公开(公告)号：CN118484631A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410623684.4

申请日：2024-05-20

Applicant: 厦门大学

Inventor： 屈小波 ,  谭贺娟 ,  涂章仁

IPC: G06F18/10 ,  G01N24/08 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 一种智能磁共振波谱代谢物定量方法。基于量子仿真模拟生成人体谱序列，结合磁共振物理模型，考虑场不均匀性造成的非理想因素，根据人体代谢物浓度范围生成训练集；构建微分最小二乘的量化深度网络及损失函数；去噪模块D‑net的参数通过梯度下降更新，量化模块M‑net的参数通过微分最小二乘求解，D‑net和M‑net串联组合形成智能定量的DM‑net；去噪模块D‑net与量化模块M‑net间在固定最优参数下更新网络梯度，在给定去噪模块网络参数下求解量化模块最优参数实现双向循环优化；训练集输入DM‑net网络模型，预测实测波谱的代谢物浓度。减小非理想因素造成的量化误差，提高量化结果稳定性，精准量化目标代谢物。

公开(公告)号：CN118504288B

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410951541.6

申请日：2024-07-16

Applicant: 厦门大学

Inventor： 屈小波 ,  谭贺娟

IPC: G06F30/20 ,  G06F18/214 ,  G06F18/20 ,  G06N10/00

Abstract: 一种深度量子计算的磁共振波谱代谢物基集生成方法，涉及磁共振波谱技术领域。包括：1）获取代谢物结构信息，进行数据预处理，生成初始自旋系统矩阵，得到仿真数据集；2）构建基于深度量子计算的基集生成网络Bs‑net及损失函数，3）设计脉冲模块Ex‑net和演化模块Ev‑net，学习不同角度的脉冲过程和密度算符随时间的更新过程；4）加载步骤3）的训练模型，在自旋回波序列上进行验证子模块组合后生成的代谢物基集。基于量子力学理论，利用深度学习方法学习序列的脉冲任务和密度算符随时间演化的过程，可适应多TE，多代谢物的基集生成情况，增强模型的泛化能力和准确性，为基集生成提供更灵活更准确的模拟策略。

公开(公告)号：CN118504288A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410951541.6

申请日：2024-07-16

Applicant: 厦门大学

Inventor： 屈小波 ,  谭贺娟

IPC: G06F30/20 ,  G06F18/214 ,  G06F18/20 ,  G06N10/00

Abstract: 一种深度量子计算的磁共振波谱代谢物基集生成方法，涉及磁共振波谱技术领域。包括：1）获取代谢物结构信息，进行数据预处理，生成初始自旋系统矩阵，得到仿真数据集；2）构建基于深度量子计算的基集生成网络Bs‑net及损失函数，3）设计脉冲模块Ex‑net和演化模块Ev‑net，学习不同角度的脉冲过程和密度算符随时间的更新过程；4）加载步骤3）的训练模型，在自旋回波序列上进行验证子模块组合后生成的代谢物基集。基于量子力学理论，利用深度学习方法学习序列的脉冲任务和密度算符随时间演化的过程，可适应多TE，多代谢物的基集生成情况，增强模型的泛化能力和准确性，为基集生成提供更灵活更准确的模拟策略。