Met Aspose.Total for Java kunt u het JSON-formaat in elke Java-toepassing in twee eenvoudige stappen naar DICOM converteren. Ten eerste, door Aspose.Cells for Java te gebruiken, kunt u JSON ontleden naar JPEG. Daarna kunt u met Aspose.Imaging for Java JPEG naar DICOM converteren.
Conversievereisten
Bovendien kunt u met de API JSON naar DICOM ontleden met gespecificeerde lay-outopties. Om de lay-outopties te specificeren, kunt u de klasse JsonLayoutOptions gebruiken. Hiermee kunt u een array als een tabel verwerken, nulls negeren, de arraytitel negeren, de objecttitel negeren, een tekenreeks converteren naar een getal of datum, de datum- en getalnotatie instellen en de titelstijl instellen. Met al deze opties kunt u uw gegevens presenteren volgens uw behoeften. Het volgende codefragment laat zien hoe u de lay-outopties instelt.
Lay-out instellen en JSON-indeling converteren naar DICOM via Java
Met behulp van de API kunt u JSON ook converteren naar DICOM met watermerk in uw DICOM-document. Om een watermerk toe te voegen kan je eerst JSON naar JPEG converteren en er een watermerk aan toevoegen. Om een watermerk toe te voegen, laadt u een afbeeldingsbestand met behulp van de klasse Image , maakt u een object van de Graphics en initialiseer deze met Image-object, maak een nieuwe Matrix object en stel de vertaling en transformatie in op de gewenste hoek en voeg een watermerk toe met Graphics.drawString methode. Nadat u het watermerk aan uw afbeelding hebt toegevoegd, kunt u de JPEG opslaan als DICOM-indeling.
Belangrijkste Gebruiksscenario's
- Visualisatie van patiëntendossiers – Converteer gestructureerde gezondheidsgegevens naar visuele beeldformaten.
- AI-gebaseerde medische beeldvorming – Maak machinaal leren systemen in staat om op JSON gebaseerde datasets te verwerken.
- Gezondheidszorginteroperabiliteit – Standaardiseer gestructureerde gegevens naar wereldwijd geaccepteerde DICOM-formaten.
- Radiologieworkflows – Integreer op JSON gebaseerde rapporten in beeldvormings- en diagnostische systemen.
- Integratie van klinische onderzoeksgegevens – Transformeer gestructureerde datasets naar beeldvorming-compatibele formaten voor studies.
Automatiseringsscenario's
- JSON-naar-DICOM-pipelines – Automatiseer de transformatie van gezondheidsgegevens naar beeldvormingsklare formaten.
- Geautomatiseerde conversie van medische rapporten – Genereer DICOM-bestanden rechtstreeks vanuit op JSON gebaseerde klinische rapporten.
- Cloudgebaseerde gezondheidszorgbeeldvorming – Maak schaalbare, interoperabele uitwisseling van beeldvormingsgegevens in de cloud mogelijk.
- AI-gestuurde diagnostische systemen – Voed geavanceerde diagnostische tools met gestructureerde-naar-beeldvorming conversie.