[发明专利]光谱数据入库方法及系统

说明书

本发明公开了一种光谱数据入库方法及系统，包括：服务端接收多个经加密和压缩的光谱数据包；判断该光谱数据包是否出现数据传输异常情况，若不是则经解压缩和解密获得该光谱数据包，将其中的所有光谱数据存至数据库中；对每一光谱数据包中的光谱质量进行分析，在光谱数据包中的光谱质量符合标准时，对该光谱数据包中的光谱数据进行预处理以获得优化光谱数据；不符合标准时输出该光谱数据包中的光谱质量不达标的信息；服务端将该优化光谱数据存储至一标准数据库中。本发明能够确保最终的光谱数据符合预先设置的质量分析要求，并且最终实现加入数据库，供后续的分析用。

技术领域

本发明涉及对药品的光谱数据的分析，特别是涉及一种光谱数据入库方法及系统。

背景技术

目前，在互联网快速发展的时代，建立大数据、云计算已成为当今时代的主流，而数据库的构建能更规范、高效的确保数据及其相关信息的实用性，及实现对的数据“增添改删”等功能，但要确保质量可靠的数据入库也是一个较为复杂的、系统的过程。现针对药品的光谱分析领域，还不存在完善、有效的光谱数据入库方法，对传输来的光谱数据进行一体化的判别分析，如质量控制等，以筛选出符合一定标准的光谱数据，为后续处理所用，从而构建一种智能化、高效化、简便化的光谱入库方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中针对药品的光谱数据分析领域还不存在完善、有效的光谱数据入库方法的缺陷，提供一种光谱数据入库方法及系统。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：

本发明提供一种光谱数据入库方法，其特点在于，其包括以下步骤：

S1、一服务端通过其API接口接收多个经数据加密和数据压缩的含有多个光谱数据的光谱数据包，每一光谱数据包包括药品名、药品的批准文号、生产厂家、生产批次、仪器型号、光谱图和入库操作请求；

S2、判断接收的该光谱数据包是否出现数据传输异常情况，若不是则进入步骤S3，否则进入步骤S8；

S3、该服务端经数据解压缩和数据解密获得该光谱数据包，并将该光谱数据包中的所有光谱数据存储至一SQL数据库中；

S4、该服务端对每一光谱数据包中的光谱质量进行分析，在该光谱数据包中的光谱质量符合一设定标准时，进入步骤S5，否则进入步骤S7；

S5、该服务端对该光谱数据包中的光谱数据进行预处理以获得一优化光谱数据；

S6、该服务端将该优化光谱数据存储至一标准数据库中；

S7、该服务端输出该光谱数据包中的光谱质量不达标的信息；

S8、该服务端输出数据传输异常的信息。

较佳地，在步骤S6中，在步骤S6中，该服务端将该优化光谱数据与该标准数据库已存储的优化光谱数据进行相似度匹配，若该优化光谱数据与该标准数据库中的某一已存储的优化光谱数据相似度大于一设定阈值时，则判断该优化光谱数据对应的药品名与该匹配出的优化光谱数据对应的药品名是否相同，若是则进入步骤S7，否则进入步骤S9：该服务端输出该光谱数据包中的光谱数据不符合入库要求的信息。

较佳地，步骤S4包括以下步骤：

S41、该服务端判断该光谱数据包中的光谱图数量是否大于一第一设定值，若是则进入步骤S42，否则进入步骤S47；

S42、该服务端针对该光谱数据包中的每一光谱图：判断该光谱图的拉曼位移范围是否在一设定位移范围内，若是则保留该光谱图并进入步骤S43，否则舍弃该光谱图；

S43、该服务端针对该光谱数据包中保留的每一光谱图：判断该光谱图中相邻拉曼强度值超过一第二设定值的数量是否小于一第三设定值，若是则保留该光谱图并进入步骤S44，否则舍弃该光谱图；