吉林大学林婷婷获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于循环神经网络磁共振信号工频噪声抑制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116561515B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310539188.6，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于循环神经网络磁共振信号工频噪声抑制方法是由林婷婷;杨锦旭;张扬设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于循环神经网络磁共振信号工频噪声抑制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及磁共振测深信号工频噪声抑制领域，为一种基于循环神经网络磁共振信号工频噪声抑制方法。采用循环层、双线性层搭建网络模型。首先将含噪信号依据信号长度分成若干段，并采用正反双向输入至网络的输入端，仿真信号作为理想输出。然后针对输入的前段含噪信号进行预处理，实现循环层状态参数初始化。接着对每一段进行端点双向延拓，采用过冗余节点进行循环层计算。再利用误差反向传播法更新全局参数，直到损失函数稳定得到降噪模型。通过构建含噪信号与工频噪声之间的复杂映射关系，从而达到降噪目的。针对磁共振信号特点，采用循环神经网络，保留信号时序上的关联性，从而更好的映射含噪信号与工频噪声之间的复杂关系，得到更高的信噪比。
本发明授权一种基于循环神经网络磁共振信号工频噪声抑制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于循环神经网络磁共振信号工频噪声抑制方法，其特征在于，包括以下步骤： a、仿真核磁共振地下水探测仪采集的磁共振信号X∈RM×N，其中N为信号长度，M为信号个数，混入工频噪声Sn，得到加噪的磁共振信号Y∈RM×N，形成训练数据集； b、对数据集做分段处理，再对每一段进行端点延拓，对处理后的数据集做正反双向输入； c、设计RNN网络结构，对前N段输入进行预处理，初始化循环层状态参数； d、输入训练数据集，利用反向传播算法，采用梯度下降法优化RNN网络参数使损失函数最小化，完成模型训练； e、对实际采集的磁共振信号进行步骤b的分段处理，再对每一段进行端点延拓，对处理后的数据做正反双向输入； f、将步骤e处理过的磁共振信号完各段数据端点做去冗余处理，进行拼接，得到消噪后信号。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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