AWS HealthImaging Beispielprojekte

Ein AWS serverloses Projekt zur Bereitstellung einer IoT-Edge-Lösung, die DICOM Dateien von einer DICOM DIMSE Quelle (PACS,VNA, CT-Scanner) empfängt und sie in einem sicheren Amazon S3 S3-Bucket speichert. Die Lösung indexiert die DICOM Dateien in einer Datenbank und stellt jede DICOM Serie, in die importiert werden soll, in eine Warteschlange. AWS HealthImaging Sie besteht aus einer Komponente, die am Edge läuft und von der Cloud verwaltet wird, und einer Datenerfassungspipeline AWS IoT Greengrass, die in DICOM der Cloud läuft. AWS

Ein AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)Projekt zum Abrufen von Bildrahmen mithilfe AWS HealthImaging von Markierungen auf Kachelebene (TLM), einer Funktion von High-Throughput JPEG 2000 (HTJ2K). Dies führt zu schnelleren Abrufzeiten bei Bildern mit niedrigerer Auflösung. Zu den möglichen Arbeitsabläufen gehören das Generieren von Miniaturansichten und das schrittweise Laden von Bildern.

Ein AWS serverloses Projekt zur Erstellung einer CloudFrontAmazon-Distribution mit einem HTTPS Endpunkt, der Image-Frames vom Edge zwischenspeichert und bereitstellt. GET Standardmäßig authentifiziert der Endpunkt Anfragen mit einem Amazon Cognito JSON Cognito-Web-Token ()JWT. Sowohl die Authentifizierung als auch das Signieren von Anfragen werden am Edge mit Lambda @Edge durchgeführt. Dieser Service ist eine Funktion von Amazon CloudFront , mit der Sie Code näher an den Benutzern Ihrer Anwendung ausführen können, wodurch die Leistung verbessert und die Latenz reduziert wird. Es muss keine Infrastruktur verwaltet werden.

Ein AWS AmplifyProjekt zur Bereitstellung einer Frontend-Benutzeroberfläche mit Backend-Authentifizierung, mit der Sie Metadatenattribute und Bildrahmen (Pixeldaten) von Bildsätzen anzeigen können, die AWS HealthImaging mithilfe der progressiven Dekodierung gespeichert sind. Sie können optional die oben genannten Projekte Tile Level Marker (TLM) Proxy und/oder Amazon CloudFront Delivery integrieren, um Bildrahmen mit einer alternativen Methode zu laden.

Ein Python-basiertes Projekt zur Aktivierung von DICOMweb WADO -RS- und QIDO -RS-Endpunkten in einem HealthImaging Datenspeicher zur Unterstützung von webbasierten Viewern für medizinische Bildgebung und anderen kompatiblen Apps. DICOMweb