QCAgent：用于从全切片图像生成可控病理报告的智能体框架
计算机视觉与模式识别
2026-03-03 v1
摘要
最近的病理报告生成方法从全切片图像（WSI）中能够产生切片级别的诊断描述，但无法将细粒度陈述 grounded 在局部视觉证据上。此外，它们缺乏对所需诊断细节以及如何验证它们的控制能力。受启发于新兴的智能体分析范式和病理生物学家Selective examine multiple fields of view 的诊断工作流程，我们提出了 QCAgent 框架，用于从 WSI 生成可控病理报告。该框架的核心创新包括：（i）它整合了由用户定义的检查清单指导的定制化批判机制，以指定所需的诊断细节和约束；（ii）它基于批判反馈和文本-图块语义检索重新识别 WSI 中的信息区域，一个迭代丰富和协调报告的过程。实验表明，通过使报告要求显式地、约束感知地、通过基于证据的细化进行可验证，QCAgent 能够从 WSI 生成可控的、临床上有意义且覆盖面广的病理报告。
引用
@article{arxiv.2603.01647,
title = {QCAgent: An agentic framework for quality-controllable pathology report generation from whole slide image},
author = {Rundong Wang and Wei Ba and Ying Zhou and Yingtai Li and Bowen Liu and Baizhi Wang and Yuhao Wang and Zhidong Yang and Kun Zhang and Rui Yan and S. Kevin Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.01647},
year = {2026}
}