NeuroNarrator: универсальная модель преобразования ЭЭГ в текст для клинической интерпретации с использованием спектро-пространственного обоснования и рассуждений в пространстве временных состояний.

arXiv:2603.16880v2 Тип объявления: замена-кросс Аннотация: Электроэнцефалография (ЭЭГ) предоставляет неинвазивный способ изучения нейронной динамики с высоким временным разрешением и играет ключевую роль в клинических нейробиологических исследованиях. Несмотря на этот потенциал, существующие вычислительные подходы к анализу ЭЭГ в значительной степени ограничены задачами классификации или крупнозернистым распознаванием образов, предлагая ограниченную поддержку для клинически значимой интерпретации. Для решения этих проблем мы представляем NeuroNarrator, первую универсальную базовую модель преобразования ЭЭГ в текст, предназначенную для перевода электрофизиологических сегментов в точные клинические описания. Краеугольным камнем этой структуры является курирование NeuroCorpus-160K, первого гармонизированного крупномасштабного ресурса, объединяющего более 160 000 сегментов ЭЭГ со структурированными, клинически обоснованными описаниями на естественном языке. Наша архитектура сначала согласовывает временные ЭЭГ-волны с пространственными топографическими картами с помощью строгой контрастной целевой функции, создавая спектрально-пространственно обоснованные представления. Основываясь на этом обосновании, мы обрабатываем большую языковую модель с помощью формулировки, вдохновленной пространством состояний, которая интегрирует исторический временной и спектральный контекст для поддержки согласованного создания клинических нарративов. Такой подход создает принципиальный мост между непрерывной динамикой сигнала и дискретным клиническим языком, обеспечивая интерпретируемое создание нарративов, облегчающее экспертную интерпретацию и поддерживающее рабочие процессы клинической отчетности. Обширные оценки на различных эталонных наборах данных и задачах переноса без предварительного обучения подчеркивают способность NeuroNarrator интегрировать временную, спектральную и пространственную динамику, позиционируя его как фундаментальную основу для временной и частотной, открытой клинической интерпретации электрофизиологических данных.

Источник: arxiv.org