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申请/专利权人：北京翼新数智科技有限公司

摘要：本发明涉及人工智能的技术领域，提供了基于人工智能的人体体液光谱分析方法及系统，包括获取血清样本，并进行光谱数据采集，得到多种光谱信号；对光谱信号进行处理，得到峰值特征频率、信号强度以及峰形宽度；获取峰值特征频率的主要组成成分并分析，得到分组特征；对信号强度进行处理，并进行分析，得到统计特征；对峰形宽度进行曲线拟合，得到特征峰位和特征峰宽，结合上述特征，输出特征光谱数据集，并对其进行对比得到对比结果，根据其得到目标标志物的类型和目标标志物的浓度。通过上述方案，实现对血清样本中的快速检测，提升数据检测效率和检测精度。

主权项：1.一种基于人工智能的人体体液光谱分析方法，所述方法用于非诊断目的，其特征在于，包括：获取被测试者的血清样本，对所述血清样本进行光谱数据采集，得到多种光谱信号；利用快速傅里叶变换将各个所述光谱信号转换为频率域的信号，得到频率域信号；根据光谱分析软件对所述频率域信号进行峰值检测，得到局部最大点，将所述局部最大点作为峰值特征频率；利用积分公式计算出所述峰值特征频率对应的信号强度，所述积分公式如下： 其中，为在峰值特征频率处的信号强度，为光谱信号作为频率的函数，为积分的下限，为积分的上限；根据洛伦兹拟合计算对所述峰值特征频率的半高全宽进行计算，得到峰形宽度，所述洛伦兹拟合计算对所述峰值特征频率的半高全宽进行计算的公式如下： 其中，为峰值特征频率时的半高全宽，为对应于峰值特征频率的洛伦兹模型阻尼系数，为峰值特征频率下复介电响应函数的虚部，为复介电响应函数的振幅；获取所述峰值特征频率的主要组成成分，对所述主要组成成分进行聚类分析，得到分组特征；根据信号处理算法对所述信号强度进行归一化处理，得到归一化后的信号强度，对所述归一化后的信号强度进行统计分析，得到统计特征；根据所述主要组成成分和所述归一化后的信号强度对所述峰形宽度进行曲线拟合，得到特征峰位和特征峰宽；将所述分组特征、所述统计特征、所述特征峰位以及所述特征峰宽输入预设的深度学习模型，输出目标标志物的特征光谱数据集；根据相似度分析算法将所述特征光谱数据集中的每个特征与预设数据库的特征进行对比，得到相似性得分；将所述相似性得分进行阈值分析，确定匹配阈值，根据所述匹配阈值区分所述相似性得分匹配的特征和不匹配的特征；根据所述相似性得分匹配的特征构建识别结果集；通过相关性分析为所述识别结果集中的每个特征分配权重；将加权后的识别结果集输入预设的人工智能模型进行深入的模式识别和类别划分，输出目标标志物的类型和目标标志物的浓度。

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