i4h-catheter-navigation-setup

bởi nvidia

Xác minh các yêu cầu về host/GPU và PYTHONPATH cho quy trình điều hướng ống thông. Dùng khi được yêu cầu thiết lập, cài đặt hoặc khởi tạo catheter_navigation, hoặc khi…

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).

Thêm skills từ nvidia

compileiq-debug
nvidia
Sử dụng khi có điều gì đó không ổn: Search() bị treo, tất cả các đánh giá đều trả về INVALID_SCORE, điểm số không cải thiện, mọi cấu hình đều trả về cùng một số, lỗi ptxas…
create-github-pr
nvidia
Tạo pull request GitHub bằng cách sử dụng gh CLI. Sử dụng khi người dùng muốn tạo PR mới, gửi mã để xem xét, hoặc mở pull request. Từ khóa kích hoạt -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
Quét các vấn đề đang mở khác để tìm những vấn đề mà một PR nhất định có thể sửa hoặc vô tình làm hỏng. Đưa ra các cơ hội sửa lỗi liền kề và rủi ro mâu thuẫn với file:dòng…
fhir-basics
nvidia
Dạy các tác nhân cách hoạt động của API FHIR R4, những tài nguyên có sẵn, cách truy vấn chúng với tham số tìm kiếm, và cách phân tích chính xác tất cả các định dạng phản hồi…
compileiq-validate-result
nvidia
Sử dụng SAU KHI tìm kiếm hoàn tất và TRƯỚC KHI yêu cầu tăng tốc hoặc gửi ACF. Tải tệp CSV dump_results, trích xuất các ứng viên top-K (đơn mục tiêu)…
changelog-audit
nvidia
Kiểm tra Warp CHANGELOG.md trước khi phát hành: khôi phục các mục bị mất, sắp xếp theo tác động người dùng, tinh chỉnh ngôn ngữ mục, xuống dòng và (chế độ nhánh phát hành) so sánh bump…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
Duy trì các bộ nạp plugin động NeMo Relay, tệp kê khai, SDK gốc Rust, giao thức worker gRPC, SDK worker Python, tài liệu, kiểm thử và phạm vi quy trình phát hành
dgx-diagnose
nvidia
Chẩn đoán các sự cố thường gặp của DGX Station GB300 — lỗi CUDA, nhắm sai GPU, lỗi container vLLM/SGLang, vấn đề trạng thái MIG, lỗi NVLink/Fabric Manager,…