22、深度神经网络在核磁共振T2分布合成中的应用

深度神经网络在核磁共振T2分布合成中的应用

1. LSTM网络架构与原理

1.1 LSTM网络结构

LSTM网络架构由编码器和解码器网络组成，它们都是LSTM模块的集合。编码器网络包含10个链式LSTM模块，解码器网络包含64个链式LSTM模块。每个模块都有控制数据流动的门，LSTM可以根据不同的门来选择遗忘或更新流经模块的信息。

1.2 数据处理流程

• 对于训练数据集中的每个深度，编码器网络每次接收10个反演导出测井数据输入序列中的一个元素（即一个测井数据）。
• 编码器根据每个元素更新中间向量，并将更新后的中间向量传播下去，以便根据输入序列的后续元素进行进一步更新。
• 中间向量（也称为编码器向量或上下文向量）是编码器网络产生的最终隐藏状态，它以编码格式包含了输入序列的信息。
• 解码器学习处理中间向量，以计算用于生成构成64维核磁共振T2输出序列第一个元素的内部状态。
• 为了生成输出序列中的每个后续元素，解码器学习通过处理中间向量以及生成输出序列中前一个元素时计算的内部状态来计算相应的内部状态。

1.3 具体计算过程

• 编码器将7个地层矿物测井数据和3个流体饱和度测井数据压缩成一个单一的中间向量。
• 解码器依次解码中间向量，以生成目标核磁共振T2序列的64个元素。
• 10个反演导出的测井数据被视为一个序列，编码器在每个时间步处理10个测井数据中的一个，以生成一个内部状态。
• 处理完所有10个输入反演导出的测井数据后，编码