pydicom DICOM 처리 스킬

무엇을 해주나

• dcmread()의 안전한 사용법(stop_before_pixels, specific_tags 허용목록, defer_size)을 적용해 PHI(환자 식별정보) 노출 없이 메타데이터만 조회하도록 유도합니다.
• Transfer Syntax UID 판별, 압축/해제, 캡슐화, pydicom.pixels의 프레임 단위 디코딩과 Modality LUT → VOI LUT 적용 순서를 정확히 안내합니다.
• DICOM PS3.15 Annex E 기반의 9단계 비식별화 워크플로와, 동봉된 헬퍼 CLI(메타데이터 집계, 코덱 사전점검, 프레임/메모리 계획, 감사, UID 매핑 검증)를 상황별로 골라 쓰게 합니다.
• pydicom 3.0 마이그레이션 주의사항(read_file 제거, write_like_original 폐기, pixel_data_handlers 폐기 등)을 반영합니다.

이런 분께 추천

• 의료영상 연구자·의료 AI 데이터 엔지니어로 DICOM 데이터셋을 대량 정리해야 하는 분
• 병원/연구소에서 반출용 가명화 데이터셋을 만들기 전에 기술 점검이 필요한 분
• JPEG 2000/JPEG-LS/RLE 등 압축 플러그인 배포 환경을 사전 검증해야 하는 개발자

활용 예시

1. "이 폴더의 DICOM 시리즈를 모달리티·해상도별로 집계해줘" → scripts/extract_metadata.py authorized/ --recursive 실행으로 값 노출 없는 요약표를 얻습니다.
2. "이 CT 파일 1번 프레임만 PNG로 뽑아줘" → pixel_array(path, index=0) + LUT 적용 흐름 또는 dicom_to_image.py --acknowledge-pixel-phi 사용.
3. "반출용 가명화 파일을 만들고 검증해줘" → UID 키 생성 → anonymize_dicom.py → deidentification_audit.py 순서로 진행하며, 원본은 보존하고 결과는 전문가 검증 대상으로 남깁니다.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/pydicom/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/pydicom 폴더를 내 ~/.claude/skills/pydicom/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.