論文の概要: A multi-agent system for spine MRI report generation from multi-sequence imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.08897v1
• Date: Mon, 08 Jun 2026 00:50:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.508782
• Title: A multi-agent system for spine MRI report generation from multi-sequence imaging
• Title（参考訳）: マルチシーケンスイメージングによる脊椎MRIレポート生成のためのマルチエージェントシステム
• Authors: Zhiping Xiao, Junwei Yang, Gongbo Sun, Han Zhang, Hanwen Xu, Yi Yao, Zachary D. Miller, William E. King, Mohammed M. Kanani, Jalal B. Andre, Sammy Chu, Ming Zhang, Paul E. Kinahan, Nathan M. Cross, Sheng Wang,
• Abstract要約: 脊椎病理は世界中で痛みと障害の主な原因である。 最近の自動MRI解析の進歩にもかかわらず、マルチシーケンスデータを効果的に組み合わせることは未解決の課題である。 SpineAgentは、マルチシーケンス基盤モデルに基づく、脊椎MRIレポート生成のためのマルチエージェントフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.179616037269952
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Spinal pathology is a leading cause of pain and disability worldwide. Spine MRI is central to clinical evaluation, yet its interpretation remains complex and time-consuming, requiring integration of information across multiple imaging sequences and anatomical regions. Despite recent advances in automated MRI analysis, effectively combining multi-sequence data while preserving sequence-specific diagnostic information remains an open challenge. Here we present SpineAgent, a multi-agent framework for spine MRI report generation built upon a multi-sequence foundation model trained on routine clinical data from 32,047 patients and 453,683 MRI series, comprising a total of 13,441,191 MRI slices. To accommodate diverse modalities of sequences, we first pre-train two DINOv3-based encoders separately on T1- and T2-weighted sequences. We then introduce a continual training strategy that learns a synthesizer to embed images of other sequences using the T1 and T2 encoders, producing patient-level embedding that integrates various signals across MRI sequences. Using these embeddings, SpineAgent achieves state-of-the-art performance, and demonstrates strong generalizability under cross-manufacturer and cross-cohort evaluation. Beyond classification, SpineAgent enables pathology localization by identifying findings-relevant slices and segmenting pathological regions. It also supports multimodal image-report retrieval, providing a solid foundation for scalable and explainable MRI report generation. We further integrate these validated capabilities of SpineAgent into 37 specialized agents. Finally, we incorporate their outputs as structured tokens within a Medical Report Agent trained end-to-end for report generation. Through both automated metrics and expert evaluation by five radiologists, SpineAgent achieves leading performance in spine MRI report generation.
• Abstract（参考訳）: 脊椎病理は世界中で痛みと障害の主な原因である。 spine MRIは臨床評価の中心であるが、その解釈は複雑で時間を要するため、複数の画像シーケンスと解剖学的領域の情報を統合する必要がある。 自動MRI解析の最近の進歩にもかかわらず、シーケンス固有の診断情報を保存しながら、複数のシーケンスデータを効果的に組み合わせることは、未解決の課題である。 SpineAgentは, 約13,441,191個のMRIスライスを含む32,047人の患者と453,683個のMRIシリーズの定期的な臨床データに基づいて訓練された多系列基礎モデルに基づいて構築された, 脊椎MRIレポート生成のためのマルチエージェントフレームワークである。 まず,T1-およびT2-重み付き配列上で2つのDINOv3ベースのエンコーダを個別に事前訓練した。 次に、T1エンコーダとT2エンコーダを用いて、他のシーケンスの画像を埋め込むシンセサイザーを学習し、MRIシーケンス間で様々な信号を統合する患者レベルの埋め込みを生成する連続的なトレーニング戦略を導入する。 これらの埋め込みを用いて、SpineAgentは最先端の性能を達成し、クロスマニュファクチャラーおよびクロスコホート評価の下で強力な一般化性を示す。 分類以外にも、SpineAgentは所見関連スライスを同定し、病理領域をセグメント化することで、病理の局在を可能にする。 また、マルチモーダルなイメージレポート検索をサポートし、スケーラブルで説明可能なMRIレポート生成の基盤を提供する。 我々は、SpineAgentのこれらの検証された能力を37の特殊エージェントに統合する。 最後に、医療報告エージェントがレポート生成のために訓練したエンドツーエンドに、それらの出力を構造化トークンとして組み込む。 SpineAgentは5人の放射線技師による自動測定と専門家による評価の両方を通じて、脊椎MRIレポート生成において先行的なパフォーマンスを実現している。

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