceImageSetId: imageSetId,
      copyImageSetInformation: {
        sourceImageSet: { latestVersionId: sourceVersionId },
      },
      force: force,
    };
    if (destinationImageSetId !== "" && destinationVersionId !== "") {
      params.copyImageSetInformation.destinationImageSet = {
        imageSetId: destinationImageSetId,
        latestVersionId: destinationVersionId,
      };
    }

    if (copySubsets.length > 0) {
      let copySubsetsJson;
      copySubsetsJson = {
        SchemaVersion: 1.1,
        Study: {
          Series: {
            imageSetId: {
              Instances: {},
            },
          },
        },
      };

      for (let i = 0; i < copySubsets.length; i++) {
        copySubsetsJson.Study.Series.imageSetId.Instances[copySubsets[i]] = {};
      }

      params.copyImageSetInformation.dicomCopies = copySubsetsJson;
    }

    const response = await medicalImagingClient.send(
      new CopyImageSetCommand(params),
    );
    console.log(response);
    // {
    //     '$metadata': {
    //         httpStatusCode: 200,
    //         requestId: 'd9b219ce-cc48-4a44-a5b2-c5c3068f1ee8',
    //         extendedRequestId: undefined,
    //         cfId: undefined,
    //         attempts: 1,
    //         totalRetryDelay: 0
    //      },
    //       datastoreId: 'xxxxxxxxxxxxxx',
    //       destinationImageSetProperties: {
    //             createdAt: 2023-09-27T19:46:21.824Z,
    //             imageSetArn: 'arn:aws:medical-imaging:us-east-1:xxxxxxxxxxx:datastore/xxxxxxxxxxxxx/imageset/xxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
    //             imageSetId: 'xxxxxxxxxxxxxxx',
    //             imageSetState: 'LOCKED',
    //             imageSetWorkflowStatus: 'COPYING',
    //             latestVersionId: '1',
    //             updatedAt: 2023-09-27T19:46:21.824Z
    //       },
    //       sourceImageSetProperties: {
    //             createdAt: 2023-09-22T14:49:26.427Z,
    //             imageSetArn: 'arn:aws:medical-imaging:us-east-1:xxxxxxxxxxx:datastore/xxxxxxxxxxxxx/imageset/xxxxxxxxxxxxxxxx',
    //             imageSetId: 'xxxxxxxxxxxxxxxx',
    //             imageSetState: 'LOCKED',
    //             imageSetWorkflowStatus: 'COPYING_WITH_READ_ONLY_ACCESS',
    //             latestVersionId: '4',
    //             updatedAt: 2023-09-27T19:46:21.824Z
    //      }
    // }
    return response;
  } catch (err) {
    console.error(err);
  }
};
```
Kopieren Sie einen Imagesatz ohne Ziel.  

```
  await copyImageSet(
    "12345678901234567890123456789012",
    "12345678901234567890123456789012",
    "1",
  );
```
Kopieren Sie einen Imagesatz mit Ziel.  

```
  await copyImageSet(
    "12345678901234567890123456789012",
    "12345678901234567890123456789012",
    "1",
    "12345678901234567890123456789012",
    "1",
    false,
  );
```
Kopieren Sie eine Teilmenge eines Imagesatzes mit einem Ziel und erzwingen Sie den Kopiervorgang.  

```
  await copyImageSet(
    "12345678901234567890123456789012",
    "12345678901234567890123456789012",
    "1",
    "12345678901234567890123456789012",
    "1",
    true,
    ["12345678901234567890123456789012", "11223344556677889900112233445566"],
  );
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [CopyImageSet](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/CopyImageSetCommand)in der *AWS SDK für JavaScript API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  
Hilfsfunktion zum Kopieren eines Imagesatzes.  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def copy_image_set(
        self,
        datastore_id,
        image_set_id,
        version_id,
        destination_image_set_id=None,
        destination_version_id=None,
        force=False,
        subsets=[],
    ):
        """
        Copy an image set.

        :param datastore_id: The ID of the data store.
        :param image_set_id: The ID of the image set.
        :param version_id: The ID of the image set version.
        :param destination_image_set_id: The ID of the optional destination image set.
        :param destination_version_id: The ID of the optional destination image set version.
        :param force: Force the copy.
        :param subsets: The optional subsets to copy. For example: ["12345678901234567890123456789012"].
        :return: The copied image set ID.
        """
        try:
            copy_image_set_information = {
                "sourceImageSet": {"latestVersionId": version_id}
            }
            if destination_image_set_id and destination_version_id:
                copy_image_set_information["destinationImageSet"] = {
                    "imageSetId": destination_image_set_id,
                    "latestVersionId": destination_version_id,
                }
            if len(subsets) > 0:
                copySubsetsJson = {
                    "SchemaVersion": "1.1",
                    "Study": {"Series": {"imageSetId": {"Instances": {}}}},
                }

                for subset in subsets:
                    copySubsetsJson["Study"]["Series"]["imageSetId"]["Instances"][
                        subset
                    ] = {}

                copy_image_set_information["sourceImageSet"]["DICOMCopies"] = {
                    "copiableAttributes": json.dumps(copySubsetsJson)
                }
            copy_results = self.health_imaging_client.copy_image_set(
                datastoreId=datastore_id,
                sourceImageSetId=image_set_id,
                copyImageSetInformation=copy_image_set_information,
                force=force,
            )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't copy image set. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return copy_results["destinationImageSetProperties"]["imageSetId"]
```
Kopieren Sie einen Imagesatz ohne Ziel.  

```
            copy_image_set_information = {
                "sourceImageSet": {"latestVersionId": version_id}
            }

            copy_results = self.health_imaging_client.copy_image_set(
                datastoreId=datastore_id,
                sourceImageSetId=image_set_id,
                copyImageSetInformation=copy_image_set_information,
                force=force,
            )
```
Kopieren Sie einen Imagesatz mit Ziel.  

```
            copy_image_set_information = {
                "sourceImageSet": {"latestVersionId": version_id}
            }

            if destination_image_set_id and destination_version_id:
                copy_image_set_information["destinationImageSet"] = {
                    "imageSetId": destination_image_set_id,
                    "latestVersionId": destination_version_id,
                }

            copy_results = self.health_imaging_client.copy_image_set(
                datastoreId=datastore_id,
                sourceImageSetId=image_set_id,
                copyImageSetInformation=copy_image_set_information,
                force=force,
            )
```
Kopieren Sie eine Teilmenge eines Imagesatzes.  

```
            copy_image_set_information = {
                "sourceImageSet": {"latestVersionId": version_id}
            }

            if len(subsets) > 0:
                copySubsetsJson = {
                    "SchemaVersion": "1.1",
                    "Study": {"Series": {"imageSetId": {"Instances": {}}}},
                }

                for subset in subsets:
                    copySubsetsJson["Study"]["Series"]["imageSetId"]["Instances"][
                        subset
                    ] = {}

                copy_image_set_information["sourceImageSet"]["DICOMCopies"] = {
                    "copiableAttributes": json.dumps(copySubsetsJson)
                }

            copy_results = self.health_imaging_client.copy_image_set(
                datastoreId=datastore_id,
                sourceImageSetId=image_set_id,
                copyImageSetInformation=copy_image_set_information,
                force=force,
            )
```
Der folgende Code instanziiert das MedicalImagingWrapper Objekt.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [CopyImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/CopyImageSet)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ SAP ABAP ]

**SDK für SAP ABAP**  

```
    TRY.
        " iv_datastore_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        " iv_source_image_set_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        " iv_source_version_id = '1'
        " iv_destination_image_set_id = '1234567890123456789012345678901234567890' (optional)
        " iv_destination_version_id = '1' (optional)
        " iv_force = abap_false
        DATA(lo_source_info) = NEW /aws1/cl_migcpsrcimagesetinf00(
          iv_latestversionid = iv_source_version_id ).
        DATA(lo_copy_info) = NEW /aws1/cl_migcpimagesetinfmtion(
          io_sourceimageset = lo_source_info ).
        IF iv_destination_image_set_id IS NOT INITIAL AND
           iv_destination_version_id IS NOT INITIAL.
          DATA(lo_dest_info) = NEW /aws1/cl_migcopydstimageset(
            iv_imagesetid = iv_destination_image_set_id
            iv_latestversionid = iv_destination_version_id ).
          lo_copy_info = NEW /aws1/cl_migcpimagesetinfmtion(
            io_sourceimageset = lo_source_info
            io_destinationimageset = lo_dest_info ).
        ENDIF.
        oo_result = lo_mig->copyimageset(
          iv_datastoreid = iv_datastore_id
          iv_sourceimagesetid = iv_source_image_set_id
          io_copyimagesetinformation = lo_copy_info
          iv_force = iv_force ).
        DATA(lo_dest_props) = oo_result->get_dstimagesetproperties( ).
        DATA(lv_new_id) = lo_dest_props->get_imagesetid( ).
        MESSAGE |Image set copied with new ID: { lv_new_id }.| TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migaccessdeniedex.
        MESSAGE 'Access denied.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migconflictexception.
        MESSAGE 'Conflict error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_miginternalserverex.
        MESSAGE 'Internal server error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migresourcenotfoundex.
        MESSAGE 'Image set not found.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migservicequotaexcdex.
        MESSAGE 'Service quota exceeded.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migthrottlingex.
        MESSAGE 'Request throttled.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migvalidationex.
        MESSAGE 'Validation error.' TYPE 'I'.
    ENDTRY.
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [CopyImageSet](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *AWS API-Referenz zum SDK für SAP ABAP*. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Verwendung `CreateDatastore` mit einem AWS SDK oder CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_CreateDatastore_section"></a>

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `CreateDatastore` verwendet wird.

------
#### [ Bash ]

**AWS CLI mit Bash-Skript**  

```
###############################################################################
# function errecho
#
# This function outputs everything sent to it to STDERR (standard error output).
###############################################################################
function errecho() {
  printf "%s\n" "$*" 1>&2
}

###############################################################################
# function imaging_create_datastore
#
# This function creates an AWS HealthImaging data store for importing DICOM P10 files.
#
# Parameters:
#       -n data_store_name - The name of the data store.
#
# Returns:
#       The datastore ID.
#    And:
#       0 - If successful.
#       1 - If it fails.
###############################################################################
function imaging_create_datastore() {
  local datastore_name response
  local option OPTARG # Required to use getopts command in a function.

  # bashsupport disable=BP5008
  function usage() {
    echo "function imaging_create_datastore"
    echo "Creates an AWS HealthImaging data store for importing DICOM P10 files."
    echo "  -n data_store_name - The name of the data store."
    echo ""
  }

  # Retrieve the calling parameters.
  while getopts "n:h" option; do
    case "${option}" in
      n) datastore_name="${OPTARG}" ;;
      h)
        usage
        return 0
        ;;
      \?)
        echo "Invalid parameter"
        usage
        return 1
        ;;
    esac
  done
  export OPTIND=1

  if [[ -z "$datastore_name" ]]; then
    errecho "ERROR: You must provide a data store name with the -n parameter."
    usage
    return 1
  fi

  response=$(aws medical-imaging create-datastore \
    --datastore-name "$datastore_name" \
    --output text \
    --query 'datastoreId')

  local error_code=${?}

  if [[ $error_code -ne 0 ]]; then
    aws_cli_error_log $error_code
    errecho "ERROR: AWS reports medical-imaging create-datastore operation failed.$response"
    return 1
  fi

  echo "$response"

  return 0
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [CreateDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/aws-cli/medical-imaging-2023-07-19/CreateDatastore)in der *AWS CLI Befehlsreferenz.* 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/aws-cli/bash-linux/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ CLI ]

**AWS CLI**  
**Beispiel 1: Um einen Datenspeicher zu erstellen**  
Im folgenden Codebeispiel für `create-datastore` wird ein Datenspeicher mit dem Namen `my-datastore` erstellt. Wenn Sie einen Datenspeicher ohne Angabe von a erstellen`--lossless-storage-format`, wird AWS HealthImaging standardmäßig HTJ2 K (High Throughput JPEG 2000) verwendet.  

```
aws medical-imaging create-datastore \
    --datastore-name "my-datastore"
```
Ausgabe:  

```
{
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
    "datastoreStatus": "CREATING"
}
```
**Beispiel 2: So erstellen Sie einen Datenspeicher mit dem verlustfreien JPEG 2000-Speicherformat**  
Ein Datenspeicher, der mit dem verlustfreien Speicherformat JPEG 2000 konfiguriert ist, transkodiert und speichert verlustfreie Bildframes im JPEG 2000-Format. Bildframes können dann ohne Transcodierung im Format JPEG 2000 Lossless abgerufen werden. Im folgenden `create-datastore` Codebeispiel wird ein für das verlustfreies JPEG 2000-Speicherformat konfigurierter Datenspeicher mit dem Namen `my-datastore` erstellt.  

```
aws medical-imaging create-datastore \
    --datastore-name "my-datastore" \
    --lossless-storage-format JPEG_2000_LOSSLESS
```
Ausgabe:  

```
{
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
    "datastoreStatus": "CREATING"
}
```
Weitere Informationen finden Sie im *AWS HealthImaging Entwicklerhandbuch* unter [Erstellen eines Datenspeichers](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/create-data-store.html).  
+  Einzelheiten zur API finden Sie [CreateDatastore](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/create-datastore.html)unter *AWS CLI Befehlsreferenz*. 

------
#### [ Java ]

**SDK für Java 2.x**  

```
    public static String createMedicalImageDatastore(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
            String datastoreName) {
        try {
            CreateDatastoreRequest datastoreRequest = CreateDatastoreRequest.builder()
                    .datastoreName(datastoreName)
                    .build();
            CreateDatastoreResponse response = medicalImagingClient.createDatastore(datastoreRequest);
            return response.datastoreId();
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }

        return "";
    }
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [CreateDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/CreateDatastore)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  

```
import { CreateDatastoreCommand } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} datastoreName - The name of the data store to create.
 */
export const createDatastore = async (datastoreName = "DATASTORE_NAME") => {
  const response = await medicalImagingClient.send(
    new CreateDatastoreCommand({ datastoreName: datastoreName }),
  );
  console.log(response);
  // {
  //   '$metadata': {
  //       httpStatusCode: 200,
  //       requestId: 'a71cd65f-2382-49bf-b682-f9209d8d399b',
  //       extendedRequestId: undefined,
  //       cfId: undefined,
  //       attempts: 1,
  //       totalRetryDelay: 0
  //    },
  //    datastoreId: 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
  //    datastoreStatus: 'CREATING'
  // }
  return response;
};
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [CreateDatastore](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/CreateDatastoreCommand)in der *AWS SDK für JavaScript API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def create_datastore(self, name):
        """
        Create a data store.

        :param name: The name of the data store to create.
        :return: The data store ID.
        """
        try:
            data_store = self.health_imaging_client.create_datastore(datastoreName=name)
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't create data store %s. Here's why: %s: %s",
                name,
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return data_store["datastoreId"]
```
Der folgende Code instanziiert das MedicalImagingWrapper Objekt.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [CreateDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/CreateDatastore)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ SAP ABAP ]

**SDK für SAP ABAP**  

```
    TRY.
        " iv_datastore_name = 'my-datastore-name'
        oo_result = lo_mig->createdatastore( iv_datastorename = iv_datastore_name ).
        DATA(lv_datastore_id) = oo_result->get_datastoreid( ).
        MESSAGE 'Data store created.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migaccessdeniedex.
        MESSAGE 'Access denied.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migconflictexception.
        MESSAGE 'Conflict. Data store may already exist.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_miginternalserverex.
        MESSAGE 'Internal server error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migservicequotaexcdex.
        MESSAGE 'Service quota exceeded.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migthrottlingex.
        MESSAGE 'Request throttled.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migvalidationex.
        MESSAGE 'Validation error.' TYPE 'I'.
    ENDTRY.
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [CreateDatastore](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *AWS API-Referenz zum SDK für SAP ABAP*. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Verwendung `DeleteDatastore` mit einem AWS SDK oder CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_DeleteDatastore_section"></a>

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `DeleteDatastore` verwendet wird.

------
#### [ Bash ]

**AWS CLI mit Bash-Skript**  

```
###############################################################################
# function errecho
#
# This function outputs everything sent to it to STDERR (standard error output).
###############################################################################
function errecho() {
  printf "%s\n" "$*" 1>&2
}

###############################################################################
# function imaging_delete_datastore
#
# This function deletes an AWS HealthImaging data store.
#
# Parameters:
#       -i datastore_id - The ID of the data store.
#
# Returns:
#       0 - If successful.
#       1 - If it fails.
###############################################################################
function imaging_delete_datastore() {
  local datastore_id response
  local option OPTARG # Required to use getopts command in a function.

  # bashsupport disable=BP5008
  function usage() {
    echo "function imaging_delete_datastore"
    echo "Deletes an AWS HealthImaging data store."
    echo "  -i datastore_id - The ID of the data store."
    echo ""
  }

  # Retrieve the calling parameters.
  while getopts "i:h" option; do
    case "${option}" in
      i) datastore_id="${OPTARG}" ;;
      h)
        usage
        return 0
        ;;
      \?)
        echo "Invalid parameter"
        usage
        return 1
        ;;
    esac
  done
  export OPTIND=1

  if [[ -z "$datastore_id" ]]; then
    errecho "ERROR: You must provide a data store ID with the -i parameter."
    usage
    return 1
  fi

  response=$(aws medical-imaging delete-datastore \
    --datastore-id "$datastore_id")

  local error_code=${?}

  if [[ $error_code -ne 0 ]]; then
    aws_cli_error_log $error_code
    errecho "ERROR: AWS reports medical-imaging delete-datastore operation failed.$response"
    return 1
  fi

  return 0
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/aws-cli/medical-imaging-2023-07-19/DeleteDatastore)in der *AWS CLI Befehlsreferenz.* 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/aws-cli/bash-linux/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ CLI ]

**AWS CLI**  
**So löschen Sie einen Datenspeicher**  
Im folgenden Codebeispiel für `delete-datastore` wird ein Datenspeicher gelöscht.  

```
aws medical-imaging delete-datastore \
    --datastore-id "12345678901234567890123456789012"
```
Ausgabe:  

```
{
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
    "datastoreStatus": "DELETING"
}
```
Weitere Informationen finden Sie im *AWS HealthImaging Entwicklerhandbuch* unter [Löschen eines Datenspeichers](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/delete-data-store.html).  
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteDatastore](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/delete-datastore.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*. 

------
#### [ Java ]

**SDK für Java 2.x**  

```
    public static void deleteMedicalImagingDatastore(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
            String datastoreID) {
        try {
            DeleteDatastoreRequest datastoreRequest = DeleteDatastoreRequest.builder()
                    .datastoreId(datastoreID)
                    .build();
            medicalImagingClient.deleteDatastore(datastoreRequest);
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/DeleteDatastore)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  

```
import { DeleteDatastoreCommand } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} datastoreId - The ID of the data store to delete.
 */
export const deleteDatastore = async (datastoreId = "DATASTORE_ID") => {
  const response = await medicalImagingClient.send(
    new DeleteDatastoreCommand({ datastoreId }),
  );
  console.log(response);
  // {
  //   '$metadata': {
  //           httpStatusCode: 200,
  //           requestId: 'f5beb409-678d-48c9-9173-9a001ee1ebb1',
  //           extendedRequestId: undefined,
  //           cfId: undefined,
  //           attempts: 1,
  //           totalRetryDelay: 0
  //        },
  //     datastoreId: 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
  //     datastoreStatus: 'DELETING'
  // }

  return response;
};
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteDatastore](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/DeleteDatastoreCommand)in der *AWS SDK für JavaScript API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def delete_datastore(self, datastore_id):
        """
        Delete a data store.

        :param datastore_id: The ID of the data store.
        """
        try:
            self.health_imaging_client.delete_datastore(datastoreId=datastore_id)
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't delete data store %s. Here's why: %s: %s",
                datastore_id,
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
```
Der folgende Code instanziiert das MedicalImagingWrapper Objekt.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/DeleteDatastore)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ SAP ABAP ]

**SDK für SAP ABAP**  

```
    TRY.
        " iv_datastore_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        oo_result = lo_mig->deletedatastore( iv_datastoreid = iv_datastore_id ).
        MESSAGE 'Data store deleted.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migaccessdeniedex.
        MESSAGE 'Access denied.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migconflictexception.
        MESSAGE 'Conflict. Data store may contain resources.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_miginternalserverex.
        MESSAGE 'Internal server error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migresourcenotfoundex.
        MESSAGE 'Data store not found.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migthrottlingex.
        MESSAGE 'Request throttled.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migvalidationex.
        MESSAGE 'Validation error.' TYPE 'I'.
    ENDTRY.
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteDatastore](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *AWS API-Referenz zum SDK für SAP ABAP*. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Verwendung `DeleteImageSet` mit einem AWS SDK oder CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_DeleteImageSet_section"></a>

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `DeleteImageSet` verwendet wird.

Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen: 
+  [Erste Schritte mit Bildsätzen und Bild-Frames](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md) 

------
#### [ C\$1\$1 ]

**SDK für C\$1\$1**  

```
//! Routine which deletes an AWS HealthImaging image set.
/*!
  \param dataStoreID: The HealthImaging data store ID.
  \param imageSetID: The image set ID.
  \param clientConfig: Aws client configuration.
  \return bool: Function succeeded.
  */
bool AwsDoc::Medical_Imaging::deleteImageSet(
        const Aws::String &dataStoreID, const Aws::String &imageSetID,
        const Aws::Client::ClientConfiguration &clientConfig) {
    Aws::MedicalImaging::MedicalImagingClient client(clientConfig);
    Aws::MedicalImaging::Model::DeleteImageSetRequest request;
    request.SetDatastoreId(dataStoreID);
    request.SetImageSetId(imageSetID);
    Aws::MedicalImaging::Model::DeleteImageSetOutcome outcome = client.DeleteImageSet(
            request);
    if (outcome.IsSuccess()) {
        std::cout << "Successfully deleted image set " << imageSetID
                  << " from data store " << dataStoreID << std::endl;
    }
    else {
        std::cerr << "Error deleting image set " << imageSetID << " from data store "
                  << dataStoreID << ": " <<
                  outcome.GetError().GetMessage() << std::endl;
    }

    return outcome.IsSuccess();
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/DeleteImageSet)in der *AWS SDK für C\$1\$1 API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ CLI ]

**AWS CLI**  
**So löschen Sie einen Bildersatz**  
Im folgenden Codebeispiel für `delete-image-set` wird ein Bildersatz gelöscht.  

```
aws medical-imaging delete-image-set \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --image-set-id ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e
```
Ausgabe:  

```
{
    "imageSetWorkflowStatus": "DELETING",
    "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
Weitere Informationen finden Sie im *AWS HealthImaging Entwicklerhandbuch* unter [Löschen eines Bilddatensatzes](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/delete-image-set.html).  
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteImageSet](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/delete-image-set.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*. 

------
#### [ Java ]

**SDK für Java 2.x**  

```
    public static void deleteMedicalImageSet(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
            String datastoreId,
            String imagesetId) {
        try {
            DeleteImageSetRequest deleteImageSetRequest = DeleteImageSetRequest.builder()
                    .datastoreId(datastoreId)
                    .imageSetId(imagesetId)
                    .build();

            medicalImagingClient.deleteImageSet(deleteImageSetRequest);

            System.out.println("The image set was deleted.");
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/DeleteImageSet)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  

```
import { DeleteImageSetCommand } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} datastoreId - The data store ID.
 * @param {string} imageSetId - The image set ID.
 */
export const deleteImageSet = async (
  datastoreId = "xxxxxxxxxxxxxxxx",
  imageSetId = "xxxxxxxxxxxxxxxx",
) => {
  const response = await medicalImagingClient.send(
    new DeleteImageSetCommand({
      datastoreId: datastoreId,
      imageSetId: imageSetId,
    }),
  );
  console.log(response);
  // {
  //    '$metadata': {
  //         httpStatusCode: 200,
  //         requestId: '6267bbd2-eaa5-4a50-8ee8-8fddf535cf73',
  //         extendedRequestId: undefined,
  //         cfId: undefined,
  //         attempts: 1,
  //         totalRetryDelay: 0
  //     },
  //     datastoreId: 'xxxxxxxxxxxxxxxx',
  //     imageSetId: 'xxxxxxxxxxxxxxx',
  //     imageSetState: 'LOCKED',
  //     imageSetWorkflowStatus: 'DELETING'
  // }
  return response;
};
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/DeleteImageSetCommand)in der *AWS SDK für JavaScript API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def delete_image_set(self, datastore_id, image_set_id):
        """
        Delete an image set.

        :param datastore_id: The ID of the data store.
        :param image_set_id: The ID of the image set.
        :return: The delete results.
        """
        try:
            delete_results = self.health_imaging_client.delete_image_set(
                imageSetId=image_set_id, datastoreId=datastore_id
            )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't delete image set. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return delete_results
```
Der folgende Code instanziiert das MedicalImagingWrapper Objekt.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/DeleteImageSet)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ SAP ABAP ]

**SDK für SAP ABAP**  

```
    TRY.
        " iv_datastore_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        " iv_image_set_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        oo_result = lo_mig->deleteimageset(
          iv_datastoreid = iv_datastore_id
          iv_imagesetid = iv_image_set_id ).
        MESSAGE 'Image set deleted.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migaccessdeniedex.
        MESSAGE 'Access denied.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migconflictexception.
        MESSAGE 'Conflict error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_miginternalserverex.
        MESSAGE 'Internal server error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migresourcenotfoundex.
        MESSAGE 'Image set not found.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migthrottlingex.
        MESSAGE 'Request throttled.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migvalidationex.
        MESSAGE 'Validation error.' TYPE 'I'.
    ENDTRY.
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *AWS API-Referenz zum SDK für SAP ABAP*. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Verwendung `GetDICOMImportJob` mit einem AWS SDK oder CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_GetDICOMImportJob_section"></a>

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `GetDICOMImportJob` verwendet wird.

Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen: 
+  [Erste Schritte mit Bildsätzen und Bild-Frames](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md) 

------
#### [ C\$1\$1 ]

**SDK für C\$1\$1**  

```
//! Routine which gets a HealthImaging DICOM import job's properties.
/*!
  \param dataStoreID: The HealthImaging data store ID.
  \param importJobID: The DICOM import job ID
  \param clientConfig: Aws client configuration.
  \return GetDICOMImportJobOutcome: The import job outcome.
*/
Aws::MedicalImaging::Model::GetDICOMImportJobOutcome
AwsDoc::Medical_Imaging::getDICOMImportJob(const Aws::String &dataStoreID,
                                           const Aws::String &importJobID,
                                           const Aws::Client::ClientConfiguration &clientConfig) {
    Aws::MedicalImaging::MedicalImagingClient client(clientConfig);
    Aws::MedicalImaging::Model::GetDICOMImportJobRequest request;
    request.SetDatastoreId(dataStoreID);
    request.SetJobId(importJobID);
    Aws::MedicalImaging::Model::GetDICOMImportJobOutcome outcome = client.GetDICOMImportJob(
            request);
    if (!outcome.IsSuccess()) {
        std::cerr << "GetDICOMImportJob error: "
                  << outcome.GetError().GetMessage() << std::endl;
    }

    return outcome;
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie unter [Get DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/GetDICOMImportJob) in der *AWS SDK für C\$1\$1 API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ CLI ]

**AWS CLI**  
**So rufen Sie die Eigenschaften eines DICOM-Importauftrags ab**  
Im folgenden Codebeispiel für `get-dicom-import-job` werden die Eigenschaften eines DICOM-Importauftrags abgerufen.  

```
aws medical-imaging get-dicom-import-job \
    --datastore-id "12345678901234567890123456789012" \
    --job-id "09876543210987654321098765432109"
```
Ausgabe:  

```
{
    "jobProperties": {
        "jobId": "09876543210987654321098765432109",
        "jobName": "my-job",
        "jobStatus": "COMPLETED",
        "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
        "dataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/ImportJobDataAccessRole",
        "endedAt": "2022-08-12T11:29:42.285000+00:00",
        "submittedAt": "2022-08-12T11:28:11.152000+00:00",
        "inputS3Uri": "s3://medical-imaging-dicom-input/dicom_input/",
        "outputS3Uri": "s3://medical-imaging-output/job_output/12345678901234567890123456789012-DicomImport-09876543210987654321098765432109/"
    }
}
```
Weitere Informationen finden Sie im *AWS HealthImaging Developer Guide unter [Abrufen der Eigenschaften von Importaufträgen](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/get-dicom-import-job.html)*.  
+  API-Einzelheiten finden Sie unter [Get DICOMImport Job](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/get-dicom-import-job.html) in der *AWS CLI Befehlsreferenz*. 

------
#### [ Java ]

**SDK für Java 2.x**  

```
    public static DICOMImportJobProperties getDicomImportJob(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
            String datastoreId,
            String jobId) {

        try {
            GetDicomImportJobRequest getDicomImportJobRequest = GetDicomImportJobRequest.builder()
                    .datastoreId(datastoreId)
                    .jobId(jobId)
                    .build();
            GetDicomImportJobResponse response = medicalImagingClient.getDICOMImportJob(getDicomImportJobRequest);
            return response.jobProperties();
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }

        return null;
    }
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie unter [Get DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/GetDICOMImportJob) in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  

```
import { GetDICOMImportJobCommand } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} datastoreId - The ID of the data store.
 * @param {string} jobId - The ID of the import job.
 */
export const getDICOMImportJob = async (
  datastoreId = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
  jobId = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
) => {
  const response = await medicalImagingClient.send(
    new GetDICOMImportJobCommand({ datastoreId: datastoreId, jobId: jobId }),
  );
  console.log(response);
  // {
  //     '$metadata': {
  //     httpStatusCode: 200,
  //         requestId: 'a2637936-78ea-44e7-98b8-7a87d95dfaee',
  //         extendedRequestId: undefined,
  //         cfId: undefined,
  //         attempts: 1,
  //         totalRetryDelay: 0
  // },
  //     jobProperties: {
  //         dataAccessRoleArn: 'arn:aws:iam::xxxxxxxxxxxx:role/dicom_import',
  //             datastoreId: 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
  //             endedAt: 2023-09-19T17:29:21.753Z,
  //             inputS3Uri: 's3://healthimaging-source/CTStudy/',
  //             jobId: ''xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'',
  //             jobName: 'job_1',
  //             jobStatus: 'COMPLETED',
  //             outputS3Uri: 's3://health-imaging-dest/ouput_ct/'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'-DicomImport-'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'/',
  //             submittedAt: 2023-09-19T17:27:25.143Z
  //     }
  // }

  return response;
};
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie unter [Get DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/GetDICOMImportJobCommand) in der *AWS SDK für JavaScript API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def get_dicom_import_job(self, datastore_id, job_id):
        """
        Get the properties of a DICOM import job.

        :param datastore_id: The ID of the data store.
        :param job_id: The ID of the job.
        :return: The job properties.
        """
        try:
            job = self.health_imaging_client.get_dicom_import_job(
                jobId=job_id, datastoreId=datastore_id
            )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't get DICOM import job. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return job["jobProperties"]
```
Der folgende Code instanziiert das MedicalImagingWrapper Objekt.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  API-Einzelheiten finden [Sie unter Get DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/GetDICOMImportJob) in *AWS SDK for Python (Boto3) API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ SAP ABAP ]

**SDK für SAP ABAP**  

```
    TRY.
        " iv_datastore_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        " iv_job_id = '12345678901234567890123456789012'
        oo_result = lo_mig->getdicomimportjob(
          iv_datastoreid = iv_datastore_id
          iv_jobid = iv_job_id ).
        DATA(lo_job_props) = oo_result->get_jobproperties( ).
        DATA(lv_job_status) = lo_job_props->get_jobstatus( ).
        MESSAGE |Job status: { lv_job_status }.| TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migaccessdeniedex.
        MESSAGE 'Access denied.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migconflictexception.
        MESSAGE 'Conflict error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_miginternalserverex.
        MESSAGE 'Internal server error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migresourcenotfoundex.
        MESSAGE 'Job not found.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migthrottlingex.
        MESSAGE 'Request throttled.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migvalidationex.
        MESSAGE 'Validation error.' TYPE 'I'.
    ENDTRY.
```
+  API-Details finden [Sie unter Get DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html) in *AWS SDK for SAP ABAP API-Referenz.* 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Verwendung `GetDatastore` mit einem AWS SDK oder CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_GetDatastore_section"></a>

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `GetDatastore` verwendet wird.

------
#### [ Bash ]

**AWS CLI mit Bash-Skript**  

```
###############################################################################
# function errecho
#
# This function outputs everything sent to it to STDERR (standard error output).
###############################################################################
function errecho() {
  printf "%s\n" "$*" 1>&2
}

###############################################################################
# function imaging_get_datastore
#
# Get a data store's properties.
#
# Parameters:
#       -i data_store_id - The ID of the data store.
#
# Returns:
#       [datastore_name, datastore_id, datastore_status, datastore_arn,  created_at, updated_at]
#    And:
#       0 - If successful.
#       1 - If it fails.
###############################################################################
function imaging_get_datastore() {
  local datastore_id option OPTARG # Required to use getopts command in a function.
  local error_code
  # bashsupport disable=BP5008
  function usage() {
    echo "function imaging_get_datastore"
    echo "Gets a data store's properties."
    echo "  -i datastore_id - The ID of the data store."
    echo ""
  }

  # Retrieve the calling parameters.
  while getopts "i:h" option; do
    case "${option}" in
      i) datastore_id="${OPTARG}" ;;
      h)
        usage
        return 0
        ;;
      \?)
        echo "Invalid parameter"
        usage
        return 1
        ;;
    esac
  done
  export OPTIND=1

  if [[ -z "$datastore_id" ]]; then
    errecho "ERROR: You must provide a data store ID with the -i parameter."
    usage
    return 1
  fi

  local response

  response=$(
    aws medical-imaging get-datastore \
      --datastore-id "$datastore_id" \
      --output text \
      --query "[ datastoreProperties.datastoreName,  datastoreProperties.datastoreId, datastoreProperties.datastoreStatus, datastoreProperties.datastoreArn,  datastoreProperties.createdAt, datastoreProperties.updatedAt]"
  )
  error_code=${?}

  if [[ $error_code -ne 0 ]]; then
    aws_cli_error_log $error_code
    errecho "ERROR: AWS reports list-datastores operation failed.$response"
    return 1
  fi

  echo "$response"

  return 0
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/aws-cli/medical-imaging-2023-07-19/GetDatastore)in der *AWS CLI Befehlsreferenz.* 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/aws-cli/bash-linux/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ CLI ]

**AWS CLI**  
**Beispiel 1: Um die Eigenschaften eines Datenspeichers abzurufen**  
Im folgenden Codebeispiel für `get-datastore` werden die Eigenschaften eines Datenspeichers abgerufen.  

```
aws medical-imaging get-datastore \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012
```
Ausgabe:  

```
{
    "datastoreProperties": {
        "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
        "datastoreName": "TestDatastore123",
        "datastoreStatus": "ACTIVE",
        "losslessStorageFormat": "HTJ2K"
        "datastoreArn": "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012",
        "createdAt": "2022-11-15T23:33:09.643000+00:00",
        "updatedAt": "2022-11-15T23:33:09.643000+00:00"
    }
}
```
**Beispiel 2: Um die Eigenschaften eines Datenspeichers zu konfigurieren für JPEG2000**  
Im folgenden `get-datastore` Codebeispiel werden die Eigenschaften eines Datenspeichers für einen Datenspeicher abgerufen, der für das Format JPEG 2000 Lossless konfiguriert ist.  

```
aws medical-imaging get-datastore \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012
```
Ausgabe:  

```
{
    "datastoreProperties": {
        "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
        "datastoreName": "TestDatastore123",
        "datastoreStatus": "ACTIVE",
        "losslessStorageFormat": "JPEG_2000_LOSSLESS",
        "datastoreArn": "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012",
        "createdAt": "2022-11-15T23:33:09.643000+00:00",
        "updatedAt": "2022-11-15T23:33:09.643000+00:00"
    }
}
```
Weitere Informationen finden Sie im *AWS HealthImaging Entwicklerhandbuch* unter [Abrufen von Datenspeichereigenschaften](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/get-data-store.html).  
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetDatastore](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/get-datastore.html)unter *AWS CLI Befehlsreferenz*. 

------
#### [ Java ]

**SDK für Java 2.x**  

```
    public static DatastoreProperties getMedicalImageDatastore(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
            String datastoreID) {
        try {
            GetDatastoreRequest datastoreRequest = GetDatastoreRequest.builder()
                    .datastoreId(datastoreID)
                    .build();
            GetDatastoreResponse response = medicalImagingClient.getDatastore(datastoreRequest);
            return response.datastoreProperties();
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }

        return null;
    }
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/GetDatastore)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  

```
import { GetDatastoreCommand } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} datastoreID - The ID of the data store.
 */
export const getDatastore = async (datastoreID = "DATASTORE_ID") => {
  const response = await medicalImagingClient.send(
    new GetDatastoreCommand({ datastoreId: datastoreID }),
  );
  console.log(response);
  // {
  //   '$metadata': {
  //       httpStatusCode: 200,
  //       requestId: '55ea7d2e-222c-4a6a-871e-4f591f40cadb',
  //       extendedRequestId: undefined,
  //       cfId: undefined,
  //       attempts: 1,
  //       totalRetryDelay: 0
  //    },
  //   datastoreProperties: {
  //        createdAt: 2023-08-04T18:50:36.239Z,
  //         datastoreArn: 'arn:aws:medical-imaging:us-east-1:xxxxxxxxx:datastore/xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
  //         datastoreId: 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
  //         datastoreName: 'my_datastore',
  //         datastoreStatus: 'ACTIVE',
  //         updatedAt: 2023-08-04T18:50:36.239Z
  //   }
  // }
  return response.datastoreProperties;
};
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetDatastore](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/GetDatastoreCommand)in der *AWS SDK für JavaScript API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def get_datastore_properties(self, datastore_id):
        """
        Get the properties of a data store.

        :param datastore_id: The ID of the data store.
        :return: The data store properties.
        """
        try:
            data_store = self.health_imaging_client.get_datastore(
                datastoreId=datastore_id
            )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't get data store %s. Here's why: %s: %s",
                id,
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return data_store["datastoreProperties"]
```
Der folgende Code instanziiert das MedicalImagingWrapper Objekt.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/GetDatastore)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ SAP ABAP ]

**SDK für SAP ABAP**  

```
    TRY.
        " iv_datastore_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        oo_result = lo_mig->getdatastore( iv_datastoreid = iv_datastore_id ).
        DATA(lo_properties) = oo_result->get_datastoreproperties( ).
        DATA(lv_name) = lo_properties->get_datastorename( ).
        DATA(lv_status) = lo_properties->get_datastorestatus( ).
        MESSAGE 'Data store properties retrieved.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migaccessdeniedex.
        MESSAGE 'Access denied.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_miginternalserverex.
        MESSAGE 'Internal server error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migresourcenotfoundex.
        MESSAGE 'Data store not found.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migthrottlingex.
        MESSAGE 'Request throttled.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migvalidationex.
        MESSAGE 'Validation error.' TYPE 'I'.
    ENDTRY.
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetDatastore](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *AWS API-Referenz zum SDK für SAP ABAP*. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Verwendung `GetImageFrame` mit einem AWS SDK oder CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_GetImageFrame_section"></a>

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `GetImageFrame` verwendet wird.

Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen: 
+  [Erste Schritte mit Bildsätzen und Bild-Frames](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md) 

------
#### [ C\$1\$1 ]

**SDK für C\$1\$1**  

```
//! Routine which downloads an AWS HealthImaging image frame.
/*!
  \param dataStoreID: The HealthImaging data store ID.
  \param imageSetID: The image set ID.
  \param frameID: The image frame ID.
  \param jphFile: File to store the downloaded frame.
  \param clientConfig: Aws client configuration.
  \return bool: Function succeeded.
*/
bool AwsDoc::Medical_Imaging::getImageFrame(const Aws::String &dataStoreID,
                                            const Aws::String &imageSetID,
                                            const Aws::String &frameID,
                                            const Aws::String &jphFile,
                                            const Aws::Client::ClientConfiguration &clientConfig) {
    Aws::MedicalImaging::MedicalImagingClient client(clientConfig);

    Aws::MedicalImaging::Model::GetImageFrameRequest request;
    request.SetDatastoreId(dataStoreID);
    request.SetImageSetId(imageSetID);

    Aws::MedicalImaging::Model::ImageFrameInformation imageFrameInformation;
    imageFrameInformation.SetImageFrameId(frameID);
    request.SetImageFrameInformation(imageFrameInformation);

    Aws::MedicalImaging::Model::GetImageFrameOutcome outcome = client.GetImageFrame(
            request);

    if (outcome.IsSuccess()) {
        std::cout << "Successfully retrieved image frame." << std::endl;
        auto &buffer = outcome.GetResult().GetImageFrameBlob();

        std::ofstream outfile(jphFile, std::ios::binary);
        outfile << buffer.rdbuf();
    }
    else {
        std::cout << "Error retrieving image frame." << outcome.GetError().GetMessage()
                  << std::endl;

    }

    return outcome.IsSuccess();
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetImageFrame](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/GetImageFrame)in der *AWS SDK für C\$1\$1 API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ CLI ]

**AWS CLI**  
**So rufen Sie Pixeldaten des Bildersatzes ab**  
Im folgenden Codebeispiel für `get-image-frame` wird ein Image-Frame abgerufen.  

```
aws medical-imaging get-image-frame \
    --datastore-id "12345678901234567890123456789012" \
    --image-set-id "98765412345612345678907890789012" \
    --image-frame-information imageFrameId=3abf5d5d7ae72f80a0ec81b2c0de3ef4 \
    imageframe.jph
```
Hinweis: Dieses Codebeispiel beinhaltet keine Ausgabe, da die GetImageFrame Aktion einen Stream von Pixeldaten an die Datei imageframe.jph zurückgibt. Informationen zum Dekodieren und Anzeigen von Bildrahmen finden Sie unter K-Decodierungsbibliotheken. HTJ2  
Weitere Informationen finden Sie im *AWS HealthImaging Entwicklerhandbuch* unter [Abrufen von Pixeldaten von Bilddatensätzen](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/get-image-frame.html).  
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetImageFrame](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/get-image-frame.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*. 

------
#### [ Java ]

**SDK für Java 2.x**  

```
        public static void getMedicalImageSetFrame(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
                        String destinationPath,
                        String datastoreId,
                        String imagesetId,
                        String imageFrameId) {

                try {
                        GetImageFrameRequest getImageSetMetadataRequest = GetImageFrameRequest.builder()
                                        .datastoreId(datastoreId)
                                        .imageSetId(imagesetId)
                                        .imageFrameInformation(ImageFrameInformation.builder()
                                                        .imageFrameId(imageFrameId)
                                                        .build())
                                        .build();
                        medicalImagingClient.getImageFrame(getImageSetMetadataRequest,
                                        FileSystems.getDefault().getPath(destinationPath));

                        System.out.println("Image frame downloaded to " + destinationPath);
                } catch (MedicalImagingException e) {
                        System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
                        System.exit(1);
                }
        }
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetImageFrame](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/GetImageFrame)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  

```
import { GetImageFrameCommand } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} imageFrameFileName - The name of the file for the HTJ2K-encoded image frame.
 * @param {string} datastoreID - The data store's ID.
 * @param {string} imageSetID - The image set's ID.
 * @param {string} imageFrameID - The image frame's ID.
 */
export const getImageFrame = async (
  imageFrameFileName = "image.jph",
  datastoreID = "DATASTORE_ID",
  imageSetID = "IMAGE_SET_ID",
  imageFrameID = "IMAGE_FRAME_ID",
) => {
  const response = await medicalImagingClient.send(
    new GetImageFrameCommand({
      datastoreId: datastoreID,
      imageSetId: imageSetID,
      imageFrameInformation: { imageFrameId: imageFrameID },
    }),
  );
  const buffer = await response.imageFrameBlob.transformToByteArray();
  writeFileSync(imageFrameFileName, buffer);

  console.log(response);
  // {
  //     '$metadata': {
  //         httpStatusCode: 200,
  //         requestId: 'e4ab42a5-25a3-4377-873f-374ecf4380e1',
  //         extendedRequestId: undefined,
  //         cfId: undefined,
  //         attempts: 1,
  //         totalRetryDelay: 0
  //     },
  //     contentType: 'application/octet-stream',
  //     imageFrameBlob: <ref *1> IncomingMessage {}
  // }
  return response;
};
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetImageFrame](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/GetImageFrameCommand)in der *AWS SDK für JavaScript API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def get_pixel_data(
        self, file_path_to_write, datastore_id, image_set_id, image_frame_id
    ):
        """
        Get an image frame's pixel data.

        :param file_path_to_write: The path to write the image frame's HTJ2K encoded pixel data.
        :param datastore_id: The ID of the data store.
        :param image_set_id: The ID of the image set.
        :param image_frame_id: The ID of the image frame.
        """
        try:
            image_frame = self.health_imaging_client.get_image_frame(
                datastoreId=datastore_id,
                imageSetId=image_set_id,
                imageFrameInformation={"imageFrameId": image_frame_id},
            )
            with open(file_path_to_write, "wb") as f:
                for chunk in image_frame["imageFrameBlob"].iter_chunks():
                    if chunk:
                        f.write(chunk)
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't get image frame. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
```
Der folgende Code instanziiert das MedicalImagingWrapper Objekt.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetImageFrame](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/GetImageFrame)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ SAP ABAP ]

**SDK für SAP ABAP**  

```
    TRY.
        " iv_datastore_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        " iv_image_set_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        " iv_image_frame_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        oo_result = lo_mig->getimageframe(
          iv_datastoreid = iv_datastore_id
          iv_imagesetid = iv_image_set_id
          io_imageframeinformation = NEW /aws1/cl_migimageframeinfmtion(
            iv_imageframeid = iv_image_frame_id ) ).
        DATA(lv_frame_blob) = oo_result->get_imageframeblob( ).
        MESSAGE 'Image frame retrieved.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migaccessdeniedex.
        MESSAGE 'Access denied.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migconflictexception.
        MESSAGE 'Conflict error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_miginternalserverex.
        MESSAGE 'Internal server error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migresourcenotfoundex.
        MESSAGE 'Image frame not found.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migthrottlingex.
        MESSAGE 'Request throttled.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migvalidationex.
        MESSAGE 'Validation error.' TYPE 'I'.
    ENDTRY.
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetImageFrame](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *AWS API-Referenz zum SDK für SAP ABAP*. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Verwendung `GetImageSet` mit einem AWS SDK oder CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_GetImageSet_section"></a>

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `GetImageSet` verwendet wird.

------
#### [ CLI ]

**AWS CLI**  
**So rufen Sie Bildsatzeigenschaften ab**  
Im folgenden Codebeispiel für `get-image-set` werden die Eigenschaften für einen Bildsatz abgerufen.  

```
aws medical-imaging get-image-set \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --image-set-id 18f88ac7870584f58d56256646b4d92b \
    --version-id 1
```
Ausgabe:  

```
{
    "versionId": "1",
    "imageSetWorkflowStatus": "COPIED",
    "updatedAt": 1680027253.471,
    "imageSetId": "18f88ac7870584f58d56256646b4d92b",
    "imageSetState": "ACTIVE",
    "createdAt": 1679592510.753,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
Weitere Informationen finden Sie im *AWS HealthImaging Entwicklerhandbuch* unter [Abrufen von Bilddatensatz-Eigenschaften](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/get-image-set-properties.html).  
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetImageSet](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/get-image-set.html)unter *AWS CLI Befehlsreferenz*. 

------
#### [ Java ]

**SDK für Java 2.x**  

```
    public static GetImageSetResponse getMedicalImageSet(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
            String datastoreId,
            String imagesetId,
            String versionId) {
        try {
            GetImageSetRequest.Builder getImageSetRequestBuilder = GetImageSetRequest.builder()
                    .datastoreId(datastoreId)
                    .imageSetId(imagesetId);

            if (versionId != null) {
                getImageSetRequestBuilder = getImageSetRequestBuilder.versionId(versionId);
            }

            return medicalImagingClient.getImageSet(getImageSetRequestBuilder.build());
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }

        return null;
    }
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/GetImageSet)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  

```
import { GetImageSetCommand } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} datastoreId - The ID of the data store.
 * @param {string} imageSetId - The ID of the image set.
 * @param {string} imageSetVersion - The optional version of the image set.
 *
 */
export const getImageSet = async (
  datastoreId = "xxxxxxxxxxxxxxx",
  imageSetId = "xxxxxxxxxxxxxxx",
  imageSetVersion = "",
) => {
  const params = { datastoreId: datastoreId, imageSetId: imageSetId };
  if (imageSetVersion !== "") {
    params.imageSetVersion = imageSetVersion;
  }
  const response = await medicalImagingClient.send(
    new GetImageSetCommand(params),
  );
  console.log(response);
  // {
  //     '$metadata': {
  //     httpStatusCode: 200,
  //         requestId: '0615c161-410d-4d06-9d8c-6e1241bb0a5a',
  //         extendedRequestId: undefined,
  //         cfId: undefined,
  //         attempts: 1,
  //         totalRetryDelay: 0
  // },
  //     createdAt: 2023-09-22T14:49:26.427Z,
  //     datastoreId: 'xxxxxxxxxxxxxxx',
  //     imageSetArn: 'arn:aws:medical-imaging:us-east-1:xxxxxxxxxx:datastore/xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/imageset/xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
  //     imageSetId: 'xxxxxxxxxxxxxxx',
  //     imageSetState: 'ACTIVE',
  //     imageSetWorkflowStatus: 'CREATED',
  //     updatedAt: 2023-09-22T14:49:26.427Z,
  //     versionId: '1'
  // }

  return response;
};
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetImageSet](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/GetImageSetCommand)in der *AWS SDK für JavaScript API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def get_image_set(self, datastore_id, image_set_id, version_id=None):
        """
        Get the properties of an image set.

        :param datastore_id: The ID of the data store.
        :param image_set_id: The ID of the image set.
        :param version_id: The optional version of the image set.
        :return: The image set properties.
        """
        try:
            if version_id:
                image_set = self.health_imaging_client.get_image_set(
                    imageSetId=image_set_id,
                    datastoreId=datastore_id,
                    versionId=version_id,
                )
            else:
                image_set = self.health_imaging_client.get_image_set(
                    imageSetId=image_set_id, datastoreId=datastore_id
                )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't get image set. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return image_set
```
Der folgende Code instanziiert das MedicalImagingWrapper Objekt.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/GetImageSet)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ SAP ABAP ]

**SDK für SAP ABAP**  

```
    TRY.
        " iv_datastore_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        " iv_image_set_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        " iv_version_id = '1' (optional)
        IF iv_version_id IS NOT INITIAL.
          oo_result = lo_mig->getimageset(
            iv_datastoreid = iv_datastore_id
            iv_imagesetid = iv_image_set_id
            iv_versionid = iv_version_id ).
        ELSE.
          oo_result = lo_mig->getimageset(
            iv_datastoreid = iv_datastore_id
            iv_imagesetid = iv_image_set_id ).
        ENDIF.
        DATA(lv_state) = oo_result->get_imagesetstate( ).
        MESSAGE |Image set retrieved with state: { lv_state }.| TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migaccessdeniedex.
        MESSAGE 'Access denied.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migconflictexception.
        MESSAGE 'Conflict error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_miginternalserverex.
        MESSAGE 'Internal server error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migresourcenotfoundex.
        MESSAGE 'Image set not found.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migthrottlingex.
        MESSAGE 'Request throttled.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migvalidationex.
        MESSAGE 'Validation error.' TYPE 'I'.
    ENDTRY.
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetImageSet](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *AWS API-Referenz zum SDK für SAP ABAP*. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Verwendung `GetImageSetMetadata` mit einem AWS SDK oder CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_GetImageSetMetadata_section"></a>

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `GetImageSetMetadata` verwendet wird.

Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen: 
+  [Erste Schritte mit Bildsätzen und Bild-Frames](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md) 

------
#### [ C\$1\$1 ]

**SDK für C\$1\$1**  
Hilfsfunktion zum Abrufen von Bildsatz-Metadaten.  

```
//! Routine which gets a HealthImaging image set's metadata.
/*!
  \param dataStoreID: The HealthImaging data store ID.
  \param imageSetID: The HealthImaging image set ID.
  \param versionID: The HealthImaging image set version ID, ignored if empty.
  \param outputFilePath: The path where the metadata will be stored as gzipped json.
  \param clientConfig: Aws client configuration.
  \\return bool: Function succeeded.
*/
bool AwsDoc::Medical_Imaging::getImageSetMetadata(const Aws::String &dataStoreID,
                                                  const Aws::String &imageSetID,
                                                  const Aws::String &versionID,
                                                  const Aws::String &outputFilePath,
                                                  const Aws::Client::ClientConfiguration &clientConfig) {
    Aws::MedicalImaging::Model::GetImageSetMetadataRequest request;
    request.SetDatastoreId(dataStoreID);
    request.SetImageSetId(imageSetID);
    if (!versionID.empty()) {
        request.SetVersionId(versionID);
    }
    Aws::MedicalImaging::MedicalImagingClient client(clientConfig);
    Aws::MedicalImaging::Model::GetImageSetMetadataOutcome outcome = client.GetImageSetMetadata(
            request);
    if (outcome.IsSuccess()) {
        std::ofstream file(outputFilePath, std::ios::binary);
        auto &metadata = outcome.GetResult().GetImageSetMetadataBlob();
        file << metadata.rdbuf();
    }
    else {
        std::cerr << "Failed to get image set metadata: "
                  << outcome.GetError().GetMessage() << std::endl;
    }

    return outcome.IsSuccess();
}
```
Rufen Sie Bildsatz-Metadaten ohne Version ab.  

```
        if (AwsDoc::Medical_Imaging::getImageSetMetadata(dataStoreID, imageSetID, "", outputFilePath, clientConfig))
        {
            std::cout << "Successfully retrieved image set metadata." << std::endl;
            std::cout << "Metadata stored in: " << outputFilePath << std::endl;
        }
```
Rufen Sie Bildsatz-Metadaten mit Version ab.  

```
        if (AwsDoc::Medical_Imaging::getImageSetMetadata(dataStoreID, imageSetID, versionID, outputFilePath, clientConfig))
        {
            std::cout << "Successfully retrieved image set metadata." << std::endl;
            std::cout << "Metadata stored in: " << outputFilePath << std::endl;
        }
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/GetImageSetMetadata)in der *AWS SDK für C\$1\$1 API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ CLI ]

**AWS CLI**  
**Beispiel 1: So rufen Sie Bildsatz-Metadaten ohne Version ab**  
Im folgenden Codebeispiel für `get-image-set-metadata` werden Metadaten für einen Bildsatz abgerufen, ohne eine Version anzugeben.  
Anmerkung: Der Parameter `outfile` ist erforderlich.  

```
aws medical-imaging get-image-set-metadata \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --image-set-id ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e \
    studymetadata.json.gz
```
Die zurückgegebenen Metadaten werden mit GZIP komprimiert und in der Datei „studymetadata.json.gz“ gespeichert. Um den Inhalt des zurückgegebenen JSON-Objekts anzuzeigen, müssen Sie es zuerst dekomprimieren.  
Ausgabe:  

```
{
    "contentType": "application/json",
    "contentEncoding": "gzip"
}
```
**Beispiel 2: So rufen Sie Bildsatz-Metadaten mit Version ab**  
Im folgenden Codebeispiel für `get-image-set-metadata` werden Metadaten für einen Bildsatz mit einer bestimmten Version abgerufen.  
Anmerkung: Der Parameter `outfile` ist erforderlich.  

```
aws medical-imaging get-image-set-metadata \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --image-set-id ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e \
    --version-id 1 \
    studymetadata.json.gz
```
Die zurückgegebenen Metadaten werden mit GZIP komprimiert und in der Datei „studymetadata.json.gz“ gespeichert. Um den Inhalt des zurückgegebenen JSON-Objekts anzuzeigen, müssen Sie es zuerst dekomprimieren.  
Ausgabe:  

```
{
    "contentType": "application/json",
    "contentEncoding": "gzip"
}
```
Weitere Informationen finden Sie im *AWS HealthImaging Entwicklerhandbuch* unter [Abrufen von Bilddatensatz-Metadaten](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/get-image-set-metadata.html).  
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetImageSetMetadata](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/get-image-set-metadata.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*. 

------
#### [ Java ]

**SDK für Java 2.x**  

```
    public static void getMedicalImageSetMetadata(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
            String destinationPath,
            String datastoreId,
            String imagesetId,
            String versionId) {

        try {
            GetImageSetMetadataRequest.Builder getImageSetMetadataRequestBuilder = GetImageSetMetadataRequest.builder()
                    .datastoreId(datastoreId)
                    .imageSetId(imagesetId);

            if (versionId != null) {
                getImageSetMetadataRequestBuilder = getImageSetMetadataRequestBuilder.versionId(versionId);
            }

            medicalImagingClient.getImageSetMetadata(getImageSetMetadataRequestBuilder.build(),
                    FileSystems.getDefault().getPath(destinationPath));

            System.out.println("Metadata downloaded to " + destinationPath);
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/GetImageSetMetadata)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  
Hilfsfunktion zum Abrufen von Bildsatz-Metadaten.  

```
import { GetImageSetMetadataCommand } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";
import { writeFileSync } from "node:fs";

/**
 * @param {string} metadataFileName - The name of the file for the gzipped metadata.
 * @param {string} datastoreId - The ID of the data store.
 * @param {string} imagesetId - The ID of the image set.
 * @param {string} versionID - The optional version ID of the image set.
 */
export const getImageSetMetadata = async (
  metadataFileName = "metadata.json.gzip",
  datastoreId = "xxxxxxxxxxxxxx",
  imagesetId = "xxxxxxxxxxxxxx",
  versionID = "",
) => {
  const params = { datastoreId: datastoreId, imageSetId: imagesetId };

  if (versionID) {
    params.versionID = versionID;
  }

  const response = await medicalImagingClient.send(
    new GetImageSetMetadataCommand(params),
  );
  const buffer = await response.imageSetMetadataBlob.transformToByteArray();
  writeFileSync(metadataFileName, buffer);

  console.log(response);
  // {
  //     '$metadata': {
  //     httpStatusCode: 200,
  //         requestId: '5219b274-30ff-4986-8cab-48753de3a599',
  //         extendedRequestId: undefined,
  //         cfId: undefined,
  //         attempts: 1,
  //         totalRetryDelay: 0
  // },
  //     contentType: 'application/json',
  //     contentEncoding: 'gzip',
  //     imageSetMetadataBlob: <ref *1> IncomingMessage {}
  // }

  return response;
};
```
Rufen Sie Bildsatz-Metadaten ohne Version ab.  

```
  try {
    await getImageSetMetadata(
      "metadata.json.gzip",
      "12345678901234567890123456789012",
      "12345678901234567890123456789012",
    );
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
```
Rufen Sie Bildsatz-Metadaten mit Version ab.  

```
  try {
    await getImageSetMetadata(
      "metadata2.json.gzip",
      "12345678901234567890123456789012",
      "12345678901234567890123456789012",
      "1",
    );
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/GetImageSetMetadataCommand)in der *AWS SDK für JavaScript API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  
Hilfsfunktion zum Abrufen von Bildsatz-Metadaten.  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def get_image_set_metadata(
        self, metadata_file, datastore_id, image_set_id, version_id=None
    ):
        """
        Get the metadata of an image set.

        :param metadata_file: The file to store the JSON gzipped metadata.
        :param datastore_id: The ID of the data store.
        :param image_set_id: The ID of the image set.
        :param version_id: The version of the image set.
        """
        try:
            if version_id:
                image_set_metadata = self.health_imaging_client.get_image_set_metadata(
                    imageSetId=image_set_id,
                    datastoreId=datastore_id,
                    versionId=version_id,
                )
            else:

                image_set_metadata = self.health_imaging_client.get_image_set_metadata(
                    imageSetId=image_set_id, datastoreId=datastore_id
                )
            print(image_set_metadata)
            with open(metadata_file, "wb") as f:
                for chunk in image_set_metadata["imageSetMetadataBlob"].iter_chunks():
                    if chunk:
                        f.write(chunk)

        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't get image metadata. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
```
Rufen Sie Bildsatz-Metadaten ohne Version ab.  

```
                image_set_metadata = self.health_imaging_client.get_image_set_metadata(
                    imageSetId=image_set_id, datastoreId=datastore_id
                )
```
Rufen Sie Bildsatz-Metadaten mit Version ab.  

```
                image_set_metadata = self.health_imaging_client.get_image_set_metadata(
                    imageSetId=image_set_id,
                    datastoreId=datastore_id,
                    versionId=version_id,
                )
```
Der folgende Code instanziiert das MedicalImagingWrapper Objekt.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/GetImageSetMetadata)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ SAP ABAP ]

**SDK für SAP ABAP**  

```
    TRY.
        " iv_datastore_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        " iv_image_set_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        " iv_version_id = '1' (optional)
        IF iv_version_id IS NOT INITIAL.
          oo_result = lo_mig->getimagesetmetadata(
            iv_datastoreid = iv_datastore_id
            iv_imagesetid = iv_image_set_id
            iv_versionid = iv_version_id ).
        ELSE.
          oo_result = lo_mig->getimagesetmetadata(
            iv_datastoreid = iv_datastore_id
            iv_imagesetid = iv_image_set_id ).
        ENDIF.
        DATA(lv_metadata_blob) = oo_result->get_imagesetmetadatablob( ).
        MESSAGE 'Image set metadata retrieved.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migaccessdeniedex.
        MESSAGE 'Access denied.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migconflictexception.
        MESSAGE 'Conflict error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_miginternalserverex.
        MESSAGE 'Internal server error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migresourcenotfoundex.
        MESSAGE 'Image set not found.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migthrottlingex.
        MESSAGE 'Request throttled.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migvalidationex.
        MESSAGE 'Validation error.' TYPE 'I'.
    ENDTRY.
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [GetImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *AWS API-Referenz zum SDK für SAP ABAP*. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Verwendung `ListDICOMImportJobs` mit einem AWS SDK oder CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_ListDICOMImportJobs_section"></a>

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `ListDICOMImportJobs` verwendet wird.

------
#### [ CLI ]

**AWS CLI**  
**So listen Sie DICOM-Importaufträge auf**  
Im folgenden Codebeispiel für `list-dicom-import-jobs` werden die DICOM-Importaufträge aufgelistet.  

```
aws medical-imaging list-dicom-import-jobs \
    --datastore-id "12345678901234567890123456789012"
```
Ausgabe:  

```
{
    "jobSummaries": [
        {
            "jobId": "09876543210987654321098765432109",
            "jobName": "my-job",
            "jobStatus": "COMPLETED",
            "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
            "dataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/ImportJobDataAccessRole",
            "endedAt": "2022-08-12T11:21:56.504000+00:00",
            "submittedAt": "2022-08-12T11:20:21.734000+00:00"
        }
    ]
}
```
Weitere Informationen finden Sie im *AWS HealthImaging Developer Guide* unter [Auflisten von Importaufträgen](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/list-dicom-import-jobs.html).  
+  Einzelheiten zur API finden Sie unter [DICOMImportJobs auflisten](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/list-dicom-import-jobs.html) in der *AWS CLI Befehlsreferenz*. 

------
#### [ Java ]

**SDK für Java 2.x**  

```
    public static List<DICOMImportJobSummary> listDicomImportJobs(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
            String datastoreId) {

        try {
            ListDicomImportJobsRequest listDicomImportJobsRequest = ListDicomImportJobsRequest.builder()
                    .datastoreId(datastoreId)
                    .build();
            ListDicomImportJobsResponse response = medicalImagingClient.listDICOMImportJobs(listDicomImportJobsRequest);
            return response.jobSummaries();
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }

        return new ArrayList<>();
    }
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie unter [DICOMImportJobs in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz* auflisten](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/ListDICOMImportJobs). 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  

```
import { paginateListDICOMImportJobs } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} datastoreId - The ID of the data store.
 */
export const listDICOMImportJobs = async (
  datastoreId = "xxxxxxxxxxxxxxxxxx",
) => {
  const paginatorConfig = {
    client: medicalImagingClient,
    pageSize: 50,
  };

  const commandParams = { datastoreId: datastoreId };
  const paginator = paginateListDICOMImportJobs(paginatorConfig, commandParams);

  const jobSummaries = [];
  for await (const page of paginator) {
    // Each page contains a list of `jobSummaries`. The list is truncated if is larger than `pageSize`.
    jobSummaries.push(...page.jobSummaries);
    console.log(page);
  }
  // {
  //     '$metadata': {
  //     httpStatusCode: 200,
  //         requestId: '3c20c66e-0797-446a-a1d8-91b742fd15a0',
  //         extendedRequestId: undefined,
  //         cfId: undefined,
  //         attempts: 1,
  //         totalRetryDelay: 0
  // },
  //     jobSummaries: [
  //         {
  //             dataAccessRoleArn: 'arn:aws:iam::xxxxxxxxxxxx:role/dicom_import',
  //             datastoreId: 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
  //             endedAt: 2023-09-22T14:49:51.351Z,
  //             jobId: 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
  //             jobName: 'test-1',
  //             jobStatus: 'COMPLETED',
  //             submittedAt: 2023-09-22T14:48:45.767Z
  // }
  // ]}

  return jobSummaries;
};
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie unter [DICOMImportJobs auflisten](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/ListDICOMImportJobsCommand) in der *AWS SDK für JavaScript API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def list_dicom_import_jobs(self, datastore_id):
        """
        List the DICOM import jobs.

        :param datastore_id: The ID of the data store.
        :return: The list of jobs.
        """
        try:
            paginator = self.health_imaging_client.get_paginator(
                "list_dicom_import_jobs"
            )
            page_iterator = paginator.paginate(datastoreId=datastore_id)
            job_summaries = []
            for page in page_iterator:
                job_summaries.extend(page["jobSummaries"])
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't list DICOM import jobs. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return job_summaries
```
Der folgende Code instanziiert das MedicalImagingWrapper Objekt.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  API-Einzelheiten finden Sie unter *API-Referenz zum [DICOMImportAuflisten von Aufträgen](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/ListDICOMImportJobs) in AWS SDK for Python (Boto3)*. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ SAP ABAP ]

**SDK für SAP ABAP**  

```
    TRY.
        " iv_datastore_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        oo_result = lo_mig->listdicomimportjobs( iv_datastoreid = iv_datastore_id ).
        DATA(lt_jobs) = oo_result->get_jobsummaries( ).
        DATA(lv_count) = lines( lt_jobs ).
        MESSAGE |Found { lv_count } DICOM import jobs.| TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migaccessdeniedex.
        MESSAGE 'Access denied.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migconflictexception.
        MESSAGE 'Conflict error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_miginternalserverex.
        MESSAGE 'Internal server error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migresourcenotfoundex.
        MESSAGE 'Resource not found.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migthrottlingex.
        MESSAGE 'Request throttled.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migvalidationex.
        MESSAGE 'Validation error.' TYPE 'I'.
    ENDTRY.
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie in der Referenz zum [DICOMImportAuflisten von Aufträgen](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html) im *AWS SDK für SAP ABAP API*. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Verwendung `ListDatastores` mit einem AWS SDK oder CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_ListDatastores_section"></a>

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `ListDatastores` verwendet wird.

------
#### [ Bash ]

**AWS CLI mit Bash-Skript**  

```
###############################################################################
# function errecho
#
# This function outputs everything sent to it to STDERR (standard error output).
###############################################################################
function errecho() {
  printf "%s\n" "$*" 1>&2
}

###############################################################################
# function imaging_list_datastores
#
# List the HealthImaging data stores in the account.
#
# Returns:
#       [[datastore_name, datastore_id, datastore_status]]
#    And:
#       0 - If successful.
#       1 - If it fails.
###############################################################################
function imaging_list_datastores() {
  local option OPTARG # Required to use getopts command in a function.
  local error_code
  # bashsupport disable=BP5008
  function usage() {
    echo "function imaging_list_datastores"
    echo "Lists the AWS HealthImaging data stores in the account."
    echo ""
  }

  # Retrieve the calling parameters.
  while getopts "h" option; do
    case "${option}" in
      h)
        usage
        return 0
        ;;
      \?)
        echo "Invalid parameter"
        usage
        return 1
        ;;
    esac
  done
  export OPTIND=1

  local response
  response=$(aws medical-imaging list-datastores \
    --output text \
    --query "datastoreSummaries[*][datastoreName, datastoreId, datastoreStatus]")
  error_code=${?}

  if [[ $error_code -ne 0 ]]; then
    aws_cli_error_log $error_code
    errecho "ERROR: AWS reports list-datastores operation failed.$response"
    return 1
  fi

  echo "$response"

  return 0
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/goto/aws-cli/medical-imaging-2023-07-19/ListDatastores)in der *AWS CLI Befehlsreferenz.* 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/aws-cli/bash-linux/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ CLI ]

**AWS CLI**  
**So listen Sie Datenspeicher auf**  
Im folgenden Codebeispiel für `list-datastores` werden die verfügbaren Datenspeicher aufgelistet.  

```
aws medical-imaging list-datastores
```
Ausgabe:  

```
{
    "datastoreSummaries": [
        {
            "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
            "datastoreName": "TestDatastore123",
            "datastoreStatus": "ACTIVE",
            "datastoreArn": "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012",
            "createdAt": "2022-11-15T23:33:09.643000+00:00",
            "updatedAt": "2022-11-15T23:33:09.643000+00:00"
        }
    ]
}
```
Weitere Informationen finden Sie im *AWS HealthImaging Developer Guide* unter [Auflisten von Datenspeichern](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/list-data-stores.html).  
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListDatastores](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/list-datastores.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*. 

------
#### [ Java ]

**SDK für Java 2.x**  

```
    public static List<DatastoreSummary> listMedicalImagingDatastores(MedicalImagingClient medicalImagingClient) {
        try {
            ListDatastoresRequest datastoreRequest = ListDatastoresRequest.builder()
                    .build();
            ListDatastoresIterable responses = medicalImagingClient.listDatastoresPaginator(datastoreRequest);
            List<DatastoreSummary> datastoreSummaries = new ArrayList<>();

            responses.stream().forEach(response -> datastoreSummaries.addAll(response.datastoreSummaries()));

            return datastoreSummaries;
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }

        return null;
    }
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/ListDatastores)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  

```
import { paginateListDatastores } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

export const listDatastores = async () => {
  const paginatorConfig = {
    client: medicalImagingClient,
    pageSize: 50,
  };

  const commandParams = {};
  const paginator = paginateListDatastores(paginatorConfig, commandParams);

  /**
   * @type {import("@aws-sdk/client-medical-imaging").DatastoreSummary[]}
   */
  const datastoreSummaries = [];
  for await (const page of paginator) {
    // Each page contains a list of `jobSummaries`. The list is truncated if is larger than `pageSize`.
    datastoreSummaries.push(...page.datastoreSummaries);
    console.log(page);
  }
  // {
  //   '$metadata': {
  //       httpStatusCode: 200,
  //       requestId: '6aa99231-d9c2-4716-a46e-edb830116fa3',
  //       extendedRequestId: undefined,
  //       cfId: undefined,
  //       attempts: 1,
  //       totalRetryDelay: 0
  //   },
  //   datastoreSummaries: [
  //     {
  //       createdAt: 2023-08-04T18:49:54.429Z,
  //       datastoreArn: 'arn:aws:medical-imaging:us-east-1:xxxxxxxxx:datastore/xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
  //       datastoreId: 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
  //       datastoreName: 'my_datastore',
  //       datastoreStatus: 'ACTIVE',
  //       updatedAt: 2023-08-04T18:49:54.429Z
  //     }
  //     ...
  //   ]
  // }

  return datastoreSummaries;
};
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/ListDatastoresCommand)in der *AWS SDK für JavaScript API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def list_datastores(self):
        """
        List the data stores.

        :return: The list of data stores.
        """
        try:
            paginator = self.health_imaging_client.get_paginator("list_datastores")
            page_iterator = paginator.paginate()
            datastore_summaries = []
            for page in page_iterator:
                datastore_summaries.extend(page["datastoreSummaries"])
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't list data stores. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return datastore_summaries
```
Der folgende Code instanziiert das MedicalImagingWrapper Objekt.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/ListDatastores)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ SAP ABAP ]

**SDK für SAP ABAP**  

```
    TRY.
        oo_result = lo_mig->listdatastores( ).
        DATA(lt_datastores) = oo_result->get_datastoresummaries( ).
        DATA(lv_count) = lines( lt_datastores ).
        MESSAGE |Found { lv_count } data stores.| TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migaccessdeniedex.
        MESSAGE 'Access denied.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_miginternalserverex.
        MESSAGE 'Internal server error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migthrottlingex.
        MESSAGE 'Request throttled.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migvalidationex.
        MESSAGE 'Validation error.' TYPE 'I'.
    ENDTRY.
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *AWS API-Referenz zum SDK für SAP ABAP*. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Verwendung `ListImageSetVersions` mit einem AWS SDK oder CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_ListImageSetVersions_section"></a>

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `ListImageSetVersions` verwendet wird.

------
#### [ CLI ]

**AWS CLI**  
**So listen Sie Versionen von Bildsätzen auf**  
Im folgendem Codebeispiel für `list-image-set-versions` wird der Versionsverlauf für einen Bildsatz aufgelistet.  

```
aws medical-imaging list-image-set-versions \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --image-set-id ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e
```
Ausgabe:  

```
{
    "imageSetPropertiesList": [
        {
            "ImageSetWorkflowStatus": "UPDATED",
            "versionId": "4",
            "updatedAt": 1680029436.304,
            "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
            "imageSetState": "ACTIVE",
            "createdAt": 1680027126.436
        },
        {
            "ImageSetWorkflowStatus": "UPDATED",
            "versionId": "3",
            "updatedAt": 1680029163.325,
            "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
            "imageSetState": "ACTIVE",
            "createdAt": 1680027126.436
        },
        {
            "ImageSetWorkflowStatus": "COPY_FAILED",
            "versionId": "2",
            "updatedAt": 1680027455.944,
            "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
            "imageSetState": "ACTIVE",
            "message": "INVALID_REQUEST:  Series of SourceImageSet and DestinationImageSet don't match.",
            "createdAt": 1680027126.436
        },
        {
            "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
            "imageSetState": "ACTIVE",
            "versionId": "1",
            "ImageSetWorkflowStatus": "COPIED",
            "createdAt": 1680027126.436
        }
    ]
}
```
Weitere Informationen finden Sie im *AWS HealthImaging Developer Guide* unter [Auflisten von Imageset-Versionen](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/list-image-set-versions.html).  
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListImageSetVersions](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/list-image-set-versions.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*. 

------
#### [ Java ]

**SDK für Java 2.x**  

```
    public static List<ImageSetProperties> listMedicalImageSetVersions(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
            String datastoreId,
            String imagesetId) {
        try {
            ListImageSetVersionsRequest getImageSetRequest = ListImageSetVersionsRequest.builder()
                    .datastoreId(datastoreId)
                    .imageSetId(imagesetId)
                    .build();

            ListImageSetVersionsIterable responses = medicalImagingClient
                    .listImageSetVersionsPaginator(getImageSetRequest);
            List<ImageSetProperties> imageSetProperties = new ArrayList<>();
            responses.stream().forEach(response -> imageSetProperties.addAll(response.imageSetPropertiesList()));

            return imageSetProperties;
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }

        return null;
    }
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListImageSetVersions](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/ListImageSetVersions)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  

```
import { paginateListImageSetVersions } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} datastoreId - The ID of the data store.
 * @param {string} imageSetId - The ID of the image set.
 */
export const listImageSetVersions = async (
  datastoreId = "xxxxxxxxxxxx",
  imageSetId = "xxxxxxxxxxxx",
) => {
  const paginatorConfig = {
    client: medicalImagingClient,
    pageSize: 50,
  };

  const commandParams = { datastoreId, imageSetId };
  const paginator = paginateListImageSetVersions(
    paginatorConfig,
    commandParams,
  );

  const imageSetPropertiesList = [];
  for await (const page of paginator) {
    // Each page contains a list of `jobSummaries`. The list is truncated if is larger than `pageSize`.
    imageSetPropertiesList.push(...page.imageSetPropertiesList);
    console.log(page);
  }
  // {
  //     '$metadata': {
  //         httpStatusCode: 200,
  //         requestId: '74590b37-a002-4827-83f2-3c590279c742',
  //         extendedRequestId: undefined,
  //         cfId: undefined,
  //         attempts: 1,
  //         totalRetryDelay: 0
  //     },
  //     imageSetPropertiesList: [
  //         {
  //             ImageSetWorkflowStatus: 'CREATED',
  //             createdAt: 2023-09-22T14:49:26.427Z,
  //             imageSetId: 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
  //             imageSetState: 'ACTIVE',
  //             versionId: '1'
  //         }]
  // }
  return imageSetPropertiesList;
};
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListImageSetVersions](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/ListImageSetVersionsCommand)in der *AWS SDK für JavaScript API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def list_image_set_versions(self, datastore_id, image_set_id):
        """
        List the image set versions.

        :param datastore_id: The ID of the data store.
        :param image_set_id: The ID of the image set.
        :return: The list of image set versions.
        """
        try:
            paginator = self.health_imaging_client.get_paginator(
                "list_image_set_versions"
            )
            page_iterator = paginator.paginate(
                imageSetId=image_set_id, datastoreId=datastore_id
            )
            image_set_properties_list = []
            for page in page_iterator:
                image_set_properties_list.extend(page["imageSetPropertiesList"])
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't list image set versions. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return image_set_properties_list
```
Der folgende Code instanziiert das MedicalImagingWrapper Objekt.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListImageSetVersions](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/ListImageSetVersions)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ SAP ABAP ]

**SDK für SAP ABAP**  

```
    TRY.
        " iv_datastore_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        " iv_image_set_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        oo_result = lo_mig->listimagesetversions(
          iv_datastoreid = iv_datastore_id
          iv_imagesetid = iv_image_set_id ).
        DATA(lt_versions) = oo_result->get_imagesetpropertieslist( ).
        DATA(lv_count) = lines( lt_versions ).
        MESSAGE |Found { lv_count } image set versions.| TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migaccessdeniedex.
        MESSAGE 'Access denied.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migconflictexception.
        MESSAGE 'Conflict error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_miginternalserverex.
        MESSAGE 'Internal server error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migresourcenotfoundex.
        MESSAGE 'Image set not found.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migthrottlingex.
        MESSAGE 'Request throttled.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migvalidationex.
        MESSAGE 'Validation error.' TYPE 'I'.
    ENDTRY.
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListImageSetVersions](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *AWS API-Referenz zum SDK für SAP ABAP*. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Verwendung `ListTagsForResource` mit einem AWS SDK oder CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_ListTagsForResource_section"></a>

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `ListTagsForResource` verwendet wird.

Aktionsbeispiele sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Sie können diese Aktion in den folgenden Codebeispielen im Kontext sehen: 
+  [Taggen eines Datenspeichers](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingDataStores_section.md) 
+  [Taggen eines Imagesatzes](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingImageSets_section.md) 

------
#### [ CLI ]

**AWS CLI**  
**Beispiel 1: So listen Sie Ressourcen-Tags für einen Datenspeicher auf**  
Im folgenden Codebeispiel für `list-tags-for-resource` werden die Tags für einen Datenspeicher aufgelistet.  

```
aws medical-imaging list-tags-for-resource \
    --resource-arn "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012"
```
Ausgabe:  

```
{
    "tags":{
        "Deployment":"Development"
    }
}
```
**Beispiel 2: So listen Sie Ressourcen-Tags für einen Bildsatz auf**  
Im folgenden Codebeispiel für `list-tags-for-resource` werden die Tags für einen Bildsatz aufgelistet.  

```
aws medical-imaging list-tags-for-resource \
    --resource-arn "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012/imageset/18f88ac7870584f58d56256646b4d92b"
```
Ausgabe:  

```
{
    "tags":{
        "Deployment":"Development"
    }
}
```
Weitere Informationen finden Sie AWS HealthImaging im *AWS HealthImaging Entwicklerhandbuch* unter [Ressourcen taggen mit](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/tagging.html).  
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListTagsForResource](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/list-tags-for-resource.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz.* 

------
#### [ Java ]

**SDK für Java 2.x**  

```
    public static ListTagsForResourceResponse listMedicalImagingResourceTags(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
            String resourceArn) {
        try {
            ListTagsForResourceRequest listTagsForResourceRequest = ListTagsForResourceRequest.builder()
                    .resourceArn(resourceArn)
                    .build();

            return medicalImagingClient.listTagsForResource(listTagsForResourceRequest);
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }

        return null;
    }
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/ListTagsForResource)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  

```
import { ListTagsForResourceCommand } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} resourceArn - The Amazon Resource Name (ARN) for the data store or image set.
 */
export const listTagsForResource = async (
  resourceArn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:abc:datastore/def/imageset/ghi",
) => {
  const response = await medicalImagingClient.send(
    new ListTagsForResourceCommand({ resourceArn: resourceArn }),
  );
  console.log(response);
  // {
  //     '$metadata': {
  //         httpStatusCode: 200,
  //         requestId: '008fc6d3-abec-4870-a155-20fa3631e645',
  //         extendedRequestId: undefined,
  //         cfId: undefined,
  //         attempts: 1,
  //         totalRetryDelay: 0
  //     },
  //     tags: { Deployment: 'Development' }
  // }

  return response;
};
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/ListTagsForResourceCommand)in der *AWS SDK für JavaScript API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def list_tags_for_resource(self, resource_arn):
        """
        List the tags for a resource.

        :param resource_arn: The ARN of the resource.
        :return: The list of tags.
        """
        try:
            tags = self.health_imaging_client.list_tags_for_resource(
                resourceArn=resource_arn
            )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't list tags for resource. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return tags["tags"]
```
Der folgende Code instanziiert das MedicalImagingWrapper Objekt.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/ListTagsForResource)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ SAP ABAP ]

**SDK für SAP ABAP**  

```
    TRY.
        " iv_resource_arn = 'arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012'
        oo_result = lo_mig->listtagsforresource( iv_resourcearn = iv_resource_arn ).
        DATA(lt_tags) = oo_result->get_tags( ).
        DATA(lv_count) = lines( lt_tags ).
        MESSAGE |Found { lv_count } tags for resource.| TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migaccessdeniedex.
        MESSAGE 'Access denied.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_miginternalserverex.
        MESSAGE 'Internal server error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migresourcenotfoundex.
        MESSAGE 'Resource not found.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migthrottlingex.
        MESSAGE 'Request throttled.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migvalidationex.
        MESSAGE 'Validation error.' TYPE 'I'.
    ENDTRY.
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *AWS API-Referenz zum SDK für SAP ABAP*. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Verwendung `SearchImageSets` mit einem AWS SDK oder CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_SearchImageSets_section"></a>

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `SearchImageSets` verwendet wird.

Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen: 
+  [Erste Schritte mit Bildsätzen und Bild-Frames](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md) 

------
#### [ C\$1\$1 ]

**SDK für C\$1\$1**  
Die Hilfsfunktion für die Suche nach Bildsätzen.  

```
//! Routine which searches for image sets based on defined input attributes.
/*!
  \param dataStoreID: The HealthImaging data store ID.
  \param searchCriteria: A search criteria instance.
  \param imageSetResults: Vector to receive the image set IDs.
  \param clientConfig: Aws client configuration.
  \return bool: Function succeeded.
  */
bool AwsDoc::Medical_Imaging::searchImageSets(const Aws::String &dataStoreID,
                                              const Aws::MedicalImaging::Model::SearchCriteria &searchCriteria,
                                              Aws::Vector<Aws::String> &imageSetResults,
                                              const Aws::Client::ClientConfiguration &clientConfig) {
    Aws::MedicalImaging::MedicalImagingClient client(clientConfig);
    Aws::MedicalImaging::Model::SearchImageSetsRequest request;
    request.SetDatastoreId(dataStoreID);
    request.SetSearchCriteria(searchCriteria);

    Aws::String nextToken; // Used for paginated results.
    bool result = true;
    do {
        if (!nextToken.empty()) {
            request.SetNextToken(nextToken);
        }

        Aws::MedicalImaging::Model::SearchImageSetsOutcome outcome = client.SearchImageSets(
                request);
        if (outcome.IsSuccess()) {
            for (auto &imageSetMetadataSummary: outcome.GetResult().GetImageSetsMetadataSummaries()) {
                imageSetResults.push_back(imageSetMetadataSummary.GetImageSetId());
            }

            nextToken = outcome.GetResult().GetNextToken();
        }
        else {
            std::cout << "Error: " << outcome.GetError().GetMessage() << std::endl;
            result = false;
        }
    } while (!nextToken.empty());

    return result;
}
```
Anwendungsfall 1: EQUAL-Operator.  

```
        Aws::Vector<Aws::String> imageIDsForPatientID;
        Aws::MedicalImaging::Model::SearchCriteria searchCriteriaEqualsPatientID;
        Aws::Vector<Aws::MedicalImaging::Model::SearchFilter> patientIDSearchFilters = {
                Aws::MedicalImaging::Model::SearchFilter().WithOperator(Aws::MedicalImaging::Model::Operator::EQUAL)
                .WithValues({Aws::MedicalImaging::Model::SearchByAttributeValue().WithDICOMPatientId(patientID)})
        };

        searchCriteriaEqualsPatientID.SetFilters(patientIDSearchFilters);
        bool result = AwsDoc::Medical_Imaging::searchImageSets(dataStoreID,
                                                               searchCriteriaEqualsPatientID,
                                                               imageIDsForPatientID,
                                                               clientConfig);
        if (result) {
            std::cout << imageIDsForPatientID.size() << " image sets found for the patient with ID '"
            <<  patientID << "'." << std::endl;
            for (auto &imageSetResult : imageIDsForPatientID) {
                std::cout << "  Image set with ID '" << imageSetResult << std::endl;
            }
        }
```
Anwendungsfall \$12: BETWEEN-Operator mit DICOMStudy Datum und DICOMStudy Uhrzeit.   

```
         Aws::MedicalImaging::Model::SearchByAttributeValue useCase2StartDate;
        useCase2StartDate.SetDICOMStudyDateAndTime(Aws::MedicalImaging::Model::DICOMStudyDateAndTime()
        .WithDICOMStudyDate("19990101")
        .WithDICOMStudyTime("000000.000"));

        Aws::MedicalImaging::Model::SearchByAttributeValue useCase2EndDate;
        useCase2EndDate.SetDICOMStudyDateAndTime(Aws::MedicalImaging::Model::DICOMStudyDateAndTime()
        .WithDICOMStudyDate(Aws::Utils::DateTime(std::chrono::system_clock::now()).ToLocalTimeString("%Y%m%d"))
        .WithDICOMStudyTime("000000.000"));

        Aws::MedicalImaging::Model::SearchFilter useCase2SearchFilter;
        useCase2SearchFilter.SetValues({useCase2StartDate, useCase2EndDate});
        useCase2SearchFilter.SetOperator(Aws::MedicalImaging::Model::Operator::BETWEEN);

        Aws::MedicalImaging::Model::SearchCriteria useCase2SearchCriteria;
        useCase2SearchCriteria.SetFilters({useCase2SearchFilter});

        Aws::Vector<Aws::String> usesCase2Results;
        result = AwsDoc::Medical_Imaging::searchImageSets(dataStoreID,
                                                          useCase2SearchCriteria,
                                                          usesCase2Results,
                                                          clientConfig);
        if (result) {
            std::cout << usesCase2Results.size() << " image sets found for between 1999/01/01 and present."
                      <<  std::endl;
            for (auto &imageSetResult : usesCase2Results) {
                std::cout << "  Image set with ID '" << imageSetResult << std::endl;
            }
        }
```
Anwendungsfall 3: BETWEEN-Operator mit createdAt. Zeitstudien wurden bisher fortgeführt.   

```
        Aws::MedicalImaging::Model::SearchByAttributeValue useCase3StartDate;
        useCase3StartDate.SetCreatedAt(Aws::Utils::DateTime("20231130T000000000Z",Aws::Utils::DateFormat::ISO_8601_BASIC));

        Aws::MedicalImaging::Model::SearchByAttributeValue useCase3EndDate;
        useCase3EndDate.SetCreatedAt(Aws::Utils::DateTime(std::chrono::system_clock::now()));

        Aws::MedicalImaging::Model::SearchFilter useCase3SearchFilter;
        useCase3SearchFilter.SetValues({useCase3StartDate, useCase3EndDate});
        useCase3SearchFilter.SetOperator(Aws::MedicalImaging::Model::Operator::BETWEEN);

        Aws::MedicalImaging::Model::SearchCriteria useCase3SearchCriteria;
        useCase3SearchCriteria.SetFilters({useCase3SearchFilter});

        Aws::Vector<Aws::String> usesCase3Results;
        result = AwsDoc::Medical_Imaging::searchImageSets(dataStoreID,
                                                          useCase3SearchCriteria,
                                                          usesCase3Results,
                                                          clientConfig);
        if (result) {
            std::cout << usesCase3Results.size() << " image sets found for created between 2023/11/30 and present."
                      <<  std::endl;
            for (auto &imageSetResult : usesCase3Results) {
                std::cout << "  Image set with ID '" << imageSetResult << std::endl;
            }
        }
```
Anwendungsfall \$14: EQUAL-Operator für DICOMSeries instanceUID und BETWEEN für updatedAt und sortiere die Antwort in ASC-Reihenfolge für das Feld updatedAt.   

```
        Aws::MedicalImaging::Model::SearchByAttributeValue useCase4StartDate;
        useCase4StartDate.SetUpdatedAt(Aws::Utils::DateTime("20231130T000000000Z",Aws::Utils::DateFormat::ISO_8601_BASIC));

        Aws::MedicalImaging::Model::SearchByAttributeValue useCase4EndDate;
        useCase4EndDate.SetUpdatedAt(Aws::Utils::DateTime(std::chrono::system_clock::now()));

        Aws::MedicalImaging::Model::SearchFilter useCase4SearchFilterBetween;
        useCase4SearchFilterBetween.SetValues({useCase4StartDate, useCase4EndDate});
        useCase4SearchFilterBetween.SetOperator(Aws::MedicalImaging::Model::Operator::BETWEEN);

        Aws::MedicalImaging::Model::SearchByAttributeValue seriesInstanceUID;
        seriesInstanceUID.SetDICOMSeriesInstanceUID(dicomSeriesInstanceUID);

        Aws::MedicalImaging::Model::SearchFilter useCase4SearchFilterEqual;
        useCase4SearchFilterEqual.SetValues({seriesInstanceUID});
        useCase4SearchFilterEqual.SetOperator(Aws::MedicalImaging::Model::Operator::EQUAL);

        Aws::MedicalImaging::Model::SearchCriteria useCase4SearchCriteria;
        useCase4SearchCriteria.SetFilters({useCase4SearchFilterBetween, useCase4SearchFilterEqual});

        Aws::MedicalImaging::Model::Sort useCase4Sort;
        useCase4Sort.SetSortField(Aws::MedicalImaging::Model::SortField::updatedAt);
        useCase4Sort.SetSortOrder(Aws::MedicalImaging::Model::SortOrder::ASC);

        useCase4SearchCriteria.SetSort(useCase4Sort);

        Aws::Vector<Aws::String> usesCase4Results;
        result = AwsDoc::Medical_Imaging::searchImageSets(dataStoreID,
                                                          useCase4SearchCriteria,
                                                          usesCase4Results,
                                                          clientConfig);
        if (result) {
            std::cout << usesCase4Results.size() << " image sets found for EQUAL operator "
            << "on DICOMSeriesInstanceUID and BETWEEN on updatedAt and sort response\n"
            <<  "in ASC order on updatedAt field." <<  std::endl;
            for (auto &imageSetResult : usesCase4Results) {
                std::cout << "  Image set with ID '" << imageSetResult << std::endl;
            }
        }
```
+  *Einzelheiten zur API finden Sie in der API-Referenz. [SearchImageSets](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/SearchImageSets)AWS SDK für C\$1\$1 * 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ CLI ]

**AWS CLI**  
**Beispiel 1: So suchen Sie nach Bilddatensätzen mit einem EQUAL-Operator**  
Im folgenden Codebeispiel für `search-image-sets` wird der EQUAL-Operator verwendet, um Bildsätze auf der Grundlage eines bestimmten Werts zu durchsuchen.  

```
aws medical-imaging search-image-sets \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --search-criteria file://search-criteria.json
```
Inhalt von `search-criteria.json`  

```
{
    "filters": [{
        "values": [{"DICOMPatientId" : "SUBJECT08701"}],
        "operator": "EQUAL"
    }]
}
```
Ausgabe:  

```
{
    "imageSetsMetadataSummaries": [{
        "imageSetId": "09876543210987654321098765432109",
        "createdAt": "2022-12-06T21:40:59.429000+00:00",
        "version": 1,
        "DICOMTags": {
            "DICOMStudyId": "2011201407",
            "DICOMStudyDate": "19991122",
             "DICOMPatientSex": "F",
             "DICOMStudyInstanceUID": "1.2.840.99999999.84710745.943275268089",
             "DICOMPatientBirthDate": "19201120",
             "DICOMStudyDescription": "UNKNOWN",
             "DICOMPatientId": "SUBJECT08701",
             "DICOMPatientName": "Melissa844 Huel628",
             "DICOMNumberOfStudyRelatedInstances": 1,
             "DICOMStudyTime": "140728",
             "DICOMNumberOfStudyRelatedSeries": 1
            },
        "updatedAt": "2022-12-06T21:40:59.429000+00:00"
    }]
}
```
**Beispiel 2: Um Bilddatensätze mit einem BETWEEN-Operator unter Verwendung von DICOMStudy Datum und DICOMStudy Uhrzeit zu durchsuchen**  
Im folgenden Codebeispiel für `search-image-sets` wird nach Bildsätzen mit DICOM-Studien gesucht, die zwischen dem 1. Januar 1990 (12:00 Uhr) und dem 1. Januar 2023 (12:00 Uhr) generiert wurden.  
Hinweis: Die DICOMStudy Uhrzeit ist optional. Wenn der Parameter nicht vorhanden ist, ist 12:00 Uhr (Beginn des Tages) der Zeitwert für die Datumsangaben, die für die Filterung bereitgestellt werden.  

```
aws medical-imaging search-image-sets \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --search-criteria file://search-criteria.json
```
Inhalt von `search-criteria.json`  

```
{
    "filters": [{
        "values": [{
            "DICOMStudyDateAndTime": {
                "DICOMStudyDate": "19900101",
                "DICOMStudyTime": "000000"
            }
        },
        {
            "DICOMStudyDateAndTime": {
                "DICOMStudyDate": "20230101",
                "DICOMStudyTime": "000000"
            }
        }],
        "operator": "BETWEEN"
    }]
}
```
Ausgabe:  

```
{
    "imageSetsMetadataSummaries": [{
        "imageSetId": "09876543210987654321098765432109",
        "createdAt": "2022-12-06T21:40:59.429000+00:00",
        "version": 1,
        "DICOMTags": {
            "DICOMStudyId": "2011201407",
            "DICOMStudyDate": "19991122",
            "DICOMPatientSex": "F",
            "DICOMStudyInstanceUID": "1.2.840.99999999.84710745.943275268089",
            "DICOMPatientBirthDate": "19201120",
            "DICOMStudyDescription": "UNKNOWN",
            "DICOMPatientId": "SUBJECT08701",
            "DICOMPatientName": "Melissa844 Huel628",
            "DICOMNumberOfStudyRelatedInstances": 1,
            "DICOMStudyTime": "140728",
            "DICOMNumberOfStudyRelatedSeries": 1
        },
        "updatedAt": "2022-12-06T21:40:59.429000+00:00"
    }]
}
```
**Beispiel 3: So suchen Sie Bildsätze mit einem BETWEEN-Operator mithilfe von createdAt (Zeitstudien wurden bisher fortgeführt)**  
Im folgenden `search-image-sets` Codebeispiel wird nach Bilddatensätzen gesucht, bei denen DICOM-Studien HealthImaging zwischen den Zeitbereichen in der UTC-Zeitzone persistiert wurden.  
Hinweis: Geben Sie „createdAt“ in dem im Beispiel aufgeführten Format an („1985-04-12T23:20:50.52Z“).  

```
aws medical-imaging search-image-sets \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --search-criteria  file://search-criteria.json
```
Inhalt von `search-criteria.json`  

```
{
    "filters": [{
        "values": [{
            "createdAt": "1985-04-12T23:20:50.52Z"
        },
        {
            "createdAt": "2022-04-12T23:20:50.52Z"
        }],
        "operator": "BETWEEN"
    }]
}
```
Ausgabe:  

```
{
    "imageSetsMetadataSummaries": [{
        "imageSetId": "09876543210987654321098765432109",
        "createdAt": "2022-12-06T21:40:59.429000+00:00",
        "version": 1,
        "DICOMTags": {
            "DICOMStudyId": "2011201407",
            "DICOMStudyDate": "19991122",
            "DICOMPatientSex": "F",
            "DICOMStudyInstanceUID": "1.2.840.99999999.84710745.943275268089",
            "DICOMPatientBirthDate": "19201120",
            "DICOMStudyDescription": "UNKNOWN",
            "DICOMPatientId": "SUBJECT08701",
            "DICOMPatientName": "Melissa844 Huel628",
            "DICOMNumberOfStudyRelatedInstances": 1,
            "DICOMStudyTime": "140728",
            "DICOMNumberOfStudyRelatedSeries": 1
        },
        "lastUpdatedAt": "2022-12-06T21:40:59.429000+00:00"
    }]
}
```
**Beispiel 4: Um Bilddatensätze mit einem EQUAL-Operator für DICOMSeries instanceUID und BETWEEN für updatedAt zu durchsuchen und die Antwort in ASC-Reihenfolge im Feld updatedAt zu sortieren**  
Das folgende `search-image-sets` Codebeispiel sucht nach Bilddatensätzen mit einem EQUAL-Operator für DICOMSeries instanceUID und BETWEEN für updatedAt und sortiert die Antwort in ASC-Reihenfolge im Feld updatedAt.  
Hinweis: Geben Sie „updatedAt“ in dem im Beispiel aufgeführten Format an („1985-04-12T23:20:50.52Z“).  

```
aws medical-imaging search-image-sets \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --search-criteria  file://search-criteria.json
```
Inhalt von `search-criteria.json`  

```
{
    "filters": [{
        "values": [{
            "updatedAt": "2024-03-11T15:00:05.074000-07:00"
        }, {
            "updatedAt": "2024-03-11T16:00:05.074000-07:00"
        }],
        "operator": "BETWEEN"
    }, {
        "values": [{
            "DICOMSeriesInstanceUID": "1.2.840.99999999.84710745.943275268089"
        }],
        "operator": "EQUAL"
    }],
    "sort": {
        "sortField": "updatedAt",
        "sortOrder": "ASC"
    }
}
```
Ausgabe:  

```
{
    "imageSetsMetadataSummaries": [{
        "imageSetId": "09876543210987654321098765432109",
        "createdAt": "2022-12-06T21:40:59.429000+00:00",
        "version": 1,
        "DICOMTags": {
            "DICOMStudyId": "2011201407",
            "DICOMStudyDate": "19991122",
            "DICOMPatientSex": "F",
            "DICOMStudyInstanceUID": "1.2.840.99999999.84710745.943275268089",
            "DICOMPatientBirthDate": "19201120",
            "DICOMStudyDescription": "UNKNOWN",
            "DICOMPatientId": "SUBJECT08701",
            "DICOMPatientName": "Melissa844 Huel628",
            "DICOMNumberOfStudyRelatedInstances": 1,
            "DICOMStudyTime": "140728",
            "DICOMNumberOfStudyRelatedSeries": 1
        },
        "lastUpdatedAt": "2022-12-06T21:40:59.429000+00:00"
    }]
}
```
[https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/search-image-sets.html](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/search-image-sets.html)  
+  Einzelheiten zur API finden Sie [SearchImageSets](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/search-image-sets.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*. 

------
#### [ Java ]

**SDK für Java 2.x**  
Die Hilfsfunktion für die Suche nach Bildsätzen.  

```
    public static List<ImageSetsMetadataSummary> searchMedicalImagingImageSets(
            MedicalImagingClient medicalImagingClient,
            String datastoreId, SearchCriteria searchCriteria) {
        try {
            SearchImageSetsRequest datastoreRequest = SearchImageSetsRequest.builder()
                    .datastoreId(datastoreId)
                    .searchCriteria(searchCriteria)
                    .build();
            SearchImageSetsIterable responses = medicalImagingClient
                    .searchImageSetsPaginator(datastoreRequest);
            List<ImageSetsMetadataSummary> imageSetsMetadataSummaries = new ArrayList<>();

            responses.stream().forEach(response -> imageSetsMetadataSummaries
                    .addAll(response.imageSetsMetadataSummaries()));

            return imageSetsMetadataSummaries;
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }

        return null;
    }
```
Anwendungsfall 1: EQUAL-Operator.  

```
        List<SearchFilter> searchFilters = Collections.singletonList(SearchFilter.builder()
                .operator(Operator.EQUAL)
                .values(SearchByAttributeValue.builder()
                        .dicomPatientId(patientId)
                        .build())
                .build());

        SearchCriteria searchCriteria = SearchCriteria.builder()
                .filters(searchFilters)
                .build();

        List<ImageSetsMetadataSummary> imageSetsMetadataSummaries = searchMedicalImagingImageSets(
                medicalImagingClient,
                datastoreId, searchCriteria);
        if (imageSetsMetadataSummaries != null) {
            System.out.println("The image sets for patient " + patientId + " are:\n"
                    + imageSetsMetadataSummaries);
            System.out.println();
        }
```
Anwendungsfall \$12: BETWEEN-Operator mit DICOMStudy Datum und DICOMStudy Uhrzeit.   

```
        DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd");
        searchFilters = Collections.singletonList(SearchFilter.builder()
                .operator(Operator.BETWEEN)
                .values(SearchByAttributeValue.builder()
                                .dicomStudyDateAndTime(DICOMStudyDateAndTime.builder()
                                        .dicomStudyDate("19990101")
                                        .dicomStudyTime("000000.000")
                                        .build())
                                .build(),
                        SearchByAttributeValue.builder()
                                .dicomStudyDateAndTime(DICOMStudyDateAndTime.builder()
                                        .dicomStudyDate((LocalDate.now()
                                                .format(formatter)))
                                        .dicomStudyTime("000000.000")
                                        .build())
                                .build())
                .build());

        searchCriteria = SearchCriteria.builder()
                .filters(searchFilters)
                .build();

        imageSetsMetadataSummaries = searchMedicalImagingImageSets(medicalImagingClient,
                datastoreId, searchCriteria);
        if (imageSetsMetadataSummaries != null) {
            System.out.println(
                    "The image sets searched with BETWEEN operator using DICOMStudyDate and DICOMStudyTime are:\n"
                            +
                            imageSetsMetadataSummaries);
            System.out.println();
        }
```
Anwendungsfall 3: BETWEEN-Operator mit createdAt. Zeitstudien wurden bisher fortgeführt.   

```
        searchFilters = Collections.singletonList(SearchFilter.builder()
                .operator(Operator.BETWEEN)
                .values(SearchByAttributeValue.builder()
                                .createdAt(Instant.parse("1985-04-12T23:20:50.52Z"))
                                .build(),
                        SearchByAttributeValue.builder()
                                .createdAt(Instant.now())
                                .build())
                .build());

        searchCriteria = SearchCriteria.builder()
                .filters(searchFilters)
                .build();
        imageSetsMetadataSummaries = searchMedicalImagingImageSets(medicalImagingClient,
                datastoreId, searchCriteria);
        if (imageSetsMetadataSummaries != null) {
            System.out.println("The image sets searched with BETWEEN operator using createdAt are:\n "
                    + imageSetsMetadataSummaries);
            System.out.println();
        }
```
Anwendungsfall \$14: EQUAL-Operator für DICOMSeries instanceUID und BETWEEN für updatedAt und sortiere die Antwort in ASC-Reihenfolge für das Feld updatedAt.   

```
        Instant startDate = Instant.parse("1985-04-12T23:20:50.52Z");
        Instant endDate = Instant.now();

        searchFilters = Arrays.asList(
                SearchFilter.builder()
                        .operator(Operator.EQUAL)
                        .values(SearchByAttributeValue.builder()
                                .dicomSeriesInstanceUID(seriesInstanceUID)
                                .build())
                        .build(),
                SearchFilter.builder()
                        .operator(Operator.BETWEEN)
                        .values(
                                SearchByAttributeValue.builder().updatedAt(startDate).build(),
                                SearchByAttributeValue.builder().updatedAt(endDate).build()
                        ).build());

        Sort sort = Sort.builder().sortOrder(SortOrder.ASC).sortField(SortField.UPDATED_AT).build();

        searchCriteria = SearchCriteria.builder()
                .filters(searchFilters)
                .sort(sort)
                .build();

        imageSetsMetadataSummaries = searchMedicalImagingImageSets(medicalImagingClient,
                datastoreId, searchCriteria);
        if (imageSetsMetadataSummaries != null) {
            System.out.println("The image sets searched with EQUAL operator on DICOMSeriesInstanceUID and BETWEEN on updatedAt and sort response\n" +
                    "in ASC order on updatedAt field are:\n "
                    + imageSetsMetadataSummaries);
            System.out.println();
        }
```
+  *Einzelheiten zur API finden Sie in der API-Referenz. [SearchImageSets](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/SearchImageSets)AWS SDK for Java 2.x * 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  
Die Hilfsfunktion für die Suche nach Bildsätzen.  

```
import { paginateSearchImageSets } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} datastoreId - The data store's ID.
 * @param { import('@aws-sdk/client-medical-imaging').SearchFilter[] } filters - The search criteria filters.
 * @param { import('@aws-sdk/client-medical-imaging').Sort } sort - The search criteria sort.
 */
export const searchImageSets = async (
  datastoreId = "xxxxxxxx",
  searchCriteria = {},
) => {
  const paginatorConfig = {
    client: medicalImagingClient,
    pageSize: 50,
  };

  const commandParams = {
    datastoreId: datastoreId,
    searchCriteria: searchCriteria,
  };

  const paginator = paginateSearchImageSets(paginatorConfig, commandParams);

  const imageSetsMetadataSummaries = [];
  for await (const page of paginator) {
    // Each page contains a list of `jobSummaries`. The list is truncated if is larger than `pageSize`.
    imageSetsMetadataSummaries.push(...page.imageSetsMetadataSummaries);
    console.log(page);
  }
  // {
  //     '$metadata': {
  //         httpStatusCode: 200,
  //         requestId: 'f009ea9c-84ca-4749-b5b6-7164f00a5ada',
  //         extendedRequestId: undefined,
  //         cfId: undefined,
  //         attempts: 1,
  //         totalRetryDelay: 0
  //     },
  //     imageSetsMetadataSummaries: [
  //         {
  //             DICOMTags: [Object],
  //             createdAt: "2023-09-19T16:59:40.551Z",
  //             imageSetId: '7f75e1b5c0f40eac2b24cf712f485f50',
  //             updatedAt: "2023-09-19T16:59:40.551Z",
  //             version: 1
  //         }]
  // }

  return imageSetsMetadataSummaries;
};
```
Anwendungsfall 1: EQUAL-Operator.  

```
  const datastoreId = "12345678901234567890123456789012";

  try {
    const searchCriteria = {
      filters: [
        {
          values: [{ DICOMPatientId: "1234567" }],
          operator: "EQUAL",
        },
      ],
    };

    await searchImageSets(datastoreId, searchCriteria);
  } catch (err) {
    console.error(err);
  }
```
Anwendungsfall \$12: BETWEEN-Operator, der DICOMStudy Datum und DICOMStudy Uhrzeit verwendet.   

```
  const datastoreId = "12345678901234567890123456789012";

  try {
    const searchCriteria = {
      filters: [
        {
          values: [
            {
              DICOMStudyDateAndTime: {
                DICOMStudyDate: "19900101",
                DICOMStudyTime: "000000",
              },
            },
            {
              DICOMStudyDateAndTime: {
                DICOMStudyDate: "20230901",
                DICOMStudyTime: "000000",
              },
            },
          ],
          operator: "BETWEEN",
        },
      ],
    };

    await searchImageSets(datastoreId, searchCriteria);
  } catch (err) {
    console.error(err);
  }
```
Anwendungsfall 3: BETWEEN-Operator mit createdAt. Zeitstudien wurden bisher fortgeführt.   

```
  const datastoreId = "12345678901234567890123456789012";

  try {
    const searchCriteria = {
      filters: [
        {
          values: [
            { createdAt: new Date("1985-04-12T23:20:50.52Z") },
            { createdAt: new Date() },
          ],
          operator: "BETWEEN",
        },
      ],
    };

    await searchImageSets(datastoreId, searchCriteria);
  } catch (err) {
    console.error(err);
  }
```
Anwendungsfall \$14: EQUAL-Operator für DICOMSeries instanceUID und BETWEEN für updatedAt und sortiere die Antwort in ASC-Reihenfolge für das Feld updatedAt.   

```
  const datastoreId = "12345678901234567890123456789012";

  try {
    const searchCriteria = {
      filters: [
        {
          values: [
            { updatedAt: new Date("1985-04-12T23:20:50.52Z") },
            { updatedAt: new Date() },
          ],
          operator: "BETWEEN",
        },
        {
          values: [
            {
              DICOMSeriesInstanceUID:
                "1.1.123.123456.1.12.1.1234567890.1234.12345678.123",
            },
          ],
          operator: "EQUAL",
        },
      ],
      sort: {
        sortOrder: "ASC",
        sortField: "updatedAt",
      },
    };

    await searchImageSets(datastoreId, searchCriteria);
  } catch (err) {
    console.error(err);
  }
```
+  *Einzelheiten zur API finden Sie in der API-Referenz. [SearchImageSets](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/SearchImageSetsCommand)AWS SDK für JavaScript * 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  
Die Hilfsfunktion für die Suche nach Bildsätzen.  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def search_image_sets(self, datastore_id, search_filter):
        """
        Search for image sets.

        :param datastore_id: The ID of the data store.
        :param search_filter: The search filter.
            For example: {"filters" : [{ "operator": "EQUAL", "values": [{"DICOMPatientId": "3524578"}]}]}.
        :return: The list of image sets.
        """
        try:
            paginator = self.health_imaging_client.get_paginator("search_image_sets")
            page_iterator = paginator.paginate(
                datastoreId=datastore_id, searchCriteria=search_filter
            )
            metadata_summaries = []
            for page in page_iterator:
                metadata_summaries.extend(page["imageSetsMetadataSummaries"])
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't search image sets. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return metadata_summaries
```
Anwendungsfall 1: EQUAL-Operator.  

```
        search_filter = {
            "filters": [
                {"operator": "EQUAL", "values": [{"DICOMPatientId": patient_id}]}
            ]
        }

        image_sets = self.search_image_sets(data_store_id, search_filter)
        print(f"Image sets found with EQUAL operator\n{image_sets}")
```
Anwendungsfall \$12: BETWEEN-Operator mit DICOMStudy Datum und DICOMStudy Uhrzeit.   

```
        search_filter = {
            "filters": [
                {
                    "operator": "BETWEEN",
                    "values": [
                        {
                            "DICOMStudyDateAndTime": {
                                "DICOMStudyDate": "19900101",
                                "DICOMStudyTime": "000000",
                            }
                        },
                        {
                            "DICOMStudyDateAndTime": {
                                "DICOMStudyDate": "20230101",
                                "DICOMStudyTime": "000000",
                            }
                        },
                    ],
                }
            ]
        }

        image_sets = self.search_image_sets(data_store_id, search_filter)
        print(
            f"Image sets found with BETWEEN operator using DICOMStudyDate and DICOMStudyTime\n{image_sets}"
        )
```
Anwendungsfall 3: BETWEEN-Operator mit createdAt. Zeitstudien wurden bisher fortgeführt.   

```
        search_filter = {
            "filters": [
                {
                    "values": [
                        {
                            "createdAt": datetime.datetime(
                                2021, 8, 4, 14, 49, 54, 429000
                            )
                        },
                        {
                            "createdAt": datetime.datetime.now()
                            + datetime.timedelta(days=1)
                        },
                    ],
                    "operator": "BETWEEN",
                }
            ]
        }

        recent_image_sets = self.search_image_sets(data_store_id, search_filter)
        print(
            f"Image sets found with with BETWEEN operator using createdAt\n{recent_image_sets}"
        )
```
Anwendungsfall \$14: EQUAL-Operator für DICOMSeries instanceUID und BETWEEN für updatedAt und sortiere die Antwort in ASC-Reihenfolge für das Feld updatedAt.   

```
        search_filter = {
            "filters": [
                {
                    "values": [
                        {
                            "updatedAt": datetime.datetime(
                                2021, 8, 4, 14, 49, 54, 429000
                            )
                        },
                        {
                            "updatedAt": datetime.datetime.now()
                            + datetime.timedelta(days=1)
                        },
                    ],
                    "operator": "BETWEEN",
                },
                {
                    "values": [{"DICOMSeriesInstanceUID": series_instance_uid}],
                    "operator": "EQUAL",
                },
            ],
            "sort": {
                "sortOrder": "ASC",
                "sortField": "updatedAt",
            },
        }

        image_sets = self.search_image_sets(data_store_id, search_filter)
        print(
            "Image sets found with EQUAL operator on DICOMSeriesInstanceUID and BETWEEN on updatedAt and"
        )
        print(f"sort response in ASC order on updatedAt field\n{image_sets}")
```
 MedicalImagingWrapper Der folgende Code instanziiert das Objekt.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [SearchImageSets](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/SearchImageSets)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ SAP ABAP ]

**SDK für SAP ABAP**  

```
    TRY.
        " iv_datastore_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        oo_result = lo_mig->searchimagesets(
          iv_datastoreid = iv_datastore_id
          io_searchcriteria = io_search_criteria ).
        DATA(lt_imagesets) = oo_result->get_imagesetsmetadatasums( ).
        DATA(lv_count) = lines( lt_imagesets ).
        MESSAGE |Found { lv_count } image sets.| TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migaccessdeniedex.
        MESSAGE 'Access denied.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migconflictexception.
        MESSAGE 'Conflict error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_miginternalserverex.
        MESSAGE 'Internal server error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migresourcenotfoundex.
        MESSAGE 'Resource not found.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migthrottlingex.
        MESSAGE 'Request throttled.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migvalidationex.
        MESSAGE 'Validation error.' TYPE 'I'.
    ENDTRY.
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [SearchImageSets](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *AWS API-Referenz zum SDK für SAP ABAP*. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Verwendung `StartDICOMImportJob` mit einem AWS SDK oder CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_StartDICOMImportJob_section"></a>

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `StartDICOMImportJob` verwendet wird.

Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen: 
+  [Erste Schritte mit Bildsätzen und Bild-Frames](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md) 

------
#### [ C\$1\$1 ]

**SDK für C\$1\$1**  

```
//! Routine which starts a HealthImaging import job.
/*!
  \param dataStoreID: The HealthImaging data store ID.
  \param inputBucketName: The name of the Amazon S3 bucket containing the DICOM files.
  \param inputDirectory: The directory in the S3 bucket containing the DICOM files.
  \param outputBucketName: The name of the S3 bucket for the output.
  \param outputDirectory: The directory in the S3 bucket to store the output.
  \param roleArn: The ARN of the IAM role with permissions for the import.
  \param importJobId: A string to receive the import job ID.
  \param clientConfig: Aws client configuration.
  \return bool: Function succeeded.
  */
bool AwsDoc::Medical_Imaging::startDICOMImportJob(
        const Aws::String &dataStoreID, const Aws::String &inputBucketName,
        const Aws::String &inputDirectory, const Aws::String &outputBucketName,
        const Aws::String &outputDirectory, const Aws::String &roleArn,
        Aws::String &importJobId,
        const Aws::Client::ClientConfiguration &clientConfig) {
    Aws::MedicalImaging::MedicalImagingClient medicalImagingClient(clientConfig);
    Aws::String inputURI = "s3://" + inputBucketName + "/" + inputDirectory + "/";
    Aws::String outputURI = "s3://" + outputBucketName + "/" + outputDirectory + "/";
    Aws::MedicalImaging::Model::StartDICOMImportJobRequest startDICOMImportJobRequest;
    startDICOMImportJobRequest.SetDatastoreId(dataStoreID);
    startDICOMImportJobRequest.SetDataAccessRoleArn(roleArn);
    startDICOMImportJobRequest.SetInputS3Uri(inputURI);
    startDICOMImportJobRequest.SetOutputS3Uri(outputURI);

    Aws::MedicalImaging::Model::StartDICOMImportJobOutcome startDICOMImportJobOutcome = medicalImagingClient.StartDICOMImportJob(
            startDICOMImportJobRequest);

    if (startDICOMImportJobOutcome.IsSuccess()) {
        importJobId = startDICOMImportJobOutcome.GetResult().GetJobId();
    }
    else {
        std::cerr << "Failed to start DICOM import job because "
                  << startDICOMImportJobOutcome.GetError().GetMessage() << std::endl;
    }

    return startDICOMImportJobOutcome.IsSuccess();
}
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie unter [DICOMImportJob starten](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/StartDICOMImportJob) in der *AWS SDK für C\$1\$1 API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ CLI ]

**AWS CLI**  
**So starten Sie einen DICOM-Importauftrag**  
Im folgenden Codebeispiel für `start-dicom-import-job` wird ein DICOM-Importauftrage gestartet.  

```
aws medical-imaging start-dicom-import-job \
    --job-name "my-job" \
    --datastore-id "12345678901234567890123456789012" \
    --input-s3-uri "s3://medical-imaging-dicom-input/dicom_input/" \
    --output-s3-uri "s3://medical-imaging-output/job_output/" \
    --data-access-role-arn "arn:aws:iam::123456789012:role/ImportJobDataAccessRole"
```
Ausgabe:  

```
{
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
    "jobId": "09876543210987654321098765432109",
    "jobStatus": "SUBMITTED",
    "submittedAt": "2022-08-12T11:28:11.152000+00:00"
}
```
Weitere Informationen finden Sie im *AWS HealthImaging Entwicklerhandbuch* unter [Einen Importauftrag starten](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/start-dicom-import-job.html).  
+  API-Einzelheiten finden Sie unter [DICOMImportJob starten](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/start-dicom-import-job.html) in der *AWS CLI Befehlsreferenz*. 

------
#### [ Java ]

**SDK für Java 2.x**  

```
    public static String startDicomImportJob(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
            String jobName,
            String datastoreId,
            String dataAccessRoleArn,
            String inputS3Uri,
            String outputS3Uri) {

        try {
            StartDicomImportJobRequest startDicomImportJobRequest = StartDicomImportJobRequest.builder()
                    .jobName(jobName)
                    .datastoreId(datastoreId)
                    .dataAccessRoleArn(dataAccessRoleArn)
                    .inputS3Uri(inputS3Uri)
                    .outputS3Uri(outputS3Uri)
                    .build();
            StartDicomImportJobResponse response = medicalImagingClient.startDICOMImportJob(startDicomImportJobRequest);
            return response.jobId();
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }

        return "";
    }
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie unter [DICOMImportJob starten](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/StartDICOMImportJob) in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  

```
import { StartDICOMImportJobCommand } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} jobName - The name of the import job.
 * @param {string} datastoreId - The ID of the data store.
 * @param {string} dataAccessRoleArn - The Amazon Resource Name (ARN) of the role that grants permission.
 * @param {string} inputS3Uri - The URI of the S3 bucket containing the input files.
 * @param {string} outputS3Uri - The URI of the S3 bucket where the output files are stored.
 */
export const startDicomImportJob = async (
  jobName = "test-1",
  datastoreId = "12345678901234567890123456789012",
  dataAccessRoleArn = "arn:aws:iam::xxxxxxxxxxxx:role/ImportJobDataAccessRole",
  inputS3Uri = "s3://medical-imaging-dicom-input/dicom_input/",
  outputS3Uri = "s3://medical-imaging-output/job_output/",
) => {
  const response = await medicalImagingClient.send(
    new StartDICOMImportJobCommand({
      jobName: jobName,
      datastoreId: datastoreId,
      dataAccessRoleArn: dataAccessRoleArn,
      inputS3Uri: inputS3Uri,
      outputS3Uri: outputS3Uri,
    }),
  );
  console.log(response);
  // {
  //     '$metadata': {
  //     httpStatusCode: 200,
  //         requestId: '6e81d191-d46b-4e48-a08a-cdcc7e11eb79',
  //         extendedRequestId: undefined,
  //         cfId: undefined,
  //         attempts: 1,
  //         totalRetryDelay: 0
  // },
  //     datastoreId: 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
  //     jobId: 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
  //     jobStatus: 'SUBMITTED',
  //     submittedAt: 2023-09-22T14:48:45.767Z
  // }
  return response;
};
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie unter [DICOMImportJob starten](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/StartDICOMImportJobCommand) in der *AWS SDK für JavaScript API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def start_dicom_import_job(
        self, job_name, datastore_id, role_arn, input_s3_uri, output_s3_uri
    ):
        """
        Start a DICOM import job.

        :param job_name: The name of the job.
        :param datastore_id: The ID of the data store.
        :param role_arn: The Amazon Resource Name (ARN) of the role to use for the job.
        :param input_s3_uri: The S3 bucket input prefix path containing the DICOM files.
        :param output_s3_uri: The S3 bucket output prefix path for the result.
        :return: The job ID.
        """
        try:
            job = self.health_imaging_client.start_dicom_import_job(
                jobName=job_name,
                datastoreId=datastore_id,
                dataAccessRoleArn=role_arn,
                inputS3Uri=input_s3_uri,
                outputS3Uri=output_s3_uri,
            )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't start DICOM import job. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return job["jobId"]
```
Der folgende Code instanziiert das MedicalImagingWrapper Objekt.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie unter [Start DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/StartDICOMImportJob) in *AWS SDK for Python (Boto3) API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ SAP ABAP ]

**SDK für SAP ABAP**  

```
    TRY.
        " iv_job_name = 'import-job-1'
        " iv_datastore_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        " iv_role_arn = 'arn:aws:iam::123456789012:role/ImportJobRole'
        " iv_input_s3_uri = 's3://my-bucket/input/'
        " iv_output_s3_uri = 's3://my-bucket/output/'
        oo_result = lo_mig->startdicomimportjob(
          iv_jobname = iv_job_name
          iv_datastoreid = iv_datastore_id
          iv_dataaccessrolearn = iv_role_arn
          iv_inputs3uri = iv_input_s3_uri
          iv_outputs3uri = iv_output_s3_uri ).
        DATA(lv_job_id) = oo_result->get_jobid( ).
        MESSAGE |DICOM import job started with ID: { lv_job_id }.| TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migaccessdeniedex.
        MESSAGE 'Access denied.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migconflictexception.
        MESSAGE 'Conflict error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_miginternalserverex.
        MESSAGE 'Internal server error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migresourcenotfoundex.
        MESSAGE 'Resource not found.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migservicequotaexcdex.
        MESSAGE 'Service quota exceeded.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migthrottlingex.
        MESSAGE 'Request throttled.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migvalidationex.
        MESSAGE 'Validation error.' TYPE 'I'.
    ENDTRY.
```
+  API-Details finden Sie unter *Referenz zum [Starten DICOMImport eines Job](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html) im AWS SDK für SAP ABAP API.* 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Verwendung `TagResource` mit einem AWS SDK oder CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_TagResource_section"></a>

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `TagResource` verwendet wird.

Aktionsbeispiele sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Sie können diese Aktion in den folgenden Codebeispielen im Kontext sehen: 
+  [Taggen eines Datenspeichers](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingDataStores_section.md) 
+  [Taggen eines Imagesatzes](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingImageSets_section.md) 

------
#### [ CLI ]

**AWS CLI**  
**Beispiel 1: So markieren Sie einen Datenspeicher**  
In den folgenden Codebeispielen für `tag-resource` wird ein Datenspeicher mit Tags versehen.  

```
aws medical-imaging tag-resource \
  --resource-arn "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012" \
  --tags '{"Deployment":"Development"}'
```
Mit diesem Befehl wird keine Ausgabe zurückgegeben.  
**Beispiel 2: So taggen Sie einen Bildsatz**  
In den folgenden Codebeispielen für `tag-resource` wird ein Bildsatz mit Tags versehen.  

```
aws medical-imaging tag-resource \
    --resource-arn "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012/imageset/18f88ac7870584f58d56256646b4d92b" \
    --tags '{"Deployment":"Development"}'
```
Mit diesem Befehl wird keine Ausgabe zurückgegeben.  
Weitere Informationen finden Sie AWS HealthImaging im *AWS HealthImaging Entwicklerhandbuch* unter [Ressourcen taggen mit](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/tagging.html).  
+  Einzelheiten zur API finden Sie [TagResource](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/tag-resource.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz.* 

------
#### [ Java ]

**SDK für Java 2.x**  

```
    public static void tagMedicalImagingResource(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
            String resourceArn,
            Map<String, String> tags) {
        try {
            TagResourceRequest tagResourceRequest = TagResourceRequest.builder()
                    .resourceArn(resourceArn)
                    .tags(tags)
                    .build();

            medicalImagingClient.tagResource(tagResourceRequest);

            System.out.println("Tags have been added to the resource.");
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/TagResource)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  

```
import { TagResourceCommand } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} resourceArn - The Amazon Resource Name (ARN) for the data store or image set.
 * @param {Record<string,string>} tags - The tags to add to the resource as JSON.
 *                     - For example: {"Deployment" : "Development"}
 */
export const tagResource = async (
  resourceArn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:xxxxxx:datastore/xxxxx/imageset/xxx",
  tags = {},
) => {
  const response = await medicalImagingClient.send(
    new TagResourceCommand({ resourceArn: resourceArn, tags: tags }),
  );
  console.log(response);
  // {
  //     '$metadata': {
  //        httpStatusCode: 204,
  //         requestId: '8a6de9a3-ec8e-47ef-8643-473518b19d45',
  //         extendedRequestId: undefined,
  //         cfId: undefined,
  //         attempts: 1,
  //         totalRetryDelay: 0
  //    }
  // }

  return response;
};
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/TagResourceCommand)in der *AWS SDK für JavaScript API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def tag_resource(self, resource_arn, tags):
        """
        Tag a resource.

        :param resource_arn: The ARN of the resource.
        :param tags: The tags to apply.
        """
        try:
            self.health_imaging_client.tag_resource(resourceArn=resource_arn, tags=tags)
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't tag resource. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
```
Der folgende Code instanziiert das MedicalImagingWrapper Objekt.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/TagResource)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ SAP ABAP ]

**SDK für SAP ABAP**  

```
    TRY.
        " iv_resource_arn = 'arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012'
        lo_mig->tagresource(
          iv_resourcearn = iv_resource_arn
          it_tags = it_tags ).
        MESSAGE 'Resource tagged successfully.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migaccessdeniedex.
        MESSAGE 'Access denied.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_miginternalserverex.
        MESSAGE 'Internal server error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migresourcenotfoundex.
        MESSAGE 'Resource not found.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migthrottlingex.
        MESSAGE 'Request throttled.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migvalidationex.
        MESSAGE 'Validation error.' TYPE 'I'.
    ENDTRY.
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *AWS API-Referenz zum SDK für SAP ABAP*. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Verwendung `UntagResource` mit einem AWS SDK oder CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_UntagResource_section"></a>

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `UntagResource` verwendet wird.

Aktionsbeispiele sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Sie können diese Aktion in den folgenden Codebeispielen im Kontext sehen: 
+  [Taggen eines Datenspeichers](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingDataStores_section.md) 
+  [Taggen eines Imagesatzes](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingImageSets_section.md) 

------
#### [ CLI ]

**AWS CLI**  
**Beispiel 1: So heben Sie die Markierung eines Datenspeichers auf**  
Im folgenden Codebeispiel für `untag-resource` werden Tags aus einem Datenspeicher entfernt.  

```
aws medical-imaging untag-resource \
    --resource-arn "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012" \
    --tag-keys '["Deployment"]'
```
Mit diesem Befehl wird keine Ausgabe zurückgegeben.  
**Beispiel 2: So heben Sie das Tagging eines Bildsatzes auf**  
Im folgenden Codebeispiel für `untag-resource` werden Tags aus einem Bildsatz entfernt.  

```
aws medical-imaging untag-resource \
    --resource-arn "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012/imageset/18f88ac7870584f58d56256646b4d92b" \
    --tag-keys '["Deployment"]'
```
Mit diesem Befehl wird keine Ausgabe zurückgegeben.  
Weitere Informationen finden Sie AWS HealthImaging im *AWS HealthImaging Entwicklerhandbuch* unter [Ressourcen taggen mit](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/tagging.html).  
+  Einzelheiten zur API finden Sie [UntagResource](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/untag-resource.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz.* 

------
#### [ Java ]

**SDK für Java 2.x**  

```
    public static void untagMedicalImagingResource(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
            String resourceArn,
            Collection<String> tagKeys) {
        try {
            UntagResourceRequest untagResourceRequest = UntagResourceRequest.builder()
                    .resourceArn(resourceArn)
                    .tagKeys(tagKeys)
                    .build();

            medicalImagingClient.untagResource(untagResourceRequest);

            System.out.println("Tags have been removed from the resource.");
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/UntagResource)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  

```
import { UntagResourceCommand } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} resourceArn - The Amazon Resource Name (ARN) for the data store or image set.
 * @param {string[]} tagKeys - The keys of the tags to remove.
 */
export const untagResource = async (
  resourceArn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:xxxxxx:datastore/xxxxx/imageset/xxx",
  tagKeys = [],
) => {
  const response = await medicalImagingClient.send(
    new UntagResourceCommand({ resourceArn: resourceArn, tagKeys: tagKeys }),
  );
  console.log(response);
  // {
  //     '$metadata': {
  //        httpStatusCode: 204,
  //         requestId: '8a6de9a3-ec8e-47ef-8643-473518b19d45',
  //         extendedRequestId: undefined,
  //         cfId: undefined,
  //         attempts: 1,
  //         totalRetryDelay: 0
  //    }
  // }

  return response;
};
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/UntagResourceCommand)in der *AWS SDK für JavaScript API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def untag_resource(self, resource_arn, tag_keys):
        """
        Untag a resource.

        :param resource_arn: The ARN of the resource.
        :param tag_keys: The tag keys to remove.
        """
        try:
            self.health_imaging_client.untag_resource(
                resourceArn=resource_arn, tagKeys=tag_keys
            )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't untag resource. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
```
Der folgende Code instanziiert das MedicalImagingWrapper Objekt.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/UntagResource)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ SAP ABAP ]

**SDK für SAP ABAP**  

```
    TRY.
        " iv_resource_arn = 'arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012'
        lo_mig->untagresource(
          iv_resourcearn = iv_resource_arn
          it_tagkeys = it_tag_keys ).
        MESSAGE 'Resource untagged successfully.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migaccessdeniedex.
        MESSAGE 'Access denied.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_miginternalserverex.
        MESSAGE 'Internal server error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migresourcenotfoundex.
        MESSAGE 'Resource not found.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migthrottlingex.
        MESSAGE 'Request throttled.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migvalidationex.
        MESSAGE 'Validation error.' TYPE 'I'.
    ENDTRY.
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *AWS API-Referenz zum SDK für SAP ABAP*. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Verwendung `UpdateImageSetMetadata` mit einem AWS SDK oder CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_UpdateImageSetMetadata_section"></a>

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `UpdateImageSetMetadata` verwendet wird.

------
#### [ CLI ]

**AWS CLI**  
**Beispiel 1: So fügen Sie ein Attribut in Bildsatz-Metadaten ein oder aktualisieren es**  
Im folgenden Beispiel für `update-image-set-metadata` wird ein Attribut in die Metadaten eines Bildsatzes eingefügt.  

```
aws medical-imaging update-image-set-metadata \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --image-set-id ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e \
    --latest-version-id 1 \
    --cli-binary-format raw-in-base64-out \
    --update-image-set-metadata-updates file://metadata-updates.json
```
Inhalt von `metadata-updates.json`  

```
{
    "DICOMUpdates": {
        "updatableAttributes": "{\"SchemaVersion\":1.1,\"Patient\":{\"DICOM\":{\"PatientName\":\"MX^MX\"}}}"
    }
}
```
Ausgabe:  

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**Beispiel 2: So entfernen Sie ein Attribut aus den Metadaten eines Bildsatzes**  
Im folgenden Beispiel für `update-image-set-metadata` wird ein Attribut aus den Metadaten eines Bildsatzes entfernt.  

```
aws medical-imaging update-image-set-metadata \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --image-set-id ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e \
    --latest-version-id 1 \
    --cli-binary-format raw-in-base64-out \
    --update-image-set-metadata-updates file://metadata-updates.json
```
Inhalt von `metadata-updates.json`  

```
{
    "DICOMUpdates": {
        "removableAttributes": "{\"SchemaVersion\":1.1,\"Study\":{\"DICOM\":{\"StudyDescription\":\"CHEST\"}}}"
    }
}
```
Ausgabe:  

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**Beispiel 3: So entfernen Sie eine Instance aus den Metadaten eines Bildsatzes**  
Im folgenden Beispiel für `update-image-set-metadata` wird eine Instance aus den Metadaten eines Bildsatzes entfernt.  

```
aws medical-imaging update-image-set-metadata \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --image-set-id ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e \
    --latest-version-id 1 \
    --cli-binary-format raw-in-base64-out \
    --update-image-set-metadata-updates file://metadata-updates.json \
    --force
```
Inhalt von `metadata-updates.json`  

```
{
    "DICOMUpdates": {
        "removableAttributes": "{\"SchemaVersion\": 1.1,\"Study\": {\"Series\": {\"1.1.1.1.1.1.12345.123456789012.123.12345678901234.1\": {\"Instances\": {\"1.1.1.1.1.1.12345.123456789012.123.12345678901234.1\": {}}}}}}"
    }
}
```
Ausgabe:  

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**Beispiel 4: So setzen Sie einen Bildsatz auf eine frühere Version zurück**  
Das folgende `update-image-set-metadata` Beispiel zeigt, wie ein Bilddatensatz auf eine frühere Version zurückgesetzt wird. CopyImageSet und UpdateImageSetMetadata Aktionen erstellen neue Versionen von Bilddatensätzen.  

```
aws medical-imaging update-image-set-metadata \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --image-set-id 53d5fdb05ca4d46ac7ca64b06545c66e \
    --latest-version-id 3 \
    --cli-binary-format raw-in-base64-out \
    --update-image-set-metadata-updates '{"revertToVersionId": "1"}'
```
Ausgabe:  

```
{
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
    "imageSetId": "53d5fdb05ca4d46ac7ca64b06545c66e",
    "latestVersionId": "4",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "updatedAt": 1680042257.908
}
```
**Beispiel 5: So fügen Sie einer Instance ein privates DICOM-Datenelement hinzu**  
Das folgende Beispiel für `update-image-set-metadata` zeigt, wie ein privates Element zu einer angegebenen Instance innerhalb eines Bildsatzes hinzugefügt wird. Der DICOM-Standard erlaubt private Datenelemente für die Übertragung von Informationen, die nicht in Standarddatenelementen enthalten sein dürfen. Mit der UpdateImageSetMetadata Aktion können Sie private Datenelemente erstellen, aktualisieren und löschen.  

```
aws medical-imaging update-image-set-metadata \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --image-set-id 53d5fdb05ca4d46ac7ca64b06545c66e \
    --latest-version-id 1 \
    --cli-binary-format raw-in-base64-out \
    --force \
    --update-image-set-metadata-updates file://metadata-updates.json
```
Inhalt von `metadata-updates.json`  

```
{
    "DICOMUpdates": {
        "updatableAttributes": "{\"SchemaVersion\": 1.1,\"Study\": {\"Series\": {\"1.1.1.1.1.1.12345.123456789012.123.12345678901234.1\": {\"Instances\": {\"1.1.1.1.1.1.12345.123456789012.123.12345678901234.1\": {\"DICOM\": {\"001910F9\": \"97\"},\"DICOMVRs\": {\"001910F9\": \"DS\"}}}}}}}"
    }
}
```
Ausgabe:  

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "53d5fdb05ca4d46ac7ca64b06545c66e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**Beispiel 6: So aktualisieren Sie ein privates DICOM-Datenelement in einer Instance**  
Das folgende Beispiel für `update-image-set-metadata` zeigt, wie der Wert eines privates Datenelements, das zu einer Instance eines Bildsatzes gehört, aktualisiert wird.  

```
aws medical-imaging update-image-set-metadata \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --image-set-id 53d5fdb05ca4d46ac7ca64b06545c66e \
    --latest-version-id 1 \
    --cli-binary-format raw-in-base64-out \
    --force \
    --update-image-set-metadata-updates file://metadata-updates.json
```
Inhalt von `metadata-updates.json`  

```
{
    "DICOMUpdates": {
        "updatableAttributes": "{\"SchemaVersion\": 1.1,\"Study\": {\"Series\": {\"1.1.1.1.1.1.12345.123456789012.123.12345678901234.1\": {\"Instances\": {\"1.1.1.1.1.1.12345.123456789012.123.12345678901234.1\": {\"DICOM\": {\"00091001\": \"GE_GENESIS_DD\"}}}}}}}"
    }
}
```
Ausgabe:  

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "53d5fdb05ca4d46ac7ca64b06545c66e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**Beispiel 7: Um eine SOPInstance UID mit dem Force-Parameter zu aktualisieren**  
Das folgende `update-image-set-metadata` Beispiel zeigt, wie eine SOPInstance UID aktualisiert wird, indem der Force-Parameter verwendet wird, um die DICOM-Metadatenbeschränkungen zu überschreiben.  

```
aws medical-imaging update-image-set-metadata \
        --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
        --image-set-id 53d5fdb05ca4d46ac7ca64b06545c66e \
        --latest-version-id 1 \
        --cli-binary-format raw-in-base64-out \
        --force \
        --update-image-set-metadata-updates file://metadata-updates.json
```
Inhalt von `metadata-updates.json`  

```
{
    "DICOMUpdates": {
        "updatableAttributes": "{\"SchemaVersion\":1.1,\"Study\":{\"Series\":{\"1.3.6.1.4.1.5962.99.1.3633258862.2104868982.1369432891697.3656.0\":{\"Instances\":{\"1.3.6.1.4.1.5962.99.1.3633258862.2104868982.1369432891697.3659.0\":{\"DICOM\":{\"SOPInstanceUID\":\"1.3.6.1.4.1.5962.99.1.3633258862.2104868982.1369432891697.3659.9\"}}}}}}}"
    }
}
```
Ausgabe:  

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "53d5fdb05ca4d46ac7ca64b06545c66e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
Weitere Informationen finden Sie im *AWS HealthImaging Entwicklerhandbuch* unter [Aktualisieren von Bilddatensatz-Metadaten](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/update-image-set-metadata.html).  
+  Einzelheiten zur API finden Sie [UpdateImageSetMetadata](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/update-image-set-metadata.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*. 

------
#### [ Java ]

**SDK für Java 2.x**  

```
    /**
     * Update the metadata of an AWS HealthImaging image set.
     *
     * @param medicalImagingClient - The AWS HealthImaging client object.
     * @param datastoreId          - The datastore ID.
     * @param imageSetId           - The image set ID.
     * @param versionId            - The version ID.
     * @param metadataUpdates      - A MetadataUpdates object containing the updates.
     * @param force                - The force flag.
     * @throws MedicalImagingException - Base exception for all service exceptions thrown by AWS HealthImaging.
     */
    public static void updateMedicalImageSetMetadata(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
                                                     String datastoreId,
                                                     String imageSetId,
                                                     String versionId,
                                                     MetadataUpdates metadataUpdates,
                                                     boolean force) {
        try {
            UpdateImageSetMetadataRequest updateImageSetMetadataRequest = UpdateImageSetMetadataRequest
                    .builder()
                    .datastoreId(datastoreId)
                    .imageSetId(imageSetId)
                    .latestVersionId(versionId)
                    .updateImageSetMetadataUpdates(metadataUpdates)
                    .force(force)
                    .build();

            UpdateImageSetMetadataResponse response = medicalImagingClient.updateImageSetMetadata(updateImageSetMetadataRequest);

            System.out.println("The image set metadata was updated" + response);
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            throw e;
        }
    }
```
Anwendungsfall 1: Fügen Sie ein Attribut ein oder aktualisieren Sie es.  

```
                final String insertAttributes = """
                        {
                          "SchemaVersion": 1.1,
                          "Study": {
                            "DICOM": {
                              "StudyDescription": "CT CHEST"
                            }
                          }
                        }
                        """;
                MetadataUpdates metadataInsertUpdates = MetadataUpdates.builder()
                        .dicomUpdates(DICOMUpdates.builder()
                                .updatableAttributes(SdkBytes.fromByteBuffer(
                                        ByteBuffer.wrap(insertAttributes
                                                .getBytes(StandardCharsets.UTF_8))))
                                .build())
                        .build();

                updateMedicalImageSetMetadata(medicalImagingClient, datastoreId, imagesetId,
                        versionid, metadataInsertUpdates, force);
```
Anwendungsfall 2: Entfernen Sie ein Attribut.  

```
                final String removeAttributes = """
                        {
                          "SchemaVersion": 1.1,
                          "Study": {
                            "DICOM": {
                              "StudyDescription": "CT CHEST"
                            }
                          }
                        }
                        """;
                MetadataUpdates metadataRemoveUpdates = MetadataUpdates.builder()
                        .dicomUpdates(DICOMUpdates.builder()
                                .removableAttributes(SdkBytes.fromByteBuffer(
                                        ByteBuffer.wrap(removeAttributes
                                                .getBytes(StandardCharsets.UTF_8))))
                                .build())
                        .build();

                updateMedicalImageSetMetadata(medicalImagingClient, datastoreId, imagesetId,
                        versionid, metadataRemoveUpdates, force);
```
Anwendungsfall 3: Entfernen Sie eine Instance.  

```
                final String removeInstance = """
                        {
                          "SchemaVersion": 1.1,
                          "Study": {
                            "Series": {
                              "1.1.1.1.1.1.12345.123456789012.123.12345678901234.1": {
                                "Instances": {
                                  "1.1.1.1.1.1.12345.123456789012.123.12345678901234.1": {}
                                }
                              }
                            }
                          }
                        }      
                        """;
                MetadataUpdates metadataRemoveUpdates = MetadataUpdates.builder()
                        .dicomUpdates(DICOMUpdates.builder()
                                .removableAttributes(SdkBytes.fromByteBuffer(
                                        ByteBuffer.wrap(removeInstance
                                                .getBytes(StandardCharsets.UTF_8))))
                                .build())
                        .build();

                updateMedicalImageSetMetadata(medicalImagingClient, datastoreId, imagesetId,
                        versionid, metadataRemoveUpdates, force);
```
Anwendungsfall 4: Kehren Sie zu einer früheren Version zurück.  

```
                // In this case, revert to previous version.
                String revertVersionId = Integer.toString(Integer.parseInt(versionid) - 1);
                MetadataUpdates metadataRemoveUpdates = MetadataUpdates.builder()
                        .revertToVersionId(revertVersionId)
                        .build();
                updateMedicalImageSetMetadata(medicalImagingClient, datastoreId, imagesetId,
                        versionid, metadataRemoveUpdates, force);
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [UpdateImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/UpdateImageSetMetadata)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  

```
import { UpdateImageSetMetadataCommand } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} datastoreId - The ID of the HealthImaging data store.
 * @param {string} imageSetId - The ID of the HealthImaging image set.
 * @param {string} latestVersionId - The ID of the HealthImaging image set version.
 * @param {{}} updateMetadata - The metadata to update.
 * @param {boolean} force - Force the update.
 */
export const updateImageSetMetadata = async (
  datastoreId = "xxxxxxxxxx",
  imageSetId = "xxxxxxxxxx",
  latestVersionId = "1",
  updateMetadata = "{}",
  force = false,
) => {
  try {
    const response = await medicalImagingClient.send(
      new UpdateImageSetMetadataCommand({
        datastoreId: datastoreId,
        imageSetId: imageSetId,
        latestVersionId: latestVersionId,
        updateImageSetMetadataUpdates: updateMetadata,
        force: force,
      }),
    );
    console.log(response);
    // {
    //     '$metadata': {
    //     httpStatusCode: 200,
    //         requestId: '7966e869-e311-4bff-92ec-56a61d3003ea',
    //         extendedRequestId: undefined,
    //         cfId: undefined,
    //         attempts: 1,
    //         totalRetryDelay: 0
    // },
    //     createdAt: 2023-09-22T14:49:26.427Z,
    //     datastoreId: 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
    //     imageSetId: 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',
    //     imageSetState: 'LOCKED',
    //     imageSetWorkflowStatus: 'UPDATING',
    //     latestVersionId: '4',
    //     updatedAt: 2023-09-27T19:41:43.494Z
    // }
    return response;
  } catch (err) {
    console.error(err);
  }
};
```
Anwendungsfall 1: Fügen Sie ein Attribut ein oder aktualisieren Sie es und erzwingen Sie das Update.  

```
    const insertAttributes = JSON.stringify({
      SchemaVersion: 1.1,
      Study: {
        DICOM: {
          StudyDescription: "CT CHEST",
        },
      },
    });

    const updateMetadata = {
      DICOMUpdates: {
        updatableAttributes: new TextEncoder().encode(insertAttributes),
      },
    };

    await updateImageSetMetadata(
      datastoreID,
      imageSetID,
      versionID,
      updateMetadata,
      true,
    );
```
Anwendungsfall 2: Entfernen Sie ein Attribut.  

```
    // Attribute key and value must match the existing attribute.
    const remove_attribute = JSON.stringify({
      SchemaVersion: 1.1,
      Study: {
        DICOM: {
          StudyDescription: "CT CHEST",
        },
      },
    });

    const updateMetadata = {
      DICOMUpdates: {
        removableAttributes: new TextEncoder().encode(remove_attribute),
      },
    };

    await updateImageSetMetadata(
      datastoreID,
      imageSetID,
      versionID,
      updateMetadata,
    );
```
Anwendungsfall 3: Entfernen Sie eine Instance.  

```
    const remove_instance = JSON.stringify({
      SchemaVersion: 1.1,
      Study: {
        Series: {
          "1.1.1.1.1.1.12345.123456789012.123.12345678901234.1": {
            Instances: {
              "1.1.1.1.1.1.12345.123456789012.123.12345678901234.1": {},
            },
          },
        },
      },
    });

    const updateMetadata = {
      DICOMUpdates: {
        removableAttributes: new TextEncoder().encode(remove_instance),
      },
    };

    await updateImageSetMetadata(
      datastoreID,
      imageSetID,
      versionID,
      updateMetadata,
    );
```
Anwendungsfall 4: Kehren Sie zu einer früheren Version zurück.  

```
    const updateMetadata = {
      revertToVersionId: "1",
    };

    await updateImageSetMetadata(
      datastoreID,
      imageSetID,
      versionID,
      updateMetadata,
    );
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [UpdateImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/UpdateImageSetMetadataCommand)in der *AWS SDK für JavaScript API-Referenz*. 
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def update_image_set_metadata(
        self, datastore_id, image_set_id, version_id, metadata, force=False
    ):
        """
        Update the metadata of an image set.

        :param datastore_id: The ID of the data store.
        :param image_set_id: The ID of the image set.
        :param version_id: The ID of the image set version.
        :param metadata: The image set metadata as a dictionary.
            For example {"DICOMUpdates": {"updatableAttributes":
            "{\"SchemaVersion\":1.1,\"Patient\":{\"DICOM\":{\"PatientName\":\"Garcia^Gloria\"}}}"}}
        :param: force: Force the update.
        :return: The updated image set metadata.
        """
        try:
            updated_metadata = self.health_imaging_client.update_image_set_metadata(
                imageSetId=image_set_id,
                datastoreId=datastore_id,
                latestVersionId=version_id,
                updateImageSetMetadataUpdates=metadata,
                force=force,
            )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't update image set metadata. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return updated_metadata
```
Der folgende Code instanziiert das MedicalImagingWrapper Objekt.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
Anwendungsfall 1: Fügen Sie ein Attribut ein oder aktualisieren Sie es.  

```
            attributes = """{
                    "SchemaVersion": 1.1,
                    "Study": {
                        "DICOM": {
                            "StudyDescription": "CT CHEST"
                        }
                    }
                }"""
            metadata = {"DICOMUpdates": {"updatableAttributes": attributes}}

            self.update_image_set_metadata(
                data_store_id, image_set_id, version_id, metadata, force
            )
```
Anwendungsfall 2: Entfernen Sie ein Attribut.  

```
            # Attribute key and value must match the existing attribute.
            attributes = """{
                    "SchemaVersion": 1.1,
                    "Study": {
                        "DICOM": {
                            "StudyDescription": "CT CHEST"
                        }
                    }
                }"""
            metadata = {"DICOMUpdates": {"removableAttributes": attributes}}

            self.update_image_set_metadata(
                data_store_id, image_set_id, version_id, metadata, force
            )
```
Anwendungsfall 3: Entfernen Sie eine Instance.  

```
            attributes = """{
                    "SchemaVersion": 1.1,
                    "Study": {
                        "Series": {
                            "1.1.1.1.1.1.12345.123456789012.123.12345678901234.1": {
                                "Instances": {
                                    "1.1.1.1.1.1.12345.123456789012.123.12345678901234.1": {}
                                }
                            }
                        }
                    }
                }"""
            metadata = {"DICOMUpdates": {"removableAttributes": attributes}}

            self.update_image_set_metadata(
                data_store_id, image_set_id, version_id, metadata, force
            )
```
Anwendungsfall 4: Kehren Sie zu einer früheren Version zurück.  

```
            metadata = {"revertToVersionId": "1"}

            self.update_image_set_metadata(
                data_store_id, image_set_id, version_id, metadata, force
            )
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [UpdateImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/UpdateImageSetMetadata)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ SAP ABAP ]

**SDK für SAP ABAP**  

```
    TRY.
        " iv_datastore_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        " iv_image_set_id = '1234567890123456789012345678901234567890'
        " iv_latest_version_id = '1'
        " iv_force = abap_false
        oo_result = lo_mig->updateimagesetmetadata(
          iv_datastoreid = iv_datastore_id
          iv_imagesetid = iv_image_set_id
          iv_latestversionid = iv_latest_version_id
          io_updateimagesetmetupdates = io_metadata_updates
          iv_force = iv_force ).
        DATA(lv_new_version) = oo_result->get_latestversionid( ).
        MESSAGE |Image set metadata updated to version: { lv_new_version }.| TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migaccessdeniedex.
        MESSAGE 'Access denied.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migconflictexception.
        MESSAGE 'Conflict error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_miginternalserverex.
        MESSAGE 'Internal server error.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migresourcenotfoundex.
        MESSAGE 'Image set not found.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migservicequotaexcdex.
        MESSAGE 'Service quota exceeded.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migthrottlingex.
        MESSAGE 'Request throttled.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_migvalidationex.
        MESSAGE 'Validation error.' TYPE 'I'.
    ENDTRY.
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [UpdateImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *AWS API-Referenz zum SDK für SAP ABAP*. 
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Szenarien für die HealthImaging Verwendung AWS SDKs
<a name="medical-imaging_code_examples_scenarios"></a>

Die folgenden Codebeispiele zeigen Ihnen, wie Sie gängige Szenarien in HealthImaging with implementieren AWS SDKs. Diese Szenarien zeigen Ihnen, wie Sie bestimmte Aufgaben erledigen können, indem Sie mehrere Funktionen innerhalb HealthImaging oder in Kombination mit anderen aufrufen AWS-Services. Jedes Szenario enthält einen Link zum vollständigen Quell-Code, wo Sie Anleitungen zum Einrichten und Ausführen des Codes finden. 

Szenarien zielen auf eine mittlere Erfahrungsebene ab, um Ihnen zu helfen, Service-Aktionen im Kontext zu verstehen.

**Topics**
+ [Erste Schritte mit Bildsätzen und Bild-Frames](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md)
+ [Taggen eines Datenspeichers](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingDataStores_section.md)
+ [Taggen eines Imagesatzes](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingImageSets_section.md)

# Erste Schritte mit HealthImaging Bildsätzen und Bildrahmen mithilfe eines AWS SDK
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section"></a>

Die folgenden Codebeispiele zeigen, wie Sie DICOM-Dateien importieren und Bildrahmen herunterladen. HealthImaging

Die Implementierung ist als Befehlszeilenanwendung strukturiert. 
+ Richten Sie Ressourcen für einen DICOM-Import ein.
+ Importieren Sie DICOM-Dateien in einen Datenspeicher.
+ Rufen Sie den Bildsatz IDs für den Importjob ab.
+ Rufen Sie den Bildrahmen IDs für die Bildsätze ab.
+ Laden Sie die Bild-Frames herunter, dekodieren Sie sie und überprüfen Sie sie.
+ Bereinigen Sie die Ressourcen.

------
#### [ C\$1\$1 ]

**SDK für C\$1\$1**  
Erstellen Sie einen CloudFormation Stapel mit den erforderlichen Ressourcen.  

```
    Aws::String inputBucketName;
    Aws::String outputBucketName;
    Aws::String dataStoreId;
    Aws::String roleArn;
    Aws::String stackName;

    if (askYesNoQuestion(
            "Would you like to let this workflow create the resources for you? (y/n) ")) {
        stackName = askQuestion(
                "Enter a name for the AWS CloudFormation stack to create. ");
        Aws::String dataStoreName = askQuestion(
                "Enter a name for the HealthImaging datastore to create. ");

        Aws::Map<Aws::String, Aws::String> outputs = createCloudFormationStack(
                stackName,
                dataStoreName,
                clientConfiguration);

        if (!retrieveOutputs(outputs, dataStoreId, inputBucketName, outputBucketName,
                             roleArn)) {
            return false;
        }

        std::cout << "The following resources have been created." << std::endl;
        std::cout << "A HealthImaging datastore with ID: " << dataStoreId << "."
                  << std::endl;
        std::cout << "An Amazon S3 input bucket named: " << inputBucketName << "."
                  << std::endl;
        std::cout << "An Amazon S3 output bucket named: " << outputBucketName << "."
                  << std::endl;
        std::cout << "An IAM role with the ARN: " << roleArn << "." << std::endl;
        askQuestion("Enter return to continue.", alwaysTrueTest);
    }
    else {
        std::cout << "You have chosen to use preexisting resources:" << std::endl;
        dataStoreId = askQuestion(
                "Enter the data store ID of the HealthImaging datastore you wish to use: ");
        inputBucketName = askQuestion(
                "Enter the name of the S3 input bucket you wish to use: ");
        outputBucketName = askQuestion(
                "Enter the name of the S3 output bucket you wish to use: ");
        roleArn = askQuestion(
                "Enter the ARN for the IAM role with the proper permissions to import a DICOM series: ");
    }
```
Kopieren Sie DICOM-Dateien in den Amazon-S3-Import-Bucket.  

```
    std::cout
            << "This workflow uses DICOM files from the National Cancer Institute Imaging Data\n"
            << "Commons (IDC) Collections." << std::endl;
    std::cout << "Here is the link to their website." << std::endl;
    std::cout << "https://registry.opendata.aws/nci-imaging-data-commons/" << std::endl;
    std::cout << "We will use DICOM files stored in an S3 bucket managed by the IDC."
              << std::endl;
    std::cout
            << "First one of the DICOM folders in the IDC collection must be copied to your\n"
               "input S3 bucket."
            << std::endl;
    std::cout << "You have the choice of one of the following "
              << IDC_ImageChoices.size() << " folders to copy." << std::endl;

    int index = 1;
    for (auto &idcChoice: IDC_ImageChoices) {
        std::cout << index << " - " << idcChoice.mDescription << std::endl;
        index++;
    }
    int choice = askQuestionForIntRange("Choose DICOM files to import: ", 1, 4);

    Aws::String fromDirectory = IDC_ImageChoices[choice - 1].mDirectory;
    Aws::String inputDirectory = "input";

    std::cout << "The files in the directory '" << fromDirectory << "' in the bucket '"
              << IDC_S3_BucketName << "' will be copied " << std::endl;
    std::cout << "to the folder '" << inputDirectory << "/" << fromDirectory
              << "' in the bucket '" << inputBucketName << "'." << std::endl;
    askQuestion("Enter return to start the copy.", alwaysTrueTest);

    if (!AwsDoc::Medical_Imaging::copySeriesBetweenBuckets(
            IDC_S3_BucketName,
            fromDirectory,
            inputBucketName,
            inputDirectory, clientConfiguration)) {
        std::cerr << "This workflow will exit because of an error." << std::endl;
        cleanup(stackName, dataStoreId, clientConfiguration);
        return false;
    }
```
Importieren Sie die DICOM-Dateien in den Amazon-S3-Datenspeicher.  

```
bool AwsDoc::Medical_Imaging::startDicomImport(const Aws::String &dataStoreID,
                                               const Aws::String &inputBucketName,
                                               const Aws::String &inputDirectory,
                                               const Aws::String &outputBucketName,
                                               const Aws::String &outputDirectory,
                                               const Aws::String &roleArn,
                                               Aws::String &importJobId,
                                               const Aws::Client::ClientConfiguration &clientConfiguration) {
    bool result = false;
    if (startDICOMImportJob(dataStoreID, inputBucketName, inputDirectory,
                            outputBucketName, outputDirectory, roleArn, importJobId,
                            clientConfiguration)) {
        std::cout << "DICOM import job started with job ID " << importJobId << "."
                  << std::endl;
        result = waitImportJobCompleted(dataStoreID, importJobId, clientConfiguration);
        if (result) {
            std::cout << "DICOM import job completed." << std::endl;

        }
    }

    return result;
}

//! Routine which starts a HealthImaging import job.
/*!
  \param dataStoreID: The HealthImaging data store ID.
  \param inputBucketName: The name of the Amazon S3 bucket containing the DICOM files.
  \param inputDirectory: The directory in the S3 bucket containing the DICOM files.
  \param outputBucketName: The name of the S3 bucket for the output.
  \param outputDirectory: The directory in the S3 bucket to store the output.
  \param roleArn: The ARN of the IAM role with permissions for the import.
  \param importJobId: A string to receive the import job ID.
  \param clientConfig: Aws client configuration.
  \return bool: Function succeeded.
  */
bool AwsDoc::Medical_Imaging::startDICOMImportJob(
        const Aws::String &dataStoreID, const Aws::String &inputBucketName,
        const Aws::String &inputDirectory, const Aws::String &outputBucketName,
        const Aws::String &outputDirectory, const Aws::String &roleArn,
        Aws::String &importJobId,
        const Aws::Client::ClientConfiguration &clientConfig) {
    Aws::MedicalImaging::MedicalImagingClient medicalImagingClient(clientConfig);
    Aws::String inputURI = "s3://" + inputBucketName + "/" + inputDirectory + "/";
    Aws::String outputURI = "s3://" + outputBucketName + "/" + outputDirectory + "/";
    Aws::MedicalImaging::Model::StartDICOMImportJobRequest startDICOMImportJobRequest;
    startDICOMImportJobRequest.SetDatastoreId(dataStoreID);
    startDICOMImportJobRequest.SetDataAccessRoleArn(roleArn);
    startDICOMImportJobRequest.SetInputS3Uri(inputURI);
    startDICOMImportJobRequest.SetOutputS3Uri(outputURI);

    Aws::MedicalImaging::Model::StartDICOMImportJobOutcome startDICOMImportJobOutcome = medicalImagingClient.StartDICOMImportJob(
            startDICOMImportJobRequest);

    if (startDICOMImportJobOutcome.IsSuccess()) {
        importJobId = startDICOMImportJobOutcome.GetResult().GetJobId();
    }
    else {
        std::cerr << "Failed to start DICOM import job because "
                  << startDICOMImportJobOutcome.GetError().GetMessage() << std::endl;
    }

    return startDICOMImportJobOutcome.IsSuccess();
}


//! Routine which waits for a DICOM import job to complete.
/*!
 * @param dataStoreID: The HealthImaging data store ID.
 * @param importJobId: The import job ID.
 * @param clientConfiguration : Aws client configuration.
 * @return  bool: Function succeeded.
 */
bool AwsDoc::Medical_Imaging::waitImportJobCompleted(const Aws::String &datastoreID,
                                                     const Aws::String &importJobId,
                                                     const Aws::Client::ClientConfiguration &clientConfiguration) {

    Aws::MedicalImaging::Model::JobStatus jobStatus = Aws::MedicalImaging::Model::JobStatus::IN_PROGRESS;
    while (jobStatus == Aws::MedicalImaging::Model::JobStatus::IN_PROGRESS) {
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));

        Aws::MedicalImaging::Model::GetDICOMImportJobOutcome getDicomImportJobOutcome = getDICOMImportJob(
                datastoreID, importJobId,
                clientConfiguration);

        if (getDicomImportJobOutcome.IsSuccess()) {
            jobStatus = getDicomImportJobOutcome.GetResult().GetJobProperties().GetJobStatus();

            std::cout << "DICOM import job status: " <<
                      Aws::MedicalImaging::Model::JobStatusMapper::GetNameForJobStatus(
                              jobStatus) << std::endl;
        }
        else {
            std::cerr << "Failed to get import job status because "
                      << getDicomImportJobOutcome.GetError().GetMessage() << std::endl;
            return false;
        }
    }

    return jobStatus == Aws::MedicalImaging::Model::JobStatus::COMPLETED;
}

//! Routine which gets a HealthImaging DICOM import job's properties.
/*!
  \param dataStoreID: The HealthImaging data store ID.
  \param importJobID: The DICOM import job ID
  \param clientConfig: Aws client configuration.
  \return GetDICOMImportJobOutcome: The import job outcome.
*/
Aws::MedicalImaging::Model::GetDICOMImportJobOutcome
AwsDoc::Medical_Imaging::getDICOMImportJob(const Aws::String &dataStoreID,
                                           const Aws::String &importJobID,
                                           const Aws::Client::ClientConfiguration &clientConfig) {
    Aws::MedicalImaging::MedicalImagingClient client(clientConfig);
    Aws::MedicalImaging::Model::GetDICOMImportJobRequest request;
    request.SetDatastoreId(dataStoreID);
    request.SetJobId(importJobID);
    Aws::MedicalImaging::Model::GetDICOMImportJobOutcome outcome = client.GetDICOMImportJob(
            request);
    if (!outcome.IsSuccess()) {
        std::cerr << "GetDICOMImportJob error: "
                  << outcome.GetError().GetMessage() << std::endl;
    }

    return outcome;
}
```
Rufen Sie Bildsätze ab, die durch den DICOM-Importauftrag erstellt wurden.  

```
bool
AwsDoc::Medical_Imaging::getImageSetsForDicomImportJob(const Aws::String &datastoreID,
                                                       const Aws::String &importJobId,
                                                       Aws::Vector<Aws::String> &imageSets,
                                                       const Aws::Client::ClientConfiguration &clientConfiguration) {
    Aws::MedicalImaging::Model::GetDICOMImportJobOutcome getDicomImportJobOutcome = getDICOMImportJob(
            datastoreID, importJobId, clientConfiguration);
    bool result = false;
    if (getDicomImportJobOutcome.IsSuccess()) {
        auto outputURI = getDicomImportJobOutcome.GetResult().GetJobProperties().GetOutputS3Uri();
        Aws::Http::URI uri(outputURI);
        const Aws::String &bucket = uri.GetAuthority();
        Aws::String key = uri.GetPath();

        Aws::S3::S3Client s3Client(clientConfiguration);
        Aws::S3::Model::GetObjectRequest objectRequest;
        objectRequest.SetBucket(bucket);
        objectRequest.SetKey(key + "/" + IMPORT_JOB_MANIFEST_FILE_NAME);

        auto getObjectOutcome = s3Client.GetObject(objectRequest);
        if (getObjectOutcome.IsSuccess()) {
            auto &data = getObjectOutcome.GetResult().GetBody();

            std::stringstream stringStream;
            stringStream << data.rdbuf();

            try {
                // Use JMESPath to extract the image set IDs.
                // https://jmespath.org/specification.html
                std::string jmesPathExpression = "jobSummary.imageSetsSummary[].imageSetId";
                jsoncons::json doc = jsoncons::json::parse(stringStream.str());

                jsoncons::json imageSetsJson = jsoncons::jmespath::search(doc,
                                                                          jmesPathExpression);\
                for (auto &imageSet: imageSetsJson.array_range()) {
                    imageSets.push_back(imageSet.as_string());
                }

                result = true;
            }
            catch (const std::exception &e) {
                std::cerr << e.what() << '\n';
            }

        }
        else {
            std::cerr << "Failed to get object because "
                      << getObjectOutcome.GetError().GetMessage() << std::endl;
        }

    }
    else {
        std::cerr << "Failed to get import job status because "
                  << getDicomImportJobOutcome.GetError().GetMessage() << std::endl;
    }

    return result;
}
```
Rufen Sie Bild-Frame-Informationen für Bildsätze ab.  

```
bool AwsDoc::Medical_Imaging::getImageFramesForImageSet(const Aws::String &dataStoreID,
                                                        const Aws::String &imageSetID,
                                                        const Aws::String &outDirectory,
                                                        Aws::Vector<ImageFrameInfo> &imageFrames,
                                                        const Aws::Client::ClientConfiguration &clientConfiguration) {
    Aws::String fileName = outDirectory + "/" + imageSetID + "_metadata.json.gzip";
    bool result = false;
    if (getImageSetMetadata(dataStoreID, imageSetID, "", // Empty string for version ID.
                            fileName, clientConfiguration)) {
        try {
            std::string metadataGZip;
            {
                std::ifstream inFileStream(fileName.c_str(), std::ios::binary);
                if (!inFileStream) {
                    throw std::runtime_error("Failed to open file " + fileName);
                }

                std::stringstream stringStream;
                stringStream << inFileStream.rdbuf();
                metadataGZip = stringStream.str();
            }
            std::string metadataJson = gzip::decompress(metadataGZip.data(),
                                                        metadataGZip.size());
            // Use JMESPath to extract the image set IDs.
            // https://jmespath.org/specification.html
            jsoncons::json doc = jsoncons::json::parse(metadataJson);
            std::string jmesPathExpression = "Study.Series.*.Instances[].*[]";
            jsoncons::json instances = jsoncons::jmespath::search(doc,
                                                                  jmesPathExpression);
            for (auto &instance: instances.array_range()) {
                jmesPathExpression = "DICOM.RescaleSlope";
                std::string rescaleSlope = jsoncons::jmespath::search(instance,
                                                                      jmesPathExpression).to_string();
                jmesPathExpression = "DICOM.RescaleIntercept";
                std::string rescaleIntercept = jsoncons::jmespath::search(instance,
                                                                          jmesPathExpression).to_string();

                jmesPathExpression = "ImageFrames[][]";
                jsoncons::json imageFramesJson = jsoncons::jmespath::search(instance,
                                                                            jmesPathExpression);

                for (auto &imageFrame: imageFramesJson.array_range()) {
                    ImageFrameInfo imageFrameIDs;
                    imageFrameIDs.mImageSetId = imageSetID;
                    imageFrameIDs.mImageFrameId = imageFrame.find(
                            "ID")->value().as_string();
                    imageFrameIDs.mRescaleIntercept = rescaleIntercept;
                    imageFrameIDs.mRescaleSlope = rescaleSlope;
                    imageFrameIDs.MinPixelValue = imageFrame.find(
                            "MinPixelValue")->value().as_string();
                    imageFrameIDs.MaxPixelValue = imageFrame.find(
                            "MaxPixelValue")->value().as_string();

                    jmesPathExpression = "max_by(PixelDataChecksumFromBaseToFullResolution, &Width).Checksum";
                    jsoncons::json checksumJson = jsoncons::jmespath::search(imageFrame,
                                                                             jmesPathExpression);
                    imageFrameIDs.mFullResolutionChecksum = checksumJson.as_integer<uint32_t>();

                    imageFrames.emplace_back(imageFrameIDs);
                }
            }

            result = true;
        }
        catch (const std::exception &e) {
            std::cerr << "getImageFramesForImageSet failed because " << e.what()
                      << std::endl;
        }
    }

    return result;
}

//! Routine which gets a HealthImaging image set's metadata.
/*!
  \param dataStoreID: The HealthImaging data store ID.
  \param imageSetID: The HealthImaging image set ID.
  \param versionID: The HealthImaging image set version ID, ignored if empty.
  \param outputFilePath: The path where the metadata will be stored as gzipped json.
  \param clientConfig: Aws client configuration.
  \\return bool: Function succeeded.
*/
bool AwsDoc::Medical_Imaging::getImageSetMetadata(const Aws::String &dataStoreID,
                                                  const Aws::String &imageSetID,
                                                  const Aws::String &versionID,
                                                  const Aws::String &outputFilePath,
                                                  const Aws::Client::ClientConfiguration &clientConfig) {
    Aws::MedicalImaging::Model::GetImageSetMetadataRequest request;
    request.SetDatastoreId(dataStoreID);
    request.SetImageSetId(imageSetID);
    if (!versionID.empty()) {
        request.SetVersionId(versionID);
    }
    Aws::MedicalImaging::MedicalImagingClient client(clientConfig);
    Aws::MedicalImaging::Model::GetImageSetMetadataOutcome outcome = client.GetImageSetMetadata(
            request);
    if (outcome.IsSuccess()) {
        std::ofstream file(outputFilePath, std::ios::binary);
        auto &metadata = outcome.GetResult().GetImageSetMetadataBlob();
        file << metadata.rdbuf();
    }
    else {
        std::cerr << "Failed to get image set metadata: "
                  << outcome.GetError().GetMessage() << std::endl;
    }

    return outcome.IsSuccess();
}
```
Laden Sie Bild-Frames herunter, dekodieren Sie sie und überprüfen Sie sie.  

```
bool AwsDoc::Medical_Imaging::downloadDecodeAndCheckImageFrames(
        const Aws::String &dataStoreID,
        const Aws::Vector<ImageFrameInfo> &imageFrames,
        const Aws::String &outDirectory,
        const Aws::Client::ClientConfiguration &clientConfiguration) {

    Aws::Client::ClientConfiguration clientConfiguration1(clientConfiguration);
    clientConfiguration1.executor = Aws::MakeShared<Aws::Utils::Threading::PooledThreadExecutor>(
            "executor", 25);
    Aws::MedicalImaging::MedicalImagingClient medicalImagingClient(
            clientConfiguration1);

    Aws::Utils::Threading::Semaphore semaphore(0, 1);
    std::atomic<size_t> count(imageFrames.size());

    bool result = true;
    for (auto &imageFrame: imageFrames) {
        Aws::MedicalImaging::Model::GetImageFrameRequest getImageFrameRequest;
        getImageFrameRequest.SetDatastoreId(dataStoreID);
        getImageFrameRequest.SetImageSetId(imageFrame.mImageSetId);

        Aws::MedicalImaging::Model::ImageFrameInformation imageFrameInformation;
        imageFrameInformation.SetImageFrameId(imageFrame.mImageFrameId);
        getImageFrameRequest.SetImageFrameInformation(imageFrameInformation);

        auto getImageFrameAsyncLambda = [&semaphore, &result, &count, imageFrame, outDirectory](
                const Aws::MedicalImaging::MedicalImagingClient *client,
                const Aws::MedicalImaging::Model::GetImageFrameRequest &request,
                Aws::MedicalImaging::Model::GetImageFrameOutcome outcome,
                const std::shared_ptr<const Aws::Client::AsyncCallerContext> &context) {

                if (!handleGetImageFrameResult(outcome, outDirectory, imageFrame)) {
                    std::cerr << "Failed to download and convert image frame: "
                              << imageFrame.mImageFrameId << " from image set: "
                              << imageFrame.mImageSetId << std::endl;
                    result = false;
                }

                count--;
                if (count <= 0) {

                    semaphore.ReleaseAll();
                }
        }; // End of 'getImageFrameAsyncLambda' lambda.

        medicalImagingClient.GetImageFrameAsync(getImageFrameRequest,
                                                getImageFrameAsyncLambda);
    }

    if (count > 0) {
        semaphore.WaitOne();
    }

    if (result) {
        std::cout << imageFrames.size() << " image files were downloaded."
                  << std::endl;
    }

    return result;
}

bool AwsDoc::Medical_Imaging::decodeJPHFileAndValidateWithChecksum(
        const Aws::String &jphFile,
        uint32_t crc32Checksum) {
    opj_image_t *outputImage = jphImageToOpjBitmap(jphFile);
    if (!outputImage) {
        return false;
    }

    bool result = true;
    if (!verifyChecksumForImage(outputImage, crc32Checksum)) {
        std::cerr << "The checksum for the image does not match the expected value."
                  << std::endl;
        std::cerr << "File :" << jphFile << std::endl;
        result = false;
    }

    opj_image_destroy(outputImage);

    return result;
}

opj_image *
AwsDoc::Medical_Imaging::jphImageToOpjBitmap(const Aws::String &jphFile) {
    opj_stream_t *inFileStream = nullptr;
    opj_codec_t *decompressorCodec = nullptr;
    opj_image_t *outputImage = nullptr;
    try {
        std::shared_ptr<opj_dparameters> decodeParameters = std::make_shared<opj_dparameters>();
        memset(decodeParameters.get(), 0, sizeof(opj_dparameters));

        opj_set_default_decoder_parameters(decodeParameters.get());

        decodeParameters->decod_format = 1; // JP2 image format.
        decodeParameters->cod_format = 2; // BMP image format.

        std::strncpy(decodeParameters->infile, jphFile.c_str(),
                     OPJ_PATH_LEN);

        inFileStream = opj_stream_create_default_file_stream(
                decodeParameters->infile, true);
        if (!inFileStream) {
            throw std::runtime_error(
                    "Unable to create input file stream for file '" + jphFile + "'.");
        }

        decompressorCodec = opj_create_decompress(OPJ_CODEC_JP2);
        if (!decompressorCodec) {
            throw std::runtime_error("Failed to create decompression codec.");
        }

        int decodeMessageLevel = 1;
        if (!setupCodecLogging(decompressorCodec, &decodeMessageLevel)) {
            std::cerr << "Failed to setup codec logging." << std::endl;
        }

        if (!opj_setup_decoder(decompressorCodec, decodeParameters.get())) {
            throw std::runtime_error("Failed to setup decompression codec.");
        }
        if (!opj_codec_set_threads(decompressorCodec, 4)) {
            throw std::runtime_error("Failed to set decompression codec threads.");
        }

        if (!opj_read_header(inFileStream, decompressorCodec, &outputImage)) {
            throw std::runtime_error("Failed to read header.");
        }

        if (!opj_decode(decompressorCodec, inFileStream,
                        outputImage)) {
            throw std::runtime_error("Failed to decode.");
        }

        if (DEBUGGING) {
            std::cout << "image width : " << outputImage->x1 - outputImage->x0
                      << std::endl;
            std::cout << "image height : " << outputImage->y1 - outputImage->y0
                      << std::endl;
            std::cout << "number of channels: " << outputImage->numcomps
                      << std::endl;
            std::cout << "colorspace : " << outputImage->color_space << std::endl;
        }

    } catch (const std::exception &e) {
        std::cerr << e.what() << std::endl;
        if (outputImage) {
            opj_image_destroy(outputImage);
            outputImage = nullptr;
        }
    }
    if (inFileStream) {
        opj_stream_destroy(inFileStream);
    }
    if (decompressorCodec) {
        opj_destroy_codec(decompressorCodec);
    }

    return outputImage;
}

//! Template function which converts a planar image bitmap to an interleaved image bitmap and
//! then verifies the checksum of the bitmap.
/*!
 * @param image: The OpenJPEG image struct.
 * @param crc32Checksum: The CRC32 checksum.
 * @return  bool: Function succeeded.
 */
template<class myType>
bool verifyChecksumForImageForType(opj_image_t *image, uint32_t crc32Checksum) {
    uint32_t width = image->x1 - image->x0;
    uint32_t height = image->y1 - image->y0;
    uint32_t numOfChannels = image->numcomps;

    // Buffer for interleaved bitmap.
    std::vector<myType> buffer(width * height * numOfChannels);

    // Convert planar bitmap to interleaved bitmap.
    for (uint32_t channel = 0; channel < numOfChannels; channel++) {
        for (uint32_t row = 0; row < height; row++) {
            uint32_t fromRowStart = row / image->comps[channel].dy * width /
                                    image->comps[channel].dx;
            uint32_t toIndex = (row * width) * numOfChannels + channel;

            for (uint32_t col = 0; col < width; col++) {
                uint32_t fromIndex = fromRowStart + col / image->comps[channel].dx;

                buffer[toIndex] = static_cast<myType>(image->comps[channel].data[fromIndex]);

                toIndex += numOfChannels;
            }
        }
    }

    // Verify checksum.
    boost::crc_32_type crc32;
    crc32.process_bytes(reinterpret_cast<char *>(buffer.data()),
                        buffer.size() * sizeof(myType));

    bool result = crc32.checksum() == crc32Checksum;
    if (!result) {
        std::cerr << "verifyChecksumForImage, checksum mismatch, expected - "
                  << crc32Checksum << ", actual - " << crc32.checksum()
                  << std::endl;
    }

    return result;
}

//! Routine which verifies the checksum of an OpenJPEG image struct.
/*!
 * @param image: The OpenJPEG image struct.
 * @param crc32Checksum: The CRC32 checksum.
 * @return  bool: Function succeeded.
 */
bool AwsDoc::Medical_Imaging::verifyChecksumForImage(opj_image_t *image,
                                                     uint32_t crc32Checksum) {
    uint32_t channels = image->numcomps;
    bool result = false;
    if (0 < channels) {
        // Assume the precision is the same for all channels.
        uint32_t precision = image->comps[0].prec;
        bool signedData = image->comps[0].sgnd;
        uint32_t bytes = (precision + 7) / 8;

        if (signedData) {
            switch (bytes) {
                case 1 :
                    result = verifyChecksumForImageForType<int8_t>(image,
                                                                   crc32Checksum);
                    break;
                case 2 :
                    result = verifyChecksumForImageForType<int16_t>(image,
                                                                    crc32Checksum);
                    break;
                case 4 :
                    result = verifyChecksumForImageForType<int32_t>(image,
                                                                    crc32Checksum);
                    break;
                default:
                    std::cerr
                            << "verifyChecksumForImage, unsupported data type, signed bytes - "
                            << bytes << std::endl;
                    break;
            }
        }
        else {
            switch (bytes) {
                case 1 :
                    result = verifyChecksumForImageForType<uint8_t>(image,
                                                                    crc32Checksum);
                    break;
                case 2 :
                    result = verifyChecksumForImageForType<uint16_t>(image,
                                                                     crc32Checksum);
                    break;
                case 4 :
                    result = verifyChecksumForImageForType<uint32_t>(image,
                                                                     crc32Checksum);
                    break;
                default:
                    std::cerr
                            << "verifyChecksumForImage, unsupported data type, unsigned bytes - "
                            << bytes << std::endl;
                    break;
            }
        }

        if (!result) {
            std::cerr << "verifyChecksumForImage, error bytes " << bytes
                      << " signed "
                      << signedData << std::endl;
        }
    }
    else {
        std::cerr << "'verifyChecksumForImage', no channels in the image."
                  << std::endl;
    }
    return result;
}
```
Bereinigen von Ressourcen.  

```
bool AwsDoc::Medical_Imaging::cleanup(const Aws::String &stackName,
                                      const Aws::String &dataStoreId,
                                      const Aws::Client::ClientConfiguration &clientConfiguration) {
    bool result = true;

    if (!stackName.empty() && askYesNoQuestion(
            "Would you like to delete the stack " + stackName + "? (y/n)")) {
        std::cout << "Deleting the image sets in the stack." << std::endl;
        result &= emptyDatastore(dataStoreId, clientConfiguration);
        printAsterisksLine();
        std::cout << "Deleting the stack." << std::endl;
        result &= deleteStack(stackName, clientConfiguration);
    }
    return result;
}

bool AwsDoc::Medical_Imaging::emptyDatastore(const Aws::String &datastoreID,
                                             const Aws::Client::ClientConfiguration &clientConfiguration) {

    Aws::MedicalImaging::Model::SearchCriteria emptyCriteria;
    Aws::Vector<Aws::String> imageSetIDs;
    bool result = false;
    if (searchImageSets(datastoreID, emptyCriteria, imageSetIDs,
                        clientConfiguration)) {
        result = true;
        for (auto &imageSetID: imageSetIDs) {
            result &= deleteImageSet(datastoreID, imageSetID, clientConfiguration);
        }
    }

    return result;
}
```
+ Weitere API-Informationen finden Sie in den folgenden Themen der *AWS SDK für C\$1\$1 -API-Referenz*.
  + [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/DeleteImageSet)
  + [DICOMImportJob bekommen](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/GetDICOMImportJob)
  + [GetImageFrame](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/GetImageFrame)
  + [GetImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/GetImageSetMetadata)
  + [SearchImageSets](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/SearchImageSets)
  + [DICOMImportJob starten](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/StartDICOMImportJob)
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/imaging_set_and_frames_workflow#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  
Orchestrieren Sie die Schritte (index.js).  

```
import {
  parseScenarioArgs,
  Scenario,
} from "@aws-doc-sdk-examples/lib/scenario/index.js";
import {
  saveState,
  loadState,
} from "@aws-doc-sdk-examples/lib/scenario/steps-common.js";

import {
  createStack,
  deployStack,
  getAccountId,
  getDatastoreName,
  getStackName,
  outputState,
  waitForStackCreation,
} from "./deploy-steps.js";
import {
  doCopy,
  selectDataset,
  copyDataset,
  outputCopiedObjects,
} from "./dataset-steps.js";
import {
  doImport,
  outputImportJobStatus,
  startDICOMImport,
  waitForImportJobCompletion,
} from "./import-steps.js";
import {
  getManifestFile,
  outputImageSetIds,
  parseManifestFile,
} from "./image-set-steps.js";
import {
  getImageSetMetadata,
  outputImageFrameIds,
} from "./image-frame-steps.js";
import { decodeAndVerifyImages, doVerify } from "./verify-steps.js";
import {
  confirmCleanup,
  deleteImageSets,
  deleteStack,
} from "./clean-up-steps.js";

const context = {};

const scenarios = {
  deploy: new Scenario(
    "Deploy Resources",
    [
      deployStack,
      getStackName,
      getDatastoreName,
      getAccountId,
      createStack,
      waitForStackCreation,
      outputState,
      saveState,
    ],
    context,
  ),
  demo: new Scenario(
    "Run Demo",
    [
      loadState,
      doCopy,
      selectDataset,
      copyDataset,
      outputCopiedObjects,
      doImport,
      startDICOMImport,
      waitForImportJobCompletion,
      outputImportJobStatus,
      getManifestFile,
      parseManifestFile,
      outputImageSetIds,
      getImageSetMetadata,
      outputImageFrameIds,
      doVerify,
      decodeAndVerifyImages,
      saveState,
    ],
    context,
  ),
  destroy: new Scenario(
    "Clean Up Resources",
    [loadState, confirmCleanup, deleteImageSets, deleteStack],
    context,
  ),
};

// Call function if run directly
import { fileURLToPath } from "node:url";
if (process.argv[1] === fileURLToPath(import.meta.url)) {
  parseScenarioArgs(scenarios, {
    name: "Health Imaging Workflow",
    description:
      "Work with DICOM images using an AWS Health Imaging data store.",
    synopsis:
      "node index.js --scenario <deploy | demo | destroy> [-h|--help] [-y|--yes] [-v|--verbose]",
  });
}
```
Stellen Sie Ressourcen bereit (deploy-steps.js).  

```
import fs from "node:fs/promises";
import path from "node:path";

import {
  CloudFormationClient,
  CreateStackCommand,
  DescribeStacksCommand,
} from "@aws-sdk/client-cloudformation";
import { STSClient, GetCallerIdentityCommand } from "@aws-sdk/client-sts";

import {
  ScenarioAction,
  ScenarioInput,
  ScenarioOutput,
} from "@aws-doc-sdk-examples/lib/scenario/index.js";
import { retry } from "@aws-doc-sdk-examples/lib/utils/util-timers.js";

const cfnClient = new CloudFormationClient({});
const stsClient = new STSClient({});

const __dirname = path.dirname(new URL(import.meta.url).pathname);
const cfnTemplatePath = path.join(
  __dirname,
  "../../../../../scenarios/features/healthimaging_image_sets/resources/cfn_template.yaml",
);

export const deployStack = new ScenarioInput(
  "deployStack",
  "Do you want to deploy the CloudFormation stack?",
  { type: "confirm" },
);

export const getStackName = new ScenarioInput(
  "getStackName",
  "Enter a name for the CloudFormation stack:",
  { type: "input", skipWhen: (/** @type {{}} */ state) => !state.deployStack },
);

export const getDatastoreName = new ScenarioInput(
  "getDatastoreName",
  "Enter a name for the HealthImaging datastore:",
  { type: "input", skipWhen: (/** @type {{}} */ state) => !state.deployStack },
);

export const getAccountId = new ScenarioAction(
  "getAccountId",
  async (/** @type {{}} */ state) => {
    const command = new GetCallerIdentityCommand({});
    const response = await stsClient.send(command);
    state.accountId = response.Account;
  },
  {
    skipWhen: (/** @type {{}} */ state) => !state.deployStack,
  },
);

export const createStack = new ScenarioAction(
  "createStack",
  async (/** @type {{}} */ state) => {
    const stackName = state.getStackName;
    const datastoreName = state.getDatastoreName;
    const accountId = state.accountId;

    const command = new CreateStackCommand({
      StackName: stackName,
      TemplateBody: await fs.readFile(cfnTemplatePath, "utf8"),
      Capabilities: ["CAPABILITY_IAM"],
      Parameters: [
        {
          ParameterKey: "datastoreName",
          ParameterValue: datastoreName,
        },
        {
          ParameterKey: "userAccountID",
          ParameterValue: accountId,
        },
      ],
    });

    const response = await cfnClient.send(command);
    state.stackId = response.StackId;
  },
  { skipWhen: (/** @type {{}} */ state) => !state.deployStack },
);

export const waitForStackCreation = new ScenarioAction(
  "waitForStackCreation",
  async (/** @type {{}} */ state) => {
    const command = new DescribeStacksCommand({
      StackName: state.stackId,
    });

    await retry({ intervalInMs: 10000, maxRetries: 60 }, async () => {
      const response = await cfnClient.send(command);
      const stack = response.Stacks?.find(
        (s) => s.StackName === state.getStackName,
      );
      if (!stack || stack.StackStatus === "CREATE_IN_PROGRESS") {
        throw new Error("Stack creation is still in progress");
      }
      if (stack.StackStatus === "CREATE_COMPLETE") {
        state.stackOutputs = stack.Outputs?.reduce((acc, output) => {
          acc[output.OutputKey] = output.OutputValue;
          return acc;
        }, {});
      } else {
        throw new Error(
          `Stack creation failed with status: ${stack.StackStatus}`,
        );
      }
    });
  },
  {
    skipWhen: (/** @type {{}} */ state) => !state.deployStack,
  },
);

export const outputState = new ScenarioOutput(
  "outputState",
  (/** @type {{}} */ state) => {
    /**
     * @type {{ stackOutputs: { DatastoreID: string, BucketName: string, RoleArn: string }}}
     */
    const { stackOutputs } = state;
    return `Stack creation completed. Output values:
Datastore ID: ${stackOutputs?.DatastoreID}
Bucket Name: ${stackOutputs?.BucketName}
Role ARN: ${stackOutputs?.RoleArn}
    `;
  },
  { skipWhen: (/** @type {{}} */ state) => !state.deployStack },
);
```
Kopieren Sie DICOM-Dateien (dataset-steps.js).  

```
import {
  S3Client,
  CopyObjectCommand,
  ListObjectsV2Command,
} from "@aws-sdk/client-s3";

import {
  ScenarioAction,
  ScenarioInput,
  ScenarioOutput,
} from "@aws-doc-sdk-examples/lib/scenario/index.js";

const s3Client = new S3Client({});

const datasetOptions = [
  {
    name: "CT of chest (2 images)",
    value: "00029d25-fb18-4d42-aaa5-a0897d1ac8f7",
  },
  {
    name: "CT of pelvis (57 images)",
    value: "00025d30-ef8f-4135-a35a-d83eff264fc1",
  },
  {
    name: "MRI of head (192 images)",
    value: "0002d261-8a5d-4e63-8e2e-0cbfac87b904",
  },
  {
    name: "MRI of breast (92 images)",
    value: "0002dd07-0b7f-4a68-a655-44461ca34096",
  },
];

/**
 * @typedef {{ stackOutputs: {
 *   BucketName: string,
 *   DatastoreID: string,
 *   doCopy: boolean
 * }}} State
 */

export const selectDataset = new ScenarioInput(
  "selectDataset",
  (state) => {
    if (!state.doCopy) {
      process.exit(0);
    }
    return "Select a DICOM dataset to import:";
  },
  {
    type: "select",
    choices: datasetOptions,
  },
);

export const doCopy = new ScenarioInput(
  "doCopy",
  "Do you want to copy images from the public dataset into your bucket?",
  {
    type: "confirm",
  },
);

export const copyDataset = new ScenarioAction(
  "copyDataset",
  async (/** @type { State } */ state) => {
    const inputBucket = state.stackOutputs.BucketName;
    const inputPrefix = "input/";
    const selectedDatasetId = state.selectDataset;

    const sourceBucket = "idc-open-data";
    const sourcePrefix = `${selectedDatasetId}`;

    const listObjectsCommand = new ListObjectsV2Command({
      Bucket: sourceBucket,
      Prefix: sourcePrefix,
    });

    const objects = await s3Client.send(listObjectsCommand);

    const copyPromises = objects.Contents.map((object) => {
      const sourceKey = object.Key;
      const destinationKey = `${inputPrefix}${sourceKey
        .split("/")
        .slice(1)
        .join("/")}`;

      const copyCommand = new CopyObjectCommand({
        Bucket: inputBucket,
        CopySource: `/${sourceBucket}/${sourceKey}`,
        Key: destinationKey,
      });

      return s3Client.send(copyCommand);
    });

    const results = await Promise.all(copyPromises);
    state.copiedObjects = results.length;
  },
);

export const outputCopiedObjects = new ScenarioOutput(
  "outputCopiedObjects",
  (state) => `${state.copiedObjects} DICOM files were copied.`,
);
```
Starten Sie den Import in den Datenspeicher (import-steps.js).  

```
import {
  MedicalImagingClient,
  StartDICOMImportJobCommand,
  GetDICOMImportJobCommand,
} from "@aws-sdk/client-medical-imaging";

import {
  ScenarioAction,
  ScenarioOutput,
  ScenarioInput,
} from "@aws-doc-sdk-examples/lib/scenario/index.js";
import { retry } from "@aws-doc-sdk-examples/lib/utils/util-timers.js";

/**
 * @typedef {{ stackOutputs: {
 *   BucketName: string,
 *   DatastoreID: string,
 *   RoleArn: string
 * }}} State
 */

export const doImport = new ScenarioInput(
  "doImport",
  "Do you want to import DICOM images into your datastore?",
  {
    type: "confirm",
    default: true,
  },
);

export const startDICOMImport = new ScenarioAction(
  "startDICOMImport",
  async (/** @type {State} */ state) => {
    if (!state.doImport) {
      process.exit(0);
    }
    const medicalImagingClient = new MedicalImagingClient({});
    const inputS3Uri = `s3://${state.stackOutputs.BucketName}/input/`;
    const outputS3Uri = `s3://${state.stackOutputs.BucketName}/output/`;

    const command = new StartDICOMImportJobCommand({
      dataAccessRoleArn: state.stackOutputs.RoleArn,
      datastoreId: state.stackOutputs.DatastoreID,
      inputS3Uri,
      outputS3Uri,
    });

    const response = await medicalImagingClient.send(command);
    state.importJobId = response.jobId;
  },
);

export const waitForImportJobCompletion = new ScenarioAction(
  "waitForImportJobCompletion",
  async (/** @type {State} */ state) => {
    const medicalImagingClient = new MedicalImagingClient({});
    const command = new GetDICOMImportJobCommand({
      datastoreId: state.stackOutputs.DatastoreID,
      jobId: state.importJobId,
    });

    await retry({ intervalInMs: 10000, maxRetries: 60 }, async () => {
      const response = await medicalImagingClient.send(command);
      const jobStatus = response.jobProperties?.jobStatus;
      if (!jobStatus || jobStatus === "IN_PROGRESS") {
        throw new Error("Import job is still in progress");
      }
      if (jobStatus === "COMPLETED") {
        state.importJobOutputS3Uri = response.jobProperties.outputS3Uri;
      } else {
        throw new Error(`Import job failed with status: ${jobStatus}`);
      }
    });
  },
);

export const outputImportJobStatus = new ScenarioOutput(
  "outputImportJobStatus",
  (state) =>
    `DICOM import job completed. Output location: ${state.importJobOutputS3Uri}`,
);
```
Bilddatensatz abrufen IDs (image-set-steps.js-).  

```
import { S3Client, GetObjectCommand } from "@aws-sdk/client-s3";

import {
  ScenarioAction,
  ScenarioOutput,
} from "@aws-doc-sdk-examples/lib/scenario/index.js";

/**
 * @typedef {{ stackOutputs: {
 *   BucketName: string,
 *   DatastoreID: string,
 *   RoleArn: string
 * }, importJobId: string,
 * importJobOutputS3Uri: string,
 * imageSetIds: string[],
 * manifestContent: { jobSummary: { imageSetsSummary: { imageSetId: string }[] } }
 * }} State
 */

const s3Client = new S3Client({});

export const getManifestFile = new ScenarioAction(
  "getManifestFile",
  async (/** @type {State} */ state) => {
    const bucket = state.stackOutputs.BucketName;
    const prefix = `output/${state.stackOutputs.DatastoreID}-DicomImport-${state.importJobId}/`;
    const key = `${prefix}job-output-manifest.json`;

    const command = new GetObjectCommand({
      Bucket: bucket,
      Key: key,
    });

    const response = await s3Client.send(command);
    const manifestContent = await response.Body.transformToString();
    state.manifestContent = JSON.parse(manifestContent);
  },
);

export const parseManifestFile = new ScenarioAction(
  "parseManifestFile",
  (/** @type {State} */ state) => {
    const imageSetIds =
      state.manifestContent.jobSummary.imageSetsSummary.reduce((ids, next) => {
        return Object.assign({}, ids, {
          [next.imageSetId]: next.imageSetId,
        });
      }, {});
    state.imageSetIds = Object.keys(imageSetIds);
  },
);

export const outputImageSetIds = new ScenarioOutput(
  "outputImageSetIds",
  (/** @type {State} */ state) =>
    `The image sets created by this import job are: \n${state.imageSetIds
      .map((id) => `Image set: ${id}`)
      .join("\n")}`,
);
```
Holen Sie sich den Bildrahmen IDs (image-frame-steps.js).  

```
import {
  MedicalImagingClient,
  GetImageSetMetadataCommand,
} from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { gunzip } from "node:zlib";
import { promisify } from "node:util";

import {
  ScenarioAction,
  ScenarioOutput,
} from "@aws-doc-sdk-examples/lib/scenario/index.js";

const gunzipAsync = promisify(gunzip);

/**
 * @typedef {Object} DICOMValueRepresentation
 * @property {string} name
 * @property {string} type
 * @property {string} value
 */

/**
 * @typedef {Object} ImageFrameInformation
 * @property {string} ID
 * @property {Array<{ Checksum: number, Height: number, Width: number }>} PixelDataChecksumFromBaseToFullResolution
 * @property {number} MinPixelValue
 * @property {number} MaxPixelValue
 * @property {number} FrameSizeInBytes
 */

/**
 * @typedef {Object} DICOMMetadata
 * @property {Object} DICOM
 * @property {DICOMValueRepresentation[]} DICOMVRs
 * @property {ImageFrameInformation[]} ImageFrames
 */

/**
 * @typedef {Object} Series
 * @property {{ [key: string]: DICOMMetadata }} Instances
 */

/**
 * @typedef {Object} Study
 * @property {Object} DICOM
 * @property {Series[]} Series
 */

/**
 * @typedef {Object} Patient
 * @property {Object} DICOM
 */

/**
 * @typedef {{
 *  SchemaVersion: string,
 *  DatastoreID: string,
 *  ImageSetID: string,
 *  Patient: Patient,
 *  Study: Study
 * }} ImageSetMetadata
 */

/**
 * @typedef {{ stackOutputs: {
 *   BucketName: string,
 *   DatastoreID: string,
 *   RoleArn: string
 * }, imageSetIds: string[] }} State
 */

const medicalImagingClient = new MedicalImagingClient({});

export const getImageSetMetadata = new ScenarioAction(
  "getImageSetMetadata",
  async (/** @type {State} */ state) => {
    const outputMetadata = [];

    for (const imageSetId of state.imageSetIds) {
      const command = new GetImageSetMetadataCommand({
        datastoreId: state.stackOutputs.DatastoreID,
        imageSetId,
      });

      const response = await medicalImagingClient.send(command);
      const compressedMetadataBlob =
        await response.imageSetMetadataBlob.transformToByteArray();
      const decompressedMetadata = await gunzipAsync(compressedMetadataBlob);
      const imageSetMetadata = JSON.parse(decompressedMetadata.toString());

      outputMetadata.push(imageSetMetadata);
    }

    state.imageSetMetadata = outputMetadata;
  },
);

export const outputImageFrameIds = new ScenarioOutput(
  "outputImageFrameIds",
  (/** @type {State & { imageSetMetadata: ImageSetMetadata[] }} */ state) => {
    let output = "";

    for (const metadata of state.imageSetMetadata) {
      const imageSetId = metadata.ImageSetID;
      /** @type {DICOMMetadata[]} */
      const instances = Object.values(metadata.Study.Series).flatMap(
        (series) => {
          return Object.values(series.Instances);
        },
      );
      const imageFrameIds = instances.flatMap((instance) =>
        instance.ImageFrames.map((frame) => frame.ID),
      );

      output += `Image set ID: ${imageSetId}\nImage frame IDs:\n${imageFrameIds.join(
        "\n",
      )}\n\n`;
    }

    return output;
  },
);
```
Überprüfen Sie die Image-Rahmen (verify-steps.js). Die Bibliothek [zur Überprüfung von AWS HealthImaging Pixeldaten](https://github.com/aws-samples/aws-healthimaging-samples/tree/main/pixel-data-verification) wurde zur Überprüfung verwendet.  

```
import { spawn } from "node:child_process";

import {
  ScenarioAction,
  ScenarioInput,
} from "@aws-doc-sdk-examples/lib/scenario/index.js";

/**
 * @typedef {Object} DICOMValueRepresentation
 * @property {string} name
 * @property {string} type
 * @property {string} value
 */

/**
 * @typedef {Object} ImageFrameInformation
 * @property {string} ID
 * @property {Array<{ Checksum: number, Height: number, Width: number }>} PixelDataChecksumFromBaseToFullResolution
 * @property {number} MinPixelValue
 * @property {number} MaxPixelValue
 * @property {number} FrameSizeInBytes
 */

/**
 * @typedef {Object} DICOMMetadata
 * @property {Object} DICOM
 * @property {DICOMValueRepresentation[]} DICOMVRs
 * @property {ImageFrameInformation[]} ImageFrames
 */

/**
 * @typedef {Object} Series
 * @property {{ [key: string]: DICOMMetadata }} Instances
 */

/**
 * @typedef {Object} Study
 * @property {Object} DICOM
 * @property {Series[]} Series
 */

/**
 * @typedef {Object} Patient
 * @property {Object} DICOM
 */

/**
 * @typedef {{
 *  SchemaVersion: string,
 *  DatastoreID: string,
 *  ImageSetID: string,
 *  Patient: Patient,
 *  Study: Study
 * }} ImageSetMetadata
 */

/**
 * @typedef {{ stackOutputs: {
 *   BucketName: string,
 *   DatastoreID: string,
 *   RoleArn: string
 * }, imageSetMetadata: ImageSetMetadata[] }} State
 */

export const doVerify = new ScenarioInput(
  "doVerify",
  "Do you want to verify the imported images?",
  {
    type: "confirm",
    default: true,
  },
);

export const decodeAndVerifyImages = new ScenarioAction(
  "decodeAndVerifyImages",
  async (/** @type {State} */ state) => {
    if (!state.doVerify) {
      process.exit(0);
    }
    const verificationTool = "./pixel-data-verification/index.js";

    for (const metadata of state.imageSetMetadata) {
      const datastoreId = state.stackOutputs.DatastoreID;
      const imageSetId = metadata.ImageSetID;

      for (const [seriesInstanceUid, series] of Object.entries(
        metadata.Study.Series,
      )) {
        for (const [sopInstanceUid, _] of Object.entries(series.Instances)) {
          console.log(
            `Verifying image set ${imageSetId} with series ${seriesInstanceUid} and sop ${sopInstanceUid}`,
          );
          const child = spawn(
            "node",
            [
              verificationTool,
              datastoreId,
              imageSetId,
              seriesInstanceUid,
              sopInstanceUid,
            ],
            { stdio: "inherit" },
          );

          await new Promise((resolve, reject) => {
            child.on("exit", (code) => {
              if (code === 0) {
                resolve();
              } else {
                reject(
                  new Error(
                    `Verification tool exited with code ${code} for image set ${imageSetId}`,
                  ),
                );
              }
            });
          });
        }
      }
    }
  },
);
```
Vernichten Sie Ressourcen (clean-up-steps.js).  

```
import {
  CloudFormationClient,
  DeleteStackCommand,
} from "@aws-sdk/client-cloudformation";
import {
  MedicalImagingClient,
  DeleteImageSetCommand,
} from "@aws-sdk/client-medical-imaging";

import {
  ScenarioAction,
  ScenarioInput,
} from "@aws-doc-sdk-examples/lib/scenario/index.js";

/**
 * @typedef {Object} DICOMValueRepresentation
 * @property {string} name
 * @property {string} type
 * @property {string} value
 */

/**
 * @typedef {Object} ImageFrameInformation
 * @property {string} ID
 * @property {Array<{ Checksum: number, Height: number, Width: number }>} PixelDataChecksumFromBaseToFullResolution
 * @property {number} MinPixelValue
 * @property {number} MaxPixelValue
 * @property {number} FrameSizeInBytes
 */

/**
 * @typedef {Object} DICOMMetadata
 * @property {Object} DICOM
 * @property {DICOMValueRepresentation[]} DICOMVRs
 * @property {ImageFrameInformation[]} ImageFrames
 */

/**
 * @typedef {Object} Series
 * @property {{ [key: string]: DICOMMetadata }} Instances
 */

/**
 * @typedef {Object} Study
 * @property {Object} DICOM
 * @property {Series[]} Series
 */

/**
 * @typedef {Object} Patient
 * @property {Object} DICOM
 */

/**
 * @typedef {{
 *  SchemaVersion: string,
 *  DatastoreID: string,
 *  ImageSetID: string,
 *  Patient: Patient,
 *  Study: Study
 * }} ImageSetMetadata
 */

/**
 * @typedef {{ stackOutputs: {
 *   BucketName: string,
 *   DatastoreID: string,
 *   RoleArn: string
 * }, imageSetMetadata: ImageSetMetadata[] }} State
 */

const cfnClient = new CloudFormationClient({});
const medicalImagingClient = new MedicalImagingClient({});

export const confirmCleanup = new ScenarioInput(
  "confirmCleanup",
  "Do you want to delete the created resources?",
  { type: "confirm" },
);

export const deleteImageSets = new ScenarioAction(
  "deleteImageSets",
  async (/** @type {State} */ state) => {
    const datastoreId = state.stackOutputs.DatastoreID;

    for (const metadata of state.imageSetMetadata) {
      const command = new DeleteImageSetCommand({
        datastoreId,
        imageSetId: metadata.ImageSetID,
      });

      try {
        await medicalImagingClient.send(command);
        console.log(`Successfully deleted image set ${metadata.ImageSetID}`);
      } catch (e) {
        if (e instanceof Error) {
          if (e.name === "ConflictException") {
            console.log(`Image set ${metadata.ImageSetID} already deleted`);
          }
        }
      }
    }
  },
  {
    skipWhen: (/** @type {{}} */ state) => !state.confirmCleanup,
  },
);

export const deleteStack = new ScenarioAction(
  "deleteStack",
  async (/** @type {State} */ state) => {
    const stackName = state.getStackName;

    const command = new DeleteStackCommand({
      StackName: stackName,
    });

    await cfnClient.send(command);
    console.log(`Stack ${stackName} deletion initiated`);
  },
  {
    skipWhen: (/** @type {{}} */ state) => !state.confirmCleanup,
  },
);
```
+ Weitere API-Informationen finden Sie in den folgenden Themen der *AWS SDK für JavaScript -API-Referenz*.
  + [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/DeleteImageSetCommand)
  + [DICOMImportJob bekommen](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/GetDICOMImportJobCommand)
  + [GetImageFrame](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/GetImageFrameCommand)
  + [GetImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/GetImageSetMetadataCommand)
  + [SearchImageSets](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/SearchImageSetsCommand)
  + [DICOMImportJob starten](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/StartDICOMImportJobCommand)
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  
Erstellen Sie einen CloudFormation Stack mit den erforderlichen Ressourcen.  

```
    def deploy(self):
        """
        Deploys prerequisite resources used by the scenario. The resources are
        defined in the associated `setup.yaml` AWS CloudFormation script and are deployed
        as a CloudFormation stack, so they can be easily managed and destroyed.
        """

        print("\t\tLet's deploy the stack for resource creation.")
        stack_name = q.ask("\t\tEnter a name for the stack: ", q.non_empty)

        data_store_name = q.ask(
            "\t\tEnter a name for the Health Imaging Data Store: ", q.non_empty
        )

        account_id = boto3.client("sts").get_caller_identity()["Account"]

        with open(
            "../../../../scenarios/features/healthimaging_image_sets/resources/cfn_template.yaml"
        ) as setup_file:
            setup_template = setup_file.read()
        print(f"\t\tCreating {stack_name}.")
        stack = self.cf_resource.create_stack(
            StackName=stack_name,
            TemplateBody=setup_template,
            Capabilities=["CAPABILITY_NAMED_IAM"],
            Parameters=[
                {
                    "ParameterKey": "datastoreName",
                    "ParameterValue": data_store_name,
                },
                {
                    "ParameterKey": "userAccountID",
                    "ParameterValue": account_id,
                },
            ],
        )
        print("\t\tWaiting for stack to deploy. This typically takes a minute or two.")
        waiter = self.cf_resource.meta.client.get_waiter("stack_create_complete")
        waiter.wait(StackName=stack.name)
        stack.load()
        print(f"\t\tStack status: {stack.stack_status}")

        outputs_dictionary = {
            output["OutputKey"]: output["OutputValue"] for output in stack.outputs
        }
        self.input_bucket_name = outputs_dictionary["BucketName"]
        self.output_bucket_name = outputs_dictionary["BucketName"]
        self.role_arn = outputs_dictionary["RoleArn"]
        self.data_store_id = outputs_dictionary["DatastoreID"]
        return stack
```
Kopieren Sie DICOM-Dateien in den Amazon-S3-Import-Bucket.  

```
    def copy_single_object(self, key, source_bucket, target_bucket, target_directory):
        """
        Copies a single object from a source to a target bucket.

        :param key: The key of the object to copy.
        :param source_bucket: The source bucket for the copy.
        :param target_bucket: The target bucket for the copy.
        :param target_directory: The target directory for the copy.
        """
        new_key = target_directory + "/" + key
        copy_source = {"Bucket": source_bucket, "Key": key}
        self.s3_client.copy_object(
            CopySource=copy_source, Bucket=target_bucket, Key=new_key
        )
        print(f"\n\t\tCopying {key}.")

    def copy_images(
        self, source_bucket, source_directory, target_bucket, target_directory
    ):
        """
        Copies the images from the source to the target bucket using multiple threads.

        :param source_bucket: The source bucket for the images.
        :param source_directory: Directory within the source bucket.
        :param target_bucket: The target bucket for the images.
        :param target_directory: Directory within the target bucket.
        """

        # Get list of all objects in source bucket.
        list_response = self.s3_client.list_objects_v2(
            Bucket=source_bucket, Prefix=source_directory
        )
        objs = list_response["Contents"]
        keys = [obj["Key"] for obj in objs]

        # Copy the objects in the bucket.
        for key in keys:
            self.copy_single_object(key, source_bucket, target_bucket, target_directory)

        print("\t\tDone copying all objects.")
```
Importieren Sie die DICOM-Dateien in den Amazon-S3-Datenspeicher.  

```
class MedicalImagingWrapper:
    """Encapsulates AWS HealthImaging functionality."""

    def __init__(self, medical_imaging_client, s3_client):
        """
        :param medical_imaging_client: A Boto3 Amazon MedicalImaging client.
        :param s3_client: A Boto3 S3 client.
        """
        self.medical_imaging_client = medical_imaging_client
        self.s3_client = s3_client

    @classmethod
    def from_client(cls):
        medical_imaging_client = boto3.client("medical-imaging")
        s3_client = boto3.client("s3")
        return cls(medical_imaging_client, s3_client)


    def start_dicom_import_job(
        self,
        data_store_id,
        input_bucket_name,
        input_directory,
        output_bucket_name,
        output_directory,
        role_arn,
    ):
        """
        Routine which starts a HealthImaging import job.

        :param data_store_id: The HealthImaging data store ID.
        :param input_bucket_name: The name of the Amazon S3 bucket containing the DICOM files.
        :param input_directory: The directory in the S3 bucket containing the DICOM files.
        :param output_bucket_name: The name of the S3 bucket for the output.
        :param output_directory: The directory in the S3 bucket to store the output.
        :param role_arn: The ARN of the IAM role with permissions for the import.
        :return: The job ID of the import.
        """

        input_uri = f"s3://{input_bucket_name}/{input_directory}/"
        output_uri = f"s3://{output_bucket_name}/{output_directory}/"
        try:
            job = self.medical_imaging_client.start_dicom_import_job(
                jobName="examplejob",
                datastoreId=data_store_id,
                dataAccessRoleArn=role_arn,
                inputS3Uri=input_uri,
                outputS3Uri=output_uri,
            )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't start DICOM import job. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return job["jobId"]
```
Rufen Sie Bildsätze ab, die durch den DICOM-Importauftrag erstellt wurden.  

```
class MedicalImagingWrapper:
    """Encapsulates AWS HealthImaging functionality."""

    def __init__(self, medical_imaging_client, s3_client):
        """
        :param medical_imaging_client: A Boto3 Amazon MedicalImaging client.
        :param s3_client: A Boto3 S3 client.
        """
        self.medical_imaging_client = medical_imaging_client
        self.s3_client = s3_client

    @classmethod
    def from_client(cls):
        medical_imaging_client = boto3.client("medical-imaging")
        s3_client = boto3.client("s3")
        return cls(medical_imaging_client, s3_client)


    def get_image_sets_for_dicom_import_job(self, datastore_id, import_job_id):
        """
        Retrieves the image sets created for an import job.

        :param datastore_id: The HealthImaging data store ID
        :param import_job_id: The import job ID
        :return: List of image set IDs
        """

        import_job = self.medical_imaging_client.get_dicom_import_job(
            datastoreId=datastore_id, jobId=import_job_id
        )

        output_uri = import_job["jobProperties"]["outputS3Uri"]

        bucket = output_uri.split("/")[2]
        key = "/".join(output_uri.split("/")[3:])

        # Try to get the manifest.
        retries = 3
        while retries > 0:
            try:
                obj = self.s3_client.get_object(
                    Bucket=bucket, Key=key + "job-output-manifest.json"
                )
                body = obj["Body"]
                break
            except ClientError as error:
                retries = retries - 1
                time.sleep(3)
        try:
            data = json.load(body)
            expression = jmespath.compile("jobSummary.imageSetsSummary[].imageSetId")
            image_sets = expression.search(data)
        except json.decoder.JSONDecodeError as error:
            image_sets = import_job["jobProperties"]

        return image_sets


    def get_image_set(self, datastore_id, image_set_id, version_id=None):
        """
        Get the properties of an image set.

        :param datastore_id: The ID of the data store.
        :param image_set_id: The ID of the image set.
        :param version_id: The optional version of the image set.
        :return: The image set properties.
        """
        try:
            if version_id:
                image_set = self.medical_imaging_client.get_image_set(
                    imageSetId=image_set_id,
                    datastoreId=datastore_id,
                    versionId=version_id,
                )
            else:
                image_set = self.medical_imaging_client.get_image_set(
                    imageSetId=image_set_id, datastoreId=datastore_id
                )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't get image set. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return image_set
```
Rufen Sie Bild-Frame-Informationen für Bildsätze ab.  

```
class MedicalImagingWrapper:
    """Encapsulates AWS HealthImaging functionality."""

    def __init__(self, medical_imaging_client, s3_client):
        """
        :param medical_imaging_client: A Boto3 Amazon MedicalImaging client.
        :param s3_client: A Boto3 S3 client.
        """
        self.medical_imaging_client = medical_imaging_client
        self.s3_client = s3_client

    @classmethod
    def from_client(cls):
        medical_imaging_client = boto3.client("medical-imaging")
        s3_client = boto3.client("s3")
        return cls(medical_imaging_client, s3_client)


    def get_image_frames_for_image_set(self, datastore_id, image_set_id, out_directory):
        """
        Get the image frames for an image set.

        :param datastore_id: The ID of the data store.
        :param image_set_id: The ID of the image set.
        :param out_directory: The directory to save the file.
        :return: The image frames.
        """
        image_frames = []
        file_name = os.path.join(out_directory, f"{image_set_id}_metadata.json.gzip")
        file_name = file_name.replace("/", "\\\\")
        self.get_image_set_metadata(file_name, datastore_id, image_set_id)
        try:
            with gzip.open(file_name, "rb") as f_in:
                doc = json.load(f_in)
            instances = jmespath.search("Study.Series.*.Instances[].*[]", doc)
            for instance in instances:
                rescale_slope = jmespath.search("DICOM.RescaleSlope", instance)
                rescale_intercept = jmespath.search("DICOM.RescaleIntercept", instance)
                image_frames_json = jmespath.search("ImageFrames[][]", instance)
                for image_frame in image_frames_json:
                    checksum_json = jmespath.search(
                        "max_by(PixelDataChecksumFromBaseToFullResolution, &Width)",
                        image_frame,
                    )
                    image_frame_info = {
                        "imageSetId": image_set_id,
                        "imageFrameId": image_frame["ID"],
                        "rescaleIntercept": rescale_intercept,
                        "rescaleSlope": rescale_slope,
                        "minPixelValue": image_frame["MinPixelValue"],
                        "maxPixelValue": image_frame["MaxPixelValue"],
                        "fullResolutionChecksum": checksum_json["Checksum"],
                    }
                    image_frames.append(image_frame_info)
            return image_frames
        except TypeError:
            return {}
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't get image frames for image set. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        return image_frames


    def get_image_set_metadata(
        self, metadata_file, datastore_id, image_set_id, version_id=None
    ):
        """
        Get the metadata of an image set.

        :param metadata_file: The file to store the JSON gzipped metadata.
        :param datastore_id: The ID of the data store.
        :param image_set_id: The ID of the image set.
        :param version_id: The version of the image set.
        """

        try:
            if version_id:
                image_set_metadata = self.medical_imaging_client.get_image_set_metadata(
                    imageSetId=image_set_id,
                    datastoreId=datastore_id,
                    versionId=version_id,
                )
            else:
                image_set_metadata = self.medical_imaging_client.get_image_set_metadata(
                    imageSetId=image_set_id, datastoreId=datastore_id
                )
            with open(metadata_file, "wb") as f:
                for chunk in image_set_metadata["imageSetMetadataBlob"].iter_chunks():
                    if chunk:
                        f.write(chunk)

        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't get image metadata. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
```
Laden Sie Bild-Frames herunter, dekodieren Sie sie und überprüfen Sie sie.  

```
class MedicalImagingWrapper:
    """Encapsulates AWS HealthImaging functionality."""

    def __init__(self, medical_imaging_client, s3_client):
        """
        :param medical_imaging_client: A Boto3 Amazon MedicalImaging client.
        :param s3_client: A Boto3 S3 client.
        """
        self.medical_imaging_client = medical_imaging_client
        self.s3_client = s3_client

    @classmethod
    def from_client(cls):
        medical_imaging_client = boto3.client("medical-imaging")
        s3_client = boto3.client("s3")
        return cls(medical_imaging_client, s3_client)


    def get_pixel_data(
        self, file_path_to_write, datastore_id, image_set_id, image_frame_id
    ):
        """
        Get an image frame's pixel data.

        :param file_path_to_write: The path to write the image frame's HTJ2K encoded pixel data.
        :param datastore_id: The ID of the data store.
        :param image_set_id: The ID of the image set.
        :param image_frame_id: The ID of the image frame.
        """
        try:
            image_frame = self.medical_imaging_client.get_image_frame(
                datastoreId=datastore_id,
                imageSetId=image_set_id,
                imageFrameInformation={"imageFrameId": image_frame_id},
            )
            with open(file_path_to_write, "wb") as f:
                for chunk in image_frame["imageFrameBlob"].iter_chunks():
                    f.write(chunk)
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't get image frame. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise


    def download_decode_and_check_image_frames(
        self, data_store_id, image_frames, out_directory
    ):
        """
        Downloads image frames, decodes them, and uses the checksum to validate
        the decoded images.

        :param data_store_id: The HealthImaging data store ID.
        :param image_frames: A list of dicts containing image frame information.
        :param out_directory: A directory for the downloaded images.
        :return: True if the function succeeded; otherwise, False.
        """
        total_result = True
        for image_frame in image_frames:
            image_file_path = f"{out_directory}/image_{image_frame['imageFrameId']}.jph"
            self.get_pixel_data(
                image_file_path,
                data_store_id,
                image_frame["imageSetId"],
                image_frame["imageFrameId"],
            )

            image_array = self.jph_image_to_opj_bitmap(image_file_path)
            crc32_checksum = image_frame["fullResolutionChecksum"]
            # Verify checksum.
            crc32_calculated = zlib.crc32(image_array)
            image_result = crc32_checksum == crc32_calculated
            print(
                f"\t\tImage checksum verified for {image_frame['imageFrameId']}: {image_result }"
            )
            total_result = total_result and image_result
        return total_result

    @staticmethod
    def jph_image_to_opj_bitmap(jph_file):
        """
        Decode the image to a bitmap using an OPENJPEG library.
        :param jph_file: The file to decode.
        :return: The decoded bitmap as an array.
        """
        # Use format 2 for the JPH file.
        params = openjpeg.utils.get_parameters(jph_file, 2)
        print(f"\n\t\tImage parameters for {jph_file}: \n\t\t{params}")

        image_array = openjpeg.utils.decode(jph_file, 2)

        return image_array
```
Bereinigen Sie die Ressourcen.  

```
    def destroy(self, stack):
        """
        Destroys the resources managed by the CloudFormation stack, and the CloudFormation
        stack itself.

        :param stack: The CloudFormation stack that manages the example resources.
        """

        print(f"\t\tCleaning up resources and {stack.name}.")
        data_store_id = None
        for oput in stack.outputs:
            if oput["OutputKey"] == "DatastoreID":
                data_store_id = oput["OutputValue"]
        if data_store_id is not None:
            print(f"\t\tDeleting image sets in data store {data_store_id}.")
            image_sets = self.medical_imaging_wrapper.search_image_sets(
                data_store_id, {}
            )
            image_set_ids = [image_set["imageSetId"] for image_set in image_sets]

            for image_set_id in image_set_ids:
                self.medical_imaging_wrapper.delete_image_set(
                    data_store_id, image_set_id
                )
                print(f"\t\tDeleted image set with id : {image_set_id}")

        print(f"\t\tDeleting {stack.name}.")
        stack.delete()
        print("\t\tWaiting for stack removal. This may take a few minutes.")
        waiter = self.cf_resource.meta.client.get_waiter("stack_delete_complete")
        waiter.wait(StackName=stack.name)
        print("\t\tStack delete complete.")




class MedicalImagingWrapper:
    """Encapsulates AWS HealthImaging functionality."""

    def __init__(self, medical_imaging_client, s3_client):
        """
        :param medical_imaging_client: A Boto3 Amazon MedicalImaging client.
        :param s3_client: A Boto3 S3 client.
        """
        self.medical_imaging_client = medical_imaging_client
        self.s3_client = s3_client

    @classmethod
    def from_client(cls):
        medical_imaging_client = boto3.client("medical-imaging")
        s3_client = boto3.client("s3")
        return cls(medical_imaging_client, s3_client)


    def search_image_sets(self, datastore_id, search_filter):
        """
        Search for image sets.

        :param datastore_id: The ID of the data store.
        :param search_filter: The search filter.
            For example: {"filters" : [{ "operator": "EQUAL", "values": [{"DICOMPatientId": "3524578"}]}]}.
        :return: The list of image sets.
        """
        try:
            paginator = self.medical_imaging_client.get_paginator("search_image_sets")
            page_iterator = paginator.paginate(
                datastoreId=datastore_id, searchCriteria=search_filter
            )
            metadata_summaries = []
            for page in page_iterator:
                metadata_summaries.extend(page["imageSetsMetadataSummaries"])
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't search image sets. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return metadata_summaries


    def delete_image_set(self, datastore_id, image_set_id):
        """
        Delete an image set.

        :param datastore_id: The ID of the data store.
        :param image_set_id: The ID of the image set.
        """
        try:
            delete_results = self.medical_imaging_client.delete_image_set(
                imageSetId=image_set_id, datastoreId=datastore_id
            )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't delete image set. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
```
+ Weitere API-Informationen finden Sie in den folgenden Themen der *API-Referenz zum AWS SDK für Python (Boto3)*.
  + [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/DeleteImageSet)
  + [DICOMImportJob bekommen](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/GetDICOMImportJob)
  + [GetImageFrame](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/GetImageFrame)
  + [GetImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/GetImageSetMetadata)
  + [SearchImageSets](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/SearchImageSets)
  + [DICOMImportJob starten](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/StartDICOMImportJob)
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging/imaging_set_and_frames_workflow#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Kennzeichnen eines HealthImaging Datenspeichers mithilfe eines SDK AWS
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingDataStores_section"></a>

Die folgenden Codebeispiele zeigen, wie ein HealthImaging Datenspeicher mit Tags versehen wird.

------
#### [ Java ]

**SDK für Java 2.x**  
So taggen Sie einen Datenspeicher.  

```
                final String datastoreArn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012";

                TagResource.tagMedicalImagingResource(medicalImagingClient, datastoreArn,
                                ImmutableMap.of("Deployment", "Development"));
```
Die Hilfsfunktion zum Taggen einer Ressource.  

```
    public static void tagMedicalImagingResource(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
            String resourceArn,
            Map<String, String> tags) {
        try {
            TagResourceRequest tagResourceRequest = TagResourceRequest.builder()
                    .resourceArn(resourceArn)
                    .tags(tags)
                    .build();

            medicalImagingClient.tagResource(tagResourceRequest);

            System.out.println("Tags have been added to the resource.");
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
```
So listen Sie Tags für einen Datenspeicher auf.  

```
                final String datastoreArn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012";

                ListTagsForResourceResponse result = ListTagsForResource.listMedicalImagingResourceTags(
                                medicalImagingClient,
                                datastoreArn);
                if (result != null) {
                        System.out.println("Tags for resource: " + result.tags());
                }
```
Die Hilfsfunktion zum Auflisten von Tags einer Ressource.  

```
    public static ListTagsForResourceResponse listMedicalImagingResourceTags(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
            String resourceArn) {
        try {
            ListTagsForResourceRequest listTagsForResourceRequest = ListTagsForResourceRequest.builder()
                    .resourceArn(resourceArn)
                    .build();

            return medicalImagingClient.listTagsForResource(listTagsForResourceRequest);
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }

        return null;
    }
```
So entfernen Sie Tags von einem Datenspeicher.  

```
                final String datastoreArn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012";

                UntagResource.untagMedicalImagingResource(medicalImagingClient, datastoreArn,
                                Collections.singletonList("Deployment"));
```
Die Hilfsfunktion zum Entfernen von Tags von einer Ressource.  

```
    public static void untagMedicalImagingResource(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
            String resourceArn,
            Collection<String> tagKeys) {
        try {
            UntagResourceRequest untagResourceRequest = UntagResourceRequest.builder()
                    .resourceArn(resourceArn)
                    .tagKeys(tagKeys)
                    .build();

            medicalImagingClient.untagResource(untagResourceRequest);

            System.out.println("Tags have been removed from the resource.");
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
```
+ Weitere API-Informationen finden Sie in den folgenden Themen der *AWS SDK for Java 2.x -API-Referenz*.
  + [ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/ListTagsForResource)
  + [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/TagResource)
  + [UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/UntagResource)
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  
So taggen Sie einen Datenspeicher.  

```
  try {
    const datastoreArn =
      "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012";
    const tags = {
      Deployment: "Development",
    };
    await tagResource(datastoreArn, tags);
  } catch (e) {
    console.log(e);
  }
```
Die Hilfsfunktion zum Taggen einer Ressource.  

```
import { TagResourceCommand } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} resourceArn - The Amazon Resource Name (ARN) for the data store or image set.
 * @param {Record<string,string>} tags - The tags to add to the resource as JSON.
 *                     - For example: {"Deployment" : "Development"}
 */
export const tagResource = async (
  resourceArn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:xxxxxx:datastore/xxxxx/imageset/xxx",
  tags = {},
) => {
  const response = await medicalImagingClient.send(
    new TagResourceCommand({ resourceArn: resourceArn, tags: tags }),
  );
  console.log(response);
  // {
  //     '$metadata': {
  //        httpStatusCode: 204,
  //         requestId: '8a6de9a3-ec8e-47ef-8643-473518b19d45',
  //         extendedRequestId: undefined,
  //         cfId: undefined,
  //         attempts: 1,
  //         totalRetryDelay: 0
  //    }
  // }

  return response;
};
```
So listen Sie Tags für einen Datenspeicher auf.  

```
  try {
    const datastoreArn =
      "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012";
    const { tags } = await listTagsForResource(datastoreArn);
    console.log(tags);
  } catch (e) {
    console.log(e);
  }
```
Die Hilfsfunktion zum Auflisten von Tags einer Ressource.  

```
import { ListTagsForResourceCommand } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} resourceArn - The Amazon Resource Name (ARN) for the data store or image set.
 */
export const listTagsForResource = async (
  resourceArn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:abc:datastore/def/imageset/ghi",
) => {
  const response = await medicalImagingClient.send(
    new ListTagsForResourceCommand({ resourceArn: resourceArn }),
  );
  console.log(response);
  // {
  //     '$metadata': {
  //         httpStatusCode: 200,
  //         requestId: '008fc6d3-abec-4870-a155-20fa3631e645',
  //         extendedRequestId: undefined,
  //         cfId: undefined,
  //         attempts: 1,
  //         totalRetryDelay: 0
  //     },
  //     tags: { Deployment: 'Development' }
  // }

  return response;
};
```
So entfernen Sie Tags von einem Datenspeicher.  

```
  try {
    const datastoreArn =
      "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012";
    const keys = ["Deployment"];
    await untagResource(datastoreArn, keys);
  } catch (e) {
    console.log(e);
  }
```
Die Hilfsfunktion zum Entfernen von Tags von einer Ressource.  

```
import { UntagResourceCommand } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} resourceArn - The Amazon Resource Name (ARN) for the data store or image set.
 * @param {string[]} tagKeys - The keys of the tags to remove.
 */
export const untagResource = async (
  resourceArn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:xxxxxx:datastore/xxxxx/imageset/xxx",
  tagKeys = [],
) => {
  const response = await medicalImagingClient.send(
    new UntagResourceCommand({ resourceArn: resourceArn, tagKeys: tagKeys }),
  );
  console.log(response);
  // {
  //     '$metadata': {
  //        httpStatusCode: 204,
  //         requestId: '8a6de9a3-ec8e-47ef-8643-473518b19d45',
  //         extendedRequestId: undefined,
  //         cfId: undefined,
  //         attempts: 1,
  //         totalRetryDelay: 0
  //    }
  // }

  return response;
};
```
+ Weitere API-Informationen finden Sie in den folgenden Themen der *AWS SDK für JavaScript -API-Referenz*.
  + [ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/ListTagsForResourceCommand)
  + [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/TagResourceCommand)
  + [UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/UntagResourceCommand)
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  
So taggen Sie einen Datenspeicher.  

```
    a_data_store_arn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012"

    medical_imaging_wrapper.tag_resource(data_store_arn, {"Deployment": "Development"})
```
Die Hilfsfunktion zum Taggen einer Ressource.  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def tag_resource(self, resource_arn, tags):
        """
        Tag a resource.

        :param resource_arn: The ARN of the resource.
        :param tags: The tags to apply.
        """
        try:
            self.health_imaging_client.tag_resource(resourceArn=resource_arn, tags=tags)
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't tag resource. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
```
So listen Sie Tags für einen Datenspeicher auf.  

```
    a_data_store_arn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012"

    medical_imaging_wrapper.list_tags_for_resource(data_store_arn)
```
Die Hilfsfunktion zum Auflisten von Tags einer Ressource.  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def list_tags_for_resource(self, resource_arn):
        """
        List the tags for a resource.

        :param resource_arn: The ARN of the resource.
        :return: The list of tags.
        """
        try:
            tags = self.health_imaging_client.list_tags_for_resource(
                resourceArn=resource_arn
            )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't list tags for resource. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return tags["tags"]
```
So entfernen Sie Tags von einem Datenspeicher.  

```
    a_data_store_arn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012"

    medical_imaging_wrapper.untag_resource(data_store_arn, ["Deployment"])
```
Die Hilfsfunktion zum Entfernen von Tags von einer Ressource.  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def untag_resource(self, resource_arn, tag_keys):
        """
        Untag a resource.

        :param resource_arn: The ARN of the resource.
        :param tag_keys: The tag keys to remove.
        """
        try:
            self.health_imaging_client.untag_resource(
                resourceArn=resource_arn, tagKeys=tag_keys
            )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't untag resource. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
```
Der folgende Code instanziiert das MedicalImagingWrapper Objekt.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+ Weitere API-Informationen finden Sie in den folgenden Themen der *API-Referenz zum AWS SDK für Python (Boto3)*.
  + [ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/ListTagsForResource)
  + [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/TagResource)
  + [UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/UntagResource)
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------

# Einen HealthImaging Bilddatensatz mit einem AWS SDK taggen
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingImageSets_section"></a>

Die folgenden Codebeispiele zeigen, wie ein HealthImaging Bilddatensatz mit Tags versehen wird.

------
#### [ Java ]

**SDK für Java 2.x**  
So taggen Sie einen Imagesatz.  

```
                final String imageSetArn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012/imageset/12345678901234567890123456789012";

                TagResource.tagMedicalImagingResource(medicalImagingClient, imageSetArn,
                                ImmutableMap.of("Deployment", "Development"));
```
Die Hilfsfunktion zum Taggen einer Ressource.  

```
    public static void tagMedicalImagingResource(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
            String resourceArn,
            Map<String, String> tags) {
        try {
            TagResourceRequest tagResourceRequest = TagResourceRequest.builder()
                    .resourceArn(resourceArn)
                    .tags(tags)
                    .build();

            medicalImagingClient.tagResource(tagResourceRequest);

            System.out.println("Tags have been added to the resource.");
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
```
So listen Sie Tags für einen Imagesatz auf.  

```
                final String imageSetArn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012/imageset/12345678901234567890123456789012";

                ListTagsForResourceResponse result = ListTagsForResource.listMedicalImagingResourceTags(
                                medicalImagingClient,
                                imageSetArn);
                if (result != null) {
                        System.out.println("Tags for resource: " + result.tags());
                }
```
Die Hilfsfunktion zum Auflisten von Tags einer Ressource.  

```
    public static ListTagsForResourceResponse listMedicalImagingResourceTags(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
            String resourceArn) {
        try {
            ListTagsForResourceRequest listTagsForResourceRequest = ListTagsForResourceRequest.builder()
                    .resourceArn(resourceArn)
                    .build();

            return medicalImagingClient.listTagsForResource(listTagsForResourceRequest);
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }

        return null;
    }
```
So entfernen Sie Tags von einem Imagesatz.  

```
                final String imageSetArn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012/imageset/12345678901234567890123456789012";

                UntagResource.untagMedicalImagingResource(medicalImagingClient, imageSetArn,
                                Collections.singletonList("Deployment"));
```
Die Hilfsfunktion zum Entfernen von Tags von einer Ressource.  

```
    public static void untagMedicalImagingResource(MedicalImagingClient medicalImagingClient,
            String resourceArn,
            Collection<String> tagKeys) {
        try {
            UntagResourceRequest untagResourceRequest = UntagResourceRequest.builder()
                    .resourceArn(resourceArn)
                    .tagKeys(tagKeys)
                    .build();

            medicalImagingClient.untagResource(untagResourceRequest);

            System.out.println("Tags have been removed from the resource.");
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
```
+ Weitere API-Informationen finden Sie in den folgenden Themen der *AWS SDK for Java 2.x -API-Referenz*.
  + [ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/ListTagsForResource)
  + [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/TagResource)
  + [UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/UntagResource)
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ JavaScript ]

**SDK für JavaScript (v3)**  
So taggen Sie einen Imagesatz.  

```
  try {
    const imagesetArn =
      "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012/imageset/12345678901234567890123456789012";
    const tags = {
      Deployment: "Development",
    };
    await tagResource(imagesetArn, tags);
  } catch (e) {
    console.log(e);
  }
```
Die Hilfsfunktion zum Taggen einer Ressource.  

```
import { TagResourceCommand } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} resourceArn - The Amazon Resource Name (ARN) for the data store or image set.
 * @param {Record<string,string>} tags - The tags to add to the resource as JSON.
 *                     - For example: {"Deployment" : "Development"}
 */
export const tagResource = async (
  resourceArn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:xxxxxx:datastore/xxxxx/imageset/xxx",
  tags = {},
) => {
  const response = await medicalImagingClient.send(
    new TagResourceCommand({ resourceArn: resourceArn, tags: tags }),
  );
  console.log(response);
  // {
  //     '$metadata': {
  //        httpStatusCode: 204,
  //         requestId: '8a6de9a3-ec8e-47ef-8643-473518b19d45',
  //         extendedRequestId: undefined,
  //         cfId: undefined,
  //         attempts: 1,
  //         totalRetryDelay: 0
  //    }
  // }

  return response;
};
```
So listen Sie Tags für einen Imagesatz auf.  

```
  try {
    const imagesetArn =
      "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012/imageset/12345678901234567890123456789012";
    const { tags } = await listTagsForResource(imagesetArn);
    console.log(tags);
  } catch (e) {
    console.log(e);
  }
```
Die Hilfsfunktion zum Auflisten von Tags einer Ressource.  

```
import { ListTagsForResourceCommand } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} resourceArn - The Amazon Resource Name (ARN) for the data store or image set.
 */
export const listTagsForResource = async (
  resourceArn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:abc:datastore/def/imageset/ghi",
) => {
  const response = await medicalImagingClient.send(
    new ListTagsForResourceCommand({ resourceArn: resourceArn }),
  );
  console.log(response);
  // {
  //     '$metadata': {
  //         httpStatusCode: 200,
  //         requestId: '008fc6d3-abec-4870-a155-20fa3631e645',
  //         extendedRequestId: undefined,
  //         cfId: undefined,
  //         attempts: 1,
  //         totalRetryDelay: 0
  //     },
  //     tags: { Deployment: 'Development' }
  // }

  return response;
};
```
So entfernen Sie Tags von einem Imagesatz.  

```
  try {
    const imagesetArn =
      "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012/imageset/12345678901234567890123456789012";
    const keys = ["Deployment"];
    await untagResource(imagesetArn, keys);
  } catch (e) {
    console.log(e);
  }
```
Die Hilfsfunktion zum Entfernen von Tags von einer Ressource.  

```
import { UntagResourceCommand } from "@aws-sdk/client-medical-imaging";
import { medicalImagingClient } from "../libs/medicalImagingClient.js";

/**
 * @param {string} resourceArn - The Amazon Resource Name (ARN) for the data store or image set.
 * @param {string[]} tagKeys - The keys of the tags to remove.
 */
export const untagResource = async (
  resourceArn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:xxxxxx:datastore/xxxxx/imageset/xxx",
  tagKeys = [],
) => {
  const response = await medicalImagingClient.send(
    new UntagResourceCommand({ resourceArn: resourceArn, tagKeys: tagKeys }),
  );
  console.log(response);
  // {
  //     '$metadata': {
  //        httpStatusCode: 204,
  //         requestId: '8a6de9a3-ec8e-47ef-8643-473518b19d45',
  //         extendedRequestId: undefined,
  //         cfId: undefined,
  //         attempts: 1,
  //         totalRetryDelay: 0
  //    }
  // }

  return response;
};
```
+ Weitere API-Informationen finden Sie in den folgenden Themen der *AWS SDK für JavaScript -API-Referenz*.
  + [ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/ListTagsForResourceCommand)
  + [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/TagResourceCommand)
  + [UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/UntagResourceCommand)
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

------
#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  
So taggen Sie einen Imagesatz.  

```
    an_image_set_arn = (
        "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012/"
        "imageset/12345678901234567890123456789012"
    )

    medical_imaging_wrapper.tag_resource(image_set_arn, {"Deployment": "Development"})
```
Die Hilfsfunktion zum Taggen einer Ressource.  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def tag_resource(self, resource_arn, tags):
        """
        Tag a resource.

        :param resource_arn: The ARN of the resource.
        :param tags: The tags to apply.
        """
        try:
            self.health_imaging_client.tag_resource(resourceArn=resource_arn, tags=tags)
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't tag resource. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
```
So listen Sie Tags für einen Imagesatz auf.  

```
    an_image_set_arn = (
        "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012/"
        "imageset/12345678901234567890123456789012"
    )

    medical_imaging_wrapper.list_tags_for_resource(image_set_arn)
```
Die Hilfsfunktion zum Auflisten von Tags einer Ressource.  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def list_tags_for_resource(self, resource_arn):
        """
        List the tags for a resource.

        :param resource_arn: The ARN of the resource.
        :return: The list of tags.
        """
        try:
            tags = self.health_imaging_client.list_tags_for_resource(
                resourceArn=resource_arn
            )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't list tags for resource. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return tags["tags"]
```
So entfernen Sie Tags von einem Imagesatz.  

```
    an_image_set_arn = (
        "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012/"
        "imageset/12345678901234567890123456789012"
    )

    medical_imaging_wrapper.untag_resource(image_set_arn, ["Deployment"])
```
Die Hilfsfunktion zum Entfernen von Tags von einer Ressource.  

```
class MedicalImagingWrapper:
    def __init__(self, health_imaging_client):
        self.health_imaging_client = health_imaging_client


    def untag_resource(self, resource_arn, tag_keys):
        """
        Untag a resource.

        :param resource_arn: The ARN of the resource.
        :param tag_keys: The tag keys to remove.
        """
        try:
            self.health_imaging_client.untag_resource(
                resourceArn=resource_arn, tagKeys=tag_keys
            )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't untag resource. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
```
Der folgende Code instanziiert das MedicalImagingWrapper Objekt.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+ Weitere API-Informationen finden Sie in den folgenden Themen der *API-Referenz zum AWS SDK für Python (Boto3)*.
  + [ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/ListTagsForResource)
  + [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/TagResource)
  + [UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/UntagResource)
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples) einrichten und ausführen. 

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