[发明专利]一种用于白细胞散点图异常检测的方法及系统

权利要求书

1.一种用于白细胞散点图异常检测的方法，其特征在于，包括：

采用卷积自编码器对白细胞散点图进行图像重构；

将重构图像与所述白细胞散点图对比，计算重构误差；

对所述白细胞散点进行表面特征提取和统计，判断是否满足约束条件，如果满足则统计结果为正常，否则统计结果为异常；

当所述重构误差未超过设定阈值，且统计结果为正常则判定白细胞散点图结果为正常，否则判定白细胞散点图结果为异常；

所述卷积自编码器包括编码模块和解码模块，所述编码模块包括至少两组级联的卷基层和池化层的组合，对所述白细胞散点图进行特征的提取；所述解码模块包括至少两组级联的反卷积层和上采样层的组合，基于提取的特征进行图像重构；所述卷积自编码器通过训练获得，首先采用通用图像样本库中的图像作为样本进行训练至满足精度要求，再采用白细胞散点图像库中的白细胞散点图作为样本进行训练至满足精度要求；

对所述白细胞散点进行表面特征统计包括，统计散点图中白细胞像素点种类个数、不同颜色的像素点个数、不同颜色的像素点的平均位置、像素点间距离以及分布的分散程度；

所述约束条件根据先验知识构建，判断是否满足约束条件包括根据每种颜色的点的分布区域，限定各个颜色区域，各颜色区域出现其他颜色像素点的数量满足约束阈值则满足约束条件。

2.根据权利要求1所述的用于白细胞散点图异常检测的方法，其特征在于，重构误差采用所述重构图像与所述白细胞散点图各个像素点的均方误差之和、感知损失、结构相似性指数或L1损失。

3.一种用于白细胞散点图异常检测的系统，其特征在于，包括卷积自编码器、异常值计算模块、统计模块以及分类器；

所述卷积自编码器对白细胞散点图进行图像重构；

所述异常值计算模块将重构图像与所述白细胞散点图对比，计算重构误差；

所述统计模块对所述白细胞散点进行表面特征提取和统计，判断是否满足约束条件，如果满足则统计结果为正常，否则统计结果为异常；

分类器输出分类结果，当所述重构误差未超过设定阈值且统计结果为正常时输出分类结果为白细胞散点图结果为正常，否则输出分类结果为白细胞散点图结果为异常；

所述卷积自编码器包括编码模块和解码模块，所述编码模块包括至少两组级联的卷基层和池化层的组合，对所述白细胞散点图进行特征的提取；所述解码模块包括至少两组级联的反卷积层和上采样层的组合，基于提取的特征进行图像重构；

所述卷积自编码器通过训练获得，首先采用通用图像样本库中的图像作为样本进行训练至满足精度要求，再采用白细胞散点图像库中的白细胞散点图作为样本进行训练至满足精度要求；

所述统计模块对所述白细胞散点进行表面特征统计包括：统计散点图中白细胞像素点种类个数、不同颜色的像素点个数、不同颜色的像素点的平均位置、像素点间距离以及分布的分散程度；

所述统计模块的所述约束条件根据先验知识构建，判断是否满足约束条件包括：根据每种颜色的点的分布区域，限定各个颜色区域，各颜色区域出现其他颜色像素点的数量满足约束阈值则满足约束条件。

4.根据权利要求3所述的用于白细胞散点图异常检测的系统，其特征在于，所述异常值计算模块计算所述重构图像与所述白细胞散点图各个像素点的均方误差之和、感知损失、结构相似性指数或L1损失作为重构误差。