CT、MRI、X線、超音波を含むDICOM医用画像を処理します。ヘルスケア画像ファイルからメタデータの読み取り、書き込み、匿名化、変換、および抽出を行います。
スキルZIPをダウンロード
Claudeでアップロード
設定 → 機能 → スキル → スキルをアップロードへ移動
オンにして利用開始
テストする
「pydicom」を使用しています。 DICOMファイルを読み取り、主要な患者情報と検査情報を表示してください
期待される結果:
- Patient Name: Doe^John
- Study Date: 20240115
- Modality: CT
- Image Size: 512x512 pixels
- Body Part: CHEST
「pydicom」を使用しています。 CTスキャンをPNG画像に変換してください
期待される結果:
- Successfully converted to PNG
- Applied windowing for CT display
- Image saved with correct contrast
「pydicom」を使用しています。 この胸部CT DICOMファイルを匿名化してください
期待される結果:
- Removed 18 PHI tags
- Patient name replaced with ANONYMOUS
- Patient ID replaced with ANONYMOUS
- Dates shifted to preserve anonymity
セキュリティ監査
安全This is a documentation and guidance skill for the legitimate pydicom medical imaging library. All 253 static findings are false positives: the scanner misinterpreted markdown code formatting (triple backticks) as shell backtick execution, DICOM transfer syntax identifiers (JPEG, JPEG2000 compression) as weak cryptographic algorithms, and documentation reference URLs as hardcoded network endpoints. The Python scripts perform standard medical imaging operations (anonymize, convert, extract metadata) with no malicious intent, no network operations, and no credential access.
リスク要因
⚡ スクリプトを含む (3)
📁 ファイルシステムへのアクセス (1)
品質スコア
作れるもの
画像データセットの準備
患者IDを匿名化し、研究および機械学習ワークフローのためにDICOMファイルを変換します。
画像の変換とエクスポート
DICOM形式から標準画像形式に医用画像を抽出・変換してレポート作成に使用します。
画像パイプラインの構築
AIモデルのトレーニングと検証のために大量の医用画像データを処理します。
これらのプロンプトを試す
DICOMファイルを読み取り、患者名、検査日、モダリティ、画像寸法を表示してください。
DICOMファイルをPNG形式に変換し、適切な表示のためにピクセル値を正規化してください。
DICOMファイルを匿名化し、名前、ID、日付を含むすべての患者健康情報を削除してください。
ディレクトリからすべてのDICOMファイルを読み取り、スライス位置で並べ替え、3Dボリューム配列を作成してください。
ベストプラクティス
- 医用データを共有する前に、匿名化の完全性を必ず確認してください
- JPEG/JPEG2000 DICOMファイル用の圧縮ハンドラ（pylibjpeg、gdcm）をインストールしてください
- CT画像とMRI画像の正しい表示には、適切なウィンドウ処理（VOI LUT）を使用してください
回避
- 適切な医療監督なしに臨床診断にこのスキルを使用しないでください
- すべてのPHIが削除されたことを確認せずに匿名化したデータを共有しないでください
- すべてのDICOMファイルが同じ構造に従っていると想定しないでください - オプショナルタグを確認してください