EEG-to-Report：用于训练临床 EEG 语言模型的标注与特征—文本框架

英文标题：EEG-to-Report: An Annotation and Feature-Text Framework for Training Language Models on Clinical EEG

临床脑电图（EEG）报告目前仍主要依赖人工撰写，过程耗时较长。论文指出，现有 EEG 软件生态系统无法生成训练现代语言模型所需的结构化 EEG—文本监督数据。该工作提出 EEG-to-Report 标注与特征—文本框架，旨在为临床 EEG 报告相关语言模型提供训练数据基础，并推动 EEG 报告流程的结构化与自动化。

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