두 가지 간단한 단계를 통해 Java에서 cgm 파일을 DICOM 이미지로 변환할 수 있습니다. 먼저 Aspose.PDF for Java 를 사용하여 CGM을 JPEG로 내보낼 수 있습니다. 그런 다음 Aspose.Imaging for Java Image Processing API를 사용하여 JPEG를 DICOM로 렌더링할 수 있습니다. 두 API 모두 Java용 Aspose.Total 패키지에 있습니다.
Java를 통해 단일 파일에서 CGM을 DICOM로 변환
API를 사용하면 CGM 파일을 단일 파일로 DICOM로 내보낼 수도 있습니다. 모든 페이지를 변환하려면 먼저 CGM 문서를 하나의 TIFF 파일로 렌더링한 다음 TIFF 파일을 DICOM로 내보낼 수 있습니다. Document 클래스를 사용하여 입력 파일을 열고 Resolution, TiffSettings 및 TIFF 장치 개체를 생성할 수 있습니다. process 를 사용하여 단일 TIFF 이미지를 얻을 수 있습니다. TiffDevice 클래스의 java.io.OutputStream-) 메서드입니다. 마지막으로 Image 클래스를 사용하여 TIFF 파일을 로드하고 save 메서드.
Java를 통해 워터마크를 사용하여 CGM을 DICOM로 변환
API를 사용하면 DICOM 문서에 워터마크가 있는 CGM 파일을 DICOM로 내보낼 수도 있습니다. 워터마크를 추가하려면 먼저 CGM을 JPEG로 변환하고 워터마크를 추가할 수 있습니다. 워터마크를 추가하기 위해서는 Image 클래스를 이용하여 이미지 파일을 불러오고, Graphics 클래스의 객체를 생성합니다. ://apireference.aspose.com/imaging/java/com.aspose.imaging/Graphics) 클래스를 생성하고 Image 객체로 초기화하고 새로운 Matrix 객체를 생성하고 번역 및 변형을 원하는 각도로 설정하고 Graphics.drawString 을 사용하여 워터마크를 추가합니다. drawString-java.lang.String-com.aspose.imaging.Font-com.aspose.imaging.Brush-float-float-) 메서드. 이미지에 워터마크를 추가한 후 JPEG를 DICOM 형식으로 저장할 수 있습니다.
Java를 통해 CGM을 DICOM 파일로 변환 및 회전
API를 사용하여 필요에 따라 출력 DICOM 이미지를 회전할 수도 있습니다. Image.rotateFlip 메서드는 이미지를 90/180/270도 회전하고 이미지를 가로 또는 세로로 뒤집는 데 사용할 수 있습니다. 라이브러리는 모든 추악한 세부 사항을 캡슐화하면서 복잡한 작업을 수행하는 간단한 방법을 제공합니다. 이미지에 적용할 회전 및 뒤집기 유형을 지정할 수 있습니다. 이미지를 회전하고 뒤집으려면 Image 클래스를 사용하여 변환된 JPEG 이미지를 로드하고 Image를 호출하면 됩니다. 적절한 RotateFlipType 을 지정하면서 rotateFlip 메서드를 사용합니다.
## ✅ 주요 사용 사례
자바 통합 라디오로지 뷰어
진단 해석을 향상시키기 위해 자바 기반 DICOM 뷰어 내에서 CGM 기반 의료 그림을 직접 표시합니다.병원 정보 시스템 (HIS)
병원 네트워크 전반에 걸쳐 접근 가능한 표준화된 이미징 레코드를 위해 CGM를 DICOM으로 변환합니다.방사선 데이터 교환
DICOM의 글로벌 표준을 활용하여 의료 시설 간 변환된 이미징 파일의 원활한 전송을 가능하게 합니다.진단 시각화
다중 모달리티 이미징 연구에 변환된 CGM 데이터를 포함하여 임상 워크플로우를 개선합니다.
⚙️ 자동화 시나리오
DICOM 처리를 위한 자바 API
이미지 처리 및 DICOM 메타데이터 관리를 위한 자바 라이브러리를 활용하여 CGM에서 DICOM으로의 변환 파이프라인을 자동화합니다.PACS 시스템 통합
변환된 DICOM 이미지를 직접 Picture Archiving and Communication Systems에 공급하여 즉각적인 검색 및 저장이 가능합니다.자바 기반 ETL 파이프라인
병원 전체 이미징 데이터 관리를 위한 추출-변환-로드 워크플로에 자동 변환을 통합합니다.AI 기반 진단 워크플로
변환된 DICOM 이미지를 분석하여 패턴 인식, 이상 징후 감지 및 예측 진단을 위한 자바 통합 AI 모델을 활용합니다.