[發(fā)明專利]數(shù)據(jù)處理方法、樣本分類方法、模型訓(xùn)練方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011619080.0
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號(hào): CN112651950B
• 公開（公告）日: 2023-09-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭寶森;陶一敏;貢卓琳;解春蘭;李丹妮;羅世治
• 申請（專利權(quán)）人: 珠海碳云診斷科技有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82
• 代理公司: 北京康信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11240
• 代理人: 周春枚

1.一種數(shù)據(jù)處理方法，包括：

獲取多肽芯片檢測結(jié)果數(shù)據(jù)集，其中，所述多肽芯片檢測結(jié)果數(shù)據(jù)集包括多個(gè)樣本的多肽芯片檢測結(jié)果數(shù)據(jù)，所述多肽芯片檢測結(jié)果數(shù)據(jù)包括多肽芯片上各個(gè)特征檢測所得的特征值，所述多肽芯片檢測結(jié)果數(shù)據(jù)集中包括兩個(gè)以上的多肽芯片檢測得到的多肽芯片檢測結(jié)果數(shù)據(jù)；

分別采用多種標(biāo)準(zhǔn)化方法對所述多肽芯片檢測結(jié)果數(shù)據(jù)集中的多肽芯片檢測結(jié)果進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到多個(gè)第一目標(biāo)數(shù)據(jù)集；

對所述多個(gè)第一目標(biāo)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)，分別采用多種系統(tǒng)誤差校正方式進(jìn)行系統(tǒng)誤差校正處理，得到多個(gè)第二目標(biāo)數(shù)據(jù)集，其中，采用多種系統(tǒng)誤差校正方式進(jìn)行系統(tǒng)誤差校正處理，得到多個(gè)第二目標(biāo)數(shù)據(jù)集包括：按照獲得多肽芯片檢測結(jié)果數(shù)據(jù)的多肽芯片的不同，從所述多個(gè)第一目標(biāo)數(shù)據(jù)集中提取數(shù)據(jù)得到多個(gè)子矩陣，其中，每個(gè)多肽芯片對應(yīng)一個(gè)子矩陣；所述子矩陣中的每一行中的元素為第一目標(biāo)數(shù)據(jù)集中一個(gè)樣本的多肽芯片檢測結(jié)果數(shù)據(jù)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化方法處理后的特征值，所述子矩陣中每一列的特征值是第一目標(biāo)數(shù)據(jù)集中所述多個(gè)樣本在進(jìn)行多肽芯片檢測過程中多肽芯片上相同特征檢測所得的特征值經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化方法處理后的特征值，所述子矩陣中的列數(shù)與所述多肽芯片上的特征數(shù)量相同；分別采用所述多種系統(tǒng)誤差校正方式對所述多個(gè)子矩陣進(jìn)行系統(tǒng)誤差校正處理，得到所述多個(gè)第二目標(biāo)數(shù)據(jù)集，其中，每種系統(tǒng)誤差校正方式對每個(gè)子矩陣處理后得到一個(gè)第二目標(biāo)數(shù)據(jù)集。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，分別采用多種標(biāo)準(zhǔn)化方法對所述多肽芯片檢測結(jié)果數(shù)據(jù)集中的多肽芯片檢測結(jié)果進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到多個(gè)第一目標(biāo)數(shù)據(jù)集，包括：

基于所述多肽芯片檢測結(jié)果數(shù)據(jù)集確定第一特征值矩陣，其中，所述第一特征值矩陣中包括所述多個(gè)樣本的多肽芯片檢測結(jié)果數(shù)據(jù)；

采用多種標(biāo)準(zhǔn)化方法對所述第一特征值矩陣中的多肽芯片檢測結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到所述多個(gè)第一目標(biāo)數(shù)據(jù)集。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，所述第一特征值矩陣中的每一行中的元素為一個(gè)樣本的多肽芯片檢測結(jié)果數(shù)據(jù)中的特征值，所述第一特征值矩陣中每一列的特征值是所述多個(gè)樣本在進(jìn)行多肽芯片檢測過程中多肽芯片上相同特征檢測所得的特征值，所述第一特征值矩陣中的列數(shù)與所述多肽芯片上的特征數(shù)量相同。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，采用多種標(biāo)準(zhǔn)化方法對所述第一特征值矩陣中的特征值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到多個(gè)所述第一目標(biāo)數(shù)據(jù)集，包括：

確定所述第一特征值矩陣中的每一行中各個(gè)特征值之間的相對數(shù)值，以確定所述第一目標(biāo)數(shù)據(jù)集。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中，確定所述第一特征值矩陣中的每一行中各個(gè)特征值之間的相對數(shù)值，包括：

對所述第一特征值矩陣中的每一行中的特征值按照預(yù)設(shè)規(guī)則進(jìn)行排序，并記錄對所述每一行中的特征值進(jìn)行排序前各個(gè)特征值的初始排序；對排序后的第一特征值矩陣中的每一列求平均值，并使用所述每一列得到的平均值替換所述每一列中的特征值，并將替換完成后得到的特征值矩陣按照所述初始排序重新進(jìn)行排序；確定重新進(jìn)行排序后得到的第一特征值矩陣中的各個(gè)特征值，并將重新進(jìn)行排序后得到的第一特征值矩陣中的各個(gè)特征值作為所述相對數(shù)值，以確定所述第一目標(biāo)數(shù)據(jù)集。

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，采用多種標(biāo)準(zhǔn)化方法對所述第一特征值矩陣中的特征值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到所述第一目標(biāo)數(shù)據(jù)集，包括：

對所述第一特征值矩陣中的特征值進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，得到目標(biāo)矩陣，并基于所述目標(biāo)矩陣確定所述第一目標(biāo)數(shù)據(jù)集，其中，所述目標(biāo)矩陣中元素的取值范圍中的最大值小于所述第一特征值矩陣中特征值的取值范圍中的最大值；所述目標(biāo)矩陣中元素的取值范圍中的最小值大于所述第一特征值矩陣中特征值的取值范圍中的最小值。

7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，采用多種標(biāo)準(zhǔn)化方法對所述第一特征值矩陣中的特征值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到所述第一目標(biāo)數(shù)據(jù)集，包括：

確定各個(gè)樣本各自的多肽芯片檢測結(jié)果數(shù)據(jù)中的所有特征值的中位數(shù)，并基于所述中位數(shù)對各個(gè)樣本的多肽芯片檢測結(jié)果數(shù)據(jù)中的所有特征值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到所述第一目標(biāo)數(shù)據(jù)集。