CN104734901A - 一种医学影像设备可用性的管理系统及其方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种医学影像设备可用性的管理系统，所述系统包括与医学影像设备连接的终端、监控子系统、故障管理子系统以及与监控子系统和故障管理子系统连接的可用性分析子系统。本发明还提供了一种医学影像设备可用性的管理方法，所述方法包括如下步骤：(1)通过网络，监控子系统和故障管理子系统分别从终端获取医学影像设备的运行信息和故障信息；(2)可用性分析子系统的数据预处理模块对运行信息和故障信息进行预处理；(3)所述数据挖掘模块对预处理后的数据进行挖掘；(4)根据挖掘结果以及可用性预测模块，确定医学影像设备的可用性。本技术方案不仅能够客观地识别出设备出现故障的原因，还能对医学影像设备的可用性进行预测。
Description
技术领域
本发明涉及医疗信息处理领域，尤其涉及一种医学影像设备可用性的管理系统及其方法。
背景技术
近年来，通过信息共享来提高医疗服务效率和质量、降低医疗成本及风险的作用已经得到充分验证，并被公认为是未来医疗信息化建设的发展方向。区域医疗影像数据中心作为区域医疗卫生信息共享系统的核心组成部分，日益受到业界关注和重视。区域医疗影像数据中心将同一地域内不同类型、层级的医疗机构的医学成像设备整合成为利益共同体和责任共同体，通过信息交互和共享为患者提供双向转诊、影像检查结果互认、远程会诊等便捷的优质诊疗服务。
但是，医学成像设备价格昂贵，许多医疗机构中同型号的成像设备往往是唯一的。因此，对医学成像设备的可用性进行合理预测，对医学成像设备的故障防患于未然，能够大幅提高区域医疗影像数据中心的工作效率。然而，现有的区域医疗影像数据中心仅对医学影像进行集中存储和管理，医学成像设备的可用性未纳入管理范围。近年来，如何提供正确的医学成像设备可用性管理的方法，逐渐成为医疗行业关注的问题。
发明内容
本发明解决的问题是提供一种医学影像设备可用性的管理系统和方法，不仅能够客观地识别出设备出现故障的原因，还能对医学影像设备的可用性进行预测，确保设备能够满足业务需求。
为了解决上述问题，本发明提供了一种医学影像设备可用性的管理系统，包括与所述医学影像设备连接的终端、分别与所述终端连接的监控子系统和故障管理子系统以及与所述监控子系统和所述故障管理子系统连接的可用性分析子系统。
上述所述一种医学影像设备可用性的管理系统，其中，所述监控子系统包括环境信息监控模块、操作信息监控模块以及设备信息监控模块。
上述所述一种医学影像设备可用性的管理系统，其中，所述设备信息监控模块包括机械装置监控模块、成像装置监控模块以及计算机监控模块。
上述所述一种医学影像设备可用性的管理系统，其中，所述可用性分析子系统包括数据预处理模块、数据挖掘模块以及可用性预测模块。
上述所述一种医学影像设备可用性的管理系统，其中，所述数据预处理模块中的数据为通过所述监控子系统获得的运行信息，以及通过所述故管理子系统获得的故障信息。
为了解决上述问题，本发明还提供了一种医学影像设备可用性的管理方法，包括如下步骤：
(1)通过网络，所述监控子系统和所述故障管理子系统分别从所述终端获取所述医学影像设备的运行信息和故障信息；
(2)所述可用性分析子系统的数据预处理模块对所述运行信息和故障信息进行预处理，得到预处理后的数据；
(3)所述数据挖掘模块对所述预处理后的数据进行挖掘，得到挖掘结果；
(4)根据所述挖掘结果以及所述可用性预测模块，确定所述医学影像设备的可用性。
上述所述一种医学影像设备可用性的管理方法，其中，采用离散化的方法对所述运行信息和故障信息进行预处理。
上述所述一种医学影像设备可用性的管理方法，其中，通过计算所述预处理后数据的关联规则的方法，对所述预处理后数据进行挖掘。
上述所述一种医学影像设备可用性的管理方法，其中，确定所述医学影像设备可用性的过程为：
(1)将所述数据挖掘模块输出的关联规则存储在关联规则数据库中；
(2)根据所述关联规则，建立可用性预测模型；
(3)根据所述医学影像设备的运行信息以及所述可用性预测模型，计算所述医学影像设备的可用性；
(4)比较所述可用性与预定阈值的大小，若所述可用性小于所述预定阈值，则通过所述终端发送预警提示信息；若所述可用性大于等于所述预定阈值，则所述医学影像设备可用。
上述所述一种医学影像设备可用性的管理方法，其中，所述可用性预测模型为：
u=1-conf*count(Si)*AWL／TWL；
其中，u为所述医学影像设备的可用性；conf为关联规则的置信度；count为事件发生的次数；Si为所述医学影像设备的第i类运行信息；AWL为所述医学影像设备的平均工作负荷；TWL为所述医学影像设备的总工作负荷。
与现有技术相比，本发明引入可用性分析子系统，能够快速识别医学影像设备发生故障的原因，并能对医学影像设备的可用性进行预测，确保设备能够满足当前和未来业务对其容量和性能的需求；
进一步地，通过所述可用性分析子系统的数据挖掘模块，对区域医疗影像数据中心内所有医学影像设备的运行信息和故障信息进行数据挖掘，并将挖掘结果存储在故障管理子系统中，为区域医疗影像数据中心内其他医疗机构提供参考，从而实现信息共享；
进一步地，通过建立数学模型，计算医学影像设备的可用性，并根据计 算得到的可用性向医疗机构发送提示信息，以便医疗机构经济、合理地安排设备的维修和保养。
附图说明
图1所示为本发明实施例一种医学影像设备可用性的管理系统的结构示意图；
图2所示为本发明实施例一种医学影像设备可用性的管理方法的流程示意图；
图3所示为本发明实施例确定所述医学影像设备可用性的过程的流程示意图。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。
其次，本发明利用示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，所述示意图只是实例，其在此不应限制本发明保护的范围。
下面结合附图和实施例对本发明一种医学影像设备可用性的管理系统和方法进行详细地描述。本发明实施例医学影像设备可用性的管理系统如图1所示，所述系统包括与所述医学影像设备连接的终端1、分别与所述终端1连接的监控子系统2和故障管理子系统3以及与所述监控子系统2和所述故障管理子系统3连接的可用性分析子系统4。其中，所述终端1与所述医学影像设备连接，包括发送模块和接收模块。发送模块通过网络分别向监控子系统2和故障管理子系统3传输所述医学影像设备的运行信息和故障信息；接收模块通过网络接收可用性分析子系统4发送的故障分析结果和预警指令。监控 子系统2通过网络分别接收和存储区域医疗影像设备数据中心内每一台医学影像设备的运行信息，包括环境信息监控模块21、操作信息模块22以及设备信息监控模块23。其中，所述设备信息监控模块23包括机械装置监控模块、成像装置监控模块以及计算机监控模块。
所述故障管理子系统3通过网络分别接收和存储区域医疗影像数据中心内所有医疗影像设备的故障信息。所述可用性分析子系统4对所述运行信息和故障信息进行挖掘，包括数据预处理模块41、数据挖掘模块42以及可用性预测模块43，其中，所述数据预处理模块中的数据为通过所述监控子系统获得的运行信息，能够快速识别所述医学影像设备发生故障的原因，并能对所述医学影像设备的可用性进行客观预测，确保所述医学影像设备能够满足当前和未来业务对其容量和性能的需求。
所述医学影像设备可用性管理系统对所述医学影像设备的可用性进行管理的方法如图2所述，首先，执行步骤S201，通过网络，所述监控子系统和所述故障管理子系统分别从所述终端获取所述医学影像设备的运行信息和故障信息。具体地，在本实施例中，从所述设备的发送模块获取所述医学影像设备的运行信息和故障信息。所述运行信息包括环境信息、操作信息和设备信息。环境信息监控模块21通过网络接收和存储所述医学影像设备操作室的环境信息，包括操作室的温度、湿度、空气净化度以及供电稳定性；操作信息监控模块22通过网络接收和存储所述医学影像设备的操作信息，包括开机预热、设备校正、扫描参数、工作负荷、保养以及维修记录；所述设备信息包括机械装置信息、成像装置信息和计算机信息。
机械装置监控模块通过网络接收和存储所述医学影像设备中机械部分的运行信息(即机械装置信息)，机械部分用于执行病人的定位扫描工作。在本实施例中，所述需预测可用性的医学影像设备为CT，其机械部分通常包括检查床和旋转传动装置，则需监控的机械信息包括检查床的承载重量、水平移 动距离、垂直升降高度和运行速度，以及旋转传动装置的倾斜角度、旋转速度和旋转次数。成像装置监控模块通过网络接收和存储所述医学影像设备中成像装置的运行信息(即成像装置信息)，成像装置用来产生、探测和采集医学影像。CT的成像装置包括信号源(X线管)和探测器，则需监控的信息包括X线管的电压、电流、功率、曝光时间、热容量、冷却速率和使用时间，以及探测器的温度、探测效率、响应性、辐射损伤和使用时间。计算机监控模块通过网络接收和存储医学影像设备中计算机部分的运行信息(即计算机信息)，计算机部分包括主计算机、控制台和数据采集系统，则需监控的信息包括主计算机的存储装置(硬盘、磁带机或磁光盘)的工作情况，控制台的电源盒、路由器、功能接口板和系统软件的工作情况，以及数据采集系统的数据采集板、采集控制板和DAS电源的工作情况。
由上述可知，通过上述模块获取了所述医学影像设备的运行信息。所述医学影像设备的故障信息由故障管理子系统3通过网络接收和存储，所述故障信息包括故障表征、故障类型和产生原因。其中，故障表征为必填字段，由维修人员或医疗机构的工作人员填写；故障类型和产生原因由维修人员填写。例如：故障表征为医学影像存在条纹伪影，故障类型为硬件故障中的成像装置，产生原因为X线球馆放电；故障表征为计算机拷贝医学影像时经常死机，故障类型为硬件故障中的计算机，产生原因为硬盘存在坏区；故障表征为医学影像存在环状伪影，故障类型为扫描参数不当，产生原因为某些扫描方式的参数设置错误。需要说明的是，故障类型和产生原因可以根据医学影像设备的运行信息以及故障表征，通过可用性分析子系统的数据挖掘模块的分析得到，再由系统管理员根据分析得到的结果填写故障类型和产生原因。
接着，执行步骤S202，所述可用性分析子系统的数据预处理模块对所述运行信息和故障信息进行预处理，得到预处理后的数据。其中，采用离散化的方法对所述运行信息和故障信息进行预处理，从而提高数据的质量。具体 地，用户在分析区域信息平台内医学影像设备的可用性之前，通过所述数据预处理模块输入区间标签或概念标签，监控子系统和故障管理子系统的数据原始值被映射到所述区间标签或概念标签，产生离散化的数据。其中，所述区间标签为指定一个数值区间，判断数值与所述数值区间的包含关系来确定离散化结果；概念区间为对不同的文字描述赋值来确定离散化结果，以便进行数据挖掘。在本实施例中，区间标签为：CT机X线管设计的最低管电压为80KV，最高管电压为135KV，用户在数据预处理模块输入区间标签为[80，135]。若实际电压小于80KV，则离散化后的数据值为-1；若实际电压在80-135KV之间，则离散化的数据值为0；若实际电压大于135KV，则离散化后的数据值为1。概念标签为：用户根据实际的情况在数据预处理模块中输入概念标签，条纹伪影为0，阴影伪影为1，环形和条带伪影为2，混杂伪影为3。若故障管理子系统的数据原始值为“医学影像存在条纹伪影”，则离散化后的数据值为0；若故障管理子系统的数据原始值为“医学影像存在混杂伪影”，则离散化后的数据为3。通过上述方法，得到对所述运行信息和故障信息进行预处理后的数据。需要说明的是，也可以采用归一化等预处理方法对所述数据进行预处理。
接着，执行步骤S203，所述数据挖掘模块对所述预处理后的数据进行挖掘，得到挖掘结果。其中，通过计算所述预处理后数据的关联规则的方法，对所述预处理后数据进行挖掘。具体地，在本实施例中，根据步骤S202中得到的关于CT机的预处理后的数据，用户选择数据挖掘模块提供的关联规则子模块(即提供所述关联规则方法的模块)分析CT机的故障原因。区域医疗影像数据中心内所有与所述需预测可用性的CT机同型号的CT机的监控子系统数据集合为S={S1，S2，S3，...，Sn}，故障管理子系统数据集合为T={T1，T2，T3，...，Tm}，其中，Si为所述同型号的所有CT机的第i类运行信息；Ti为所述同型号的所有CT机的第j类故障信息。在本实施例中，X线管电压S1为所述同型号的所有 CT机的第1类运行信息，X线管高压部件短路T3为所述同型号的所有CT机的第3类故障信息。首先，用户在所述数据挖掘模块输入最小支持计数阈值min_sup和最小置信度min_conf的预定值。在本实施例中，最小支持技术阈值的预定值为20，最小置信度的预定值为60％。接着，调用所述关联规则子模块的频繁模式挖掘方法，找出所述频繁出现在所述数据集合S和T中的模式(即出现次数大于最小支持技术阈值的模式)。在本实施例中，所采用的频繁模式挖掘方法为Apriori、FP-tree等。由上述可知，所述同型号的所有CT机X线管电压(即运行信息S1)的离散值分别为-1，0和1，其对应的故障信息为X线管高压部件短路(即故障信息T3)，通过频繁模式挖掘方法可知故障信息为X线管高压部件短路，X线管电压离散值为1的发生次数为65；故障信息为X线管高压部件短路，X线管电压离散值为0的发生次数为3；故障信息为X线管高压部件短路，X线管电压离散值为-1的发生次数为2，则可以得出，故障信息为X线管高压部件短路，X线管电压离散值为1的模式为频繁模式，而故障信息为X线管高压部件短路，X线管电压离散值为0或-1的模式不是频繁模式。需要说明的是，所述数据挖掘模块除了关联规则子模块外，用户可以根据实际的需求配置其他的挖掘算法子模块。
接着，调用所述关联规则子模块，计算所述运行信息和故障信息对应的置信度conf，在本实施例中，即计算关联规则“S1→T3”的置信度。其中，计算的公式为：
conf=count(s1∪t3)／count(s1)；
其中，count为事件发生的次数。
由上述可知，故障信息为X线管高压部件短路，X线管电压离散值为1的发生次数为65，即count(s1∪t3)=65；而已知同型号的所有CT机的X线管电压离散值为1的发生次数为80，则通过上述公式计算得到关联规则“S1→T3”的置信度为81.25％，所述置信度大于最小置信度，则关联规则“S1→T3”成 立，即运行信息S1“X线管电压离散值为1(即X线管运行的实际电压大于135KV)”是导致故障信息T3“X线管高压部件短路”产生的原因。
接着，系统管理员对上述得到的数据挖掘结果(故障信息为X线管高压部件短路；故障原因为X线管电压大于135KV)进行确认，确认无误后将结果导入到故障管理子系统中。
接着，执行步骤S204，根据所述挖掘结果以及所述可用性预测模块，确定所述医学影像设备的可用性。所述可用性预测模块接收和存储数据挖掘模块输出的挖掘结果，根据所述挖掘结果对区域医疗影像中心内医疗影像设备的可用性进行预测，确保设备能够满足当前和未来业务的需求。具体地，确定所述医学影像设备可用性的过程如图3所示，首先，执行步骤S301，将所述数据挖掘模块输出的关联规则存储在关联规则数据库中。将关联规则“S1→T3”存储在关联规则数据库中，以便之后使用。接着，执行步骤S302，根据所述关联规则，建立可用性预测模型。在本实施例中，所述可用性预测模型为：
u=1-conf*count(Si)*AWL／TWL；
其中，u为所述医学影像设备的可用性；conf为关联规则的置信度；count为事件发生的次数；Si为所述医学影像设备的第i类运行信息；AWL为所述医学影像设备的平均工作负荷；TWL为所述医学影像设备的总工作负荷。
接着，执行步骤S303，根据所述医学影像设备的运行信息以及所述可用性预测模型，计算所述医学影像设备的可用性。具体地，在本实施例中，由上述可知，所述同型号的所有CT机的关联规则的置信度为81.25％；所述同型号的所有CT机的X线管电压离散值为1的发生次数为80，即count(S1)=80；所述需预测可用性的CT的平均工作负荷为50，总工作负荷为5000。通过上述公式计算得到，所述需预测可用性的CT机的可用性为35％。
接着，执行步骤S304，比较所述医学影像设备的可用性与预定阈值的大 小，若所述可用性小于所述预定阈值，则执行步骤S306，通过所述终端发送预警提示信息；若所述可用性大于等于所述预定阈值，则执行步骤S305，所述医学影像设备可用。其中，所述预定阈值为80％。具体地，在本实施例中，由步骤S303可知，需预测可用性的CT机的可用性为35％，小于预定阈值，则认为所述需预测可用性的CT机可能无法满足当前和未来业务对性能的需求。系统通过终端的发送模块对所述需预测可用性的CT所在的医疗机构发送预警提示信息，以便医疗机构经济、合理地安排设备的维修和保养。
本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.一种医学影像设备可用性的管理系统，其特征在于，包括与所述医学影像设备连接的终端、分别与所述终端连接的监控子系统和故障管理子系统以及与所述监控子系统和所述故障管理子系统连接的可用性分析子系统。
2.如权利要求1所述一种医学影像设备的管理系统，其特征在于，所述监控子系统包括环境信息监控模块、操作信息监控模块以及设备信息监控模块。
3.如权利要求2所述一种医学影像设备可用性的管理系统，其特征在于，所述设备信息监控模块包括机械装置监控模块、成像装置监控模块以及计算机监控模块。
4.如权利要求1所述一种医学影像设备可用性的管理系统，其特征在于，所述可用性分析子系统包括数据预处理模块、数据挖掘模块以及可用性预测模块。
5.如权利要求4所述一种医学影像设备可用性的管理系统，其特征在于，所述数据预处理模块中的数据为通过所述监控子系统获得的运行信息，以及通过所述故管理子系统获得的故障信息。
6.如权利要求1所述一种医学影像设备可用性的管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)通过网络，所述监控子系统和所述故障管理子系统分别从所述终端获取所述医学影像设备的运行信息和故障信息；
(2)所述可用性分析子系统的数据预处理模块对所述运行信息和故障信息进行预处理，得到预处理后的数据；
(3)所述数据挖掘模块对所述预处理后的数据进行挖掘，得到挖掘结果；
(4)根据所述挖掘结果以及所述可用性预测模块，确定所述医学影像设备的可用性。
7.如权利要求6所述一种医学影像设备可用性的管理方法，其特征在于，采用离散化的方法对所述运行信息和故障信息进行预处理。
8.如权利要求6所述一种医学影像设备可用性的管理方法，其特征在于，通过计算所述预处理后数据的关联规则的方法，对所述预处理后数据进行挖掘。
9.如权利要求6所述一种医学影像设备可用性的管理方法，其特征在于，确定所述医学影像设备可用性的过程为：
(1)将所述数据挖掘模块输出的关联规则存储在关联规则数据库中；
(2)根据所述关联规则，建立可用性预测模型；
(3)根据所述医学影像设备的运行信息以及所述可用性预测模型，计算所述医学影像设备的可用性；
(4)比较所述可用性与预定阈值的大小，若所述可用性小于所述预定阈值，则通过所述终端发送预警提示信息；若所述可用性大于等于所述预定阈值，则所述医学影像设备可用。
10.如权利要求9所述一种医学影像设备可用性的管理方法，其特征在于，所述可用性预测模型为：
u=1-conf*count(Si)*AWL／TWL；
其中，u为所述医学影像设备的可用性；conf为关联规则的置信度；count为事件发生的次数；Si为所述医学影像设备的第i类运行信息；AWL为所述医学影像设备的平均工作负荷；TWL为所述医学影像设备的总工作负荷。
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