論文の概要: ScienceBuddy-PV: A Verifier-Governed Recursive Improvement Protocol for Panvascular Intervention Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.14523v1
- Date: Sat, 10 Oct 2026 03:35:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-15 21:06:15.061548
- Title: ScienceBuddy-PV: A Verifier-Governed Recursive Improvement Protocol for Panvascular Intervention Research
- Title（参考訳）: ScienceBuddy-PV: 血管インターベンション研究のための検証基準付き再帰的改善プロトコル
- Abstract要約: ScienceBuddyはScienceBuddyのデザインを、構造化されたエビデンス台帳、デバイス容器、禁断契約、障害銀行の維持を通じて、血管介入の研究に適合させる。
我々は、ARCADE構文と狭窄タスクを別々に使用して、完全なエージェントシステムではなく、固定されたコンポーネントを監査する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.439532348359288
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: ScienceBuddy-PV adapts the ScienceBuddy recursive-in-recursive design to panvascular intervention research through a structured evidence ledger, device-vessel ontology, abstention contract and retained failure bank. Recursive harness optimization and outer-loop model learning, including reinforcement learning, are specified but not executed. We audit a fixed component, rather than the complete agent system, using separate ARCADE syntax and stenosis tasks (1,000 training, 200 validation and 300 test images per task). A shared task-masked convolutional model was trained once per representation setting; its parameters and the heuristic support gate were then held fixed, with the stenosis threshold selected on validation data. On the locked test sets, syntax Dice was 0.475 (95% CI 0.459-0.490) and stenosis Dice was 0.231 (95% CI 0.214-0.249). Stenosis pixel AUROC was 0.957 and AUPRC was 0.180 at prevalence 0.00975. The gate accepted 76.7% of stenosis-frame outputs versus 100% for a score-only comparator. In a constructed mask audit, it accepted 44.3% of reference candidates and rejected 55.7%, exposing the cost of abstention. Acceptance does not establish correctness or clinical safety. This public-data component audit makes support and abstention measurable and provides a reproducible protocol for future collaborative agent studies. It does not demonstrate recursive improvement, patient-level validity or clinical device recommendations.
- Abstract（参考訳）: ScienceBuddy-PVはScienceBuddyの再帰的再帰的設計を、構造化されたエビデンス台帳、デバイス-容器オントロジー、禁断契約、障害銀行を通じて、血管介入の研究に適用する。
再帰的ハーネス最適化と強化学習を含む外ループモデル学習は特定されるが実行されない。
ARCADE構文と狭窄タスク(1,000のトレーニング,200のバリデーション,300のテストイメージ)を用いて,完全なエージェントシステムではなく,固定されたコンポーネントを監査する。
そのパラメータとヒューリスティック支持ゲートを固定し,検証データから狭窄閾値を選択した。
ロックされたテストセットでは、Diceの構文は0.475(95% CI 0.459-0.490)、狭窄Diceは0.231(95% CI 0.214-0.249)であった。
AUROCは0.957で、AUPRCは0.0180で0.00975であった。
このゲートは76.7%の狭窄フレーム出力を受け入れたが、スコアのみのコンパレータは100%であった。
建設されたマスク監査において、44.3%の基準候補を受け入れ、55.7%を拒絶し、棄権のコストを露呈した。
受け入れは、正確性や臨床的安全性を確立しない。
この公開データコンポーネント監査は、将来の協調エージェント研究のための再現可能なプロトコルを提供する。
再帰的な改善、患者レベルの妥当性、臨床機器の推奨は示さない。
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