יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

תיאור מבוסס-מושגים עם המקומיות הנגזרת מהזמנת-משאלות לצורך ייצור דיווחים מבורגרים

Concept-Grounded Reasoning with Prompt-Driven Localization for Interpretable Structured Report Generation
מאמר זה מציג פרקטיקה חדשה לייצור דיווחים מבורגרים בעזרת רכיבי ראייה והמקומיות הנגזרת מהזמנת-משאלות. הפרקטיקה, שנקראת CORAL, משתמשת במודלי סגמנטציה רפואיים ובמודלי קונספט-בוטלנק, ומציגה תוצאות טובות יותר בהשוואה למודלים כלליים ורפואיים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.15334v1 Announce Type: cross Abstract: Medical imaging modalities such as ultrasound and X-ray are widely used in clinical practice, where diagnosis follows a structured, evidence-driven workflow aligned with standardized criteria. While multimodal large language models (MLLMs) show promise for automated medical report generation, most existing systems rely on end-to-end multimodal fusion without modeling clinically defined intermediate attributes, leading to limited grounding and interpretability. To address this issue, we propose CORAL (COncept-grounded ReAsoning with Localization), a multimodal framework that integrates spatial grounding and concept-level supervision into a unified reasoning process. CORAL employs a prompt-driven medical segmentation model to localize lesions
קרא במקור המקורי