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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于深度学习核磁共振二维扩散排序谱数据处理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：CN115329658B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210820413.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习核磁共振二维扩散排序谱数据处理方法是由杨钰;吴柳滨;陈博;黄玉清;陈忠设计研发完成，并于2022-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习核磁共振二维扩散排序谱数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习核磁共振二维扩散排序谱数据处理方法，首先，根据核磁共振二维扩散排序谱信号特征，以相关数学模型生成模拟数据，构建模拟数据集；生成网络训练所用标签，所述标签为二维矩阵，两个维度分别为化学位移系数和扩散系数；搭建深度学习网络模型，设置训练参数；用构建的模拟数据集进行深度学习网络模型训练；深度学习网络模型测试；本发明提供的方法，无需待测样品分子成分的确切数量作为先验知识，且训练数据均为模拟数据，无需大量采集真实数据。

本发明授权一种基于深度学习核磁共振二维扩散排序谱数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习核磁共振二维扩散排序谱数据处理方法，其特征在于，包括： 步骤1：根据核磁共振二维扩散排序谱信号特征，以相关数学模型生成模拟数据，构建模拟数据集； 所述的相关数学模型为： 其中b＝-γ2δ2g2△′，f代表原子核化学位移，Dl为第l个分子组分的扩散系数，γ为磁旋比，δ为梯度脉冲宽度，g为脉冲梯度场幅值，△′为经有限梯度脉冲宽度校正后的扩散时间，Clf为第l个分子组分的波谱，以频率维具有洛伦兹线形的峰的线性组合模拟，其中fi为第i个峰的位置，wi为第i个峰的半高宽，Ai为第i个峰的振幅，ε为高斯噪声； 步骤2：生成网络训练所用标签，所述标签为二维矩阵，两个维度分别为化学位移和扩散系数； 步骤3：搭建深度学习网络模型，设置训练参数； 所述深度学习网络模型包括：网络模型的主体结构、网络模型的损失函数和相关的训练参数； 步骤4：用构建的模拟数据集进行深度学习网络模型训练； 将构建模拟数据集进行归一化后输入深度学习网络模型中，将网络输出与训练标签通过均方损失函数计算得到损失值，通过反向传播算法得到参数梯度，根据计算得到的梯度通过Adam优化算法对网络参数进行更新，数据输入新网络得到新的损失值，迭代更新网络参数，直到损失值下降至收敛或达到设定训练轮次，终止训练，得到训练好的深度学习网络模型； 步骤5：深度学习网络模型测试； 将待处理的核磁共振二维扩散排序谱数据首先进行梯度维度的插值拟合，再进行归一化；输入训练好的深度学习网络模型中，在输出端得到二维矩阵，两个维度分别为化学位移和扩散系数。

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