[发明专利]一种基于深度学习核磁共振二维扩散排序谱数据处理方法在审
| 申请号： | 202210820413.9 | 申请日： | 2022-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN115329658A | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 杨钰;吴柳滨;陈博;黄玉清;陈忠 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F21/60;G06K9/62;G06F119/02 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人： | 连耀忠 |
| 地址： | 361000 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习核磁共振二维扩散排序谱数据处理方法，首先，根据核磁共振二维扩散排序谱信号特征，以相关数学模型生成模拟数据，构建模拟数据集；生成网络训练所用标签，所述标签为二维矩阵，两个维度分别为化学位移系数和扩散系数；搭建深度学习网络模型，设置训练参数；用构建的模拟数据集进行深度学习网络模型训练；深度学习网络模型测试；本发明提供的方法，无需待测样品分子成分的确切数量作为先验知识，且训练数据均为模拟数据，无需大量采集真实数据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 核磁共振 二维 扩散 排序 数据处理 方法 | ||
【主权项】：
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