临床脑电图报告告别手写！新框架让AI自动生成草稿，效率飙升
EEG-to-Report: An Annotation and Feature-Text Framework for Training Language Models on Clinical EEG
📖 AI 总结
该论文提出了一种名为EEG-to-Report的浏览器端框架，用于解决临床脑电图（EEG）报告生成中缺乏结构化数据支持的问题。传统EEG软件多聚焦于可视化或预处理，难以生成训练现代语言模型所需的EEG-文本配对数据。该框架整合了多格式EEG数据导入、通道标准化、交互式查看器以及多模态标注层（支持文本和语音转录），并为每个标注片段自动提取频谱、时域、熵、Hjorth、连通性和棘波相关特征，与临床描述共同存储于便携式JSON结构中，形成对齐的特征-文本对。此外，框架内置自动报告模块，结合卷积网络集成与大型语言模型，生成可供神经科医生审阅的草稿报告。初步标注实验表明，该框架能有效简化标注流程并生成可编辑的草稿报告，为自动化EEG报告系统提供了可复用的基础。
🔑 关键词速览
| EEG-to-Report | 一个基于浏览器的标注和特征-文本框架，用于将常规EEG审查与AI就绪数据集构建相结合。 |
| 多模态标注层 | 结合键入文本和转录语音笔记的标注机制，用于丰富EEG数据的语义信息。 |
| 特征提取引擎 | 计算标准化EEG描述符（如频谱、时间、熵等）的组件，用于生成特征-文本对。 |
| JSON模式 | 一种可移植的数据存储格式，用于组织临床描述和特征数据，便于AI模型训练。 |
| 自动报告模块 | 结合卷积网络和大型语言模型，自动起草临床EEG报告供医生审查的模块。 |
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