EEG-to-Report: An Annotation and Feature–Text Framework for Training Language Models on Clinical EEG
Das Paper stellt EEG-to-Report vor, ein browserbasiertes Framework, das die klinische EEG-Annotation durch die Integration von Multi-Format-Datenerfassung, interaktiver Visualisierung und automatisierter Merkmalsextraktion optimiert, um strukturierte Feature-Text-Paare für das Training multimodaler Sprachmodelle und die Erstellung automatisierter klinischer Berichte zu generieren.