CN110646757A - 用于nmr光谱学中的改进的信号检测的系统和方法 - Google Patents

Abstract

一种用于改进的NMR信号检测的系统、方法和计算机程序产品。系统接收由样本产生的NMR信号数据，选择系统函数以应用于NMR信号数据。系统函数对NMR信号分量的影响不同于其对经取样的信号的噪声分量的影响，具有变化参数来控制系统变化。向多个变化参数值提供不同的值以影响较宽和较弱的NMR信号。系统通过将具有相应的变化参数值的系统函数应用于NMR信号数据而产生对应的中间数据集。在频域中从每个中间数据集产生相应的以基值为中心的频谱，其通过对表示实际偏移的对应基值进行近似来消除来自中间数据集的偏移。通过从每个频率点的以基值为中心的频谱提取由系统函数引发的变化并且将具有显著变化的频率区间识别为信号区间，来检测信号区间。

Description

用于NMR光谱学中的改进的信号检测的系统和方法

技术领域

本发明总体涉及NMR光谱学中的信号检测，并且更具体来说，涉及基于信号性质的系统变化的改进的信号检测。

背景技术

核磁共振(NMR)光谱学是一种用于观察原子核周围的局部磁场的光谱技术。将样本放置在磁场中，并且通过使用射频(RF)脉冲将核样本激发为核磁共振而产生NMR信号，使用灵敏的RF接收器来检测所述NMR信号。分子中的原子周围的分子内的磁场改变了共振频率，因此使得能够得到分子和其个别的官能团的电子结构的细节。举例来说，使用NMR光谱学来识别单分子有机化合物、蛋白质和其它复杂分子。除了识别之外，NMR光谱学提供了关于分子的结构、动力学、反应状态和化学环境的详细信息。常见类型的NMR是质子和碳-13NMR光谱学，但其适用于含有核自旋的任何种类的样本。

在使用射频(通常为60MHz至1000MHz)脉冲激发样本之后，获得核磁共振响应，所述核磁共振响应在本文被称作自由感应衰减(FID)。FID是非常弱的信号并且需要灵敏的RF接收器进行拾取。可以应用傅里叶变换以从原始时域FID提取频域频谱。来自单个FID的频谱通常具有低信噪比。激发的衰减时间(通常以秒计)取决于松弛的效能，衰减时间对于较轻的核且在固体中较快，并且对于更重的核且在溶液中较慢，而它们在气体中可以非常长。

一些现有的NMR信号检测方法是基于在第一步骤中计算频谱的导数。因此，失去较宽的信号(即，在频域中在相对大的频率区间上延伸的信号)，而保留较窄的信号。此外，所述导数产生伪影，所述伪影可能会导致错误肯定和错误否定。使用连续小波变换仅可以部分弥补此类缺点。

发明内容

因此，需要提供更稳健的信号检测系统和方法，其中可以在高概率下检测NMR信号数据集中的所有相关信号，而不管它们的信号强度和信号宽度(即，相应信号峰的宽度)如何。

在独立权利要求中要求保护的呈计算机实施的方法、计算机系统和计算机程序产品的形式的本发明的实施例使用要求保护的特征来解决此技术问题。

在一个实施例中，提供一种用于改进的NMR信号检测的计算机实施的光谱方法。所述计算机实施的方法可以由计算机系统执行，所述计算机系统可以处理相应的计算机程序产品。所述计算机系统具有用于接收由样本响应于激发脉冲而随时间产生的NMR信号数据的接口。通常，所述激发脉冲是RF脉冲，并且样本的响应、自由感应衰减FID是呈指数下降的弱无线电信号，所述无线电信号通常在激发脉冲之后在约两秒内停止。当将此信号从时域变换为频域(傅里叶变换)时，所得的频谱示出了处于不同频率的多个信号峰，所述信号峰指示特定的核芯(例如，1H、13C、15N等)。此类峰的振幅可以非常小并且难以与信号的噪声分量区分。同时，一些峰的宽度可能非常宽(在相对大的频率范围上延伸)。

为了更好的区分实际的NMR信号分量与噪声分量，要求保护的方法使用预先界定的系统函数并且将所述系统函数应用于NMR信号数据以实现信号性质的系统变化。因此，NMR信号数据可以是时域中的最初取样的数据，或者所述数据可能已经变换为频域。所述系统函数可以选自适合于相应域的一组可能的系统函数。举例来说，存在适用于原始时域数据(直接从测量结果获得的数据)的系统函数，而可以将其它系统函数应用于对应的频谱。适当的系统函数包含(但不限于)：使用洛伦兹函数、高斯函数或梯形函数的频域中的卷积，以及使用指数衰减函数、指数斜坡函数或三角函数的时域中的相乘。举例来说，使用时域中的NMR信号数据与指数衰减函数的相乘有利于系统的计算效率。在时域中，噪声分量比信号分量在更迟的延迟下占主导地位。因此，时域中的原始数据与指数衰减函数的相乘产生信号分量比噪声分量更高的放大。

对于要求保护的方法，系统函数应用于时域中还是频域中是无关紧要的，只要针对相应的域选择适当的系统函数即可。选定的系统函数适于对NMR信号分量具有与对经取样的信号的噪声分量不同的影响。此外，系统函数具有变化参数，所述变化参数允许控制信号性质的系统变化。换句话说，将具有多个不同的变化参数值的系统函数应用于NMR信号数据(在时域或频域中)允许产生NMR信号数据的多个变化版本。换句话说，当将具有相应的变化参数值的系统函数应用于经取样的NMR信号数据时，针对每个变化参数值产生对应的中间数据集。实际上，优选可以使用3个到20个变化参数。有利的是，使用5个到10个变化参数值。

使用以赫兹作为测量单位的变化参数可以是有利的。可以提供所述变化参数值作为预先界定的参数，所述预先界定的参数大约是所接收的NMR数据集在频域中的信号峰的一半宽度。也就是说，通过一种方式来界定参数值，使得频谱(频域中)的每个相关的峰受到变化参数值中的至少一者影响。可以基于从先前的测量结果获得的经验来预先界定变化参数值。有利的是，可以选择不同值的变化参数值以影响频域中其信号强度在经取样的信号的平均信号强度周围的给定区间内的NMR信号，以及其信号强度在平均信号宽度周围的给定区间内的信号宽度的NMR信号。此类变化参数值确保将基本上通过应用系统函数来影响具有低信号强度的尖锐信号以及较宽的信号，这将最终允许高度确定地检测此类信号。基本上在应用系统函数时影响信号意味着不同的变化参数值导致相应的中间数据集中的经过处理的信号值的显著变化(例如，方差)。在一个实施例中，所述系统可以自动分析所接收的NMR数据集的频谱中的峰。所述系统随后可以根据以上选择标准基于观测到的峰的高度和宽度来确定适当的参数值。

应注意，特定系统函数适于应用于时域中，而其它系统函数适于应用于频域中。在实施特定系统函数(例如，指数衰减函数)的情况下，在时域中应用系统函数产生计算上有效的实施例。

计算机系统随后从每个中间数据集产生频域中的以相应的基值为中心的频谱。于在时域中产生所述中间集的情况下，可以使用傅里叶变换将中间数据集变换为频域。在已经在频域中产生中间数据集的情况下，在此阶段不需要此类变换。为了产生以基值为中心的频谱，计算机系统基于所有中间数据集的相应值来计算频域中的中间数据集的每个频率点的总体基值。也就是说，可以形成特定频率点处的总体基值(例如)作为所述特定频率点处的相应的中间数据集值的算术平均值。可以使用其它均值或统计方法来计算适当的基值，包含(但不限于)几何平均、谐波平均、二次平均、中值等。对于每个频率，随后从中间数据集的相应值减去相应的计算出的总体基值，从而产生每个中间数据集的对应的以基值为中心的频谱。也就是说，如果将N个变化参数值用于系统函数，那么将由此步骤产生N个以基值为中心的频谱。换句话说，以基值为中心的频谱消除了来自中间数据集的偏移。这包含对表示实际偏移的对应基值进行近似。

在以下步骤中，所述系统区分NMR信号分量与所接收的原始信号数据中包含的噪声分量。这通过以下操作来实现：从每个频率点的以基值为中心的频谱提取由系统函数引发的变化，并且将具有显著变化的频率区间识别为信号区间。

在一个实施例中，所述系统从多个所产生的以基值为中心的频谱来产生(单个)偏差频谱(例如，标准偏差频谱)。所述偏差频谱包含包括峰的频率区间，所述峰是由系统函数引发的变化而产生，并且所述偏差频谱还包含仅具有噪声分量的频率区间。为了确定噪声值，系统选择偏差频谱中的无信号(频率)区间。可以容易通过查看未示出任何峰的特定频率区间并且分析所述特定频率区间中的信号是否示出正态分布来确定无信号区间，并且因此有资格成为未包含NMR信号分量的仅噪声信号。现在确定偏差频谱中的无信号区间的经加权噪声值。

在一个实施例中，随后可以通过计算偏差频谱中的选定的无信号频率区间的均值和标准偏差来确定噪声值。随后可以使计算出的标准偏差乘以预先界定的加权因子，从而产生经加权噪声值。对加权因子进行选择，使得确定偏差频谱中的值的阈值概率，所述阈值概率确保低于或等于所述经加权噪声值的值在所述阈值概率下有资格成为噪声值。举例来说，使计算出的标准偏差乘以加权因子3.5暗示着有99％的概率在经加权噪声值以下的所有值仅仅是信号的噪声分量并且不包含任何NMR信号分量。

在替代性实施例中，可以使用迭代阈值化来确定经加权噪声值。迭代阈值化算法是技术人员众所周知的作为用于确定噪声值的技术。

随后将具有显著变化的频率区间识别为信号区间。

在使用偏差频谱的实施例中，这是通过以下操作来实现：确定偏差频谱中的高于经加权噪声值的值作为NMR信号分量。换句话说，由系统函数针对不同的变化参数值而引发的以基值为中心的频谱显著变化的那些部分指示具有NMR信号分量的频率区间。可以容易地提取它们作为超过偏差频谱中的经加权噪声水平的峰。换句话说，当偏差频谱中的峰超过经加权噪声水平时存在显著变化。

在用于检测信号区间的替代性实施例中，不使用偏差频谱，系统从多个所产生的以基值为中心的频谱产生特征空间矩阵以提取所引发的变化。举例来说，所述特征空间矩阵可以包含每个以基值为中心的频谱的行，其中每个列包含相应频率点的频谱值。通过阈值来确定相关特征值。举例来说，可以使用值为10-5的相对阈值，即，使用高于最大特征值的所有特征值乘以所述阈值。随后，使用矩阵的第一m个(其中m＝1；2；3；...)特征向量和特征值的乘积的绝对值。所述绝对值表示由系统函数引发的变化。如果使用一个以上特征向量，那么对所得的特征向量求和。在一些情况下，矩阵的第一特征向量的绝对值可能已经足够，且不需要求和。特征向量结果类似于偏差频谱，其中至少第一特征向量(或特征向量的相应总和)的绝对值表示系统函数引发的变化。

基于特征向量结果，可以通过使用在偏差频谱实施例中公开的相同方法来确定经加权噪声值。随后将特征向量结果的绝对值与相应的经加权噪声值进行比较，并且识别其中绝对值大于经加权噪声值的此类频率点的NMR信号分量。

在其它实施例中，一种计算机程序产品在被加载到计算机系统的存储器中并且由计算机系统的至少一个处理器执行时致使所述计算机系统执行用于本文公开的计算机系统的功能的本文公开的计算机实施的方法的步骤。

可以将用于NMR光谱学中的改进的NMR信号检测的计算机系统概括为一种具有用于接收由样本响应于激发脉冲而随时间产生的NMR信号数据的接口模块的系统。

系统的中间数据集产生器选择预先界定的系统函数来应用于经取样的NMR信号数据以实现信号性质的系统变化。所述系统函数对NMR信号分量具有与对经取样的信号的噪声分量不同的影响。此外，所述系统函数具有用于控制系统变化的变化参数。因此，在将所述系统函数应用于经取样的NMR信号数据时，不同的变化参数值产生不同的变化。

将多个变化参数值提供给系统(预先界定或由系统确定)，其中选定的参数值具有适于影响频域中的经取样的NMR信号的不同值。因此，所述影响延伸到具有在经取样的信号的平均信号强度周围的给定区间内的信号强度的NMR信号，以及具有在平均信号宽度周围的给定区间内的信号宽度的NMR信号。换句话说，通过一种方式选择变化参数值，使得系统函数影响至少一个变化参数设定中的经取样的NMR信号数据中的每个信号分量。

中间数据集产生器(IDSG)随后通过将具有相应的变化参数值的系统函数应用于经取样的NMR信号数据而产生针对每个变化参数值的对应的中间数据集。

所述系统进一步具有以基值为中心的频谱(BVCS)产生器以在频域中从每个中间数据集产生相应的以基值为中心的频谱。在中间数据集处于时域中的情况下，BVCS产生器可以包含时域-频域变换器。这可以实施为傅里叶变换以在BVCS产生之前将时域数据转换为频域数据。所得的基值频谱具有减小的偏移并且包含峰和在零基线周围的噪声。

所述系统进一步具有信号检测器以从多个所产生的以基值为中心的频谱产生偏差频谱。所述偏差频谱示出其中NMR信号分量受到系统函数影响的频率点的显著变化。对于不具有NMR信号分量的频率点，仅存在噪声分量。在偏差频谱中的此类无信号(频率)区间中，信号检测器确定偏差频谱的经加权噪声值。超过经加权的信号噪声值的偏差频谱的任何峰在与经加权噪声值相关联的概率下对应于经取样的NMR信号分量。

信号检测器的信号-噪声比较器通过针对每个频率点从以基值为中心的频谱提取由系统函数引发的变化来检测信号区间。将具有显著变化的频率区间识别为信号区间。如上文所论述，信号-噪声比较器可以基于偏差频谱而工作，或者其可以使用本文公开的特征向量确定方法。

将通过特别在所附权利要求中描绘的元件和组合来实现和获得本发明的其它方面。应理解，前面的一般描述和以下详细描述都是示例性和阐释性的，并且不限制所描述的本发明。

附图说明

图1是根据实施例的用于NMR光谱学中的改进的NMR信号检测的计算机系统的框图；

图2是根据实施例的用于改进的NMR信号检测的计算机实施的光谱方法的简化流程图；

图3A、图3B示出时域和频域中的NMR信号数据的示例；图4A说明时域中的系统函数的示例；

图4B说明频域中的系统函数的示例；

图5A、图5B、图5C示出由于在不同VP值下将系统函数应用于NMR信号数据而产生的中间数据集；

图6A、图6B、图6C和6D示出基于所述中间数据集而计算出的以基值为中心的频谱；

图7A和图7B涉及使用偏差频谱从以基值为中心的频谱提取由系统函数引发的变化的实施例；

图8A、图8B示出根据实施例的原始NMR信号数据的信号区间曲线图以及指示信号区间的覆盖曲线；

图9是示出可以用于本文描述的技术的通用计算机装置和通用移动计算机装置的示例的图。

具体实施方式

图1是根据实施例的用于NMR光谱学中的改进的NMR信号检测的计算机系统100的框图。在图2中说明的用于改进的NMR信号检测的计算机实施的光谱方法1000的简化流程图的背景下描述图1的系统100。因此，以下描述参考在图1和图2中使用的参考数字。系统100进而被配置成在将相应的计算机程序加载到系统的存储器中并使用系统的处理构件执行所述程序时执行方法1000。

计算机系统100包含接口模块110，所述接口模块用于将系统100通信地耦合到NMR系统200以便对样本201执行NMR测量。此外，接口110可以与输入/输出(I/O)单元300耦合，所述输入/输出单元允许人类用户与计算机系统100进行交互。所述系统经由接口110接收1100由样本201响应于激发脉冲而随时间产生的NMR信号数据202。此类测量技术在本领域中是众所周知的。所接收的信号数据202可以处于时域中或频域中，这取决于NMR系统200的数据预处理功能。由NMR系统200捕获的最初的原始数据处于时域中，从而随时间测量信号衰减。然而，NMR系统200的适当的数据预处理构件可能已经基于所捕获的数据而提供频谱。应注意，从概念角度来看，所接收的信号数据202是处于时域中还是频域中是无关紧要的，因为每个域中的数据都可以在没有任何信息损失的情况下变换为另一域的数据。

所接收的NMR信号数据202形成中间数据集产生器(IDSG)120的输入。IDSG 120可以访问一个或多个预先界定的系统函数121。所述系统函数可以由计算机系统存储，或者可以至少由远程存储装置上的系统访问。可以将特定的预先界定的系统函数121应用于经取样的NMR信号数据202以实现信号性质的系统变化。因此，所述系统函数121对NMR信号分量的影响不同于其对经取样的信号的噪声分量的影响。此外，所述系统函数具有用于控制系统变化的变化参数(VP)122。换句话说，系统函数(在使用多个不同的变化参数应用于所接收的NMR信号数据202时)将与其影响包含NMR信号分量的信号数据的部分不同地影响仅包含噪声分量的最初的信号数据。

IDSG 120选择1200对于接收NMR信号数据202所在的域来说是适当的系统函数。如果所接收的数据202处于时域中，那么系统函数可以有利地选自由以下函数组成的以下组：指数衰减函数、指数斜坡函数或三角函数(例如，正弦或余弦函数)。然而，还可以使用对于时域中的信号数据来说是适当的其它系统函数。通过使系统函数乘以NMR信号数据202而将此信号函数应用于所接收的信号数据。如果所接收的信号数据处于频域中，那么系统函数可以有利地选自由以下函数组成的以下组：洛伦兹函数、高斯函数或梯形函数。随后在与NMR信号数据202的卷积中使用所述系统函数。

针对系统函数的变化，VP提供模块122提供多个变化参数值。针对所述变化而选择的参数值具有覆盖适当的值范围的不同值。选定的VP值适于当在频域中表示时影响信号数据202，使得具有在经取样的信号数据202的平均信号强度周围的给定区间内的信号强度并且其信号宽度在平均信号宽度周围的给定区间内的NMR信号受到影响。也就是说，对VP值进行选择1300以确保具有较低强度的窄信号可以与具有较高强度的宽信号类似地受到影响。这是通过以下操作来实现：使用一定范围的VP值，使得在相应地应用系统函数时，每个NMR信号分量受到选定的VP值中的至少一者影响。可以由计算机系统基于此类标准来自动确定VP值，或者可以由计算机系统的用户经由I/O单元300来提供所述VP值。有利的是，系统函数的变化参数是以赫兹作为测量单位，并且变化参数值的数目在3至20的范围内。优选的是，VP值的数目在5至10的范围内。

IDSG 120随后通过将具有相应的变化参数值的系统函数121应用于经取样的NMR信号数据202而产生1400针对每个选定的变化参数值的对应的中间数据集102-1至102-n。如果选定的VP值的数目是n，那么这产生n个中间数据集102-1至102-n。每个中间数据集示出其中存在NMR信号分量的此类经取样的数据点的不同值。

计算机系统100的以基值为中心的频谱(BVCS)产生器130在频域中从每个中间数据集102-1至102-n产生1500相应的以平均基值为中心的频谱103-1至103-n。当在频域中执行此步骤时，于在时域中应用系统函数的情况下，例如通过使用傅里叶变换将所述中间数据集变换为频域。相应的以基值为中心的频谱消除了来自中间数据集的偏移。这是通过以下操作来实现：对表示实际偏移的对应基值进行近似并且从中间数据集值减去所述近似的偏移。

为了产生以基值为中心的频谱，BVCS产生器130基于所有中间数据集的相应值来计算频域中的中间数据集的每个频率点的总体基值。也就是说，可以形成特定频率点处的总体基值(例如)作为所述特定频率点处的相应的中间数据集值的算术平均值。可以使用其它均值或统计方法来计算适当的基值，包含(但不限于)几何平均、谐波平均、二次平均、中值等。对于每个频率，随后从中间数据集的相应值减去相应的计算出的总体基值，从而产生每个中间数据集的对应的以基值为中心的频谱。如果通过系统函数将n个变化参数值用于信号变化，那么由此步骤产生n个以基值为中心的频谱。

所产生的以基值为中心的频谱用作计算机系统100的信号检测器140的输入。信号检测器140通过针对每个频率点从以基值为中心的频谱103-1至103-n提取由系统函数引发的变化来检测1600信号区间109。检测器140最终将示出显著变化的频率区间识别为信号区间。信号检测器可以由各种实施例实施。

在第一实施例中，信号检测器140通过首先从多个所产生的以基值为中心的频谱103-1至103-n产生偏差频谱而从以基值为中心的频谱103-1至103-n提取所述变化。也就是说，对于每个频率点，考虑到所有所产生的以基值为中心的频谱的相应值来计算所述标准偏差。

随后，确定噪声值。噪声信号对应于正态分布，并且可以通过计算偏差频谱中的无信号区间的均值和标准偏差来确定。所述无信号区间可以是偏差频谱中的对应于具有正态分布的频率区间的任何频率区间。所述系统可以首先选择不出现信号峰的区间，并且随后可以分析选定的区间是否符合正态分布准则。如果符合，那么计算噪声值。如果不符合，那么选择另一区间并且执行相同的测试，直到最终确定仅噪声区间(即，不具有NMR信号分量的区间)为止。

随后可以使计算出的噪声值乘以预先界定的加权因子。所述加权因子确定偏差频谱中的值的阈值概率，低于或等于经加权噪声值的值在所述阈值概率下有资格成为噪声值。举例来说，当使用乘以因子3.5的标准偏差来计算经加权噪声值时，有99％的概率低于经加权噪声值的所有值实际上表示信号的噪声分量。所述偏差频谱中的高于所述经加权噪声值的值有资格成为NMR信号分量。一旦识别出信号分量，相应的信号区间对应于偏差频谱中的包含检测到的NMR信号分量的频率区间。

任选地，计算机系统可以包含平滑和相位校正模块150，以使偏差频谱中的基线平滑并对检测到的NMR信号区间执行相位校正。

在另一实施例中，信号检测器140从多个所产生的以基值为中心的频谱103-1至103-n产生特征空间矩阵，并且确定所述矩阵的至少第一特征向量的绝对值。此类绝对值表示系统函数引发的变化。通过以下操作来构建所述特征空间矩阵：包含每个以基值为中心的频谱的行，其中每个列包含相应频率点的频谱值。通过阈值来确定相关特征值。举例来说，可以使用值为10-5的相对阈值，即，使用高于最大特征值的所有特征值乘以所述相对阈值。随后使用对应的特征向量的绝对值乘以它们的特征值。如果使用一个以上特征向量，那么对所得的特征向量求和。

在一些情况下，矩阵的第一特征向量的绝对值可能已经足够，且不需要求和。特征向量结果类似于偏差频谱，其中至少第一特征向量(或特征向量的相应总和)的绝对值表示系统函数引发的变化。

基于特征向量结果，可以通过使用在偏差频谱实施例中公开的相同方法来确定经加权噪声值。随后将特征向量结果的绝对值与相应的经加权噪声值进行比较，并且识别其中绝对值大于经加权噪声值的此类频率点的NMR信号分量。

在另一替代性实施例中，信号检测器140通过在从以基值为中心的频谱103-1至103-n提取每个频率点的变化时使用迭代阈值化来检测NMR信号区间。迭代阈值化是一种检测频谱中的信号的方法，在Bao Q等的“用于信号密集频谱的稳健的自动相位校正方法(Arobust automatic phasecorrection method for signal dense spectra)”(J.Mag.Res.234(2013)82-89)中描述了所述方法。通过计算相应频谱的标准偏差并且使所述标准偏差乘以预先界定的因子来确定初始阈值。所述预先界定的因子是所谓的噪声因子。同样，在这里的基本假设是噪声遵循高斯正态分布。所述噪声因子表示置信区间。在下一步骤，基于频谱的小于初始阈值的所有点来确定新的标准偏差。随后基于新的标准偏差和噪声因子来计算新的阈值。随后对此过程进行重复，直到新的标准偏差与先前计算出的标准偏差相差预先界定的增量值以下为止。基于上一次确定的标准偏差，可以应用第一信号检测器实施例的剩余步骤以最终检测信号区间。

在下文，将通过说明基于第一信号检测器实施例的特定实施例的示例来进一步阐释本发明。然而，本领域技术人员可以容易转移所公开的教导以便还实施替代性单个检测器实施例。

图3A说明时域中的所接收的NMR信号数据311。信号曲线图310的时间尺度310-x是停留时间(在此实例中是14毫秒)的倍数。以任意的测量单位给出信号强度。在NMR中，将停留时间界定为FID中的数据采集期间的点之间的秒数，这与秒/点相同。图示出在使用激发脉冲来激发样本之后出现的快速信号衰减。图3B示出NMR信号数据311当在对时间信号311进行傅里叶变换之后被变换为频谱320时的实部321。在这里未示出频谱的虚部，还将需要使用傅里叶逆变换将频域中的NMR信号数据变换回时域。所接收的NMR信号数据的两个域表示都可以用作IDS产生器的输入。

IDS产生器随后根据相应的域将预先界定的系统函数应用于所接收的NMR信号数据。已经在上文论述了适当的系统函数的示例。在以下示例中，使用系统函数f(t)＝e^-LB*π*DW*t。已经证明此类指数函数对于时域中的应用是计算上有效的。在示例性系统函数f(t)中，DW对应于停留时间(时域中的两个数据点之间的距离)。参数LB对应于系统函数的变化参数并且以Hz作为测量单位，其优势在于，可以容易针对不同的拉莫尔频率(例如，₁H、₁₃C、₁₅N)进行调整。不同的VP参数值影响信号宽度(在频域中)，使得使所接收的NMR信号数据乘以参数化的系统函数导致不同的中间数据集，其中与特定的VP值相关联的每个中间数据集示出最初的NMRS信号数据的相应的信号峰的不同的峰宽度值和峰高度值。有利的是，变化参数值的变化处于覆盖频域中的所有NMR信号峰的峰宽度的范围内。图4A说明产生系统函数f(t)的三个实例411、412、413的针对三个不同的VP值(在示例中：1Hz、10Hz和20Hz)的时域410(时间轴线410-x)中的系统函数f(t)。在此图中并且在以下频谱图中，曲线图nnn的x轴线的单位被称作nnn-x，并且所述曲线图的y轴的单位被称作nnn-y。

图4B说明频域(以Hz为单位的x轴线420-x)中的系统函数420的示例，其可以用于在频域中与所接收的NMR信号数据的卷积。同样，三个不同的VP值导致系统函数的三个不同的实例421、422、423。

图5A示出由于在三个不同的VP值下将所述系统函数应用于NMR信号数据而产生的三个中间数据集501、502、503。示例性曲线图510示出具有单位510-x(点，点之间的距离是停留时间DW)的频域中的中间数据集。强度510-y具有任意测量单位。在示例中，所应用的系统函数对信号高度的影响从中间数据集501增加至中间数据集503(即，相应的峰高度在增加)。此示例示出应用具有不同VP值的系统函数如何产生多个中间数据集，其中NMR信号频谱的包含NMR信号分量的此类部分具有实质性变化，而仅包含噪声分量的此类部分几乎不受所述变化影响。

图5B示出仅集中于其中仅包含单个NMR信号峰的频率维度520-x中的仅小部分的中间数据集521至523的更详细视图520。信号峰的形状基本上受到在三个不同的VP值下的系统函数影响，从而导致最初的NMR信号在不同的VP值下的实质性不同变化。图5C示出覆盖曲线图530，其中图5B的中间数据集被打印成530-y维度中的基本上相同y值处的覆盖图。所述覆盖曲线图清楚地展示中间数据集531至533中的相应的信号峰的变化。频率维度530-x中的峰的位置对应于图5B中的位置。

中间数据集(例如，图5A的511至513)用作BVCS产生器的输入，以便产生相应的以基值为中心的频谱611至613。图6A的BVCS曲线图610中的以基值为中心的频谱示出处理中间数据集以便通过一种方式消除偏移的结果，使得所述结果产生围绕零水平对准的曲线，从而移除了局部基值。因此，所述基值是相应曲线的实际偏移的近似。始终在频域中确定BVCS频谱。举例来说，BVCS产生器可以通过基于所有中间数据集来确定每个频率点的均值而计算BVCS频谱。也就是说，在示例中，仅使用3个VP值，这产生三个中间数据集。对于中间数据集的每个频率点，使用对应的频谱值来计算所有中间数据集的均值。在实际的信号检测情景下，中间数据集的数目可以更高，但有利地不超过20个。可以将所述均值计算为平均值(例如，算术平均或其它平均)，或者可以通过使用适当的统计方法，例如确定中值，来计算均值。随后从中间数据集的相应的频谱值减去所有频率点的计算出的均值而产生BVCS611至613。图6B示出另一BVCS曲线图620，所述另一BVCS曲线图具有关于包含接近频率36650620-x而定位的单个峰的频谱的频率区间的更详细视图。

图6C示出以基值为中心的频谱631至633作为覆盖曲线图630，所述覆盖曲线图通过由所确定的基值近似的偏移而被校正。因此，所有BVCS现在在630-y维度上是以0为中心。图6D再次示出包含与三个不同的VP值相关联的三个BVCS 641、642、643的单个峰的频率范围的详细覆盖视图640。

图7A和图7B涉及使用偏差频谱710、720从每个频率点的以基值为中心的频谱提取由系统函数引发的变化的实施例。在图7A中，示出了相应的以基值为中心的频谱的整个频率范围的偏差频谱710。峰711-1指示具有高变化(显著变化峰)的第一频率区间，所述高变化是在第一频率区间中存在NMR信号分量的指示符。711-n处的第二频率范围示出基本上无变化，这是在第二频率区间内仅存在噪声分量而不存在NMR信号分量的指示符。

图7B示出在频率区间712-2中具有变化双峰且在频率区间712-n中基本上无变化的频率范围的一部分上的偏差频谱720的详细视图。系统可以基于偏差频谱720(或710)来确定噪声值。噪声信号遵循高斯正态分布。系统可以选择示出基本上无变化的频率区间中的任一者(例如，频率区间711-n、712-n)，并且在偏差频谱中计算此(无信号)区间的均值和标准偏差。如果所述标准偏差遵循正态分布，那么识别出不具有NMR信号分量而仅具有噪声分量的频率区间。随后可以使计算出的噪声值乘以预先界定的加权因子。所述加权因子确定偏差频谱中的值的阈值概率，低于或等于经加权噪声值的值在所述阈值概率下有资格成为噪声值。可以在高斯曲线的一半宽度的范围内选择噪声因子。有利的是，所述因子是覆盖99％的峰积分的3.5。换句话说，使标准偏差乘以因子3.5可以用于实现：有0.99的概率偏差频谱的具有低于经加权噪声值的值的所有值实际上表示噪声。

一旦确定了经加权噪声值，偏差频谱中的高于经加权噪声值的值便被识别为NMR信号分量。这允许在偏差频谱中检测其中存在NMR信号分量的频率区间。随后将检测到的NMR信号频率区间用于最初的NMR信号数据中(在频域中，或在傅里叶逆变换之后的时域中)，以滤除频谱的噪声部分。图8A示出具有最初的NMR信号数据811和指示信号区间的叠加曲线812(点线)的信号区间曲线图810。然而，当查看图8A的整个频率范围时，人眼无法在曲线图810中分辨信号区间。因此，图8B再次示出包含四个信号区间I1、12、13和I4的频率范围的一部分的详细视图820。

识别出的信号区间(例如，I1、I2、I3和I4)允许具有比现有技术的信号检测解决方案更高的准确度的稳健的NMR信号检测。基于识别出的信号，高度精确的NMR分析成为可能。

在详细描述中说明的实施例集中于标准偏差方法。本领域技术人员将确认，基于迭代阈值化或基于特征向量方法的先前描述的替代性实施例产生对NMR信号区间的类似的稳健且准确的检测，且因此也提供对提供改进的NMR信号检测方法的技术问题的稳健的技术解决方案。

图9是示出可以用于这里描述的技术的通用计算机装置900和通用移动计算机装置950的示例的图。在一些实施例中，计算装置900可以与系统100(比较图1)相关。计算装置950意在表示各种形式的移动装置，例如个人数字助理、蜂窝电话、智能电话和其它类似的计算装置。在本公开的背景下，计算装置950可以提供图1的I/O构件。在其它实施例中，整个系统100可以实施于移动装置950上。在这里示出的组件、它们的连接和关系以及它们的功能仅打算是示例性的，并且未打算限制在此文献中描述和/或要求保护的本发明的实现方式。

计算装置900包含处理器902、存储器904、存储装置906、连接到存储器904和高速扩展端口910的高速接口908，以及连接到低速总线914和存储装置906的低速接口912。组件902、904、906、908、910和912中的每一者使用各种总线进行互连，并且可以安装在共同的母板上或者在适当时通过其它方式安装。处理器902可以处理指令以供在计算装置900内执行，所述指令包含存储在存储器904中或存储装置906上以在外部输入/输出装置上显示用于GUI的图形信息的指令，所述外部输入/输出装置例如为耦合到高速接口908的显示器916。在其它实现方式中，在适当时可以与多个存储器和多种类型的存储器一起使用多个处理器和/或多个总线。而且，可以连接多个计算装置900，其中每个装置提供必要操作的部分(例如，作为服务器组、一组刀片服务器，或多处理器系统)。

存储器904将信息存储在计算装置900内。在一个实现方式中，存储器904是一个或多个易失性存储器单元。在另一实现方式中，存储器904是一个或多个非易失性存储器单元。存储器904还可以是另一形式的计算机可读介质，例如磁盘或光盘。

存储装置906能够为计算装置900提供大容量存储。在一个实现方式中，存储装置906可以是或包含计算机可读介质，例如软盘装置、硬盘装置、光盘装置，或带装置、快闪存储器或其它类似的固态存储器装置，或装置阵列，包含处于存储区域网络或其它配置的装置。可以通过信息载体有形地体现计算机程序产品。所述计算机程序产品还可以包含在执行时执行一种或多种方法(例如，上文描述的方法)的指令。信息载体是计算机可读介质或机器可读介质，例如存储器904、存储装置906或处理器902上的存储器。

高速控制器908管理计算装置900的带宽密集型操作，而低速控制器912管理较低的带宽密集型操作。功能的此类分配仅是示例性的。在一个实现方式中，高速控制器908耦合到存储器904、显示器916(例如，通过图形处理器或加速器)和高速扩展端口910，所述高速扩展端口可以接受各种扩展卡(未示出)。在所述实现方式中，低速控制器912耦合到存储装置906和低速扩展端口914。可以包含各种通信端口(例如，USB、蓝牙、以太网、无线以太网)的低速扩展端口可以例如通过网络适配器而耦合到一个或多个输入/输出装置，例如键盘、指向装置、扫描仪或连网装置(例如，交换机或路由器)。

可以将计算装置900实施为若干不同的形式，如图中所示。举例来说，可以将所述计算装置实施为标准服务器920，或呈一组此类服务器的多个所述标准服务器。还可以将所述计算装置实施为机架式服务器系统924的部分。另外，可以将所述计算装置实施于例如膝上型计算机922等个人计算机中。替代地，来自计算装置900的组件可以与移动装置(未示出)(例如，装置950)中的其它组件组合。此类装置中的每一者可以包含计算装置900、950中的一者或多者，并且整个系统可以由彼此通信的多个计算装置900、950构成。

计算装置950包含处理器952、存储器964、输入/输出装置(例如，显示器954)、通信接口966和收发器968，以及其它组件。装置950还可以具备存储装置，例如微型硬盘或其它装置，以提供额外的存储。组件950、952、964、954、966和968中的每一者使用各种总线进行互连，并且所述组件中的若干组件可以安装在共同的母板上或者在适当时通过其它方式安装。

处理器952可以在计算装置950内执行指令，包含存储在存储器964中的指令。可以将处理器实施为芯片的芯片组，所述芯片包含单独的和多个模拟和数字处理器。所述处理器可以提供(例如)对装置950的其它组件的协调，例如对用户接口、由装置950运行的应用，以及装置950进行的无线通信的控制。

处理器952可以通过控制接口958和耦合到显示器954的显示接口956与用户通信。显示器954可以是(例如)TFT LCD(薄膜晶体管液晶显示器)或OLED(有机发光二极管)显示器，或其它适当的显示技术。显示接口956可以包括用于驱动显示器954以向用户呈现图形和其它信息的适当电路。控制接口958可以从用户接收命令并且对所述命令进行转换以便提交到处理器952。另外，外部接口962可以提供与处理器952的通信，以便实现装置950与其它装置的附近区域通信。外部接口962在一些实现方式中可以提供(例如)有线通信，或在其它实现方式中提供无线通信，并且还可以使用多个接口。

存储器964将信息存储在计算装置950内。可以将存储器964实施为计算机可读介质、易失性存储器单元或非易失性存储器单元中的一者或多者。还可以提供扩展存储器984，并且所述扩展存储器通过扩展接口982连接到装置950，所述扩展接口可以包含(例如)SIMM(单列直插式存储器模块)卡接口。此类扩展存储器984可以为装置950提供额外的存储空间，或者还可以存储装置950的应用或其它信息。具体来说，扩展存储器984可以包含用于执行或补充上文描述的过程的指令，并且还可以包含安全信息。因此，例如，扩展存储器984可以充当装置950的安全模块，并且可以编程有准许安全使用装置950的指令。另外，可以经由SIMM卡与额外的信息一起提供安全应用，例如通过不可入侵的方式将识别信息置于SIMM卡上。

所述存储器可以包含(例如)快闪存储器和/或NVRAM存储器，如下文论述。在一个实现方式中，将计算机程序产品有形地体现为信息载体。所述计算机程序产品包含在执行时执行一种或多种方法(例如，上文描述的方法)的指令。所述信息载体是计算机可读介质或机器可读介质，例如存储器964、扩展存储器984，或处理器952上的存储器，可以(例如)经由收发器968或外部接口962接收所述信息载体。

装置950可以通过通信接口966进行无线通信，所述通信接口可以在必要时包含数字信号处理电路。通信接口966可以提供各种模式或协议下的通信，例如GSM语音呼叫、SMS、EMS或MMS消息接发、CDMA、TDMA、PDC、WCDMA、CDMA2000或GPRS，以及其它。可以(例如)通过射频收发器968进行此类通信。另外，可以例如使用蓝牙、WiFi或其它此类收发器(未示出)进行短程通信。另外，GPS(全球定位系统)接收器模块980可以向装置950提供额外的导航相关和位置相关无线数据，所述无线数据可以在适当时由在装置950上运行的应用使用。

装置950还可以使用音频编解码器960进行可听通信，所述音频编解码器可以从用户接收说话信息并且将所述说话信息转换为可用的数字信息。音频编解码器960同样可以例如通过例如装置950的手持机中的扬声器而为用户产生可听声音。此类声音可以包含来自语音电话呼叫的声音，可以包含所记录的声音(例如，语音消息、音乐文件等)并且还可以包含由在装置950上操作的应用产生的声音。

可以将计算装置950实施为若干不同的形式，如图中所示。举例来说，可以将所述计算装置实施为蜂窝电话980。还可以将所述计算装置实施为智能电话982、个人数字助理或其它类似的移动装置的部分。

可以在数字电子电路、集成电路、特殊设计的ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件和/或其组合中实现在这里描述的系统和技术的各种实现方式。这些各种实现方式可以包含可以在可编程系统上执行和/或解译的一个或多个计算机程序中的实现方式，所述可编程系统包含：可以是专用或通用的至少一个可编程处理器，所述至少一个可编程处理器经耦合以从存储系统、至少一个输入装置和至少一个输出装置接收数据和指令并且向所述存储系统、至少一个输入装置和至少一个输出装置传输数据和指令。

这些计算机程序(还被称为程序、软件、软件应用或代码)包含可编程处理器的机器指令，并且可以通过高级程序语言和/或面向对象的编程语言实施，且/或通过汇编语言/机器语言实施。如本文所使用，术语“机器可读介质”、“计算机可读介质”是指用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，其包含接收机器指令作为机器可读信号的机器可读介质。术语“机器可读信号”是指用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。

为了实现与用户的交互，在这里描述的系统和技术可以在计算机上实施，所述计算机具有：显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或LCD(液晶显示器)监视器)，以用于向用户显示信息；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或追踪球)，用户可以借此向计算机提供输入。还可以使用其它种类的装置来实现与用户的交互；例如，向用户提供的反馈可以是任何形式的知觉反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈或触觉反馈)；以及可以接收来自用户的呈任何形式的输入，包含声音、话音或触觉输入。

在这里描述的系统和技术可以在计算装置中实施，所述计算装置包含：后端组件(例如，作为数据服务器)；或中间件组件(例如，应用服务器)；或前端组件(例如，具有图形用户接口或网络浏览器的客户端计算机，用户可以借此与在这里描述的系统和技术的实现方式交互)；或此类后端组件、中间件组件或前端组件的任何组合。可以通过任何形式的数字数据通信或数字数据通信媒介(例如，通信网络)将系统的组件互连。通信网络的示例包含局域网(“LAN”)、广域网(“WAN”)和互联网。

所述计算装置可以包含客户端和服务器。客户端和服务器一般彼此远离并且通常通过通信网络进行交互。客户端和服务器的关系凭借在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来维系。

Claims (14)

1.一种用于改进的NMR信号检测的计算机实施的光谱方法(1000)，所述计算机实施的光谱方法包括：

接收(1100)由样本(201)响应于激发脉冲而随时间产生的NMR信号数据(202)；

选择(1200)预先界定的系统函数(S，121)以应用于所述NMR信号数据(202)以实现信号性质的系统变化，其中所述系统函数对NMR信号分量的影响不同于其对经取样的信号的噪声分量的影响，所述系统函数具有变化参数(VP)来控制所述系统变化；

提供(1300)多个变化参数值，其中选定的参数值具有不同的值，所述不同的值适于影响频域中其信号强度在所述经取样的信号(202)的平均信号强度周围的给定区间内的NMR信号，以及其信号宽度在平均信号宽度周围的给定区间内的NMR信号；

通过将具有相应的变化参数值(VP-1至VP-n)的所述系统函数(121)应用于所述NMR信号数据(202)，而产生(1400)针对每个变化参数值(VP-1至VP-n)的对应的中间数据集(102-1至102-n)；

在所述频域中从每个中间数据集(102-1至102-n)产生(1500)相应的以基值为中心的频谱(103-1至103-n)，其中所述相应的以基值为中心的频谱消除来自所述中间数据集的偏移，其包含对表示实际偏移的对应基值进行近似，其中产生相应的以基值为中心的频谱还包括：

基于所有中间数据集的相应值来计算所述频域中的所述中间数据集的每个点的总体基值；

从所述中间数据集的所述相应值减去所述计算出的总体基值，从而产生每个中间数据集的对应的以基值为中心的频谱；以及

通过从每个频率点的所述以基值为中心的频谱(103-1至103-n)提取由所述系统函数引发的变化并且将具有显著变化的频率区间识别为信号区间，来检测(1600)信号区间(109)。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述变化参数是以赫兹作为测量单位，并且变化参数值的数目在3至20的范围内。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所选定的系统函数选自由以下各者组成的组：在所述信号数据处于时域中的情况下与所述NMR信号数据(202)相乘的指数衰减函数、指数斜坡函数或三角函数，以及在所述信号数据处于所述频域中的情况下在与所述NMR信号数据(202)的卷积中使用的洛伦兹函数、高斯函数或梯形函数。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，检测(1800)信号区间(109)包括：

从所述多个所产生的以基值为中心的频谱(103-1至103-n)产生偏差频谱；

通过计算所述偏差频谱中的无信号区间的平均值和标准偏差来确定对应于正态分布的噪声信号的噪声值，所述无信号区间对应于具有正态分布的频率区间；

使所述计算出的标准偏差乘以预先界定的加权因子，其中所述加权因子确定所述偏差频谱中的值的阈值概率，低于或等于经加权噪声值的所述值在所述阈值概率下有资格成为噪声值；以及

确定所述偏差频谱中的高于所述经加权噪声值的值作为NMR信号分量。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中检测信号区间包括：

从所述多个所产生的以基值为中心的频谱(103-1至103-n)产生特征空间矩阵；

确定所述矩阵的至少第一特征向量的绝对值，所述绝对值表示所述系统函数引发的变化；以及

将大于相应的经加权噪声值的所述绝对值识别为NMR信号分量。

6.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，通过在从所述以基值为中心的频谱(103-1至103-n)提取每个频率点的所述变化时使用迭代阈值化来检测(1800)信号区间(109)。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，所述方法还包括：

使原始频谱中的基线平滑并执行相位校正。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所提供的变化参数值大约是经取样的NMR信号数据(202)在所述频域中的信号峰的一半宽度。

9.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括指令，所述指令在加载于计算机系统的存储器中且由所述计算机系统的至少一个处理器执行时致使所述计算机系统执行根据前述权利要求中任一项所述的方法步骤。

10.一种用于NMR光谱中的改进的NMR信号检测的计算机系统(100)，所述系统包括：

接口模块(110)，所述接口模块被配置成接收由样本(201)响应于激发脉冲而随时间产生的NMR信号数据(202)；

中间数据集产生器(120)，所述中间数据集产生器被配置成：

选择预先界定的系统函数(S，121)以应用于所述NMR信号数据(202)以实现信号性质的系统变化，其中所述系统函数对NMR信号分量的影响不同于其对经取样的信号的噪声分量的影响，所述系统函数具有变化参数(VP)来控制所述系统变化；

提供多个变化参数值，其中选定的参数值具有不同的值，所述不同的值适于影响频域中其信号强度在所述经取样的信号(202)的平均信号强度周围的给定区间内的NMR信号，以及其信号宽度在平均信号宽度周围的给定区间内的NMR信号；

通过将具有相应的变化参数值(VP-1至VP-n)的所述系统函数(121)应用于经取样的NMR信号数据(202)而产生针对每个变化参数值(VP-1至VP-n)的对应的中间数据集(102-1至102-n)；

以基值为中心的频谱产生器(130)，所述以基值为中心的频谱产生器被配置成：

在所述频域中从每个中间数据集(102-1至102-n)产生相应的以基值为中心的频谱(103-1至103-n)，其中所述相应的以基值为中心的频谱消除来自所述中间数据集的偏移，其包含对表示实际偏移的对应基值进行近似，通过：基于所有中间数据集的相应值来计算所述频域中的所述中间数据集的每个点的总体基值，并从所述中间数据集的所述相应值减去所述计算出的总体基值，从而产生每个中间数据集的对应的以基值为中心的频谱；以及

信号检测器(140)，所述信号检测器被配置成：

通过从每个频率点的所述以基值为中心的频谱(103-1至103-n)提取由所述系统函数引发的变化并且将具有显著变化的频率区间识别为信号区间，来检测信号区间(109)。

11.根据权利要求10所述的系统(100)，其中，所述信号检测器(140)被配置成：

从所述多个所产生的以基值为中心的频谱(103-1至103-n)产生偏差频谱；

通过计算所述偏差频谱中的无信号区间的平均值和标准偏差来确定对应于正态分布的噪声信号的噪声值，所述无信号区间对应于具有正态分布的频率区间；

使所述计算出的噪声值乘以预先界定的加权因子，其中所述加权因子确定所述偏差频谱中的值的阈值概率，低于或等于经加权噪声值的所述值在所述阈值概率下有资格成为噪声值；以及

确定所述偏差频谱中的高于所述经加权噪声值的值作为NMR信号分量。

12.根据权利要求10所述的系统(100)，其中，所述信号检测器(140)被配置成：

从所述多个所产生的以基值为中心的频谱(103-1至103-n)产生特征空间矩阵；

确定所述矩阵的第一m个特征向量和特征值的积的绝对值，所述绝对值表示所述系统函数引发的变化；以及

将大于相应的经加权噪声值的所述绝对值识别为NMR信号分量。

13.根据权利要求10所述的系统(100)，其中，所述信号检测器(140)被配置成：

通过在从所述以基值为中心的频谱(103-1至103-n)提取每个频率点的所述变化时使用迭代阈值化来检测信号区间。

14.一种NMR光谱仪，所述NMR光谱仪包括根据权利要求10至13中任一项所述的系统(100)。

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