一种基于动量对比网络的单细胞质谱特征分类方法及其系统

本发明公开一种基于动量对比网络的单细胞质谱特征分类方法及其系统。首先将待测的质谱数据进行预处理，再将数据根据自身标签构建查询样本、正样本和负样本队列形式分别输入编码器网络1、编码器网络2，其中编码器网络2通过动量更新，编码器网络1、编码器网络2分别提取数据特征并以每个数据样本中构建多个负样本的形式，经过训练将高维数据映射到低维潜在空间中来实现数据降维。最后让模型学习到更具判别力的特征，有效的解决了在单细胞质谱方面检测任务上中遇到的高维度难题。最后使用提取的编码特征进行分类，使得模型在单细胞检测任务中展现出更优的性能，可广泛应用于单细胞的高效准确检测。