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Agentic AI 框架整合肝脏病灶分割与报告生成

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AI 综述

Fatma Ahmed Mansour、Rahatara Ferdousi 和 Manar Fathy Elshenawy 提出一种循证 Agentic AI 框架，将肝脏及病灶分割、确定性定量分析与结构化放射学报告生成整合到同一工作流中。框架由大语言模型组织测量结果，并通过数值一致性检查保障报告内容的可追溯性。在 51 例 LiTS 数据上，分割模型的肝脏 Dice 系数达到 0.947，病灶敏感度为 75.6%，阳性预测值为 68.9%。此外，研究对 25,494 份 MERLIN 报告进行探索性筛查，发现其中 10,208 份（40.0%）涉及肝脏异常。

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最新进展10月28日 12:00

智能体 AI 工作流实现肝脏病灶分割与结构化放射学报告生成

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10月28日

12:00
arXiv · Machine Learning
智能体 AI 工作流实现肝脏病灶分割与结构化放射学报告生成
研究提出一种循证智能体 AI 框架，将肝脏及病灶分割、确定性定量分析与结构化放射学报告生成相结合。基于 51 例 LiTS 数据，分割模型的肝脏 Dice 系数达到 0.947，病灶敏感度为 75.6%，阳性预测值为 68.9%。该框架利用大语言模型组织测量结果，并通过数值一致性检查确保报告可追溯。