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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于质谱成像数据的同位素峰识别方法、装置及可读介质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：CN117274639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202311030777.8，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权基于质谱成像数据的同位素峰识别方法、装置及可读介质是由董继扬;苗瑞;郭磊;许晶晶设计研发完成，并于2023-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于质谱成像数据的同位素峰识别方法、装置及可读介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于质谱成像数据的同位素峰识别方法、装置及可读介质，该方法包括：获取质谱成像数据并进行预处理，得到质谱成像离子图像数据矩阵；构建离子图像表示模型并训练，得到经训练的离子图像表示模型，离子图像表示模型包括孪生编码器、预测映射器和维度约简模块，预测映射器和维度约简模块分别与孪生编码器连接；将质谱成像离子图像数据矩阵输入经训练的离子图像表示模型，依次输入第一编码器模块和维度约简模块，得到质谱成像数据的低维表示矩阵；根据质谱成像数据获取离子峰集合，基于离子峰集合和质谱成像数据的低维表示矩阵采用同位素峰识别算法识别得到离子间的同位素关系，该方法对MSI同位素峰的识别准确率高。

本发明授权基于质谱成像数据的同位素峰识别方法、装置及可读介质在权利要求书中公布了：1.一种基于质谱成像数据的同位素峰识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取质谱成像数据，对所述质谱成像数据进行预处理，得到质谱成像离子图像数据矩阵； 构建基于SimSiam对比学习网络的离子图像表示模型并训练，所述离子图像表示模型包括孪生编码器、预测映射器和维度约简模块，所述孪生编码器包括两个共享权重的第一编码器模块和第二编码器模块，所述第一编码器模块和第二编码器模块分别与所述预测映射器连接，所述维度约简模块与所述第一编码器模块连接，对所述孪生编码器和预测映射器进行训练，得到经训练的离子图像表示模型； 将所述质谱成像离子图像数据矩阵输入所述经训练的离子图像表示模型，所述质谱成像离子图像数据矩阵依次输入所述第一编码器模块和所述维度约简模块，得到质谱成像数据的低维表示矩阵； 根据所述质谱成像数据获取离子峰集合，基于所述离子峰集合和所述质谱成像数据的低维表示矩阵采用同位素峰识别算法识别得到离子间的同位素关系，具体包括： S41，根据质荷比从小到大将所述质谱成像数据中的离子峰进行排序，得到离子峰集合 S42，根据所述质谱成像数据的低维表示矩阵计算离子峰之间的距离矩阵S，公式如下： 其中，所述质谱成像数据的低维表示矩阵为zi为第i个离子图像低维表示，sij为所述质谱成像数据的低维表示矩阵中的第i个离子图像低维表示zi与第j个离子图像低维表示zj的欧氏距离； S43，从所述离子峰集合I中依次取出离子Ii，其中，i＝1,2,…,N，将Ii作为候选的单同位素峰M，并根据以下两个原则，从所述离子峰集合I中其他峰Ij检索Ii的M+k同位素峰，ji，k＝1,2,…,4； 原则一：若li与Ij的距离sijθs，θs为阈值，且Ii与Ij的质荷比和峰强度比满足M～M+k的同位素关系，则Ij为Ii的M+k同位素峰； 原则二：若在所述离子峰集合I中未检索到Ii的M+l同位素峰，l＝1,2,3，则认为Ii的M+l+1同位素峰不存在； S44，记录Ii及其同位素峰，将Ii及其同位素峰从所述离子峰集合I中移除，重复步骤S43-S44，直至所述离子峰集合为空集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门大学，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明南路422号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。