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龙图腾网获悉上海交通大学医学院附属新华医院申请的专利液相色谱质谱串联技术检测红细胞叶酸代谢物质的方法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：CN119827682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510182938.8，技术领域涉及：G01N30/02；该发明授权液相色谱质谱串联技术检测红细胞叶酸代谢物质的方法是由李斐;敖俊杰;张前龙;赵健元;唐伟锋;余晓刚;刘军霞设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本液相色谱质谱串联技术检测红细胞叶酸代谢物质的方法在说明书摘要公布了：本申请涉及液相色谱质谱串联技术领域，其具体地公开了一种液相色谱质谱串联技术检测红细胞叶酸代谢物质的方法，其能够通过实时监测上清液待进样的液相色谱图，并利用基于人工智能和深度学习的图像分析算法来提取出色谱分离状态，以此来动态调整梯度参数，减少人工干预的需求，从而有助于优化复杂基质中目标物的分离过程。特别地，基于深度学习的方法能够自动识别和量化色谱图中的关键特征，并根据这些信息智能地动态调整梯度洗脱参数，从而有利于实现更优化的物质分离与检测。例如，如果发现某一组分的分离不理想，可以通过调整流动相B的比例来改善其分离效果，从而优化梯度洗脱过程。

本发明授权液相色谱质谱串联技术检测红细胞叶酸代谢物质的方法在权利要求书中公布了：1.一种液相色谱质谱串联技术检测红细胞叶酸代谢物质的方法，包括：采集含EDTA抗凝剂的血液样本，并对其进行离心分离处理以去除血浆得到待测样本；对所述待测样本进行前处理以得到上清液待进样；对所述上清液待进样进行液相色谱分析以确定流动相比例；基于所述流动相比例对所述上清液待进样进行梯度洗脱，以分离去除样本基质中的干扰组得到目标待测物溶液；通过质谱仪检测所述目标待测物溶液中的目标待测物与其对应同位素内标的质荷比，并使用同位素内标法进行定量以确定红细胞叶酸代谢物质的含量；其特征在于，对所述上清液待进样进行液相色谱分析以确定流动相比例，包括： 获取上清液待进样的液相色谱图； 对所述液相色谱图进行预处理和液相色谱多维特征提取以得到液相色谱图浅层特征和液相色谱图语义特征，包括：对所述液相色谱图进行去噪和基线校正以得到校正后液相色谱图；将所述校正后液相色谱图通过基于空洞空间金字塔池化模块的液相色谱特征提取器以得到液相色谱图浅层特征图作为所述液相色谱图浅层特征和液相色谱图语义特征图；将所述液相色谱图语义特征图通过基于全连接层的液相色谱图语义全局感知强化模块以得到液相色谱图语义特征向量作为所述液相色谱图语义特征； 对所述液相色谱图浅层特征和所述液相色谱图语义特征进行液相色谱多维特征联合编码以得到液相色谱图浅层-语义特征间显著信息交互表征，包括：对所述液相色谱图浅层特征和所述液相色谱图语义特征分别进行核心线索提取以得到液相色谱图语义核心线索编码特征和液相色谱图浅层核心线索编码特征，包括：对所述液相色谱图语义特征向量进行基于点卷积编码的核心线索提取以得到液相色谱图语义核心线索编码向量作为所述液相色谱图语义核心线索编码特征；从所述液相色谱图浅层特征图提取液相色谱图浅层核心线索编码向量作为所述液相色谱图浅层核心线索编码特征； 基于所述液相色谱图语义核心线索编码特征和所述液相色谱图浅层核心线索编码特征，对所述液相色谱图浅层特征和所述液相色谱图语义特征进行细粒度特征交互分析以得到所述液相色谱图浅层-语义特征间显著信息交互表征； 基于所述液相色谱图浅层-语义特征间显著信息交互表征，确定所述流动相比例。

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上海交通大学医学院附属新华医院，其通讯地址为：200092 上海市杨浦区控江路1665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”。

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