CT, MRI, X선, 초음파를 포함한 DICOM 의료 이미지를 처리합니다. 의료 영상 파일에서 메타데이터를 읽고, 쓰고, 익명화하고, 변환하고, 추출합니다.
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테스트해 보기
"pydicom" 사용 중입니다. DICOM 파일을 읽어서 주요 환자 및 연구 정보를 보여주세요
예상 결과:
- 환자 이름: Doe^John
- 연구 날짜: 20240115
- 촬영 방식: CT
- 이미지 크기: 512x512 픽셀
- 신체 부위: CHEST
"pydicom" 사용 중입니다. CT 스캔을 PNG 이미지로 변환하세요
예상 결과:
- PNG로 성공적으로 변환됨
- CT 표시를 위한 윈도잉 적용됨
- 올바른 대비로 이미지 저장됨
"pydicom" 사용 중입니다. 이 흉부 CT DICOM 파일을 익명화하세요
예상 결과:
- 18개의 PHI 태그 제거됨
- 환자 이름이 ANONYMOUS로 대체됨
- 환자 ID가 ANONYMOUS로 대체됨
- 익명성을 위해 날짜가 변경됨
보안 감사
안전This 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.
위험 요인
⚡ 스크립트 포함 (3)
📁 파일 시스템 액세스 (1)
품질 점수
만들 수 있는 것
이미지 데이터셋 준비
환자 식별자를 익명화하고 연구 및 머신러닝 워크플로우를 위해 DICOM 파일을 변환합니다.
이미지 변환 및 내보내기
DICOM 형식에서 표준 이미지 형식으로 의료 이미지를 추출하여 보고서를 위해 변환합니다.
이미지 파이프라인 구축
AI 모델 학습 및 검증을 위해 대량의 의료 영상 데이터를 처리합니다.
이 프롬프트를 사용해 보세요
DICOM 파일을 읽어서 환자 이름, 연구 날짜, 촬영 방식, 이미지 크기를 보여주세요.
DICOM 파일을 PNG 형식으로 변환하고 적절한 표시를 위해 픽셀 값을 정규화하세요.
이름, ID, 날짜를 포함한 모든 환자 건강 정보를 제거하여 DICOM 파일을 익명화하세요.
디렉토리에서 모든 DICOM 파일을 읽고, 슬라이스 위치로 정렬한 후 3D 볼륨 배열을 생성하세요.
모범 사례
- 의료 데이터를 공유하기 전에 익명화 완료를 항상 확인하세요
- JPEG/JPEG2000 DICOM 파일용 압축 핸들러(pylibjpeg, gdcm)를 설치하세요
- 올바른 CT 및 MRI 이미지 표시를 위해 적절한 윈도잉(VOI LUT)을 사용하세요
피하기
- 적절한 의료 감독 없이 임상 진단에 이 기술을 사용하지 마세요
- 모든 PHI가 제거되었는지 확인하지 않고 익명화된 데이터를 공유하지 마세요
- 모든 DICOM 파일이 동일한 구조를 따른다고 가정하지 마세요 - 선택적 태그를 확인하세요