目的 通过二维最大重叠离散小波变换(maximal overlap discrete wavelet transform,MODWT)对代谢组学质谱数据进行预处理,去除一定的噪声和批次效应,提高分析方法的有效性和稳定性.方法 针对卵巢癌和卵巢囊肿的质谱数据,选取Haar小波函数对其进行二维MODWT的数据变换,获得不同尺度的数据,再对其中的细节数据置0和进行重构.对预处理后的数据用随机森林(RF)方法筛选差异变量和建立判别模型,评价预处理的效果.结果 经过二维MODWT处理后的质谱数据建模判别效果明显优于使用原始数据得到的结果.结论 针对质谱数据,二维MODWT方法能够更好地进行特征提取,提高模型的判别能力,具有研究价值和应用价值.