高均匀度磁场是磁共振波谱仪获得高质量谱图以进行化学结构解析和动力学信息获取的重要保证，需要利用高性能匀场电源驱动匀场线圈产生补偿电磁场保证磁场均匀度．高精度、高稳定性匀场电源是提升磁共振波谱仪主动匀场性能、保持匀场效果的关键部件．本文针对磁共振波谱仪多通道主动匀场需求，开发设计了一款高精度、高稳定、多通道主动匀场电源系统．基于负反馈控制，设计带有输出状态监控的匀场电流驱动器（恒流源），搭配MCU控制平台和上位机软件完成软硬件之间控制指令和数据的闭环传输设计，实现数字化恒流输出控制．在R=2.84 Ω，L=25.5 µH匀场线圈负载下，满量程输出响应时间小于18.9 µs，输出纹波峰峰值控制在30 mV，正负电流输出对称性良好，长时间工作最大输出偏差是4.8‰．该电源在采用0.5 T-Halbach构型磁体的磁共振波谱系统中完成匀场实验，驱动一阶匀场线圈完成24.48 ppm（10^-6）到2.72 ppm的磁场均匀度优化．此工作有助于紧凑型磁共振波谱仪系统集成及主动匀场技术相关应用的开展．

小型化的核磁共振谱仪由于其便携性的优势，成了当下核磁共振领域的研究热点．近年来，Halbach磁体在小型化核磁共振波谱仪领域得到了广泛应用．永磁体磁场的不均匀性对无源匀场方法提出了较高的要求．因此，本文基于机械可调的Halbach永磁体阵列结构进行了无源匀场研究．首先研制了由12个机械可调的磁块构成的Halbach磁体，并建立了磁块位置和磁场均匀性的最小二乘问题，随后利用了一种结合Levenberg-Marquardt法和拟牛顿法的优化算法，通过改变磁块的径向位置来优化磁场的均匀性．通过这种方法，成功将1.03 T的Halbach磁体中心区域（半径为2.5 mm）的均匀度从7 391×10^-6提升到154.23×10^-6．本文提出的匀场方法相对于传统的无源匀场方法更加灵活和简便，有望应用于核磁共振波谱仪和其他需要高磁场均匀度的仪器．

大脑年龄已成为神经退行性疾病诊断和机理研究的重要分析对象. 重度抑郁症是否会增加患者的大脑年龄，尚未得到一致的结论，且该方向的研究在中国人口内开展较少. 本文使用从中国25家医院收集的REST-meta-MDD数据集，构建基于高分辨率T1-加权3D大脑结构磁共振图像的卷积神经网络模型，用于预测患者的大脑年龄，计算与实际年龄的差异. 最终结果的平均绝对误差和相关系数为3.16和0.93，与健康组对比，重度抑郁症患者的平均大脑年龄增加了3.94年，进一步确认了重度抑郁症会加速大脑衰老，且患病程度与患者的性别、年龄和受教育程度相关. 对比传统机器学习算法，该模型取得结果的平均绝对误差更小，相关系数更高.

胰腺因其解剖结构复杂多变、周围环境复杂等特点，始终是医学图像分割中最具挑战性的任务之一．针对以上问题，提出一种融合双解码和全局注意力上采样模块的深度学习分割模型（Combining Dual Decoding and Global Attention Upsampling Modules Network，DGANet）．模型由一个编码器和两个解码器构成，两个解码器实现了对不同深度特征信息的充分利用；模型采用全局注意力上采样模块（Global Attention Upsampling，GAU），利用高层丰富的语义信息来引导低层选择更为精准的特征信息．利用长海医院提供的数据集进行实验，结果表明平均Dice相似系数为86.28%，交并比（Intersection-over-Union，IoU）为0.77，豪斯多夫距离（Hausdorff Distance，HD）为7.7 mm，数据证实了该模型在胰腺囊性肿瘤分割中具有一定的临床意义和价值．

核磁共振技术能够直接探测样品中水、烃等含氢流体信号并对其含量及所处环境进行定量表征，广泛应用在油气勘探领域．在对页岩油气、致密油气等含有大量超快弛豫组分样品进行测量时，由于CPMG脉冲序列观测到的前端信号数据量过少导致测量信号不稳定，快弛豫组分结果可靠性较低．提出了多次微变回波间隔测量（MCTEM）的方法，在测量阶段加密了对核磁共振前端信号数据的采集，反演阶段采用了多次测量回波数据的联合反演，可以得到更加精确的快弛豫T₂谱．通过数值模拟和岩心物理实验对MCTEM方法进行了验证，结果显示MCTEM方法能够改善由回波间隔T_E偏高引起的T₂谱快弛豫组分峰消失的问题，可以有效提高快弛豫信号的测量精度．

研究木材干燥过程中水分迁移可以更高效的利用木材．利用单边核磁共振技术（single-sided NMR）可沿木材不同方向进行一维测量的优势来探究木材在干燥过程中水分沿着轴向和弦向传递过程中不同测量深度的变化规律．本文以樟子松木材为研究对象，对其进行封胶处理使水分只沿着轴向或弦向传递，利用表观横向弛豫时间（T_2app）来探究其在干燥过程中不同测量深度位置处的含水率变化．结果表明：樟子松木材在干燥过程的前2 h其接近蒸发面处存在少部分自由水，之后在干燥过程中基本上不存在自由水，且靠近蒸发面存在明显的含水率梯度；水分沿轴向传递时越远离蒸发面，水分分布相对均匀，弦向传递时越远离蒸发面，每层水分差异越明显．单边核磁共振技术可以检测木材不同测量深度位置的含水率，可为研究水分在木材中的迁移机理提供理论依据．

铷原子钟可靠性高、体积小、功耗低，在导航、通信等领域被广泛使用．尤其对于导航卫星星载铷原子钟，发展至今具有了优异的稳定度性能，但其固有的频率漂移特性（约E-12~E-13/天）会恶化其长期性能，影响卫星自主守时能力．通过对高性能铷原子钟的频率数据进行充分分析，评估可能导致频率漂移的物理机制，提出一种高精度频率漂移补偿的方案并开展了实验验证．结果表明，在无外部驯服情况下60天内高性能铷原子钟的漂移率可保持E-15/天量级，天稳定度达到E-15量级（Allan偏差），极大提升铷原子钟的自主守时能力.

拉普拉斯核磁共振（Laplace NMR）可以提供待测样品的扩散系数或弛豫时间等物理参数信息，是用于研究分子化学结构、动力学和相互作用的强大工具．Laplace NMR的适用性很大程度上取决于拉普拉斯逆变换相关的信号处理算法的性能．在本文中，我们首先讨论了Laplace NMR谱图重建问题的不适定性，接着回顾了经典的基于正则化约束的重建算法，并介绍了目前前沿的深度学习算法在处理Laplace反演问题方面的应用，最后总结了这些算法的优缺点，并对Laplace NMR信号处理方法未来改进方向进行了展望．

磁共振弹性成像（magnetic resonance elastography，MRE）是一种通过外界激励将剪切波动传递到所测量的软组织中，采用磁共振成像记录波动位移，并基于波动特征对软组织的力学参量进行估计的方法．脑组织的力学参量，尤其是粘弹参量与其生长、老化和疾病密切相关．本综述首先介绍MRE的理论原理以及软组织粘弹性的物理意义和表示方法，并以脑组织MRE为例说明MRE的技术方法及其扫描过程．其次，针对脑肿瘤和神经退行性疾病等典型的脑疾病，介绍MRE在临床研究中的应用，说明粘弹参量作为脑科学基础研究和疾病诊断的新生物标志物的意义．最后，对MRE在脑疾病和脑科学的应用相关研究热点开展了讨论．

随着老龄化加剧，心血管疾病患病人数逐年增加，借助医学图像实现心脏功能的评估在诊疗过程中起着重要作用．心脏分割是评估心脏功能的前提，一直受到临床医生和科学研究者的密切关注．本文从传统方法和深度学习方法角度梳理了近十年以来关于心脏分割研究的文献．重点介绍了基于主动轮廓和图谱模型的传统分割方法，以及基于U-Net和全卷积神经网络（FCN）的深度学习算法．其中针对通过增加局部模块、优化损失函数、强化网络结构等方式改进深度学习网络以实现心脏特定区域精准分割这一主题进行了详细展开，并从心脏磁共振、X射线计算机断层扫描（CT）和超声3种成像模态对上述方法进行总结．最后总结了该领域目前的研究现状并对未来研究方向进行了展望．