EVL-ECG：多方面异构的高效心电图解释 知识蒸馏

高保真心电图解释越来越依赖于大规模基础模型，但其在临床边缘护理中的部署仍然受到极端计算需求的阻碍。虽然 知识蒸馏 (KD) 是一种有前途的解决方案，但传统方法在跨异构架构传输知识时无法捕获 ECG 信号复杂的时空依赖性。在本文中，我们提出了EVL-ECG，一个专门为心脏诊断逻辑的跨架构蒸馏设计的框架。 EVL-ECG 引入了三项 ECG 感知创新：（1）多头交叉注意力对齐，协调架构差异以保留细粒度的形态特征； (2) 基于最佳传输的视觉特征匹配，尽管标记表示不匹配，但利用最佳传输来维持心电图导联之间的全局结构关系； (3)几何架构内关系匹配，提炼出教师模型的潜在诊断推理。跨 ECG 基准的评估表明，与现有基线相比，EVL-ECG 的 AUC 提高了高达 2.4%，临床准确性提高了 1.1%。值得注意的是，EVL-ECG建立了高效的2B参数心电图基础模型，适用于资源有限的临床环境。