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D

dicom-metadata-extract

by @nvidiav
4.3(120)

単一のDICOMファイルから選択されたメタデータを抽出し、標準タグに保護健康情報(PHI)が存在するかどうかをフラグ付けします。医療データのコンプライアンスレビューや初期スクリーニングを支援します。標準化されたJSONメタデータ出力を提供し、後続処理に利用できます。匿名化や臨床使用を目的としていません。

dicommetadataphihealthcarepydicomGitHub
インストール方法
npx skills add https://github.com/nvidia/skills --skill dicom-metadata-extract
compare_arrows

Before / After 効果比較

1 组
使用前

ユーザーはDICOMファイル内のすべてのタグを手動で確認し、標準タグのPHIを特定する必要があり、通常約20分かかり、重要なフィールドを見落としがちです。

使用後

このSkillはメタデータを自動抽出し、PHIタグをフラグ付けすることで、レビュー時間を1分に短縮し、人為的な見落としを減らします。

SKILL.md

DICOM Metadata Extract

Purpose

  • Used for extracting selected metadata from one DICOM file and flagging standard-tag PHI presence. Not for anonymization or clinical use.
  • Use the wrapper exactly as documented; do not replace the upstream entrypoint with a handwritten implementation.
  • Manifest I/O: inputs are dicom_path; outputs are metadata_json.

Instructions

  • Read skill_manifest.yaml before changing arguments, side effects, or validation gates.
  • Run scripts/extract_metadata.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/extract_metadata.py", args=[...]); otherwise run the Bash/Python command shown below.
  • Check the emitted JSON and run medagent.verifiers.dicom_metadata_quality_v1 on evidence packs before treating the run as reviewed evidence.

Available Scripts

ScriptPurposeArguments
scripts/extract_metadata.pyPrimary entrypoint declared by skill_manifest.yaml.PATH_TO_DICOM [--output OUT.json]

Prerequisites

  • Runtime requirements: Python packages listed in runtime.side_effects.pip_packages.
  • Run commands from the repository root unless an existing section below says otherwise.

Limitations

  • Small PS3.15-inspired standard-tag subset only; not a complete Basic Application Confidentiality Profile implementation.
  • Private tags not checked
  • Burnt-in pixel PHI not detected
  • Multi-frame handling minimal
  • Not for clinical deployment, regulatory de-identification, autonomous diagnosis, patient-facing use.

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.

Reads one DICOM file with pydicom and emits JSON on stdout.

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

Output includes transfer_syntax, modality, grouped study/series/image metadata, phi_present, and phi_tags_found.

Use this as the smallest end-to-end example of a Medical AI Skills skill. Do not use it for anonymization, private-tag review, pixel PHI detection, or clinical interpretation.

For second-pass evidence review, generate a trusted run:

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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効果
使いやすさ
ドキュメント
互換性

レビューなし

統計データ

インストール数1.9K
評価4.3 / 5.0
バージョン
更新日2026年9月17日
比較事例1 件

ユーザー評価

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対応プラットフォーム

🤖claude-code

タイムライン

作成2026年7月26日
最終更新2026年9月17日
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