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摘要：本发明涉及核磁共振技术领域，具体涉及一种基于深度迭代收缩阈值网络提升核磁共振波谱信噪比的方法及装置。本发明的方法包括以下步骤：步骤一，获取低信噪比核磁共振波谱；步骤二，将低信噪比核磁共振波谱输入到训练好的深度迭代收缩阈值网络中进行处理，得到高信噪比核磁共振波谱。本发明提供了深度迭代收缩阈值网络，将迭代收缩阈值算法展开为深度神经网络的形式，结合了传统优化算法的结构优势和深度学习网络的计算效率，实现核磁共振波谱信噪比的提升，能够在保留优异的波谱去噪性能的同时，提高了网络训练速度和训练过程的可解释性。本发明解决了传统提升NMR谱图信噪比的方法存在时间与经济成本高、操作复杂、效果不理想的问题。
主权项：1.一种基于深度迭代收缩阈值网络提升核磁共振波谱信噪比的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，获取低信噪比核磁共振波谱；步骤二，将低信噪比核磁共振波谱输入到训练好的深度迭代收缩阈值网络中进行处理，得到高信噪比核磁共振波谱；其中，深度迭代收缩阈值网络包括：数据初始化层，其用于将低信噪比核磁共振波谱进行处理，得到初始特征图X_input；迭代特征部，其包括：N个依次连接的迭代特征层，用于对X_input进行N次特征迭代，得到第N次迭代的输出特征图X_outputN；以及波谱输出层，其用于对X_outputN进行卷积操作，得到高信噪比核磁共振波谱；其中，深度迭代收缩阈值网络中所有卷积为一维卷积。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种基于深度迭代收缩阈值网络提升核磁共振波谱信噪比的方法及装置
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