一种质谱图分析方法、装置、计算机设备以及存储介质与流程

本发明涉及质谱分析的，尤其是涉及一种质谱图分析方法、装置、计算机设备以及存储介质。

背景技术：

1、目前，随着医疗手段的信息化发展，通过智能化仪器辅助肿瘤的术中切除成为当前手术成功进行的重要辅助手段，因此，通过智能设备提高肿瘤分子的分析准确性成为当前肿瘤切除手术的重要发展方向。

2、现有的肿瘤分子分析手段包括核磁法、微电流控制法和拉曼光谱法，尽管这些检测方法都可以通过检测肿瘤分子的多种物理特性和生物标志物等进行分子诊断分析，但是因仪器限制和复杂的专业操作不能满足手术的现场分析需求，目前仅停留在实验室研究阶段，质谱法凭借高灵敏性和特异性成为进入手术室进行现场分析的首要选择，但是目前的术中质谱分析方法需要依赖大型质谱设备不适合在手术室中运行，且术中现场提取的样品在电离过程中存在复杂基质的干扰，难以得到有效且高质量的数据，往往需要结合术中信息和术后信息进行综合分析，不能满足术中肿瘤切除判断的现场需求，影响术中肿瘤切除的判断准确性。

技术实现思路

1、为了提高肿瘤分析的准确性，本技术提供一种质谱图分析方法、装置、计算机设备以及存储介质。

2、在本技术的第一方面，提供了一种质谱图分析方法。该方法包括：

3、对肿瘤样品进行多点采样，得到采样点的质谱图，采样点为肿瘤样品中的一部分，每个采样点的质谱图有多个；

4、对每个采样点对应的多个质谱图进行图像拼接处理，得到每个采样点对应的拼接质谱图；

5、将拼接质谱图输入至预设的质谱分析模型中进行病理状态分析，得到病理分析结果；

6、根据病理分析结果进行肿瘤边界模拟描绘，得到肿瘤边界。

7、通过采用上述技术方案，通过对肿瘤样品进行多点采样，得到肿瘤样品中每个采样点的质谱图，对每个采样点的多个质谱图进行拼接，得到每个采样点完整的拼接质谱图，这样可以通过拼接质谱图得到的更多的图谱数据，再将拼接质谱图输入至质谱分析模型进行病理状态分析，得到病理分析结果，根据病理分析结果对肿瘤边界进行模拟描绘来提高肿瘤边界分析的准确性。

8、在一种可能的实现方式中，对每个采样点对应的多个质谱图进行图像拼接处理，得到每个采样点对应的拼接质谱图，包括：

9、根据质谱图对应的质荷比范围的不同，将每个采样点的多个质谱图进行拼接，得到采样点对应的拼接质谱图。

10、通过采用上述技术方案，使用小型质谱仪对每个采样点进行多次质谱图分析得到多个质谱图，对于每个采样点而言，每个质谱图的质荷比范围是不同的，如果对每一个采样点仅进行一次质谱图分析，得到的质谱图中的特征数据较少，通过对多个质谱图进行拼接，得到拼接质谱图，可以得到更多的特征数据，为肿瘤边界的描绘提供更多的数据，进而提高肿瘤边界分析的准确性。

11、在一种可能的实现方式中，将拼接质谱图输入至预设的质谱分析模型中进行病理状态分析，得到病理分析结果，包括：

12、获取拼接质谱图中每种代谢物的强度特征峰值；

13、将强度特征峰值与质谱分析模型中预设的强度峰值阈值进行比较，得到每种代谢物的特征峰值强度差；

14、根据特征峰值强度差，对强度特征峰值进行筛选，得到标准强度特征峰值；

15、将标准强度特征峰值输入至预设的机器学习分类模型中，得到拼接质谱图对应的病理分析结果。

16、通过采用上述技术方案，将强度特征峰值与质谱分析模型中预设的强度峰值阈值进行比较，得到每种代谢物的特征峰值强度差，然后根据特征峰值强度差对强度特征峰值中的噪音进行剔除，得到标准强度特征峰值，继而将标准强度特征峰值输入至机器学习分类模型中，得到拼接质谱图对应的病理分析结果，通过对拼接质谱图中的强度特征峰值进行噪音去除，提高了进行病理分析的数据的质量，进而提高了病理分析结果的准确性。

17、在一种可能的实现方式中，病理分析结果包括病理状态和病理状态对应的状态分布值，根据病理分析结果进行肿瘤边界模拟描绘，得到肿瘤边界，包括：

18、根据病理状态和采样点对应的采样位置，确定病理状态在肿瘤样品上的分布情况；

19、根据分布情况和病理状态对应的状态分布值，描绘肿瘤样品对应的肿瘤边界。

20、通过采用上述技术方案，根据病理分析结果得到每个采样点的病理状态以及病理状态对应的状态分布值，可以得到病理状态在肿瘤样品上的分布情况，根据状态分布值可以确定哪些采样点更接近肿瘤的边界，将根据接近肿瘤边界的采样点的位置，描绘肿瘤边界，可以为肿瘤的精确切除提供数据基础。

21、在一种可能的实现方式中，根据分布情况和病理状态对应的状态分布值，描绘肿瘤样品对应的肿瘤边界，包括：

22、获取在预设置信区间内的状态分布值和状态分布值对应的采样位置；

23、根据状态分布值对应的采样位置，对在预设置信区间的状态分布值进行拟合，得到肿瘤边界。

24、通过采用上述技术方案，根据状态分布值的不同，选择更接近肿瘤边界采样点的采样位置，然后根据多个接近肿瘤边界的采样位置对应的状态分布值进行拟合，使得描绘出的肿瘤边界更接近于实际的肿瘤边界，相较于将采样位置直接连线，提高了肿瘤边界的准确性。

25、在一种可能的实现方式中，质谱分析模型，通过以下方式确定：

26、获取拼接质谱图数据集，拼接质谱图数据集包括多个拼接质谱图和拼接质谱图对应的病理状态；

27、将多个拼接质谱图和拼接质谱图对应的病理状态输入至预设的机器学习模型，构建拼接质谱图和病理状态的关联关系，得到质谱分析模型。

28、通过采用上述技术方案，通过将以往一些肿瘤样品的拼接质谱图和拼接质谱图对应的病理状态组成拼接质谱图数据集，使用拼接质谱图数据集对应机器学习模型进行训练，构建拼接质谱图和病理状态之间的关联关系，得到质谱分析模型，为描绘肿瘤边界提供了基础，同时也提高了对肿瘤边界的分析效率。

29、在一种可能的实现方式中，方法还包括：

30、根据病理分析结果，得到肿瘤样品的分型信息；

31、根据分型信息，将病理分析结果进行分类存储；

32、使用不同分型信息的病理分析结果和病理分析结果对应的拼接质谱图对质谱分析模型进行迭代训练，优化质谱分析模型。

33、通过采用上述技术方案，根据最新肿瘤样品的病理分析结果对质谱分析模型进行迭代训练，有助于质谱分析模型的优化，提高质谱分析模型的分析准确率，进而提高肿瘤边界的准确性。

34、在本技术的第二方面，提供了一种质谱图分析装置，包括：

35、数据获取模块，用于对肿瘤样品进行多点采样，得到采样点的质谱图，采样点为肿瘤样品中的一部分，每个采样点的质谱图有多个；

36、图谱拼接模块，用于对每个采样点对应的多个质谱图进行图像拼接处理，得到每个采样点对应的拼接质谱图；

37、病理分析模块，用于将拼接质谱图输入至预设的质谱分析模型中进行病理状态分析，得到病理分析结果；

38、边界描绘模块，用于根据病理分析结果进行肿瘤边界模拟描绘，得到肿瘤边界。

39、通过采用上述技术方案，通过对肿瘤样品进行多点采样，得到肿瘤样品中每个采样点的质谱图，对每个采样点的多个质谱图进行拼接，得到每个采样点完整的拼接质谱图，这样可以通过拼接质谱图得到的更多的图谱数据，再将拼接质谱图输入至质谱分析模型进行病理状态分析，得到病理分析结果，根据病理分析结果对肿瘤边界进行模拟描绘来提高肿瘤边界分析的准确性。

40、在本技术的第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述质谱图分析方法的步骤。

41、在本技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述质谱图分析方法的步骤。

42、综上所述，本技术包括至少一种有益技术效果：

43、通过对肿瘤样品进行多点采样，得到肿瘤样品中每个采样点的质谱图，对每个采样点的多个质谱图进行拼接，得到每个采样点完整的拼接质谱图，这样可以通过拼接质谱图得到的更多的图谱数据，再将拼接质谱图输入至质谱分析模型进行病理状态分析，得到病理分析结果，根据病理分析结果对肿瘤边界进行模拟描绘来提高肿瘤边界分析的准确性。