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龙图腾网获悉中国科学院上海有机化学研究所申请的专利一种基于代谢组学质谱数据的数字图像编码方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116183796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211617306.2，技术领域涉及：G01N30/86；该发明授权一种基于代谢组学质谱数据的数字图像编码方法是由朱正江;王洪淼设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于代谢组学质谱数据的数字图像编码方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于代谢组学质谱数据的数字图像编码方法。该方法按照预设划分条件，对获取到的第一液相色谱‑串联质谱数据中预设质量区间内的质荷比进行分组；根据分组后每个组别中的第一质荷比和第一扫描索引，生成全代谢组轮廓图像，并对其图像进行切割和堆叠，得到第一多通道图像；基于与第一多通道图像对应的池化信号强度和图像熵，筛选第一目标图块，第一目标图块堆叠的第二多通道图像用于训练生物样本分类的深度学习模型。由此，通过数字图像编码方式，可以将代谢组学质谱数据转化为其图像，该图像能够准确保留解析代谢组学中代谢物种类和水平的质谱数据的质谱结构，并通过其训练的深度学习模型实现对LC–MS中代谢组学原始状态的全面反映。

本发明授权一种基于代谢组学质谱数据的数字图像编码方法在权利要求书中公布了：1.一种基于代谢组学质谱数据的数字图像编码方法，其特征在于，包括： 获取第一液相色谱-串联质谱数据； 按照预设划分条件，对所述第一液相色谱-串联质谱数据中预设质量区间内的质荷比进行分组，得到P个组别，P为正整数； 根据所述P个组别的每个组别中的第一质荷比和第一扫描索引，生成全代谢组轮廓图像，所述第一扫描索引为采集所述第一质荷比所在质谱图的顺序标识； 对所述全代谢组轮廓图像进行切割和堆叠，得到第一多通道图像； 基于与所述第一多通道图像对应的池化信号强度和图像熵，从所述第一多通道图像中筛选第一目标图块，所述第一目标图块的目标池化信号强度满足第一预设条件且所述第一目标图块的目标图像熵满足第二预设条件，所述第一目标图块用于训练生物样本分类的深度学习模型; 其中，所述基于与所述第一多通道图像对应的池化信号强度和图像熵，从所述第一多通道图像中筛选第一目标图块，包括： 通过预设池化信号强度算法，根据所述第一多通道图像中每个第二图块在所述第一多通道图像中对应位置的信号强度，计算所述每个第二图块的池化信号强度；以及，通过预设图像熵算法，根据信号强度分布概率，计算所述每个第二图块的图像熵，其中，所述信号强度分布概率是由所述每个第二图块的信号强度计算得到；所述第一液相色谱-串联质谱数据为多个第一液相色谱-串联质谱数据，所述多个第一液相色谱-串联质谱数据中的每个第一液相色谱-串联质谱数据对应一个第一多通道图像； 将多个第一多通道图像中第i个第二图块的池化信号强度的平均值确定为所述第i个第二图块的池化信号强度；以及，将多个第二多通道图像中第i个第二图像的图像熵的平均值确定为所述第i个第二图像的图像熵，i为正整数； 在多个第二图块对应的多个池化信号强度中筛选满足第一预设条件的第一目标池化信号强度，以及在所述多个第二图块对应的多个图像熵中筛选满足第二预设条件的第一目标图像熵；将所述第一目标池化信号强度和所述第一目标图像熵对应的图块确定为所述第一目标图块。

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