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Comprendre les ensembles d'images
Les ensembles d'images sont un AWS concept qui constitue la base d'AWS HealthImaging. Les ensembles d'images sont créés lorsque vous importez vos données DICOM. Il est donc nécessaire de bien les comprendre lorsque vous travaillez avec le service. HealthImaging
Les ensembles d'images ont été introduits pour les raisons suivantes :
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Support d'une grande variété de flux de travail d'imagerie médicale (cliniques et non cliniques) grâce à la flexibilité APIs.
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Optimisez la sécurité des patients en regroupant uniquement les données connexes.
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Encouragez le nettoyage des données pour accroître la visibilité des incohérences. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Modification de séries d'images.
Important
L'utilisation clinique des données DICOM avant leur nettoyage peut être préjudiciable au patient.
Les menus suivants décrivent les ensembles d'images de manière plus détaillée et fournissent des exemples et des diagrammes pour vous aider à comprendre leur fonctionnalité et leur objectif. HealthImaging
Un ensemble d'images est un AWS concept qui définit un mécanisme de regroupement abstrait pour optimiser les données d'imagerie médicale associées. Lorsque vous importez vos données d'imagerie DICOM P10 dans un magasin de HealthImaging données AWS, elles sont transformées en ensembles d'images composés de métadonnées et de cadres d'image (données en pixels).
Note
Les métadonnées des ensembles d'images sont normalisées. En d'autres termes, un ensemble commun d'attributs et de valeurs correspond aux éléments au niveau du patient, de l'étude et de la série répertoriés dans le registre des éléments de données DICOM
| Nom d'élément | Balise d'élément |
|---|---|
| Éléments du niveau de l'étude | |
Study Date |
(0008,0020) |
Accession Number |
(0008,0050) |
Patient ID |
(0010,0020) |
Study Instance UID |
(0020,000D) |
Study ID |
(0020,0010) |
| Éléments au niveau de la série | |
Series Instance UID |
(0020,000E) |
Series Number |
(0020,0011) |
Lors de l'importation, certains ensembles d'images conservent leur syntaxe de transfert d'origine, tandis que d'autres sont transcodés au format JPEG 2000 (HTJ2K) à haut débit sans perte par défaut. Si un ensemble d'images est codé en HTJ2 K, il doit être décodé avant d'être visionné. Pour plus d’informations, consultez Syntaxes de transfert prises en charge et HTJ2Kbibliothèques de décodage.
Les images (données en pixels) sont codées au format JPEG 2000 (HTJ2K) à haut débit et doivent être décodées avant d'être visionnées.
Les ensembles d'images AWS étant des ressources, des noms de ressources Amazon (ARNs) leur sont attribués. Ils peuvent être étiquetés avec jusqu'à 50 paires clé-valeur et bénéficier d'un contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) et d'un contrôle d'accès basé sur les attributs (ABAC) via IAM. En outre, les ensembles d'images sont versionnés, de sorte que toutes les modifications sont conservées et que les versions antérieures sont accessibles.
L'importation de données DICOM P10 produit des ensembles d'images contenant des métadonnées DICOM et des cadres d'image pour une ou plusieurs instances de paire Service-Object (SOP) de la même série DICOM.
Note
Tâches d'importation DICOM :
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Créez toujours de nouveaux ensembles d'images et ne mettez jamais à jour les ensembles d'images existants.
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Ne dédupliquez pas le stockage d'une instance SOP, car chaque importation de la même instance SOP utilise un espace de stockage supplémentaire.
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Peut créer plusieurs ensembles d'images pour une seule série DICOM. Par exemple, lorsqu'il existe une variante d'un attribut de métadonnées normalisé, telle qu'une
Patient IDnon-concordance.
Utilisez cette GetImageSetMetadata action pour récupérer les métadonnées d'un ensemble d'images. Les métadonnées renvoyées étant compresséesgzip, vous devez les décompresser avant de les visualiser. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Obtenir les métadonnées d'un ensemble d'images.
L'exemple suivant montre la structure des métadonnées des ensembles d'images au format JSON.
{ "SchemaVersion": "1.1", "DatastoreID": "2aa75d103f7f45ab977b0e93f00e6fe9", "ImageSetID": "46923b66d5522e4241615ecd64637584", "Patient": { "DICOM": { "PatientBirthDate": null, "PatientSex": null, "PatientID": "2178309", "PatientName": "MISTER^CT" } }, "Study": { "DICOM": { "StudyTime": "083501", "PatientWeight": null }, "Series": { "1.2.840.113619.2.30.1.1762295590.1623.978668949.887": { "DICOM": { "Modality": "CT", "PatientPosition": "FFS" }, "Instances": { "1.2.840.113619.2.30.1.1762295590.1623.978668949.888": { "DICOM": { "SourceApplicationEntityTitle": null, "SOPClassUID": "1.2.840.10008.5.1.4.1.1.2", "HighBit": 15, "PixelData": null, "Exposure": "40", "RescaleSlope": "1", "ImageFrames": [ { "ID": "0d1c97c51b773198a3df44383a5fd306", "PixelDataChecksumFromBaseToFullResolution": [ { "Width": 256, "Height": 188, "Checksum": 2598394845 }, { "Width": 512, "Height": 375, "Checksum": 1227709180 } ], "MinPixelValue": 451, "MaxPixelValue": 1466, "FrameSizeInBytes": 384000 } ] } } } } } }
L'exemple suivant montre comment plusieurs tâches d'importation créent toujours de nouveaux ensembles d'images et ne s'ajoutent jamais aux ensembles existants.
L'exemple suivant montre une tâche d'importation unique créant deux ensembles d'images car les instances 1 et 3 ont un Patient IDs différent des instances 2 et 4.
L'exemple suivant montre une seule tâche d'importation créant deux séries d'images pour améliorer le débit, même si les noms des patients correspondent.
