一种肿瘤检测模型训练系统、方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117349670B

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202311387239.4

    申请日:2023-10-25

    摘要: 本申请公开了一种肿瘤检测模型训练系统、方法、设备及存储介质,涉及模型训练技术领域,包括:待训练数据集获取模块,用于获取待训练数据集;模型训练模块,用于在当前训练周期中利用待训练数据集对初始模型进行训练得到训练后模型;数据样本筛选模块,用于当待训练数据集中的数据样本不小于预设数量时,筛选出低于预设可信度阈值的目标训练数据集;数据集更新模块,用于将目标训练数据集确定为下一训练周期的待训练数据集,并进行下一训练周期的训练过程;模型输出模块,用于当待训练数据集中的数据样本小于预设数量时,输出包含所有训练后模型的预设模型队列,并结合预设可信度阈值对待预测数据集进行预测。这样一来,本申请可以提高模型精度。

    一种肿瘤检测模型训练系统、方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117349670A

    公开(公告)日:2024-01-05

    申请号:CN202311387239.4

    申请日:2023-10-25

    摘要: 本申请公开了一种肿瘤检测模型训练系统、方法、设备及存储介质,涉及模型训练技术领域,包括:待训练数据集获取模块,用于获取待训练数据集;模型训练模块,用于在当前训练周期中利用待训练数据集对初始模型进行训练得到训练后模型;数据样本筛选模块,用于当待训练数据集中的数据样本不小于预设数量时,筛选出低于预设可信度阈值的目标训练数据集;数据集更新模块,用于将目标训练数据集确定为下一训练周期的待训练数据集,并进行下一训练周期的训练过程;模型输出模块,用于当待训练数据集中的数据样本小于预设数量时,输出包含所有训练后模型的预设模型队列,并结合预设可信度阈值对待预测数据集进行预测。这样一来,本申请可以提高模型精度。

    一种多肽或蛋白质谱检测用的分子量校正标准品试剂盒及其制备方法、使用方法

    公开(公告)号:CN111239423A

    公开(公告)日:2020-06-05

    申请号:CN202010054089.5

    申请日:2020-01-17

    IPC分类号: G01N33/96 G01N27/62

    摘要: 本发明公开了一种多肽或蛋白质谱检测用的分子量校正标准品试剂盒及其制备方法、使用方法,试剂盒包括:多肽或蛋白干粉标准品,干粉溶解液,基质溶解液,基质,分子量外标校正列表、分子量内标校正列表;多肽或蛋白干粉标准品与基质的配比为:1-6份多肽或蛋白干粉对应10份基质;试剂盒的制备方法不仅低成本,且可以根据具体的校准目的选择性的制备校准品,分子量校正兼顾小分子和大分子范围;本发明的分子量校正方法具有外标法的操作简便性和内标法的高精度性的分子量校正方法,同时还可避免在样本中添加外源性内标物对多肽指纹图谱的潜在性影响;试剂盒可适用于基于质谱技术的液体活检、微生物鉴定等应用场景。

    一种多肽或蛋白质谱检测分子量校正标准品试剂盒的应用

    公开(公告)号:CN111239423B

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202010054089.5

    申请日:2020-01-17

    IPC分类号: G01N33/96 G01N27/64

    摘要: 本发明公开了一种多肽或蛋白质谱检测用的分子量校正标准品试剂盒及其制备方法、使用方法,试剂盒包括:多肽或蛋白干粉标准品,干粉溶解液,基质溶解液,基质,分子量外标校正列表、分子量内标校正列表;多肽或蛋白干粉标准品与基质的配比为:1‑6份多肽或蛋白干粉对应10份基质;试剂盒的制备方法不仅低成本,且可以根据具体的校准目的选择性的制备校准品,分子量校正兼顾小分子和大分子范围;本发明的分子量校正方法具有外标法的操作简便性和内标法的高精度性的分子量校正方法,同时还可避免在样本中添加外源性内标物对多肽指纹图谱的潜在性影响;试剂盒可适用于基于质谱技术的液体活检、微生物鉴定等应用场景。