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# 画像セットの理解
画像セットは DICOM シリーズに似 AWS た であり、AWS HealthImaging の基盤として機能します。画像セットは、DICOM データを HealthImaging にインポートするときに作成されます。このサービスは、インポートされた P10 データを、治験、シリーズ、インスタンスの DICOM 階層に従って整理しようとします。
画像セットが導入された理由は次のとおりです。
+ 柔軟な API により、さまざまな医療画像ワークフロー (臨床および非臨床) をサポートします。
+ 重複データや不整合データを永続的に保存して照合するメカニズムを提供します。既にストアにあるプライマリイメージセットと競合するインポートされた P10 データは、非プライマリとして保持されます。メタデータの競合を解決した後、そのデータをプライマリにすることができます。
+ 関連データのみをグループ化することで、患者の安全性を最大限に高めることができます。
+ 不一致の可視性を高めるために、データのクリーニングを促します。詳細については、「[画像セットの変更](modifying-image-sets.md)」を参照してください。
**[重要]**
クリーニング前に DICOM データを臨床使用すると、患者に害を及ぼす可能性があります。
以下のメニューでは、画像セットについて詳細を説明し、HealthImaging の機能と目的の理解に役立つ例と図を示します。
## 画像セットとは
画像セットは、DICOM シリーズによく似た関連する医療画像データを最適化するための抽象的なグループ化メカニズムを定義する AWS 概念です。DICOM P10 画像データを AWS HealthImaging データストアにインポートすると、[メタデータ](getting-started-concepts.md#concept-metadata)と[画像フレーム](getting-started-concepts.md#concept-image-frame) (ピクセルデータ) で構成される画像セットに変換されます。
**注記**
画像セットのメタデータは[正規化されています](metadata-normalization.md)。つまり、共通の属性と値のセットの 1 つが、[DICOM データ要素レジストリ](https://dicom.nema.org/medical/dicom/2022b/output/html/part06.html#table_6-1)にリストされている患者、研究、シリーズレベルの要素に対応しているということです。HealthImaging は、受信 DICOM P10 オブジェクトを画像セットにグループ化するときに、次の DICOM 要素を使用します。
**画像セットの作成に使用される DICOM 要素**
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/healthimaging/latest/devguide/understanding-image-sets.html)
インポート中、一部のイメージセットは元の転送構文エンコードを保持し、他のイメージセットはデフォルトで高スループット JPEG 2000 (HTJ2K) ロスレスに変換されます。イメージセットが HTJ2K でエンコードされている場合は、表示する前にデコードする必要があります。詳細については、「[サポートされる転送構文](supported-transfer-syntaxes.md)」および「[イメージフレームデコードライブラリ](reference-libraries.md)」を参照してください。
画像フレーム (ピクセルデータ) はハイスループット JPEG 2000 (HTJ2K) でエンコードされるため、表示される前に[デコード](reference-libraries.md)する必要があります。
イメージセットは AWS リソースであるため、[Amazon リソースネーム (ARNs](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference-arns.html)が割り当てられます。キーと値のペアを 50 個までタグ付けでき、IAM を通じて[ロールベースのアクセス制御 (RBAC)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles.html) と[属性ベースのアクセス制御 (ABAC)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_tags.html) が可能です。さらに、画像セットは[バージョン管理されている](list-image-set-versions.md)ため、すべての変更は保存され、以前のバージョンにもアクセスできます。
DICOM P10 データをインポートすると、同じ DICOM シリーズの 1 つ以上のサービスオブジェクトペア (SOP) インスタンスの DICOM メタデータと画像フレームを含む画像セットが作成されます。
![\[AWS HealthImaging における画像セットとは何かを示す図。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/healthimaging/latest/devguide/images/image-set-what-is.png)
**注記**
DICOM インポートジョブ:
常に新しいイメージセットを作成するか、既存のイメージセットのバージョンを増やしてください。
SOP インスタンスストレージを重複排除しないでください。同じ SOP インスタンスをインポートするたびに、新しい非プライマリイメージセットまたは既存のプライマリイメージセットの増分バージョンとして追加のストレージが使用されます。
整合性のある競合しないメタデータを持つ SOP インスタンスをプライマリイメージセットとして自動的に整理します。これには、整合性のある患者、治験、シリーズメタデータ要素を持つインスタンスが含まれます。
DICOM シリーズで構成されるインスタンスが 2 つ以上のインポートジョブにインポートされ、インスタンスがデータストアに既に存在するインスタンスと競合しない場合、すべてのインスタンスは 1 つのプライマリイメージセットに整理されます。
データストアにすでにあるプライマリイメージセットと競合する DICOM P10 データを含む非プライマリイメージセットを作成します。
最後に受信したデータを、プライマリイメージセットの最新バージョンとして保持します。
DICOM シリーズで構成されるインスタンスがプライマリイメージセットであり、1 つのインスタンスが再度インポートされると、新しいコピーがプライマリイメージセットに挿入され、バージョンが増分されます。
## 画像セットメタデータはどのようなものですか?
`GetImageSetMetadata` アクションを使用して、イメージセットメタデータを取得します。返されるメタデータは で圧縮されるため`gzip`、表示する前に解凍する必要があります。詳細については、「[画像セットメタデータの取得](get-image-set-metadata.md)」を参照してください。
次の例は、JSON 形式の画像セット[メタデータ](getting-started-concepts.md#concept-metadata)の構造を示しています。
```
{
"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
}
]
}
}
}
}
}
}
```
## 画像セットの作成例: 複数のインポートジョブ
次の例は、複数のインポートジョブが常に新しいイメージセットを作成し、既存のイメージセットに絶対に追加しないことを示しています。
![\[HealthImaging で複数の画像セットのインポートジョブがどのように表示されるかを示す図。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/healthimaging/latest/devguide/images/image-set-example-multiple-import-jobs.png)
## 画像セットの作成例: 2 つのバリアントを含む 1 つのインポートジョブ
次の例は、インスタンス 1 と 3 にインスタンス 2 と 4 とは異なる患者 IDs があるため、単一のイメージセットへのマージに失敗する単一のインポートジョブを示しています。これを解決するには、 `UpdateImageSetMetadata`アクションを使用して、既存のプライマリイメージセットと患者 ID の競合を解決できます。競合が解決されたら、 引数で `CopyImageSet`アクションを使用して`--promoteToPrimary`、イメージセットをプライマリイメージセットに追加できます。
![\[1 つのインポートジョブを使用して、HealthImaging で 2 つの画像セットバリアントがどのように表示されるかを示す図。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/healthimaging/latest/devguide/images/image-set-example-import-two-variants.png)
## 画像セットの作成例: 最適化を含む単一のインポートジョブ
以下の例は、患者名が一致していても 1 つのインポートジョブで 2 つの画像セットを作成して、スループットを向上させる様子を示しています。
![\[1 つのインポートジョブを使用した場合に、画像セットの最適化が HealthImaging でどのように表示されるかを示す図。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/healthimaging/latest/devguide/images/image-set-example-optimization.png)