# AWS CLI를 사용한 HealthImaging 예시
<a name="cli_medical-imaging_code_examples"></a>

다음 코드 예시는 HealthImaging과 함께 AWS Command Line Interface를 사용하여 작업을 수행하고 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다.

*작업*은 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 작업은 개별 서비스 함수를 직접적으로 호출하는 방법을 보여주며 관련 시나리오의 컨텍스트에 맞는 작업을 볼 수 있습니다.

각 예시에는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있으며, 여기에서 컨텍스트에 맞춰 코드를 설정하고 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있습니다.

**Topics**
+ [작업](#actions)

## 작업
<a name="actions"></a>

### `copy-image-set`
<a name="medical-imaging_CopyImageSet_cli_topic"></a>

다음 코드 예시에서는 `copy-image-set`의 사용 방법을 보여줍니다.

**AWS CLI**  
**예시 1: 대상 없이 이미지 세트 복사**  
다음 `copy-image-set` 예시에서는 대상 없이 이미지 세트의 복제본을 만듭니다.  

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

```
{
    "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"
}
```
**예시 2: 대상과 함께 이미지 세트 복사**  
다음 `copy-image-set` 예시에서는 대상과 함께 이미지 세트의 복제본을 만듭니다.  

```
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"} }'
```
출력:  

```
{
    "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"
}
```
**예시 3: 소스 이미지 세트의 인스턴스 하위 집합을 대상 이미지 세트로 복사**  
다음 `copy-image-set` 예시에서는 소스 이미지 세트의 DICOM 인스턴스 하나를 대상 이미지 세트로 복사합니다. 강제 파라미터는 환자, 연구 및 시리즈 수준 속성의 불일치를 재정의하기 위해 제공됩니다.  

```
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
```
출력:  

```
{
    "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"
}
```
자세한 내용은 *AWS HealthImaging 개발자 안내서*의 [이미지 세트 복사](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/copy-image-set.html)를 참조하세요.  
+  API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [CopyImageSet](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/copy-image-set.html)를 참조하세요.

### `create-datastore`
<a name="medical-imaging_CreateDatastore_cli_topic"></a>

다음 코드 예시는 `create-datastore`의 사용 방법을 보여 줍니다.

**AWS CLI**  
**예시 1: 데이터 스토어 생성**  
다음 `create-datastore` 코드 예시에서는 `my-datastore`라는 데이터 스토어를 생성합니다. `--lossless-storage-format`을 지정하지 않고 데이터 저장소를 생성하면 AWS HealthImaging은 기본적으로 HTJ2K(고처리량 JPEG 2000)로 설정됩니다.  

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

```
{
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
    "datastoreStatus": "CREATING"
}
```
**예제 2: JPEG 2000 무손실 스토리지 형식으로 데이터 스토어 생성**  
JPEG 2000 무손실 스토리지 형식으로 구성된 데이터 스토어는 무손실 이미지 프레임을 JPEG 2000 형식으로 트랜스코딩하고 유지합니다. 그런 다음 트랜스코딩 없이 JPEG 2000 Lossless에서 이미지 프레임을 검색할 수 있습니다. 다음 `create-datastore` 코드 예제에서는 이름이 `my-datastore`인 JPEG 2000 무손실 스토리지 형식으로 구성된 데이터 스토어를 생성합니다.  

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

```
{
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
    "datastoreStatus": "CREATING"
}
```
자세한 내용은 *AWS HealthImaging 개발자 안내서*의 [데이터 스토어 생성](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/create-data-store.html)을 참조하세요.  
+  API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [CreateDatastore](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/create-datastore.html)를 참조하세요.

### `delete-datastore`
<a name="medical-imaging_DeleteDatastore_cli_topic"></a>

다음 코드 예시에서는 `delete-datastore`의 사용 방법을 보여줍니다.

**AWS CLI**  
**데이터 스토어 삭제**  
다음 `delete-datastore` 코드 예시에서는 데이터 스토어를 삭제합니다.  

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

```
{
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
    "datastoreStatus": "DELETING"
}
```
자세한 내용은 *AWS HealthImaging 개발자 안내서*의 [데이터 스토어 삭제](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/delete-data-store.html)를 참조하세요.  
+  API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DeleteDatastore](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/delete-datastore.html)를 참조하세요.

### `delete-image-set`
<a name="medical-imaging_DeleteImageSet_cli_topic"></a>

다음 코드 예시에서는 `delete-image-set`의 사용 방법을 보여줍니다.

**AWS CLI**  
**이미지 세트 삭제**  
다음 `delete-image-set` 코드 예시에서는 이미지 세트를 삭제합니다.  

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

```
{
    "imageSetWorkflowStatus": "DELETING",
    "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
자세한 내용은 *AWS HealthImaging 개발자 안내서*의 [이미지 세트 삭제](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/delete-image-set.html)를 참조하세요.  
+  API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DeleteImageSet](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/delete-image-set.html)를 참조하세요.

### `get-datastore`
<a name="medical-imaging_GetDatastore_cli_topic"></a>

다음 코드 예시는 `get-datastore`의 사용 방법을 보여 줍니다.

**AWS CLI**  
**예제 1: 데이터 스토어 속성 가져오기**  
다음 `get-datastore` 코드 예시에서는 데이터 스토어 속성을 가져옵니다.  

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

```
{
    "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"
    }
}
```
**예제 2: JPEG2000에 대해 구성된 데이터 스토어의 속성 가져오기**  
다음 `get-datastore` 코드 예제에서는 JPEG 2000 무손실 스토리지 형식으로 구성된 데이터 스토어에 대한 데이터 스토어의 속성을 가져옵니다.  

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

```
{
    "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"
    }
}
```
자세한 내용은 *AWS HealthImaging 개발자 안내서*의 [데이터 스토어 속성 가져오기](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/get-data-store.html)를 참조하세요.  
+  API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [GetDatastore](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/get-datastore.html)를 참조하세요.

### `get-dicom-import-job`
<a name="medical-imaging_GetDICOMImportJob_cli_topic"></a>

다음 코드 예시에서는 `get-dicom-import-job`의 사용 방법을 보여줍니다.

**AWS CLI**  
**dicom 가져오기 작업의 속성 가져오기**  
다음 `get-dicom-import-job` 코드 예시에서는 dicom 가져오기 작업의 속성을 가져옵니다.  

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

```
{
    "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/"
    }
}
```
자세한 내용은 *AWS HealthImaging 개발자 안내서*의 [가져오기 작업 속성 가져오기](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/get-dicom-import-job.html)를 참조하세요.  
+  API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [GetDICOMImportJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/get-dicom-import-job.html)을 참조하세요.

### `get-image-frame`
<a name="medical-imaging_GetImageFrame_cli_topic"></a>

다음 코드 예시에서는 `get-image-frame`의 사용 방법을 보여줍니다.

**AWS CLI**  
**이미지 세트 픽셀 데이터 가져오기**  
다음 `get-image-frame` 코드 예시에서는 이미지 프레임을 가져옵니다.  

```
aws medical-imaging get-image-frame \
    --datastore-id "12345678901234567890123456789012" \
    --image-set-id "98765412345612345678907890789012" \
    --image-frame-information imageFrameId=3abf5d5d7ae72f80a0ec81b2c0de3ef4 \
    imageframe.jph
```
참고: GetImageFrame 작업이 픽셀 데이터 스트림을 imageframe.jph 파일에 반환하므로 이 코드 예시에는 출력이 포함되지 않습니다. 이미지 프레임 디코딩 및 보기에 대한 자세한 내용은 HTJ2K 디코딩 라이브러리를 참조하세요.  
자세한 내용은 *AWS HealthImaging 개발자 안내서*의 [이미지 세트 픽셀 데이터 가져오기](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/get-image-frame.html)를 참조하세요.  
+  API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [GetImageFrame](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/get-image-frame.html)을 참조하세요.

### `get-image-set-metadata`
<a name="medical-imaging_GetImageSetMetadata_cli_topic"></a>

다음 코드 예시에서는 `get-image-set-metadata`의 사용 방법을 보여줍니다.

**AWS CLI**  
**예시 1: 버전 없이 이미지 세트 메타데이터 가져오기**  
다음 `get-image-set-metadata` 코드 예시에서는 버전을 지정하지 않고 이미지 세트의 메타데이터를 가져옵니다.  
참고: `outfile`은 필수 파라미터입니다.  

```
aws medical-imaging get-image-set-metadata \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --image-set-id ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e \
    studymetadata.json.gz
```
반환된 메타데이터는 gzip으로 압축되어 studymetadata.json.gz 파일에 저장됩니다. 반환된 JSON 객체의 콘텐츠를 보려면 먼저 압축을 풀어야 합니다.  
출력:  

```
{
    "contentType": "application/json",
    "contentEncoding": "gzip"
}
```
**예시 2: 버전과 함께 이미지 세트 메타데이터 가져오기**  
다음 `get-image-set-metadata` 코드 예시에서는 지정된 버전의 이미지 세트에 대한 메타데이터를 가져옵니다.  
참고: `outfile`은 필수 파라미터입니다.  

```
aws medical-imaging get-image-set-metadata \
    --datastore-id 12345678901234567890123456789012 \
    --image-set-id ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e \
    --version-id 1 \
    studymetadata.json.gz
```
반환된 메타데이터는 gzip으로 압축되어 studymetadata.json.gz 파일에 저장됩니다. 반환된 JSON 객체의 콘텐츠를 보려면 먼저 압축을 풀어야 합니다.  
출력:  

```
{
    "contentType": "application/json",
    "contentEncoding": "gzip"
}
```
자세한 내용은 *AWS HealthImaging 개발자 안내서*의 [이미지 세트 메타데이터 가져오기](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/get-image-set-metadata.html)를 참조하세요.  
+  API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [GetImageSetMetadata](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/get-image-set-metadata.html)를 참조하세요.

### `get-image-set`
<a name="medical-imaging_GetImageSet_cli_topic"></a>

다음 코드 예시에서는 `get-image-set`의 사용 방법을 보여줍니다.

**AWS CLI**  
**이미지 세트 속성 가져오기**  
다음 `get-image-set` 코드 예시에서는 이미지 세트의 속성을 가져옵니다.  

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

```
{
    "versionId": "1",
    "imageSetWorkflowStatus": "COPIED",
    "updatedAt": 1680027253.471,
    "imageSetId": "18f88ac7870584f58d56256646b4d92b",
    "imageSetState": "ACTIVE",
    "createdAt": 1679592510.753,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
자세한 내용은 *AWS HealthImaging 개발자 안내서*의 [이미지 세트 속성 가져오기](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/get-image-set-properties.html)를 참조하세요.  
+  API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [GetImageSet](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/get-image-set.html)를 참조하세요.

### `list-datastores`
<a name="medical-imaging_ListDatastores_cli_topic"></a>

다음 코드 예시에서는 `list-datastores`의 사용 방법을 보여줍니다.

**AWS CLI**  
**데이터 스토어 나열**  
다음 `list-datastores` 코드 예시에서는 사용 가능한 데이터 스토어를 나열합니다.  

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

```
{
    "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"
        }
    ]
}
```
자세한 내용은 *AWS HealthImaging 개발자 안내서*의 [데이터 스토어 나열](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/list-data-stores.html)을 참조하세요.  
+  API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListDatastores](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/list-datastores.html)를 참조하세요.

### `list-dicom-import-jobs`
<a name="medical-imaging_ListDICOMImportJobs_cli_topic"></a>

다음 코드 예시에서는 `list-dicom-import-jobs`의 사용 방법을 보여줍니다.

**AWS CLI**  
**dicom 가져오기 작업 나열**  
다음 `list-dicom-import-jobs` 코드 예시에서는 dicom 가져오기 작업을 나열합니다.  

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

```
{
    "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"
        }
    ]
}
```
자세한 내용은 *AWS HealthImaging 개발자 안내서*의 [가져오기 작업 나열](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/list-dicom-import-jobs.html)을 참조하세요.  
+  API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListDICOMImportJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/list-dicom-import-jobs.html)를 참조하세요.

### `list-image-set-versions`
<a name="medical-imaging_ListImageSetVersions_cli_topic"></a>

다음 코드 예시에서는 `list-image-set-versions`의 사용 방법을 보여줍니다.

**AWS CLI**  
**이미지 세트 버전 나열**  
다음 `list-image-set-versions` 코드 예시에서는 이미지 세트의 버전 기록을 나열합니다.  

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

```
{
    "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
        }
    ]
}
```
자세한 내용은 *AWS HealthImaging 개발자 안내서*의 [이미지 세트 버전 나열](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/list-image-set-versions.html)을 참조하세요.  
+  API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListImageSetVersions](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/list-image-set-versions.html)를 참조하세요.

### `list-tags-for-resource`
<a name="medical-imaging_ListTagsForResource_cli_topic"></a>

다음 코드 예시에서는 `list-tags-for-resource`의 사용 방법을 보여줍니다.

**AWS CLI**  
**예시 1: 데이터 스토어의 리소스 태그 나열**  
다음 `list-tags-for-resource` 코드 예시에서는 데이터 스토어의 태그를 나열합니다.  

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

```
{
    "tags":{
        "Deployment":"Development"
    }
}
```
**예시 2: 이미지 세트의 리소스 태그 나열**  
다음 `list-tags-for-resource` 코드 예시에서는 이미지 세트의 태그를 나열합니다.  

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

```
{
    "tags":{
        "Deployment":"Development"
    }
}
```
자세한 내용은 *AWS HealthImaging 개발자 안내서*의 [AWS HealthImaging을 사용하여 리소스에 태그 지정](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/tagging.html)을 참조하세요.  
+  API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListTagsForResource](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/list-tags-for-resource.html)를 참조하세요.

### `search-image-sets`
<a name="medical-imaging_SearchImageSets_cli_topic"></a>

다음 코드 예시에서는 `search-image-sets`의 사용 방법을 보여줍니다.

**AWS CLI**  
**예시 1: EQUAL 연산자로 이미지 세트 검색**  
다음 `search-image-sets` 코드 예시에서는 EQUAL 연산자를 사용하여 특정 값을 기준으로 이미지 세트를 검색합니다.  

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

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

```
{
    "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"
    }]
}
```
**예시 2: DICOMStudyDate 및 DICOMStudyTime을 사용하여 BETWEEN 연산자로 이미지 세트 검색**  
다음 `search-image-sets` 코드 예시에서는 1990년 1월 1일(오전 12시)에서 2023년 1월 1일(오전 12시) 사이에 생성된 DICOM 연구가 있는 이미지 세트를 검색합니다.  
참고: DICOMStudyTime은 선택 사항입니다. 해당 날짜가 없는 경우 필터링에 제공되는 날짜의 시간 값은 오전 12시(하루의 시작)입니다.  

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

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

```
{
    "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"
    }]
}
```
**예시 3: CreatedAt을 사용하여 BETWEEN 연산자로 이미지 세트 검색(시간 연구가 이전에 지속됨)**  
다음 `search-image-sets` 코드 예시에서는 UTC 시간대의 시간 범위에서 HealthImaging에 대한 DICOM 연구가 지속된 이미지 세트를 검색합니다.  
참고: createdAt을 예시 형식(‘1985-04-12T23:20:50.52Z’)으로 제공합니다.  

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

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

```
{
    "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"
    }]
}
```
**예시 4: updatedAt의 DICOMSeriesInstanceUID 및 BETWEEN에서 EQUAL 연산자로 이미지 세트를 검색하고 updatedAt 필드의 ASC 순서로 응답 정렬**  
다음 `search-image-sets` 코드 예시에서는 DICOMSeriesInstanceUID의 EQUAL 연산자와 updatedAt의 BETWEEN을 사용하여 이미지 세트를 검색하고 updatedAt 필드의 ASC 순서로 응답을 정렬합니다.  
참고: updatedAt을 예시 형식(‘1985-04-12T23:20:50.52Z’)으로 제공합니다.  

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

```
{
    "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"
    }
}
```
출력:  

```
{
    "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"
    }]
}
```
자세한 내용은 *AWS HealthImaging 개발자 안내서*의 [이미지 세트 검색](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/search-image-sets.html)을 참조하세요.  
+  API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [SearchImageSets](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/search-image-sets.html)를 참조하세요.

### `start-dicom-import-job`
<a name="medical-imaging_StartDICOMImportJob_cli_topic"></a>

다음 코드 예시에서는 `start-dicom-import-job`의 사용 방법을 보여줍니다.

**AWS CLI**  
**dicom 가져오기 작업 시작**  
다음 `start-dicom-import-job` 코드 예시에서는 dicom 가져오기 작업을 시작합니다.  

```
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"
```
출력:  

```
{
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
    "jobId": "09876543210987654321098765432109",
    "jobStatus": "SUBMITTED",
    "submittedAt": "2022-08-12T11:28:11.152000+00:00"
}
```
자세한 내용은 *AWS HealthImaging 개발자 안내서*의 [가져오기 작업 시작](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/start-dicom-import-job.html)을 참조하세요.  
+  API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StartDICOMImportJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/start-dicom-import-job.html)을 참조하세요.

### `tag-resource`
<a name="medical-imaging_TagResource_cli_topic"></a>

다음 코드 예시에서는 `tag-resource`의 사용 방법을 보여줍니다.

**AWS CLI**  
**예시 1: 데이터 스토어에 태그 지정**  
다음 `tag-resource` 코드 예시에서는 데이터 스토어에 태그를 지정합니다.  

```
aws medical-imaging tag-resource \
  --resource-arn "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012" \
  --tags '{"Deployment":"Development"}'
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.  
**예시 2: 이미지 세트에 태그 지정**  
다음 `tag-resource` 코드 예시에서는 이미지 세트에 태그를 지정합니다.  

```
aws medical-imaging tag-resource \
    --resource-arn "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012/imageset/18f88ac7870584f58d56256646b4d92b" \
    --tags '{"Deployment":"Development"}'
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.  
자세한 내용은 *AWS HealthImaging 개발자 안내서*의 [AWS HealthImaging을 사용하여 리소스에 태그 지정](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/tagging.html)을 참조하세요.  
+  API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [TagResource](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/tag-resource.html)를 참조하세요.

### `untag-resource`
<a name="medical-imaging_UntagResource_cli_topic"></a>

다음 코드 예시에서는 `untag-resource`의 사용 방법을 보여줍니다.

**AWS CLI**  
**예시 1: 데이터 스토어의 태그 해제**  
다음 `untag-resource` 코드 예시에서는 데이터 스토어의 태그를 해제합니다.  

```
aws medical-imaging untag-resource \
    --resource-arn "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012" \
    --tag-keys '["Deployment"]'
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.  
**예시 2: 이미지 세트의 태그 해제**  
다음 `untag-resource` 코드 예시에서는 이미지 세트의 태그를 해제합니다.  

```
aws medical-imaging untag-resource \
    --resource-arn "arn:aws:medical-imaging:us-east-1:123456789012:datastore/12345678901234567890123456789012/imageset/18f88ac7870584f58d56256646b4d92b" \
    --tag-keys '["Deployment"]'
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.  
자세한 내용은 *AWS HealthImaging 개발자 안내서*의 [AWS HealthImaging을 사용하여 리소스에 태그 지정](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/tagging.html)을 참조하세요.  
+  API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [UntagResource](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/untag-resource.html)를 참조하세요.

### `update-image-set-metadata`
<a name="medical-imaging_UpdateImageSetMetadata_cli_topic"></a>

다음 코드 예시에서는 `update-image-set-metadata`의 사용 방법을 보여줍니다.

**AWS CLI**  
**예시 1: 이미지 세트 메타데이터에 속성을 삽입하거나 업데이트**  
다음 `update-image-set-metadata` 예시에서는 이미지 세트 메타데이터의 속성을 삽입하거나 업데이트합니다.  

```
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
```
`metadata-updates.json`의 콘텐츠  

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

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**예시 2: 이미지 세트 메타데이터에서 속성 제거**  
다음 `update-image-set-metadata` 예시에서는 이미지 세트 메타데이터에서 속성을 제거합니다.  

```
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
```
`metadata-updates.json`의 콘텐츠  

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

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**예시 3: 이미지 세트 메타데이터에서 인스턴스 제거**  
다음 `update-image-set-metadata` 예시에서는 이미지 세트 메타데이터에서 인스턴스를 제거합니다.  

```
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
```
`metadata-updates.json`의 콘텐츠  

```
{
    "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\": {}}}}}}"
    }
}
```
출력:  

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "ea92b0d8838c72a3f25d00d13616f87e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**예시 4: 이미지 세트를 이전 버전으로 되돌리기**  
다음 `update-image-set-metadata` 예시에서는 이미지 세트를 이전 버전으로 되돌리는 방법을 보여줍니다. CopyImageSet 및 UpdateImageSetMetadata 작업은 새 버전의 이미지 세트를 생성합니다.  

```
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"}'
```
출력:  

```
{
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012",
    "imageSetId": "53d5fdb05ca4d46ac7ca64b06545c66e",
    "latestVersionId": "4",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "updatedAt": 1680042257.908
}
```
**예시 5: 인스턴스에 프라이빗 DICOM 데이터 요소 추가**  
다음 `update-image-set-metadata` 예시에서는 이미지 세트 내 지정된 인스턴스에 프라이빗 요소를 추가하는 방법을 보여줍니다. DICOM 표준은 표준 데이터 요소에 포함할 수 없는 정보를 통신하기 위한 프라이빗 데이터 요소를 허용합니다. UpdateImageSetMetadata 작업을 사용하여 프라이빗 데이터 요소를 생성, 업데이트 및 삭제할 수 있습니다.  

```
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
```
`metadata-updates.json`의 콘텐츠  

```
{
    "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\"}}}}}}}"
    }
}
```
출력:  

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "53d5fdb05ca4d46ac7ca64b06545c66e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**예시 6: 프라이빗 DICOM 데이터 요소를 인스턴스로 업데이트**  
다음 `update-image-set-metadata` 예시에서는 이미지 세트 내 인스턴스에 속하는 프라이빗 데이터 요소의 값을 업데이트하는 방법을 보여줍니다.  

```
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
```
`metadata-updates.json`의 콘텐츠  

```
{
    "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\"}}}}}}}"
    }
}
```
출력:  

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "53d5fdb05ca4d46ac7ca64b06545c66e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
**예시 7: SOPInstanceUID를 강제 파라미터로 업데이트**  
다음 `update-image-set-metadata` 예시에서는 강제 파라미터를 사용하여 DICOM 메타데이터 제약 조건을 재정의하여 SOPInstanceUID를 업데이트하는 방법을 보여줍니다.  

```
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
```
`metadata-updates.json`의 콘텐츠  

```
{
    "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\"}}}}}}}"
    }
}
```
출력:  

```
{
    "latestVersionId": "2",
    "imageSetWorkflowStatus": "UPDATING",
    "updatedAt": 1680042257.908,
    "imageSetId": "53d5fdb05ca4d46ac7ca64b06545c66e",
    "imageSetState": "LOCKED",
    "createdAt": 1680027126.436,
    "datastoreId": "12345678901234567890123456789012"
}
```
자세한 내용은 *AWS HealthImaging 개발자 안내서*의 [이미지 세트 메타데이터 업데이트](https://docs.aws.amazon.com/healthimaging/latest/devguide/update-image-set-metadata.html)를 참조하세요.  
+  API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [UpdateImageSetMetadata](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/medical-imaging/update-image-set-metadata.html)를 참조하세요.