[发明专利]一种基于自适应自编码器的磁共振随机噪声抑制方法

权利要求书

1.一种磁共振地下水探测随机噪声抑制方法，其特征在于，包括：

构建噪声抑制模型，以及通过噪声抑制模型对磁共振地下水探测随机噪声进行抑制；其中构建噪声抑制模型包括：

a、构建数据集：向多组理想的磁共振信号中加入随机噪声，得到数据集X＝[x₁,x₂,...,x_n]，将数据集按7:3的比例划分为训练集S＝[x₁,x₂,...,x_m]和测试集T＝[x_m+1,x_m+2,...,x_n]；

b、搭建模型：引入卷积层、反卷积层来搭建自适应自编码器模型，自编码器模型包括编码器和解码器，并初始化网络参数；

c、训练模型：利用训练集S对自适应自编码器模型进行训练，通过编码器对数据进行特征提取得到隐变量z，通过解码器从隐变量z重构出有效信号；

d、确定模型：使得自编码器建立训练样本的概率分布模型学习信号的分布规律，依据输入信号与重构信号偏差确定损失函数，并引入参数估计误差约束损失函数，更新网络模型参数，直到损失函数趋势稳定，得到自适应自编码器去噪模型；

e、测试模型：使用测试集T测试自适应自编码器去噪模型去噪效果。

2.按照权利要求1所述的磁共振地下水探测随机噪声抑制方法，其特征在于，所述步骤b中的搭建模型的具体步骤包括：

使用卷积层搭建自适应自编码器中的编码器，初始化网络参数φ，编码器网络记作Q(φ)；

使用反卷积层搭建自适应自编码器中的解码器，初始化网络参数θ，解码器网络记作P(θ)。

3.按照权利要求2所述的磁共振地下水探测随机噪声抑制方法，其特征在于，步骤d中的确定模型具体包括：

1)通过衡量隐变量z相对于输入信号x的分布和相对于重构信号x^r分布的信息损失分布距离，利用变分推断，计算x与x^r的分布规律：

其中，p_θ(z|x^r)和q_φ(z|x)分别为编码器和解码器概率模型估计z的分布；

2)由贝叶斯公式和步骤1)得到：

将记作J(θ,φx；，D_KL(q_φ(z|x)p_θ(z|x^r))≥0，J(θ,φ；x)≤logp(x^r)；

为最大化似然概率p(x^r)，最大化J(θ,φ；x)，即该网络的损失函数

假设q_φ(z|x)和p(z)均为正态分布，分别服从N(μ₁,σ₁)，N(0,1)，则

为解码器生成重建信号的重建效果；

3)最大化J(θ,φ；x)转换为：

min D_KL(q_φ(z|x)||p_θ(z))

4)分别对模型输入x、输出的信号x^r取复包络，表示为u(x)与u(x^r)，将两者之间的差距||u(x)-u(x^r)||作为约束模型损失函数的条件，则模型的损失函数改进为

优化损失函数，更新编码器解码器参数φ和θ，直到J(θ,φ；x)稳定，确定自适应自编码器去噪模型。