CARVIS, görüntüden rapora bir akış oluşturur
Segmentasyon, anatomik eşleme, soru-cevap ve raporlama bileşenleri tek bir veri akışıyla birbirine bağlanır. Her bileşen ayrıştırılabilir; dil modeli devre dışı bırakıldığında bile deterministik katmanın çıktısı geçerliliğini korur.
Altı temel modül
Segmentasyon
nnU-Net çerçevesi üzerinde her organ alanı için ayrı bir model dağıtılır. Beyin için BraTS protokolünde çoklu-modaliteli MR (FLAIR, T1, T1ce, T2); karaciğer için abdominal BT; akciğer için MSD Task06 üzerinde eğitilmiş toraks BT modeli. Ön-işleme, patch-tabanlı sliding-window inference ve son-işleme (bağlı bileşen birleştirme, belirsizlik haritası) adımlarını kapsar.
Anatomik lokalizasyon
Beyin için Harvard-Oxford atlasının MNI152 uzayına kayıt edilmiş versiyonu; karaciğer için anatomik anchor temelli (IVC, falsiform ligament, hepatik venler, safra kesesi fossası) centroid heuristik; akciğer için lob bazlı haritalama. Düşük atlas güveninde rapor dili otomatik olarak hedge ifadelerle yumuşatılır.
Karar dalları
Akış üç anahtar düğümde dallanır: maske geçerli mi (değilse reject), atlas güveni yeterli mi (düşükse soften wording), soru yüksek-risk mi (öyleyse guardrail). Bu yapı, kötü segmentasyon üzerinden iç-tutarlı ama yanıltıcı rapor üretimini engeller.
patient_context — paylaşılan veri
Bağlam yükleme aşamasında oluşturulan patient_context yapısı (Hasta ID, yaş, cinsiyet, tarama tarihi, modalite) tüm bileşenler tarafından okunur/yazılır. Tek vaka boyunca segmentasyon, atlas eşleme ve Q&A bileşenleri aynı veriyi görür.
Bağlam-kilitli soru-cevap
Vaka için üretilen yapılandırılmış patient_context ile Qwen2.5-7B-Instruct (GGUF, q4_k_m) modeli, gömülü llama.cpp sunucusu üzerinden tamamen yerel çalıştırılır. Yüksek-risk sorular guardrail dalına yönlendirilir, model serbest geri-getirme yapmaz.
Hibrit raporlama
Rapor iskeleti deterministik üretilir: Clinical Context, Findings, Impression, Limitations, Suggested Clinical Correlation ve Disclaimer bölümleri sabit. Dil modeli yalnızca anlatım akışını sağlar; sayısal bulgular ve uyarılar şablon tarafından yerleştirilir.
Unity XR Görüntüleyici
Akışın çıktısı VR/AR modlarında üç boyutlu olarak incelenebilir. Tümör maskesi, anatomik referans katmanı ve metrik etiketleri sahnede birlikte sunulur; eğitim ve hekimler-arası tartışma için tasarlanmıştır.
Çevrimdışı dağıtım
Tüm bileşenler Electron tabanlı bir masaüstü uygulaması içinde çalışır. Klinik veriler kurum ağı dışına çıkmaz; bulut bağlantısı gerekli değildir. Her bileşen sürüm-kilitli olarak donmuştur, aynı vakada tekrarlanabilir sonuç üretir.
Sistem yeni bir segmentasyon mimarisi önermez ve modelleri yeniden eğitmez. Mevcut nnU-Net çıktılarını klinik karar destek akışının başlangıç katmanı olarak kullanır.