DICOM 元数据提取器
从单个 DICOM 文件提取选定元数据并标记标准标签中的 PHI。
证据显示仅读取单个DICOM并可写入调用方指定的本地JSON，无网络端点、无home写入、无GPU或Docker要求，并明确声明不做匿名化和临床用途，数据流范围较清楚。扣分原因是允许Bash、未要求执行前用户确认，输出可能包含PHI且没有脱敏、访问控制、覆盖回滚或更细粒度隔离说明；依赖版本范围也未提供哈希或安全审计证据。
脚本、manifest、参数、输出字段和错误处理基本一致；不存在的文件、不可读文件和DICOM读取失败会产生可诊断错误，manifest还声明了运行时和重复性约束。扣分原因是静态审查无法复现关键路径，未见该技能自身的提交测试套件，异常DICOM、版本漂移、输出写入失败和多帧输入的处理覆盖有限，因此不超过静态上限10分。
目标用户、单文件输入、JSON输出、标准标签PHI标记和非适用场景均有明确说明，触发语义相对精准；不依赖海外在线服务，故没有大陆网络可达性扣分。扣分原因是仅适合开发时的有限元数据检查，中文说明和中文错误交互未提供，且对复杂DICOM、多帧、私有标签和像素PHI的边界证据有限。
SKILL.md结构清晰，包含用途、前置条件、脚本、限制、故障排查和示例；manifest提供版本、输入输出、依赖、side effects、验证约束和成本信息，skill-card也声明Apache-2.0及NVIDIA所有者。扣分原因是缺少推荐的Examples章节，维护责任、变更日志和独立更新路径不够明确；给定许可证元数据为NOASSERTION，也降低了治理信息确定性。
脚本直接生成结构化JSON，包含transfer syntax、modality、study、series、image、phi_present和phi_tags_found；fixture、baseline和评估任务具体覆盖了CT、Study UID、PHI标记及范围警告，核心任务具有直接可用价值。扣分原因是只检查有限标准标签，不能匿名化、不能发现私有标签或烧录像素PHI，结果不能直接支持公开分享或临床决策；静态审查也不能确认实际输出正确性。
源码、manifest、合成fixture、baseline断言、evals和benchmark报告提供了可审计材料，且包含固定输入、字段断言和重复性配置。扣分原因是没有可由本次静态审查独立复现的运行结果或覆盖关键路径的提交测试套件，benchmark结果属于文件中的报告而非本次独立验证，因此证据强度有限。
- phi_present为false不能证明文件安全或已去标识化；私有标签和烧录像素中的PHI未检查。
- 执行前应确认输入文件和输出目录权限，并避免将含PHI的JSON写入共享位置。
- 该技能不适用于临床、监管去标识化、诊断或公开分享安全判定。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是 NVIDIA Medical AI Skills 中用于读取单个 DICOM 文件的 Agent Skill。它通过 pydicom 运行指定脚本，输出传输语法、模态以及分组的研究、序列和图像元数据，并标记发现的标准标签 PHI。它适合元数据检查和证据准备，不适合匿名化、临床部署或临床解释。使用前需要遵循 skill_manifest.yaml 中的参数、依赖和验证要求。
读取一个 DICOM 文件；运行 scripts/extract_metadata.py；将结果输出到标准输出，或通过 --output 写入 JSON 文件；输出 transfer_syntax、modality、分组的 study/series/image 元数据、phi_present 和 phi_tags_found；在证据包审查时运行 medagent.verifiers.dicom_metadata_quality_v1。
- 需要快速检查单个 DICOM 文件基本元数据的医疗影像工程师。
- 需要在处理流程中标记标准 DICOM 标签是否包含 PHI 的数据治理人员。
- 需要为单文件元数据处理准备可审查证据包的评估或验证团队。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 接口简单，支持单个 DICOM 文件输入。
- 输出包含元数据分组和标准标签 PHI 标记字段。
- 提供固定脚本入口、输出文件选项和证据验证流程。
- 只覆盖较小的、受 PS3.15 启发的标准标签子集，不是完整的 Basic Application Confidentiality Profile 实现。
- 不检查私有标签，不检测烧录在像素中的 PHI，多帧处理有限。
- 明确不适用于临床部署、监管级去标识化、自动诊断或患者端使用。
- 完整运行时依赖和参数约束位于未提供的 skill_manifest.yaml 中。
如何安装这个 Skill？
使用 NVIDIA/skills 的 skills CLI 安装指定技能：npx skills add nvidia/skills --skill dicom-metadata-extract --yes。也可以加上 --agent codex、--agent claude-code、--agent cursor 或 --agent kiro-cli 指定安装目标。源材料未提供独立的手工安装目录步骤；运行依赖应按 skill_manifest.yaml 声明安装。
如何使用这个 Skill？
从仓库根目录运行：python scripts/extract_metadata.py PATH_TO_DICOM，或运行 python scripts/extract_metadata.py PATH_TO_DICOM --output result.json。将输出保存在调用方提供的运行目录中；如需二次证据审查，可使用 python -m eval_engine.run_trusted skills/dicom-metadata-extract --fixture skills/dicom-metadata-extract/fixtures/sample_ct.dcm --out runs/dicom_metadata_trusted。不要将其用于匿名化、私有标签审查、烧录像素 PHI 检测或临床解释。