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作者开源的医学影像去标识化PyTorch项目，封装MONAI Transform实现自动化PHI移除。

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How to Build an AI-Powered Medical Image De-Identification Pipeline for Clinical Research

freeCodeCamp.org · 8.7 分

本文系统介绍了如何构建一个基于AI的医学影像去标识化（de-identification）流水线，通过OCR+NER+DICOM处理三重机制，自动移除DICOM图像中元数据与像素内嵌的患者身份信息（PHI），满足HIPAA合规要求。

How to Build an AI-Powered Medical Image De-Identification Pipeline for Clinical Research

freeCodeCamp.org5月23日1626 字 (约 7 分钟)

This article systematically introduces how to build an AI-powered medical image de-identification pipeline that removes PHI from both DICOM metadata and burned-in pixel text via OCR + NER + DICOM processing, ensuring HIPAA compliance.

入选理由：使用EasyOCR检测DICOM图像像素中烧录的文本（burned-in text），再用Stanford NER模型（stanford-deidentifier-base）分类PHI与非PHI。

FeaturedArticle#Medical Imaging#HIPAA Compliance#De-identification#DICOM#MONAI英文

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