摘要
本发明提供一种针对多样本项目的色谱质谱自动积分方法、系统、设备及介质,该自动积分方法包括:对色谱质谱的原始谱图进行转换,生成标准化谱图图片;利用训练好的深度学习峰识别算法对标准化谱图图片进行峰识别,得到候选峰分类结果;基于谱图分类结果对候选峰分类结果进行筛选,得到初步积分结果;对多样本项目进行峰聚类;对未保留峰的样本进行峰召回;对所有保留峰进行一致性矫正。本发明通过对色谱质谱图像进行深度学习模型预测,并结合多样本数据进行峰聚类、峰召回以及峰边界不一致性矫正,可以替代人工对色谱质谱的峰位置以及峰形进行判别,该方法准确率高,特异性高,有效的降低了常规自动积分方法的假阳性。
技术关键词
积分方法
质谱
峰识别算法
色谱
深度学习模型
项目
图片
样本
特征金字塔网络
计算机可读程序
矫正
信号
筛选出合格
多层次特征
积分系统
训练集
标签
图像
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
古建筑修缮
图像增强
通道注意力机制
基底层
群搜索算法
智能体重管理方法
深度神经网络模型
关系预测模型
内分泌
元素
车位占用状态
关键点
接地点
深度学习模型
检测头
光照补偿算法
生成高质量图像
织带
数据处理查询系统
关键工艺参数