超强磁场下高分辨核磁共振新方法及其典型应用
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项目结题报告(全文)
1.一种获得纯化学位移谱的数据后处理新方法
- 林晓晴;高存渊;黄玉清;陈忠
- 《2021第二十一届全国波谱学学术年会》
- 0年
- 中国江苏南京
- 会议
<正>1HNMR技术是一种无损检测方法,在生物医学、材料化学等领域内都有广泛的应用。然而其有限的化学位移范围和大量存在的JHH偶合裂分会导致谱峰拥挤,进而影响归属。通过提高核磁谱仪的磁场强度来优化1H谱的分辨率是一种有效的方法,但这一方法对磁体硬件的要求较高。在序列设计上,纯化学位移技术被提出用于消除JHH偶合裂分,将多重峰变为单峰,从而提高谱图分辨率。近年来主流的纯化学位移技术主要基于JHH偶合重聚模块,采用伪2D或实时采样方式,对FID进行数据拼接后得到1D纯化学位移谱。然而,JHH偶合在分析样品结构中起到了重要的作用。传统2DJ分解谱尽管能够将化学位移信息和JHH偶合信息分解到两个维度上,减轻了谱图拥挤的同时保留了JHH偶合信息,但当样品处于不均匀场条件下时,
...2.人工智能深度学习NMR应用综述与前瞻
- 陈棣成;王孜;郭迪;Vladislav Orekhov;屈小波
- 《2021第二十一届全国波谱学学术年会》
- 0年
- 中国江苏南京
- 会议
<正>深度学习自2006年[1a]被提出以来,对学界和工业界都产生了深远的影响。究其原因是它提供了一种前所未有的处理数据的方法,使得人们的思维从一步步地指导计算机如何求解问题,转变为了只需提供大量数据让计算机自主寻找"最优解"[1b]。不仅如此,随着计算机性能的快速发展,深度学习这种以数据驱动为主的,通过大量非线性分类器堆叠拟合输入转换到输出的近似函数映射[1c]的数据处理方法,将落地更廉价、实施更简便、成果积累更迅速。因此,我们首次对深度学习在核磁共振(NMR)波谱中的应用进行了回顾,并指出它可能将成为NMR波谱应用中更有效和更强大的工具。
...3.基于低秩Hankel矩阵重建正则化参数自动估计的MRS去噪
- 邱天予;Wenjing Liao;郭迪;刘东宝;王新;屈小波
- 《2021第二十一届全国波谱学学术年会》
- 0年
- 中国江苏南京
- 会议
<正>一直以来,由于磁共振波谱的低灵敏度,磁共振去噪都是一个重要的问题。重复采样求平均是最常见的去噪方法,但这一方案使得采样时间大幅增加。有一系列方法[1-3]利用MRS信号的指数特性,获得了较好的去噪效果。然而,此类方法依赖对Hankel矩阵秩的设置,而这一参数在实际应用中难以准确估计。本文基于利用核磁共振时域信号低秩特性的凸优化去噪方法[4-8],提供了噪声界的准确估计,实现去噪参数的自动设置。
...4.一种用于解析拥挤谱图的新型核磁共振二维J分解谱方法
- 詹昊霖;黄玉清;陈忠
- 《2021第二十一届全国波谱学学术年会》
- 0年
- 中国江苏南京
- 会议
<正>由于独特的无损检测性能,核磁共振(NMR)技术被广泛应用于化学,药学,材料科学等领域。然而,由于一维(1D)1H NMR的化学位移范围较窄和质子(1H-1H)之间复杂的J偶合裂分,谱图分辨率仍然是1D 1H NMR实际应用中的主要限制因素。核磁共振二维J分解(2DJ)谱,是研究分子结构和成分组成一种重要检测工具。但是,传统的2DJ谱存在一些缺陷,这些缺陷在一定程度上阻碍了它在实际领域中的应用。因此,本研究提出一种新型的正交吸收模式2DJ谱方法,用以解决传统2DJ谱方法在实际应用中的局限性。
...5.基于低秩Hankel矩阵的多通道磁共振图像重建方法
- 张心林;郭迪;黄以满;陈颖;王连生;黄峰;徐勤;屈小波
- 《2021第二十一届全国波谱学学术年会》
- 0年
- 中国江苏南京
- 会议
<正>过长的采集时间制约了磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的发展和应用。并行成像通过同时采集多个通道的信号,能够显著降低扫描时间。但是该技术受到用于估计通道相关性的自动校准信号(auto-calibration signal, ACS)的限制。稀疏采样和非线性重建是加快数据时间的另一种有效方法。最近,低秩重建方法展现了优越的图像重建结果。但是,最初提出的低秩重建方法并没有探索常规采集的ACS来改善并行MRI的性能。本文,我们提出了一种名为STDLR-SPIRiT的图像重建方法[1]。所提方法同时探索了k空间数据的低秩和利用校准数据挖掘多个接收器线圈之间的数据相关性。
...6.人工智能NMR谱快速采集与超快速重建
- 黄奕晖;鲁恒发;邱天予;郭迪;Tatiana Agback;Vladislav Orekhov;陈忠;屈小波
- 《2021第二十一届全国波谱学学术年会》
- 0年
- 中国江苏南京
- 会议
<正>核磁共振(Nuclear Magnetic Resonance, NMR)波谱是现代化学和生命科学的重要工具,但信号采集时间随着波谱的分辨率和维度的提高而快速增加。非均匀采样(Non-Uniform Sampling, NUS)通过欠采样信号来降低采集时间,并对信号进行先验假设后进行波谱重建[1-6]。然而,这些方法使用不同的先验知识,难以同时利用各种信号特性,取得各种信号特征的最优组合。以深度学习为代表的人工智能技术,不需要预定义的先验假设,具有强大的从大量数据自学习信号特征的能力。
...7.投影迭代稀疏重建在并行磁共振成像的算法收敛性分析
- 张心林;鲁恒发;郭迪;包立君;黄峰;徐勤;屈小波
- 《2021第二十一届全国波谱学学术年会》
- 0年
- 中国江苏南京
- 会议
<正>非均匀采样和压缩感知技术是有效缩短磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)扫描时间的重要手段之一。稀疏重建方法能够从少量的非均匀采样数据中恢复出完整的图像[1-3]。但如何选择合适的算法求解重建模型并实现快速可靠的图像重建至关重要。pFISTA(projected fast iterative soft-thresholding algorithm)是一种用于稀疏重建的简单有效的算法,它具有简单、高效和参数少的特点[4],已成功扩展到并行MRI [5, 8]。但其收敛标准仍然是一个未解决的问题,给用户选择算法参数带来困难。此外,现有的单线圈pFISTA收敛条件不适用于并行成像pFISTA。本文对用于并行成像的pFISTA算法的收敛性进行证明和分析,并给出了使用pFISTA求解SENSE和SPIRiT重建的推荐参数。
...8.基于拉东变换的高分辨率二维谱
- 陈金永;田丹;林雁勤;陈忠
- 《2018第二十届全国波谱学学术年会》
- 0年
- 中国浙江温州
- 会议
<正>拉东变换[1](RT)作为经典变换之一,之前也被引入NMR谱图中用于减少二维谱间接维的采样点数,加速二维谱的实验。基于拉东变换的特点,Freeman小组将其引入NMR谱图,实现了进行物质化学位移偏移率的解码。由Freeman小组所提出的新型二维谱方法对于提取单峰信号有很好的表现,然而,常规谱图中,信号存在标量偶合关系,使得信号拥挤,
...9.一种用于准确测量标量偶合常数的高分辨率的选择性重聚方法
- 曾庆;林雁勤;陈忠
- 《2018第二十届全国波谱学学术年会》
- 0年
- 中国浙江温州
- 会议
<正>核磁共振波谱学是分子结构推断的强大工具。标量偶合被广泛用于分子结构分析。许多方法被提出来用于准确测量标量偶合常数。选择性重聚实验(SERF)可以测量两个选定的氢核之间的标量偶合常数[1]。最近有很多方法被提出来以促进对标量偶合常数的测量。然而,在一些情况比如测量小偶合常数或者不均匀场下,标量偶合常数的提取仍然受限于低分辨率。这里,我们提出一种高分辨率的选择性重聚方法来更准确地提取偶合常数值。在我们的
...10.不均匀场和谱峰重叠条件下的高分辨纯化学位移核磁共振谱新方法
- 《2018第二十届全国波谱学学术年会》
- 0年
- 2018-10-12
- 中国浙江温州
- 会议
核磁共振(NMR)波谱技术为分子结构解析和动力学分析提供一种重要的非侵入性检查手段。在核磁共振检测应用中,谱图分辨率是决定谱图结果可用性的重要因素^[1] 。由于有限化学位移范围和J偶合裂分效应,常规一维氢谱(~1H NMR)技术在复杂样品检测中往往受到谱峰拥挤甚至重叠的干扰,而降低谱图分辨。此外,实际检测中往往还存在一些不利的实验条件,如磁体环境或样品条件引起的
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