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dicom-metadata-extract

dicom-metadata-extract

github.com/nvidia数据与数据库3.8k1.9k 次安装今天更新
代码仓库

关于 dicom-metadata-extract

用于从单个 DICOM 文件提取指定元数据,并报告标准标签中是否存在 PHI 的 Skill。它是用于元数据检查的小型 Python 示例,不适用于去标识化或临床用途。

主要功能

  1. 01提取指定 DICOM 元数据
  2. 02报告标准标签中的 PHI
  3. 03输出 JSON
  4. 04通过指定包装脚本运行
  5. 05提供证据审查指引

适用场景

  1. 01检查单个 DICOM 文件的元数据
  2. 02为后续工作流生成 JSON
  3. 03审查提取的元数据证据

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/nvidia/skills --skill dicom-metadata-extract

安装后在 Claude Code 中输入/dicom-metadata-extract确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

AGENTS.md
BENCHMARK.md
skill_manifest.yaml
skill-card.md
skill.oms.sig
evals/
baseline.yaml
evals.json
fixtures/
generate_sample.py
scripts/
extract_metadata.py
tests/
test_basic.py
validators/
output_schema.json

详细介绍

DICOM 元数据提取

用途

  • 用于从单个 DICOM 文件中提取选定的元数据,并标记是否存在标准标签中的 PHI。不用于匿名化或临床用途。
  • 严格按照文档中的说明使用封装器;不要用手写实现替换上游入口点。
  • 清单 I/O:输入为 dicom_path;输出为 metadata_json。

说明

  • 更改参数、副作用或验证门之前,请先阅读 skill_manifest.yaml。
  • 通过下方文档所示的命令运行 scripts/extract_metadata.py;将输出保存在调用方提供的运行目录中。
  • 如果宿主 Agent 提供 run_script,请使用 run_script("scripts/extract_metadata.py", args=[...]);否则运行下方所示的 Bash/Python 命令。
  • 检查生成的 JSON,并对证据包运行 medagent.verifiers.dicom_metadata_quality_v1,之后再将该运行视为已审核证据。

可用脚本

脚本用途参数
scripts/extract_metadata.pyskill_manifest.yaml 中声明的主要入口点。PATH_TO_DICOM [--output OUT.json]

先决条件

  • 运行时要求:runtime.side_effects.pip_packages 中列出的 Python 包。
  • 除非下方已有章节另有说明,否则请从仓库根目录运行命令。

限制

  • 仅支持受 PS3.15 启发的小型标准标签子集;并非完整的 Basic Application Confidentiality Profile 实现。
  • 不检查私有标签
  • 不检测图像中烧录的 PHI
  • 多帧处理能力有限
  • 不用于临床部署、法规规定的去标识化、自主诊断或面向患者的用途。

故障排除

错误原因解决方法
缺少依赖或导入错误运行时包与 skill_manifest.yaml 不一致。安装清单中声明的包,或使用文档所示的设置命令。
输出为空或架构无效输入路径错误、模态不受支持或上游执行失败。使用已知测试样例重新运行,并检查封装器 JSON 和 stderr。
验证门失败输出违反了声明的工程不变量。保留失败的证据包,并根据验证门消息修正输入或封装器代码。

使用 pydicom 读取单个 DICOM 文件,并在标准输出中生成 JSON。

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

输出包含 transfer_syntax、modality、分组的研究/序列/图像元数据、phi_present 和 phi_tags_found。

将此作为 Medical AI Skills 技能的最小端到端示例。不要将其用于匿名化、私有标签审查、图像中 PHI 检测或临床解读。

如需进行第二轮证据审查,请生成可信运行:

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

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