論文の概要: DiffNMR3: Advancing NMR Resolution Beyond Instrumental Limits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06845v1
- Date: Thu, 06 Feb 2025 21:00:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-12 14:08:41.680473
- Title: DiffNMR3: Advancing NMR Resolution Beyond Instrumental Limits
- Title（参考訳）: DiffNMR3: NMR分解能の限界を超えて向上
- Authors: Sen Yan, Etienne Goffinet, Fabrizio Gabellieri, Ryan Young, Lydia Gkoura, Laurence Jennings, Filippo Castiglione, Thomas Launey,
- Abstract要約: 高分解能NMRは高分解能のスペクトルを提供するが、低分解能の機器はよりアクセスしやすいが低分解能の結果を提供する。
本稿では,超解像法によりNMRスペクトルの周波数分解能を高めるAI駆動方式を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1844780810044506
- License:
- Abstract: Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy is a crucial analytical technique used for molecular structure elucidation, with applications spanning chemistry, biology, materials science, and medicine. However, the frequency resolution of NMR spectra is limited by the "field strength" of the instrument. High-field NMR instruments provide high-resolution spectra but are prohibitively expensive, whereas lower-field instruments offer more accessible, but lower-resolution, results. This paper introduces an AI-driven approach that not only enhances the frequency resolution of NMR spectra through super-resolution techniques but also provides multi-scale functionality. By leveraging a diffusion model, our method can reconstruct high-field spectra from low-field NMR data, offering flexibility in generating spectra at varying magnetic field strengths. These reconstructions are comparable to those obtained from high-field instruments, enabling finer spectral details and improving molecular characterization. To date, our approach is one of the first to overcome the limitations of instrument field strength, achieving NMR super-resolution through AI. This cost-effective solution makes high-resolution analysis accessible to more researchers and industries, without the need for multimillion-dollar equipment.
- Abstract（参考訳）: 核磁気共鳴分光法(英: Nuclear Magnetic Resonance spectroscopy, NMR)は、化学、生物学、材料科学、医学にまたがる分子構造解明のための重要な分析技術である。
しかし、NMRスペクトルの周波数分解能は、測定器の「磁場強度」によって制限される。
高分解能NMRは高分解能のスペクトルを提供するが、低分解能の機器はよりアクセスしやすいが低分解能の結果を提供する。
本稿では,NMRスペクトルの周波数分解能を超解像技術で向上するだけでなく,マルチスケール機能を実現するAI駆動方式を提案する。
拡散モデルを用いることで、低磁場NMRデータから高磁場スペクトルを再構成し、様々な磁場強度でスペクトルを生成する柔軟性を提供する。
これらの再構成は、高磁場測定器から得られたものと同等であり、より微細なスペクトルの詳細と分子特性の改善を可能にしている。
現在までに、我々のアプローチは、AIによるNMR超解像を達成し、計器場強度の限界を克服した最初の1つである。
このコスト効率のよいソリューションは、数百万ドルの機器を必要とせずに、より多くの研究者や産業に高解像度の分析を可能にする。
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