核磁共振谱峰位置检测方法、装置及可读介质

本发明涉及核磁共振，具体涉及一种核磁共振谱峰位置检测方法、装置及可读介质。

背景技术：

1、核磁共振技术是一项十分强大和通用的分析技术，在检测物质结构、获取空间信息等方面表现突出，在生物、化学、物理等各领域的应用十分广泛。其中，一维核磁共振氢谱(1d1h-nmr)是核磁共振波谱技术中最主要的研究方法之一。然而，由于氢核之间的j偶合作用，谱峰会产生裂分，造成严重的谱峰重叠和谱图分辨率降低等问题，因此谱峰的识别和归属变得困难。为了消除j偶合作用，许多纯化学位移技术被提出。

2、利用纯化学位移技术，可以准确提供化学位移信息，这对于确定有机分子的结构和组成非常重要。纯化学位移技术通过去除j偶合的影响，使得信号更加清晰和准确，有助于确定分子的化学结构、键的数量和类型以及官能团的化学环境。此外，纯化学位移技术可以提高信噪比，从而提高nmr谱的灵敏度，尤其对于具有低浓度的化合物和复杂混合物的分析非常有用。

3、在纯化学位移技术中，具有代表性的psyche方法和实时zs方法等实验方法较为复杂，且易受噪声和伪峰等的干扰。

技术实现思路

1、针对上述提到的技术问题。本技术的实施例的目的在于提出了一种核磁共振谱峰位置检测方法、装置及可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

2、第一方面，本发明提供了一种核磁共振谱峰位置检测方法，包括以下步骤：

3、获取自旋回波脉冲序列，对自旋回波脉冲序列进行处理，得到基于自旋回波相位变化谱的二维谱图；

4、构建secho-net神经网络并训练，得到核磁共振谱峰位置检测模型，secho-net神经网络包括编码层和解码层，编码层包括间接维下采样模块和直接维下采样模块，间接维下采样模块用于对基于自旋回波相位变化谱的二维谱图进行压缩，得到第一特征向量，第一特征向量输入直接维下采样模块中提取与谱峰位置相关的关键信息，得到关键特征，解码层包括直接维上采样模块和分步降维模块，直接维上采样模块用于从关键特征中恢复谱图信息，得到第二特征向量，第二特征向量输入分步降维模块中进行特征提取，得到谱峰纯化学位移位置信息；

5、将基于自旋回波相位变化谱的二维谱图输入核磁共振谱峰位置检测模型，输出得到谱峰纯化学位移位置信息。

6、作为优选，间接维下采样模块包括依次连接的第一卷积层、第一bn层、第一sigmoid函数层、第一下采样层以及两个第一残差层，第一残差层包括依次连接的两个残差块和第一下采样层，第一下采样层为卷积层；直接维下采样模块包括依次连接的若干个第二残差层，第二残差层包括依次连接的两个残差块和第二下采样层，第二下采样层为最大池化层。

7、作为优选，直接维上采样模块包括依次连接的若干个第三残差层，第三残差层包括依次连接的两个残差块和第一上采样层，第一上采样层采用最近邻插值算法；分步降维模块包括依次连接的若干个第四残差层，第四残差层包括依次连接的两个残差块、softmax激活函数层和第二卷积层。

8、作为优选，残差块包括依次连接的第三卷积层、第二bn层、第二sigmoid函数层、第四卷积层、第三bn层和第三sigmoid函数层，残差块的输入与第三sigmoid函数层的输出相加得到残差块的输出。

9、作为优选，对自旋回波脉冲序列进行处理，得到基于自旋回波相位变化谱的二维谱图，具体包括：

10、利用自旋回波脉冲序列推导出每个自旋回波中核磁共振单峰fid信号，其表达式为：

11、

12、其中，i为虚数符号，a、f、t2、j、pow分别表示振幅、频率、横向弛豫时间、j偶合强度和偶合自旋数，t1、t2、t3分别为化学位移、横向弛豫和j偶合的演化时间，t1的时间范围为0～(np-1)/sw，t2、t3的时间范围为2τ～2τ+(np-1)/sw，其中，sw为谱宽，np为fid信号采样点数；

13、将多个单峰的自由感应衰减信号相加，得到多峰自旋回波信号fid0，将若干个多峰自旋回波信号fid0分别傅里叶变换为固定点数4096个复数点的频谱，再取频谱实部，然后相对所有频谱的最大值进行归一化，最后将其拼接为4098×8的基于自旋回波相位变化谱的二维谱图。

14、作为优选，secho-net神经网络的训练数据包括输入数据及其对应的标签数据，输入数据的获取过程如下：

15、获取自旋回波脉冲序列，利用自旋回波脉冲序列推导出每个自旋回波中核磁共振单峰fid信号，将多个单峰的自由感应衰减信号相加，得到多峰自旋回波信号fid0，分别对不同演化时间的自旋回波相位变化谱中的同一位置谱峰的若干个多峰自旋回波信号fid0进行傅里叶变换、相对最大值归一化后再傅里叶反变换得到若干个fid1，对若干个fid1的实部和虚部分别加入相同强度的高斯白噪声，再对其进行傅里叶变换、相对最大值归一化，最后拼接成二维数据得到输入数据；

16、标签数据为根据有峰存在的位置设为1、其它位置均设为0生成的一维矩阵，对应为谱峰纯化学位移位置信息。

17、作为优选，若干个多峰自旋回波信号fid0对应为同一组谱峰参数的2τ设置的八个不同的演化时间的多峰自旋回波信号fid0。

18、第二方面，本发明提供了一种核磁共振谱峰位置检测装置，包括：

19、数据采集模块，被配置为获取自旋回波脉冲序列，对自旋回波脉冲序列进行处理，得到基于自旋回波相位变化谱的二维谱图；

20、模型构建模块，被配置为构建secho-net神经网络并训练，得到核磁共振谱峰位置检测模型，secho-net神经网络包括编码层和解码层，编码层包括间接维下采样模块和直接维下采样模块，间接维下采样模块用于对基于自旋回波相位变化谱的二维谱图进行压缩，得到第一特征向量，第一特征向量输入直接维下采样模块中提取与谱峰位置相关的关键信息，得到关键特征，解码层包括直接维上采样模块和分步降维模块，直接维上采样模块用于从关键特征中恢复谱图信息，得到第二特征向量，第二特征向量输入分步降维模块中进行特征提取，得到谱峰纯化学位移位置信息；

21、执行模块，被配置为将基于自旋回波相位变化谱的二维谱图输入核磁共振谱峰位置检测模型，输出得到谱峰纯化学位移位置信息。

22、第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

23、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

24、相比于现有技术，本发明具有以下有益效果：

25、(1)本发明提出的核磁共振谱峰位置检测方法利用简便的实验方法，通过基于secho-net神经网络的核磁共振谱峰位置检测模型处理自旋回波谱数据，避免了复杂的实验操作和伪峰的干扰，且该核磁共振谱峰位置检测能够克服噪声的干扰，精确的检测出谱峰的纯化学位移位置信息。

26、(2)本发明提出的核磁共振谱峰位置检测方法设计的secho-net神经网络既能保留间接维关联性，又能提取直接维关键信息，分步降维模块的使用提高了谱峰识别精度。

27、(3)本发明提出的核磁共振谱峰位置检测方法设计的secho-net神经网络在训练好后可以得到核磁共振谱峰位置检测模型，能够精准定位谱峰位置，从而实现了快速检测核磁共振谱峰位置信息的目的。