115年1-6-實作學生:醫工系 【劉品妍】

參賽序號：1-6

海報主題

Evidence-Grounded Offline ECG Interpretation on an 8GB Edge Device — Quantifying the Fidelity–Completeness Trade-off

系級

醫工系

指導老師及參賽學生

指導老師：林哲偉
參賽學生：劉品妍

構想說明

現行大型語言模型生成的心電圖報告,難以確保每項敘述皆有生理證據支持。本 研究建立一套完全離線運行於 Jetson Orin Nano 8GB 的心電圖判讀系統,整合 1D- CNN 分類、特徵萃取、證據分級與敘述約束機制,並由裝置端 Qwen3-4B 生成結構化報告。在 140 例報告驗證中,755 個可驗證波形敘述全數與上游證據一致。
另於固定 140 例之控制式消融實驗中,在維持相同 CNN、特徵與 Qwen3-4B 的條件下移除約束後未經支持的敘述由 0.0% 上升至 12.8%,每例可驗證波形敘述數由 4.01降至 0.61(p < 0.001),顯示約束可同時提升報告忠實度與具體性。系統於 8GB 邊緣裝置離線運作,適用於隱私敏感或網路受限之臨床場域。

 

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