Claude Skill MartKhám phá skillSkill là gì?
 
← Về danh sách

Trình khai thác dữ liệu ảnh ung thư NCI (IDC)

Truy vấn, tải và xem trực tuyến dữ liệu ảnh ung thư công khai (CT, MR, PET, bệnh học số) của NCI thông qua idc-index.

Dữ liệu · Phân tíchTrung cấp★ 33,030⑂ 3,248Điểm AI 9/10Cập nhật lần cuối: 9 thg 8, 2026

Kỹ năng này làm gì

Hướng dẫn Claude sử dụng đúng gói Python idc-index để làm việc với NCI Imaging Data Commons (IDC) — kho dữ liệu ảnh ung thư công khai, không cần xác thực.

  • Truy vấn metadata bằng SQL trên các bảng index, collections_index, seg_index, sm_index, clinical_index… và nhận kết quả dưới dạng pandas DataFrame.
  • Tải file DICOM theo collection, bệnh nhân hoặc SeriesInstanceUID; lưu manifest và sắp xếp thư mục bằng dirTemplate.
  • Xem ảnh trên trình duyệt qua liên kết OHIF viewer, không cần cài phần mềm DICOM.
  • Kiểm tra giấy phép và tạo trích dẫn (CC BY vs CC BY-NC, xuất APA/BibTeX).
  • Nguyên tắc an toàn: không tự cài đặt vào Python hệ thống, ghim (pin) phiên bản để đảm bảo tái lập kết quả.
  • Ngoài ra còn mô tả các đường truy cập thay thế: S3/GCS, DICOMweb, BigQuery, Parquet trực tiếp.

Phù hợp với ai

  • Nhà nghiên cứu, học viên cao học cần bộ dữ liệu ảnh y khoa để huấn luyện AI
  • Người cần lọc tập con ảnh theo loại ung thư, modality, vùng cơ thể
  • Nhóm R&D doanh nghiệp cần xác minh giấy phép trước khi dùng thương mại
  • Người làm bệnh học số (slide microscopy) hoặc cần dữ liệu phân vùng/annotation

Ví dụ sử dụng

  1. Tạo tập huấn luyện CT phổi: "Từ collection NLST, chọn các series CT ngực có hình học 3D đều, lưu manifest 200 series và ước lượng dung lượng trước khi tải."
  2. Chỉ dữ liệu dùng được thương mại: "Loại bỏ mọi collection CC BY-NC, tải dữ liệu MR não và xuất trích dẫn APA."
  3. Ghép annotation với ảnh gốc: "Tìm phân vùng gan trong seg_index, join với series CT nguồn, và cho tôi link xem thử vài ca trên trình duyệt."

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
  1. Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
  2. Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
  3. Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
↓ Tải ZIP
Cài vào Claude Code

Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/imaging-data-commons từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/imaging-data-commons/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.

Cài bằng lệnh thủ công

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/imaging-data-commons ~/.claude/skills/

⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.

  1. Mở Terminal (Windows dùng PowerShell hoặc WSL).
  2. Tải mã nguồn kỹ năng: 
    git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. Sao chép vào thư mục kỹ năng của Claude: 
    mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r scientific-agent-skills/skills/imaging-data-commons ~/.claude/skills/
  4. Tạo và bật môi trường ảo Python: 
    python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
  5. Cài gói đúng phiên bản đã kiểm thử: 
    pip install 'idc-index==0.11.14' pandas pydicom
  6. Khởi động lại Claude Code, rồi thử yêu cầu: "Liệt kê các collection CT phổi trong IDC".
  7. Lần đầu chạy, hãy kiểm tra phiên bản dữ liệu bằng client.get_idc_version() (nên là v23) và luôn kiểm tra dung lượng cùng giấy phép trước khi tải.
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT