論文の概要: Scan-do Attitude: Towards Autonomous CT Protocol Management using a Large Language Model Agent
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20270v1
- Date: Wed, 24 Sep 2025 16:04:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.891347
- Title: Scan-do Attitude: Towards Autonomous CT Protocol Management using a Large Language Model Agent
- Title（参考訳）: Scan-do Attitude:大規模言語モデルエージェントを用いた自動CTプロトコル管理に向けて
- Authors: Xingjian Kang, Linda Vorberg, Andreas Maier, Alexander Katzmann, Oliver Taubmann,
- Abstract要約: プロトコル構成要求の解釈と実行を支援するために,LLM(Large Language Model)ベースのエージェントフレームワークが提案されている。
このエージェントは、コンテキスト内学習、命令フォロー、構造化ツールコール機能を組み合わせて、関連するプロトコル要素を特定し、正確な修正を適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.72587188702086
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Managing scan protocols in Computed Tomography (CT), which includes adjusting acquisition parameters or configuring reconstructions, as well as selecting postprocessing tools in a patient-specific manner, is time-consuming and requires clinical as well as technical expertise. At the same time, we observe an increasing shortage of skilled workforce in radiology. To address this issue, a Large Language Model (LLM)-based agent framework is proposed to assist with the interpretation and execution of protocol configuration requests given in natural language or a structured, device-independent format, aiming to improve the workflow efficiency and reduce technologists' workload. The agent combines in-context-learning, instruction-following, and structured toolcalling abilities to identify relevant protocol elements and apply accurate modifications. In a systematic evaluation, experimental results indicate that the agent can effectively retrieve protocol components, generate device compatible protocol definition files, and faithfully implement user requests. Despite demonstrating feasibility in principle, the approach faces limitations regarding syntactic and semantic validity due to lack of a unified device API, and challenges with ambiguous or complex requests. In summary, the findings show a clear path towards LLM-based agents for supporting scan protocol management in CT imaging.
- Abstract（参考訳）: CT(Computed Tomography)におけるスキャンプロトコルの管理には、取得パラメータの調整や再構成の設定、患者固有の方法で後処理ツールの選択などが含まれる。
同時に、放射線学における熟練労働者の不足が増大しているのを観察する。
この問題に対処するため、Large Language Model (LLM)ベースのエージェントフレームワークが提案され、自然言語やデバイスに依存しない構造化されたフォーマットで提供されるプロトコル構成要求の解釈と実行を支援する。
このエージェントは、コンテキスト内学習、命令フォロー、構造化ツールコール機能を組み合わせて、関連するプロトコル要素を特定し、正確な修正を適用する。
システム評価では, エージェントが効率的にプロトコルコンポーネントを検索し, デバイス互換のプロトコル定義ファイルを生成し, ユーザ要求を忠実に実装できることを示す。
原則として実現可能性を示すにもかかわらず、統一されたデバイスAPIがないため、構文的および意味論的妥当性に関する制限と、曖昧で複雑な要求を伴う課題に直面している。
以上より,CT画像におけるスキャンプロトコル管理を支援するLLMエージェントへの明確な道筋が示唆された。
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論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-23T06:57:33Z)
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