基于证据的心动图智能体-验证者推理
计算机视觉与模式识别
2026-04-09 v1
摘要
心动图在心血管疾病的筛查与诊断中发挥重要作用。然而，由于心脏动态复杂和视角异质性强，自动化智能心动图数据分析仍具有挑战性。近年来，视觉语言模型（VLM）为构建临床决策支持系统的超声理解提供了新的途径。然而，大多数现有方法将此任务直接表述为从视频和问题到答案的映射，容易受模板捷径和伪证解释的影响。为此，我们提出EchoTrust，一种基于证据的Actor-Verifier框架，用于心动图VLM智能体的可靠推理。EchoTrust产生结构化的中间表示，随后由不同角色进行分析，实现针对高风险临床应用的更可靠和可解释的决策。
引用
@article{arxiv.2604.06347,
title = {Evidence-Based Actor-Verifier Reasoning for Echocardiographic Agents},
author = {Peng Huang and Yiming Wang and Yineng Chen and Liangqiao Gui and Hui Guo and Bo Peng and Shu Hu and Xi Wu and Tsao Connie and Hongtu Zhu and Balakrishnan Prabhakaran and Xin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.06347},
year = {2026}
}
备注
cvprw 2026(AIMS)