i4h-catheter-navigation-setup

โดย nvidia

ตรวจสอบข้อกำหนดของโฮสต์/GPU และ PYTHONPATH สำหรับเวิร์กโฟลว์การนำทางสายสวน ใช้เมื่อถูกขอให้ตั้งค่า ติดตั้ง หรือบูตสแตรป catheter_navigation หรือเมื่อ...

npx skills add https://github.com/nvidia/skills --skill i4h-catheter-navigation-setup

i4h Catheter Navigation - Setup

Purpose

Verify host and GPU requirements, confirm the ./i4h CLI sees the workflow, and run CPU smoke tests. Use when asked to set up catheter navigation or when hitting missing imports, GPU, or slangpy errors.

Base Code

These steps drive the i4h-workflows base code (the workflows/catheter_navigation/ tree). To reuse an existing checkout, set I4H_WORKFLOWS to its path (no clone happens). Otherwise this resolves the current repo, or clones to ~/i4h-workflows - pick that default without prompting. Run every command below from the resolved root:

ROOT="${I4H_WORKFLOWS:-$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null)}"
if [ ! -d "$ROOT/workflows/catheter_navigation" ]; then
  ROOT="${I4H_WORKFLOWS:-$HOME/i4h-workflows}"
  [ -d "$ROOT/workflows/catheter_navigation" ] || git clone https://github.com/isaac-for-healthcare/i4h-workflows "$ROOT"
fi
export I4H_WORKFLOWS="$ROOT"; cd "$ROOT"

Basics

  • Catheter navigation registers via workflows/catheter_navigation/metadata.json and runs through ./i4h run catheter_navigation <mode>.
  • Runtime is package-first: render_drr uses installed fluorosim (python -m fluorosim.examples.render_drr), while interactive_viewport is launched from the local workflow script path in metadata.json.
  • Docker image: workflows/catheter_navigation/docker/Dockerfile (drop --local on ./i4h run to use it).
  • GPU modes need slangpy, Warp, and CUDA; CPU smoke tests do not.

Preflight

command -v python3
command -v git
nvidia-smi
df -h .

Required: Linux x86_64 (Ubuntu 22.04/24.04 tested), NVIDIA GPU (CC >= 7.0), driver compatible with CUDA 12.8, >= 16 GB RAM, >= 20 GB disk.

Run the steps below in order. Each step is a separate bash call; variables persist in the local agent's tmux session.

Step 1 - resolve repo and export paths

REPO_ROOT="${I4H_WORKFLOWS:-$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null)}"; [ -d "$REPO_ROOT/workflows/catheter_navigation" ] || REPO_ROOT="$HOME/i4h-workflows"
WF_ROOT="${REPO_ROOT}/workflows/catheter_navigation"
SIM_ROOT="${WF_ROOT}/scripts/simulation"
export PYTHONPATH="${SIM_ROOT}:${PYTHONPATH:-}"
RUN_DIR="${WF_ROOT}/runs/setup_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)"
mkdir -p "${RUN_DIR}/logs"
ln -sfn "${RUN_DIR}" "${WF_ROOT}/runs/.latest"

Step 2 - verify CLI registration

"${REPO_ROOT}/i4h" modes catheter_navigation 2>&1 | tee "${RUN_DIR}/logs/modes.log"

Step 3 - CPU smoke tests (no GPU)

python3 -m unittest workflows/catheter_navigation/tests/test_fluorosim_smoke.py \
  2>&1 | tee "${RUN_DIR}/logs/smoke.log"

Expected: Ran 7 tests ... OK. Parser error lines in stderr from negative test cases are expected.

Step 4 - optional GPU sanity (synthetic DRR)

Skip if no GPU or slangpy not installed.

"${REPO_ROOT}/i4h" run catheter_navigation render_drr --local \
  --run-args="--output ${RUN_DIR}/drr.png" \
  2>&1 | tee "${RUN_DIR}/logs/render_drr.log"

Verify

test -f "${RUN_DIR}/logs/smoke.log"
grep -q "OK" "${RUN_DIR}/logs/smoke.log"
python3 -c "import fluorosim; print('fluorosim', fluorosim.__file__)"

Prerequisites

  • Repo checkout with workflows/catheter_navigation/ present.
  • Python 3 with numpy; full GPU stack (slangpy, torch CUDA, warp) for render/viewport modes.

Limitations

  • No dedicated setup.sh yet - this skill verifies and documents host requirements; use Docker when host deps are incomplete.
  • Step 4 requires a GPU; Step 3 alone is sufficient for CI-style verification.

Troubleshooting

  • Error: fluorosim import fails - Cause: PYTHONPATH not set. Fix: re-run Step 1; confirm SIM_ROOT exists.
  • Error: ./i4h not found - Cause: not at repo root. Fix: cd "$REPO_ROOT" where ./i4h lives.
  • Error: render_drr fails with slang/GPU - Cause: missing CUDA or slangpy. Fix: use Docker (./i4h run catheter_navigation render_drr without --local) or install deps per README.

Final Response

Report setup status, smoke-test result, optional DRR output path, and recommend the next skill ([[i4h-catheter-navigation-digital-twin]] for patient data, [[i4h-catheter-navigation-viewport]] for interactive demo).

Skills เพิ่มเติมจาก nvidia

compileiq-debug
nvidia
ใช้เมื่อมีบางอย่างผิดปกติ: Search() ค้าง, การประเมินทั้งหมดคืนค่า INVALID_SCORE, คะแนนไม่ดีขึ้น, ทุกคอนฟิกคืนค่าเลขเดียวกัน, ข้อผิดพลาด ptxas…
create-github-pr
nvidia
สร้างคำขอดึงข้อมูล GitHub โดยใช้ gh CLI ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการสร้าง PR ใหม่ ส่งโค้ดเพื่อตรวจสอบ หรือเปิดคำขอดึงข้อมูล คำหลักที่ใช้เรียก -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
สแกน issue อื่นๆ ที่เปิดอยู่เพื่อค้นหาว่า PR ที่กำหนดอาจแก้ไขหรือทำให้เสียโดยไม่ได้ตั้งใจ แสดงผลโอกาสในการแก้ไขที่เกี่ยวข้องและความเสี่ยงที่ขัดแย้งกันพร้อมไฟล์:บรรทัด…
fhir-basics
nvidia
สอนให้เอเจนต์เข้าใจการทำงานของ FHIR R4 API ทรัพยากรที่มีให้ วิธีค้นหาด้วยพารามิเตอร์ค้นหา และวิธีแยกวิเคราะห์รูปแบบการตอบกลับทั้งหมดอย่างถูกต้อง…
compileiq-validate-result
nvidia
ใช้หลังจากที่การค้นหาเสร็จสิ้น และก่อนที่จะอ้างสิทธิ์การเร่งความเร็วหรือจัดส่ง ACF โหลดไฟล์ CSV dump_results แยกผู้สมัคร K อันดับแรก (วัตถุประสงค์เดียว)…
changelog-audit
nvidia
ตรวจสอบ Warp CHANGELOG.md ก่อนปล่อย: กู้คืนรายการที่สูญหาย จัดเรียงตามผลกระทบต่อผู้ใช้ ปรับปรุงภาษาในรายการ จัดบรรทัด และ (ในโหมดสาขาปล่อย) เปรียบเทียบการเพิ่มเวอร์ชัน…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
ดูแล NeMo Relay dynamic plugin loaders, manifests, Rust native SDKs, gRPC worker protocol, Python worker SDK, เอกสาร, การทดสอบ และความครอบคลุมของเวิร์กโฟลว์การเผยแพร่
dgx-diagnose
nvidia
วินิจฉัยปัญหาทั่วไปของ DGX Station GB300 — CUDA ล่ม, การกำหนดเป้าหมาย GPU ผิด, บั๊กคอนเทนเนอร์ vLLM/SGLang, ปัญหาสถานะ MIG, ข้อผิดพลาด NVLink/Fabric Manager,…