[發明專利]自動選擇用磁共振裝置進行磁共振檢查的測量程序的方法在審
| 申請號: | 201710854670.3 | 申請日: | 2017-09-20 |
| 公開(公告)號: | CN107865657A | 公開(公告)日: | 2018-04-03 |
| 發明(設計)人: | A.揚齊克;L.舒巴特;J.托恩;K.阿朔夫;K.賈特克;M.尼特卡 | 申請(專利權)人: | 西門子保健有限責任公司 |
| 主分類號: | A61B5/055 | 分類號: | A61B5/055 |
| 代理公司: | 北京市柳沈律師事務所11105 | 代理人: | 熊雪梅 |
| 地址: | 德國*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 自動 選擇 磁共振 裝置 進行 檢查 測量 程序 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種用于自動選擇用于利用磁共振裝置對患者進行的磁共振檢查的至少一個測量程序的方法。此外,本發明涉及一種具有控制單元的磁共振裝置,該控制單元被構造為,執行用于自動選擇用于利用磁共振裝置對患者進行的磁共振檢查的至少一個測量程序的方法。
背景技術
對于對患者進行的磁共振檢查,迄今為止照管磁共振檢查的操作人員必須從多個可供使用的測量程序中選出對于即將進行的磁共振檢查合適和/或適用的測量程序。從該多個可供使用的測量程序中選出合適和/或適用的測量程序,尤其對于不熟練和/或沒有經驗的操作人員是困難且極花費時間的。
發明內容
特別地,本發明要解決的技術問題是,提供對用于對患者的磁共振檢查的測量程序的簡單的選擇。上述技術問題通過本發明的特征來解決。描述優選的實施。
本發明涉及一種用于自動選擇用于利用磁共振裝置對患者進行的磁共振檢查的至少一個測量程序的方法,包括以下步驟:
-提供用于磁共振檢查的至少一個特定于患者的信息和/或至少一個特定于檢查的信息,
-提供多個可供使用的測量程序,和
-從可供使用的測量程序的集合中根據至少一個特定于檢查的信息和/或至少一個特定于患者的信息,自動選擇用于磁共振檢查的至少一個測量程序,其中自動選擇借助自學習算法進行。
在此,測量程序尤其應當理解為一組控制參數,其中基于該組控制參數,優選地可以借助磁共振裝置的控制單元控制磁共振裝置并且產生圖像數據。利用測量程序的控制參數產生的圖像數據優選具有統一的對比度并且優選顯示檢查對象的部分區域。此外,在磁共振檢查中以至少一個另外的對比度顯示檢查對象的部分區域。為此,可以使用包括另外的控制參數的另外的測量程序。也就是,對于對檢查對象的檢查,可以借助多個測量程序來控制磁共振裝置。
在控制磁共振裝置時,例如將所選擇的測量程序的控制參數傳輸到磁共振裝置的控制單元,該控制單元按照控制參數控制至少一個部件。如果控制參數不是物理參量,則控制單元例如可以將控制參數優選轉換為至少一個物理參量。
為了使用磁共振裝置進行磁共振測量,一般控制磁共振裝置和/或磁共振裝置所包含的部件,其中可以與磁共振裝置有關地選擇不同的控制參數。所選擇的控制參數可以取決于檢查對象和/或臨床問題。控制參數可以是物理參量,例如要施加在部件、例如高頻天線上的電壓。此外,控制參數可以是要使用的兩個高頻脈沖和/或磁場梯度之間的持續時間。通過控制參數例如預先給定分辨率,控制參數可以表征待記錄的磁共振圖像數據。
特定于患者的信息優選包括患者相關的信息。特定于患者的信息例如可以包括患者的身高和/或患者的年齡和/或患者的性別和/或患者的體重和/或患者的患病過程和/或患者的待檢查的身體區域和/或本領域技術人員視為合理的其它信息。提供特定于患者的信息在此可以由操作者手動進行或者也可以借助磁共振裝置的控制單元從患者數據庫中自動讀出。
特定于檢查的信息例如可以包括附件信息。此外,特定于檢查的信息還可以包括檢查標準。提供特定于檢查的信息在此可以由操作者手動進行或者也可以借助控制單元自動進行。
多個可供使用的測量程序優選存儲在數據庫中。數據庫在此可以包含在磁共振裝置中。但是,數據庫也可以與磁共振裝置分開地構造,其中磁共振裝置、例如磁共振裝置的控制單元對數據庫的數據訪問可以借助數據網絡進行。此外,數據庫還可以中央地對于多個醫學成像裝置、特別是磁共振裝置提供,其中多個醫學成像裝置、特別是磁共振裝置可以借助數據網絡訪問數據庫。
提供多個可供使用的測量程序優選包括,提供用于即將進行的磁共振檢查的測量程序并且可以在相應的選擇的情況下執行。優選借助具有自學習算法的磁共振裝置的控制單元自動選擇至少一個測量程序。自學習算法一般基于機器學習,其中知識由經驗產生。機器學習優選借助人工神經網絡進行。借助機器學習,自學習算法可以識別出學習數據中的模式和規律。自學習算法在此可以從示例中學習并且在學習階段結束之后使其一般化。
在借助自學習算法進行自動選擇時,例如可以根據自學習算法先前已經對測量程序進行的選擇,識別選擇和/或測量程序與選擇標準的關聯中的模式,并且根據該模式進行選擇。此外,自學習算法也可以根據先前對測量程序進行選擇的頻度來進行選擇。
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