DICOM Anonymisierer online — Patientendaten im Browser entfernen

Personenbezogene Daten von Patienten und Haltern aus DICOM-Tags entfernen. Vollständig lokal im Browser verarbeitet — kein Server-Upload.

.dcm-Dateien oder DICOM-Ordner ablegen

Tags werden im Arbeitsspeicher (RAM) bereinigt — Originaldateien bleiben unberührt

Welche Daten bei der DICOM-De-Identifizierung entfernt werden

Jeder von bildgebenden Systemen erstellte Datensatz enthält Metadaten mit Patientendaten und institutionsbezogenen Parametern. MedSlice ermöglicht die gezielte Bereinigung sensibler Identifikatoren:

Direkte Patienten-Identifikatoren
  • PatientName (0010,0010) — Vor- und Nachname
  • PatientID (0010,0020) — Krankenakten- / Patienten-ID
  • PatientBirthDate (0010,0030) — Exaktes Geburtsdatum
  • PatientSex & Weight — Demographische Daten
Klinischer & institutioneller Kontext
  • InstitutionName (0008,0080) — Klinik- / Praxisname
  • ReferringPhysician (0008,0090) — Überweisender Arzt
  • AccessionNumber (0008,0050) — Auftragsnummer / Fallnummer
  • StudyDate & Time — Akquisitionszeitpunkte

Optionen und Strategien zur Pseudo-Anonymisierung

Abhängig von den Vorgaben Ihrer Ethikkommission oder Ihres Studienprotokolls unterstützt MedSlice verschiedene De-Identifizierungsstrategien:

Leerer Wert

Ersetzt Werte durch leere Zeichenfolgen bei Erhalt der DICOM-Tag-Struktur.

Vollständig löschen

Löscht die Tag-Bytes vollständig aus dem Header für maximale Datenminimierung.

Kryptographischer Hash

Erzeugt einheitliche Hashes, um Verlaufsaufnahmen desselben Probanden zuzuordnen.

Entwickelt für klinische Forschung, Lehre und medizinische Gutachten

Die De-Identifizierung medizinischer Bilddaten vor der Weitergabe ist ein Standardverfahren im akademischen und klinischen Umfeld. MedSlice optimiert Arbeitsabläufe für:

  • Wissenschaftliche Publikationen & Fachzeitschriften: De-identifizieren Sie Fallstudien vor der Einreichung bei wissenschaftlichen Magazinen.
  • Universitäre Lehre & Weiterbildung: Erstellen Sie reale Fallbeispiele für Studierende und Assistenzärzte ohne Weitergabe von Patientendaten.
  • Gerichtsgutachten & Schadensbeurteilung: Bereiten Sie radiologische Unterlagen unter Wahrung der Vertraulichkeit vor.
  • KI- & Machine-Learning-Training: Bereiten Sie saubere, standardisierte Trainingsdatensätze für Deep-Learning-Modelle vor.

Möchten Sie die Bilddaten vorab betrachten oder Messungen durchführen? Öffnen Sie sie in unserem Online DICOM Betrachter oder exportieren Sie via DICOM zu JPG.

Entwickelt für Privacy-by-Design-Workflows

Viele webbasierte Tools laden medizinische Dateien auf Server Dritter. MedSlice nutzt einen technisch nachvollziehbaren, lokalen Ansatz:

Lokale Verarbeitung im Webbrowser: MedSlice verarbeitet DICOM-Dateien vollständig lokal in Ihrem Browser; Ihre Dateien werden zu keinem Zeitpunkt auf unsere Server übertragen. Diese Architektur unterstützt Privacy-by-Design-Abläufe, indem sämtliche Dekodierungen und Metadaten-Bereinigungen direkt auf Ihrem Rechner erfolgen.

MedSlice Pro entdecken DICOM Betrachter öffnen

Häufig gestellte Fragen

Wie unterstützt die lokale Browser-Verarbeitung Datenschutz und Vertraulichkeit?

MedSlice verarbeitet DICOM-Dateien lokal in Ihrem Browser; Ihre Dateien werden zu keinem Zeitpunkt auf unsere Server übertragen. Durch die Bereinigung sensibler Metadaten direkt im WebAssembly-Speicher Ihres Geräts unterstützt das Tool moderne Privacy-by-Design-Workflows.

Wie unterstützt dieses Werkzeug De-Identifizierungs-Abläufe?

MedSlice ermöglicht das flexible Bereinigen oder Ersetzen wichtiger DICOM-Standard-Tags (wie Patientennamen, IDs, Geburtsdaten, Einrichtungsnamen und Fallnummern) gemäß DICOM PS 3.15, ohne die diagnostischen Bilddaten zu verändern.

Was ist der Unterschied zwischen Leeren, Entfernen und Pseudonymisieren?

Leeren überschreibt den Wert mit einem leeren String und behält das Tag-Schema bei. Entfernen löscht das Tag vollständig aus dem DICOM-Header. Pseudonymisierung ersetzt echte Identifikatoren durch konsistente kryptographische Hashes (z. B. "STUDIE_7C2F"), um Verlaufsstudien ohne Klarnamen zuzuordnen.

Werden auch in das Bild eingebrannte Texte (Burned-in Annotations) entfernt?

Nein. Die Header-Anonymisierung bereinigt die binären Metadaten (Tags 0010, 0008 etc.). Bei Ultraschall- oder Endoskopieaufnahmen mit fest in die Pixel gerenderten Patientennamen sollten Sie die Aufnahmen vor Weitergabe zusätzlich visuell prüfen.

Können veterinärmedizinische Studien (DICOM Supplement 83) de-identifiziert werden?

Ja. MedSlice bietet einen Veterinär-Modus, der Halternamen (0010,2297), Adressen und Mikrochip-Nummern entfernt, während Tierart und Rasse für wissenschaftliche Auswertungen erhalten bleiben.

Welche Limits gelten für die Free- vs. Pro-Version?

Im kostenlosen Tarif können Sie einzelne Dateien und Serien mit bis zu 5 Dateien de-identifizieren. MedSlice Pro ermöglicht die unbegrenzte Batch-Anonymisierung vollständiger Studienordner mit tausenden Schichten und benutzerdefinierten Studien-Präfixen.