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申请/专利权人：苏恺明

摘要：本申请提供一种质量色谱图的自动化解释模型构建方法、装置和电子设备，通过获取多个样品分别对应的质量色谱图，对各质量色谱图进行处理获得对应的特征数据，并计算得到各特征数据的样本标签，利用携带样本标签的特征数据对构建的神经网络模型进行训练，直至满足预设要求时得到解释模型，该解释模型可用于对待处理的质量色谱图进行自动化信息解析分析。该方案采用机器学习的方式，通过获得特征数据和样本标签以训练得到解释模型，从而可用于自动化地实现质量色谱资料的分析和解释，可以支持提取质量色谱图的更多特征、反映更全面信息、实现高维度的分析的目的。

主权项：1.一种质量色谱图的自动化解释模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个样品分别对应的质量色谱图；对各所述质量色谱图进行处理，获得对应的特征数据；计算得到各所述特征数据的样本标签；利用携带样本标签的特征数据对构建的神经网络模型进行训练，直至满足预设要求时得到解释模型，该解释模型可用于对待处理的质量色谱图进行自动化信息解析分析；各所述质量色谱图中包含色谱曲线，所述对各所述质量色谱图进行处理，获得对应的特征数据的步骤，包括：针对各所述质量色谱图中的色谱曲线，提取所述色谱曲线中包含的各曲线点的坐标数据；基于所述色谱曲线的多个坐标数据构成相应的特征数据；所述提取所述色谱曲线中包含的各曲线点的坐标数据的步骤，包括：遍历所述色谱曲线包含的各个曲线点，并获得各所述曲线点的灰度值；提取出灰度值满足预设要求的曲线点，并获得提取出的曲线点的纵轴方向的坐标数据；每个样品对应的质量色谱图包含多张质量子色谱图，各所述质量子色谱图具有不同的质荷比；所述针对各所述质量色谱图中的色谱曲线，提取所述色谱曲线中包含的各曲线点的坐标数据的步骤，包括：针对各所述质量色谱图包含的各所述质量子色谱图，按预设规则截取所述质量子色谱图中包含的目标色谱曲线段；提取各所述质量子色谱图中目标色谱曲线段包含的各曲线点的坐标数据；所述基于所述色谱曲线的多个坐标数据构成相应的特征数据的步骤，包括：针对各所述质量色谱图，将所述质量色谱图包含的所有质量子色谱图像的、目标色谱曲线段的曲线点的坐标数据进行组合，得到所述质量色谱图的特征数据；所述计算得到各所述特征数据的样本标签的步骤，包括：针对各所述特征数据，获得所述特征数据对应的生物标志物参数；根据所述生物标志物参数的数值以及对应的因子得分系数，计算得到所述特征数据对应的样本标签，所述样本标签包括成熟度指标和母源类型指标，所述成熟度指标和母源类型指标通过生物标志物参数的数值以及对应的因子得分系数计算得到。

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