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摘要：本发明公开了一种基于U‑Net的低场NMR时域数据恢复方法，构建样本对数据集；建立一维U‑Net的网络模型；根据样本对数据集构建训练数据集和验证数据集，通过训练数据集训练一维U‑Net网络模型，验证数据集在训练过程中评估一维U‑Net网络模型，获得预测模型。本发明过程全自动，无需人工参与，无需先验信息。处理过程时间短，大大提升了恢复算法的效率。为核磁共振时域数据后续获得可靠地定量分析结果提供了保障。

主权项：1.一种基于U-Net的低场NMR时域数据恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、构建样本对数据集其中为含干扰的NMR时域信号，Ml为不含干扰的NMR时域信号，l为样本对序号，含干扰的NMR时域信号和不含干扰的NMR时域信号Ml的组分对应一致；步骤2、建立一维U-Net的网络模型，步骤3、在样本对数据集随机选取样本对作为训练数据集和验证数据集，通过训练数据集训练一维U-Net网络模型，使得损失函数最小，得到含干扰的NMR时域数据与不含干扰的NMR时域信号的最佳映射关系，验证数据集在训练过程中评估一维U-Net网络模型，并微调一维U-Net网络模型的超参数，以提升一维U-Net网络模型的泛化能力，获得的含干扰的NMR时域数据与不含干扰的NMR时域信号的最佳的映射关系构成预测模型，所述的步骤1中构建样本对数据集包括以下步骤：步骤1.1、生成不同的NMR弛豫时间，步骤1.2、确定回波采样时间τ和回波数N，步骤1.3、构建单组分单个训练样本对，单组分含干扰的NMR时域信号与单组分不含干扰的NMR时域信号组成单组份单个训练样本对，单组分含干扰的NMR时域信号构建基于以下公式： 单组分不含干扰的NMR时域信号构建基于以下公式： 其中，是含干扰的NMR时域信号幅度，n为正整数，T2为步骤1.1中随机选取1个NMR弛豫时间，fT2为1，C0nτ为0.8～1之间的随机值，C1nτ为0.9～1之间的随机值，εnτ为莱斯噪声，步骤1.4：构建双组分单个训练样本对，双组分含干扰的NMR时域信号与双组分不含干扰的NMR时域信号组成双组份单个训练样本对，双组分含干扰的NMR时域信号构建基于下式： 双组分不含干扰的NMR时域信号构建基于以下公式： T2_1和T2_2分别是从步骤1.1中随机选取2个NMR弛豫时间，NMR弛豫时间的分布fT2_1和NMR弛豫时间的分布fT2_2的和为1，步骤1.5：构建三组分单个训练样本对，三组分含干扰的NMR时域信号与三组分不含干扰的NMR时域信号组成三组份单个训练样本对，三组分含干扰的NMR时域信号构建基于以下公式： 三组分不含干扰的NMR时域信号构建基于以下公式： T2_1、T2_2、以及T2_3分别是从步骤1.1中随机选取3个NMR弛豫时间，NMR弛豫时间的分布fT2_1、NMR弛豫时间的分布fT2_2和NMR弛豫时间的分布fT2_3的和为1，步骤1.6：重复步骤1.3-1.5，生成样本对数据集含干扰的NMR时域信号包括：单组分含干扰的NMR时域信号、双组分含干扰的NMR时域信号、以及三组分含干扰的NMR时域信号，不含干扰的NMR时域信号Ml包括：单组分不含干扰的NMR时域信号、双组分不含干扰的NMR时域信号、以及三组分不含干扰的NMR时域信号。

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百度查询： 中国科学院精密测量科学与技术创新研究院 湖北光谷实验室 一种基于U-Net的低场NMR时域数据恢复方法