기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
이미지 세트 이해
이미지 세트는 AWS HealthImaging의 토대 역할을 하는 AWS 개념입니다. 이미지 세트는 DICOM 데이터를 HealthImaging으로 가져올 때 생성되므로 서비스를 사용할 때는 이미지 세트를 잘 이해해야 합니다.
이미지 세트가 다음과 같은 이유로 도입되었습니다.
-
유연한 API를 통해 다양한 의료 영상 워크플로우 (임상 및 비임상)를 지원하십시오.
-
관련 데이터만 그룹화하여 환자 안전을 극대화.
-
데이터를 정리를 권장하여 불일치의 가시성 높이기. 자세한 내용은 이미지 세트 수정하기 단원을 참조하십시오.
중요
DICOM 데이터를 정리하기 전에 임상적으로 사용하면 환자에게 해를 끼칠 수 있습니다.
다음 메뉴는 이미지 세트를 더 자세히 설명하고 HealthImaging에서 이미지 세트의 기능과 용도를 이해하는 데 도움이 되는 예제와 다이어그램을 제공합니다.
이미지 세트는 관련 의료 영상 데이터를 최적화하기 위한 추상 그룹화 메커니즘을 정의하는 AWS 개념입니다. DICOM P10 영상 데이터를 AWS HealthImaging 데이터 스토어로 가져오면 메타데이터와 이미지 프레임(픽셀 데이터)으로 구성된 이미지 세트로 변환하는 것입니다.
참고
이미지 세트 메타데이터는 정규화됩니다. 즉, 하나의 공통 속성 및 값 세트가 Registry of DICOM Data Elements
요소 이름 | 요소 태그 |
---|---|
연구 수준 요소 | |
Study Date |
(0008,0020) |
Accession Number |
(0008,0050) |
Patient ID |
(0010,0020) |
Study Instance UID |
(0020,000D) |
Study ID |
(0020,0010) |
시리즈 수준 요소 | |
Series Instance UID |
(0020,000E) |
Series Number |
(0020,0011) |
가져오기 중에 일부 이미지 세트는 원래 전송 구문 인코딩을 유지하고, 다른 이미지 세트는 기본적으로 High-Throughput JPEG 2000(HTJ2K) 무손실로 트랜스코딩됩니다. 이미지 세트가 HTJ2K로 인코딩된 경우 보기 전에 디코딩해야 합니다. 자세한 내용은 지원되는 전송 구문 및 HTJ2K 라이브러리 디코딩 단원을 참조하세요.
이미지 프레임(픽셀 데이터)은 HTJ2K(High-Throughput JPEG 2000)로 인코딩되며, 보기 전에 디코딩해야 합니다.
이미지 세트는 AWS 리소스이므로 Amazon 리소스 이름(ARNs)이 할당됩니다. 최대 50개의 키-값 페어로 태그를 지정할 수 있으며 IAM을 통해 역할 기반 액세스 제어(RBAC)와 ABAC(속성 기반 액세스 제어)를 부여받을 수 있습니다. 또한 이미지 세트에는 버전이 지정되므로 모든 변경 사항이 보존되고 이전 버전에 액세스할 수 있습니다.
DICOM P10 데이터를 가져오면 동일한 DICOM 시리즈에 있는 하나 이상의 서비스-객체 페어(SOP) 인스턴스에 대한 DICOM 메타데이터와 이미지 프레임이 포함된 이미지 세트가 생성됩니다.

참고
DICOM 가져오기 작업:
-
항상 새 이미지 세트를 만들고 기존 이미지 세트는 절대로 업데이트하지 마십시오.
-
동일한 SOP 인스턴스를 가져올 때마다 추가 스토리지가 사용되므로 SOP 인스턴스 스토리지를 중복 제거하지 마십시오.
-
단일 DICOM 시리즈에 대해 여러 이미지 세트를 생성할 수 있습니다. 예를 들어
Patient ID
불일치와 같은 정규화된 메타데이터 속성의 변형이 있는 경우입니다.
GetImageSetMetadata
작업을 사용하여 이미지 세트 메타데이터를 검색합니다. 반환된 메타데이터는 로 압축gzip
되므로 보기 전에 압축을 풀어야 합니다. 자세한 내용은 이미지 세트 메타데이터 가져오기 단원을 참조하십시오.
다음 예제에서는 이미지 세트 메타데이터의 구조를 JSON 형식으로 보여줍니다.
{ "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 } ] } } } } } }
다음 예제는 복수 가져오기 작업이 항상 새 이미지 세트를 생성하고 기존 이미지 세트에 절대로 추가하지 않는 방법을 보여줍니다.

다음 예제에서는 인스턴스 1과 3의 환자 IDs가 인스턴스 2 및 4와 다르기 때문에 두 개의 이미지 세트를 생성하는 단일 가져오기 작업을 보여줍니다.

다음 예제는 환자 이름이 일치하더라도 처리량을 늘리기 위해 두 개의 이미지 세트를 만드는 단일 가져오기 작업을 보여줍니다.
