便携式核磁共振（NMR）波谱仪易受外部电磁干扰（EMI），导致信噪比低、分析准确性下降．本文提出一种基于多参考线圈和深度学习的方法：利用多通道线圈并行采集环境电磁噪声，输入多通道Transformer重构（MCTR）网络，该网络通过捕捉环境电磁信号的长程依赖关系，实时预测并去除主线圈中的环境噪声．实验表明，该方法在仿真和实际NMR数据中均可有效抑制噪声，提升检测性能，且优于传统方法，信号质量高、鲁棒性强，为便携式NMR在复杂电磁环境中的应用提供了有效支持，有望推动现场检测发展．

一维核磁共振（NMR）是一种高分辨率的非侵入式检测技术，广泛应用于化合物结构解析与组分分析．然而，在复杂体系检测中，化学位移接近和J偶合导致的谱峰重叠，以及组分浓度差异引起的弱信号淹没，使得低浓度化合物检测面临挑战．为提高拥挤谱区弱信号的检测灵敏度，本文提出了一种基于纵向多自旋阶、Hadamard编码和二量子滤波的融合方法——Hadamard-DQF-LMO．该方法通过二量子滤波器实现纵向多自旋阶检测，显著抑制强信号对弱信号干扰；结合多色跃迁脉冲和Hadamard编码翻转脉冲，实现了多频点的并行采样，进一步提升灵敏度和检测效率．实验结果表明，该方法可有效分离橙汁和混合氨基酸样品中的重叠谱峰，其选择性和信噪比提升效果显著，为复杂体系的NMR分析提供了新策略．

氟化铵（NH₄F）刻蚀是构建多级孔分子筛的有效方法，但其对分子筛活性位结构与酸性的影响规律尚不明确．该工作结合多种探针分子辅助的固体核磁共振技术，通过系统分析不同浓度NH₄F刻蚀ZSM-5分子筛活性位的局域结构及酸性，发现NH₄F刻蚀程度显著影响了酸性位的含量、强度、类型及空间可接近性，并与多级孔结构的发育直接相关．该工作从原子层面阐释了NH₄F刻蚀对分子筛活性位结构及酸性的调变机制，为多级孔分子筛催化剂的理性设计与优化提供了理论基础．

单糖的构型分布可影响其转化和利用中的反应路径和产物选择性．以DMSO-d₆为共溶剂，在25 ℃条件下通过定量¹H NMR研究了单糖在咪唑基离子液体中的构型分布规律．结果表明，在酸性离子液体中，β-吡喃糖的平衡比例由大到小为：D-葡萄糖>D-氨基葡萄糖盐酸盐>N-乙酰-D-氨基葡萄糖>D-甘露糖．D-果糖在[HSO₃-BMIM]HSO₄中几乎完全转化为5-羟甲基糠醛（由呋喃糖反应生成），在其他离子液体中平衡后呋喃糖的比例甚至高于吡喃糖的比例．两性金属氯化物与氟原子的引入可能会导致更高比例的呋喃糖的产生．[BMIM]BF₄等的添加则可能会抑制单糖的构型转化．单糖构型分布的基础数据为生物质转化的离子液体的选择与设计提供了指导．

顺反异构体的几何构型差异可导致其生物活性显著不同，对异构体进行分离与构型鉴定是评估其药效的关键．本研究合成了一对顺/反-1,2,4-噁二唑衍生物异构体即顺/反-4-[2-(3-((1H-吲哚-3-基)甲基)-1,2,4-噁二唑-5-基)乙烯基]-N,N-二甲基苯胺，并综合利用核磁共振（NMR）、傅里叶变换红外光谱（FT-IR）、高分辨质谱（HRMS）及理论计算，成功实现了这一对异构体的明确指认与区分．抗弓形虫活性评价表明，顺式异构体（化合物2，选择性指数SI = 1.50）的活性优于其反式异构体（化合物1，SI = 0.92）及阳性对照药螺旋霉素（SI = 0.98），充分体现了构型分离与鉴定在药物研究中的价值．本研究深化了对构型-活性关系的理解，为高选择性抗弓形虫药物的开发提供了新思路．

本文旨在通过磁共振成像（MRI）技术探索二型糖尿病（type 2 diabetes mellitus，T2DM）大鼠脑白质结构改变及其病理机制．本研究采用8周高脂饮食加单次腹腔注射30 mg/kg链脲佐菌素（STZ）建立T2DM模型，造模4周后，通过MRI技术对大鼠进行脑白质可视化分析，通过免疫组化进一步解释MRI指标变化的生理机制．结果发现，T2DM大鼠纹状体白质体积减小，各向异性分数（FA）、平均扩散率（MD）、轴向扩散速率（AD）值降低，径向扩散率（RD）值升高，磷酸化纤维丝（SMI-31）和髓鞘碱性蛋白（MBP）免疫组化提示T2DM组大鼠纹状体存在轴突受损、脱髓鞘．综上所述，弥散张量成像（DTI）结果显示T2DM大鼠纹状体损伤，其参数异常可能是纹状体轴突受损和脱髓鞘的表现，DTI指标有望作为评估糖尿病脑损伤的潜在指标．

磁共振成像和正电子发射断层扫描是阿尔茨海默病早期诊断常用的成像技术．结合这两种模态可同时利用解剖和代谢信息更全面地评估大脑状态．然而，传统多模态融合主要通过通道拼接，未能充分利用模态间的互补信息，影响了模型的有效性．为此，本文提出了一种基于对抗学习与交叉注意力的多任务阿尔茨海默病分类模型．该模型通过对抗学习减少不同模态间的特征差异，并用交叉注意力进行特征融合，同时将脑龄预测任务作为辅助任务提升分类性能．实验结果表明，该方法在阿尔茨海默病、轻度认知障碍和正常对照分类任务中，准确率和F1分数分别达到91.10%和91.01%，这不仅提高了早期诊断的准确性，还增强了对疾病进展的监测能力，为阿尔茨海默病的临床干预提供重要支持．

本文构建了一种pH响应型智能诊疗一体纳米探针．以具有¹⁹F磁共振成像（MRI）造影效果的全氟化碳纳米颗粒为核心，表面吸附牛血清白蛋白（BSA）形成蛋白冠，进一步络合单宁酸-铁（TA-Fe^III），以构建核壳结构的PP@BSA-TAFe^III纳米颗粒（NPs）探针．由于TA-Fe^III中的Fe³⁺处于不饱和配位状态，使纳米探针进入血液后可与转铁蛋白结合，形成“杂交”蛋白冠，并主动靶向肿瘤细胞膜高表达的转铁蛋白受体（TfR）．该探针可高效富集于肿瘤组织，产生强的¹⁹F-MRI信号，实现对肿瘤的高灵敏成像．进入肿瘤微环境后，在酸性条件下，释放Fe³⁺诱导铁死亡，TA-Fe^III还具有优异的光热性能，可对肿瘤进行联合治疗．该蛋白冠原位调控策略可为肿瘤精准诊疗提供新思路．

轻度创伤性脑损伤（Mild Traumatic Brain Injury，mTBI）是临床常见的神经系统损伤，其诊断和管理因症状隐匿性和病理复杂性而具有挑战性．传统影像检查技术如电子计算机断层扫描（Computed Tomography，CT）和常规磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）虽在急性期评估中占据主导地位，但在微小损伤检测及长期预后评估方面存在局限性．近年来，多模态MRI技术在mTBI研究中不断发展，为揭示其潜在病理机制及探索客观影像学关键指标提供了新的思路．其中磁敏感加权成像（SWI）可敏感检测微出血和脑内铁沉积，酰胺质子转移（APT）成像能够反映分子和代谢水平变化，而扩散与功能MRI技术则有助于刻画白质微结构和脑网络异常．多模态MRI的整合及影像数据库的构建，将是推动早期诊断、精准评估和人工智能辅助干预的重要方向．本文系统综述了相关MRI技术的研究进展，分析其优势与局限，并探讨其在临床转化中的前景．

扩散磁共振成像（dMRI）被广泛用于研究脑白质微结构与纤维束走向，高角度、多壳层以及高空间分辨率的数据采集通常需要更长的扫描时间. 近年来，深度学习技术被广泛用于dMRI超分辨率重建，从稀疏采样条件下快速扫描采集的图像重建出高分辨率的成像信号，以便更精准地拟合脑微结构成像参数. 本文调研分析了深度学习技术在脑dMRI重建任务中的最新研究进展，按模型的重建指标不同，将重建方法划分为针对基础扩散指标重建、针对高阶微结构指标重建和针对纤维方向分布函数（fODF）重建三类，并详细展开三类方法的实现技术、评价指标及常用公开数据集，最后总结了dMRI超分辨率重建面临的主要挑战及研究动向.