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轻量级深度神经网络在核磁共振波谱降噪中的应用

目录

轻量级深度神经网络在核磁共振波谱降噪中的应用（1）．．．．．．．．．．4

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1核磁共振波谱降噪的背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2轻量级深度神经网络的发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3文档结构概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

核磁共振波谱降噪技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1核磁共振波谱技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2波谱噪声的来源及影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3降噪方法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

轻量级深度神经网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1深度学习基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2轻量级神经网络架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.3降噪模型设计原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

轻量级深度神经网络在波谱降噪中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.1数据预处理与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.2降噪模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.2.1网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.2.2损失函数与优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.3模型训练与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.3.1训练数据集划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.3.2模型参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.3.3降噪效果评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.1实验设置与数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.2模型对比实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.2.1传统降噪方法对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.2.2不同轻量级网络性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.3.1降噪效果可视化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.3.2性能指标分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

轻量级深度神经网络降噪的优势与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.1优势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.1.1降噪效果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.1.2计算效率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.1.3应用灵活性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

6.2挑战与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

6.2.1数据依赖性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.2.2模型可解释性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．