【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及质谱成像数据分析领域，具体涉及一种基于对比学习的质谱成像离子图像多任务分析方法及装置。
技术介绍
1、质谱成像(mass spectrometryimaging,msi)技术是一种新兴的分子成像技术，结合了质谱技术的生物化学表征能力与成像技术的空间信息获取能力，能够通过单次实验对生物组织中上万种内源性和外源性化合物进行原位定性和定量检测。由于其免标记、高灵敏度、高通量等特点，msi技术在研究生物分子空间分布方面具有独特优势，目前已被广泛应用于环境科学、生物化学、临床医学和药物研发等多个领域。msi技术在空间维度上采用逐点扫描的策略，通过采集生物组织切片上虚拟矩形网格中每个像素点的高分辨质谱，获取原位分子信息。离子图像是基于单一分子离子(质荷比，m/z)在采样空间区域(像素坐标x,y)的强度分布重构而成，它能够直观地反映特定生物分子在不同组织微区中的空间分布差异。
2、msi数据分析的一个核心任务是探索分子离子的空间分布特征与生物学现象之间的因果联系。作为msi数据的主要信息载体，离子图像不仅可以用来探测与查询离...
【技术保护点】
1.一种基于对比学习的质谱成像离子图像多任务分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于对比学习的质谱成像离子图像多任务分析方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求2所述的基于对比学习的质谱成像离子图像多任务分析方法，其特征在于，所述编码模型的训练和微调过程如下：
4.根据权利要求2所述的基于对比学习的质谱成像离子图像多任务分析方法，其特征在于，在所述第一正负相关离子识别模块或第二正负相关离子识别模块中，将每个离子作为查询离子，计算所述查询离子对应的离子图像低维表示与其它离子对应的离子图像低维表示之间的欧式...
【技术特征摘要】
1.一种基于对比学习的质谱成像离子图像多任务分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于对比学习的质谱成像离子图像多任务分析方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求2所述的基于对比学习的质谱成像离子图像多任务分析方法，其特征在于，所述编码模型的训练和微调过程如下：
4.根据权利要求2所述的基于对比学习的质谱成像离子图像多任务分析方法，其特征在于，在所述第一正负相关离子识别模块或第二正负相关离子识别模块中，将每个离子作为查询离子，计算所述查询离子对应的离子图像低维表示与其它离子对应的离子图像低维表示之间的欧式距离，或者计算所述查询离子对应的特异性表达低维表示与其它离子对应的特异性表达低维表示之间的欧式距离，得到相似性得分；将相似性得分从小到大排序，选择排序在前m位的其它离子作为查询离子的正相关离子，选择排序在后y位的其它离子作为查询离子的负相关离子。
5.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：许晶晶，刘思扬，郭磊，高爽，董继扬，
申请(专利权)人：厦门大学，
类型：发明
国别省市：
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