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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本申请公开了一种用于内分泌异常检测的智能分析系统及方法，涉及内分泌分析领域，其首先获取被检测目标患者对象的体液样本质谱图，接着采用基于机器学习的图像识别和处理技术来进行所述体液样本质谱图的语义分析和特征增强处理，以此根据所述体液样本质谱图的关键前景显著化特征信息来智能地判断被检测目标患者对象的内分泌状态是否存在异常。这样，能够检测更低丰度的激素，以此来提供更精确的定量分析，有助于发现被检测目标患者对象体内微量的内分泌变化，同时还能够处理和识别更多种类的生物标志物，进而提高了内分泌检测分析的智能化水平。

主权项：1.一种用于内分泌异常检测的智能分析系统，其特征在于，包括：患者对象体液样本质谱图获取模块，用于获取由液相色谱-质谱联用仪采集的被检测目标患者对象的体液样本质谱图；体液样本质谱图对比度增强模块，用于对所述体液样本质谱图进行对比度增强处理以得到对比度增强体液样本质谱图；体液样本质谱语义特征提取模块，用于将所述对比度增强体液样本质谱图通过基于金字塔结构的体液样本质谱图特征提取器以得到体液样本质谱语义特征图；体液样本质谱关键语义显著化模块，用于将所述体液样本质谱语义特征图通过基于卷积门控机制的体液样本关键特征前景显著化增强器以得到体液样本质谱关键语义显著化表达特征图作为体液样本质谱关键语义显著化表达特征；内分泌状态判断模块，用于基于所述体液样本质谱关键语义显著化表达特征，得到内分泌状态检测结果，所述内分泌状态检测结果用于表示被检测目标患者对象的内分泌状态是否存在异常；其中，所述体液样本质谱关键语义显著化模块，包括：体液样本质谱语义特征图层归一化单元，用于对所述体液样本质谱语义特征图进行层归一化处理以得到归一化体液样本质谱语义特征图；归一化体液样本质谱语义特征图深度卷积编码单元，用于对所述归一化体液样本质谱语义特征图进行基于点卷积的通道扩展和基于空洞卷积层的深度卷积编码以得到体液样本质谱语义深度卷积原版特征图和体液样本质谱语义深度卷积备份特征图；体液样本质谱语义特征门控掩码计算单元，用于将所述体液样本质谱语义深度卷积原版特征图输入基于函数的前景门控掩码模块以得到体液样本质谱语义深度卷积门控掩码权重特征图；体液样本质谱语义门控掩码前景凸显特征计算单元，用于计算所述体液样本质谱语义深度卷积门控掩码权重特征图和所述体液样本质谱语义深度卷积备份特征图之间的按位置点乘以得到体液样本质谱语义门控掩码前景凸显特征图；体液样本质谱关键语义显著化表达特征图生成单元，用于对所述体液样本质谱语义门控掩码前景凸显特征图进行基于点卷积的通道收缩以得到所述体液样本质谱关键语义显著化表达特征图。

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权利要求：

百度查询： 吉林大学 用于内分泌异常检测的智能分析系统及方法