# nv-segment-ctmr

Запускает NV-Segment-CTMR на NIfTI-объёмах КТ или МРТ и сохраняет карту меток вместе с JSON-отчётом. Для клинической трактовки не годится.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 1800 установок · ★ 3735
- Автор: NVIDIA MedTech Team
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/NVIDIA/skills/tree/HEAD/skills/nv-segment-ctmr/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/nv-segment-ctmr

## Что делает

Скилл оборачивает апстрим-бандл NVIDIA-Medtech/NV-Segment-CTMR и не переписывает инференс VISTA3D заново. Он вызывает документированную точку входа `python -m monai.bundle run`, а потом разбирает получившуюся NIfTI-карту меток. Вход — `ct_or_mr_volume`, выходы — `label_map` и `result_json`. Режимы: CT_BODY, MRI_BODY, MRI_BRAIN; для MRI_BRAIN вход должен уже пройти апстримную предобработку мозга.

Основной скрипт — `scripts/run_ctmr.py`. Аргументы: путь к образу, `--output-dir OUT_DIR`, `--modality` и необязательный `--label-prompts IDS`. Если хост-агент умеет `run_script`, вызывайте `run_script("scripts/run_ctmr.py", args=[...])`, иначе — обычную команду Bash. Результаты пишутся в указанную вами папку, модель может кэшироваться в `~/.cache/huggingface/`, а при настройке скрипт обращается к github.com и huggingface.co. Перед сменой аргументов или проверок прочитайте `skill_manifest.yaml`.

Нужны GPU/CUDA, если так объявлено в манифесте, и Python-пакеты из `runtime.side_effects.pip_packages`. Переменная `NV_SEGMENT_CTMR_ROOT` задаёт доверенный чекаут апстрима, `CUDA_VISIBLE_DEVICES` ограничивает видимые GPU. Не подставляйте вместо обёртки самодельную реализацию: расхождение версий пакетов с манифестом ломает запуск на импортах. Никаких клинических, диагностических и регуляторных выводов скилл не даёт, и применять его для клинической интерпретации или автономной диагностики нельзя.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nv-segment-ctmr -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/nv-segment-ctmr/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/nv-segment-ctmr/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nv-segment-ctmr -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/nv-segment-ctmr/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nv-segment-ctmr -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/nv-segment-ctmr/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install NVIDIA/skills nv-segment-ctmr
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/nv-segment-ctmr/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nv-segment-ctmr -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/NVIDIA/skills --path skills/nv-segment-ctmr
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/nv-segment-ctmr/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nv-segment-ctmr -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/NVIDIA/skills/tree/HEAD/skills/nv-segment-ctmr/SKILL.md

## Когда брать
- получить карту меток из КТ-объёма в формате NIfTI
- прогнать МРТ-снимок через VISTA3D без ручной сборки пайплайна
- сохранить JSON-отчёт о запуске вместе с результатом сегментации
- проверить вывод обёртки на соответствие схеме до того, как считать его доказательством
- воспроизвести запуск в чистом окружении по документированной команде

## Примеры запросов агенту
- Запусти nv-segment-ctmr на `scan.nii.gz`, модальность CT_BODY, результаты в `out_run1`
- Сегментируй `brain_mri.nii.gz` в режиме MRI_BRAIN и покажи, что попало в result_json
- Прогони `scripts/run_ctmr.py` с `--label-prompts` и проверь, что карта меток не пустая

## Похожие
- [list-segment-builder](https://affpapa.org/nevibecode/skills/list-segment-builder.md) — скилл · 1000 установок
- [imaging-data-commons](https://affpapa.org/nevibecode/skills/imaging-data-commons.md) — скилл · 1900 установок
- [medical-imaging-review](https://affpapa.org/nevibecode/skills/medical-imaging-review.md) — скилл · 691 установка
- [safe-debug](https://affpapa.org/nevibecode/skills/safe-debug.md) — скилл · 335000 установок
- [pydicom](https://affpapa.org/nevibecode/skills/pydicom.md) — скилл · 1900 установок
- [indexion-segment](https://affpapa.org/nevibecode/skills/indexion-segment.md) — скилл · 4900 установок

Из того же набора: [nvidia/skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/nvidia/skills.md) — 178 карточек

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md