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A Multi-Agent Framework for Explainable Brain Tumour Instance Segmentation and Clinical Report Generation Using ASIO-Optimised YOLO Architectures

Ce document présente un nouveau cadre multi-agents qui intègre des architectures YOLO optimisées par ASIO (v8, v11 et 26) à des agents LLM pilotés par Qwen afin de parvenir à une segmentation d'instance de tumeurs cérébrales de haute précision ainsi qu'à une génération de rapports cliniques automatisée et explicable avec une latence d'inférence rapide.

Auteurs originaux : Shrikant Manikarao Mahindrakar, Yudhishthir Raut, Snehankita Majalekar, Kamlesh Arun Meshram, Sagar Dhanraj Pande, Vivek Jog

Publié 2026-09-28
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Auteurs originaux : Shrikant Manikarao Mahindrakar, Yudhishthir Raut, Snehankita Majalekar, Kamlesh Arun Meshram, Sagar Dhanraj Pande, Vivek Jog

Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète

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