طريقة تعويض القيم المفقودة في بيانات تصوير الطيف الكتلي القائمة على الذكاء الاصطناعي
摘要
تصوير الطيف الكتلي (MSI) كتقنية تصوير جزيئية عالية الدقة المكانية، له قيمة هامة في الكشف الموضعي عن المركبات الذاتية والخارجية في الأنسجة البيولوجية. ومع ذلك، بسبب قيود الحساسية عند الدقة المكانية العالية، يتواجد في بيانات MSI الكثير من الإشارات المفقودة مما يقيد دقة التحليل اللاحق بشكل كبير. الطرق التقليدية التي تعتمد على ترقية الأجهزة مكلفة وتستغرق وقتاً طويلاً. لذلك، تقترح هذه الورقة طريقة تعويض القيم المفقودة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي تهدف إلى تعلم خصائص التوزيع المعقدة لبيانات MSI بطريقة مدفوعة بالبيانات لتحقيق إعادة بناء عالية الجودة للإشارات المفقودة. تظهر النتائج التجريبية على بيانات MALDI-MSI لكلى الفأر وبيانات DESI-MSI لسرطان القولون البشري تفوق هذه الطريقة على الطرق التقليدية في الكشف البصري والتقييم الكمي، بالإضافة إلى إظهار قدرة جيدة على التكيف عبر المنصات. تقدم هذه الورقة حلاً فعالاً ومنخفض التكلفة لتعزيز حساسية كشف MSI ولها أهمية كبيرة في دفع التحليلات البيولوجية اللاحقة.
关键词
تصوير الطيف الكتلي;الحساسية;تعويض القيم المفقودة;الذكاء الاصطناعي
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website