【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用纹理分析进行图像质量(IQ)标准化和系统健康预测的磁共振(MR)图像伪影确定
[0001]下文总体上涉及成像设备服务和维护领域，尤其涉及医学成像设备服务或其他复杂系统的服务、维护历史分析领域、人工智能(AI)领域和相关领域。
技术介绍
[0002]诊断成像中的重要产品是图像质量(IQ)。实际上，供应商使用国际上认可的标准化测试，诸如美国放射学会(ACR)或国家电气制造商协会(NEMA)和/或供应商特定的定制流程，其用于IQ评估。然而，这样的方法的底层假设是少量图像伪影的存在。需要额外的图像采集来解决这些伪影，其能够使用非常特定的图像采集协议和特定的体模，其设置需要额外的执行时间。此外，这样的方法在选择合适的采集协议、正确设置装置、降低的IQ的量化、图像的解读、用于对所计算的定量结果的检测和解读的工具/方法的选择方面要求大量用户技能和专业知识。由于对用户技能和专业知识的这种依赖性，这样的方法非常主观。
[0003]从医学成像设备采集的图像具有能够被用来洞察系统性能本身的丰富的信息。如果这样的信息可用，那么其将允许人...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种装置(100)，包括：至少一个电子处理器(101、113)，其被编程为：控制相关联的医学成像设备(120)以采集图像(130)；针对所采集的图像计算纹理特征(132)的值；根据所计算的所述纹理特征的值来生成签名(140)；并且执行以下操作中的至少一项：在显示设备(105)上显示所述签名；并且将人工智能(AI)部件(150)应用到所生成的签名以输出针对一组图像伪影的图像伪影度量(152)并且在所述显示设备上显示基于所述图像伪影度量的图像质量评估。2.根据权利要求1所述的装置(100)，其中，所述至少一个电子处理器(101、113)被编程为在所述显示设备(105)上显示所述签名(140)并且被编程为通过以下操作来生成所述签名：生成将针对所采集的图像(130)计算的纹理特征的所述值与针对正常图像的基线纹理特征值进行比较的绘图。3.根据权利要求1和2中的任一项所述的装置(100)，其中，所述纹理特征(132)包括根据以下各项导出的纹理特征中的一项或多项：灰阶共现矩阵、Haralick纹理特征、均值、方差、偏斜度、峰度、由模型计算的纹理特征、使用傅里叶变换计算的纹理特征、小波变换、游程长度矩阵、Gabor变换、Laws纹理能量度量、Hurst纹理、基于分形维数的纹理特征和/或基于模型的纹理特征。4.根据权利要求1
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3中的任一项所述的装置(100)，其中，所述至少一个电子处理器(101、113)被编程为：将人工智能(AI)部件(150)应用到所生成的签名(140)以输出针对一组图像伪影(152)的图像伪影度量并且显示基于所述图像伪影度量的图像质量评估。5.根据权利要求4所述的装置(100)，其中，所述电子处理器(101、113)还被编程为：基于所述图像伪影度量来生成所述一组图像伪影(152)的排序列表(154)，其中，所显示的图像质量评估呈现所述图像伪影。6.根据权利要求5所述的装置(100)，其中，所述电子处理器(101、113)还被编程为：使用以下各项中的至少一项来生成对应于所述排序列表(154)中的所述图像伪影的根本原因(156)的排序列表：查找表(158)和来自机器日志(160)的信息。7.根据权利要求6所述的装置(100)，其中，所述电子处理器(101、113)还被编程为：使用查找表(158)来识别所述排序列表(154)中的所述图像伪影的多个潜在根本原因；使用来自所述机器日志(160)的信息来从所述多个潜在根本原因中识别所述根本原因(156)。8.根据权利要求4
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7中的任一项所述的装置(100)，其中：所述医学成像设备(120)被控制以将所述图像(130)采集为体模的图像；并且所述至少一个电子处理器(101、113)还被编程为：在标准体模的一幅或多幅训练图像上训练所述AI部件(150)，其中，所述训练图像是利用针对所述一组图像伪影的所述图像伪影的标准数据标签来标记的。9.根据权利要求5
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8中的任一项所述的装置(100)，其中，所述医学成像设备(120)被控
制以将所述图像(130)采集为空白成像设备检查区域的图像，并且所述至少一个电子处理器(101、113)还被编程为：在空白成像设备检查区域的一幅或多幅训练图像上训练所述AI部件(150)，其中，所述训练...
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