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dicom-metadata-extract

NVIDIA/skills NVIDIA/skills

Extrait certaines métadonnées d'un fichier DICOM et signale la présence d'informations de santé protégées (PHI) dans les balises standard. Ne doit pas être utilisé à des fins d'anonymisation ni à des fins cliniques.

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Heure mise à jour 25 septembre 2026

Extraction des métadonnées DICOM

Objectif

  • Utilisé pour extraire des métadonnées sélectionnées d’un fichier DICOM et signaler la présence d’informations de santé protégées (PHI) dans les balises standard. Ne doit pas être utilisé à des fins d’anonymisation ou d’utilisation clinique.
  • Utilisez le wrapper exactement comme indiqué dans la documentation ; ne remplacez pas le point d’entrée en amont par une implémentation personnalisée.
  • Manifeste d'E/S : les entrées sont dicom_path; les sorties sont metadata_json.

Instructions

  • Lisez skill_manifest.yaml avant de modifier les arguments, les effets secondaires ou les conditions de validation.
  • Exécutez scripts/extract_metadata.py à l’aide de la commande documentée ci-dessous ; conservez les sorties dans un répertoire d’exécution fourni par l’appelant.
  • Si un agent hôte expose run_script, utilisez run_script("scripts/extract_metadata.py", args=[...]); sinon, exécutez la commande Bash/Python indiquée ci-dessous.
  • Vérifiez le JSON généré et exécutez medagent.verifiers.dicom_metadata_quality_v1 sur les dossiers de preuves avant de considérer l'exécution comme une preuve examinée.

Scripts disponibles

Script Objectif Arguments
scripts/extract_metadata.py Point d'entrée principal déclaré par skill_manifest.yaml. PATH_TO_DICOM [--output OUT.json]

Prérequis

  • Exigences d’exécution : paquets Python répertoriés dans runtime.side_effects.pip_packages.
  • Exécutez les commandes à partir de la racine du référentiel, sauf indication contraire dans l’une des sections ci-dessous.

Limitations

  • Sous-ensemble restreint de balises standard inspiré de PS3.15 uniquement ; il ne s'agit pas d'une implémentation complète du profil de confidentialité des applications de base.
  • Les balises privées ne sont pas vérifiées
  • Les informations de nature sensible (PHI) liées aux pixels brûlés ne sont pas détectées
  • Gestion minimale des images multiples
  • Ne convient pas à un déploiement clinique, à l’anonymisation réglementaire, au diagnostic autonome ni à une utilisation en contact direct avec les patients.

Dépannage

Erreur Cause Solution
Dépendance manquante ou erreur d’importation Décalage du paquet d'exécution par rapport à skill_manifest.yaml. Installez les paquets déclarés dans le manifeste ou utilisez la commande de configuration documentée.
Sortie vide ou schéma non valide Chemin d'entrée incorrect, modalité non prise en charge ou échec en amont. Relancez l'opération avec un test connu et examinez le JSON du wrapper ainsi que la sortie stderr.
Échec de la validation La sortie a enfreint une invariante d'ingénierie déclarée. Conservez le pack de preuves ayant échoué et utilisez le message de la barrière pour corriger les entrées ou le code du wrapper.

Lit un fichier DICOM avec pydicom et génère un flux JSON sur stdout.

python scripts/extract_metadata.py PATH_TO_DICOM
python scripts/extract_metadata.py PATH_TO_DICOM --output result.json

La sortie comprend transfer_syntax, modality, les métadonnées groupées étude/série/image , phi_present, ainsi que phi_tags_found.

Utilisez ceci comme l’exemple de bout en bout le plus simple d’une compétence « Medical AI Skills ». Ne l’utilisez pas à des fins d’anonymisation, d’examen des balises privées, de détection de données médicales protégées (PHI) au niveau des pixels ou d’ interprétation clinique.

Pour un deuxième passage de vérification des preuves, générez une exécution fiable :

python -m eval_engine.run_trusted skills/dicom-metadata-extract \
  --fixture skills/dicom-metadata-extract/fixtures/sample_ct.dcm \
  --out runs/dicom_metadata_trusted
Voir sur GitHub
---
name: dicom-metadata-extract
description: Extracts selected metadata from a DICOM file and flags standard-tag PHI presence. Not for anonymization or clinical use.
license: Apache-2.0
---

# DICOM Metadata Extract

## Purpose
- Used for extracting selected metadata from one DICOM file and flagging standard-tag PHI presence. Not for anonymization or clinical use.
- Use the wrapper exactly as documented; do not replace the upstream entrypoint with a handwritten implementation.
- Manifest I/O: inputs are `dicom_path`; outputs are `metadata_json`.

## Instructions
- Read `skill_manifest.yaml` before changing arguments, side effects, or validation gates.
- Run `scripts/extract_metadata.py` through the documented command below; keep outputs under a caller-provided run directory.
- If a host agent exposes `run_script`, use `run_script("scripts/extract_metadata.py", args=[...])`; otherwise run the Bash/Python command shown below.
- Check the emitted JSON and run `medagent.verifiers.dicom_metadata_quality_v1` on evidence packs before treating the run as reviewed evidence.

## Available Scripts
| Script | Purpose | Arguments |
|---|---|---|
| `scripts/extract_metadata.py` | Primary entrypoint declared by skill_manifest.yaml. | `PATH_TO_DICOM [--output OUT.json]` |

## Prerequisites
- Runtime requirements: Python packages listed in `runtime.side_effects.pip_packages`.
- Run commands from the repository root unless an existing section below says otherwise.

## Limitations
- Small PS3.15-inspired standard-tag subset only; not a complete Basic Application Confidentiality Profile implementation.
- Private tags not checked
- Burnt-in pixel PHI not detected
- Multi-frame handling minimal
- Not for clinical deployment, regulatory de-identification, autonomous diagnosis, patient-facing use.

## Troubleshooting
| Error | Cause | Fix |
|---|---|---|
| Missing dependency or import error | Runtime package drift from `skill_manifest.yaml`. | Install the packages declared in the manifest or use the documented setup command. |
| Empty or schema-invalid output | Wrong input path, unsupported modality, or upstream failure. | Re-run with a known fixture and inspect the wrapper JSON plus stderr. |
| Validation gate failure | Output violated a declared engineering invariant. | Keep the failed evidence pack and use the gate message to repair inputs or wrapper code. |

Reads one DICOM file with pydicom and emits JSON on stdout.

```bash
python scripts/extract_metadata.py PATH_TO_DICOM
python scripts/extract_metadata.py PATH_TO_DICOM --output result.json
```

Output includes `transfer_syntax`, `modality`, grouped study/series/image
metadata, `phi_present`, and `phi_tags_found`.

Use this as the smallest end-to-end example of a Medical AI Skills skill. Do not use
it for anonymization, private-tag review, pixel PHI detection, or clinical
interpretation.

For second-pass evidence review, generate a trusted run:

```bash
python -m eval_engine.run_trusted skills/dicom-metadata-extract \
  --fixture skills/dicom-metadata-extract/fixtures/sample_ct.dcm \
  --out runs/dicom_metadata_trusted
```

Installer dicom-metadata-extract

Téléchargez et décompressez les fichiers de compétences dans votre répertoire .claude/skills/.

Télécharger le ZIP

Clonez le dépôt et copiez les fichiers de compétence dans votre projet.

git clone https://github.com/NVIDIA/skills/tree/main/skills/dicom-metadata-extract # Copy SKILL.md to your .claude/skills/ directory

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Configuration rapide: Copiez le dossier de la compétence dans .claude/skills/ Claude détectera automatiquement la compétence et l'utilisera
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