·medical imaging pipelines
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medical imaging pipelines

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aurabx/skillsGitHub: aurabx/skillsSource: aurabx/skills

Créez des pipelines automatisés pour les données d'imagerie médicale : conversion de format (DICOM vers NIfTI, PNG, HDF5), traitement par lots, préparation d'ensembles de données ML, exportation de données de recherche et flux de travail ETL d'imagerie. À utiliser lors de la conversion de DICOM vers d'autres formats, de la préparation d'ensembles de données d'imagerie pour l'apprentissage automatique, de la création de pipelines de données de recherche, du traitement par lots d'images médicales, de l'extraction de fonctionnalités d'imagerie ou de l'automatisation des flux de travail d'imagerie.

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Installation

GitHub: aurabx/skills
$npx skills add https://github.com/aurabx/skills --skill medical imaging pipelines

Comment installer medical imaging pipelines

Installez rapidement le skill IA medical imaging pipelines dans votre environnement de développement via la ligne de commande

  1. Ouvrir le Terminal: Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.)
  2. Exécuter la commande d'installation: Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/aurabx/skills --skill medical imaging pipelines
  3. Vérifier l'installation: Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw

Source : aurabx/skills.

SKILL.md

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Generates code for end-to-end medical imaging data pipelines: ingestion, format conversion, preprocessing, dataset preparation, and export. Covers the common path from raw DICOM files to ML-ready datasets, research exports, and automated processing workflows.

NIfTI is the standard format for neuroimaging research (brain MRI, fMRI). Use SimpleITK for robust conversion that preserves spatial metadata.

Créez des pipelines automatisés pour les données d'imagerie médicale : conversion de format (DICOM vers NIfTI, PNG, HDF5), traitement par lots, préparation d'ensembles de données ML, exportation de données de recherche et flux de travail ETL d'imagerie. À utiliser lors de la conversion de DICOM vers d'autres formats, de la préparation d'ensembles de données d'imagerie pour l'apprentissage automatique, de la création de pipelines de données de recherche, du traitement par lots d'images médicales, de l'extraction de fonctionnalités d'imagerie ou de l'automatisation des flux de travail d'imagerie. Source : aurabx/skills.

Faits (prêts à citer)

Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.

Commande d'installation
npx skills add https://github.com/aurabx/skills --skill medical imaging pipelines
Source
aurabx/skills
Catégorie
{}Analyse de Données
Vérifié
✓
Première apparition
2026-02-25
Mis à jour
2026-03-10
URL
https://www.learn-skills.dev/fr/skills/aurabx/skills/medical-imaging-pipelines

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Qu'est-ce que medical imaging pipelines ?

Créez des pipelines automatisés pour les données d'imagerie médicale : conversion de format (DICOM vers NIfTI, PNG, HDF5), traitement par lots, préparation d'ensembles de données ML, exportation de données de recherche et flux de travail ETL d'imagerie. À utiliser lors de la conversion de DICOM vers d'autres formats, de la préparation d'ensembles de données d'imagerie pour l'apprentissage automatique, de la création de pipelines de données de recherche, du traitement par lots d'images médicales, de l'extraction de fonctionnalités d'imagerie ou de l'automatisation des flux de travail d'imagerie. Source : aurabx/skills.

Comment installer medical imaging pipelines ?

Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/aurabx/skills --skill medical imaging pipelines Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw

Où se trouve le dépôt source ?

https://github.com/aurabx/skills

Détails

Catégorie
{}Analyse de Données
Source
skills.sh
Première apparition
2026-02-25

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