CN111679232B - 一种宽带hsqc脉冲序列的处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法，包括步骤：建立若干个耦合双自旋体系模型；对建立的协作脉冲框架组合模型进行优化处理，以使得所有耦合双自旋体系模型能从初始状态到目标状态进行极化转移，将优化处理后的协作脉冲框架组合模型进行集成处理。本发明还涉及一种脉冲序列的处理方法、一种宽带HSQC脉冲序列的处理系统、存储介质、设备。本发明通过引入两步优化的协作脉冲即第一脉冲与第二脉冲参与耦合自旋体系极化转移过程的精确调控，从而克服极化转移对J耦合常数的敏感性，可在指定的耦合常数范围获得高均匀反相态转移，从而直接建立分子物质的浓度与谱峰之间的线性关系，进而有效提高分子物质如代谢物的定量精度。
Description
技术领域
本发明涉及磁共振波谱学领域，尤其涉及一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法。
背景技术
核磁共振技术目前已在众多领域获得广泛应用，除常规的影像诊断外，还大量应用于分析化学、生物材料等。由于核磁共振具有高可重复性、非侵入检测和对未知分子结构的明确分析等优势，常用于对不同分子物质的鉴定和定量。代谢物是生命体内实现代谢过程的小分子有机化合物，量化的代谢物信号可与重大疾病或机能失调建立关联。因此，核磁共振技术在医学领域的另一个重要应用是代谢物的浓度测定，其基本原理在于利用谱峰积分与对应的核自旋数量成线性关系，因此积分峰面积与组织或体液中相应代谢物分子的浓度成正比，根据这些代谢物含量的多少，可进一步分析组织代谢的变化。
定量磁共振氢谱(qHNMR)是一维谱技术，一个完整的氢谱可包含至少15种代谢物和9种大分子，但由于氢核谱线频率分布范围非常(1.2-4.4ppm)，因而极易造成代谢物谱线重叠现象，进而引入定量误差。
不同于一维氢谱直接对代谢物氢核的检测，异核相关谱(例如HSQC)是一种二维谱技术，通过标量耦合(scalar coupling)实现待检测分子中氢核向与其直接相连的杂核(如13C、15N、31P等)的极化转移。由于杂核之间的化学位移更为宽阔，因而可大幅减少谱峰重叠现象，可为代谢物含量测定提供更高的波谱分辨能力。
如图1所示，但传统HSQC序列的参数设定要求较高，尤其是其中INEPT子序列的演化时间τ。当τ取1/4J(J为一键耦合常数)时，异核间的极化转移效率最高，则谱峰强度也达到最大。然而，代谢物分子体系中常常包含不同的一键耦合基团，其J耦合常数也不尽相同，一般在120-250Hz范围内。例如丙氨酸和乳酸中甲基的J常数约为127Hz，而它们的次甲基J常数则约为145Hz。因此，在传统代谢物浓度定量中，即使不同代谢物体系的浓度是相同的，但也可能因J耦合常数的不同，导致相关谱峰的强度差异，由此造成的浓度和谱峰积分间的非线性问题不可避免地为代谢物定量引入更多误差。
当前多数解决方法集中在如何对采集到的谱图进行非线性校正(后处理)，一是利用先验的各种代谢物的校正曲线；二是通过多次重复实验对获得的一系列谱图进行处理，形成修正谱图。前者要求对参照组的代谢物进行谱峰-浓度标定，同时需保持测试组的扫描条件相同，因此不适用于未知代谢物检测。后者无需为每一代谢物进行曲线标定，但需利用复杂的相位循环进行多次重复谱图采集，单次采集时长可达1.5-2小时，为获得更高的精度，扫描时间则更长。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法。
本发明通过引入两步优化的协作脉冲参与耦合自旋体系极化转移过程的精确调控，以克服极化转移对J耦合常数的敏感性。
本发明提供一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法，包括如下步骤：
建立若干个耦合双自旋体系模型；其中，所述双自旋体系包括氢核与杂核，设定所述氢核与杂核的J耦合常数的阈值范围；
建立协作脉冲框架组合模型，所述协作脉冲框架组合模型作用于所述耦合双自旋体系模型上；其中，所述协作脉冲框架组合模型至少包括第一脉冲、第二脉冲、180°脉冲，所述180°脉冲位于所述第一脉冲与第二脉冲之间；
对所述协作脉冲框架组合模型进行优化处理，以使得所述耦合双自旋体系模型均能从初始状态到目标状态进行极化转移；
将优化处理后的所述协作脉冲框架组合模型集成于宽带HSQC脉冲序列中。
优选地，所述协作脉冲框架组合模型位于HSQC脉冲序列的初始INPET极化转移阶段。
优选地，对所述第一脉冲与第二脉冲进行联合协作优化，以使得所述第二脉冲的结束时所述耦合双自旋体系模型能实现从初始状态到接近或等于目标状态的极化转移；其中，所述目标状态为反相态。
优选地，对所述协作脉冲框架组合模型进行优化处理的步骤包括：
通过优化所述第一脉冲与第二脉冲的波形以使得所述协作脉冲框架组合模型的目标函数获得极大值。
优选地，所述目标函数的参数还包括所述氢核的化学位移范围和/或射频场的非均匀性。
优选地，优化所述第一脉冲与第二脉冲的波形以使得所述协作脉冲框架组合模型的目标函数获得极大值的步骤包括：
将待优化的所述第一脉冲与第二脉冲离散化，以形成若干个脉冲参数节点；
根据所述目标函数公式计算获得所述协作脉冲框架组合的优化目标函数值；根据所述协作脉冲的第一脉冲与第二脉冲的梯度计算公式计算所述目标函数对其的梯度值；
根据所述梯度值与当前的脉冲参数节点数据，进行所述第一脉冲与第二脉冲的波形更新；
迭代计算所述梯度值与更新所述第一脉冲与第二脉冲的波形，以获得所述目标函数值在极大值时的所述第一脉冲与第二脉冲的波形。
本发明还提供一种脉冲序列的处理方法，包括如下步骤：
建立自旋体系模型；
建立协作脉冲框架组合模型，所述协作脉冲框架组合模型作用于所述自旋体系模型上；其中，所述协作脉冲框架组合模型包括若干协作子脉冲；
对所述协作脉冲框架组合模型进行优化处理，以使得所述自旋体系模型均能从初始状态到目标状态进行极化转移；
将优化处理后的所述协作脉冲框架组合模型集成于特定的脉冲序列上。
优选地，所述协作脉冲框架组合模型还可包括功能模块，所述功能模块位于相邻的所述协作子脉冲之间。
本发明还提供了一种电子设备，包括：处理器；存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法或一种脉冲序列的处理方法。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法或一种脉冲序列的处理方法。
本发明还提供了一种宽带HSQC脉冲序列的处理系统，包括建立自旋体系模块、建立协作脉冲模块、波形优化模块、集成模块；其中，
所述建立自旋体系模块用于建立若干个耦合双自旋体系模型；其中，所述双自旋体系包括氢核与杂核，设定所述氢核与杂核的J耦合常数的阈值范围；
所述建立协作脉冲模块用于建立协作脉冲框架组合模型，所述协作脉冲框架组合模型作用于所述耦合双自旋体系模型上；其中，所述协作脉冲框架组合模型至少包括第一脉冲、第二脉冲、180°脉冲，所述180°脉冲位于所述第一脉冲与第二脉冲之间；
所述波形优化模块用于对所述协作脉冲框架组合模型进行优化处理，以使得所述耦合双自旋体系模型均能从初始状态到目标状态进行极化转移；
所述集成模块用于将优化处理后的所述协作脉冲框架组合模型集成于宽带HSQC脉冲序列中。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
本发明公开了一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法，该方法通过引入两步优化的协作脉冲即第一脉冲与第二脉冲参与耦合自旋体系极化转移过程的精确调控，从而克服极化转移对J耦合常数的敏感性，可在指定的耦合常数范围获得高均匀反相态转移，从而直接建立分子物质的浓度与谱峰之间的线性关系，进而有效提高分子物质如代谢物的定量精度。本发明提出的两步协作脉冲设计方法可拓展为实现多个射频脉冲的全局优化，可为相关脉冲序列的优化设计提供重要依据。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本发明的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明的背景技术中的常规HSQC序列示意图；
图2为本发明的一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法的整体流程图；
图3为本发明的一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法的具体步骤；
图4为本发明的一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法的整体逻辑示意图；
图5为本发明的一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法的一个实施例的逻辑示意图；
图6a为传统HSQC脉冲序列示意图；
图6b为本发明的一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法的宽带HSQC脉冲序列示意图；
图7为本发明的一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法的一个实施例中的协作脉冲框架示意图；
图8为本发明的一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法的目标函数值与脉冲持续时间的关系图；
图9a为本发明的一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法的第一脉冲形状示意图；
图9b为本发明的一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法的第二脉冲形状示意图；
图10a为常规的HSQC脉冲序列的二维谱示意图；
图10b为本发明的一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法的获得的HSQC脉冲序列的二维谱示意图；
图11为COOP-HSQC和常规HSQC序列下多组自旋体系的谱峰强度分布曲线示意图；
图12为一种宽带HSQC脉冲序列的处理系统的模块示意图；
图13为一种脉冲序列的整体流程图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
本发明提供一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法，本发明中的HSQC序列可用于小分子物质尤其是代谢物分子的浓度定量测定，本发明的方法还可以用于其他的宽带应用需求，比如无机化学领域，应用于不同的领域设定不同的J耦合常数范围；可根据其设计方法获得相应的宽度HSQC序列版本，但序列的基本结构不变。HSQC(异核单量子相干谱)是Heteronculear Single Quantum Coherence的缩写。
本发明中的宽带HSQC序列与常规的HSQC序列不同之处在于，在初始的INPET极化转移过程即如图6a、图6b中的阶段A，使用一组协作脉冲组合即K1-K2取代常规HSQC序列的初始阶段INPET极化转移,INPET(Insensitive Nuclear Enhanced by PolarizationTransfer)的缩写。具体的，使用形状脉冲第一脉冲K1取代常规HSQC序列的第一个90°脉冲,90°脉冲为图6b中的黑色实心矩形框；在常规HSQC序列的第二组90°脉冲前，增加形状脉冲第二脉冲K2。上述宽带HSQC序列可实现指定J耦合常数范围内的分子物质的高均匀的极化转移，其中均匀度大于99％。
需要说明的是，第一脉冲K1与第二脉冲K2仅需作用于I核即氢核上。
HSQC脉冲序列的过程说明：在阶段A，利用协作脉冲完成自旋体系从I核(1H)到S核(13C)的J耦合宽带极化转移。在阶段B，自旋S的磁矩随不同的时间t1演化，同时I核施加的180°脉冲的使得I核的化学位移与自旋间J耦合的演化重聚，因此阶段B完成了S核的化学位移编码。在此基础上，通过对I核和S核同时施加90°翻转脉冲后直接进行I核信号采集。
协作脉冲即第一脉冲与第二脉冲理论上可使用已有的单脉冲优化设计方法进行设计，但是单脉冲优化方法仅能保证自旋体系的单步最优状态转移，因此，即使第一脉冲K1与第二脉冲K2都得以分别优化，由于序列实施过程中单一脉冲的残存误差的累积，其总体试验性能也将有可能被大大削弱。因此本发明提出了第一脉冲K1与第二脉冲K2脉冲的联合协作优化方法，实现多个脉冲的全局优化设计。具体如下：
如图2、图3、图4所示，包括如下步骤：
S11、建立若干个耦合双自旋体系模型；其中，双自旋体系包括氢核与杂核，设定氢核与杂核的J耦合常数的阈值范围。在一个实施例中，基于Liouville空间即刘维尔空间上建立上述自旋体系IS，其中，I核为氢核，S核可为杂核，比如13C、15N、31P等，J耦合常数的范围可根据应用目标的不同进行设定。比如，用于小分子物质的定量测定尤其是代谢物的定量测定，J耦合常数范围可设定为120-250Hz。
建立M个耦合双自旋体系模型IS，其J耦合常数范围根据应用需要设为Jmin～Jmax(单位Hz)，即有
其中j＝1,2,3，..M。
S12、建立协作脉冲框架组合模型，协作脉冲框架组合模型作用于耦合双自旋体系模型上；其中，协作脉冲框架组合模型至少包括180°脉冲。具体的，协作脉冲框架组合模型至少包括第一脉冲、第二脉冲，180°脉冲位于第一脉冲与第二脉冲之间。在一个实施例中，建立协作脉冲框架组合模型即第一脉冲、180°脉冲、第二脉冲，也可以表示为K1-180°-K2。K1、K2之间的180°脉冲即图6b中的白色空心矩形，其传播子记为P12，根据其相位(一般为x方向)，可表示为：
协作脉冲框架可表示为：K1-P12-K2。
根据自旋动力学理论，可建立上述协作脉冲框架作用下的自旋体系演化模型即：
ρ(2)＝Q2P12Q1ρ0
其中，ρ0为自旋体系的初态，即热平衡态；ρ(2)为第二脉冲K2作用结束时的自旋体系状态，Qi为第i个协作子脉冲下的总体传播子。
S13、对协作脉冲框架组合模型进行优化处理，以使得所有耦合双自旋体系模型能从初始状态到目标状态进行极化转移；在一个实施例中，根据HSQC序列理论，在第二组90°脉冲作用前，即第二脉冲K2结束时，自旋体系的目标状态C应为反相态(anti-phasestate)，可表示为：
C＝-2IxSx
因此，第一脉冲K1、第二脉冲K2的目标是：对指定的J耦合常数范围的任意IS自旋体系，均能实现从初态ρ0到反相态C的极化转移。对于某一J耦合常数下的IS体系，其体系的转移效率可表示为：
ΦJ＝<C|ρ(2)>
则总体优化目标
即目标函数公式一为：
根据实际实验环境条件，目标函数的参数还包括氢核的化学位移范围，比如化学范围f为-6ppm到6ppm和/或射频场的非均匀性,比如非均匀性范围s为-20％到20％等参数，目标函数仅需对其进行扩展即可，目标函数的参数越多则目标函数的精度越高。比如：
为实现一定J耦合常数范围内的高均匀度极化转移，
值越大越好，获得
最大值时的第一脉冲K1、第二脉冲K2脉冲波形u1、u2即为最佳脉冲组合。
为进行数值求解，可对第一脉冲K1、第二脉冲K2进行离散化，上述目标函数对脉冲波形u(第一脉冲波形u1和第二脉冲波形u2)的梯度可计算公式二为：
考虑I核的化学位移和射频场的非均匀性因素时，可对于其中任一J耦合常数下的
其梯度计算公式三为：
对于子脉冲第一脉冲K1或第二脉冲K2，公式三中传播子梯度
或
可进一步按照单脉冲优化方法进行各片段内的离散梯度求解。
第一脉冲K1与第二脉冲K2协作脉冲的数据优化的具体步骤如下：
S131、将待优化的所述第一脉冲与第二脉冲离散化，以形成若干个脉冲参数节点。将待优化的第一脉冲K1与第二脉冲K2离散化为N1、N2等步长段，由此形成N1+N2个脉冲参数节点，每个节点包含脉冲的x和y分量。
S132、根据目标函数公式计算获得协作脉冲框架组合的优化目标函数值；根据协作脉冲的第一脉冲与第二脉冲的梯度计算公式计算目标函数对其的梯度值。根据公式一计算获得第一脉冲K1与第二脉冲K2协作脉冲优化目标函数
根据公式二计算目标函数对第一脉冲K1与第二脉冲K2的梯度值
和
公式二根据公式三进一步获得，公式三中的传播子梯度
或
可根据文献(单脉冲优化方法，Khaneja Navin et.al.J MagnReson.2005.)获得。
S133、根据梯度值与当前的脉冲参数节点数据，进行第一脉冲与第二脉冲的波形更新。基于上述梯度求解数值和当前的第一脉冲K1与第二脉冲K2的N1+N2步脉冲波形数据，进行第一脉冲K1与第二脉冲K2波形更新。
S134、迭代计算梯度值与更新第一脉冲与第二脉冲的波形，以获得目标函数值在极大值时的第一脉冲与第二脉冲的波形。重复步骤S132、S133直至优化目标函数值
获得极大值，此时的第一脉冲K1与第二脉冲K2波形即为最佳两步协作脉冲组合。
S14、将优化处理后的协作脉冲框架组合模型集成于宽带HSQC脉冲序列中。
将步骤S134中获得的最佳两步协作脉冲组合集成到宽带HSQC序列中，形成优化后的HSQC脉冲序列。
例如：在一个具体的实施例中，J耦合常数范围为120-250Hz，其所得的宽带HSQC序列可用于小分子物质尤其是代谢物的定量检测。在上述设定下，可基于步骤S3中的优化方法获得最佳的持续时间tp，如图8所示，优选设定第一脉冲K1、第二脉冲K2的持续时间相同，均为5ms,当然实际本发明的优化设计方法对第一脉冲K1与第二脉冲K2的长度没有限制。根据J耦合带宽覆盖范围为120-250Hz；氢核(I核)通道覆盖带宽为12ppm；碳核通道(S核)覆盖带宽为200ppm；可抑制的射频场非均匀性范围±20％，优选的第一脉冲K1、第二脉冲K2的形状如图9a、9b所示。
在获得最佳第一脉冲K1、第二脉冲K2波形后，即可按照图6b形成宽带HSQC序列，以下简称COOP-HSQC。为验证COOP-HSQC序列的定量准确性，本节利用Spin-Scenario波谱成像模拟平台进行相关测试。
首先构造14组等比例的1H-13C耦合自旋体系，其氢核化学位移均为2ppm，碳核化学位移从-78ppm增加到78ppm(间隔为12ppm)，J耦合常数从120Hz增加到250Hz(间隔为10Hz)，模拟场强设为500MHz，氢核的驰豫时间均为T1 1.3s、T2 0.2s。常规HSQC的INEPT延迟时间τ取为1/4Jnom，Jnom为以上J耦合常数范围的中间值，即185Hz。
模拟实验谱图如图10a、10b所示，二维谱F1和F2轴分辨率分别为2ppm和0.01ppm。由于信号采集阶段未进行碳核去耦操作，因此上述14组自旋体系的耦合常数信息得以保留，F1维可见碳核各化学位移处(-78-78ppm)的二重峰距离(即耦合常数)由小变大(120-250Hz)，同时，所有二重峰中心位于F2维氢核化学位移2ppm处，与上述耦合自旋体系的构建相吻合。不难看出，COOP-HSQC的14组反相位二重峰均保持较好的一致性，而常规HSQC的谱峰强度则呈现出正弦分布特点。
前述14组耦合自旋体系虽然J耦合常数不同，碳核(或氢核)化学位移不同，但由于其成分比例均一致，因而理想情况不同J耦合常数对应的谱峰强度应高度一致。可据此通过对14组测试自旋体系的谱峰强度进行统计分析对比评估COOP-HSQC的改善性能,如图11所示。
整体看，常规HSQC的谱峰强度呈正弦曲线分布，不同J耦合常数的谱峰差异较大，最大强度可达100％，但平均强度仅为92.8％，标准差为0.0647；而COOP-HSQC的谱峰曲线则更为平缓均匀，其平均强度可达96.8％，标准差仅为0.01，小于常规HSQC的1/6。可以看出，尽管COOP-HSQC的最大强度(97.8％)不及常规HSQC，但其平均强度更高，同时不同J耦合常数下的谱峰强度更为接近，这意味着同等实验条件下，COOP-HSQC在保持信噪比的同时，可获得更准确的定量精度。以两种序列下的谱峰均值作为基准，可得本实验大范围J耦合常数范围下常规HSQC序列的最大误差可达11.6％，而COOP-HSQC序列的最大误差可控制在3.9％以内。
本发明还提供了一种电子设备，包括：处理器；存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法。
本发明还提供了一种宽带HSQC脉冲序列的处理系统，包括建立自旋体系模块、建立协作脉冲模块、波形优化模块、集成模块；其中，
建立自旋体系模块用于建立若干个耦合双自旋体系模型；其中，双自旋体系包括氢核与杂核，设定所述氢核与杂核的J耦合常数的阈值范围；
建立协作脉冲模块用于建立协作脉冲框架组合模型，协作脉冲框架组合模型作用于耦合双自旋体系模型上；其中，所述协作脉冲框架组合模型至少包括第一脉冲、第二脉冲、180°脉冲，所述180°脉冲位于所述第一脉冲与第二脉冲之间；
波形优化模块用于对协作脉冲框架组合模型进行优化处理，以使得耦合双自旋体系模型均能从初始状态到目标状态进行极化转移；
集成模块用于将优化处理后的协作脉冲框架组合模型集成于宽带HSQC脉冲序列中。
本发明还提供一种脉冲序列的处理方法，该处理方法为一种通用的协作多脉冲的的优化设计方法，如图13所示，包括如下步骤：
S21、根据需求建立目标自旋体系模型。根据需求建立目标自旋体系模型，自旋体系的数量可根据需求进行建立。
S22、建立协作脉冲框架组合模型，协作脉冲框架组合模型作用于自旋体系模型上；其中，协作脉冲框架组合模型包括若干协作子脉冲。在一个实施例中，即协作脉冲框架组合模型中的协作子脉冲为多个，其优化对象可扩展为任意n个协作子脉冲(K1、K2、K3…Kn)。
优选地，协作脉冲框架可表示为K1-P12-K2-P23-K3…K(n-1)P(n-1)n-Kn，其中P(i-1)i为第i-1和第i相邻脉冲之间插入的功能模块，可用传播子表示；相邻的两个协作子脉冲之间可以不包括功能模块即相邻脉冲之间无其他功能模块，则该传播子可用单位阵表示。
由此依据自旋动力学理论，可建立上述协作脉冲框架作用下的自旋体系演化模型为：
ρ(n)＝Qn…P(i+1)iQiP(i-1)iρ0
其中，ρ0为自旋体系的初态，ρ(n)为第n个脉冲Kn作用结束时的自旋体系状态，Qi为第i个协作子脉冲下的总体传播子。
因此上述协作脉冲框架的目标函数可表示公式四为：
Φ＝<C|ρ(n)>
其中C为自旋体系的目标状态，可根据应用需要设置。
进一步地，可据此计算目标函数对脉冲波形ui的梯度，公式五如下：
其中第i个脉冲的
梯度可可根据文献(单脉冲优化方法，Khaneja Navinet.al.J Magn Reson.2005.)获得。
S23、对协作脉冲框架组合模型进行优化处理，以使得自旋体系模型均能从初始状态到目标状态进行极化转移。在一个实施例中，如图5所示，具体的优化步骤：
上述n个协作脉冲联合优化的具体步骤为：
S231、将待优化K1、K2、K3...Kn脉冲离散化为N1、N2、N3…Nn等步长段，由此形成N1+N2+N3+…+Nn个脉冲参数节点，每一节点包含脉冲的x和y分量。
S232、根据公式(4)计算获得协作脉冲优化目标函数值Φ；根据公式(5)计算目标函数对各协作子脉冲的梯度值
公式(5)中的传播子梯度
可根据文献(单脉冲优化方法，Khaneja Navin et.al.J Magn Reson.2005.)获得。
S233、基于上述梯度求解数值和当前的n个协作脉冲的N1+N2+N3+…+Nn步脉冲波形数据，进行所有协作子脉冲波形更新。
S234、重复步骤S232、S233，直至优化目标函数值Φ获得极大值，此时的K1、K2、K3...Kn脉冲波形即为实现自旋体系由初态到期望态转移的最佳脉冲波形。
S24、将优化处理后的所述协作脉冲集成于特定的脉冲序列中。该特定的脉冲序列不限于HSQC脉冲序列还可以为任意其他体系的脉冲序列。
需要说明的是，在本实施例中即步骤S21-S24与上一个实施例即步骤S11-S14，两个方法不同之处为：
在步骤S11-S14中的协作子脉冲数量为两个，且两个脉冲之间必须加入180°脉冲的功能模块，该模块主要目的是实现耦合自旋体系的化学位移重聚。形成的协作脉冲框架组合模型作用于耦合双自旋体系模型上，实现从初始状态到目标状态的极化转移，克服极化转移过程中J耦合常数的敏感性，建立分子物质的浓度与谱峰之间的线性关系，提高分子物质的定量精度，步骤S11-S14的优化协作脉冲可集成为宽带HSQC序列。
而在步骤S21-S24中协作子脉冲的数量不限于两个，且相邻脉冲之间根据应用需要可以加入功能模块(可用传播子表示)，该功能模块可以是包括180°脉冲在内的各种脉冲序列单元(如射频脉冲、梯度或延时等)，当然也可以在相邻的两个协作子脉冲之间不设置功能模块(此时传播子为单位阵)。该方法可用于解决其他问题的其他脉冲序列，不限于步骤S11-S14中HSQC脉冲序列。应当理解为，当协作脉冲框架中的若干个子脉冲进行波形优化后可解决本发明中解决的技术问题以外的技术问题。
在本实施例中即步骤S21-S24与上一个实施例即步骤S11-S14，两个方法相同之处为：对建立的协作脉冲框架组合模型的优化方法相同。
本发明还提供了一种电子设备，包括：处理器；存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行一种脉冲序列的处理方法。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行一种脉冲序列的处理方法。
本发明还提供了一种脉冲序列的处理系统，如图12所示，包括建立自旋体系模块、建立协作脉冲模块、波形优化模块、集成模块；其中，
建立自旋体系模块用于建立目标自旋体系模型；
建立协作脉冲模块用于建立协作脉冲框架组合模型，协作脉冲框架组合模型作用于自旋体系模型上；其中，协作脉冲框架组合模型包括若干协作子脉冲；
波形优化模块用于对协作脉冲框架组合模型进行优化处理，以使得自旋体系模型均能从初始状态到目标状态进行极化转移；
集成模块用于将优化处理后的协作脉冲框架组合模型集成于特定的脉冲序列上。
进一步的，协作脉冲框架组合模型还可包括功能模块，功能模块位于相邻的协作子脉冲之间。
以上，仅为本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制；凡本行业的普通技术人员均可按说明书附图所示和以上而顺畅地实施本发明；但是,凡熟悉本专业的技术人员在不脱离本发明技术方案范围内，利用以上所揭示的技术内容而做出的些许更动、修饰与演变的等同变化，均为本发明的等效实施例；同时,凡依据本发明的实质技术对以上实施例所作的任何等同变化的更动、修饰与演变等，均仍属于本发明的技术方案的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
建立若干个耦合双自旋体系模型；其中，所述双自旋体系包括氢核与杂核，设定所述氢核与杂核的J耦合常数的阈值范围；
建立协作脉冲框架组合模型，所述协作脉冲框架组合模型作用于所述耦合双自旋体系模型上；其中，所述协作脉冲框架组合模型至少包括第一脉冲、第二脉冲、180°脉冲，所述180°脉冲位于所述第一脉冲与第二脉冲之间；
对所述协作脉冲框架组合模型进行优化处理，以使得所述耦合双自旋体系模型均能从初始状态到目标状态进行极化转移；
将优化处理后的所述协作脉冲框架组合模型集成于宽带HSQC脉冲序列中；
所述协作脉冲框架组合模型位于HSQC脉冲序列的初始INPET极化转移阶段；
对所述第一脉冲与第二脉冲进行联合协作优化，以使得所述第二脉冲的结束时所述耦合双自旋体系模型能实现从初始状态到接近或等于目标状态的极化转移；其中，所述目标状态为反相态；
对所述协作脉冲框架组合模型进行优化处理的步骤包括：
通过优化所述第一脉冲与第二脉冲的波形以使得所述协作脉冲框架组合模型的目标函数获得极大值。
2.如权利要求1所述的一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法，其特征在于，所述目标函数的参数还包括所述氢核的化学位移范围和/或射频场的非均匀性。
3.如权利要求1所述的一种宽带HSQC脉冲序列的处理方法，其特征在于， 优化所述第一脉冲与第二脉冲的波形以使得所述协作脉冲框架组合模型的目标函数获得极大值的步骤包括：
将待优化的所述第一脉冲与第二脉冲离散化，以形成若干个脉冲参数节点；
根据所述目标函数公式计算获得所述协作脉冲框架组合的优化目标函数值；根据所述协作脉冲的第一脉冲与第二脉冲的梯度计算公式计算所述目标函数对其的梯度值；
根据所述梯度值与当前的脉冲参数节点数据，进行所述第一脉冲与第二脉冲的波形更新；
迭代计算所述梯度值与更新所述第一脉冲与第二脉冲的波形，以获得所述目标函数值在极大值时的所述第一脉冲与第二脉冲的波形。
4.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；
存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1所述的方法。
5.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行如权利要求1所述的方法。
6.一种宽带HSQC脉冲序列的处理系统，其特征在于，包括建立自旋体系模块、建立协作脉冲模块、波形优化模块、集成模块；其中，
所述建立自旋体系模块用于建立若干个耦合双自旋体系模型；其中，所述双自旋体系包括氢核与杂核，设定所述氢核与杂核的J耦合常数的阈值范围；
所述建立协作脉冲模块用于建立协作脉冲框架组合模型，所述协作脉冲框架组合模型作用于所述耦合双自旋体系模型上；其中，所述协作脉冲框架组合模型至少包括第一脉冲、第二脉冲、180°脉冲，所述180°脉冲位于所述第一脉冲与第二脉冲之间；
所述波形优化模块用于对所述协作脉冲框架组合模型进行优化处理，以使得所述耦合双自旋体系模型均能从初始状态到目标状态进行极化转移；
所述波形优化模块对所述第一脉冲与第二脉冲进行联合协作优化，以使得所述第二脉冲的结束时所述耦合双自旋体系模型能实现从初始状态到接近或等于目标状态的极化转移；其中，所述目标状态为反相态；
所述波形优化模块通过优化所述第一脉冲与第二脉冲的波形以使得所述协作脉冲框架组合模型的目标函数获得极大值；
所述集成模块用于将优化处理后的所述协作脉冲框架组合模型集成于宽带HSQC脉冲序列中。
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