本研究提出K-MERL框架，旨在解决多模态心电图表示学习中信号与文本报告的对齐问题，尤其是在资源有限的情况下。该框架利用大语言模型提取知识，并采用动态导联掩蔽的ECG编码器。评估结果显示，在零样本分类和线性探测任务中表现优异，部分导联的零样本分类平均AUC提高了16%。