[发明专利]MR装置中的自动故障检测

权利要求书

1.一种自动故障分析方法，用于在操作期间提供医学成像设备(D)的故障原因，包括以下步骤：

读取由所述成像设备(D)获取的输入数据，所述输入数据包括原始数据(rd)或图像数据(i)；

在输入数据中计算性能指标(KPI)集；

使用计算的性能指标(KPI)接入经训练的神经网络系统(t-ANN)，以便提供结果数据(r)，在发生故障的情况下，该结果数据包括故障源，

其中性能指标(KPI)包括：

每通道的平均信号；

最高相对FFT峰值；

平均SNR。

2.根据权利要求1所述的方法，其中提供结果数据(r)包括关于概率测量对故障源进行分类。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，通过直接从原始数据(rd)中并且在图像(i)重建之前提取性能指标(KPI)来自动执行计算。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，通过应用性能测量算法来自动执行计算。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，所述方法还包括：

观察性能指标(KPI)随时间的变化；

并且其中利用所观察到的性能指标(KPI)的变化接入经训练的神经网络系统(t-ANN)。

6.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中为性能指标(KPI)集或性能指标(KPI)随时间的变化训练所述经训练的神经网络(t-ANN)以学习故障源。

7.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中输入数据还包括文本数据、流数据、历史数据和/或参数数据。

8.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，基于结果评估逐步地重新训练所述经训练的神经网络系统(t-ANN)。

9.一种用于医学成像设备(D)的自动故障分析仪(A)，包括：

输入接口(A1)，适于读取由成像设备(D)获取的输入数据，所述输入数据包括原始数据(rd)或图像数据(i)；

计算器(A2)，适于计算输入数据中的性能指标(KPI)集；

经训练的神经网络系统(t-ANN)，其中所述经训练的神经网络系统(t-ANN)提供性能指标(KPI)和故障源之间的相关性；

输出接口(A3)，适于提供用于所述医学成像设备(D)的操作的结果数据，

其中性能指标(KPI)包括：

每通道的平均信号；

最高相对FFT峰值；

平均SNR。

10.根据权利要求9所述的自动故障分析仪，其中自动故障分析仪(A)还包括存储器，其中存储经训练的神经网络系统(t-ANN)和可选的第二经训练的神经网络，其中第二神经网络适于学习进一步的性能指标(KPI)。

11.一种具有根据权利要求9或10的自动故障分析仪(A)的医学成像设备(D)。

12.一种计算机可读介质，在其上存储有计算机程序，所述计算机程序能够加载到医学成像设备(D)或计算机的处理单元中，当由处理单元或计算机处理时，所述计算机程序包括适于执行根据权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤的代码。