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Ohne Oberfläche ausführen

Nutzen Sie den Headless-Modus auf einem Labor- oder Server, wenn Sie das Desktop-Fenster nicht brauchen. Legen Sie das Projekt zuerst in der GUI an und konfigurieren Sie es.

Ziel

  • Weiterhin DICOM in ein bestehendes Projekt empfangen und/oder
  • KI-Stapel einmal auf diesem Projekt ausführen, dann beenden.

Zwei Befehle

1. Nur empfangen (DICOM-Listener)

rsna-anonymizer -c path/to/ProjectModel.json

Die App lädt das Projekt und lauscht auf eingehende Bilder mit den lokalen Server-Einstellungen des Projekts.

2. KI-Stapel einmal, dann beenden

rsna-anonymizer -c path/to/ProjectModel.json --ai-batch path/to/AiBatchConfig.json --ai-batch-run

Sowohl -c / --config als auch --ai-batch sind mit --ai-batch-run erforderlich.

Wofür welche Datei

Datei Zweck
ProjectModel.json Standort, Projektname, Speicherpfad, DICOM-Knoten, Modalitäten, Timeouts — die Projektdefinition.
AiBatchConfig.json Welche KI-Werkzeuge laufen, Unschärfe-/OCR-Modi, Studienauswahl (all oder eine Liste), optionale CT/MR-Auflösungsüberschreibungen.

Beispiel KI-Stapel-Konfiguration (herunterladbar: AiBatchConfig.example.json):

{
  "algorithms": ["harmonize", "face_blur", "remove_pixel_phi"],
  "blur_mode": "gaussian",
  "pixel_phi_removal_mode": "blackout",
  "use_modality_whitelist": true,
  "include_brain_structures": false,
  "ct_segmentation_mode": "3mm",
  "mr_segmentation_mode": "3mm",
  "studies": "all",
  "skip_already_processed": true
}

OCR-Whitelists bleiben unter dem Projektverzeichnis whitelists/ (wie in der GUI).

Voraussetzungen

  • Projekt bereits in der GUI angelegt (Projekt anlegen).
  • Modelle und Gesichtslizenz bereits auf diesem Rechner eingerichtet (KI-Funktionen einrichten).
  • Genug freier Speicher für die gewählten Algorithmen.

So sieht es aus, wenn es passt

  • Empfangsmodus: Prozess bleibt aktiv; neue Studien erscheinen unter Speicher / Datensatz, wenn Sie die GUI später öffnen.
  • Stapelmodus: Protokoll zeigt Phasen und eine Zusammenfassung; Prozess beendet sich nach Fertigstellung (Exit-Code 0 bei Erfolg).

Häufige Fehler

Problem Was prüfen
--ai-batch-run ohne Dateien Sowohl -c als auch --ai-batch angeben
Feature-Gate-Fehler Modelle / Lizenz auf diesem Arbeitsplatz herunterladen
Leere Studienliste Zuerst Daten importieren oder studies in AiBatchConfig korrigieren
Wenig Speicher Gleichzeitige Last reduzieren; siehe Fehlerbehebung

Für Kliniker

Headless ersetzt nicht die Prüfung einer Stichprobe im Datensatz oder in der Serienansicht. Nutzen Sie die GUI für Ersteinrichtung und Qualitätskontrollen; Headless für Routineempfang oder Nachtstapel.

Gleicher Job wie GUI-Stapel

Desktop-Schritte: Auf vielen Studien ausführen. Headless nutzt dieselben KI-Werkzeuge mit einem JSON-Rezept.

Nächste Schritte

  1. Fehlerbehebung, wenn etwas fehlschlägt
  2. Tutorials für kurze Walkthroughs
  3. Zurück zur Startseite für die vollständige Kapitelliste