摘要
本发明公开了一种基于无监督特征提取网络的磁共振波谱重建方法及装置,包括:根据核磁波谱特征结合相关数学模型构建模拟核磁波谱数据集;对模拟核磁波谱数据集中的每个模拟核磁波谱样本进行归一化处理和增广处理,得到处理后的模拟核磁波谱数据集;构建特征提取网络并进行MoCo学习训练,得到经训练的特征提取网络;构建磁共振波谱重建模型并训练,得到经训练的磁共振波谱重建模型,特征提取模块为经训练的特征提取网络中的第二编码器;获取待重建的核磁波谱数据并进行归一化处理,得到处理后的核磁波谱数据,处理后的核磁波谱数据输入到经训练的磁共振波谱重建模型中,预测得到对应的一维频谱。本发明提升了原重建网络的重建效果,处理速度快。
技术关键词
磁共振波谱重建
无监督特征提取
特征提取网络
编码器
特征提取模块
样本
残差模块
数据
融合特征
记忆
数学模型
横向弛豫时间
噪声
输出特征
存储库
动态
注意力
系统为您推荐了相关专利信息
图像编辑方法
初始化机制
生成机制
文本生成图像
轨迹
轨迹分析方法
子模块
注意力
航迹信息
特征提取模块
关系型数据库
问答生成方法
语句
位置编码器
生成提示词
ECG信号数据
模型框架构建
编码器
基座
模型预训练
智能农业
因子
参数
灌溉用水量
DBSCAN算法