｛“status”：“ok”，“message type”：“work”，“message version”：“1.0.0”，“message”：｛“indexed”：｛“date parts”：[[2023,10,5]]，“date time”：“2023-10-05T08:04:13Z”，“timestamp”：1696493053571｝，“reference count”：34，“publisher”：“Oxford University Press（OUP）”，“issue”：“12”，“license”：[｛“start”：｛“date parts”：[[2016,10,2]]，“date time”：“2016-10-02T00:00Z”，“时间戳”：1475366400000}，“content-version”：“vor”，“delay-in-days”：480，“URL”：“http://\/creativecommons.org\/licenses\/by-nc\/4.0\/”}]，“content-domain”：{“domain”:[]，“crossmark-restriction”：false}，”short-container-title“：[]，”published-print“：{”date-parts“：[2015,6,15]]}”，“abstract”：“”摘要<\/jats:title>\n动机：成像质谱（IMS）是一种成熟的分子成像技术。对国际监测系统数据的可再现质量的信心对于将其集成到日常使用中至关重要。然而，评估质量的主要方法是目视检查，这是一种耗时、不标准和不可缩放的方法。到目前为止，质量评估问题只得到了少量解决，现有的措施没有考虑国际监测系统数据的空间信息。重要的是，不存在对潜在质量度量进行公正评估的方法<\/jats:p>\n结果：我们提出了一种评估潜在测量值的新方法，方法是使用集体专家判断创建一个金标准集，并据此评估基于图像的测量值。为了制定黄金标准，我们聘请了80名IMS专家，每个专家对来自大鼠大脑冠状切片MALDI-TOF IMS数据集的52对离子图像的相对质量进行评级。2019年专家对其专业知识、任务和调查的选择性反馈表明，（i）他们有不同的背景和足够的专业知识，（ii）任务得到了正确的理解，以及（iii）调查是可以理解的。Krippendorff \u2019s alpha为0.5，实现了适度的后间协议。构建了一个包含634对图像的黄金标准集，并进行了相应评级，结果显示高度一致性为0.85。评估了八组具有一系列参数和统计描述符的潜在测量值，共143个。信噪比和基于空间混沌的测量均表现良好，与金标准评级的相关性为0.7-0.9。此外，我们还表明，具有线性系数的复合度量（使用正则化最小二乘优化和套索在黄金标准上进行训练）显示出0.94的强线性相关性和0.98的准确度，可以预测一对图像中哪一幅图像的质量更高<\/jats:p>\n可用性和实施：从调查中收集的匿名数据和用于数据处理的Matlab源代码可以在https:\/\/github.com/alexandrovteam\/IMS_quality上找到<\/jats:p>\n联系人：\u00a0theodore.alexandrov@embl.de“，”DOI“：”10.1093\/生物信息学“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2015,6,13]]，”date-time“：”2015-06-13T17:12:36Z“，”timestamp“：1434215556000}，”page“：前缀“：”10.1093“，”卷“：”31“，”作者“：[{”给定“：”安德鲁“，”家人“：”帕尔默“，”序列“：”第一“，”隶属关系“：[}”名称“：”1位于德国海德堡的欧洲分子生物学实验室，2位于德国不来梅的不来梅大学工业数学中心，3位于德国卡尔斯鲁厄的卡尔斯鲁厄理工学院人类信息学研究所的高性能类人技术实验室，4位于瑞典乌普萨拉的Denator，5位于Rennes大学Inserm U1085-Irset的Protim，法国雷恩，6SCiLS 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