论文报告句子级3D定位核验可提升CT报告阳性发现的证据支持率。
资讯摘要
论文提出EviGround-CT，用于在LLM生成胸部CT报告后核验阳性发现是否有影像证据。方法用确定性提取器找出阳性发现句，再由3D定位模型为每句预测证据掩码，并保留整句中的解剖位置、侧别与描述修饰语。作者在CT-RATE上评估报告生成，在100例ReXGroundingCT子集上评估定位与核验；在137条范围内阳性发现上，证据支持精确率由0.263升至0.365，无支持阳性发现率由0.737降至0.635。
要点速读
- 论文提出EviGround-CT，用3D定位模型为报告中的阳性发现句预测证据掩码，以核验LLM生成内容是否有影像依据。
- 在137条范围内阳性发现上，句子级定位核验使证据支持精确率从0.263升至0.365，无支持阳性发现率从0.737降至0.635。
- 配对病例级bootstrap的ESP差值为+0.102（95%置信区间[0.028, 0.181]）；预测掩码可与CT一同查看。
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采集于 2026/10/28 08:00:17（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。