胸片常用于确认导管、管道等支撑装置的位置。现有图像模型多返回标签或分割结果，报告处理系统只能结构化文本，缺乏图像几何信息。本文提出一种不确定性感知的临床知识图谱，将装置实例、尖端估计、放置评估、来源、报告事件和时间关联分别建模为相互连接的证据。我们在RANZCR CLiP测试库中使用已保存的预测进行评估，数据包括30,083例、3,255名患者，跨五个不重叠的外部折。图谱构建器生成了914,632个B7证据节点和884,549条类型化关系。所有118,647个B7预测装置节点保留尖端协方差、放置概率、片段来源和片段计数，而直接的B2基线不包含这些字段。我们进一步定义了类型化数据合约、不确定性表示、弃权规则、报告‑图像对齐以及纵向查询机制，以便将图谱扩展到带报告的队列。本文的图谱物化分析为事后描述性研究，未验证报告对齐、纵向性能或临床价值，但展示了一个可复现的、保留证据的AI推理基础。
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