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公开(公告)号：CN117008028A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310931220.5
申请日：2023-07-27
Applicant: 厦门大学
IPC: G01R33/46 , G01N24/08 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种核磁共振谱峰位置检测方法、装置及可读介质，通过获取基于自旋回波相位变化谱的二维谱图，构建SEcho‑Net神经网络并训练，SEcho‑Net神经网络包括编码层和解码层，编码层包括间接维下采样模块和直接维下采样模块，间接维下采样模块用于对基于自旋回波相位变化谱的二维谱图进行压缩，得到第一特征向量，第一特征向量输入直接维下采样模块中提取与谱峰位置相关的关键信息，得到关键特征，解码层包括直接维上采样模块和分步降维模块，直接维上采样模块用于从关键特征中恢复谱图信息，得到第二特征向量，第二特征向量输入分步降维模块中进行特征提取，得到谱峰纯化学位移位置信息。该方法对实验要求低，可以精准定位谱峰位置。
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公开(公告)号：CN108279392B
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201810017318.9
申请日：2018-01-09
Applicant: 厦门大学
IPC: G01R33/46
Abstract: 本发明提供一种放大J偶合常数的核磁共振方法。首先施加一个90度硬脉冲将磁化矢量从Z方向旋转到XY平面。在经历t1时间后，延时i*Δ时间，然后施加180度硬脉冲，再延时i*Δ时间，然后开始采样。t1在每次采样等间隔增长。“i*Δ‑180度脉冲‑i*Δ”是一个自旋回波模块，在这期间只有J偶合演化，而化学位移演化被重聚。这样，在每次采样中，J偶合演化比化学位移演化时间多2Δ，因此可以达到放大J偶合常数的效果。完成实验后，我们把每次采样得到的数据的开始tint时间的数据取出来，依次拼接得到新的一维数据，再进行傅里叶变换，就得到J偶合放大的谱图。
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公开(公告)号：CN106932426B
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201710173095.0
申请日：2017-03-22
Applicant: 厦门大学
IPC: G01N24/08
Abstract: 本发明提供一种测量分子中所有氢‑氢耦合常数的核磁共振方法。该方法首先施加一个90度硬脉冲将磁化矢量从Z方向旋转到XY平面。将采样点设置在该90度硬脉冲后的一个固定时刻Δ。一个与Z方向磁场梯度同时施加的选择性180度软脉冲，随着间接维演化时间t1的变化，在90度硬脉冲和采样点之间移动。在磁场梯度的作用下，选择性180度软脉冲在不同的空间位置翻转不同的核。采用EPSI采样模块，同时获取化学位移信息和空间位置信息。这样在不同层可以得到其他核和在同一层中被180度软脉冲所翻转的核的耦合，这些耦合会在间接维表现出裂峰。对应的J耦合常数就可以从这些裂峰中进行测量。
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公开(公告)号：CN105004748A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510437976.X
申请日：2015-07-23
Applicant: 厦门大学
IPC: G01N24/08
Abstract: 一种在不均匀磁场下获取二维核磁共振相干谱图的方法，该方法先施加一个射频脉冲，将磁化矢量从Z轴旋转到XY平面，然后再Z方向施加一对chirp脉冲和一对编码梯度对样品的Z方向进行空间编码，接着再施加一个射频脉冲。最后，在若干对正负切换的解码梯度作用下进行采样。对采集到的数据进行分组排序和二维傅里叶变换，得到空间-频率二维图。应用模式识别算法分析和相位矫正算法对空间维进行矫正，然后将空间维进行逆傅里叶变换得到高分辨二维核磁共振相干谱图，得到化学信息。本方法获得的高分辨谱图和空间信息在化学实时监测分析以及样品空间分布分析中有着显著的作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118069995A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410381066.3
申请日：2024-03-29
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的核磁共振定域波谱信号去噪方法及系统，涉及波谱信号去噪技术领域，首先获取带有噪声的核磁共振定域波谱信号，通过零均值噪声来构建训练‑目标对；引入自注意力机制，将注意力模块AttentionBlock嵌入到深度神经网络模型中；基于训练‑目标对，对深度神经网络模型进行训练，得到核磁共振定域波谱信号去噪模型；将带有噪声的目标核磁共振定域波谱信号输入所述核磁共振定域波谱信号去噪模型中，得到去噪后的核磁共振定域波谱信号。本发明从噪声到噪声的训练策略出发，能够在只依赖成对噪声数据的前提下训练网络，并且通过自注意力机制，增强神经网络的去噪能力，获得较好的数据恢复效果。
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公开(公告)号：CN117330597A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311320387.4
申请日：2023-10-12
Applicant: 厦门大学
IPC: G01N24/08 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本公开提供了一种核磁共振谱图的时频域联合重建及重建质量评价方法，包括以下步骤：根据模拟数据的欠采样数据进行重建；得到第一重建数据的不确定性和皮尔逊相关系数；构建空间直角坐标系，形成散点的点阵；根据核磁共振数据的欠采样数据进行重建；得到第二重建数据的不确定性；利用近似密度得出不确定性已知的情况下皮尔逊相关系数为较高值的概率；评价第二重建数据。本公开还提供了一种核磁共振谱图重建质量评价装置、电子设备及可读存储介质。本公开基于时频域联合重建的深度学习重建算法，实现重建过程中时频域信息的互补与交互，完成在灵活采样率、采样方案和采样尺寸下NMR谱图的高质量重建，同时通过构建重建质量评价点阵，实现重建结果的无参考质量评估。
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公开(公告)号：CN112132028B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202011007196.9
申请日：2020-09-23
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 获取高质量核磁共振纯化学位移谱的方法，涉及核磁共振。利用matlab程序代码模拟实时ZS谱和理想纯位移谱的自由感应衰减信号，进行傅里叶变换得到相应的频谱，并进行归一化等预处理；建立模拟数据集；将数据集分为训练集、测试集两个部分；对数据集进行数据归一化预处理；设计神经网络结构；调整网络参数以训练网络模型；利用模拟实时ZS数据及实验实采实时ZS数据作为测试数据对模型进行测试检验。避免了伪二维ZS实验时间长的问题，将实验时间缩短1～2个数量级。将训练设计好的神经网络模型对实验中的实时ZS谱图进行数据重建，得到高分辨率、小线宽、高信噪比、去伪峰的谱图，从而达到快速获取高质量纯化学位移氢谱的目的。
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公开(公告)号：CN110456294B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201910624707.2
申请日：2019-07-11
Applicant: 厦门大学
IPC: G01R33/56 , G01R33/565
Abstract: 本发明提供一种提高核磁共振谱图分辨率的化学位移放大方法，在间接维利用同核去偶产生一段纯化学位移演化时间，这样化学位移有了一段额外演化时间。标量偶合经过的是正常的间接维时间演化，没有变化。化学位移放大而偶合不变，使得总体上信号更加分散了，分辨率得到提高。该方法可以只使用选择性脉冲对一个局部小区域进行化学位移放大，这样灵敏度不会损失。在有需要的情况下，也可以在选择性脉冲下配合使用编码梯度，这样可以实现宽带去偶，对一个更大的区域实现化学位移放大。利用化学位移放大，原来重叠的信号有机会被分离，这样就能分析每个信号各自的多重峰模式，还能对各个信号进行积分以获得定量信息。
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公开(公告)号：CN110672650A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910886257.4
申请日：2019-09-19
Applicant: 厦门大学
IPC: G01N24/08
Abstract: 本发明提供一种高分辨率的测量偶合常数的二维J分解谱的核磁共振方法，首先施加一个90度硬脉冲将磁化矢量从Z方向旋转到XY平面。再施加改进的自旋回波模块。这样的效果是在间接维重聚了与被选择性180°脉冲作用的核有关的J偶合，从而保留其他的J偶合演化在间接维。而在直接维是正常的演化时间，化学位移和所有的J偶合一起演化。上述方法可以获得拥有纯吸收线型的二维J分解谱。在得到的二维谱进行45°旋转后，直接维的投影谱是只保留与选择的核相关的偶合分裂的纯化学位移谱，因此可以方便地测量J偶合常数。而间接维的投影保留其他偶合分裂信息，帮助进行多重峰模式分析。
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