arXiv cs.AI·66 天前★ 3
EEG-to-Report：临床脑电图语言模型训练框架
原文标题：EEG-to-Report: An Annotation and Feature-Text Framework for Training Language Models on Clinical EEG
重要度 3/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
- 问题
- 临床 EEG 报告仍靠人工，现有软件不产出训练语言模型所需的结构化监督数据。
- 方法
- 浏览器端注释与特征-文本框架，整合多格式 EEG、交互查看器与多模态注释层。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 为多模态 EEG 语言模型提供可复用的数据生产管线，偏基础设施价值。
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原始标题：EEG-to-Report: An Annotation and Feature-Text Framework for Training Language Models on Clinical EEG
AI 中文标题：EEG-to-Report：临床脑电图语言模型训练框架
来源：arXiv cs.AI · 发布于 66 天前
分类：学术研究 · AI 重要度：★ 3（3）
标签：脑电图 / 医学AI / 多模态 / 数据标注
关键词：EEG / multimodal / annotation
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