[发明专利]基于深度学习的磁共振信号的去J耦合方法有效
| 申请号： | 201911226733.6 | 申请日： | 2019-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN110940944B | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 索斐;杨钰;蔡聪波;陈忠 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G01R33/46 | 分类号： | G01R33/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 基于深度学习的磁共振信号的去J耦合方法，涉及磁共振信号。根据磁共振波谱信号的特征，构建网络输入数据的数学模型和网络标签，即无J耦合现象的频谱实部的数学模型，由数学模型生成仿真信号，构建训练集数据和测试集数据；搭建网络模型，设置好相关的训练参数；将训练集数据输入到网络模型中训练网络，调整网络参数，直至损失函数下降至收敛并趋于稳定，得到功能化的网络模型；将测试集数据信号输入到训练后的功能化的网络模型中，得到经网络去耦合得到的理想吸收谱图，并与标签进行比较以验证网络的性能。实现去耦合以及去噪的功能，实现端到端的功能，无需对谱信号进行预处理等其他辅助手段操作，使用神经网络真正实现去耦合去噪功能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 磁共振 信号 耦合 方法 | ||
【主权项】：
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