D'autres exemples de AWS SDK sont disponibles dans le référentiel [AWS Doc SDK Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples) GitHub .

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

# Exemples de code pour HealthImaging l'utilisation AWS SDKs
<a name="medical-imaging_code_examples"></a>

Les exemples de code suivants vous montrent comment utiliser AWS HealthImaging un kit de développement AWS logiciel (SDK).

Les *actions* sont des extraits de code de programmes plus larges et doivent être exécutées dans leur contexte. Alors que les actions vous indiquent comment appeler des fonctions de service individuelles, vous pouvez les voir en contexte dans leurs scénarios associés.

Les *scénarios* sont des exemples de code qui vous montrent comment accomplir des tâches spécifiques en appelant plusieurs fonctions au sein d’un même service ou combinés à d’autres Services AWS.

**Ressources supplémentaires**
+  **[ HealthImaging Guide du développeur](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/what-is.html)** — Plus d'informations sur HealthImaging.
+ **[HealthImaging Référence d'API](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/APIReference/Welcome.html)** : détails sur toutes les HealthImaging actions disponibles.
+ **[AWS Centre pour les développeurs](https://aws.amazon.com/developer/code-examples/?awsf.sdk-code-examples-product=product%23healthimaging)** : exemples de code que vous pouvez filtrer par catégorie ou par recherche en texte intégral.
+ **[AWS Exemples de SDK](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples)** : GitHub dépôt avec code complet dans les langues préférées. Inclut des instructions sur la configuration et l’exécution du code.

**Contents**
+ [Principes de base](medical-imaging_code_examples_basics.md)
  + [Bonjour HealthImaging](medical-imaging_example_medical-imaging_Hello_section.md)
  + [Actions](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)
+ [Scénarios](medical-imaging_code_examples_scenarios.md)
  + [Premiers pas avec les ensembles d’images et les cadres d’images](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md)
  + [Balisage d’un magasin de données](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingDataStores_section.md)
  + [Balisage d’un ensemble d’images](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingImageSets_section.md)

# Exemples de base pour HealthImaging l'utilisation AWS SDKs
<a name="medical-imaging_code_examples_basics"></a>

Les exemples de code suivants montrent comment utiliser les principes de base de AWS HealthImaging with AWS SDKs. 

**Contents**
+ [Bonjour HealthImaging](medical-imaging_example_medical-imaging_Hello_section.md)
+ [Actions](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)

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

Les exemples de code suivants montrent comment démarrer avec HealthImaging.

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

**SDK pour C\$1\$1**  
Code pour le CMake fichier CMake Lists.txt.  

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

add_executable(${PROJECT_NAME}
        hello_health_imaging.cpp)

target_link_libraries(${PROJECT_NAME}
        ${AWSSDK_LINK_LIBRARIES})
```
Code pour le fichier source 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;
}
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/ListDatastores)la section *Référence des AWS SDK pour C\$1\$1 API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/hello_health_imaging#code-examples). 

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

**SDK pour 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;
};
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/ListDatastoresCommand)la section *Référence des AWS SDK pour JavaScript API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for 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"))
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/ListDatastores)le *AWS manuel de référence de l'API SDK for Python (Boto3*). 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging/imaging_set_and_frames_workflow#code-examples). 

------

# Actions d' HealthImaging utilisation AWS SDKs
<a name="medical-imaging_code_examples_actions"></a>

Les exemples de code suivants montrent comment effectuer des HealthImaging actions individuelles avec AWS SDKs. Chaque exemple inclut un lien vers GitHub, où vous pouvez trouver des instructions pour configurer et exécuter le code. 

Ces extraits appellent l' HealthImaging API et sont des extraits de code de programmes plus volumineux qui doivent être exécutés en contexte. Vous pouvez voir les actions dans leur contexte dans [Scénarios d' HealthImaging utilisation AWS SDKs](medical-imaging_code_examples_scenarios.md). 

 Les exemples suivants incluent uniquement les actions les plus couramment utilisées. Pour obtenir la liste complète, consultez la [Référence des API 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)

# Utilisation `CopyImageSet` avec un AWS SDK ou une CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_CopyImageSet_section"></a>

Les exemples de code suivants illustrent comment utiliser `CopyImageSet`.

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

**AWS CLI**  
**Exemple 1 : pour copier un ensemble d’images sans destination**  
L’exemple `copy-image-set` suivant crée une copie d’un ensemble d’images sans destination.  

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

```
{
    "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"
}
```
**Exemple 2 : pour copier un ensemble d’images avec une destination**  
L’exemple `copy-image-set` suivant crée une copie d’un ensemble d’images avec une destination.  

```
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"} }'
```
Sortie :  

```
{
    "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"
}
```
**Exemple 3 : pour copier un sous-ensemble d’instances d’un ensemble d’images source vers un ensemble d’images de destination**  
L’exemple `copy-image-set` suivant copie une instance DICOM de l’ensemble d’images source vers l’ensemble d’images de destination. Le paramètre de force est fourni pour corriger les incohérences dans les attributs au niveau du patient, de l’étude et de la série.  

```
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
```
Sortie :  

```
{
    "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"
}
```
Pour plus d'informations, voir [Copier un ensemble d'images](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/copy-image-set.html) dans le *Guide du AWS HealthImaging développeur*.  
+  Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [CopyImageSet](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/copy-image-set.html)à la section *Référence des AWS CLI commandes*. 

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

**SDK pour 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;
        }
    }
```
Fonction utilitaire pour créer des attributs 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();
    }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [CopyImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/CopyImageSet)la section *Référence des AWS SDK for Java 2.x API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK pour JavaScript (v3)**  
Fonction utilitaire pour copier un ensemble d’images.  

```
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);
  }
};
```
Copiez un ensemble d’images sans destination.  

```
  await copyImageSet(
    "12345678901234567890123456789012",
    "12345678901234567890123456789012",
    "1",
  );
```
Copiez un ensemble d’images avec une destination.  

```
  await copyImageSet(
    "12345678901234567890123456789012",
    "12345678901234567890123456789012",
    "1",
    "12345678901234567890123456789012",
    "1",
    false,
  );
```
Copiez un sous-ensemble d’un ensemble d’images avec une destination et forcez la copie.  

```
  await copyImageSet(
    "12345678901234567890123456789012",
    "12345678901234567890123456789012",
    "1",
    "12345678901234567890123456789012",
    "1",
    true,
    ["12345678901234567890123456789012", "11223344556677889900112233445566"],
  );
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [CopyImageSet](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/CopyImageSetCommand)la section *Référence des AWS SDK pour JavaScript API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for Python (Boto3)**  
Fonction utilitaire pour copier un ensemble d’images.  

```
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"]
```
Copiez un ensemble d’images sans destination.  

```
            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,
            )
```
Copiez un ensemble d’images avec une destination.  

```
            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,
            )
```
Copiez un sous-ensemble d’un ensemble d’images.  

```
            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,
            )
```
Le code suivant instancie l' MedicalImagingWrapper objet.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [CopyImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/CopyImageSet)le *AWS manuel de référence de l'API SDK for Python (Boto3*). 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK pour 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.
```
+  Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [CopyImageSet](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)à la section de référence du *AWS SDK pour l'API SAP ABAP*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Utilisation `CreateDatastore` avec un AWS SDK ou une CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_CreateDatastore_section"></a>

Les exemples de code suivants illustrent comment utiliser `CreateDatastore`.

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

**AWS CLI avec le 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
}
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [CreateDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/aws-cli/medical-imaging-2023-07-19/CreateDatastore)la section *Référence des AWS CLI commandes*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/aws-cli/bash-linux/medical-imaging#code-examples). 

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

**AWS CLI**  
**Exemple 1 : pour créer un magasin de données**  
L’exemple de code `create-datastore` suivant crée un magasin de données portant le nom `my-datastore`. Lorsque vous créez une banque de données sans spécifier a`--lossless-storage-format`, la AWS HealthImaging valeur par défaut est HTJ2 K (High Throughput JPEG 2000).  

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

```
{
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
    "datastoreStatus": "CREATING"
}
```
**Exemple 2 : pour créer un magasin de données au format de stockage sans perte JPEG 2000**  
Un magasin de données configuré avec le format de stockage sans perte JPEG 2000 transcode et conserve les images sans perte au format JPEG 2000. Les images peuvent ensuite être récupérées au format JPEG 2000 Lossless sans transcodage. L'exemple de `create-datastore` code suivant crée un magasin de données configuré pour le format de stockage JPEG 2000 Lossless avec le nom`my-datastore`.  

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

```
{
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
    "datastoreStatus": "CREATING"
}
```
Pour plus d'informations, consultez la section [Création d'un magasin de données](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/create-data-store.html) dans le *Guide du AWS HealthImaging développeur*.  
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [CreateDatastore](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/create-datastore.html)la section *Référence des AWS CLI commandes*. 

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

**SDK pour 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 "";
    }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [CreateDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/CreateDatastore)la section *Référence des AWS SDK for Java 2.x API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK pour 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;
};
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [CreateDatastore](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/CreateDatastoreCommand)la section *Référence des AWS SDK pour JavaScript API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for 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"]
```
Le code suivant instancie l' MedicalImagingWrapper objet.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [CreateDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/CreateDatastore)le *AWS manuel de référence de l'API SDK for Python (Boto3*). 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK pour 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.
```
+  Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [CreateDatastore](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)à la section de référence du *AWS SDK pour l'API SAP ABAP*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Utilisation `DeleteDatastore` avec un AWS SDK ou une CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_DeleteDatastore_section"></a>

Les exemples de code suivants illustrent comment utiliser `DeleteDatastore`.

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

**AWS CLI avec le 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
}
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [DeleteDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/aws-cli/medical-imaging-2023-07-19/DeleteDatastore)la section *Référence des AWS CLI commandes*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/aws-cli/bash-linux/medical-imaging#code-examples). 

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

**AWS CLI**  
**Pour supprimer un magasin de données**  
L’exemple de code `delete-datastore` suivant supprime un magasin de données.  

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

```
{
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
    "datastoreStatus": "DELETING"
}
```
Pour plus d'informations, consultez [la section Suppression d'un magasin de données](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/delete-data-store.html) dans le *guide du AWS HealthImaging développeur*.  
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [DeleteDatastore](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/delete-datastore.html)la section *Référence des AWS CLI commandes*. 

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

**SDK pour 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);
        }
    }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [DeleteDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/DeleteDatastore)la section *Référence des AWS SDK for Java 2.x API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK pour 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;
};
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [DeleteDatastore](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/DeleteDatastoreCommand)la section *Référence des AWS SDK pour JavaScript API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for 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
```
Le code suivant instancie l' MedicalImagingWrapper objet.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [DeleteDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/DeleteDatastore)le *AWS manuel de référence de l'API SDK for Python (Boto3*). 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK pour 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.
```
+  Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [DeleteDatastore](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)à la section de référence du *AWS SDK pour l'API SAP ABAP*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Utilisation `DeleteImageSet` avec un AWS SDK ou une CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_DeleteImageSet_section"></a>

Les exemples de code suivants illustrent comment utiliser `DeleteImageSet`.

Les exemples d’actions sont des extraits de code de programmes de plus grande envergure et doivent être exécutés en contexte. Vous pouvez voir cette action en contexte dans l’exemple de code suivant : 
+  [Premiers pas avec les ensembles d’images et les cadres d’images](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md) 

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

**SDK pour 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();
}
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/DeleteImageSet)la section *Référence des AWS SDK pour C\$1\$1 API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/#code-examples). 

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

**AWS CLI**  
**Pour supprimer un ensemble d’images**  
L’exemple de code `delete-image-set` suivant supprime un ensemble d’images.  

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

```
{
    "imageSetWorkflowStatus": "DELETING",
    "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
Pour plus d'informations, consultez [la section Suppression d'un ensemble d'images](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/delete-image-set.html) dans le *manuel du AWS HealthImaging développeur*.  
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [DeleteImageSet](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/delete-image-set.html)la section *Référence des AWS CLI commandes*. 

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

**SDK pour 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);
        }
    }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/DeleteImageSet)la section *Référence des AWS SDK for Java 2.x API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK pour 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;
};
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/DeleteImageSetCommand)la section *Référence des AWS SDK pour JavaScript API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for 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
```
Le code suivant instancie l' MedicalImagingWrapper objet.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/DeleteImageSet)le *AWS manuel de référence de l'API SDK for Python (Boto3*). 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK pour 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.
```
+  Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)à la section de référence du *AWS SDK pour l'API SAP ABAP*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Utilisation `GetDICOMImportJob` avec un AWS SDK ou une CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_GetDICOMImportJob_section"></a>

Les exemples de code suivants illustrent comment utiliser `GetDICOMImportJob`.

Les exemples d’actions sont des extraits de code de programmes de plus grande envergure et doivent être exécutés en contexte. Vous pouvez voir cette action en contexte dans l’exemple de code suivant : 
+  [Premiers pas avec les ensembles d’images et les cadres d’images](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md) 

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

**SDK pour 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;
}
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [Get DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/GetDICOMImportJob) in *AWS SDK pour C\$1\$1 API Reference*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/#code-examples). 

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

**AWS CLI**  
**Pour obtenir les propriétés d’une tâche d’importation DICOM**  
L’exemple de code `get-dicom-import-job` suivant fournit les propriétés d’une tâche d’importation DICOM.  

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

```
{
    "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/"
    }
}
```
Pour plus d'informations, consultez la section [Obtenir les propriétés des tâches d'importation](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/get-dicom-import-job.html) dans le *Guide du AWS HealthImaging développeur*.  
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [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 pour 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;
    }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [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*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK pour 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;
};
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [Get DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/GetDICOMImportJobCommand) in *AWS SDK pour JavaScript API Reference*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for 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"]
```
Le code suivant instancie l' MedicalImagingWrapper objet.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez le [manuel de référence de l'API Get DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/GetDICOMImportJob) in *AWS SDK for Python (Boto3*). 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK pour 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.
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez la section de référence sur l'*API [Get DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html) in AWS SDK pour SAP ABAP*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Utilisation `GetDatastore` avec un AWS SDK ou une CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_GetDatastore_section"></a>

Les exemples de code suivants illustrent comment utiliser `GetDatastore`.

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

**AWS CLI avec le 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
}
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [GetDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/aws-cli/medical-imaging-2023-07-19/GetDatastore)la section *Référence des AWS CLI commandes*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/aws-cli/bash-linux/medical-imaging#code-examples). 

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

**AWS CLI**  
**Exemple 1 : pour obtenir les propriétés d'un magasin de données**  
L’exemple de code `get-datastore` suivant fournit les propriétés d’un magasin de données.  

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

```
{
    "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"
    }
}
```
**Exemple 2 : pour obtenir les propriétés du magasin de données configurées pour JPEG2000**  
L'exemple de `get-datastore` code suivant permet d'obtenir les propriétés d'un magasin de données pour un magasin de données configuré pour le format de stockage sans perte JPEG 2000.  

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

```
{
    "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"
    }
}
```
Pour plus d'informations, consultez la section [Obtenir les propriétés du magasin de données](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/get-data-store.html) dans le *Guide du AWS HealthImaging développeur*.  
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [GetDatastore](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/get-datastore.html)la section *Référence des AWS CLI commandes*. 

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

**SDK pour 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;
    }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [GetDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/GetDatastore)la section *Référence des AWS SDK for Java 2.x API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK pour 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;
};
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [GetDatastore](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/GetDatastoreCommand)la section *Référence des AWS SDK pour JavaScript API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for 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"]
```
Le code suivant instancie l' MedicalImagingWrapper objet.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [GetDatastore](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/GetDatastore)le *AWS manuel de référence de l'API SDK for Python (Boto3*). 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK pour 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.
```
+  Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [GetDatastore](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)à la section de référence du *AWS SDK pour l'API SAP ABAP*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Utilisation `GetImageFrame` avec un AWS SDK ou une CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_GetImageFrame_section"></a>

Les exemples de code suivants illustrent comment utiliser `GetImageFrame`.

Les exemples d’actions sont des extraits de code de programmes de plus grande envergure et doivent être exécutés en contexte. Vous pouvez voir cette action en contexte dans l’exemple de code suivant : 
+  [Premiers pas avec les ensembles d’images et les cadres d’images](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md) 

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

**SDK pour 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();
}
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [GetImageFrame](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/GetImageFrame)la section *Référence des AWS SDK pour C\$1\$1 API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/#code-examples). 

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

**AWS CLI**  
**Pour obtenir les données de pixels d’un ensemble d’images**  
L’exemple de code `get-image-frame` suivant fournit un cadre d’image.  

```
aws medical-imaging get-image-frame \
    --datastore-id "12345678901234567890123456789012" \
    --image-set-id "98765412345612345678907890789012" \
    --image-frame-information imageFrameId=3abf5d5d7ae72f80a0ec81b2c0de3ef4 \
    imageframe.jph
```
Remarque : Cet exemple de code n'inclut pas de sortie car l' GetImageFrame action renvoie un flux de données de pixels vers le fichier imageframe.jph. Pour plus d'informations sur le décodage et l'affichage de trames d'images, voir HTJ2 Bibliothèques de décodage K.  
Pour plus d'informations, consultez la section [Obtenir des données en pixels d'un ensemble d'images](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/get-image-frame.html) dans le *Guide du AWS HealthImaging développeur*.  
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [GetImageFrame](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/get-image-frame.html)la section *Référence des AWS CLI commandes*. 

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

**SDK pour 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);
                }
        }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [GetImageFrame](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/GetImageFrame)la section *Référence des AWS SDK for Java 2.x API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK pour 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;
};
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [GetImageFrame](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/GetImageFrameCommand)la section *Référence des AWS SDK pour JavaScript API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for 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
```
Le code suivant instancie l' MedicalImagingWrapper objet.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [GetImageFrame](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/GetImageFrame)le *AWS manuel de référence de l'API SDK for Python (Boto3*). 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK pour 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.
```
+  Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [GetImageFrame](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)à la section de référence du *AWS SDK pour l'API SAP ABAP*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Utilisation `GetImageSet` avec un AWS SDK ou une CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_GetImageSet_section"></a>

Les exemples de code suivants illustrent comment utiliser `GetImageSet`.

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

**AWS CLI**  
**Pour obtenir les propriétés d’un ensemble d’images**  
L’exemple de code `get-image-set` suivant fournit les propriétés d’un ensemble d’images.  

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

```
{
    "versionId": "1",
    "imageSetWorkflowStatus": "COPIED",
    "updatedAt": 1680027253.471,
    "imageSetId": "18f88ac7870584f58d56256646b4d92b",
    "imageSetState": "ACTIVE",
    "createdAt": 1679592510.753,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
Pour plus d'informations, consultez la section [Obtenir les propriétés d'un ensemble d'images](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/get-image-set-properties.html) dans le *manuel du AWS HealthImaging développeur*.  
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [GetImageSet](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/get-image-set.html)la section *Référence des AWS CLI commandes*. 

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

**SDK pour 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;
    }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [GetImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/GetImageSet)la section *Référence des AWS SDK for Java 2.x API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK pour 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;
};
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [GetImageSet](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/GetImageSetCommand)la section *Référence des AWS SDK pour JavaScript API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for 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
```
Le code suivant instancie l' MedicalImagingWrapper objet.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [GetImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/GetImageSet)le *AWS manuel de référence de l'API SDK for Python (Boto3*). 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK pour 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.
```
+  Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [GetImageSet](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)à la section de référence du *AWS SDK pour l'API SAP ABAP*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Utilisation `GetImageSetMetadata` avec un AWS SDK ou une CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_GetImageSetMetadata_section"></a>

Les exemples de code suivants illustrent comment utiliser `GetImageSetMetadata`.

Les exemples d’actions sont des extraits de code de programmes de plus grande envergure et doivent être exécutés en contexte. Vous pouvez voir cette action en contexte dans l’exemple de code suivant : 
+  [Premiers pas avec les ensembles d’images et les cadres d’images](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md) 

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

**SDK pour C\$1\$1**  
Fonction utilitaire pour obtenir les métadonnées d’un ensemble d’images.  

```
//! 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();
}
```
Obtenez les métadonnées d’un ensemble d’images sans version.  

```
        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;
        }
```
Obtenez les métadonnées d’un ensemble d’images avec une version.  

```
        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;
        }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [GetImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/GetImageSetMetadata)la section *Référence des AWS SDK pour C\$1\$1 API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/#code-examples). 

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

**AWS CLI**  
**Exemple 1 : pour obtenir les métadonnées d’un ensemble d’images sans version**  
L’exemple de code `get-image-set-metadata` suivant fournit les métadonnées d’un ensemble d’images sans spécifier de version.  
Remarque : `outfile` est un paramètre obligatoire  

```
aws medical-imaging get-image-set-metadata \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --image-set-id ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e \
    studymetadata.json.gz
```
Les métadonnées renvoyées sont compressées avec gzip et stockées dans le fichier studymetadata.json.gz. Pour visualiser le contenu de l’objet JSON renvoyé, vous devez d’abord le décompresser.  
Sortie :  

```
{
    "contentType": "application/json",
    "contentEncoding": "gzip"
}
```
**Exemple 2 : pour obtenir les métadonnées d’un ensemble d’images avec version**  
L’exemple de code `get-image-set-metadata` suivant fournit les métadonnées d’un ensemble d’images avec une version spécifiée.  
Remarque : `outfile` est un paramètre obligatoire  

```
aws medical-imaging get-image-set-metadata \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --image-set-id ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e \
    --version-id 1 \
    studymetadata.json.gz
```
Les métadonnées renvoyées sont compressées avec gzip et stockées dans le fichier studymetadata.json.gz. Pour visualiser le contenu de l’objet JSON renvoyé, vous devez d’abord le décompresser.  
Sortie :  

```
{
    "contentType": "application/json",
    "contentEncoding": "gzip"
}
```
Pour plus d'informations, consultez la section [Obtenir les métadonnées d'un ensemble d'images](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/get-image-set-metadata.html) dans le *manuel du AWS HealthImaging développeur*.  
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [GetImageSetMetadata](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/get-image-set-metadata.html)la section *Référence des AWS CLI commandes*. 

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

**SDK pour 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);
        }
    }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [GetImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/GetImageSetMetadata)la section *Référence des AWS SDK for Java 2.x API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK pour JavaScript (v3)**  
Fonction utilitaire pour obtenir les métadonnées d’un ensemble d’images.  

```
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;
};
```
Obtenez les métadonnées d’un ensemble d’images sans version.  

```
  try {
    await getImageSetMetadata(
      "metadata.json.gzip",
      "12345678901234567890123456789012",
      "12345678901234567890123456789012",
    );
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
```
Obtenez les métadonnées d’un ensemble d’images avec une version.  

```
  try {
    await getImageSetMetadata(
      "metadata2.json.gzip",
      "12345678901234567890123456789012",
      "12345678901234567890123456789012",
      "1",
    );
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [GetImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/GetImageSetMetadataCommand)la section *Référence des AWS SDK pour JavaScript API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for Python (Boto3)**  
Fonction utilitaire pour obtenir les métadonnées d’un ensemble d’images.  

```
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
```
Obtenez les métadonnées d’un ensemble d’images sans version.  

```
                image_set_metadata = self.health_imaging_client.get_image_set_metadata(
                    imageSetId=image_set_id, datastoreId=datastore_id
                )
```
Obtenez les métadonnées d’un ensemble d’images avec une version.  

```
                image_set_metadata = self.health_imaging_client.get_image_set_metadata(
                    imageSetId=image_set_id,
                    datastoreId=datastore_id,
                    versionId=version_id,
                )
```
Le code suivant instancie l' MedicalImagingWrapper objet.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [GetImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/GetImageSetMetadata)le *AWS manuel de référence de l'API SDK for Python (Boto3*). 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK pour 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.
```
+  Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [GetImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)à la section de référence du *AWS SDK pour l'API SAP ABAP*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Utilisation `ListDICOMImportJobs` avec un AWS SDK ou une CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_ListDICOMImportJobs_section"></a>

Les exemples de code suivants illustrent comment utiliser `ListDICOMImportJobs`.

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

**AWS CLI**  
**Pour répertorier les tâches d’importation DICOM**  
L’exemple de code `list-dicom-import-jobs` suivant répertorie les tâches d’importation DICOM.  

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

```
{
    "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"
        }
    ]
}
```
Pour plus d'informations, consultez la section [Liste des tâches d'importation](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/list-dicom-import-jobs.html) dans le *Guide du AWS HealthImaging développeur*.  
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez la section [DICOMImportRépertorier les tâches](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/list-dicom-import-jobs.html) dans *AWS CLI Command Reference*. 

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

**SDK pour 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<>();
    }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez la section [DICOMImportRépertorier les tâches](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/ListDICOMImportJobs) dans la *référence des AWS SDK for Java 2.x API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK pour 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;
};
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez la section [DICOMImportRépertorier les tâches](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/ListDICOMImportJobsCommand) dans la *référence des AWS SDK pour JavaScript API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for 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
```
Le code suivant instancie l' MedicalImagingWrapper objet.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez le [manuel de référence de l'API List DICOMImport Jobs](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/ListDICOMImportJobs) in *AWS SDK for Python (Boto3*). 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK pour 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.
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [la section List DICOMImport Jobs](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html) in *AWS SDK for SAP ABAP API reference*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Utilisation `ListDatastores` avec un AWS SDK ou une CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_ListDatastores_section"></a>

Les exemples de code suivants illustrent comment utiliser `ListDatastores`.

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

**AWS CLI avec le 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
}
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/goto/aws-cli/medical-imaging-2023-07-19/ListDatastores)la section *Référence des AWS CLI commandes*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/aws-cli/bash-linux/medical-imaging#code-examples). 

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

**AWS CLI**  
**Pour répertorier des magasins de données**  
L’exemple de code `list-datastores` suivant répertorie les magasins de données disponibles.  

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

```
{
    "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"
        }
    ]
}
```
Pour plus d'informations, consultez la section [Répertorier les banques de données](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/list-data-stores.html) dans le *Guide du AWS HealthImaging développeur*.  
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [ListDatastores](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/list-datastores.html)la section *Référence des AWS CLI commandes*. 

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

**SDK pour 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;
    }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/ListDatastores)la section *Référence des AWS SDK for Java 2.x API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK pour 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;
};
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/ListDatastoresCommand)la section *Référence des AWS SDK pour JavaScript API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for 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
```
Le code suivant instancie l' MedicalImagingWrapper objet.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/ListDatastores)le *AWS manuel de référence de l'API SDK for Python (Boto3*). 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK pour 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.
```
+  Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [ListDatastores](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)à la section de référence du *AWS SDK pour l'API SAP ABAP*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Utilisation `ListImageSetVersions` avec un AWS SDK ou une CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_ListImageSetVersions_section"></a>

Les exemples de code suivants illustrent comment utiliser `ListImageSetVersions`.

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

**AWS CLI**  
**Pour répertorier les versions d’un ensemble d’images**  
L’exemple de code `list-image-set-versions` suivant répertorie l’historique des versions d’un ensemble d’images.  

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

```
{
    "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
        }
    ]
}
```
Pour plus d'informations, consultez la section [Répertorier les versions des ensembles d'images](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/list-image-set-versions.html) dans le *manuel du AWS HealthImaging développeur*.  
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [ListImageSetVersions](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/list-image-set-versions.html)la section *Référence des AWS CLI commandes*. 

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

**SDK pour 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;
    }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [ListImageSetVersions](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/ListImageSetVersions)la section *Référence des AWS SDK for Java 2.x API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK pour 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;
};
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [ListImageSetVersions](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/ListImageSetVersionsCommand)la section *Référence des AWS SDK pour JavaScript API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for 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
```
Le code suivant instancie l' MedicalImagingWrapper objet.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [ListImageSetVersions](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/ListImageSetVersions)le *AWS manuel de référence de l'API SDK for Python (Boto3*). 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK pour 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.
```
+  Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [ListImageSetVersions](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)à la section de référence du *AWS SDK pour l'API SAP ABAP*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Utilisation `ListTagsForResource` avec un AWS SDK ou une CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_ListTagsForResource_section"></a>

Les exemples de code suivants illustrent comment utiliser `ListTagsForResource`.

Les exemples d’actions sont des extraits de code de programmes de plus grande envergure et doivent être exécutés en contexte. Vous pouvez voir cette action en contexte dans les exemples de code suivants : 
+  [Balisage d’un magasin de données](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingDataStores_section.md) 
+  [Balisage d’un ensemble d’images](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingImageSets_section.md) 

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

**AWS CLI**  
**Exemple 1 : pour répertorier les balises de ressources d’un magasin de données**  
L’exemple de code `list-tags-for-resource` suivant répertorie les balises d’un magasin de données.  

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

```
{
    "tags":{
        "Deployment":"Development"
    }
}
```
**Exemple 2 : pour répertorier les balises de ressources pour un ensemble d’images**  
L’exemple de code `list-tags-for-resource` suivant répertorie les balises d’un ensemble d’images.  

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

```
{
    "tags":{
        "Deployment":"Development"
    }
}
```
Pour plus d'informations, consultez la section [Marquage des ressources avec AWS HealthImaging](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/tagging.html) dans le *Guide du AWS HealthImaging développeur*.  
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [ListTagsForResource](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/list-tags-for-resource.html)la section *Référence des AWS CLI commandes*. 

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

**SDK pour 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;
    }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/ListTagsForResource)la section *Référence des AWS SDK for Java 2.x API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK pour 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;
};
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/ListTagsForResourceCommand)la section *Référence des AWS SDK pour JavaScript API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for 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"]
```
Le code suivant instancie l' MedicalImagingWrapper objet.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/ListTagsForResource)le *AWS manuel de référence de l'API SDK for Python (Boto3*). 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK pour 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.
```
+  Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)à la section de référence du *AWS SDK pour l'API SAP ABAP*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Utilisation `SearchImageSets` avec un AWS SDK ou une CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_SearchImageSets_section"></a>

Les exemples de code suivants illustrent comment utiliser `SearchImageSets`.

Les exemples d’actions sont des extraits de code de programmes de plus grande envergure et doivent être exécutés en contexte. Vous pouvez voir cette action en contexte dans l’exemple de code suivant : 
+  [Premiers pas avec les ensembles d’images et les cadres d’images](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md) 

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

**SDK pour C\$1\$1**  
La fonction utilitaire permettant de rechercher des ensembles d’images.  

```
//! 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;
}
```
Cas d’utilisation n° 1 : opérateur EQUAL.  

```
        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;
            }
        }
```
Cas d'utilisation \$12 : opérateur BETWEEN utilisant DICOMStudy la date et l' DICOMStudyheure.   

```
         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;
            }
        }
```
Cas d’utilisation n° 3 : opérateur BETWEEN utilisant createdAt. Les études temporelles ont été maintenues.   

```
        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;
            }
        }
```
Cas d'utilisation \$14 : opérateur DICOMSeries EQUAL sur InstanceUid et BETWEEN sur UpdatedAt et tri la réponse dans l'ordre ASC sur le champ 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;
            }
        }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [SearchImageSets](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/SearchImageSets)la section *Référence des AWS SDK pour C\$1\$1 API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/#code-examples). 

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

**AWS CLI**  
**Exemple 1 : pour rechercher des ensembles d’images à l’aide d’un opérateur EQUAL**  
L’exemple de code `search-image-sets` suivant utilise l’opérateur EQUAL pour rechercher des ensembles d’images en fonction d’une valeur spécifique.  

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

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

```
{
    "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"
    }]
}
```
**Exemple 2 : Pour rechercher des ensembles d'images à l'aide de l'opérateur BETWEEN en utilisant DICOMStudy la date et l' DICOMStudyheure**  
L’exemple de code `search-image-sets` suivant recherche des ensembles d’images contenant des études DICOM générées entre le 1er janvier 1990 (00 h 00) et le 1er janvier 2023 (00 h 00).  
Remarque : DICOMStudy L'heure est facultative. S’il n’est pas présent, 00 h 00 (début de journée) est la valeur horaire pour les dates fournies pour le filtrage.  

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

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

```
{
    "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"
    }]
}
```
**Exemple 3 : pour rechercher des ensembles d’images avec un opérateur BETWEEN à l’aide de createdAt (les études temporelles étaient précédemment conservées)**  
L'exemple de `search-image-sets` code suivant recherche des ensembles d'images contenant des études DICOM persistantes HealthImaging entre les plages horaires du fuseau horaire UTC.  
Remarque : indiquez createdAt dans le format d’exemple (« 1985-04-12T23:20:50.52Z »).  

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

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

```
{
    "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"
    }]
}
```
**Exemple 4 : Pour rechercher des ensembles d'images avec un opérateur DICOMSeries EQUAL sur InstanceUid et BETWEEN sur UpdatedAt et trier les réponses dans l'ordre ASC sur le champ UpdatedAt**  
L'exemple de `search-image-sets` code suivant recherche des ensembles d'images avec un opérateur DICOMSeries EQUAL sur InstanceUid et BETWEEN sur UpdatedAt et trie la réponse dans l'ordre ASC sur le champ UpdatedAt.  
Remarque : indiquez updatedAt dans le format d’exemple (« 1985-04-12T23:20:50.52Z »).  

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

```
{
    "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"
    }]
}
```
Pour plus d'informations, consultez [la section Recherche de séries d'images](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/search-image-sets.html) dans le *Guide du AWS HealthImaging développeur*.  
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [SearchImageSets](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/search-image-sets.html)la section *Référence des AWS CLI commandes*. 

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

**SDK pour Java 2.x**  
La fonction utilitaire permettant de rechercher des ensembles d’images.  

```
    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;
    }
```
Cas d’utilisation n° 1 : opérateur EQUAL.  

```
        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();
        }
```
Cas d'utilisation \$12 : opérateur BETWEEN utilisant DICOMStudy la date et l' DICOMStudyheure.   

```
        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();
        }
```
Cas d’utilisation n° 3 : opérateur BETWEEN utilisant createdAt. Les études temporelles ont été maintenues.   

```
        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();
        }
```
Cas d'utilisation \$14 : opérateur DICOMSeries EQUAL sur InstanceUid et BETWEEN sur UpdatedAt et tri la réponse dans l'ordre ASC sur le champ 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();
        }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [SearchImageSets](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/SearchImageSets)la section *Référence des AWS SDK for Java 2.x API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK pour JavaScript (v3)**  
La fonction utilitaire permettant de rechercher des ensembles d’images.  

```
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;
};
```
Cas d’utilisation n° 1 : opérateur EQUAL.  

```
  const datastoreId = "12345678901234567890123456789012";

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

    await searchImageSets(datastoreId, searchCriteria);
  } catch (err) {
    console.error(err);
  }
```
Cas d'utilisation \$12 : opérateur BETWEEN utilisant DICOMStudy la date et l' DICOMStudyheure.   

```
  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);
  }
```
Cas d’utilisation n° 3 : opérateur BETWEEN utilisant createdAt. Les études temporelles ont été maintenues.   

```
  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);
  }
```
Cas d'utilisation \$14 : opérateur DICOMSeries EQUAL sur InstanceUid et BETWEEN sur UpdatedAt et tri la réponse dans l'ordre ASC sur le champ 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);
  }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [SearchImageSets](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/SearchImageSetsCommand)la section *Référence des AWS SDK pour JavaScript API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for Python (Boto3)**  
La fonction utilitaire permettant de rechercher des ensembles d’images.  

```
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
```
Cas d’utilisation n° 1 : opérateur EQUAL.  

```
        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}")
```
Cas d'utilisation \$12 : opérateur BETWEEN utilisant DICOMStudy la date et l' DICOMStudyheure.   

```
        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}"
        )
```
Cas d’utilisation n° 3 : opérateur BETWEEN utilisant createdAt. Les études temporelles ont été maintenues.   

```
        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}"
        )
```
Cas d'utilisation \$14 : opérateur DICOMSeries EQUAL sur InstanceUid et BETWEEN sur UpdatedAt et tri la réponse dans l'ordre ASC sur le champ 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}")
```
Le code suivant instancie l' MedicalImagingWrapper objet.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [SearchImageSets](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/SearchImageSets)le *AWS manuel de référence de l'API SDK for Python (Boto3*). 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK pour 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.
```
+  Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [SearchImageSets](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)à la section de référence du *AWS SDK pour l'API SAP ABAP*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Utilisation `StartDICOMImportJob` avec un AWS SDK ou une CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_StartDICOMImportJob_section"></a>

Les exemples de code suivants illustrent comment utiliser `StartDICOMImportJob`.

Les exemples d’actions sont des extraits de code de programmes de plus grande envergure et doivent être exécutés en contexte. Vous pouvez voir cette action en contexte dans l’exemple de code suivant : 
+  [Premiers pas avec les ensembles d’images et les cadres d’images](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md) 

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

**SDK pour 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();
}
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [Start DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/StartDICOMImportJob) dans le guide de *référence des AWS SDK pour C\$1\$1 API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/medical-imaging/#code-examples). 

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

**AWS CLI**  
**Pour démarrer une tâche d’importation DICOM**  
L’exemple de code `start-dicom-import-job` suivant démarre une tâche d’importation 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"
```
Sortie :  

```
{
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
    "jobId": "09876543210987654321098765432109",
    "jobStatus": "SUBMITTED",
    "submittedAt": "2022-08-12T11:28:11.152000+00:00"
}
```
Pour plus d'informations, voir [Démarrage d'une tâche d'importation](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/start-dicom-import-job.html) dans le *Guide du AWS HealthImaging développeur*.  
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [Start DICOMImport Job](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/start-dicom-import-job.html) dans *AWS CLI Command Reference*. 

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

**SDK pour 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 "";
    }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [Start DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/StartDICOMImportJob) dans le guide de *référence des AWS SDK for Java 2.x API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK pour 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;
};
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [Start DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/StartDICOMImportJobCommand) dans le guide de *référence des AWS SDK pour JavaScript API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for 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"]
```
Le code suivant instancie l' MedicalImagingWrapper objet.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [le manuel de référence de l'API Start DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/StartDICOMImportJob) in *AWS SDK for Python (Boto3*). 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK pour 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.
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [Start DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html) in *AWS SDK for SAP ABAP API reference*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Utilisation `TagResource` avec un AWS SDK ou une CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_TagResource_section"></a>

Les exemples de code suivants illustrent comment utiliser `TagResource`.

Les exemples d’actions sont des extraits de code de programmes de plus grande envergure et doivent être exécutés en contexte. Vous pouvez voir cette action en contexte dans les exemples de code suivants : 
+  [Balisage d’un magasin de données](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingDataStores_section.md) 
+  [Balisage d’un ensemble d’images](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingImageSets_section.md) 

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

**AWS CLI**  
**Exemple 1 : pour baliser un magasin de données**  
L’exemple de code `tag-resource` suivant balise un magasin de données.  

```
aws medical-imaging tag-resource \
  --resource-arn "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012" \
  --tags '{"Deployment":"Development"}'
```
Cette commande ne produit aucune sortie.  
**Exemple 2 : pour baliser un ensemble d’images**  
L’exemple de code `tag-resource` suivant balise un ensemble d’images.  

```
aws medical-imaging tag-resource \
    --resource-arn "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012/imageset/18f88ac7870584f58d56256646b4d92b" \
    --tags '{"Deployment":"Development"}'
```
Cette commande ne produit aucune sortie.  
Pour plus d'informations, consultez la section [Marquage des ressources avec AWS HealthImaging](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/tagging.html) dans le *Guide du AWS HealthImaging développeur*.  
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [TagResource](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/tag-resource.html)la section *Référence des AWS CLI commandes*. 

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

**SDK pour 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);
        }
    }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/TagResource)la section *Référence des AWS SDK for Java 2.x API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK pour 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;
};
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/TagResourceCommand)la section *Référence des AWS SDK pour JavaScript API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for 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
```
Le code suivant instancie l' MedicalImagingWrapper objet.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/TagResource)le *AWS manuel de référence de l'API SDK for Python (Boto3*). 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK pour 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.
```
+  Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)à la section de référence du *AWS SDK pour l'API SAP ABAP*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Utilisation `UntagResource` avec un AWS SDK ou une CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_UntagResource_section"></a>

Les exemples de code suivants illustrent comment utiliser `UntagResource`.

Les exemples d’actions sont des extraits de code de programmes de plus grande envergure et doivent être exécutés en contexte. Vous pouvez voir cette action en contexte dans les exemples de code suivants : 
+  [Balisage d’un magasin de données](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingDataStores_section.md) 
+  [Balisage d’un ensemble d’images](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingImageSets_section.md) 

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

**AWS CLI**  
**Exemple 1 : pour supprimer une balise d’un magasin de données**  
L’exemple de `untag-resource` code suivant supprime une balise d’un magasin de données.  

```
aws medical-imaging untag-resource \
    --resource-arn "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012" \
    --tag-keys '["Deployment"]'
```
Cette commande ne produit aucune sortie.  
**Exemple 2 : pour supprimer une balise d’un ensemble d’images**  
L’exemple de code `untag-resource` suivant supprime une balise d’un ensemble d’images.  

```
aws medical-imaging untag-resource \
    --resource-arn "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012/imageset/18f88ac7870584f58d56256646b4d92b" \
    --tag-keys '["Deployment"]'
```
Cette commande ne produit aucune sortie.  
Pour plus d'informations, consultez la section [Marquage des ressources avec AWS HealthImaging](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/tagging.html) dans le *Guide du AWS HealthImaging développeur*.  
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [UntagResource](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/untag-resource.html)la section *Référence des AWS CLI commandes*. 

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

**SDK pour 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);
        }
    }
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/UntagResource)la section *Référence des AWS SDK for Java 2.x API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK pour 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;
};
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/UntagResourceCommand)la section *Référence des AWS SDK pour JavaScript API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for 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
```
Le code suivant instancie l' MedicalImagingWrapper objet.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/UntagResource)le *AWS manuel de référence de l'API SDK for Python (Boto3*). 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK pour 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.
```
+  Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)à la section de référence du *AWS SDK pour l'API SAP ABAP*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Utilisation `UpdateImageSetMetadata` avec un AWS SDK ou une CLI
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_UpdateImageSetMetadata_section"></a>

Les exemples de code suivants illustrent comment utiliser `UpdateImageSetMetadata`.

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

**AWS CLI**  
**Exemple 1 : pour insérer ou mettre à jour un attribut dans les métadonnées d’un ensemble d’images**  
L’exemple `update-image-set-metadata` suivant insère ou met à jour un attribut dans les métadonnées d’un ensemble d’images.  

```
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
```
Contenu de `metadata-updates.json`  

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

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**Exemple 2 : pour supprimer un attribut des métadonnées d’un ensemble d’images**  
L’exemple `update-image-set-metadata` suivant supprime un attribut des métadonnées d’un ensemble d’images.  

```
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
```
Contenu de `metadata-updates.json`  

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

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**Exemple 3 : pour supprimer une instance des métadonnées d’un ensemble d’images**  
L’exemple `update-image-set-metadata` suivant supprime une instance des métadonnées d’un ensemble d’images.  

```
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
```
Contenu 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\": {}}}}}}"
    }
}
```
Sortie :  

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**Exemple 4 : pour rétablir une version précédente d’un ensemble d’images**  
L'`update-image-set-metadata`exemple suivant montre comment rétablir une version antérieure d'un ensemble d'images. CopyImageSet et UpdateImageSetMetadata les actions créent de nouvelles versions de séries d'images.  

```
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"}'
```
Sortie :  

```
{
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
    "imageSetId": "53d5fdb05ca4d46ac7ca64b06545c66e",
    "latestVersionId": "4",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "updatedAt": 1680042257.908
}
```
**Exemple 5 : pour ajouter un élément de données DICOM privé à une instance**  
L’exemple `update-image-set-metadata` suivant montre comment ajouter un élément privé à une instance spécifiée dans un ensemble d’images. La norme DICOM autorise les éléments de données privés pour la communication d’informations qui ne peuvent être contenues dans les éléments de données standard. Vous pouvez créer, mettre à jour et supprimer des éléments de données privés à l'aide de UpdateImageSetMetadata cette action.  

```
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
```
Contenu 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\"}}}}}}}"
    }
}
```
Sortie :  

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "53d5fdb05ca4d46ac7ca64b06545c66e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**Exemple 6 : pour mettre à jour un élément de données DICOM privé vers une instance**  
L’exemple `update-image-set-metadata` suivant montre comment mettre à jour la valeur d’un élément de données privé appartenant à une instance au sein d’un ensemble d’images.  

```
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
```
Contenu 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\"}}}}}}}"
    }
}
```
Sortie :  

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "53d5fdb05ca4d46ac7ca64b06545c66e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**Exemple 7 : Pour mettre à jour un SOPInstance UID avec le paramètre force**  
L'`update-image-set-metadata`exemple suivant montre comment mettre à jour un SOPInstance UID en utilisant le paramètre force pour contourner les contraintes de métadonnées 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
```
Contenu 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\"}}}}}}}"
    }
}
```
Sortie :  

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "53d5fdb05ca4d46ac7ca64b06545c66e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
Pour plus d'informations, consultez la section [Mise à jour des métadonnées des ensembles d'images](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/update-image-set-metadata.html) dans le *manuel du AWS HealthImaging développeur*.  
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [UpdateImageSetMetadata](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/update-image-set-metadata.html)la section *Référence des AWS CLI commandes*. 

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

**SDK pour 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;
        }
    }
```
Cas d’utilisation n° 1 : insérer ou mettre à jour un attribut.  

```
                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);
```
Cas d’utilisation n° 2 : supprimer un attribut.  

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

                updateMedicalImageSetMetadata(medicalImagingClient, datastoreId, imagesetId,
                        versionid, metadataRemoveUpdates, force);
```
Cas d’utilisation n° 3 : supprimer une instance.  

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

                updateMedicalImageSetMetadata(medicalImagingClient, datastoreId, imagesetId,
                        versionid, metadataRemoveUpdates, force);
```
Cas d’utilisation n° 4 : revenir à une version précédente.  

```
                // 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);
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [UpdateImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/medical-imaging-2023-07-19/UpdateImageSetMetadata)la section *Référence des AWS SDK for Java 2.x API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK pour 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);
  }
};
```
Cas d’utilisation n° 1 : insérer ou mettre à jour un attribut et forcer la mise à jour.  

```
    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,
    );
```
Cas d’utilisation n° 2 : supprimer un attribut.  

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

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

    await updateImageSetMetadata(
      datastoreID,
      imageSetID,
      versionID,
      updateMetadata,
    );
```
Cas d’utilisation n° 3 : supprimer une instance.  

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

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

    await updateImageSetMetadata(
      datastoreID,
      imageSetID,
      versionID,
      updateMetadata,
    );
```
Cas d’utilisation n° 4 : revenir à une version antérieure.  

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

    await updateImageSetMetadata(
      datastoreID,
      imageSetID,
      versionID,
      updateMetadata,
    );
```
+  Pour plus de détails sur l'API, voir [UpdateImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/UpdateImageSetMetadataCommand)la section *Référence des AWS SDK pour JavaScript API*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for 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
```
Le code suivant instancie l' MedicalImagingWrapper objet.   

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
Cas d’utilisation n° 1 : insérer ou mettre à jour un attribut.  

```
            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
            )
```
Cas d’utilisation n° 2 : supprimer un attribut.  

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

            self.update_image_set_metadata(
                data_store_id, image_set_id, version_id, metadata, force
            )
```
Cas d’utilisation n° 3 : supprimer une instance.  

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

            self.update_image_set_metadata(
                data_store_id, image_set_id, version_id, metadata, force
            )
```
Cas d’utilisation n° 4 : revenir à une version antérieure.  

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

            self.update_image_set_metadata(
                data_store_id, image_set_id, version_id, metadata, force
            )
```
+  Pour plus de détails sur l'API, consultez [UpdateImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/UpdateImageSetMetadata)le *AWS manuel de référence de l'API SDK for Python (Boto3*). 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK pour 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.
```
+  Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [UpdateImageSetMetadata](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)à la section de référence du *AWS SDK pour l'API SAP ABAP*. 
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/mig#code-examples). 

------

# Scénarios d' HealthImaging utilisation AWS SDKs
<a name="medical-imaging_code_examples_scenarios"></a>

Les exemples de code suivants vous montrent comment implémenter des scénarios courants dans HealthImaging with AWS SDKs. Ces scénarios vous montrent comment accomplir des tâches spécifiques en appelant plusieurs fonctions HealthImaging ou en les combinant avec d'autres Services AWS. Chaque exemple inclut un lien vers le code source complet, où vous trouverez des instructions sur la configuration et l’exécution du code. 

Les scénarios ciblent un niveau d’expérience intermédiaire pour vous aider à comprendre les actions de service dans leur contexte.

**Topics**
+ [Premiers pas avec les ensembles d’images et les cadres d’images](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section.md)
+ [Balisage d’un magasin de données](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingDataStores_section.md)
+ [Balisage d’un ensemble d’images](medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingImageSets_section.md)

# Commencez à utiliser des ensembles HealthImaging d'images et des cadres d'images à l'aide d'un AWS SDK
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_ImageSetsAndFrames_section"></a>

Les exemples de code suivants montrent comment importer des fichiers DICOM et télécharger des cadres d'image dans HealthImaging.

L’implémentation est structurée comme une application de ligne de commande. 
+ Configurez les ressources pour une importation DICOM.
+ Importez des fichiers DICOM dans un magasin de données.
+ Récupérez l'ensemble d'images IDs pour la tâche d'importation.
+ Récupérez le cadre d'image IDs pour les ensembles d'images.
+ Téléchargez, décodez et vérifiez les cadres d’image.
+ nettoyer les ressources.

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

**SDK pour C\$1\$1**  
Créez une CloudFormation pile avec les ressources nécessaires.  

```
    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: ");
    }
```
Copiez les fichiers DICOM dans le compartiment d’importation 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;
    }
```
Importez les fichiers DICOM dans le magasin de données 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;
}
```
Obtenez les ensembles d’images créés par la tâche d’importation 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;
}
```
Obtenez des informations sur les cadres d’image pour les ensembles d’images.  

```
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();
}
```
Téléchargez, décodez et vérifiez les cadres d’image.  

```
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;
}
```
Nettoyez les ressources.  

```
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;
}
```
+ Pour plus de détails sur l’API, consultez les rubriques suivantes dans la *Référence des API du kit AWS SDK pour C\$1\$1 *.
  + [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/DeleteImageSet)
  + [Obtenir un DICOMImport emploi](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)
  + [Commencer le DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/medical-imaging-2023-07-19/StartDICOMImportJob)
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code 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 pour JavaScript (v3)**  
Orchestrez les étapes (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]",
  });
}
```
Déployez les ressources (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 },
);
```
Copiez les fichiers 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.`,
);
```
Lancez l’importation dans l’entrepôt de données (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}`,
);
```
Obtenez un ensemble d'images 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")}`,
);
```
Obtenez le cadre d'image 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;
  },
);
```
Vérifiez les cadres d’image (verify-steps.js). La bibliothèque [AWS HealthImaging Pixel Data Verification](https://github.com/aws-samples/aws-healthimaging-samples/tree/main/pixel-data-verification) a été utilisée pour la vérification.  

```
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}`,
                  ),
                );
              }
            });
          });
        }
      }
    }
  },
);
```
Détruisez les ressources (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,
  },
);
```
+ Pour plus de détails sur l’API, consultez les rubriques suivantes dans la *Référence des API du kit AWS SDK pour JavaScript *.
  + [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/DeleteImageSetCommand)
  + [Obtenir un DICOMImport emploi](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)
  + [Commencer le DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/medical-imaging/command/StartDICOMImportJobCommand)
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for Python (Boto3)**  
Créez une CloudFormation pile avec les ressources nécessaires.  

```
    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
```
Copiez les fichiers DICOM dans le compartiment d’importation 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.")
```
Importez les fichiers DICOM dans le magasin de données 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"]
```
Obtenez les ensembles d’images créés par la tâche d’importation 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
```
Obtenez des informations sur les cadres d’image pour les ensembles d’images.  

```
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
```
Téléchargez, décodez et vérifiez les cadres d’image.  

```
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
```
nettoyer les ressources.  

```
    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
```
+ Pour plus de détails sur l’API, consultez les rubriques suivantes dans la *Référence des API du kit AWS SDK for Python (Boto3)*.
  + [DeleteImageSet](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/DeleteImageSet)
  + [Obtenir un DICOMImport emploi](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)
  + [Commencer le DICOMImport Job](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/medical-imaging-2023-07-19/StartDICOMImportJob)
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/medical-imaging/imaging_set_and_frames_workflow#code-examples). 

------

# Marquage d'un magasin de HealthImaging données à l'aide d'un SDK AWS
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingDataStores_section"></a>

Les exemples de code suivants montrent comment étiqueter un magasin de HealthImaging données.

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

**SDK pour Java 2.x**  
Pour baliser un magasin de données.  

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

                TagResource.tagMedicalImagingResource(medicalImagingClient, datastoreArn,
                                ImmutableMap.of("Deployment", "Development"));
```
Fonction utilitaire permettant de baliser une ressource.  

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

            medicalImagingClient.tagResource(tagResourceRequest);

            System.out.println("Tags have been added to the resource.");
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
```
Pour répertorier les balises d’un magasin de données.  

```
                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());
                }
```
Fonction utilitaire permettant de répertorier les balises d’une ressource.  

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

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

        return null;
    }
```
Pour supprimer les balises d’un magasin de données.  

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

                UntagResource.untagMedicalImagingResource(medicalImagingClient, datastoreArn,
                                Collections.singletonList("Deployment"));
```
Fonction utilitaire permettant de supprimer les balises d’une ressource.  

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

            medicalImagingClient.untagResource(untagResourceRequest);

            System.out.println("Tags have been removed from the resource.");
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
```
+ Pour plus de détails sur l’API, consultez les rubriques suivantes dans la *Référence des API du kit 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)
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK pour JavaScript (v3)**  
Pour baliser un magasin de données.  

```
  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);
  }
```
Fonction utilitaire permettant de baliser une ressource.  

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

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

  return response;
};
```
Pour répertorier les balises d’un magasin de données.  

```
  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);
  }
```
Fonction utilitaire permettant de répertorier les balises d’une ressource.  

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

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

  return response;
};
```
Pour supprimer les balises d’un magasin de données.  

```
  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);
  }
```
Fonction utilitaire permettant de supprimer les balises d’une ressource.  

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

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

  return response;
};
```
+ Pour plus de détails sur l’API, consultez les rubriques suivantes dans la *Référence des API du kit AWS SDK pour 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)
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for Python (Boto3)**  
Pour baliser un magasin de données.  

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

    medical_imaging_wrapper.tag_resource(data_store_arn, {"Deployment": "Development"})
```
Fonction utilitaire permettant de baliser une ressource.  

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


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

        :param resource_arn: The ARN of the resource.
        :param tags: The tags to apply.
        """
        try:
            self.health_imaging_client.tag_resource(resourceArn=resource_arn, tags=tags)
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't tag resource. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
```
Pour répertorier les balises d’un magasin de données.  

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

    medical_imaging_wrapper.list_tags_for_resource(data_store_arn)
```
Fonction utilitaire permettant de répertorier les balises d’une ressource.  

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


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

        :param resource_arn: The ARN of the resource.
        :return: The list of tags.
        """
        try:
            tags = self.health_imaging_client.list_tags_for_resource(
                resourceArn=resource_arn
            )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't list tags for resource. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return tags["tags"]
```
Pour supprimer les balises d’un magasin de données.  

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

    medical_imaging_wrapper.untag_resource(data_store_arn, ["Deployment"])
```
Fonction utilitaire permettant de supprimer les balises d’une ressource.  

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


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

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

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+ Pour plus de détails sur l’API, consultez les rubriques suivantes dans la *Référence des API du kit AWS SDK for 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)
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

------

# Marquage d'un ensemble d' HealthImaging images à l'aide d'un SDK AWS
<a name="medical-imaging_example_medical-imaging_Scenario_TaggingImageSets_section"></a>

Les exemples de code suivants montrent comment baliser un ensemble HealthImaging d'images.

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

**SDK pour Java 2.x**  
Pour baliser un ensemble d’images.  

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

                TagResource.tagMedicalImagingResource(medicalImagingClient, imageSetArn,
                                ImmutableMap.of("Deployment", "Development"));
```
Fonction utilitaire permettant de baliser une ressource.  

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

            medicalImagingClient.tagResource(tagResourceRequest);

            System.out.println("Tags have been added to the resource.");
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
```
Pour répertorier les balises d’un ensemble d’images.  

```
                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());
                }
```
Fonction utilitaire permettant de répertorier les balises d’une ressource.  

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

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

        return null;
    }
```
Pour supprimer les balises d’un ensemble d’images.  

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

                UntagResource.untagMedicalImagingResource(medicalImagingClient, imageSetArn,
                                Collections.singletonList("Deployment"));
```
Fonction utilitaire permettant de supprimer les balises d’une ressource.  

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

            medicalImagingClient.untagResource(untagResourceRequest);

            System.out.println("Tags have been removed from the resource.");
        } catch (MedicalImagingException e) {
            System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
```
+ Pour plus de détails sur l’API, consultez les rubriques suivantes dans la *Référence des API du kit 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)
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/medicalimaging#code-examples). 

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

**SDK pour JavaScript (v3)**  
Pour baliser un ensemble d’images.  

```
  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);
  }
```
Fonction utilitaire permettant de baliser une ressource.  

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

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

  return response;
};
```
Pour répertorier les balises d’un ensemble d’images.  

```
  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);
  }
```
Fonction utilitaire permettant de répertorier les balises d’une ressource.  

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

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

  return response;
};
```
Pour supprimer les balises d’un ensemble d’images.  

```
  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);
  }
```
Fonction utilitaire permettant de supprimer les balises d’une ressource.  

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

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

  return response;
};
```
+ Pour plus de détails sur l’API, consultez les rubriques suivantes dans la *Référence des API du kit AWS SDK pour 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)
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

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

**Kit SDK for Python (Boto3)**  
Pour baliser un ensemble d’images.  

```
    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"})
```
Fonction utilitaire permettant de baliser une ressource.  

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


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

        :param resource_arn: The ARN of the resource.
        :param tags: The tags to apply.
        """
        try:
            self.health_imaging_client.tag_resource(resourceArn=resource_arn, tags=tags)
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't tag resource. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
```
Pour répertorier les balises d’un ensemble d’images.  

```
    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)
```
Fonction utilitaire permettant de répertorier les balises d’une ressource.  

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


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

        :param resource_arn: The ARN of the resource.
        :return: The list of tags.
        """
        try:
            tags = self.health_imaging_client.list_tags_for_resource(
                resourceArn=resource_arn
            )
        except ClientError as err:
            logger.error(
                "Couldn't list tags for resource. Here's why: %s: %s",
                err.response["Error"]["Code"],
                err.response["Error"]["Message"],
            )
            raise
        else:
            return tags["tags"]
```
Pour supprimer les balises d’un ensemble d’images.  

```
    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"])
```
Fonction utilitaire permettant de supprimer les balises d’une ressource.  

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


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

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

```
    client = boto3.client("medical-imaging")
    medical_imaging_wrapper = MedicalImagingWrapper(client)
```
+ Pour plus de détails sur l’API, consultez les rubriques suivantes dans la *Référence des API du kit AWS SDK for 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)
 Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/medical-imaging#code-examples). 

------