เมื่อใช้ Aspose.Total สำหรับ Java คุณจะแปลงรูปแบบ JSON เป็น DICOM ภายในแอปพลิเคชัน Java ใดก็ได้ใน 2 ขั้นตอนง่ายๆ ประการแรก โดยใช้ Aspose.Cells for Java คุณสามารถแยก JSON เป็น JPEG หลังจากนั้น เมื่อใช้ Aspose.Imaging for Java คุณจะสามารถแปลง JPEG เป็น DICOM
ข้อกำหนดการแปลง
นอกจากนี้ API ยังช่วยให้คุณแยกวิเคราะห์ JSON เป็น DICOM ด้วยตัวเลือกเค้าโครงที่ระบุ ในการระบุตัวเลือกเลย์เอาต์ คุณสามารถใช้คลาส JsonLayoutOptions ได้ ช่วยให้คุณสามารถประมวลผลอาร์เรย์เป็นตาราง ละเว้นค่าว่าง ละเว้นชื่ออาร์เรย์ ละเว้นชื่ออ็อบเจ็กต์ แปลงสตริงเป็นตัวเลขหรือวันที่ กำหนดวันที่และรูปแบบตัวเลข และกำหนดรูปแบบชื่อ ตัวเลือกทั้งหมดเหล่านี้ช่วยให้คุณสามารถนำเสนอข้อมูลได้ตามความต้องการของคุณ ข้อมูลโค้ดต่อไปนี้แสดงวิธีตั้งค่าตัวเลือกเลย์เอาต์
ตั้งค่าเค้าโครงและแปลงรูปแบบ JSON เป็น DICOM ผ่าน Java
เมื่อใช้ API คุณยังสามารถแปลง JSON เป็น DICOM ด้วยลายน้ำในเอกสาร DICOM ของคุณ ในการเพิ่มลายน้ำให้คุณสามารถแปลง JSON เป็น JPEG และเพิ่มลายน้ำลงไปก่อน ในการเพิ่มลายน้ำ ให้โหลดไฟล์รูปภาพโดยใช้คลาส Image สร้างออบเจกต์ของ กราฟิก ://apireference.aspose.com/imaging/java/com.aspose.imaging/Graphics) และเริ่มต้นด้วยวัตถุ Image สร้าง Matrix ใหม่ com.aspose.imaging/Matrix) และตั้งค่าการแปลและการแปลงเป็นมุมที่ต้องการและเพิ่มลายน้ำโดยใช้ Graphics.drawString วิธี หลังจากเพิ่มลายน้ำลงในรูปภาพของคุณแล้ว คุณสามารถบันทึก JPEG เป็นรูปแบบ DICOM ได้
Use Cases ที่สำคัญ
- การแสดงข้อมูลผู้ป่วย – แปลงข้อมูลสุขภาพที่มีโครงสร้างเป็นรูปแบบภาพ
- การทำภาพการแพทย์โดยใช้ AI – เปิดให้ระบบเรียนรู้ของเครื่องประมวลผลข้อมูลที่มาจาก JSON
- ความสามารถในการทำงานร่วมกันด้านสุขภาพ – มาตรฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นรูปแบบ DICOM ที่ได้รับการยอมรับในระดับโลก
- กระบวนการทำงานของวิทยาศาสตร์การแพทย์ – นำรายงานที่มีโครงสร้างจาก JSON เข้าระบบภาพและระบบวินิจฉัย
- การนำเข้าข้อมูลการวิจัยทางคลินิก – แปลงชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นรูปแบบที่เหมาะสมกับการศึกษา
สถานการณ์การใช้งานอัตโนมัติ
- การสร้างท่อไป DICOM โดยใช้ JSON – ทำให้การแปลงข้อมูลสุขภาพเป็นรูปแบบที่พร้อมใช้งานในการทำภาพเป็นอัตโนมัติ
- การแปลงรายงานการแพทย์อัตโนมัติ – สร้างไฟล์ DICOM โดยตรงจากรายงานคลินิกที่มาจาก JSON
- การทำภาพการแพทย์ในระบบคลาวด์ – เปิดให้การแลกเปลี่ยนข้อมูลภาพที่สามารถทำงานร่วมกันได้ในระบบคลาวด์
- ระบบวินิจฉัยโดยใช้ AI – ให้กำลังใจให้เครื่องมือวินิจฉัยขั้นสูงด้วยการแปลงข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นภาพ