arXiv 提出 EviGround-CT：核查 LLM 生成胸部 CT 报告
原文标题：EviGround-CT: Sentence-to-Volume Grounding for Verifying LLM-Generated Chest CT Reports
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EviGround-CT 在报告生成后核查阳性发现，用确定性抽取器识别阳性句子，再由 3D 定位模型为每句预测证据掩码。在 137 个范围内阳性发现上，证据支持精确率从 0.263 提升至 0.365，无支持阳性发现率从 0.737 降至 0.635，预测掩码可与 CT 影像一同检视。
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EviGround-CT在报告生成后核查阳性发现，证据支持精确率从0.263升至0.365
- •流程为：确定性抽取器识别阳性发现句子，再由3D定位模型为每句预测证据掩码
- •用完整句子做定位查询，保留解剖位置、左右侧与描述修饰语
- •在137个范围内阳性发现上，证据支持精确率从0.263提升至0.365，无支持阳性发现率从0.737降至0.635
- •配对病例级bootstrap的ESP差值为+0.102（95%置信区间[0.028,0.181]）
- •报告生成在CT-RATE上评估，定位与核查在留出的100例ReXGroundingCT子集上评估
为什么重要：为LLM生成的影像报告增加可核查的空间证据，把「说了什么」与「影像哪里支持」绑定，对临床采用这类报告是必要的一步。
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