本發(fā)明提供了一種基于深度學習核磁共振二維擴散排序譜數(shù)據(jù)處理方法,首先,根據(jù)核磁共振二維擴散排序譜信號特征,以相關(guān)數(shù)學模型生成模擬數(shù)據(jù),構(gòu)建模擬數(shù)據(jù)集;生成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所用標簽,所述標簽為二維矩陣,兩個維度分別為化學位移系數(shù)和擴散系數(shù);搭建深度學習網(wǎng)絡(luò)模型,設(shè)置訓(xùn)練參數(shù);用構(gòu)建的模擬數(shù)據(jù)集進行深度學習網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練;深度學習網(wǎng)絡(luò)模型測試;本發(fā)明提供的方法,無需待測樣品分子成分的確切數(shù)量作為先驗知識,且訓(xùn)練數(shù)據(jù)均為模擬數(shù)據(jù),無需大量采集真實數(shù)據(jù)。
聲明:
“基于深度學習核磁共振二維擴散排序譜數(shù)據(jù)處理方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)