論文の概要: A-IDE : Agent-Integrated Denoising Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16780v1
• Date: Fri, 21 Mar 2025 01:26:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 15:40:10.246339
• Title: A-IDE : Agent-Integrated Denoising Experts
• Title（参考訳）: A-IDE : エージェント・インテグレート・デノナイジング・エキスパート
• Authors: Uihyun Cho, Namhun Kim,
• Abstract要約: textbfAgent-Integrated Denoising Experts (A-IDE) フレームワークを導入し、3つの解剖学的領域特定RED-CNNモデルを統合する。 A-IDEは、RMSE、PSNR、SSIMにおいて単一の統一デノイザに比べて優れた性能を発揮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46040036610482665
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in deep-learning based denoising methods have improved Low-Dose CT image quality. However, due to distinct HU distributions and diverse anatomical characteristics, a single model often struggles to generalize across multiple anatomies. To address this limitation, we introduce \textbf{Agent-Integrated Denoising Experts (A-IDE)} framework, which integrates three anatomical region-specialized RED-CNN models under the management of decision-making LLM agent. The agent analyzes semantic cues from BiomedCLIP to dynamically route incoming LDCT scans to the most appropriate expert model. We highlight three major advantages of our approach. A-IDE excels in heterogeneous, data-scarce environments. The framework automatically prevents overfitting by distributing tasks among multiple experts. Finally, our LLM-driven agentic pipeline eliminates the need for manual interventions. Experimental evaluations on the Mayo-2016 dataset confirm that A-IDE achieves superior performance in RMSE, PSNR, and SSIM compared to a single unified denoiser.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニングに基づく denoising 法の進歩により,低線量CT画像の画質が向上した。 しかし、異なるHU分布と多様な解剖学的特徴のため、単一のモデルは複数の解剖学にまたがる一般化に苦慮することが多い。 この制限に対処するために、意思決定 LLM エージェントの管理の下で、3つの解剖学的領域特化RED-CNN モデルを統合した \textbf{Agent-Integrated Denoising Experts (A-IDE) フレームワークを導入する。 エージェントは、BiomedCLIPからのセマンティックキューを分析し、LDCTスキャンを最も適切な専門家モデルに動的にルーティングする。 このアプローチの3つの大きな利点を強調します。 A-IDEは異質でデータスカースな環境では優れています。 このフレームワークは、複数の専門家にタスクを分散することで、自動的にオーバーフィッティングを防ぐ。 最後に、LLM駆動のエージェントパイプラインは手作業による介入を不要にします。 Mayo-2016データセットの実験的評価により、A-IDEはRMSE、PSNR、SSIMにおいて単一統合デノイザに比べて優れた性能を達成できることを確認した。

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