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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种核磁共振谱降噪方法及其核磁共振谱降噪装置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：CN117314765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202311102399.X，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种核磁共振谱降噪方法及其核磁共振谱降噪装置是由詹昊霖;房启元;刘佳伟;陈心语设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种核磁共振谱降噪方法及其核磁共振谱降噪装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种核磁共振谱降噪方法及其核磁共振谱降噪装置。所述方法采用的深度神经网络模型，其设计方法包括：对所述低信噪比核磁谱数据依次进行m次编码得到特征图；对特征图进行优化得到中间特征图；对中间特征图依次进行m次解码，在每次解码时需要叠加相应倒叙次数的编码输出，最终得到解码特征图；对解码特征图叠加低信噪比核磁谱数据后再进行数据重建得到高信噪比核磁谱数据。本发明将通过少量采集次数获得的低信噪比核磁谱数据，输入深度神经网络，得到高信噪比的核磁谱数据，因而去噪质量高，结果可靠，重构时间短，具有广泛的应用前景。

本发明授权一种核磁共振谱降噪方法及其核磁共振谱降噪装置在权利要求书中公布了：1.一种核磁共振谱降噪方法，其将低信噪比核磁谱数据输入到深度神经网络模型进行降噪得到高信噪比核磁谱数据；其特征在于，所述深度神经网络模型设计方法包括以下步骤： 步骤S1，对所述低信噪比核磁谱数据依次进行m次编码得到编码特征图DResult m ； 步骤S2，对编码特征图DResult m 进行优化得到中间特征图Result mid ； 步骤S3，对中间特征图Result mid 依次进行m次解码，在每次解码时需要叠加相应倒叙次数的编码特征图，最终得到解码特征图UResult m； 步骤S4，对解码特征图UResult m叠加所述低信噪比核磁谱数据后再进行数据重建得到所述高信噪比核磁谱数据； 在步骤S1中，所述m次编码的编码方法包括以下步骤： 步骤S11，对所述低信噪比核磁谱数据做一维卷积处理； 步骤S12，对一维卷积处理后的所述低信噪比核磁谱数据做批量归一化处理； 步骤S13，根据激活函数对批量归一化处理后的所述低信噪比核磁谱数据做激活处理，得到第m次待叠加用的特征图DCResult 1； 步骤S14，对特征图DCResult 1上的数据点，每隔一个数据点获取相应频谱数据形成第1次编码的特征图DResult 1； 对特征图DResult 1重复步骤S11至S14循环m次，得到所述特征图DResult m 、以及第1至m次待叠加用的特征图DCResult m ~DCResult 1； 在步骤S2中，的特征图DResult m 优化方法包括以下步骤： 步骤S21，对特征图DResult m 做一维卷积处理； 步骤S22，对一维卷积处理后的特征图DResult m 做批量归一化处理； 步骤S13，根据激活函数对批量归一化处理后的特征图DResult m 做激活处理，得到所述中间特征图Result mid ； 在步骤S3中，所述m次解码的解码方法包括以下步骤： 步骤S31，将中间特征图Result mid 进行线性插值做维度扩充； 步骤S32，对维度扩充后的Result mid 叠加第m次待叠加用的特征图DCResult m ，得到叠加特征图DUResult 1； 步骤S33，对叠加特征图DUResult 1进行一维卷积处理； 步骤S34，对一维卷积处理后的叠加特征图DUResult 1做批量归一化处理； 步骤S35，根据激活函数对批量归一化处理后的叠加特征图DUResult 1做激活处理，得到第1次解码的解码特征图UResult 1； 对解码特征图UResult 1重复步骤S31至S35循环m次，得到第m次解码的解码特征图UResult m 。

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