用于对声音进行分类并且训练患者的方法、计算机程序产品和设备技术

技术编号:27011270 阅读:28 留言:0更新日期:2021-01-08 17:22
本发明专利技术的目的是增加用于患者的MRI检查的可预测性。该目的通过用于将磁共振成像序列的声音分类成声音类别的方法来实现,其中,所述磁共振序列包括一个或多个声音块,其中,个体声音块具有信号特性,并且其中,具有类似特性的声音块要被分类成相同声音类别,所述方法包括以下步骤:‑接收关于要在所述磁共振成像序列中使用的一个或多个梯度波形的信息,并且;‑使用分类算法来将波形信息映射到声音类别,并且;将视觉对象分配给所述声音类别。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于对声音进行分类并且训练患者的方法、计算机程序产品和设备
本专利技术涉及磁共振成像领域。
技术介绍
在磁共振成像(MRI)期间,声学噪声由梯度线圈产生。作为结果,患者会在MRI检查期间感觉不舒服。这样一来,许多成年人在经历MRI检查时感觉神经紧张,而儿童常常在扫描之前接收镇静或全身麻醉。年轻年龄时的麻醉/镇静会具有长期的负面健康效应。此外,在镇静的情况下的检查与清醒检查的大约三倍一样贵,而在麻醉的情况下的检查与清醒检查的九倍一样贵。US2013/0275086Al公开了确定和/或调节磁共振检查的噪声音量的方法和磁共振装置,由此进行用于要被检查的对象的磁共振检查的磁共振序列的选择,并且在音量确定单元中使用选定的磁共振序列的协议参数进行磁共振检查的预期噪声音量的自动计算。关于预期音量的信息经由用户接口被提供给操作者。US2013/0245364Al描述了用于降低患者在可以产生显著水平的声学噪声的医学扫描器中的医学扫描期间的焦虑的系统和方法。处理器或控制单元(CU)接收医学扫描期间的扫描器噪声(SN)的参数的变化量度(ESN),例如基于实际类型的扫描的估计的扫描器噪声水平。处理器然后根据扫描器噪声(SN)的参数的变化量度(ESN)生成到音频和视频回放单元(AS、VS)的输出(Al、Vl),所述音频和视频回放单元在扫描期间向患者相应地呈现音频-视频场景(A、V)。视频影像(V)中的图像物体(例如移动的图像物体)被联系到音频信号(A),从而转移患者的注意远离扫描器噪声(SN)。音频-视频场景(A、V)可以根据估计的扫描器噪声水平进行切换,例如在两种不同的场景之间的切换:一种用于嘈杂扫描阶段,而另一种用于安静时段。US9557397B2公开了一种操作磁共振成像(MRI)设备以使患者和/或用户习惯于设备的操作的声学噪声的方法。所述方法包括:列出针对患者的所需脉冲序列集合(RSPS),将RSPS修改为还包括至少一个演示序列的新序列集合(NSPS),并且借助于生成脉冲序列根据NSPS进行操作。演示序列是仅仅用于声学声音习惯的冗余序列,而最初列出的RSPS用于医学读取,由此使患者和/或用户习惯于操作的声学噪声。
技术实现思路
在MRI期间,患者被暴露于非常大声且不熟悉的声学噪声。这些噪声在声压和谱特征方面会是非常困难的。专利技术人的见解是未预期的声学噪声会增加患者的焦虑。专利技术人的进一步见解是增加MRI检查的预测性可以减少一些患者的焦虑。减少的焦虑可以导致对于选定(年轻)患者组的麻醉或镇静的减少的需要。而且,由于减少的运动伪影,减少的焦虑可以导致一些患者的改进的图像质量。本专利技术的目的是增加用于患者的MRI检查的可预测性。该目的通过独立的方法、计算机程序产品、MRI系统和设备权利要求来实现。成为本专利技术的实施例下层的见解之一是,如果其MRI数据正被采集的患者提前知道什么种类的声音将由MRI系统产生,则可预测性可以增加。这能够例如通过提供要在下一时段(例如大约几秒)期间预期的声音的类型的实时可视化来实现。不同的视觉对象(visuals)或视觉元素将被分配给不同的声音类别。在特定图像采集时段之后,患者将已经学习将视觉对象与其对应的声音类别相关联。看见表示即将来临的声音的视觉对象然后将增加患者的(剩余)MRI检查的可预测性。而且,当在此处被称为“学习”或“训练阶段”期间的实际MRI数据采集之前为患者呈现特定的MRI声音时,患者的可预测性可以增加。以这种方式,患者已经熟悉MRI系统的声音,这继而可以减少一些患者的焦虑。甚至此外,这两个方面可以被组合。学习阶段可以用于学习将某些声音与某些视觉对象或视觉元素相关联。以这种方式,患者在MRI数据采集开始的时刻熟悉视觉对象和对应的声音。通过看见表示即将来临的声音的视觉对象,对于患者增加MRI检查的可预测性。优选地,训练在等候室中、在家中或远离MRI扫描器的另一位置处被执行。因为大多数声音由梯度系统产生,以上内容能够通过对要被发送到MRI系统的梯度系统的波形的部分进行分类来实现。该分类的目的是将波形的部分分组在一起,以形成对应于由人耳识别的声学噪声“元素”的块,并且将这些块分类成不同类型的声音的类别。这些声学噪声元素在本文中被定义为声音类别。相同声音类别的时间连接的块在本文中被为声音块。声音类别的范例是:-咔哒声音-敲击声音-长啁啾声-单调的嗡嗡声但是其他范例可以是可能的。此外,全MRI序列也可以被认为是声音块。本专利技术具有都共享相同专利技术构思的多个方面。然而,本专利技术的实施例不必被涵盖在单个方法、计算机程序产品和/或设备内。优选地,本专利技术的部分由单独的计算机程序产品和/或设备执行。根据一个方面,本专利技术是一种用于将MRI序列的声音分类成声音类别的方法,其中,所述磁共振序列包括一个或多个声音块,其中,个体声音块具有信号特性,并且其中,具有类似特性的声音块要被分类成相同声音类别,所述方法包括以下步骤:-接收关于要在所述MRI序列中使用的一个或多个梯度波形的信息。该信息可以例如是梯度波形本身,但是也可以是一般将具有与梯度波形类似的波形的得到的声音。而且,信息可以是MRI序列,因为MRI序列也提供关于当使用该MRI序列时将被使用的梯度波形的信息。-使用分类算法将波形信息映射到声音类别,并且;-将视觉对象分配给所述声音类别。声音块可以是整个MRI序列,但是优选地单个MRI序列包括多个(时间连接的)声音块。声音块能够通过其频谱的特性来识别。该方法能够由MRI系统例如实时执行,如将在详细描述中讨论的。备选地或额外地,所述方法能够在磁共振之前例如在MRI系统上、在独立的工作站上或在云中被执行。根据本专利技术的另外实施例,所述方法还包括优选地向患者显示所述视觉对象的步骤。根据另外的实施例,所述方法包括以下步骤:-借助于所述MRI序列借助于MRI系统采集MRI数据,其中,对应于特定声音块的视觉对象在通过所述MRI系统的该声音块的声学显示之前被显示。看见对应于声音类别的视觉对象可以增加患者的MRI检查的可预测性。根据本专利技术的另外的实施例,要在MRI序列中使用的一个或多个梯度波形实时地从MRI系统接收。该实施例是有利的,因为其提供在非预期的情况方面的灵活性。例如,当检查需要被暂停、停止或以任何方式被改变时,正确的视觉对象仍然将在通过MRI系统的声音块的生成之前被显示。根据另外的方面,本专利技术是一种被配置用于训练患者的计算机程序产品,其中,所述计算机程序产品包括用于使计算机执行根据以上权利要求中的任一项所述的方法的步骤的程序代码模块。根据另外的方面,本专利技术是一种MRI系统,其中,所述MRI系统被配置用于使用MRI序列采集MRI数据,其中,所述磁共振序列包括一个或多个声音块,其中,个体声音块具有信号特性,并且其中,具有类似信号特性的声音块被分类成相同声音类别,并且其中,不同的视觉对象被分配给每个个体声音类别,其中,所述MRI系统包括:-梯度系统,其本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种用于训练患者来将不同的视觉对象与不同的声音类别进行关联以便增加用于所述患者的未来磁共振成像检查的可预测性的方法,其中,所述磁共振成像检查包括一个或多个磁共振序列,其中,所述一个或多个磁共振序列包括一个或多个声音块,其中,个体声音块具有信号特性,并且其中,不同的视觉对象被分配给每个个体声音类别,其中,声音类别与视觉对象的类似组合被规划为在所述患者的所述未来磁共振检查中使用,其中,所述方法包括以下步骤:/n-接收包括多个声音类别和被分配给所述声音类别中的每个声音类别的视觉对象的数据;并且/n-同时或在小于60秒的时间间隔内向所述患者提供来自声音类别的声音和被分配给所述声音类别的视觉对象。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180528 EP 18174524.11.一种用于训练患者来将不同的视觉对象与不同的声音类别进行关联以便增加用于所述患者的未来磁共振成像检查的可预测性的方法,其中,所述磁共振成像检查包括一个或多个磁共振序列,其中,所述一个或多个磁共振序列包括一个或多个声音块,其中,个体声音块具有信号特性,并且其中,不同的视觉对象被分配给每个个体声音类别,其中,声音类别与视觉对象的类似组合被规划为在所述患者的所述未来磁共振检查中使用,其中,所述方法包括以下步骤:
-接收包括多个声音类别和被分配给所述声音类别中的每个声音类别的视觉对象的数据;并且
-同时或在小于60秒的时间间隔内向所述患者提供来自声音类别的声音和被分配给所述声音类别的视觉对象。


2.根据权利要求1所述的用于训练患者的方法,所述方法还包括以下步骤:
-向所述患者提供多个所述视觉对象;并且
-接收来自所述患者的用户输入,其中,所述用户输入包括从所述多个视觉对象中对视觉对象的选择;并且
-响应于向所述患者提供声音的所述用户输入,其中,所述声音是来自选定的视觉对象被分配给的所述声音类别的声音。


3.一种被配置用于训练患者的计算机程序产品,其中,所述计算机程序产品包括程序代码模块,所述程序代码模块用于使计算机执行根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员:T·E·阿姆托尔A·霍伊费林克马克R·德琦S·瑙奇P·K·萨伊尼O·塔沙尔
申请(专利权)人:皇家飞利浦有限公司
类型:发明
国别省市:荷兰;NL

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