EviGround-CT: LLM이 생성한 흉부 CT 보고서의 검증을 위한 문장에서 볼륨으로의 접지

arXiv:2610.33038v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 언어 모델(LLMs)이 생성한 흉부 컴퓨터단층촬영(CT) 보고서는 영상에서 국소적 근거가 없는 양성 소견을 기술할 수 있다. 우리는 보고서 생성 후 이러한 소견을 검증하기 위해 EviGround-CT를 제안한다. 결정론적 추출기가 양성 소견 문장을 식별하고, 3D 기반 그라운딩 모델이 각 문장에 대한 근거 마스크를 예측한다. 전체 문장을 활용함으로써 그라운딩 쿼리에 해부학적 위치, 편측성 및 서술적 수식어를 유지할 수 있다. 우리는 CT-RATE에서 보고서 생성을 평가하고, 별도로 확보한 ReXGroundingCT 하위 집합 100건을 대상으로 그라운딩과 검증을 수행하였다. 이용 가능한 주석을 바탕으로, 문장 기반 검증을 적용한 결과, 근거 기반 정확도(ESP)는 추출된 137개의 관련 소견에서 0.263에서 0.365로 상승하였다.