VoxelSage：工具增强型 3D CT 分析和模拟器屏蔽的肝脏肿瘤序贯切除规划

术前肝脏肿瘤评估需要分割、物理空间测量、视觉证据和来自相同三维 CT 体积的切除计划。现有工具通常单独处理这些步骤，而语言模型无法可靠地计算 CT 的物理测量结果。为了提供集成的工作流程，我们推出了 VoxelSage，这是一种用于二维和三维可视化、肝脏肿瘤分析和术前切除计划的多模态系统。其双端口架构将语言模型编排与图像计算分开：端口 A 解释请求并选择技能，而端口 B 将它们应用于 CT 卷和分割掩模并返回结构化结果。将物理测量值保留在端口 B 中可以防止大语言模型直接计算它们，并降低伪造数值结果的风险。八种内置技能支持定量分析、视觉证据生成、三维重建、分割细化和顺序切除规划；用户定义的技能可以扩展这些功能。对于序列规划，行为克隆的神经排序器对候选切除目标进行排序，而基于模拟器的屏蔽根据预定义的约束检查它们。在 256 个看不见的模拟器场景中，相对于确定性基线，该方法将平均模拟时间从 34.274 分钟减少到 33.388 分钟（0.886 分钟，2.59%），平均模拟失血量从 300.847 毫升减少到 183.852 毫升（116.995 毫升，38.89%）。这些结果证明了系统集成和模拟器级性能，而不是临床功效或安全性。公共实现可在 https://github.com/ZJUMAI/VoxelSage. 获取