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# AWS HealthImaging 샘플 프로젝트
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AWS HealthImaging은 GitHub에서 다음과 같은 샘플 프로젝트를 제공합니다.

**[ OIDC를 통해 AWS HealthImaging에 통합된 OHIF 뷰어](https://github.com/aws-samples/aws-healthimaging-samples/tree/main/AHI-OIDC-OHIF-installer)**  
이 [AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)](https://aws.amazon.com/cdk/) 프로젝트는 [Amazon CloudFront](https://aws.amazon.com/cloudfront/)에 [OHIF 뷰어를](https://github.com/OHIF/Viewers) 배포합니다. 최종 사용자는 Amazon Web Services 데이터 스토어에 DICOMWeb 데이터 소스로 통합되고 [Amazon Cognito](https://aws.amazon.com/cognito/)는 OIDC를 통한 인증을 위한 자격 증명 공급자로 통합됩니다.

**[온프레미스에서 AWS HealthImaging까지 DICOM 수집](https://github.com/aws-samples/aws-healthimaging-samples/tree/main/dicom-ingestion-to-s3-healthimaging)**  
DICOM DIMSE 소스(PACS, VNA, CT 스캐너)에서 DICOM 파일을 수신하여 안전한 Amazon S3 버킷에 저장하는 IoT 엣지 솔루션을 배포하기 위한 AWS 서버리스 프로젝트입니다. 이 솔루션은 데이터베이스의 DICOM 파일을 인덱싱하고 AWS HealthImaging으로 가져올 각 DICOM 시리즈를 대기열에 넣습니다. 에서 관리하는 엣지에서 실행되는 구성 요소와 AWS 클라우드에서 실행되는 DICOM 수집 파이프라인[AWS IoT Greengrass](https://aws.amazon.com/greengrass/)으로 구성됩니다.

**[ 타일 레벨 마커(TLM) 프록시](https://github.com/aws-samples/aws-healthimaging-samples/tree/main/tile-level-marker-proxy)**  
처리량이 많은 JPEG 2000(HTJ2K)의 기능인 타일 레벨 마커(TLM)를 사용하여 AWS HealthImaging에서 이미지 프레임을 검색하는 [AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)](https://aws.amazon.com/cdk/) 프로젝트입니다. 그 결과 해상도가 낮은 이미지를 더 빠르게 검색할 수 있습니다. 가능한 워크플로우에는 썸네일 생성 및 점진적 이미지 로딩이 포함됩니다.

**[ Amazon CloudFront 전송](https://github.com/aws-samples/aws-healthimaging-samples/tree/main/amazon-cloudfront-delivery)**  
( GET을 사용하여) 캐시하고 엣지에서 이미지 프레임을 전달하는 HTTPS 엔드포인트를 사용하여 [Amazon CloudFront](https://aws.amazon.com/cloudfront/) 배포를 생성하기 위한 AWS 서버리스 프로젝트입니다. 기본적으로 엔드포인트는 Amazon Cognito JSON 웹 토큰(JWT)을 사용하여 요청을 인증합니다. 인증과 요청 서명 모두 [Lambda @Edge](https://aws.amazon.com/lambda/edge/)를 사용하여 엣지에서 수행됩니다. 이 서비스는 Amazon CloudFront의 기능으로, 애플리케이션 사용자와 더 가까운 위치에서 코드를 실행하여 성능을 개선하고 지연 시간을 줄일 수 있습니다. 관리할 인프라는 없습니다.

**[AWS HealthImaging 뷰어 UI](https://github.com/aws-samples/aws-healthimaging-samples/tree/main/imaging-viewer-ui)**  
프로그레시브 디코딩을 사용하여 AWS HealthImaging에 저장된 이미지 세트 메타데이터 속성과 이미지 프레임(픽셀 데이터)을 볼 수 있는 백엔드 인증을 갖춘 프런트엔드 UI를 배포하는 [AWS Amplify](https://aws.amazon.com/amplify/) 프로젝트입니다. 선택적으로 위의 타일 레벨 마커(TLM) 프록시 및/또는 Amazon CloudFront 전송 프로젝트를 통합하여 다른 방법을 사용하여 이미지 프레임을 로드할 수 있습니다.

**[ AWS HealthImaging DICOMweb 프록시](https://github.com/aws-samples/aws-healthimaging-samples/tree/main/dicomweb-proxy)**  
HealthImaging 데이터 스토어에서 DICOMweb WADO-RS 및 QIDO-RS 엔드포인트를 활성화하여 웹 기반 의료 영상 뷰어 및 기타 DICOMweb 호환 앱을 지원하는 Python 기반 프로젝트입니다.  
이 프로젝트는에 설명된 HealthImaging의 DICOMweb APIs 사용하지 않습니다[AWS HealthImaging에서 DICOMweb 사용](using-dicomweb.md).

추가 샘플 프로젝트를 보려면 GitHub의 [AWS HealthImaging 샘플](https://github.com/aws-samples/aws-healthimaging-samples)을 참조하십시오.