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開啟並開始使用
測試它
正在使用「pydicom」。 Read a DICOM file and show me the key patient and study information
預期結果:
- Patient Name: Doe^John
- Study Date: 20240115
- Modality: CT
- Image Size: 512x512 pixels
- Body Part: CHEST
正在使用「pydicom」。 Convert a CT scan to a PNG image
預期結果:
- Successfully converted to PNG
- Applied windowing for CT display
- Image saved with correct contrast
正在使用「pydicom」。 Anonymize this chest CT DICOM file
預期結果:
- Removed 18 PHI tags
- Patient name replaced with ANONYMOUS
- Patient ID replaced with ANONYMOUS
- Dates shifted to preserve anonymity
安全審計
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.
風險因素
品質評分
你能建構什麼
準備影像資料集
匿名化病患識別資訊，並將 DICOM 檔案轉換以用於研究與機器學習流程。
轉換並匯出影像
從 DICOM 格式擷取並轉換醫療影像為標準影像格式以供報告使用。
建構影像處理管線
處理大量醫療影像資料，用於 AI 模型訓練與驗證。
試試這些提示
Read a DICOM file and show me the patient name, study date, modality, and image dimensions.
Convert a DICOM file to PNG format and normalize the pixel values for proper display.
Anonymize a DICOM file by removing all patient health information including name, ID, and dates.
Read all DICOM files from a directory, sort them by slice position, and create a 3D volume array.
最佳實務
- 在分享醫療資料之前，務必確認匿名化完整性
- 為 JPEG/JPEG2000 的 DICOM 檔案安裝壓縮處理器（pylibjpeg、gdcm）
- 使用正確的窗位設定（VOI LUT）以正確顯示 CT 與 MRI 影像
避免
- 未經適當醫療監督，勿將此技能用於臨床診斷
- 未驗證所有 PHI 已移除前，勿分享匿名化資料
- 勿假設所有 DICOM 檔案結構相同—請檢查可選標籤