网络研讨会

基于深度学习的核磁共振谱相位和基线校正

本期网络研讨会举办于2021年5月11日

研讨会简介

布鲁克致力于开发基于人工智能的核磁共振应用，从而在 TopSpin 中提供了一项新的功能：自动同时进行 1H 核磁共振谱图的相位和基线校正。

在本次网络研讨会上，Simon Bruderer 博士和 Federico Paruzzo 博士将引导我们了解这一新的应用。在介绍了这项工作背后的团队后，他们给出了这个新算法的一些技术细节，并将其性能与其他可用于相同任务的TopSpin方法进行比较。最后，他们演示了如何在实践中使用这一应用，并强调了在实验谱图上获得的一些结果。

2021年5月11日

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主讲人简介

Federico Paruzzo 博士

布鲁克核磁数据科学家

Paruzzo 博士来自意大利都灵，在洛桑的EPFL获得了博士学位。在学习期间，Paruzzo博士专门研究了实验核磁共振和机器学习，并于2020年1月加入布鲁克，担任数据科学家，利用其专业知识参与下一代核磁共振谱仪的开发工作。

Simon Bruderer 博士

布鲁克核磁数据科学家

Bruderer 博士在瑞士长大，于苏黎世联邦理工学院获得了天体物理学博士学位。在加兴的马克斯-普朗克地外物理研究所从事天体化学的博士后工作后，他一直在一所高中教授物理学和信息学，并在瑞信银行担任数据科学家。Bruderer博士于2019年11月加入布鲁克，担任数据科学家，以其在深度学习和波谱学方面的经验，帮助开发核磁共振波谱学的创新和用户友好型工具。