用途：该技能提供使用 pydicom 处理 DICOM（医学数字成像与通信）文件的指导，适用于医学影像文件读取、元数据提取与修改、像素数据提取与图像处理、研究或数据共享前的匿名化、转换为常规图像格式、压缩数据解压、DICOM 序列与结构化报告、多层体积重建以及 PACS 集成。不适用于查找下载公开肿瘤影像集合、全切片病理图像预处理、临床影像或 EHR 数据集上的机器学习训练、ECG/EEG/EDA 生理波形处理。
主要能力：读取 DICOM 文件并访问元数据（属性或标签方式）；提取像素数组、处理彩色与多帧图像、应用 VOI LUT 窗宽窗位；将 DICOM 转为 PNG/JPEG/TIFF；修改、添加、删除数据元素；匿名化去除或替换 PHI 并移除私有标签；从零创建 DICOM 文件；压缩与解压缩（RLE、JPEG-LS、JPEG 2000 等）；处理嵌套序列；按位置或实例号排序切片并重建 3D 体积。
使用方式：安装 pydicom 3.x 及依赖，如 uv pip install "pydicom>=3.0"、pillow、numpy、matplotlib；压缩处理可加装 pylibjpeg 系列、python-gdcm、pyjpegls。核心调用为 pydicom.dcmread() 读取，ds.pixel_array 取像素，ds.save_as() 保存。pydicom 3.0 将像素 API 迁至 pydicom.pixels，如 from pydicom.pixels import apply_voi_lut、convert_color_space；ds.save_as(path, enforce_file_format=True) 替代旧参数；新增 ds.set_pixel_data()、ds.compress()、ds.decompress()。技能附带 scripts/anonymize_dicom.py、dicom_to_image.py、extract_metadata.py 等脚本，以及 common_tags.md、transfer_syntaxes.md 参考。
限制：匿名化标签列表只是起点，标识符还可能藏在日期、UID、序列、自由文本和烧录像素中，对外发布应依据 DICOM PS3.15 Annex E 使用 deid 或 dicognito 等专用工具并人工复核。pydicom 3.0 仅能编码 RLE Lossless、JPEG-LS、JPEG 2000，JPEG Baseline 与 JPEG Lossless 仅支持解码。大序列可能内存不足，需迭代处理或降采样。具体收费、平台与效果资料暂未提供。