저선량 CT 영상의 진단 품질 저하 문제를 해결하기 위해, LLM 기반의 영상 품질 평가 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 잡음, 흐림, 대비 손실과 같은 저하 요소에 대한 수치 점수와 텍스트 설명을 생성합니다. 또한, 제로샷 접근 방식부터 메타데이터 통합 및 오류 피드백에 이르기까지 다양한 추론 전략을 체계적으로 연구하여 각 방법의 성능 기여도를 입증했습니다. 그 결과, 높은 상관 관계의 점수와 해석 가능한 출력을 제공하여 임상 워크플로우에 가치를 더합니다.
