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GEM：通过时间序列与图像增强多模态大语言模型的心电理解能力

项目简介

GEM是一款融合心电时间序列、12导联心电图像与文本的多模态大语言模型，可实现基于临床证据的心电解读。该模型支持特征定位分析、循证推理及类医师诊断流程。

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研究论文: 📜 arXiv预印本

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数据集: 🤗 ECG-Grounding

引用声明

若GEM对您的研究或应用有所助益，请引用我们的论文：

@misc{lan2025gemempoweringmllmgrounded,
      title={GEM：通过时间序列与图像增强多模态大语言模型的心电理解能力}, 
      author={兰翔 and 吴峰 and 何凯 and 赵庆浩 and 洪深达 and 冯梦玲},
      year={2025},
      eprint={2503.06073},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2503.06073}, 
}