Signal2Symbol：可解释生理时序异常检测
原文标题：Signal2Symbol: Neuro-Symbolic Temporal Reasoning for Explainable Physiological Time-Series Anomaly Detection
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论文提出 Signal2Symbol 神经符号框架，先用 VQ-VAE 码本或 SAX 将 ECG/EEG 转为符号序列，再通过稀有项集挖掘评分异常，并用 Allen 区间代数关联异常区间。框架引入基于形式概念分析的稀有时间概念格，将局部检测压缩为可解释的时序符号异常族。在 MIT-BIH、PTB-XL 与 Bonn EEG 三个公开基准上验证了鲁棒性与可解释性。
- 问题
- ECG/EEG 异常检测缺乏可解释性，说不清为何异常及异常间关系。
- 方法
- 用 VQ-VAE 码本或 SAX 把信号转成符号序列，靠稀有项集挖掘打分，再用 Allen 区间代数与形式概念分析组织异常族。
- 结果
- 在 MIT-BIH、PTB-XL、Bonn EEG 三个公开基准上验证鲁棒性与可解释性。
- 影响
- 给医疗时序异常检测提供可审计的符号化解释路径，便于临床与合规场景落地。
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