公开(公告)号：CN119598198A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411681323.1

申请日：2024-11-22

Applicant: 厦门大学

Inventor： 董继扬 ,  陆可懿 ,  郭凡靖 ,  邓伶莉

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/15 ,  G06F18/22 ,  G06F18/2135 ,  G16B40/00 ,  G16B20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于局部相似性的代谢组学样本归一化方法及系统，方法包括：初始化步骤，给定待归一化的代谢组学数据矩阵并初始化样本的归一化系数；投影步骤，将数据矩阵投影到主成分分析子空间中，得到投影数据矩阵；最近邻集构建步骤，利用数据矩阵计算任意两个样本之间的相关性，并利用投影数据矩阵计算任意两个样本之间的距离，根据相关性和距离指标得到每个样本的最近邻集；样本归一化步骤，计算样本向量的归一化系数，得到归一化组成新的数据矩阵；迭代步骤，迭代子空间投影步骤至样本归一化步骤，直至归一化数据矩阵的相对变化量小于给定阈值。本发明保留了数据的局部结构，同时矫正稀释效应，使样本数据之间具有更好的可比性。

公开(公告)号：CN119992031A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510069576.1

申请日：2025-01-16

Applicant: 厦门大学

Inventor： 董继扬 ,  韩超 ,  郭凡靖 ,  邓伶莉

IPC: G06V10/20 ,  G06N3/084 ,  G06V10/82 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及基于局部空间结构的质谱成像数据归一化方法及系统，方法包括：通过构建空间邻近矩阵和谱相关性矩阵，并相乘得到像素间的邻接矩阵，捕捉像素间的空间关系和谱相似度；对数据进行降维处理，以减少计算复杂度并提取主要特征；对降维后的数据实施对数变换，计算邻居像素谱之间的L1范数距离，并引入惩罚系数构建目标函数；采用梯度下降法最小化目标函数，迭代更新所有像素的归一化系数直至收敛；将归一化系数应用于初始MSI数据，获得归一化后的数据集。本发明通过基于局部空间结构的质谱成像数据归一化方法实现对MSI数据进行归一化校正的同时，较好地保留局部空间结构，使得不同组织微区之间的边界更加清晰，更容易分辨。