Das Schwärzen eingebrannter Annotationen bedeutet, patientenbezogenen Text zu entfernen, der direkt in die Bilddaten eingebettet wurde — wie es DICOM PS3.15 für Burned-In Annotation fordert. anonym.plus liest diesen Text mit lokaler OCR. Die Markierungen werden überdeckt; das Bild zeigt danach keine Namen mehr. DSGVO Art. 9 und BDSG-neu stufen solche Bilddaten als besondere Kategorie ein.
Wann es greift
Ältere Modalitäten drucken Name und Aufnahmedatum direkt auf das Bild. Das Entfernen der Header-Tags genügt nicht: Der in den Pixeln eingebrannte Text muss ebenfalls verschwinden, bevor die Studie weitergegeben werden darf.
Wie anonym.plus es löst
- Öffnen Sie die Bilddatei in anonym.plus auf Ihrem eigenen Gerät.
- Die lokale OCR liest den in die Pixel eingebrannten Text.
- Die Anwendung umrahmt jeden erkannten Namen, jede Datumsangabe und jeden Identifikator.
- Prüfen Sie jeden Rahmen und ergänzen Sie Bereiche, die das Auge noch erkennt.
- Schwärzen Sie den umrahmten Bereich oder überdecken Sie ihn mit einer Farbfläche.
- Speichern Sie das bereinigte Bild — das Original bleibt auf der Festplatte.
Was Sie bereitstellen
- Die Bilddatei (DICOM, PNG, JPEG oder Bild-PDF).
- Aktion: Schwärzen (schwarzes Rechteck) oder Maskieren (Weichzeichnung).
- Optional: Liste manuell hinzugefügter Regionen.
Erkannte Entitätstypen in Gesundheitsdaten
| Kategorie | anonym.plus-Entitätstyp | Beispiel |
|---|---|---|
| Eingebrannter Name | PERSON | MUELLER H → [GESCHWÄRZT] |
| Eingebranntes Datum | DATE_TIME | DOB 14-JUN-1979 → [GESCHWÄRZT] |
| Zugangsnummer | MEDICAL_RECORD_NUMBER | ACC 00123456 → [GESCHWÄRZT] |
| Geräte-ID / Serie | ORGANIZATION | Station CT1, Siemens → [GESCHWÄRZT] |
| Aufnahmedatum | DATE_TIME | AcqDate 20260115 → [GESCHWÄRZT] |
| InstitutionName | ORGANIZATION | Radiologie Klinikum Köln → [GESCHWÄRZT] |
Erreichte Konformität
- Entfernt Patiententext in Pixeln wie von DICOM PS3.15 für Burned-In Annotations vorgeschrieben.
- Ergänzt die Header-De-Identifizierung für vollständige DICOM PS3.15-Konformität.
- Rahmen: DSGVO Art. 9 & BDSG-neu; Bilddaten mit PHI sind besondere Kategorie.
- Arbeitsdateien werden mit AES-256-GCM gesichert.
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Grenzen & Hinweise
Die OCR erkennt ausreichend deutlich gedruckten Text. Sehr kleiner, von anatomischen Strukturen überlagerter oder in ungewöhnlichen Schriften gesetzter Text kann unentdeckt bleiben. Prüfen Sie das bereinigte Bild visuell, bevor Sie es weitergeben.
Häufig gestellte Fragen
Was unterscheidet das von der DICOM-Header-De-Identifizierung?
Die Header-De-Identifizierung entfernt Metadaten-Tags. Diese Aufgabe tilgt Text, den das Aufnahmesystem visuell in die Pixel eingebrannt hat. Beide Schritte sind für vollständige PS3.15-Konformität erforderlich.
Kann die OCR Text in anderen Sprachen lesen?
Ja. Die lokale OCR-Engine unterstützt mehrere Sprachen. Numerische Identifikatoren und Datumsangaben werden sprachunabhängig erkannt.
Kann ich Bereiche manuell hinzufügen?
Ja. Wenn die OCR einen Bereich nicht erkennt, können Sie manuell einen Rahmen ziehen. Die Anwendung behandelt ihn wie einen automatisch erkannten Bereich.