一种药物组分检测方法、装置、设备及可读存储介质

本发明涉及药物组分检测，具体而言，涉及一种药物组分检测方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术：

1、联合用药是指为了达到治疗目的而采用的两种或两种以上药物同时或先后应用，其结果主要是为了增加药物的疗效或为了减轻药物的毒副作用，但是由于联合用药可能相互反应生成其他物质产生相反的结果，现有技术中一般针对联合用药后生成的物质进行成分检测，但是这种方法忽略了临床药物与血液融合后，临床药物可能会与患者血液中的血红蛋白、脂蛋白等产生化学反应生成危险物质产生副作用，因此，亟需一种药物组分检测方法实现对混合药物与血液发生反应之后的药物组分的精确检测。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种药物组分检测方法、装置、设备及可读存储介质，以改善上述问题。

2、为了实现上述目的，本申请实施例提供了如下技术方案：

3、一方面，本申请实施例提供了一种药物组分检测方法，所述方法包括：

4、获取预设的药物反应条件；

5、在所述预设的药物反应条件下获取第一药物的高光谱图和第一药物的多光谱图，所述第一药物包括第二药物与患者血液相互作用后产物，所述第二药物包括第三药物与第四药物相互作用后的产物；

6、将所述第一药物的高光谱图与所述第一药物的多光谱图进行融合，得到融合后的光谱图；

7、将所述融合后的光谱图发送至训练后的图神经网络模型，得到第一药物组分检测结果，所述训练后的图神经网络模型用于对药物进行组分检测。

8、第二方面，本申请实施例提供了一种药物组分检测装置，所述装置包括：

9、第一获取模块，用于获取预设的药物反应条件；

10、第二获取模块，用于在所述预设的药物反应条件下获取第一药物的高光谱图和第一药物的多光谱图，所述第一药物包括第二药物与患者血液相互作用后产物，所述第二药物包括第三药物与第四药物相互作用后的产物；

11、第一处理模块，用于将所述第一药物的高光谱图与所述第一药物的多光谱图进行融合，得到融合后的光谱图；

12、检测模块，用于将所述融合后的光谱图发送至训练后的图神经网络模型，得到第一药物组分检测结果，所述训练后的图神经网络模型用于对药物进行组分检测。

13、第三方面，本申请实施例提供了一种药物组分检测设备，所述设备包括存储器和处理器。存储器用于存储计算机程序；处理器用于执行所述计算机程序时实现上述药物组分检测方法的步骤。

14、第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述药物组分检测方法的步骤。

15、本发明的有益效果为：

16、本发明通过在预设的药物反应条件下获取第一药物的高光谱图和第一药物的多光谱图，将第一药物的高光谱图与第一药物的多光谱图进行融合，得到融合后的光谱图，可以得到高精度高分辨率的光谱图，从而提高神经网络的学习效率，再将融合后的光谱图发送至训练后的图神经网络模型，实现对混合药物与血液发生反应之后的药物组分的快速、精确检测，为混合药物的临床使用提供保障。

17、本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

技术特征：

1.一种药物组分检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的药物组分检测方法，其特征在于，将所述第一药物的高光谱图与所述第一药物的多光谱图进行融合，得到融合后的光谱图，包括：

3.根据权利要求2所述的药物组分检测方法，其特征在于，利用预设的目标函数对所述第一药物的高光谱图与所述第一药物的多光谱图进行计算的过程为：

4.根据权利要求1所述的药物组分检测方法，其特征在于，将所述融合后的光谱图发送至训练后的图神经网络模型，得到第一药物组分检测结果，包括：

5.根据权利要求4所述的药物组分检测方法，其特征在于，所述超像素的特征矩阵中包括超像素的像素均值、超像素的质心像素位置。

6.根据权利要求1所述的药物组分检测方法，其特征在于，将所述融合后的光谱图发送至训练后的图神经网络模型，得到第一药物组分检测结果之后，还包括：

7.根据权利要求6所述的药物组分检测方法，其特征在于，将所述词向量序列发送至病历分类模型中，得到电子病历的分类结果，包括：

8.一种用于实现权利要求1所述药物组分检测方法的药物组分检测装置，其特征在于，包括：

9.一种药物组分检测设备，其特征在于，包括：

10.一种可读存储介质，其特征在于：所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述药物组分检测方法的步骤。

技术总结
本发明涉及药物组分检测技术领域，提供了一种药物组分检测方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括获取预设的药物反应条件；在预设的药物反应条件下获取第一药物的高光谱图和第一药物的多光谱图，第一药物包括第二药物与患者血液相互作用后产物，第二药物包括第三药物与第四药物相互作用后的产物；将第一药物的高光谱图与第一药物的多光谱图进行融合，得到融合后的光谱图；将融合后的光谱图发送至训练后的图神经网络模型，得到第一药物组分检测结果，训练后的图神经网络模型用于对药物进行组分检测，实现对混合药物与血液发生反应之后的药物组分的快速、精确检测，为混合药物的临床使用提供保障。

技术研发人员：刘刚,王辉,吴杰,施偲,陈光辉,周本宏
受保护的技术使用者：武汉大学人民医院（湖北省人民医院）
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13