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龙图腾网获悉天津智谱仪器有限公司申请的专利基于深度学习的质谱图离子碎片峰区域识别方法及装置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：CN120068004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510543595.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于深度学习的质谱图离子碎片峰区域识别方法及装置是由张栋;王博;付桪洋;廉丽敏;刘开磊设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的质谱图离子碎片峰区域识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及碎片峰区域识别技术领域，具体地说，涉及基于深度学习的质谱图离子碎片峰区域识别方法及装置。其包括以下步骤：收集质谱图数据，并对质谱图数据进行预处理；基于预处理后的质谱图数据并结合电荷状态限制和加合离子概率权重构建双支卷积神经网络模型，用于识别质谱图中的碎片峰区域，并联合优化峰区域分割、电荷状态预测和加合离子匹配构建多任务损失函数来优化构建双支卷积神经网络模型的过程；从双支卷积神经网络模型输出中提取最优碎片峰区域。本发明设计通过采用双支卷积神经网络模型（包括一维和二维卷积层），能够有效地提取质谱图中的局部与全局特征，从而提高对碎片峰的识别精度。

本发明授权基于深度学习的质谱图离子碎片峰区域识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的质谱图离子碎片峰区域识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集质谱图数据，并对质谱图数据进行预处理； S2、基于预处理后的质谱图数据并结合电荷状态限制和加合离子概率权重构建双支卷积神经网络模型，用于识别质谱图中的碎片峰区域，并联合优化峰区域分割、电荷状态预测和加合离子匹配构建多任务损失函数来优化构建双支卷积神经网络模型的过程； 所述S2中，基于双支卷积神经网络模型识别质谱图中的碎片峰区域，包括以下步骤： S2.1、接收预处理后的质谱图数据作为输入数据，在输入数据中嵌入电荷状态和加合离子规则信息生成双模态输入数据； S2.2、在双支卷积神经网络模型中构建一维卷积层和二维卷积层； 其中，一维卷积层用于捕捉局部峰形细节； 二维卷积层用于捕获全局噪声分布模式； S2.3、联合优化峰区域分割、电荷状态预测和加合离子匹配构建多任务损失函数； S2.4、使用双模态输入数据预训练双支卷积神经网络模型，训练完成后双支卷积神经网络模型输出概率热图、电荷状态和加合离子匹配得分矩阵； S3、从双支卷积神经网络模型输出中提取最优碎片峰区域； 所述S3中，从双支卷积神经网络模型输出中提取最优的碎片峰区域，并优化输出结果，包括以下步骤： S3.1、设定置信度阈值m； S3.2、遍历分割概率图中的每个像素点，将概率值高于置信度阈值m的区域标记为“高置信度碎片峰区域”，对于低于置信度阈值m的区域，视为背景，排除在外； S3.3、将分割概率图、电荷状态预测和加合离子匹配概率结合起来定义综合置信度评分公式，进一步优化高置信度碎片峰区域的选择； S3.4、根据综合置信度评分，重新评估每个碎片峰区域的置信度； S3.5、输出包含所有置信度大于m的碎片峰的列表； S3.6、根据综合置信度评分对碎片峰列表进行排序，优先展示置信度大于m的碎片峰。

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