学历：
九游网站入口官网理学学士，电子信息科学与技术专业 （校优秀毕业生）
九游网站入口官网理学博士，无线电物理专业（保送研究生、硕博连读）
美国罗彻斯特大学，联合培养博士生
美国约翰霍普金斯大学，访问学者/博士后
研究方向：
基于深度学习的信号和图像处理、生物医学和化学应用
招生说明：招收硕士、博士和博士后，电子/通信/计算机/医学/化学/数学等专业都可以，招生单位为电子科学系。欢迎报考本课题组！欢迎随时发邮件（linyq@xmu.edu.cn）联系！
课题组网站：https://lingroup.xmu.edu.cn/
主讲课程：
信号与系统（本科生课）（校一流课程）（本科教学示范岗）
分子影像技术（研究生课）
学术兼职：
中国生物物理学会生物磁共振分会委员
体视学学会磁共振成像分会委员
国家自然科学基金评审专家
《波谱学杂志》青年编委，客座编辑
《Magnetic Resonance Letters》编委
国内外主流期刊审稿人，如Nature Communications、Journal of the American Chemical Society、Analytical chemistry、Magnetic Resonance in Medicine、波谱学杂志等
成果奖励：
厦门市科学技术进步奖三等奖，2021
福建省高层次人才C类，2023
厦门市高层次人才C类，2020
E. K. Zavoisky Stipend，ISMRM，2017，2014，2013
Educational Stipend，ISMRM，2007，2008，2009
博士生获得JMR Young Scientist Award (当年全球共2名)
九游网站入口官网 本科教学示范岗，2018
2019-2020年度《波谱学》杂志突出贡献编委奖
《波谱学杂志》优秀审稿人，2022
九游网站入口官网 中国银行奖教金（科研类），2016
九游网站入口官网 闽都•国际银行奖教金（教学类），2019
九游网站入口官网 九游网站入口官网 科研工作先进个人，2020
九游网站入口官网 九游网站入口官网 教学比赛三等奖，2020
九游网站入口官网 九游网站入口官网 本科教学先进个人, 2018, 2019
九游网站入口官网 物理与机电工程学院 优秀班主任，2013
课题项目：
(1) 人工智能赋能的高灵敏度核磁共振纯化学位移氢谱，国家自然科学基金委员会，国际(地区)合作与交流项目，2024-06至2026-05，在研，主持
(2) 结合序列设计和深度学习的核磁共振纯化学位移谱新方法，国家自然科学基金（面上）项目，2022.01-2025.12，主持
(3) 基于双域深度学习的核磁共振谱图稀疏采样重建新技术，国家自然科学基金（面上）项目，2024.01-2027.12，主持
(4) 强磁场下基于时空编码的快速高分辨核磁共振定域谱新方法及其应用，国家自然科学基金大科学装置联合基金培育项目，2018.01-2020.12，主持
(5) 不均匀磁场下提高核磁共振波谱分辨率的新技术，国家自然科学基金（青年）项目，2012.01-2014.12，主持
(6) 核磁共振波谱成像新技术及其在高级别胶质瘤中的应用，福建省社会发展引导性重点项目，2018.04-2021.04，主持
(7) 设计基于空间编码的快速核磁共振谱成像新方法，广东省自然科学基金面上项目，2018.05-2021.04，主持
(8) 时空编码超快速采样的二维磁共振波谱新技术，福建省自然科学基金计划青年创新项目，2014.01-2016.12，主持
(9) 基于空间编码的核磁共振谱成像的新方法设计及其信号重构，中央高校基本业务费项目， 2017.01-2019.12，主持
(10) 多量子相干高分辨磁共振谱的分子影像技术及其在活体组织中的应用，中央高校基本业务费项目，2010.10-2013.9，主持
代表作：
[1] Yao Luo, Wenhan Chen, Zhenhua Su, Xiaoqi Shi, Jie Luo, Xiaobo Qu, Zhong Chen, Yanqin Lin*. Deep learning network for NMR spectra reconstruction in time-frequency domain and quality assessment. Nature Communications, 16: 2342, 2025.
[2] Yao Luo, Xiaoxu Zheng, Mengjie Qiu, Yaoping Gou, Zhengxian Yang, Xiaobo Qu, Zhong Chen, Yanqin Lin*. Deep learning and its applications in nuclear magneticresonance spectroscopy. Progress in Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy, 146-147: 101556, 2025.
[3] Xiaoqi Shi, Wen Zhu, Qing Zeng, Yao Luo, Zhong Chen, Yanqin Lin*. Selective-excitation-based method for measurement of NMR relaxation time. Analytica Chimica Acta, 1335: 343465, 2025.
[4] Zhengxian Yang#, Weigang Cai#, Wen Zhu, Xiaoxu Zheng, Xiaoqi Shi, Mengjie Qiu, Zhong Chen, Maili Liu, Yanqin Lin*. Deep learning enabled ultra-high quality NMR chemical shift resolved spectra. Chemical Science, 15: 20039-20044, 2024.
[5] Mengjie Qiu, Zhong Chen, Yanqin Lin*. Deep learning for determining pure isotropic proton spectra from solid state spectra. Magnetic Resonance Letters, 4: 100089, 2024.
[6] Qiu-Yi Dong#, Yun-Bin Cao#, Hui-Wei Huang#, Dan Li*, Yanqin Lin*, Hua-Jun Chen*. Metabolic disorder and functional disturbance in the central executive network in minimal hepatic encephalopathy. Cerebral Cortex, 34: bhae036, 2024.
[7] Zhengxian Yang, Xiaoxu Zheng, Xinjing Gao, Qing Zeng, Chuang Yang, Jie Luo, Chaoqun Zhan, Yanqin Lin*, Deep learning methodology for obtaining ultraclean pure shift proton nuclear magnetic resonance spectra. Journal of Physical Chemistry Letters, 14: 3397-3402, 2023.
[8] Xiaoxu Zheng, Zhengxian Yang, Chuang Yang, Xiaoqi Shi, Yao Luo, Jie Luo, Qing Zeng, Yanqin Lin*, Zhong Chen*. Fast acquisition of high-quality nuclear magnetic resonance pure shift spectroscopy via a deep neural network. Journal of Physical Chemistry Letters, 13: 2101-2106, 2022.
[9] Chuang Yang, Jinyong Chen, Qing Zeng, Yao Luo, Zhong Chen, Yanqin Lin*. Simultaneous acquirement of pure shift 2D homonuclear correlation spectra. Journal of Magnetic Resonance, 339: 107229, 2022.
[10] Qing Zeng, Chaoqun Zhan, Xi Dong, Jinyong Chen, Zhong Chen, Yanqin Lin*. Unambiguous and accurate measurement of scalar coupling constants through a selective refocusing NMR experiment. Analytica Chimica Acta, 1159:338429, 2021.
[11] Xi Dong, Qing Zeng, Chaoqun Zhan, Jinyong Chen, Zhong Chen, Yanqin Lin*. A simple data post-processing method for axial peaks free 2D PSYCHEDELIC NMR spectra. Journal of Magnetic Resonance, 325: 106938, 2021.
[12] Ke Wu, Jie Luo, Qing Zeng, Xi Dong, Jinyong Chen, Chaoqun Zhan, Zhong Chen, Yanqin Lin*. Improvement in signal-to-noise ratio of liquid-state NMR spectroscopy via a deep neural network DN-Unet. Analytical Chemistry, 93(3):1377-1382, 2021.
[13] Jie Luo, Qing Zeng, Ke Wu, Yanqin Lin*. Fast reconstruction of non-uniform sampling multidimensional NMR spectroscopy via a deep neural network. Journal of Magnetic Resonance, 317: 106772, 2020. (Cover Article)
[14] Qing Zeng#, Jinyong Chen#, Chaoqun Zhan, Yanqin Lin*, Zhong Chen. Fully exploiting the power of 2D NMR J-resolved spectroscopy. Analytical Chemistry, 92:6893-6899, 2020.
[15] Qing Zeng, Jinyong Chen, Yanqin Lin*, Zhong Chen. Boosting resolution in NMR spectroscopy by chemical shift upscaling. Analytica Chimica Acta, 1110:109-114, 2020.
发明专利：
1) Lin Yanqin，Zeng Qing, Chen Jinyong, Chen Zhong. NMR multi-dimensional method for measuring coupling constants within several coupling networks, 美国专利US10782255B2, 授权公告日：2020.9.22.
2) LIN, Yanqin 林雁勤, ZENG, Qing 曾庆, CHEN, Jinyong 陈金永, CHEN, Zhong 陈忠. NUCLEAR MAGNETIC RESONANCE MULTIDIMENSIONAL SPECTRUM METHOD FOR MEASURING HYDROGEN-HYDROGEN COUPLING CONSTANTS OF A PLURALITY OF COUPLING NETWORKS. PCT专利号PCT/CN2018/071808, 申请日: 2018.01.08, 公开日: 2018.07.19.
3) 林雁勤，吴克，陈忠。基于神经网络算法的核磁共振波谱去噪方法，发明专利ZL201911107456.7，公开日：2020.03.13，授权公告日：2023.09.05
4) 林雁勤，杨铮显。获取高质量核磁共振纯化学位移谱的方法，发明专利ZL202011007196.9，公开日：2020.12.25，授权公告日：2023.12.26
5) 林雁勤, 董熙，曾庆。一种干净同相的层选同核选择性相干谱方法, 发明专利ZL2020112310042，公开日：2020.11.06, 授权公告日：2022.04.05.
6) 林雁勤，詹超群，曾庆，陈金永，陈忠。一种压制轴峰的相敏选择性J谱, 发明专利ZL201911266775.2.4, 公开日：2019.12.11, 授权公告日：2021.02.26.
7) 林雁勤，曾庆，陈忠。一种提高核磁共振谱图分辨率的化学位移放大方法. 发明专利ZL201910624707.2, 公开日：2019.07.11, 授权公告日：2020.7.31.
8) 林雁勤，曾庆，陈金永，陈忠。高分辨率的测量偶合常数的二维J分解谱的核磁共振方法, 发明专利ZL201910886257.4, 公开日：2019.09.19, 授权公告日：20201218.
9) 林雁勤，曾庆，陈金永，陈忠。一种方便测量偶合常数的二维J分解谱的核磁共振方法. 发明专利ZL201910886212.7，公开日：2019.09.19, 授权公告日：2020.10.09.
10) 林雁勤， 田丹，段博，陈忠。实现纯吸收线型的二维磁共振单体素定域J分解谱方法. 发明专利ZL201711463709.5, 公开日：2017.12.28, 授权公告日：2020.4.21.
