論文の概要: An Artifact-based Agent Framework for Adaptive and Reproducible Medical Image Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.21936v1
- Date: Tue, 31 Mar 2026 19:28:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-04 02:32:14.14503
- Title: An Artifact-based Agent Framework for Adaptive and Reproducible Medical Image Processing
- Title（参考訳）: 適応的・再現的医用画像処理のための人工物ベースエージェントフレームワーク
- Authors: Lianrui Zuo, Yihao Liu, Gaurav Rudravaram, Karthik Ramadass, Aravind R. Krishnan, Michael D. Phillips, Yelena G. Bodien, Mayur B. Patel, Paula Trujillo, Yency Forero Martinez, Stephen A. Deppen, Eric L. Grogan, Fabien Maldonado, Kevin McGann, Hudson M. Holmes, Laurie E. Cutting, Yuankai Huo, Bennett A. Landman,
- Abstract要約: 医用画像処理の強化を目的としたアーティファクトベースのエージェントフレームワークを提案する。
実地臨床CTとMRIコホートの枠組みについて検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.455908500614314
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Medical imaging research is increasingly shifting from controlled benchmark evaluation toward real-world clinical deployment. In such settings, applying analytical methods extends beyond model design to require dataset-aware workflow configuration and provenance tracking. Two requirements therefore become central: \textbf{adaptability}, the ability to configure workflows according to dataset-specific conditions and evolving analytical goals; and \textbf{reproducibility}, the guarantee that all transformations and decisions are explicitly recorded and re-executable. Here, we present an artifact-based agent framework that introduces a semantic layer to augment medical image processing. The framework formalizes intermediate and final outputs through an artifact contract, enabling structured interrogation of workflow state and goal-conditioned assembly of configurations from a modular rule library. Execution is delegated to a workflow executor to preserve deterministic computational graph construction and provenance tracking, while the agent operates locally to comply with most privacy constraints. We evaluate the framework on real-world clinical CT and MRI cohorts, demonstrating adaptive configuration synthesis, deterministic reproducibility across repeated executions, and artifact-grounded semantic querying. These results show that adaptive workflow configuration can be achieved without compromising reproducibility in heterogeneous clinical environments.
- Abstract（参考訳）: 医用画像の研究は、制御されたベンチマーク評価から実際の臨床展開へと、ますますシフトしている。
このような設定では、分析手法の適用はモデル設計を超えて、データセットを意識したワークフロー設定と前例追跡を必要とする。
したがって、2つの要件が中心となる: \textbf{adaptability}、データセット固有の条件に従ってワークフローを設定し、分析目標を進化させる機能、および \textbf{reproducibility}、すべての変換と決定が明示的に記録され、再実行可能であることを保証する。
本稿では,医療画像処理の強化を目的とした意味層を導入したアーティファクトベースのエージェントフレームワークを提案する。
このフレームワークは、アーティファクト契約を通じて中間出力と最終出力を形式化し、モジュールルールライブラリからワークフロー状態と目標条件の組立を構造化することができる。
実行はワークフロー実行者に委譲され、決定論的な計算グラフの構築とプロビタンス追跡を保存し、エージェントはほとんどのプライバシー制約を満たすためにローカルに動作する。
実世界の臨床CTとMRIコホートに関するフレームワークの評価を行い、適応的な構成合成、反復実行における決定論的再現性、アーティファクト・グラウンドド・セマンティック・クエリーを実証した。
これらの結果から,異種臨床環境における再現性を損なうことなく,適応的なワークフロー構成を実現することが可能であることが示唆された。
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