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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于深度学习的核磁共振纯化学位移数据优化方法及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：CN119152956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411241616.8，技术领域涉及：G16C10/00；该发明授权基于深度学习的核磁共振纯化学位移数据优化方法及装置是由陈冠妤;杨钰设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的核磁共振纯化学位移数据优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的核磁共振纯化学位移数据优化方法及装置，包括：构建核磁共振纯化学位移数据优化模型、第一训练数据和第二训练数据，采用第一训练数据对核磁共振纯化学位移数据优化模型进行预训练，得到经预训练的核磁共振纯化学位移数据优化模型，采用第二训练数据对经预训练的核磁共振纯化学位移数据优化模型进行微调，得到微调后的核磁共振纯化学位移数据优化模型；提取优化前的核磁共振纯化学位移数据中的FID信号并进行傅里叶变换，得到对应的傅里叶变换结果并输入微调后的核磁共振纯化学位移数据优化模型，得到优化后的核磁共振纯化学位移数据的频域信号。本发明解决了现有深度学习模型泛化性不足和精度不高等问题。

本发明授权基于深度学习的核磁共振纯化学位移数据优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的核磁共振纯化学位移数据优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取优化前的核磁共振纯化学位移数据； 构建核磁共振纯化学位移数据优化模型、第一训练数据和第二训练数据，所述核磁共振纯化学位移数据优化模型包括依次连接的一个第一卷积模块、若干个残差模块、一个第一卷积层和一个J偶合调制模拟模块，所述残差模块包括依次连接的两个第二卷积模块，所述第一个第二卷积模块的输出特征与所述第二个第二卷积模块的输出特征相加后的结果作为所述残差模块的输出特征； 采用所述第一训练数据对所述核磁共振纯化学位移数据优化模型进行预训练，得到经预训练的核磁共振纯化学位移数据优化模型，采用所述第二训练数据对所述经预训练的核磁共振纯化学位移数据优化模型进行微调，得到微调后的核磁共振纯化学位移数据优化模型； 提取所述优化前的核磁共振纯化学位移数据中的FID信号并进行傅里叶变换，得到对应的傅里叶变换结果，将所述优化前的核磁共振纯化学位移数据中的FID信号的傅里叶变换结果输入所述微调后的核磁共振纯化学位移数据优化模型，所述傅里叶变换结果输入第一卷积模块，得到第一特征，所述第一特征依次经过若干个残差模块，得到第二特征，所述第二特征输入第一卷积层，得到频域特征，所述频域特征输入J偶合调制模拟模块，得到优化后的核磁共振纯化学位移数据的频域信号。

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