エンドツーエンドのエージェント型システムに向けた統合超音波インテリジェンス
arXiv cs.CV / 2026/4/21
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要点
- 本論文では、多臓器・多視点・多デバイス・複数タスクにまたがる、汎化性の高い臨床用超音波インテリジェンスを目指すUSTriという三段階パイプラインを提案する。
- ステージIでは、普遍的な汎用モデル（USGen）を学習し、デバイスやプロトコルのばらつきに頑健な転移可能な超音波の事前知識を獲得させる。
- ステージIIでは、USGenを凍結してデータセット固有のヘッド（USpec）を微調整することで、ドメインシフト下でもタスク整合性能を高めつつ、タスク間干渉による不安定化を抑える。
- ステージIIIではUSAgentを導入し、スペシャリストをオーケストレーションして段階的推論を行い、決定論的な構造化レポートを生成する（臨床医のワークフローを模倣）。
- FMC_UIA検証セットで、4タスク種別・27データセットにわたり総合最高性能を達成し、定性的結果でも高精度かつ解釈可能な構造化レポートが示される。
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