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

Inventor： 林雁勤 ,  罗德斌 ,  苟垚平 ,  郑霄栩

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。

公开(公告)号：CN110503197A

公开(公告)日：2019-11-26

申请号：CN201910625103.X

申请日：2019-07-11

Applicant: 厦门大学

Inventor： 林雁勤 ,  苟垚平 ,  段博 ,  陈忠

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/02 ,  G06F17/14 ,  A61B5/055

Abstract: 本发明提供了基于神经网络算法的不均匀场下脑代谢物浓度量化方法，涉及生物活体脑代谢物浓度量化方法。利用自由感应衰减信号模拟软件，生成生物脑代谢物核磁共振模拟信号；建立不均匀磁场下不同浓度代谢物谱图数据集并设计训练数据和标签数据；划分整体数据集为训练集、验证集、测试集；设计神经网络结构并使用验证集选取神经网络超参数；利用测试数据对量化模型进行测试检验；利用本发明提出的神经网络算法强大的拟合能力，可以实现一种不均匀磁场下生物活体脑代谢物谱图快速且准确地量化，使定域谱具有更广泛的应用性。

公开(公告)号：CN110490063A

公开(公告)日：2019-11-22

申请号：CN201910624693.4

申请日：2019-07-11

Applicant: 厦门大学

Inventor： 林雁勤 ,  苟垚平 ,  段博 ,  陈忠

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/08 ,  G06F17/14

Abstract: 本发明提供了基于神经网络算法的不均匀场下脑模型定域谱校正方法，涉及生物活体脑代谢物定域谱校正方法。利用自由感应衰减信号模拟软件，生成脑模型样品的核磁共振模拟信号；建立不均匀磁场与均匀磁场下不同浓度代谢物的脑模型一维定域谱图数据集并设计训练数据和标签数据；划分整体数据集为训练集、验证集、测试集；设计神经网络结构并使用验证集选取神经网络超参数；利用测试数据对量化模型进行测试检验；利用本发明提出的神经网络算法强大的拟合能力，可以实现一种快速且准确地校正不均匀磁场下脑模型样品谱图的方法，使定域谱具有更广泛的应用性。