我们开展了一项研究，利用 OpenAI GPT-4o 的多模态功能，自动从牙科全景 X 光片中生成颌骨囊肿诊断结果。为了提高准确性，我们开发并验证了结构化输出自校正循环 (SLSO) 框架。SLSO 框架包含 10 个步骤，包括图像输入和分析、结构化数据生成、牙号提取和一致性检查、出现差异时的迭代再生、诊断结果生成以及后续的结构化和一致性验证。该框架已应用于 22 例颌骨囊肿病例。我们将结果与现有的思路链 (CoT) 方法在七个评估标准上进行了比较：透明度、内部结构、边界、牙根吸收、牙齿移动、与其他结构的关系以及牙齿数量。SLSO 框架提高了多个标准的输出准确率，尤其是在牙齿数量（66.9%）、牙齿移动（33.3%）和牙根吸收（28.6%）方面。在成功的病例中，经过最多五次再生后即可获得一致的结构化输出。
