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申请/专利权人：厦门大学
摘要：一种深度量子计算的磁共振波谱代谢物基集生成方法，涉及磁共振波谱技术领域。包括：1）获取代谢物结构信息，进行数据预处理，生成初始自旋系统矩阵，得到仿真数据集；2）构建基于深度量子计算的基集生成网络Bs‑net及损失函数，3）设计脉冲模块Ex‑net和演化模块Ev‑net，学习不同角度的脉冲过程和密度算符随时间的更新过程；4）加载步骤3）的训练模型，在自旋回波序列上进行验证子模块组合后生成的代谢物基集。基于量子力学理论，利用深度学习方法学习序列的脉冲任务和密度算符随时间演化的过程，可适应多TE，多代谢物的基集生成情况，增强模型的泛化能力和准确性，为基集生成提供更灵活更准确的模拟策略。
主权项：1.一种深度量子计算的磁共振波谱代谢物基集生成方法，其特征在于，包括以下步骤：1）数据生成：从已有数据库中获取不同代谢物的自旋系统结构信息，将其转化为用于磁共振物理仿真的数据，生成仿真自旋系统矩阵数据集作为训练数据集，基于量子仿真模拟生成脉冲序列下的哈密顿算符、密度算符和代谢物基集；2）设计并搭建网络：构建基于深度量子计算的基集生成网络及损失函数；3）训练网络：将步骤1）构建的训练数据集作为步骤2）中搭建的网络的训练集进行训练，得到已训练的BS-net网络模型；4）基集生成：加载步骤3）的训练好的BS-net网络模型，使用自旋回波序列作为验证序列，基于自旋回波序列生成深度量子计算的磁共振波谱代谢物基集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学 一种深度量子计算的磁共振波谱代谢物基集生成方法
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