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题名	核磁共振反式K空间的分类研究; Classification in NMR Inverse-K-space
作者	陈友和
答辩日期	2016-03-17 ; 2015-05-22
导师	王晓忠 ; 杨涛
关键词	核磁共振 反式K空间 图像处理 机器学习 计算动词理论 Nuclear Magnetic Resonance Inverse-K-Space Digital Image Processing Machine Learning Computational Verb Theory
英文摘要	核磁共振谱学是人类在分子水平研究物质结构的重要方式。在传统的核磁共振试验中,一次只测定一种物质的核磁共振谱,而且随着谱的维度的增加,所需时间呈倍数增长,所以如何快速测定物质的核磁共振谱一直是一个热门的研究方向。文章尝试从核磁共振反式K空间的角度,结合图像处理及机器学习的算法,从一次实验所得的混合物质的核磁共振谱中进行信号分类,并得到各物质对应的核磁共振谱,可以节省重复实验的时间,提高实验效率。 将数字图像处理和机器学习的方法引入核磁共振的实验,是核磁共振研究的新趋势之一。机器学习算法和分类器可以辅助研究者对核磁共振图像的研究,为研究带来新的方式和手段。本文从图像处理和机器学习的角度,对反式K...; Nuclear Magnetic Resonance (NMR) provides researchers new ways to study substances in molecular level. Traditional NMR experiments could study one substance per scan, and for high dimensional NMR, the experiment time consumption increase exponentially. So how to get the spectrum of substance faster is a hot topic in NMR research. The article try to separate each substance’s single from Inverse-K-S...; 学位：工学硕士; 院系专业：信息科学与技术学院_电路与系统; 学号：23120121152867
语种	zh_CN
出处	http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=49968
内容类型	学位论文
源URL	[http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/134943]
专题	信息技术－学位论文
推荐引用方式 GB/T 7714	陈友和. 核磁共振反式K空间的分类研究, Classification in NMR Inverse-K-space[D]. 2016, 2015.

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