基于多维光谱的药物分析方法及装置与流程

本发明涉及数据处理，具体而言，涉及一种基于多维光谱的药物分析方法及装置。

背景技术：

1、目前的药物分析方法大部分只关注单个样本的特征分析，而忽视了样本间的关系。导致对样本间相似性和关联性的缺少挖掘，限制了发现潜在药物相互作用和成分关系的能力，分析结果具有片面性，不利于药物开发和药物配伍。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于多维光谱的药物分析方法及装置，以改善上述问题。为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：

2、第一方面，本申请提供了一种基于多维光谱的药物分析方法，包括：

3、获取若干个药物样本的多维光谱数据；

4、对所述多维光谱数据进行特征提取，得到综合特征矩阵；

5、根据所述综合特征矩阵基于符号序列分析和特征融合计算得到特征融合矩阵；

6、计算每个所述药物样本的所述特征融合矩阵在预设不同尺度下的样本熵；

7、计算不同所述药物样本的所述综合特征矩阵之间的皮尔逊相关系数；

8、根据所述样本熵和皮尔逊相关系数，基于复杂网络分析计算加权邻接矩阵，根据所述加权邻接矩阵获取若干个所述药物样本之间的相似性和关联强度。

9、第二方面，本申请还提供了一种基于多维光谱的药物分析装置，包括：

10、获取模块，所述获取模块用于获取若干个药物样本的多维光谱数据；

11、特征提取模块，所述特征提取模块用于对所述多维光谱数据进行特征提取，得到综合特征矩阵；

12、第一计算模块，所述第一计算模块用于根据所述综合特征矩阵基于符号序列分析和特征融合计算得到特征融合矩阵；

13、第二计算模块，所述第二计算模块用于计算每个所述药物样本的所述特征融合矩阵在预设不同尺度下的样本熵；

14、第三计算模块，所述第三计算模块用于计算不同所述药物样本的所述综合特征矩阵之间的皮尔逊相关系数；

15、第四计算模块，所述第四计算模块用于根据所述样本熵和皮尔逊相关系数，基于复杂网络分析计算加权邻接矩阵，根据所述加权邻接矩阵获取若干个所述药物样本之间的相似性和关联强度。

16、第三方面，本申请还提供了一种基于多维光谱的药物分析方法设备，包括：

17、存储器，用于存储计算机程序；

18、处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述基于多维光谱的药物分析方法的步骤。

19、第四方面，本申请还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于基于多维光谱的药物分析方法的步骤。

20、本发明的有益效果为：本发明通过本方法通过整合药物样本的多维光谱数据，使用特征提取和特征融合，并结合符号序列分析、多尺度熵分析和复杂网络分析，能够有效地分析不同药物样本之间的相似性和关联性，使得可以更直观地了解药物成分之间的关系，有助于发现潜在的药物相互作用和成分特性。

21、本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

技术特征：

1.一种基于多维光谱的药物分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的药物分析方法，其特征在于,所述多维光谱数据包括紫外-可见光谱数据、红外光谱数据和拉曼光谱数据，对所述多维光谱数据进行特征提取，包括：

3.根据权利要求2所述的药物分析方法，其特征在于,对所述特征矩阵进行所述特征提取，包括：

4.根据权利要求1或3所述的药物分析方法，其特征在于,在得到所述综合特征矩阵之后，且在根据所述综合特征矩阵基于符号序列分析和特征融合计算得到符号序列之前，包括：

5.根据权利要求1或3所述的药物分析方法，其特征在于,根据所述综合特征矩阵基于符号序列分析和特征融合计算得到特征融合矩阵，包括：

6.根据权利要求5所述的药物分析方法，其特征在于,基于阈值分割法将所述综合特征矩阵转化为符号序列，包括：

7.根据权利要求1所述的药物分析方法，其特征在于,计算每个所述药物样本的所述特征融合矩阵在预设不同尺度下的样本熵，包括：

8.根据权利要求1所述的药物分析方法，其特征在于,计算不同所述药物样本的所述综合特征矩阵之间的皮尔逊相关系数，包括：

9.根据权利要求1所述的药物分析方法，其特征在于,根据所述样本熵和皮尔逊相关系数，基于复杂网络分析计算加权邻接矩阵，包括：

10.一种基于多维光谱的药物分析装置，其特征在于，包括：

技术总结本发明提供了一种基于多维光谱的药物分析方法及装置，包括获取若干个药物样本的多维光谱数据；对所述多维光谱数据进行特征提取，得到综合特征矩阵；根据所述综合特征矩阵基于符号序列分析和特征融合计算得到特征融合矩阵；计算每个所述药物样本的所述特征融合矩阵在预设不同尺度下的样本熵；计算不同所述药物样本的所述综合特征矩阵之间的皮尔逊相关系数；根据所述样本熵和皮尔逊相关系数，基于复杂网络分析计算加权邻接矩阵，根据加权邻接矩阵获取若干个所述药物样本之间的相似性和关联强度。本发明能够分析复杂结构药物之间的相似性和关联强度，有助于发现潜在的药物相互作用和成分特性。技术研发人员：陈桂英,黄建耿,庄炜平,程忠哲,朱帮杰,郎士伟,徐传瑞,张杨,姜宏梁受保护的技术使用者：武汉宏韧生物医药股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/25