EEG-to-Report框架的主要目标是什么？
该框架旨在通过浏览器端标注和特征文本构建，将常规脑电图审查流程与AI就绪数据集生成相结合，为训练多模态EEG语言模型提供结构化的特征-文本监督。
EEG-to-Report: An Annotation and Feature-Text Framework for Training Language Models on Clinical EEG
（翻译）EEG-to-Report：用于训练临床脑电图语言模型的标注与特征文本框架
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2608.26153: EEG-to-Report: An Annotation and Feature-Text Framework for Training Language Models on Clinical EEG
AI 摘要
该论文提出EEG-to-Report框架，这是一个基于浏览器的标注与特征文本框架，将常规脑电图审查与AI数据集构建相结合。它支持多格式EEG导入、通道标准化、交互式查看器及多模态标注，提取频谱、时间、熵、Hjorth、连通性和尖峰描述符，生成对齐的特征文本对以训练多模态EEG语言模型，并提供基于卷积网络与大语言模型的自动报告模块。
AI 问答
EEG-to-Report如何生成候选报告？
框架中的自动报告模块通过集成卷积网络与大语言模型，基于标注的多模态特征生成临床叙述草稿，供神经科医生审核编辑。
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