一种基于人工智能分析质谱数据的方法

一种基于人工智能分析质谱数据的方法，方法包括：采用激光辅助解吸/电离质谱仪对每个所述样本进行代谢物小分子指纹谱图进行收集；将所述指纹图谱进行绝对强度的提取处理；将处理后的数据输入所述多层神经网络，进行样本分组处理。一种样本区分贡献重要性的计算方法，将指纹图谱数据转化为二维图像；使用显著性特征分析方法对所述代谢物筛选图片库内的数据进行计算，并对所有特征进行排序，筛选出对样本区分贡献最大的物质。本发明的有益效果是：对质谱数据实现样本快速分组，并大大提升了分类模型的可解释能力。