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End-to-end DICOM workflow: parsing, anonymization/de-identification, conversion, structured reporting, PACS query/retrieve, and DICOMweb. Build automated medical imaging pipelines.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/mkurman/zorai --skill dicom-pipelineコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | dicom-pipeline |
| description | End-to-end DICOM workflow: parsing, anonymization/de-identification, conversion, structured reporting, PACS query/retrieve, and DICOMweb. Build automated medical imaging pipelines. |
| tags | ["dicom","medical-imaging","anonymization","pacs","dicomweb","pipeline","zorai"] |
End-to-end DICOM workflow: parsing, anonymization, conversion, structured reporting, PACS query/retrieve, and DICOMweb integration.
uv pip install pydicom
import pydicom, numpy as np
ds = pydicom.dcmread("study.dcm")
print(f"Patient: {ds.PatientName}")
print(f"Modality: {ds.Modality}")
print(f"Study: {ds.StudyDescription}")
print(f"Size: {ds.Rows}x{ds.Columns}")
pixels = ds.pixel_array # NumPy array
ds = pydicom.dcmread("input.dcm")
phi_tags = [(0x0010, 0x0010), (0x0010, 0x0030), (0x0008, 0x0080)]
for tag in phi_tags:
if tag in ds:
ds[tag].value = ""
ds.save_as("anon.dcm")
import requests
resp = requests.get(
"http://pacs:8080/dicom-web/studies",
params={"PatientName": "Doe*"},
headers={"Accept": "application/dicom+json"},
)
pydicom.dcmread()