【技术实现步骤摘要】
磁共振成像系统冷头工作状态的监测方法和系统
本专利技术涉及医疗成像领域，尤其涉及一种磁共振成像系统冷头工作状态的监测方法和监测系统、基于云端的磁共振成像系统冷头工作状态的监测方法和监测系统、以及用于执行所述方法的计算机可读存储介质。
技术介绍
磁共振成像系统已广泛应用于医疗诊断领域，其基本原理是利用磁体产生均匀的强磁场，在由梯度线圈产生特定的梯度场的配合下，将诊断对象体内的氢原子极化，然后由射频线圈发射无线电射频脉冲激发氢原子核，引起核共振，并吸收能量。在停止射频脉冲后，氢原子核按特定频率发出射电信号，并将吸收的能量释放出来，被体外的接收器收录，经电子计算机处理后获得图像。在超导磁共振成像系统中，超导磁体作为核心部件，其利用超导材料制成的超导线圈产生高场强、高稳定磁场。所述超导线圈位于装满冷却剂的冷却剂容器中，被冷却的超导线圈会达到超导温度，并保持超导状态。向超导线圈中通入大电流，产生高场强高稳定磁场，且由于超导态的线圈为零电阻，电流不会有损耗。一般使用数百升液氦作为冷却剂，来维持超导线圈所需的低温。液氦从周围吸收热量并转换成气体。然后，冷头被用来从磁体中提取热量...
【技术保护点】
1.一种磁共振成像系统冷头工作状态的监测方法，其特征在于，包括：接收通过磁共振成像系统的声音收集装置在冷头工作时采集的冷头声音信号；对所述冷头声音信号进行处理，其包括计算所述冷头声音信号的频谱图；以及将所述频谱图输入卷积神经网络，并且根据所述卷积神经网络的输出来判断所述冷头的工作状态。
【技术特征摘要】
1.一种磁共振成像系统冷头工作状态的监测方法，其特征在于，包括：接收通过磁共振成像系统的声音收集装置在冷头工作时采集的冷头声音信号；对所述冷头声音信号进行处理，其包括计算所述冷头声音信号的频谱图；以及将所述频谱图输入卷积神经网络，并且根据所述卷积神经网络的输出来判断所述冷头的工作状态。2.如权利要求1所述的冷头工作状态的监测方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括第一卷积神经网络，根据所述卷积神经网络的输出来判断所述冷头的工作状态包括：根据所述第一卷积神经网络的输出来判断所述冷头是否正常。3.如权利要求2所述的冷头工作状态的监测方法，其特征在于，所述第一卷积神经网络对输入的频谱图进行二元逻辑回归分类。4.如权利要求2所述的冷头工作状态的监测方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括第二卷积神经网络，根据所述卷积神经网络的输出来判断所述冷头的工作状态包括：根据所述第二卷积神经网络的输出来预测所述冷头的剩余寿命。5.如权利要求4所述的冷头工作状态的监测方法，其特征在于，所述第二卷积神经网络对输入的频谱图进行值回归。6.如权利要求1所述的冷头工作状态的监测方法，其特征在于，所述对所述冷头声音信号进行处理还包括基于所述冷头声音信号的幅值掩模从冷头声音信号的频谱图去除背景噪声。7.如权利要求1所述的冷头工作状态的监测方法，其特征在于，所述冷头工作状态的判断结果包括：所述冷头需要更换；所述监测方法还包括：根据所述冷头需要更换的判断结果输出报警信息。8.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序运行于计算机系统，用于执行以下指令：接收通过磁共振成像系统的声音收集装置在冷头工作时采集的冷头声音信号；对所述冷头声音信号进行处理，其包括计算所述冷头声音信号的频谱图；以及将所述频谱图输入卷积神经网络，并且根据所述卷积神经网络的输出来判断所述冷头的工作状态。9.如权利要求8所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述卷积神经网络包括第一卷积神经网络，根据所述卷积神经网络的输出来判断所述冷头的工作状态包括：根据所述第一卷积神经网络的输出来判断所述冷头是否正常。10.如权利要求9所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述第一卷积神经网络对输入的频谱图进行二元逻辑回归分类。11.如权利要求9所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述卷积神经网络包括第二卷积神经网络，根据所述卷积神经网络的输出来判断所述冷头的工作状态包括：根据所述第二卷积神经网络的输出来预测所述冷头的剩余寿命。12.如权利要求11所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述第二卷积神经网络对输入的频谱图进行值回归。13.如权利要求8所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述对所述冷头声音信号进行处理还包括基于所述冷头声音信号的幅值掩模从冷头声音信号的频谱图去除背景噪声。14.如权利要求8所述的计算机可读存储介质，其特征在于，还包括根据所述冷...
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