본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

dicom-series-preflight

Used for header-only preflight of one DICOM series folder before conversion or inference. Not for de-identification or clinical clearance.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

설치 방법 보기

포함된 파일(10)

  • SKILL.md3.4 KB
  • BENCHMARK.md7.4 KB
  • evals/evals.json2.5 KB
  • fixtures/generate_fixtures.py2.0 KB
  • scripts/preflight_series.py12.6 KB
  • skill_manifest.yaml3.6 KB
  • skill-card.md4.1 KB
  • skill.oms.sig5.7 KB
  • tests/test_preflight_series.py2.0 KB
  • validators/output_schema.json1.5 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

DICOM Series Preflight

Purpose

  • Used for header-only preflight of one DICOM series folder before conversion or inference. Not for de-identification or clinical clearance.
  • Use the wrapper exactly as documented; do not replace the upstream entrypoint with a handwritten implementation.
  • Manifest I/O: inputs are dicom_dir; outputs are preflight_json.

Instructions

  • Read skill_manifest.yaml before changing arguments, side effects, or validation gates.
  • Run scripts/preflight_series.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/preflight_series.py", args=[...]); otherwise run the Bash/Python command shown below.
  • Check the emitted JSON and paired verifier guidance before treating the run as evidence.

Available Scripts

ScriptPurposeArguments
scripts/preflight_series.pyPrimary entrypoint declared by skill_manifest.yaml.PATH_TO_DICOM_DIR

Prerequisites

  • Runtime requirements: Python packages listed in runtime.side_effects.pip_packages.
  • NiBabel 5.4 or newer is required so extreme-oblique axes remain labeled consistently across reorientation.
  • Run commands from the repository root unless an existing section below says otherwise.

Limitations

  • Header-only; does not decode pixel data or detect burnt-in PHI.
  • Canonical orientation gate assumes LPS-derived CT axcodes L,P,S.
  • Compressed transfer syntax and multi-frame instances are warned, not decoded.
  • Single-directory scan; does not reconcile multiple studies in one tree.
  • Not for clinical deployment, regulatory de-identification, autonomous diagnosis, production ingestion without a vetted converter.

Troubleshooting

ErrorCauseFix
Missing dependency or import errorRuntime package drift from skill_manifest.yaml.Install the packages declared in the manifest or use the documented setup command.
Empty or schema-invalid outputWrong input path, unsupported modality, or upstream failure.Re-run with a known fixture and inspect the wrapper JSON plus stderr.
Validation gate failureOutput violated a declared engineering invariant.Keep the failed evidence pack and use the gate message to repair inputs or wrapper code.

Scans a DICOM directory (one series per folder) without decoding pixels. Emits JSON with inventory, orientation axcodes, PHI flags, findings, and a preflight.verdict of pass, warn, or fail.

python scripts/preflight_series.py PATH_TO_DICOM_DIR

Pair with verifiers/dicom_preflight_quality_v1 for a trusted preflight pack:

make run-trusted SKILL=dicom_series_preflight \
  FIXTURE=skills/dicom-series-preflight/fixtures/clean_no_phi \
  OUT=runs/dicom_preflight_demo

Flagship workflow:

make run-workflow \
  WORKFLOW=examples/workflows/dicom_preflight_gate.yaml \
  WORKFLOW_INPUT=skills/dicom-series-preflight/fixtures/clean_no_phi \
  WORKFLOW_OUT=runs/dicom_preflight_gate

Not for de-identification, private-tag review, or clinical clearance.

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

Official NVIDIA-authored guidance for NVIDIA cuDF GPU DataFrames, pandas acceleration, dask-cuDF, ETL, joins, groupby, CSV/Parquet I/O, nullable semantics, and multi-GPU DataFrame workloads.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

NVIDIA/skills3.6천2026년 10월 18일 업데이트

Customize NVIDIA Nemotron Voice Agent's Generic Pipecat example for healthcare appointment, five-field patient intake, or custom tool-calling workflows without a separate backend.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

NVIDIA/skills3.6천2026년 10월 18일 업데이트

Calibrate a new dataset from live RTSP camera streams via the AutoMagicCalib REST API. Use when the user provides RTSP URLs or asks to calibrate live cameras; VIOS records clips, AMC ingests them, then runs calibration.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

NVIDIA/skills3.6천2026년 10월 18일 업데이트

Run end-to-end calibration on the shipped sample dataset (sdg_08_2_sample_data_010926.zip) against a running AMC microservice. Use when user says 'test sample dataset', 'run sample calibration', 'verify AMC install', or 'launch and test'.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

NVIDIA/skills3.6천2026년 10월 18일 업데이트

Calibrates pre-recorded `cam_*.mp4` datasets through the AutoMagicCalib REST API. Use for user-supplied local MP4s; route live RTSP streams to `amc-run-rtsp-calibration`.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

NVIDIA/skills3.6천2026년 10월 18일 업데이트

Launch AutoMagicCalib microservice and web UI from NGC release images via Docker Compose. Use when user says 'deploy auto calibration', 'launch auto calibration', 'launch AMC', 'start MS+UI', or 'set up auto-magic-calib'. Requires NGC API key.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

NVIDIA/skills3.6천2026년 10월 18일 업데이트

NVIDIA의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고