자유 텍스트 형태의 심장 자기공명영상(CMR) 보고서를 감사 가능한 구조화된 데이터로 변환하는 것은 코호트 구성, 종단적 관리 및 임상 의사 결정 지원에 여전히 병목 현상을 일으키고 있습니다. 우리는 자유 텍스트 CMR 보고서를 구조화된 데이터로 변환하고 품질 관리를 위해 필드별 신뢰도를 할당하는 경량 프레임워크인 CMR-EXTR을 제시합니다. 교사-학생 증류(teacher-student distillation) 파이프라인은 수동 주석 작업을 제한하면서 완전한 오프라인 추론을 가능하게 합니다. 불확실성(Uncertainty)은 세 가지 상호 보완적인 원칙—분포 개연성(distribution plausibility), 샘플링 안정성(sampling stability), 그리고 교차 필드 일관성(cross-field consistency)—을 통합하여 인간 검토가 필요한 부분을 분류합니다. 실험 결과, CMR-EXTR은 99.65%의 변수 수준 정확도를 달성하여 신뢰할 수 있는 추출과 정보 제공적인 신뢰 점수를 모두 입증했습니다. 저희가 아는 한, 이는 신뢰도 추정 기능이 통합된 최초의 CMR 특화 추출 시스템입니다. 코드는 https://github.com/yuyi1005/CMR-EXTR에서 이용 가능합니다.