csg_dicoms_anonymizer: 医学图像与数据匿名化工具

资源摘要信息:"matlab中的代码段删除-csg_dicoms_anonymizer是一个在MATLAB环境下运行的程序，旨在帮助研究人员在共享医学图像数据（DICOMs格式）和人口统计信息的电子表格时，能够有效地去除或替换包含个人身份信息的数据。该程序具有以下主要功能和特点： 1. 匿名化处理：csg_dicoms_anonymizer的主要目标是保护患者隐私。它通过删除DICOM文件中的敏感信息（例如患者的姓名）并替换为匿名标识符，从而实现匿名化处理。这样，在数据共享和分析时可以防止患者身份的泄露。 2. 多格式支持：除了处理DICOM文件，此匿名器还能够处理可能包含个人身份信息的其他文件类型，如PDF、TXT、CSV等。它通过一个可配置的黑名单机制来识别并处理这些文件，以确保在数据集中不含有任何可识别的个人信息。 3. 易用性：csg_dicoms_anonymizer设计了用户友好的操作界面，用户只需指定包含DICOM文件和人口统计信息文件的文件夹，程序便能自动开始匿名化处理。它还支持命令行操作，以便用户可以通过编写批处理脚本实现自动化处理。 4. 人口统计数据匿名化：程序中的模糊匹配算法能够处理人口统计信息中的拼写错误以及姓名和姓氏的颠倒错误。它还支持批量处理，允许用户对大量人口统计数据进行匿名化，生成缩短版的CSV文件，仅包含与DICOMs中患者相对应的信息。 5. 兼容性和可扩展性：虽然csg_dicoms_anonymizer最初是在Python 2.7环境下开发的，但它设计得足够灵活，以便在进行必要的小幅更改后能够在Python 3环境下运行。此外，作为一个开源项目，它具有良好的可扩展性，开发者和用户可以根据需要对其进行修改和扩展。 6. 系统开源：资源提供者将csg_dicoms_anonymizer作为开源软件发布，这意味着用户可以自由使用、研究、共享和修改该程序。开源性质鼓励了社区贡献，促进了软件的改进和创新。 7. 文件结构：通过提供的资源文件名称列表（例如csg_dicoms_anonymizer-master），用户可以获取到项目的所有相关文件，包括源代码、文档、安装指南和使用说明等，这些都是学习、部署和维护该程序所必需的。 总而言之，csg_dicoms_anonymizer是一个功能强大的匿名化工具，为医学研究领域提供了一个既实用又安全的方式来处理敏感数据，同时它作为开源软件也鼓励了社区的参与和贡献。"