Hay más ejemplos de AWS SDK disponibles en el GitHub repositorio de [ejemplos de AWS Doc SDK](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples).

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

# Ejemplos de código para usar HealthImaging AWS SDKs
<a name="medical-imaging_code_examples"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo usarlo AWS HealthImaging con un kit de desarrollo de AWS software (SDK).

Las *acciones* son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Mientras las acciones muestran cómo llamar a las distintas funciones de servicio, es posible ver las acciones en contexto en los escenarios relacionados.

Los *escenarios* son ejemplos de código que muestran cómo llevar a cabo una tarea específica a través de llamadas a varias funciones dentro del servicio o combinado con otros Servicios de AWS.

**Más recursos**
+  **[ HealthImaging Guía para desarrolladores](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/what-is.html)**: más información sobre HealthImaging.
+ **[HealthImaging Referencia de la API](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/APIReference/Welcome.html)**: detalles sobre todas HealthImaging las acciones disponibles.
+ **[AWS Centro para desarrolladores](https://aws.amazon.com/developer/code-examples/?awsf.sdk-code-examples-product=product%23healthimaging)**: ejemplos de código que puedes filtrar por categoría o por búsqueda de texto completo.
+ **[AWS Ejemplos de SDK](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples)**: GitHub repositorio con código completo en los idiomas preferidos. Incluye instrucciones para configurar y ejecutar el código.

**Contents**
+ [Conceptos básicos](medical-imaging_code_examples_basics.md)
  + [Hola HealthImaging](medical-imaging_example_medical-imaging_Hello_section.md)
  + [Acciones](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)
+ [Escenarios](medical-imaging_code_examples_scenarios.md)
  + [Introducción a los conjuntos y marcos de imágenes](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md)
  + [Etiquetar un almacén de datos](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingDataStores_section.md)
  + [Etiquetar un conjunto de imágenes](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingImageSets_section.md)

# Ejemplos básicos de uso HealthImaging AWS SDKs
<a name="medical-imaging_code_examples_basics"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar los conceptos básicos de AWS HealthImaging with AWS SDKs. 

**Contents**
+ [Hola HealthImaging](medical-imaging_example_medical-imaging_Hello_section.md)
+ [Acciones](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)

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

En los siguientes ejemplos de código se muestra cómo empezar a utilizar HealthImaging.

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

**SDK para C\$1\$1**  
Código para el CMake archivo 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})
```
Código del archivo de origen 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;
}
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/ListDatastores)la *Referencia AWS SDK para C\$1\$1 de la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/hello_health_imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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;
};
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/ListDatastoresCommand)la *Referencia de AWS SDK para JavaScript la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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"))
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/ListDatastores)la *AWS Referencia de API de SDK for Python (Boto3*). 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging/imaging_set_and_frames_workflow#code-examples). 

------

# Acciones de HealthImaging uso AWS SDKs
<a name="medical-imaging_code_examples_actions"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo realizar HealthImaging acciones individuales con AWS SDKs. Cada ejemplo incluye un enlace a GitHub, donde puede encontrar instrucciones para configurar y ejecutar el código. 

Estos extractos se denominan HealthImaging API y son fragmentos de código de programas más grandes que deben ejecutarse en su contexto. Puede ver las acciones en contexto en [Escenarios de HealthImaging uso AWS SDKs](medical-imaging_code_examples_scenarios.md). 

 Los siguientes ejemplos incluyen solo las acciones que se utilizan con mayor frecuencia. Para ver una lista completa, consulte la [Referencia de la API de AWS HealthImaging](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)

# Úselo `CopyImageSet` con un AWS SDK o CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_CopyImageSet_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar `CopyImageSet`.

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

**AWS CLI**  
**Ejemplo 1: copia de un conjunto de imágenes sin un destino.**  
El siguiente ejemplo de `copy-image-set` crea una copia duplicada de un conjunto de imágenes sin un destino.  

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

```
{
    "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"
}
```
**Ejemplo 2: copia de un conjunto de imágenes con un destino.**  
El siguiente ejemplo de `copy-image-set` crea una copia duplicada de un conjunto de imágenes con un destino.  

```
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"} }'
```
Salida:  

```
{
    "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"
}
```
**Ejemplo 3: copiar un subconjunto de instancias de un conjunto de imágenes de origen a un conjunto de imágenes de destino.**  
El siguiente ejemplo de `copy-image-set` copia una instancia de DICOM del conjunto de imágenes de origen al conjunto de imágenes de destino. El parámetro force se proporciona para anular las incoherencias en los atributos de nivel de paciente, estudio y serie.  

```
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
```
Salida:  

```
{
    "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"
}
```
Para obtener más información, consulte [Copiar un conjunto de imágenes](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/copy-image-set.html) en la *Guía para AWS HealthImaging desarrolladores*.  
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [CopyImageSet](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/copy-image-set.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*. 

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

**SDK para 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;
        }
    }
```
Función de utilidad para crear atributos copiables.  

```
    /**
     * 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();
    }
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [CopyImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/CopyImageSet)la *Referencia AWS SDK for Java 2.x de la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK para JavaScript (v3)**  
Función de utilidad para copiar un conjunto de imágenes.  

```
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);
  }
};
```
Copiar un conjunto de imágenes sin destino.  

```
  await copyImageSet(
    "12345678901234567890123456789012",
    "12345678901234567890123456789012",
    "1",
  );
```
Copie un conjunto de imágenes con un destino.  

```
  await copyImageSet(
    "12345678901234567890123456789012",
    "12345678901234567890123456789012",
    "1",
    "12345678901234567890123456789012",
    "1",
    false,
  );
```
Copiar un subconjunto de un conjunto de imágenes con un destino y forzar la copia.  

```
  await copyImageSet(
    "12345678901234567890123456789012",
    "12345678901234567890123456789012",
    "1",
    "12345678901234567890123456789012",
    "1",
    true,
    ["12345678901234567890123456789012", "11223344556677889900112233445566"],
  );
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [CopyImageSet](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/CopyImageSetCommand)la *Referencia de AWS SDK para JavaScript la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para Python (Boto3)**  
Función de utilidad para copiar un conjunto de imágenes.  

```
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"]
```
Copiar un conjunto de imágenes sin destino.  

```
            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,
            )
```
Copie un conjunto de imágenes con un destino.  

```
            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,
            )
```
Copiar un subconjunto de un conjunto de imágenes.  

```
            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,
            )
```
El siguiente código crea una instancia del MedicalImagingWrapper objeto.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta [CopyImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/CopyImageSet)la *AWS Referencia de API de SDK for Python (Boto3*). 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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.
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [CopyImageSet](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)la *referencia sobre la API ABAP del AWS SDK para SAP*. 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Úselo `CreateDatastore` con un AWS SDK o CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_CreateDatastore_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar `CreateDatastore`.

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

**AWS CLI con el script Bash**  

```
###############################################################################
# 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
}
```
+  Para obtener detalles sobre la API, consulte [CreateDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/aws-cli/medical-imaging-2023-07-19/CreateDatastore)la *Referencia de AWS CLI comandos*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/aws-cli/bash-linux/medical-imaging#code-examples). 

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

**AWS CLI**  
**Ejemplo 1: Creación de un almacén de datos**  
En el siguiente ejemplo de código `create-datastore` se crea un almacén de datos con el nombre `my-datastore`. Al crear un almacén de datos sin especificar a`--lossless-storage-format`, el AWS HealthImaging valor predeterminado es HTJ2 K (JPEG 2000 de alto rendimiento).  

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

```
{
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
    "datastoreStatus": "CREATING"
}
```
**Ejemplo 2: Creación de un almacén de datos con el formato de almacenamiento JPEG 2000 sin pérdidas**  
Un almacén de datos configurado con el formato de almacenamiento JPEG 2000 sin pérdidas transcodificará y conservará los fotogramas de imagen sin pérdidas en formato JPEG 2000. A continuación, los fotogramas de imagen se pueden recuperar en JPEG 2000 sin pérdidas sin necesidad de transcodificación. En el ejemplo de código `create-datastore` siguiente, se crea un almacén de datos configurado para el formato de almacenamiento JPEG 2000 sin pérdidas con el nombre `my-datastore`.  

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

```
{
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
    "datastoreStatus": "CREATING"
}
```
*Para obtener más información, consulte [Creación de un banco de datos en la Guía para desarrolladores](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/create-data-store.html).AWS HealthImaging *  
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [CreateDatastore](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/create-datastore.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*. 

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

**SDK para 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 "";
    }
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [CreateDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/CreateDatastore)la *Referencia AWS SDK for Java 2.x de la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK para 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;
};
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [CreateDatastore](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/CreateDatastoreCommand)la *Referencia de AWS SDK para JavaScript la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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"]
```
El siguiente código crea una instancia del MedicalImagingWrapper objeto.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta [CreateDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/CreateDatastore)la *AWS Referencia de API de SDK for Python (Boto3*). 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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.
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [CreateDatastore](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)la *referencia sobre la API ABAP del AWS SDK para SAP*. 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Úselo `DeleteDatastore` con un AWS SDK o CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_DeleteDatastore_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar `DeleteDatastore`.

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

**AWS CLI con el script Bash**  

```
###############################################################################
# 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
}
```
+  Para obtener detalles sobre la API, consulte [DeleteDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/aws-cli/medical-imaging-2023-07-19/DeleteDatastore)la *Referencia de AWS CLI comandos*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/aws-cli/bash-linux/medical-imaging#code-examples). 

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

**AWS CLI**  
**Eliminación de un almacén de datos**  
En el siguiente ejemplo de código `delete-datastore` se elimina un almacén de datos.  

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

```
{
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
    "datastoreStatus": "DELETING"
}
```
Para obtener más información, consulta [Eliminar un banco de datos](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/delete-data-store.html) en la *Guía para AWS HealthImaging desarrolladores*.  
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [DeleteDatastore](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/delete-datastore.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*. 

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

**SDK para 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);
        }
    }
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [DeleteDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/DeleteDatastore)la *Referencia AWS SDK for Java 2.x de la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK para 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;
};
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [DeleteDatastore](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/DeleteDatastoreCommand)la *Referencia de AWS SDK para JavaScript la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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
```
El siguiente código crea una instancia del MedicalImagingWrapper objeto.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta [DeleteDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/DeleteDatastore)la *AWS Referencia de API de SDK for Python (Boto3*). 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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.
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [DeleteDatastore](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)la *referencia sobre la API ABAP del AWS SDK para SAP*. 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Úselo `DeleteImageSet` con un AWS SDK o CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_DeleteImageSet_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar `DeleteImageSet`.

Los ejemplos de acciones son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Puede ver esta acción en su contexto en el siguiente ejemplo de código: 
+  [Introducción a los conjuntos y marcos de imágenes](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md) 

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

**SDK para 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();
}
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/DeleteImageSet)la *referencia AWS SDK para C\$1\$1 de la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/#code-examples). 

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

**AWS CLI**  
**Eliminación de un conjunto de imágenes**  
En el siguiente ejemplo de código `delete-image-set` se elimina un conjunto de imágenes.  

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

```
{
    "imageSetWorkflowStatus": "DELETING",
    "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
Para obtener más información, consulta [Eliminar un conjunto de imágenes](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/delete-image-set.html) en la *Guía para AWS HealthImaging desarrolladores*.  
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [DeleteImageSet](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/delete-image-set.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*. 

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

**SDK para 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);
        }
    }
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/DeleteImageSet)la *Referencia AWS SDK for Java 2.x de la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK para 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;
};
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/DeleteImageSetCommand)la *Referencia de AWS SDK para JavaScript la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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
```
El siguiente código crea una instancia del MedicalImagingWrapper objeto.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/DeleteImageSet)la *AWS Referencia de API de SDK for Python (Boto3*). 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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.
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)la *referencia sobre la API ABAP del AWS SDK para SAP*. 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Úselo `GetDICOMImportJob` con un AWS SDK o CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_GetDICOMImportJob_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar `GetDICOMImportJob`.

Los ejemplos de acciones son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Puede ver esta acción en su contexto en el siguiente ejemplo de código: 
+  [Introducción a los conjuntos y marcos de imágenes](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md) 

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

**SDK para 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;
}
```
+  Para obtener información sobre la API, consulta [Get DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/GetDICOMImportJob) in *AWS SDK para C\$1\$1 API Reference*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/#code-examples). 

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

**AWS CLI**  
**Obtención de las propiedades de un trabajo de importación DICOM**  
En el siguiente ejemplo de código `get-dicom-import-job` se obtienen las propiedades de un trabajo de importación DICOM.  

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

```
{
    "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/"
    }
}
```
Para obtener más información, consulta [Cómo obtener propiedades de trabajos de importación](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/get-dicom-import-job.html) en la *Guía para AWS HealthImaging desarrolladores*.  
+  Para obtener información sobre la API, consulte [Get DICOMImport Job](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/get-dicom-import-job.html) in *AWS CLI Command Reference*. 

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

**SDK para 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;
    }
```
+  Para obtener información sobre la API, consulta [Get DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/GetDICOMImportJob) in *AWS SDK for Java 2.x API Reference*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK para 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;
};
```
+  Para obtener información sobre la API, consulta [Get DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/GetDICOMImportJobCommand) in *AWS SDK para JavaScript API Reference*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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"]
```
El siguiente código crea una instancia del MedicalImagingWrapper objeto.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Para [obtener más información sobre la API, consulta la referencia de la API Get DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/GetDICOMImportJob) in *AWS SDK for Python (Boto3*). 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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.
```
+  Para [obtener más información sobre la API, consulte la referencia Get DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html) *in AWS SDK para la API ABAP de SAP*. 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Úselo `GetDatastore` con un AWS SDK o CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_GetDatastore_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar `GetDatastore`.

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

**AWS CLI con el script Bash**  

```
###############################################################################
# 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
}
```
+  Para obtener detalles sobre la API, consulte [GetDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/aws-cli/medical-imaging-2023-07-19/GetDatastore)la *Referencia de AWS CLI comandos*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/aws-cli/bash-linux/medical-imaging#code-examples). 

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

**AWS CLI**  
**Ejemplo 1: Obtención de las propiedades de un almacén de datos**  
En el siguiente ejemplo de código `get-datastore` se obtienen las propiedades de un almacén de datos.  

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

```
{
    "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"
    }
}
```
**Ejemplo 2: Para configurar las propiedades del almacén de datos para JPEG2000**  
En el ejemplo de código `get-datastore` siguiente, se obtienen las propiedades de un almacén de datos configurado para el formato de almacenamiento JPEG 2000 sin pérdidas.  

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

```
{
    "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"
    }
}
```
Para obtener más información, consulte [Obtener las propiedades del almacén de datos](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/get-data-store.html) en la *Guía para AWS HealthImaging desarrolladores*.  
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [GetDatastore](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/get-datastore.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*. 

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

**SDK para 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;
    }
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [GetDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/GetDatastore)la *Referencia AWS SDK for Java 2.x de la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK para 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;
};
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [GetDatastore](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/GetDatastoreCommand)la *Referencia de AWS SDK para JavaScript la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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"]
```
El siguiente código crea una instancia del MedicalImagingWrapper objeto.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta [GetDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/GetDatastore)la *AWS Referencia de API de SDK for Python (Boto3*). 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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.
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [GetDatastore](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)la *referencia sobre la API ABAP del AWS SDK para SAP*. 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Úselo `GetImageFrame` con un AWS SDK o CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_GetImageFrame_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar `GetImageFrame`.

Los ejemplos de acciones son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Puede ver esta acción en su contexto en el siguiente ejemplo de código: 
+  [Introducción a los conjuntos y marcos de imágenes](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md) 

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

**SDK para 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();
}
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [GetImageFrame](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/GetImageFrame)la *referencia AWS SDK para C\$1\$1 de la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/#code-examples). 

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

**AWS CLI**  
**Obtención de datos de píxeles de un conjunto de imágenes**  
En el siguiente ejemplo de código `get-image-frame` se obtiene un marco de una imagen.  

```
aws medical-imaging get-image-frame \
    --datastore-id "12345678901234567890123456789012" \
    --image-set-id "98765412345612345678907890789012" \
    --image-frame-information imageFrameId=3abf5d5d7ae72f80a0ec81b2c0de3ef4 \
    imageframe.jph
```
Nota: Este ejemplo de código no incluye la salida porque la GetImageFrame acción devuelve un flujo de datos de píxeles al archivo imageframe.jph. Para obtener información sobre la decodificación y la visualización de marcos de imágenes, consulte las bibliotecas de decodificación K. HTJ2  
Para obtener más información, consulte [Obtener datos de píxeles de conjuntos de imágenes](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/get-image-frame.html) en la *Guía para AWS HealthImaging desarrolladores*.  
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [GetImageFrame](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/get-image-frame.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*. 

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

**SDK para 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);
                }
        }
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [GetImageFrame](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/GetImageFrame)la *Referencia AWS SDK for Java 2.x de la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK para 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;
};
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [GetImageFrame](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/GetImageFrameCommand)la *Referencia de AWS SDK para JavaScript la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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
```
El siguiente código crea una instancia del MedicalImagingWrapper objeto.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta [GetImageFrame](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/GetImageFrame)la *AWS Referencia de API de SDK for Python (Boto3*). 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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.
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [GetImageFrame](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)la *referencia sobre la API ABAP del AWS SDK para SAP*. 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Úselo `GetImageSet` con un AWS SDK o CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_GetImageSet_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar `GetImageSet`.

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

**AWS CLI**  
**Obtención de las propiedades de un conjunto de imágenes**  
En el siguiente ejemplo de código `get-image-set` se obtienen las propiedades de un conjunto de imágenes.  

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

```
{
    "versionId": "1",
    "imageSetWorkflowStatus": "COPIED",
    "updatedAt": 1680027253.471,
    "imageSetId": "18f88ac7870584f58d56256646b4d92b",
    "imageSetState": "ACTIVE",
    "createdAt": 1679592510.753,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
Para obtener más información, consulte [Obtener las propiedades del conjunto de imágenes](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/get-image-set-properties.html) en la *Guía para AWS HealthImaging desarrolladores*.  
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [GetImageSet](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/get-image-set.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*. 

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

**SDK para 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;
    }
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [GetImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/GetImageSet)la *Referencia AWS SDK for Java 2.x de la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK para 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;
};
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [GetImageSet](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/GetImageSetCommand)la *Referencia de AWS SDK para JavaScript la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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
```
El siguiente código crea una instancia del MedicalImagingWrapper objeto.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta [GetImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/GetImageSet)la *AWS Referencia de API de SDK for Python (Boto3*). 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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.
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [GetImageSet](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)la *referencia sobre la API ABAP del AWS SDK para SAP*. 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Úselo `GetImageSetMetadata` con un AWS SDK o CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_GetImageSetMetadata_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar `GetImageSetMetadata`.

Los ejemplos de acciones son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Puede ver esta acción en su contexto en el siguiente ejemplo de código: 
+  [Introducción a los conjuntos y marcos de imágenes](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md) 

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

**SDK para C\$1\$1**  
Función de utilidad para obtener metadatos del conjunto de imágenes.  

```
//! 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();
}
```
Obtener metadatos del conjunto de imágenes sin versión.  

```
        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;
        }
```
Obtener metadatos del conjunto de imágenes con la versión.  

```
        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;
        }
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [GetImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/GetImageSetMetadata)la *referencia AWS SDK para C\$1\$1 de la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/#code-examples). 

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

**AWS CLI**  
**Ejemplo 1: obtención de los metadatos de un conjunto de imágenes sin versión**  
En el siguiente ejemplo de código `get-image-set-metadata` se obtienen los metadatos de un conjunto de imágenes sin especificar una versión.  
Nota: El parámetro `outfile` es obligatorio  

```
aws medical-imaging get-image-set-metadata \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --image-set-id ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e \
    studymetadata.json.gz
```
Los metadatos devueltos se comprimen con gzip y se almacenan en el archivo studymetadata.json.gz. Para ver el contenido del objeto JSON devuelto, primero debe descomprimirlo.  
Salida:  

```
{
    "contentType": "application/json",
    "contentEncoding": "gzip"
}
```
**Ejemplo 2: obtención de los metadatos de un conjunto de imágenes con versión**  
En el siguiente ejemplo de código `get-image-set-metadata` se obtienen los metadatos de un conjunto de imágenes con una versión especificada.  
Nota: El parámetro `outfile` es obligatorio  

```
aws medical-imaging get-image-set-metadata \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --image-set-id ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e \
    --version-id 1 \
    studymetadata.json.gz
```
Los metadatos devueltos se comprimen con gzip y se almacenan en el archivo studymetadata.json.gz. Para ver el contenido del objeto JSON devuelto, primero debe descomprimirlo.  
Salida:  

```
{
    "contentType": "application/json",
    "contentEncoding": "gzip"
}
```
Para obtener más información, consulta [Cómo obtener metadatos de conjuntos de imágenes](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/get-image-set-metadata.html) en la *Guía para AWS HealthImaging desarrolladores*.  
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [GetImageSetMetadata](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/get-image-set-metadata.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*. 

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

**SDK para 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);
        }
    }
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [GetImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/GetImageSetMetadata)la *Referencia AWS SDK for Java 2.x de la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK para JavaScript (v3)**  
Función de utilidad para obtener metadatos del conjunto de imágenes.  

```
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;
};
```
Obtener metadatos del conjunto de imágenes sin versión.  

```
  try {
    await getImageSetMetadata(
      "metadata.json.gzip",
      "12345678901234567890123456789012",
      "12345678901234567890123456789012",
    );
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
```
Obtener metadatos del conjunto de imágenes con la versión.  

```
  try {
    await getImageSetMetadata(
      "metadata2.json.gzip",
      "12345678901234567890123456789012",
      "12345678901234567890123456789012",
      "1",
    );
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [GetImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/GetImageSetMetadataCommand)la *Referencia de AWS SDK para JavaScript la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para Python (Boto3)**  
Función de utilidad para obtener metadatos del conjunto de imágenes.  

```
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
```
Obtener metadatos del conjunto de imágenes sin versión.  

```
                image_set_metadata = self.health_imaging_client.get_image_set_metadata(
                    imageSetId=image_set_id, datastoreId=datastore_id
                )
```
Obtener metadatos del conjunto de imágenes con la versión.  

```
                image_set_metadata = self.health_imaging_client.get_image_set_metadata(
                    imageSetId=image_set_id,
                    datastoreId=datastore_id,
                    versionId=version_id,
                )
```
El siguiente código crea una instancia del MedicalImagingWrapper objeto.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta [GetImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/GetImageSetMetadata)la *AWS Referencia de API de SDK for Python (Boto3*). 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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.
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [GetImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)la *referencia sobre la API ABAP del AWS SDK para SAP*. 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Úselo `ListDICOMImportJobs` con un AWS SDK o CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_ListDICOMImportJobs_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar `ListDICOMImportJobs`.

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

**AWS CLI**  
**Enumeración de los trabajos de importación DICOM**  
En el siguiente ejemplo de código `list-dicom-import-jobs` se enumeran los trabajos de importación DICOM.  

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

```
{
    "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"
        }
    ]
}
```
Para obtener más información, consulte [Listar los trabajos de importación](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/list-dicom-import-jobs.html) en la *Guía para AWS HealthImaging desarrolladores*.  
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [Listar DICOMImport trabajos](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/list-dicom-import-jobs.html) en la *referencia de AWS CLI comandos*. 

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

**SDK para 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<>();
    }
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [Listar DICOMImport trabajos](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/ListDICOMImportJobs) en la *referencia AWS SDK for Java 2.x de la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK para 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;
};
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [Listar DICOMImport trabajos](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/ListDICOMImportJobsCommand) en la *referencia de AWS SDK para JavaScript la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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
```
El siguiente código crea una instancia del MedicalImagingWrapper objeto.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta la [sección Lista de DICOMImport trabajos](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/ListDICOMImportJobs) en la referencia de la API del *AWS SDK for Python (Boto3*). 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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.
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [Listar DICOMImport trabajos](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html) en el *AWS SDK para obtener una referencia sobre la API ABAP de SAP*. 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Úselo `ListDatastores` con un AWS SDK o CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_ListDatastores_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar `ListDatastores`.

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

**AWS CLI con el script Bash**  

```
###############################################################################
# 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
}
```
+  Para obtener detalles sobre la API, consulte [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/goto/aws-cli/medical-imaging-2023-07-19/ListDatastores)la *Referencia de AWS CLI comandos*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/aws-cli/bash-linux/medical-imaging#code-examples). 

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

**AWS CLI**  
**Enumeración de almacenes de datos**  
En el siguiente ejemplo de código `list-datastores` se enumeran los almacenes de datos disponibles.  

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

```
{
    "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"
        }
    ]
}
```
Para obtener más información, consulta la sección sobre cómo [enumerar los almacenes de datos](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/list-data-stores.html) en la *Guía para AWS HealthImaging desarrolladores*.  
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [ListDatastores](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/list-datastores.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*. 

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

**SDK para 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;
    }
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/ListDatastores)la *Referencia AWS SDK for Java 2.x de la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK para 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;
};
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/ListDatastoresCommand)la *Referencia de AWS SDK para JavaScript la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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
```
El siguiente código crea una instancia del MedicalImagingWrapper objeto.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/ListDatastores)la *AWS Referencia de API de SDK for Python (Boto3*). 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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.
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)la *referencia sobre la API ABAP del AWS SDK para SAP*. 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Úselo `ListImageSetVersions` con un AWS SDK o CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_ListImageSetVersions_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar `ListImageSetVersions`.

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

**AWS CLI**  
**Enumeración de las versiones de un conjunto de imágenes**  
En el siguiente ejemplo de código `list-image-set-versions` se enumera el historial de versiones de un conjunto de imágenes.  

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

```
{
    "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
        }
    ]
}
```
Para obtener más información, consulta la sección sobre [la lista de versiones de conjuntos de imágenes](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/list-image-set-versions.html) en la *Guía para AWS HealthImaging desarrolladores*.  
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [ListImageSetVersions](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/list-image-set-versions.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*. 

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

**SDK para 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;
    }
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [ListImageSetVersions](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/ListImageSetVersions)la *Referencia AWS SDK for Java 2.x de la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK para 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;
};
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [ListImageSetVersions](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/ListImageSetVersionsCommand)la *Referencia de AWS SDK para JavaScript la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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
```
El siguiente código crea una instancia del MedicalImagingWrapper objeto.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta [ListImageSetVersions](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/ListImageSetVersions)la *AWS Referencia de API de SDK for Python (Boto3*). 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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.
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [ListImageSetVersions](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)la *referencia sobre la API ABAP del AWS SDK para SAP*. 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Úselo `ListTagsForResource` con un AWS SDK o CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_ListTagsForResource_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar `ListTagsForResource`.

Los ejemplos de acciones son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Puede ver esta acción en contexto en los siguientes ejemplos de código: 
+  [Etiquetar un almacén de datos](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingDataStores_section.md) 
+  [Etiquetar un conjunto de imágenes](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingImageSets_section.md) 

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

**AWS CLI**  
**Ejemplo 1: enumeración de las etiquetas de recursos de un almacén de datos**  
En el siguiente ejemplo de código `list-tags-for-resource` se enumeran las etiquetas de un almacén de datos.  

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

```
{
    "tags":{
        "Deployment":"Development"
    }
}
```
**Ejemplo 2: enumeración de las etiquetas de recursos de un conjunto de imágenes**  
En el siguiente ejemplo de código `list-tags-for-resource` se enumeran las etiquetas de un conjunto de imágenes.  

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

```
{
    "tags":{
        "Deployment":"Development"
    }
}
```
Para obtener más información, consulta Cómo [etiquetar los recursos AWS HealthImaging](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/tagging.html) en la *Guía para AWS HealthImaging desarrolladores*.  
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [ListTagsForResource](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/list-tags-for-resource.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*. 

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

**SDK para 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;
    }
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/ListTagsForResource)la *Referencia AWS SDK for Java 2.x de la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK para 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;
};
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/ListTagsForResourceCommand)la *Referencia de AWS SDK para JavaScript la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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"]
```
El siguiente código crea una instancia del MedicalImagingWrapper objeto.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta [ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/ListTagsForResource)la *AWS Referencia de API de SDK for Python (Boto3*). 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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.
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)la *referencia sobre la API ABAP del AWS SDK para SAP*. 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Úselo `SearchImageSets` con un AWS SDK o CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_SearchImageSets_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar `SearchImageSets`.

Los ejemplos de acciones son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Puede ver esta acción en su contexto en el siguiente ejemplo de código: 
+  [Introducción a los conjuntos y marcos de imágenes](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md) 

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

**SDK para C\$1\$1**  
La función de utilidad para buscar conjuntos de imágenes.  

```
//! 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;
}
```
Caso de uso núm. 1: operador IGUAL.  

```
        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;
            }
        }
```
Caso de uso \$12: ENTRE el operador que usa DICOMStudy fecha y DICOMStudy hora.   

```
         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;
            }
        }
```
Caso de uso núm. 3: el operador ENTRE usa CreatedAt. Los estudios de tiempo se habían mantenido previamente.   

```
        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;
            }
        }
```
Caso de uso \$14: operador EQUAL en DICOMSeries InstanceUID y BETWEEN en UpdatedAt y ordena la respuesta en orden ASC en el campo 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;
            }
        }
```
+  *Para obtener más información sobre la API, consulta la Referencia de la API. [SearchImageSets](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/SearchImageSets)AWS SDK para C\$1\$1 * 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/#code-examples). 

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

**AWS CLI**  
**Ejemplo 1: búsqueda de conjuntos de imágenes con un operador EQUAL**  
En el siguiente ejemplo de código `search-image-sets` se usa el operador EQUAL para buscar conjuntos de imágenes en función de un valor específico.  

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

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

```
{
    "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"
    }]
}
```
**Ejemplo 2: Para buscar conjuntos de imágenes con un operador BETWEEN mediante DICOMStudy fecha y DICOMStudy hora**  
En el siguiente ejemplo de código `search-image-sets` se buscan conjuntos de imágenes con estudios DICOM generados entre el 1 de enero de 1990 (00:00 h) y el 1 de enero de 2023 (00:00 h).  
Nota: La DICOMStudy hora es opcional. Si no está presente, el valor de hora de las fechas indicado para el filtrado es a las 00:00 h (inicio del día).  

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

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

```
{
    "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"
    }]
}
```
**Ejemplo 3: búsqueda de conjuntos de imágenes con un operador BETWEEN mediante createdAt (los estudios de tiempo se conservaban previamente)**  
El siguiente ejemplo de `search-image-sets` código busca conjuntos de imágenes cuyos estudios DICOM persistan HealthImaging entre los intervalos de tiempo de la zona horaria UTC.  
Nota: Ingrese createdAt en el formato de ejemplo (“1985-04-12T23:20:50.52Z”).  

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

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

```
{
    "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"
    }]
}
```
**Ejemplo 4: Para buscar conjuntos de imágenes con un operador EQUAL en DICOMSeries InstanceUID y BETWEEN en UpdatedAt y ordenar la respuesta en orden ASC en el campo UpdatedAt**  
El siguiente ejemplo de `search-image-sets` código busca conjuntos de imágenes con un operador EQUAL en DICOMSeries InstanceUID y BETWEEN en UpdatedAt y ordena la respuesta en orden ASC en el campo UpdatedAt.  
Nota: Introduzca updatedAt en el formato de ejemplo ("1985-04-12T23:20:50.52Z").  

```
aws medical-imaging search-image-sets \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --search-criteria  file://search-criteria.json
```
Contenido de `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"
    }
}
```
Salida:  

```
{
    "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)  
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [SearchImageSets](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/search-image-sets.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*. 

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

**SDK para Java 2.x**  
La función de utilidad para buscar conjuntos de imágenes.  

```
    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;
    }
```
Caso de uso núm. 1: operador IGUAL.  

```
        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();
        }
```
Caso de uso \$12: ENTRE el operador que usa DICOMStudy fecha y DICOMStudy hora.   

```
        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();
        }
```
Caso de uso núm. 3: el operador ENTRE usa CreatedAt. Los estudios de tiempo se habían mantenido previamente.   

```
        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();
        }
```
Caso de uso \$14: operador EQUAL en DICOMSeries InstanceUID y BETWEEN en UpdatedAt y ordena la respuesta en orden ASC en el campo 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();
        }
```
+  *Para obtener más información sobre la API, consulta la Referencia de la API. [SearchImageSets](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/SearchImageSets)AWS SDK for Java 2.x * 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK para JavaScript (v3)**  
La función de utilidad para buscar conjuntos de imágenes.  

```
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;
};
```
Caso de uso núm. 1: operador IGUAL.  

```
  const datastoreId = "12345678901234567890123456789012";

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

    await searchImageSets(datastoreId, searchCriteria);
  } catch (err) {
    console.error(err);
  }
```
Caso de uso \$12: el operador BETWEEN usa DICOMStudy fecha y DICOMStudy hora.   

```
  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);
  }
```
Caso de uso núm. 3: el operador ENTRE usa CreatedAt. Los estudios de tiempo se habían mantenido previamente.   

```
  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);
  }
```
Caso de uso \$14: operador EQUAL en DICOMSeries InstanceUID y BETWEEN en UpdatedAt y ordena la respuesta en orden ASC en el campo 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);
  }
```
+  *Para obtener más información sobre la API, consulta la Referencia de la API. [SearchImageSets](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/SearchImageSetsCommand)AWS SDK para JavaScript * 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para Python (Boto3)**  
La función de utilidad para buscar conjuntos de imágenes.  

```
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
```
Caso de uso núm. 1: operador IGUAL.  

```
        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}")
```
Caso de uso \$12: el operador BETWEEN usa DICOMStudy fecha y DICOMStudy hora.   

```
        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}"
        )
```
Caso de uso núm. 3: el operador ENTRE usa CreatedAt. Los estudios de tiempo se habían mantenido previamente.   

```
        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}"
        )
```
Caso de uso \$14: operador EQUAL en DICOMSeries InstanceUID y BETWEEN en UpdatedAt y ordena la respuesta en orden ASC en el campo 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 El siguiente código crea una instancia del objeto.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta [SearchImageSets](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/SearchImageSets)la *AWS Referencia de API de SDK for Python (Boto3*). 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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.
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [SearchImageSets](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)la *referencia sobre la API ABAP del AWS SDK para SAP*. 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Úselo `StartDICOMImportJob` con un AWS SDK o CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_StartDICOMImportJob_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar `StartDICOMImportJob`.

Los ejemplos de acciones son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Puede ver esta acción en su contexto en el siguiente ejemplo de código: 
+  [Introducción a los conjuntos y marcos de imágenes](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md) 

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

**SDK para 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();
}
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta [Start DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/StartDICOMImportJob) in *AWS SDK para C\$1\$1 API Reference*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/#code-examples). 

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

**AWS CLI**  
**Inicio de un trabajo de importación DICOM**  
En el siguiente ejemplo de código `start-dicom-import-job` se inicia un trabajo de importación DICOM.  

```
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"
```
Salida:  

```
{
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
    "jobId": "09876543210987654321098765432109",
    "jobStatus": "SUBMITTED",
    "submittedAt": "2022-08-12T11:28:11.152000+00:00"
}
```
Para obtener más información, consulta Cómo [iniciar un trabajo de importación](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/start-dicom-import-job.html) en la *Guía para AWS HealthImaging desarrolladores*.  
+  Para obtener información sobre la API, consulte [Start DICOMImport Job](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/start-dicom-import-job.html) in *AWS CLI Command Reference*. 

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

**SDK para 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 "";
    }
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta [Start DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/StartDICOMImportJob) in *AWS SDK for Java 2.x API Reference*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK para 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;
};
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta [Start DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/StartDICOMImportJobCommand) in *AWS SDK para JavaScript API Reference*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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"]
```
El siguiente código crea una instancia del MedicalImagingWrapper objeto.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta la referencia de la API [Start DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/StartDICOMImportJob) in *AWS SDK for Python (Boto3*). 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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.
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [Start DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html) in *AWS SDK para obtener una referencia sobre la API ABAP de SAP*. 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Úselo `TagResource` con un AWS SDK o CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_TagResource_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar `TagResource`.

Los ejemplos de acciones son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Puede ver esta acción en contexto en los siguientes ejemplos de código: 
+  [Etiquetar un almacén de datos](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingDataStores_section.md) 
+  [Etiquetar un conjunto de imágenes](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingImageSets_section.md) 

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

**AWS CLI**  
**Ejemplo 1: etiquetado de un almacén de datos**  
En los siguientes ejemplos de código `tag-resource` se etiqueta un almacén de datos.  

```
aws medical-imaging tag-resource \
  --resource-arn "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012" \
  --tags '{"Deployment":"Development"}'
```
Este comando no genera ninguna salida.  
**Ejemplo 2: etiquetado de un conjunto de imágenes**  
En los siguientes ejemplos de código `tag-resource` se etiqueta un conjunto de imágenes.  

```
aws medical-imaging tag-resource \
    --resource-arn "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012/imageset/18f88ac7870584f58d56256646b4d92b" \
    --tags '{"Deployment":"Development"}'
```
Este comando no genera ninguna salida.  
Para obtener más información, consulta Cómo [etiquetar los recursos AWS HealthImaging](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/tagging.html) en la *Guía para AWS HealthImaging desarrolladores*.  
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [TagResource](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/tag-resource.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*. 

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

**SDK para 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);
        }
    }
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/TagResource)la *Referencia AWS SDK for Java 2.x de la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK para 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;
};
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/TagResourceCommand)la *Referencia de AWS SDK para JavaScript la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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
```
El siguiente código crea una instancia del MedicalImagingWrapper objeto.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/TagResource)la *AWS Referencia de API de SDK for Python (Boto3*). 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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.
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)la *referencia sobre la API ABAP del AWS SDK para SAP*. 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Úselo `UntagResource` con un AWS SDK o CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_UntagResource_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar `UntagResource`.

Los ejemplos de acciones son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Puede ver esta acción en contexto en los siguientes ejemplos de código: 
+  [Etiquetar un almacén de datos](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingDataStores_section.md) 
+  [Etiquetar un conjunto de imágenes](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingImageSets_section.md) 

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

**AWS CLI**  
**Ejemplo 1: eliminación de las etiquetas de un almacén de datos**  
En el siguiente ejemplo de código `untag-resource` se eliminan las etiquetas de un almacén de datos.  

```
aws medical-imaging untag-resource \
    --resource-arn "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012" \
    --tag-keys '["Deployment"]'
```
Este comando no genera ninguna salida.  
**Ejemplo 2: eliminación de las etiquetas de un conjunto de imágenes**  
En el siguiente ejemplo de código `untag-resource` se eliminan las etiquetas de un conjunto de imágenes.  

```
aws medical-imaging untag-resource \
    --resource-arn "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012/imageset/18f88ac7870584f58d56256646b4d92b" \
    --tag-keys '["Deployment"]'
```
Este comando no genera ninguna salida.  
Para obtener más información, consulta Cómo [etiquetar los recursos AWS HealthImaging](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/tagging.html) en la *Guía para AWS HealthImaging desarrolladores*.  
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [UntagResource](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/untag-resource.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*. 

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

**SDK para 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);
        }
    }
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/UntagResource)la *Referencia AWS SDK for Java 2.x de la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK para 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;
};
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/UntagResourceCommand)la *Referencia de AWS SDK para JavaScript la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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
```
El siguiente código crea una instancia del MedicalImagingWrapper objeto.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta [UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/UntagResource)la *AWS Referencia de API de SDK for Python (Boto3*). 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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.
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)la *referencia sobre la API ABAP del AWS SDK para SAP*. 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Úselo `UpdateImageSetMetadata` con un AWS SDK o CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_UpdateImageSetMetadata_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar `UpdateImageSetMetadata`.

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

**AWS CLI**  
**Ejemplo 1: insertar o actualizar un atributo en los metadatos del conjunto de imágenes**  
El siguiente ejemplo de `update-image-set-metadata` inserta o actualiza un atributo en los metadatos del conjunto de imágenes  

```
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
```
Contenido de `metadata-updates.json`  

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

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**Ejemplo 2: eliminar un atributo de los metadatos del conjunto de imágenes**  
El siguiente ejemplo de `update-image-set-metadata` elimina un atributo de los metadatos del conjunto de imágenes  

```
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
```
Contenido de `metadata-updates.json`  

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

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**Ejemplo 3: eliminar una instancia de los metadatos del conjunto de imágenes**  
El siguiente ejemplo de `update-image-set-metadata` elimina una instancia de los metadatos del conjunto de imágenes  

```
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
```
Contenido de `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\": {}}}}}}"
    }
}
```
Salida:  

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**Ejemplo 4: revertir un conjunto de imágenes a una versión anterior**  
El siguiente `update-image-set-metadata` ejemplo muestra cómo revertir un conjunto de imágenes a una versión anterior. CopyImageSet y UpdateImageSetMetadata las acciones crean nuevas versiones de conjuntos de imágenes.  

```
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"}'
```
Salida:  

```
{
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
    "imageSetId": "53d5fdb05ca4d46ac7ca64b06545c66e",
    "latestVersionId": "4",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "updatedAt": 1680042257.908
}
```
**Ejemplo 5: añadir un elemento de datos DICOM privado a una instancia**  
El siguiente ejemplo de `update-image-set-metadata` muestra cómo añadir un elemento privado a una instancia específica en un conjunto de imágenes. El estándar DICOM permite que los elementos de datos privados comuniquen información que no puede estar contenida en elementos de datos estándar. Puede crear, actualizar y eliminar elementos de datos privados con la UpdateImageSetMetadata acción.  

```
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
```
Contenido de `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\"}}}}}}}"
    }
}
```
Salida:  

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "53d5fdb05ca4d46ac7ca64b06545c66e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**Ejemplo 6: actualizar un elemento de datos DICOM privado a una instancia**  
El siguiente ejemplo de `update-image-set-metadata` muestra cómo actualizar el valor de un elemento de datos privado que pertenece a una instancia en un conjunto de imágenes.  

```
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
```
Contenido de `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\"}}}}}}}"
    }
}
```
Salida:  

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "53d5fdb05ca4d46ac7ca64b06545c66e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**Ejemplo 7: Para actualizar un SOPInstance UID con el parámetro force**  
El siguiente `update-image-set-metadata` ejemplo muestra cómo actualizar un SOPInstance UID mediante el parámetro force para anular las restricciones de los metadatos del DICOM.  

```
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
```
Contenido de `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\"}}}}}}}"
    }
}
```
Salida:  

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "53d5fdb05ca4d46ac7ca64b06545c66e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
*Para obtener más información, consulte [Actualización de los metadatos del conjunto de imágenes](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/update-image-set-metadata.html) en la AWS HealthImaging Guía para desarrolladores.*  
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [UpdateImageSetMetadata](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/update-image-set-metadata.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*. 

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

**SDK para 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;
        }
    }
```
Caso de uso 1: Insertar o actualizar un atributo.  

```
                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);
```
Caso de uso n.º 2: eliminar un atributo.  

```
                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);
```
Caso de uso n.º 3: eliminar una instancia.  

```
                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);
```
Caso de uso 4: Revertir a una versión anterior.  

```
                // 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);
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [UpdateImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/UpdateImageSetMetadata)la *Referencia AWS SDK for Java 2.x de la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK para 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);
  }
};
```
Caso de uso 1: Insertar o actualizar un atributo y forzar la actualización.  

```
    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,
    );
```
Caso de uso 2: Eliminar un atributo.  

```
    // 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,
    );
```
Caso de uso 3: Eliminar una instancia.  

```
    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,
    );
```
Caso de uso 4: Revertir a una versión anterior.  

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

    await updateImageSetMetadata(
      datastoreID,
      imageSetID,
      versionID,
      updateMetadata,
    );
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [UpdateImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/UpdateImageSetMetadataCommand)la *Referencia de AWS SDK para JavaScript la API*. 
 Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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
```
El siguiente código crea una instancia del MedicalImagingWrapper objeto.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
Caso de uso 1: Insertar o actualizar un atributo.  

```
            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
            )
```
Caso de uso n.º 2: eliminar un atributo.  

```
            # 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
            )
```
Caso de uso 3: Eliminar una instancia.  

```
            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
            )
```
Caso de uso 4: Revertir a una versión anterior.  

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

            self.update_image_set_metadata(
                data_store_id, image_set_id, version_id, metadata, force
            )
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulta [UpdateImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/UpdateImageSetMetadata)la *AWS Referencia de API de SDK for Python (Boto3*). 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para 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.
```
+  Para obtener más información sobre la API, consulte [UpdateImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)la *referencia sobre la API ABAP del AWS SDK para SAP*. 
 Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Escenarios de HealthImaging uso AWS SDKs
<a name="medical-imaging_code_examples_scenarios"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo implementar escenarios comunes en HealthImaging with AWS SDKs. Estos escenarios muestran cómo realizar tareas específicas mediante la invocación de varias funciones internas HealthImaging o combinadas con otras Servicios de AWS. En cada escenario se incluye un enlace al código fuente completo, con instrucciones de configuración y ejecución del código. 

Los escenarios requieren un nivel intermedio de experiencia para entender las acciones de servicio en su contexto.

**Topics**
+ [Introducción a los conjuntos y marcos de imágenes](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md)
+ [Etiquetar un almacén de datos](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingDataStores_section.md)
+ [Etiquetar un conjunto de imágenes](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingImageSets_section.md)

# Comience con los conjuntos HealthImaging de imágenes y los marcos de imágenes mediante un AWS SDK
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo importar archivos DICOM y descargar marcos de imágenes en HealthImaging ellos.

La implementación está estructurada como una aplicación de línea de comandos. 
+ Configure los recursos para una tarea de importación DICOM.
+ Importe los archivos DICOM en un almacén de datos.
+ Recupera el conjunto de imágenes IDs para el trabajo de importación.
+ Recupere el marco de imágenes IDs de los conjuntos de imágenes.
+ Descargue, decodifique y verifique los marcos de imágenes.
+ Eliminación de recursos.

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

**SDK para C\$1\$1**  
Cree una CloudFormation pila con los recursos necesarios.  

```
    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: ");
    }
```
Copie los archivos DICOM en el bucket de importación de Amazon S3.  

```
    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;
    }
```
Importe los archivos DICOM en el almacén de datos de Amazon S3.  

```
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;
}
```
Obtenga los conjuntos de imágenes que ha creado el trabajo de importación DICOM.  

```
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;
}
```
Obtenga información sobre los marcos de imágenes para los conjuntos de imágenes.  

```
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();
}
```
Descargar, descodificar y verificar los fotogramas de imágenes.  

```
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;
}
```
Eliminación de recursos.  

```
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;
}
```
+ Para obtener detalles sobre la API, consulte los siguientes temas en la *Referencia de la API de AWS SDK para C\$1\$1 *.
  + [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/DeleteImageSet)
  + [Consigue un DICOMImport trabajo](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)
  + [Iniciar DICOMImport trabajo](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/StartDICOMImportJob)
 Hay más en marcha GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/imaging_set_and_frames_workflow#code-examples). 

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

**SDK para JavaScript (v3)**  
Organizar los pasos (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]",
  });
}
```
Implementar los recursos (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 },
);
```
Copiar los archivos DICOM (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.`,
);
```
Iniciar la importación en el almacén de datos (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}`,
);
```
Obtenga el conjunto de imágenes 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")}`,
);
```
Obtenga el marco de la imagen 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;
  },
);
```
Comprobar los fotogramas de imágenes (verify-steps.js). Para la [verificación se utilizó la biblioteca de verificación de datos de AWS HealthImaging píxeles](https://github.com/aws-samples/aws-healthimaging-samples/tree/main/pixel-data-verification).  

```
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}`,
                  ),
                );
              }
            });
          });
        }
      }
    }
  },
);
```
Destruir los recursos (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,
  },
);
```
+ Para obtener detalles sobre la API, consulte los siguientes temas en la *Referencia de la API de AWS SDK para JavaScript *.
  + [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/DeleteImageSetCommand)
  + [Consigue un DICOMImport trabajo](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)
  + [Iniciar DICOMImport trabajo](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/StartDICOMImportJobCommand)
 Hay más en marcha GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para Python (Boto3)**  
Crea una CloudFormation pila con los recursos necesarios.  

```
    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
```
Copie los archivos DICOM en el bucket de importación de Amazon S3.  

```
    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.")
```
Importe los archivos DICOM en el almacén de datos de Amazon S3.  

```
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"]
```
Obtenga los conjuntos de imágenes que ha creado el trabajo de importación DICOM.  

```
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
```
Obtenga información sobre los marcos de imágenes para los conjuntos de imágenes.  

```
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
```
Descargar, descodificar y verificar los fotogramas de imágenes.  

```
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
```
Eliminación de recursos.  

```
    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
```
+ Para obtener información sobre la API, consulte los siguientes temas en la *Referencia de la API de AWS SDK para Python (Boto3)*.
  + [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/DeleteImageSet)
  + [Consigue un DICOMImport trabajo](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)
  + [Iniciar DICOMImport trabajo](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/StartDICOMImportJob)
 Hay más en marcha GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging/imaging_set_and_frames_workflow#code-examples). 

------

# Etiquetar un almacén HealthImaging de datos mediante un SDK AWS
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingDataStores_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo etiquetar un almacén HealthImaging de datos.

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

**SDK para Java 2.x**  
Para etiquetar un almacén de datos  

```
                final String datastoreArn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012";

                TagResource.tagMedicalImagingResource(medicalImagingClient, datastoreArn,
                                ImmutableMap.of("Deployment", "Development"));
```
Función de utilidad para etiquetar un recurso.  

```
    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);
        }
    }
```
Para enumerar las etiquetas de almacenes de datos  

```
                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());
                }
```
La función de utilidad para enumerar las etiquetas de un recurso.  

```
    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;
    }
```
Para desetiquetar un almacén de datos  

```
                final String datastoreArn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012";

                UntagResource.untagMedicalImagingResource(medicalImagingClient, datastoreArn,
                                Collections.singletonList("Deployment"));
```
La función de utilidad para eliminar la etiqueta de un recurso.  

```
    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);
        }
    }
```
+ Para obtener detalles sobre la API, consulte los siguientes temas en la *Referencia de la API de AWS SDK for Java 2.x *.
  + [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)
 Hay más información GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK para JavaScript (v3)**  
Para etiquetar un almacén de datos  

```
  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);
  }
```
Función de utilidad para etiquetar un recurso.  

```
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;
};
```
Para enumerar las etiquetas de almacenes de datos  

```
  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);
  }
```
La función de utilidad para enumerar las etiquetas de un recurso.  

```
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;
};
```
Para desetiquetar un almacén de datos  

```
  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);
  }
```
La función de utilidad para eliminar la etiqueta de un recurso.  

```
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;
};
```
+ Para obtener detalles sobre la API, consulte los siguientes temas en la *Referencia de la API de AWS SDK para JavaScript *.
  + [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)
 Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para Python (Boto3)**  
Para etiquetar un almacén de datos  

```
    a_data_store_arn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012"

    medical_imaging_wrapper.tag_resource(data_store_arn, {"Deployment": "Development"})
```
Función de utilidad para etiquetar un recurso.  

```
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
```
Para enumerar las etiquetas de almacenes de datos  

```
    a_data_store_arn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012"

    medical_imaging_wrapper.list_tags_for_resource(data_store_arn)
```
La función de utilidad para enumerar las etiquetas de un recurso.  

```
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"]
```
Para desetiquetar un almacén de datos  

```
    a_data_store_arn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012"

    medical_imaging_wrapper.untag_resource(data_store_arn, ["Deployment"])
```
La función de utilidad para eliminar la etiqueta de un recurso.  

```
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
```
El siguiente código crea una instancia del MedicalImagingWrapper objeto.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+ Para obtener información sobre la API, consulte los siguientes temas en la *Referencia de la API de AWS SDK para 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)
 Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

------

# Etiquetar un conjunto HealthImaging de imágenes mediante un SDK AWS
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingImageSets_section"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo etiquetar un conjunto HealthImaging de imágenes.

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

**SDK para Java 2.x**  
Para etiquetar un conjunto de imágenes  

```
                final String imageSetArn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012/imageset/12345678901234567890123456789012";

                TagResource.tagMedicalImagingResource(medicalImagingClient, imageSetArn,
                                ImmutableMap.of("Deployment", "Development"));
```
Función de utilidad para etiquetar un recurso.  

```
    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);
        }
    }
```
Para enumerar las etiquetas de un conjunto de imágenes  

```
                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());
                }
```
La función de utilidad para enumerar las etiquetas de un recurso.  

```
    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;
    }
```
Para desetiquetar un conjunto de imágenes  

```
                final String imageSetArn = "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012/imageset/12345678901234567890123456789012";

                UntagResource.untagMedicalImagingResource(medicalImagingClient, imageSetArn,
                                Collections.singletonList("Deployment"));
```
La función de utilidad para eliminar la etiqueta de un recurso.  

```
    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);
        }
    }
```
+ Para obtener detalles sobre la API, consulte los siguientes temas en la *Referencia de la API de AWS SDK for Java 2.x *.
  + [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)
 Hay más información GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK para JavaScript (v3)**  
Para etiquetar un conjunto de imágenes  

```
  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);
  }
```
Función de utilidad para etiquetar un recurso.  

```
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;
};
```
Para enumerar las etiquetas de un conjunto de imágenes  

```
  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);
  }
```
La función de utilidad para enumerar las etiquetas de un recurso.  

```
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;
};
```
Para desetiquetar un conjunto de imágenes  

```
  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);
  }
```
La función de utilidad para eliminar la etiqueta de un recurso.  

```
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;
};
```
+ Para obtener detalles sobre la API, consulte los siguientes temas en la *Referencia de la API de AWS SDK para JavaScript *.
  + [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)
 Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**SDK para Python (Boto3)**  
Para etiquetar un conjunto de imágenes  

```
    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"})
```
Función de utilidad para etiquetar un recurso.  

```
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
```
Para enumerar las etiquetas de un conjunto de imágenes  

```
    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)
```
La función de utilidad para enumerar las etiquetas de un recurso.  

```
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"]
```
Para desetiquetar un conjunto de imágenes  

```
    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"])
```
La función de utilidad para eliminar la etiqueta de un recurso.  

```
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
```
El siguiente código crea una instancia del MedicalImagingWrapper objeto.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+ Para obtener información sobre la API, consulte los siguientes temas en la *Referencia de la API de AWS SDK para 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)
 Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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