TotalSegmentator 및 MONAI 프레임워크를 사용하여 자동 의료 영상 분할을 수행하는 강력한 FastAPI 기반 서비스입니다.
설치 및 다운로드
1. ClawHub CLI
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install dicom-segmentation-api
2. 수동 설치
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
3. 프롬프트 설치
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 dicom-segmentation-api 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
다운로드를 원하시나요?
ZIP 아카이브 형태의 원본 스킬 파일을 받으세요.
DICOM 분할 API란 무엇인가요?
DICOM 분할 API는 개발 환경에 고급 의료 영상 처리 기능을 제공하도록 설계된 고성능 도구입니다. Openclaw Skills를 활용하여 개발자는 TotalSegmentator 라이브러리를 사용하여 117개의 신체 구조 식별을 자동화하는 로컬 또는 클라우드 기반 서버를 배포할 수 있습니다. 이는 원시 의료 데이터와 실행 가능한 임상 인사이트 사이의 가교 역할을 하며 의료 영상 처리를 위한 원활한 인터페이스를 제공합니다.
FastAPI를 기반으로 구축된 이 스킬은 복잡한 MONAI 워크플로우를 지원하고 GLB 형식의 3D 모델 내보내기 및 상세한 통계 분석을 포함한 포괄적인 출력을 제공합니다. 이러한 통합을 통해 의료 연구원과 개발자는 의료 AI 모델의 기본 인프라보다는 분석에 집중할 수 있습니다.
DICOM 분할 API 활용 사례
- CT 스캔에서 117개의 뚜렷한 신체 구조 자동 식별 및 분할.
- 해부학적 시각화 및 수술 계획을 위한 3D GLB 모델 생성.
- 임상 연구 및 데이터 분석을 위한 대규모 DICOM 데이터셋의 배치 처리.
- Openclaw Skills를 사용하여 기존 의료 기술 플랫폼에 AI 기반 방사선학 워크플로우 통합.
DICOM 분할 API 작동 원리
- 사용자는 의료 영상 요청을 위한 기본 인터페이스 역할을 하는 FastAPI 서버를 시작합니다.
- DICOM 파일이 API에 업로드되어 비동기 분할 작업을 트리거합니다.
- 백엔드는 TotalSegmentator 또는 MONAI 모델을 사용하여 볼륨 데이터를 처리합니다.
- 분할 마스크 및 3D 모델이 볼륨 통계와 함께 생성됩니다.
- 클라이언트는 작업 상태를 폴링하고 처리가 완료되면 최종 결과를 검색합니다.
DICOM 분할 API 설정 가이드
이 스킬을 시작하려면 Python 3.8 이상이 설치되어 있는지 확인하십시오. 더 빠른 추론을 위해 CUDA 호환 GPU를 권장합니다.
# 의존성 설치 및 서버 시작
python api_server.py --port 8000
DICOM 분할 API 데이터 스키마 및 분류 체계
이 스킬은 구조화된 파이프라인을 통해 의료 데이터를 관리합니다. 아래는 주요 데이터 조직입니다.
| 구성 요소 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
| 입력 | DICOM | 표준 의료 영상 파일 (CT/MRI) |
| 분할 | NIfTI | 고해상도 복셀 마스크 |
| 시각화 | GLB | 웹 기반 또는 AR 보기를 위한 3D 모델 |
| 메타데이터 | JSON | 작업 상태, 타임스탬프 및 신체 구조 통계 |
DICOM 분할 API 고급 기능
- TotalSegmentator 및 특정 MONAI 장기/종양 모델을 포함한 다중 모델 지원.
- 대규모 의료 볼륨의 효율적인 처리를 위한 비동기 작업 큐잉.
- 프로덕션 환경에서의 빠른 추론을 위한 CUDA 기반 GPU 가속.
- 자동화된 의료 데이터 파이프라인을 위한 Openclaw Skills와의 원활한 통합.
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