高场固体核磁共振（NMR）技术具有高灵敏度和多核检测能力，但在研究锂离子电池之类的顺磁材料时，过渡金属离子（如Mn³⁺、Fe³⁺等）的强顺磁效应会导致高场下磁场不均匀、谱线展宽、信号衰减、无法魔角旋转（MAS）等问题．低场条件下，顺磁效应引起的磁场畸变显著减弱，为解决这些问题提供了可能．本文通过理论分析低场环境对顺磁物质研究的优势，研制了用于0.5 T Halbach磁体的低场固体MAS探头，并构建了一套完整的低场固体MAS谱仪．实验在12 kHz转速下采集到多种顺磁样品的⁷Li NMR信号，验证了自主研制的低场固体MAS技术在顺磁样品体系中的可行性．该方案解决了高场条件下自旋边带叠加和MAS失效的问题，为顺磁材料的NMR研究提供了新途径．

核磁共振（Nuclear Magnetic Resonance，NMR）射频脉冲发生器对成像质量至关重要. 传统的直接数字频率合成技术（Direct Digital Synthesizer，DDS）要想实现较高精度则需要依赖大容量查找表，因此会占用较多的片上随机块存储器（Block Random Access Memory，BRAM）资源且灵活度受限. 本文提出一种基于坐标旋转数字计算机（Coordinate Rotation Digital Computer，CORDIC）算法的磁共振射频脉冲发生器设计，通过在现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）中构建自定义CORDIC核实现射频信号的频率、相位和幅度的数字化调制，结合Zynq-7000全可编程片上系统（System on Chip，SoC）实现高集成度、低功耗的硬件架构. 实验结果表明，所设计脉冲发生器可输出频率分辨率为0.046 Hz、相位分辨率为0.005 5˚的射频脉冲信号，且四通道所占用的BRAM资源较传统DDS方案降低约21.4%. 该设计为NMR设备的射频前端小型化与高性能化提供了可行方案.

随着核磁共振技术在食品安全检测、石油勘探分析等领域的广泛应用，其对小型化、便携式核磁共振谱仪的需求显著提升．为此，本文提出了掌上型核磁共振谱仪控制台的系统设计框架，并构建了完整、灵活的软件设计方案，主要包括嵌入式控制软件设计和上位机应用软件设计两大部分．嵌入式控制软件主要实现与上位机的数据通信，以及对谱仪硬件逻辑的实时控制；上位机软件负责实现用户界面交互、序列参数配置与数据后处理．同时，本文进一步设计了一款简易的开放式磁共振数据交互协议，支持用户根据实际需求自由定制开发上位机软件，大大提高了谱仪的灵活性和可扩展性．经过实验验证，表明掌上型核磁共振谱仪控制台能够正常运行，具有良好的实用价值．

细胞色素c（Cytochrome c，Cyt c）的氧化修饰可能对蛋白自身的局部构象造成影响，但Cyt c结构的改变如何影响其氧化修饰程度尚不清楚. 本文以吉拉德试剂T（Girard’s Reagent T，GRT）作为核磁共振（NMR）探针，研究了人源Cyt c在不同条件下的氧化修饰程度. 实验结果表明，通过还原甲基化的方法保护蛋白中的赖氨酸，可以降低蛋白的氧化修饰程度；Cyt c发生部分去折叠后，其氧化修饰程度会升高；Cyt c与心磷脂结合后可以很大程度提高蛋白的氧化修饰程度，但蛋白质聚集等其它因素可能对其氧化修饰有抑制作用.

磁共振指纹成像是一种高效的多参数定量成像技术，但传统方法依赖信号字典进行参数量化，存在离散化误差大与匹配效率低下等问题．针对现有监督学习方法依赖伪标签、缺乏物理可解释性的局限性，本文提出了一种融合成像物理模型与流形结构建模的自监督磁共振指纹参数量化方法．该方法通过布洛赫方程驱动的自监督物理一致性学习获得可靠的无标签约束，并结合流形结构驱动的知识蒸馏，将长帧的特征迁移至短帧模型，实现物理约束与结构先验的联合优化，从而同时提升无标签条件下的精度与效率．实验验证了本方法在准确性与鲁棒性方面的优势，为实现高效可靠的磁共振指纹参数估计提供了新思路．

为了调查与抗逆转录病毒治疗（antiretroviral therapy，ART）相关的静息状态功能连接的动态特性，从45名接受治疗的HIV感染者（people with HIV，PWH）、56名未接受治疗的PWH与68名健康对照者采集得到功能磁共振成像数据．使用组独立成分分析、滑动窗分析提取窗功能连接矩阵及量化其动态特性．结果表明，基线状态、弱激活状态体现了HIV相关异常动态及ART相关恢复，弱激活状态体现小脑相关连接恢复、壳核相关功能代偿，基线状态体现除视觉网络外的广泛网络连接恢复．视觉相关连接在两种状态中均体现为ART相关的不良反应．这些发现表明小脑、壳核可能是ART相关恢复的敏感生物标志物，视觉网络可作为辅助治疗的目标．

颅内肿瘤是一种严重的神经系统疾病，早期检测对提高患者生存率具有重要意义．然而，现有深度学习模型在颅内肿瘤图像分类任务中仍面临特征提取不足、模型复杂度较高以及类别不均衡等问题．为此，本研究提出了一种轻量化深度学习网络即自适应动态网络（AD-Net）．该网络创新性地引入动态卷积机制，自适应调整滤波器响应，从而增强了对颅内肿瘤复杂、不均特征的表征能力；结合通道注意力机制，有效聚焦关键通道信息，进一步提升了分类的准确性与模型的可解释性．此外，本研究提出了结合二分类与三分类的训练策略，显著缩短了模型训练时间，降低了对计算资源的需求，使其更适用于资源受限的医疗环境．在实验中，AD-Net在准确率、精确率、召回率、F1分数以及Kappa系数等关键评价指标上均优于现有主流深度学习模型，验证了其在颅内肿瘤分类任务中的有效性与实际应用价值．

为了探讨基于磁共振扩散加权成像（MR-DWI）的急性脑梗塞患者影像解剖学特点与患者复发的相关性，本文回顾性分析了符合纳排标准的211例经临床证实的急性脑梗塞患者的临床资料和MR资料，计数病灶个数以及受累脑供血区个数，测量梗塞灶总面积和头皮下脂肪面积；分析患者一年内复发、未复发的情况与上述数据的相关性．结果表明急性脑梗塞复发组和未复发组间病灶个数、受累供血区个数的差异有统计学意义（p<0.05），两组间轴位图像上病灶的总面积、头皮下脂肪面积的差异无统计学意义（p>0.05）．对本研究中的急性脑梗塞患者而言，MR-DWI图像上的病灶个数、受累脑供血区个数是患者一年内是否复发的主要影响因素，该研究可为临床医师对患者进行个性化治疗和预后评价提供影像学依据．

在利用核磁共振测井资料评价南海东部低孔渗轻质油层过程中，普遍存在渗透率高估的现象．为提高核磁共振渗透率的计算准确性，需深入分析其偏高成因并建立相应的校正方法．本文系统开展了不同饱和状态（包括饱含水、束缚水、饱含油及残余油状态）下的核磁共振横向弛豫时间（T₂）谱实验．通过对比同一岩心在饱含水和含油状态下的T₂谱，发现轻质油会使T₂谱中大孔分布明显右移，而小孔部分基本保持不变，表明轻质油是引起T₂谱异常及核磁共振渗透率偏差的主要原因．基于此，通过岩心分类确定了不同类型储层的T₂截止值，建立了针对大孔孔隙组分进行校正的T₂谱校正方法．结果表明，该方法能够将含轻质油层的T₂谱有效校正到饱含水状态，显著提高了核磁共振渗透率的准确性．

Kerr光孤子频率梳因具备毫米级尺寸、低阈值泵浦光功率等特点，是目前芯片级光频原子钟研究的热点技术之一．Kerr光孤子形成过程中腔内功率骤降，热效应引起的腔频漂移会显著缩短Kerr光孤子频率梳的寿命．目前已有孤子功率控制、Pound-Drever-Hall（PDH）锁频技术以及辅助激光模式等多种主动控制方法来长时稳定Kerr光孤子的研究报道，但是应用于这些方案的电子学控制系统研究则鲜有报道．本文开发一种基于现场可编程逻辑门阵列（Field-Programmable Gate Array, FPGA）的Kerr光孤子频率梳的主动控制系统，并通过孤子功率控制和PDH频率控制两种主动控制方法，分别在MgF₂和CaF₂微腔中实现了Kerr光孤子频率梳长时间稳定．该控制系统也可以用于其他微腔光梳平台（如Si₃N₄、AlN、SiO₂）的Kerr光孤子频率梳产生与稳定．