CN107536620B - 用于定位可定位台的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于将患者用可定位台定位在医学成像设备内的方法，具有以下步骤：根据要检查的患者的器官或身体部位，来确定(S101)预定台位置；查明用于校正所述预定台位置的校正数据；基于所述查明的校正数据，来校正(S103)所述预定台位置；以及将所述台定位(S104)在经校正的台位置。

Description

用于定位可定位台的方法

技术领域

本发明涉及一种用于将患者用可定位台定位在医学成像设备内的方法、以及具有用于定位患者的可定位台的医学成像设备。

背景技术

当今，患者在医学成像设备中的定位将以两个分步骤进行，即：首先，患者的大致初步定位，其中将台驱动到成像设备的环形通道(机架)中；其次，最终的更精确定位，其中使用激光十字架再次精确地手动比较高度和纵向台位置。

大致初步定位通过脚踏开关进行，脚踏开关通过致动而将患者升高到固定的高度，然后将台移动到环形通道中，直到脚踏开关被释放。该大致初步位置被称为“患者负荷”。当通过脚踏开关执行此操作时，大致初步定位可以顺带地被执行。大致初步定位不需要大量的操作人员注意力，因而使得能够对患者同时执行进一步的手部动作，例如紧固带状物或线缆或与患者进行关于检查进程的交谈。

对于高度的大致初步定位，统一的标准方法导致高度通常必须手动地重新调节。在经验较少的操作人员的情况下，纵向和高度位置通常被手动地调节。

可以在成像设备上选择器官特定的默认设置，以改善大致初步定位。根据哪些器官特征(例如头部、肝脏或腿)存储在先前选择的检查报告中，要定位的台高度和纵向位置的另一默认设置与大致初步定位相关联。该值可以由操作人员自由配置。

然后，通过借助于成像设备上的另外的按钮手动控制期望的台位置，进行后续的更精确的定位。除了控制按钮的手动致动之外，更精确的定位还需要与激光十字架的位置进行视觉比较，这需要操作人员大部分的注意力。为了简化精细定位，目前使用自动识别期望目标位置的3-D相机系统。然而，这些3-D相机系统导致相当大的安装工作。

发明内容

本发明的目的是加速和简化患者在医学成像设备中的定位。

该目的通过独立权利要求中要求保护的主题来实现。有利的实施例是从属权利要求的主题、说明书和附图。

根据第一方面，该目的将通过一种用于将患者用可定位台定位在医学成像设备内的方法来实现，其中具有步骤：根据要检查的患者的器官或身体部位，来确定预定台位置；查明用于校正所述预定台位置的校正数据；基于所述查明的校正数据，来校正所述预定台位置；以及将台定位在经校正的台位置。这带来了技术优势，例如，能够省略对台位置的手动重新调节。

在该方法的一个有利实施例中，台位置包括竖直台位置和/或纵向台位置。这带来了例如使得能够校正台位置的不同方向的技术优势。

在该方法的另一有利实施例中，基于要检查的患者的患者数据，来查明校正数据。这带来了例如使得台位置能够特定于患者地进行调节的技术优势。

在该方法的另一有利实施例中，患者数据包括患者的性别、出生日期、体重、位置、身高、体重指数、种族和/或年龄。这带来了例如使用特别合适的参数用于台位置调节的技术优势。

在该方法的另一有利实施例中，患者的体重由称重装置自动确定。这带来了例如能够省略作为患者数据的体重的手动输入、并提高准确度的技术优势。

在该方法的另一有利实施例中，患者的位置和/或身高由相机自动确定。这带来了例如能够省略作为患者数据的身高和位置的手动输入、并提高自动化程度的技术优势。

在该方法的另一有利实施例中，基于台的先前手动定位、结合要检查的患者的相应患者数据来查明校正数据。这带来了例如该方法是自学习的这一技术优势。

在该方法的另一有利实施例中，基于现有数据点之间的插值来获得所述校正数据。这带来了例如改进定位精度的技术优势。

在该方法的另一有利实施例中，基于现有数据点之间的调节理论来获得所述校正数据。这带来了例如改进定位精度的技术优势。

根据第二方面，该目的通过一种具有用于定位患者的可定位台的医学成像设备来实现，该医学成像设备具有：确定装置，用于根据要检查的患者的器官或身体部位来确定预定台位置；查明装置，用于查明用于校正预定台位置的校正数据；校正装置，用于基于所述查明的校正数据来校正所述确定的台位置；以及用于将台定位在经校正的台位置的定位装置。通过这种方式，实现了通过根据第一方面的方法所实现的相同的技术优势。

在医学成像设备的一个有利实施例中，查明装置被设计为基于要检查的患者的患者数据来查明校正数据。这同样带来了例如使得台位置能够特定于患者地进行调节的技术优势。

在医学成像设备的另一有利实施例中，患者数据包括患者的性别、出生日期、体重、位置、身高、体重指数、种族和/或年龄。这同样带来了例如使用特别合适的参数用于台位置调节的技术优势。

在医学成像设备的另一有利实施例中，医学成像设备包括用于自动确定患者体重的称重装置。这同样带来了例如能够省略作为患者数据的体重的手动输入、并提高准确度的技术优势。

在医学成像设备的另一有利实施例中，医学成像设备包括用于自动确定患者的位置和/或身高的相机。这同样带来了例如能够省略作为患者数据的身高和位置的手动输入、并提高自动化程度的技术优势。

在医学成像设备的另一有利实施例中，查明装置设计成基于台的先前手动定位、结合要检查的患者的相应患者数据来查明校正数据。这同样带来了例如该医学成像设备是自学习的这一技术优势。

本发明的示例性实施例在附图中示出并在下文中更详细地描述。

附图说明

附图示出了：

图1：成像设备的示意性表示；

图2：方法的框图；

图3：方法的另一个框图；以及

图4：方法的另一个框图。

具体实施方式

图1示出了医学成像设备100的示意性表示。当在医学成像设备100中执行患者103的成像检查时，子任务包括将患者103定位在用于定位片(topogram)的适当的初始位置。成像设备100例如是计算机断层摄影扫描仪(CT)、正电子发射断层摄影扫描仪(PET-CT)、磁共振断层摄影扫描仪(MRT)或单光子发射计算机断层摄影扫描仪和计算机断层摄影扫描仪(SPECT-CT)。

为此，医学成像设备100包括用于定位要进行医学成像检查的患者103的可定位台101，可定位台101将患者103送入用于进行检查的等中心点(isocenter)。通过改变台高度可以在竖直方向上进行定位，并且可以通过改变纵向台位置而在水平方向上进行定位。为此，成像设备100包括用于将台101定位在预定台位置的定位装置111，定位装置111例如由可控电动伺服马达构成。

确定装置105用于根据要检查的患者103的器官或身体部位来确定第一预定台位置。确定装置105例如由具有数字存储器的处理器构成，处理器通过基于查询表输入要检查的患者103的器官或身体部位来确定预定台位置。以这种方式，获得用于台101的第一大致定位的数据。

此外，用于查明校正数据的查明装置107用于校正预定台位置。以这种方式，获得用于台101的更精确定位的数据。查明装置107例如同样由具有数字存储器的处理器构成，该处理器基于要检查的患者103的进一步患者数据，计算用于更精确定位的校正数据。

校正装置109用于基于所查明的校正数据，对第一大致台位置进行精细校正，例如通过将校正数据添加到初始限定的台位置来进行。确认装置107例如同样由能够执行相应计算的、具有数字存储器的处理器构成。查明装置107例如被设计为基于要检查的患者103的患者数据(例如性别、出生日期、体重、位置、身高、体重指数、种族和/或年龄)来查明校正数据。查明装置107被设计为基于台101的先前手动定位、并结合要检查的患者103的相应患者数据来查明校正数据。

此外，医学成像设备100包括用于自动确定作为患者数据的患者103的体重的称重装置113、或者用于自动确定作为患者数据的患者103的身高或位置的相机115。

借助于单个按钮的致动，患者103的整体定位可完全由医学成像设备100执行，而不需要使用3-D相机。定位功能的用户交互的实现与此无关。定位功能可以例如通过脚踏开关、控制盒、遥控器、机架按钮、软件用户界面上的软键、手势控制或语音控制来实现。

医学成像设备100可以通过与多个其他成像设备100连接的数据线而连接到中央数据存储装置117。

图2示出了用于将患者103用可定位台101定位在医学成像设备100内的方法的简化框图。该方法包括：步骤S101，根据要检查的患者103的器官或身体部位来确定预定台位置；步骤S102，查明用于校正预定台位置的校正数据；步骤S103，基于所查明的校正数据来校正预定台位置；以及步骤S104，将台101定位在经校正的台位置。

图3示出了用于定位可定位台101的方法的更全面的框图。在步骤S201中，首先在定位之前以标准化工作流程记录患者103，使得数字患者记录包括要执行的检查的类型。

在步骤S202中，通过数字患者记录来提供患者数据，例如年龄、性别或临床指示。在步骤S203中，选择基于患者记录的临床指示的检查报告。

在步骤S204中，基于在先前训练的模型中输入的患者数据来校正预定的大致台位置。在步骤S205中，将患者103定位在台101上。

在步骤S206中，如果成像设备100包括相应的传感器，则自动确定患者103的体重和身高。随后，在步骤S207中，基于可用的传感器数据来校正第一预定台位置。

在步骤S208中，激活用于将患者103收回到医学成像设备100中的按钮。在步骤S209中，将台101自动地驱动到经校正的台位置。一旦台101到达经校正的台位置，则在步骤S210中，释放用于收回患者103的按钮。

在步骤S211中，可以由操作人员进行台101的位置的手动重新调节。如果医学成像设备100已经之前被训练，则可以省略该步骤。

在步骤S212中，手动经调节的台位置与患者数据和传感器数据一起存储。在步骤S213中，由操作人员训练算法模型，算法模型基于具有患者数据的附加数据集和台101的手动调节。在步骤S214中，继续对新的患者103执行该方法。

图4示出了用于定位可定位台101的方法的另一个更全面的框图。在步骤S301中，首先在定位之前用标准化工作流程登记患者103，使得数字患者记录包括要进行的检查的种类。

在步骤S302中，提供与数字患者记录有关的患者数据，例如年龄、性别或临床指示。在步骤S303中，选择基于患者记录的临床指示的检查报告。

在步骤S304中，将患者103定位在台101上。在步骤S305中，3-D相机确定具有患者103的三维数据的三维模型，并且用于检查的理想的等中心点和台位置被确定。

在步骤S306中，先前基于多次手动调节训练的算法根据操作人员调节、患者数据和三维数据来校正初始限定的台位置。

在步骤S307中，激活用于将患者103收回到医学成像设备100中的按钮。在步骤S308中，将台101自动地驱动到经校正的台位置。一旦台101到达经校正的台位置，则在步骤S309中，释放用于收回患者103的按钮。

在步骤S310中，由操作人员进行台101的位置的手动重新调节。如果医学成像设备100对应于操作人员的评估的经调节的位置，则可以省略该步骤。

在步骤S311中，手动经调节的台位置与患者数据和传感器数据一起存储。在步骤S312中，由操作人员训练基于具有患者数据的附加数据集和台101的手动调节的算法模型。在步骤S313中，继续对新的患者103执行该方法。

一般来说，患者103在成像设备100中的定位可以通过以下步骤来实现：

(1)在医学成像设备100中，上述器官特定的调节选项对于台位置(即台高度和纵向位置)是可用的。原则上，台位置的手动精细定位也可以由操作人员在定位的自动执行之后进行。

(2)对于自动定位，基于患者数据进行器官特定的默认设置的校正。一旦已经记录了患者103，就可以获得个体患者数据，例如性别、出生日期、体重、位置、身高、体重指数、种族或年龄。

根据该患者数据，能够考虑到人口统计分布提前估计正确的台位置。例如，这可以通过首先针对每个器官特定的默认设置指定最小高度的值和最大高度的值两者来实现。作为可用患者数据的函数的插值发生在这两个值之间。

在另一个实施例中，可能仅仅在女性和男性胸部检查的高度之间存在偏差。这导致对要接近的台位置的性别特定的调节，其中根据患者103的性别，针对要靠近的台位置，使胸部检查的默认值改变偏差值。

(3)对于自动定位，可以执行台位置对医学成像设备100的典型患者群体的自学习调节。无论使用的是器官特定的调节选项(1)还是其人口统计学校正(2)，定位都取决于哪个患者群体正在被医学成像设备100检查。例如，美国的患者群体具有与日本的患者群体不同的属性。因此，在一系列使用过程中，可以通过自学习算法来调节要接近的台位置。

利用在自动定位台位置后由操作人员执行的每次手动校正来训练算法。

对于步骤(1)，这可以通过根据已经用于这些器官特征或选定的检查报告的先前台位置的平均值调节每个自动定位的器官特定的台位置来进行。

在事件(2)中，例如可以通过利用调节理论来确定(即拟合)在先前针对器官特征调节的所有台位置下的两个默认值之间的选定插值函数，来实现自学习。

对于自动定位，交叉验证方法和遗传算法可以应用于(3)中描述的方法。在与人口统计相关的默认设置(2)的情况下，自学习算法可以采用数据挖掘来自主地朝着先前在成像设备100上调节的台位置来调节插值函数。例如，对于肺部报告，可以确立台位置的相关关系最好是由n次多项式确定还是由对数关系来确定。

朝着100至1000个输入测量值调节的这样的参数范围不再需要通过拟合函数来训练以预测下一个患者103，因为预测质量可能会因此受到影响。

借助于交叉验证方法可以获得更好的结果，其中关于根据n-1个台位置预测台位置的第n个值的能力方面，评估可能的插值函数。

在对于众多可能的人口统计数据的各种插值函数的大的参数范围内，如果已经以这种方式评估了这些函数，则可以使用遗传算法，使得只有具有最佳相应插值函数的相关人口统计数据被组合，以便产生理想台位置的有意义的建模。

结果是一组建模函数，这些函数朝着现有的患者群体被各自调节。考虑到现有的人口统计数据，对于选定的检查报告或其中指定的器官特征，建模函数使得能够尽可能精确地预测操作人员所期望的下一个患者103的台位置。

(5)对于自动定位，可以进行用于步骤(3)或(4)的解剖患者数据的独立调查。

对于要根据患者数据来调节的台位置的成功建模，步骤(2)和(3)还使用通常不能用于患者103的记录的患者数据。患者数据例如可以包括由集成在台101中的称重装置113确定的患者103的体重。因此，可以在定位之前由成像设备100独立地查明患者103的体重，并将其包括在待用于该患者103的台位置的默认设置的计算中。

然而，体重也可以在由操作人员确定的定位之后使用，以使用该信息训练(2)或(3)中的自学习算法。

患者数据可以例如包括从相机系统捕获的患者103的身高和位置。例如，来自2D相机115的图像足以精确地确定患者103的身高，并且结果提高对待调节的台位置的预测。患者103在台101上的位置(例如肚子朝下、背部朝下、头在先或脚在先)可以简单地根据2-D图像数据确定。

如果相机图像的视角不够宽以完全显示患者103，则在定位过程中，可以将患者103推动通过相机115下方，从而确定身高或位置。由于成像设备100在患者103收回时行进通过患者103的身体的大部分，所以可以通过检测界标来实时地确定患者103的身高和位置。

可以实时输入该身高或位置作为插值算法中的参数，以在定位过程结束之前预测台位置。在这种情况下，实现了不需要任何进一步手动精细定位的定位功能。

(6)对于自动定位，可以使用用于步骤(1)-(5)的与操作人员相关的建模参数。尽管原则上仅存在患者103的单个正确的等角对中(isocentering)，但并不是医学成像设备100的所有操作人员都立即调节患者定位。

即使操作人员之间的变化是由不同的错误判断引起的，操作人员的接受也可能被成像设备100建议值扰乱，而不是操作人员将要选择的值。在这种情况下，操作人员可能拒绝自动定位，尽管操作人员可能正在犯比在估计等中心点时的自动定位更大的错误。

如果相应的操作人员在成像设备100上识别自己，则可以向每个操作人员分配不同的一组默认设置或拟合函数/参数。这些操作人员特定的默认设置可以继续在位于成像设备100上的所有患者103上拟合。然而，针对每个操作人员，操作人员自己通过定位患者103而产生的那些数据点可以通过对拟合过程或交叉验证过程的影响的增加的权重而被加强。

如果与其他操作人员的数据点相比，个别操作的数据点之间的这种不同的权重被减少，则操作人员可以缓慢地从其自调节的次优等角对中被引导至遵照其他操作人员的等角对中。

(7)对于自动定位，可以通过借由与多个成像设备100连接的中央数据存储设备(云)增加数据库，来增加步骤(3)-(6)的精度。

许多医疗设施，例如放射学实践，每天只检查几个患者。在这种情况下，在针对每个单独的器官特征的定位期间收集足够数量的数据点、以便因此能够对台位置进行自学习建模可能需要很长时间。

可以通过将成像设备100耦合到收集所有连接的成像设备100的定位数据点的中央数据存储设备(云存储)117来解决该问题。然后，可以检索该体量的数据点，以便能够对每个设施实现台位置的最佳建模。

并不是中央数据存储设备的所有收集的数据点都需要针对设施的各个建模集进行评估。相反，可以选择性地选择具有在体貌方面足够相似的患者群体的各个设施的数据。这可以通过如下方式实现，即，在建模时，仅包括其源目标设施位于目标设施的本地附近的数据点。

尽管距离较远但却具有相似体貌的患者群体的设施的数据点在此过程中也不能得到考虑。选择的问题可以通过交叉验证方法和遗传算法来解决，通过只选择具有适合于对目标设施实现更准确预测的相应数据点的设施的数据点。

中央数据存储设备中的该数据库使得可以确保在传送时(即在没有一个患者103已被定位在上面的情况下)，成像设备100已经能够对台位置进行有用的建模。

来自用于建模的中央数据存储设备的数据也可以被过滤，以避免建模中包括不可用的定位。有用的质量标准可以例如是具有很高声誉的操作人员(超级用户)建立的、对在检查或考虑关于台位置是否随后在后续检查过程中必须校正时已经获得的图像质量的评估。

(8)类似于作为台位置的调节的目标台高度，可以依赖于日志配置用于纵向台位置的默认设置。纵向台位置同样可以根据人口统计输入参数或测量的患者属性，针对各个患者和检查而被建模。

为了对纵向台位置进行建模，患者103相对于台101的位置可以例如由相机115确定。在没有相机115的情况下，台101上的标记可以使得患者103能够定位在相同的位置，或取决于待检查的器官，而定位在台101上的不同位置。对于纵向台位置的自动调节，如果可用于建模的患者数据由传感器自动收集(例如通过自动测量体重和身高，如步骤(5)中那样)，则可以提高精度。纵向台位置自动调节的建模精度也可以通过大型数据库来增加。

步骤(5)、(6)和(7)可以使用3-D自动定位来组合。可以使用一种算法来根据由3-D相机测量的高度曲线自动查明台高度。纵向台位置可以由操作人员预先限定，或者也可以根据高度曲线的界标查明，并自动接近。

根据操作人员否同意台位置，于是可以接受该台位置，因为它是由成像设备100自动接近的，或者手动重新调节的。

虽然可以使用这种方法自动接近等角对中，但是最佳纵向台位置可以根据3-D测量值以较低确定性地被确定，而且还取决于期望的临床问题。此外，纵向台位置取决于操作人员的偏好，特别是操作人员是否希望在定位片中具有跨患者103的目标器官的稍微更大的概览图，或者操作人员是否选择可能最简洁的定位片以减少辐射暴露。

在这一点上，通过从操作人员的偏好进行学习，可以通过与步骤(6)的组合来改进3-D自动定位的组合。如步骤(5)中所述，对于每个定位过程，创建患者103的3-D模型，从该3-D模型可以提取建模所需的所有数据。

该算法建议操作人员手动校正的台高度和纵向台位置。结果与3D相机已经测量的患者数据一起，被存储为操作人员优选的台位置。该患者数据可以包括测量值，例如头部、胸部、胃部处的高度，胸部、大腿、臂的长度，或肩宽。

可以通过遗传算法和交叉验证方法，如在步骤(4)中那样，确定哪种患者数据与特定类型的检查的理想台位置的建模相关。操作人员在成像设备100上执行的定位越多，算法就能够越准确地根据操作人员的偏好来学习其建模。最后，成像设备100可以自动接近最佳台位置，而无需操作人员进一步的干预。

确定台位置涉及一个确定性过程，该确定性过程可以通过自动行为比经验丰富的操作人员更好地确定。然而，纵向台位置的调节还取决于检查的情况和操作人员的偏好。因此，仅使用步骤(9)来确定纵向台位置可能是有用的。

一般来说，该方法能够在没有3-D相机的情况下也能够获得自动定位功能，从而省去了昂贵的3-D相机安装需求。然而，如果有3-D相机可用，则可以更精确地训练纵向台位置。

在专家模式中，仅仅主要使用源自由操作人员自己进行的定位的数据来训练算法。因此，假设操作人员获得精确定位，并且成像设备100从操作人员进行学习。来自其他操作人员的测量值不予以考虑或给予较低的权重。

专家操作人员的价值在于，在一定数量的定位进行之后，即一旦算法具有足够的测量值可使用，以对各个患者的目标位置和日志以足够的精度进行建模，成像设备100便知道专家操作人员的优选调节并在定位期间预先确定这些。这不需要手动精细定位。在患者检查期间节省了时间，并且操作人员可以在台101的自动定位期间致力于照顾患者103。

在初始模式中，使用不主要源于操作人员的测量值来训练该算法。在这种情况下，医学成像设备100已经交付有完整的、基于云的建模集。因此，较少经验的操作人员可以排除不正确的定位，而不需要繁琐的学习过程。在这种情况下，足以使操作人员选择具有正确器官特征的检查报告。基于所有以前的操作人员的知识，成像设备100选择合适的患者和协议特定的定位。在初始模式中，在患者检查期间也节省了时间，并且操作人员可以在台101的自动定位期间致力于照顾患者103。

医学成像设备100的制造商的进一步优点在于，可以使用基于云的方法来，使得具有包括所有先前操作人员的全部知识的建模参数的新成像设备100也能够被交付。

结合本发明的各个实施例说明和示出的所有特征可以以根据本发明的目的的不同组合提供，以同时实现其有益效果。

该方法的所有步骤可以由适于执行相应步骤的设备来实现。由目标特征执行的所有功能都可以作为方法的一个步骤。

本发明的保护范围由权利要求规定，并不限于说明书中说明或附图中所示的特征。

Claims (11)

1.一种用于将患者(103)用可定位台(101)定位在医学成像设备(100)内的方法，具有步骤：

通过所述医学成像设备的处理器，根据要检查的患者(103)的器官或身体部位，确定(S101)第一大致台位置；

通过所述医学成像设备的处理器，查明(S102)用于校正所述第一大致台位置到相对于所述第一大致台位置的第二更精确台位置的校正数据；

通过所述医学成像设备的处理器，基于所述查明的校正数据，来校正(S103)所述第一大致台位置；以及

在初始化经由医学成像设备的医学成像处理之前，将所述台(101)定位(S104)在经校正的所述第二更精确台位置，其中所述校正数据基于要检查的所述患者的患者数据以及自学习算法被查明，并且其中所述患者数据包括所述患者的性别、出生日期、体重、身高、体重指数、种族和年龄中的至少一个，并且所述自学习算法利用在所述台位置自动定位后的每次手动校正来训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述台位置包括竖直台位置和/或纵向台位置。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述患者(103)的体重由所述医学成像设备的称重装置(113)自动确定。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述患者(103)的位置和/或身高由相机(115)自动确定。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，基于所述台(101)的先前手动定位、结合与要检查的所述患者(103)的相应患者数据，来查明所述校正数据。

6.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，基于现有数据点之间的插值，来获得所述校正数据。

7.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，基于现有数据点之间的调节理论，来获得所述校正数据。

8.一种医学成像设备(100)，具有用于定位患者(103)的可定位台(101)，具有：

确定装置(105)，用于根据要检查的患者(103)的器官或身体部位，来确定第一大致台位置；

查明装置(107)，用于查明用于校正所述第一大致台位置到相对于所述第一大致台位置的第二更精确台位置的校正数据；

校正装置(109)，用于基于所述查明的校正数据，来校正所述第一大致台位置；以及

定位装置(111)，用于在初始化经由医学成像设备的医学成像处理之前，将所述台(101)定位在经校正的所述第二更精确台位置，其中所述校正数据基于要检查的所述患者的患者数据以及自学习算法被查明，并且其中所述患者数据包括所述患者的性别、出生日期、体重、身高、体重指数、种族和年龄中的至少一个，并且所述自学习算法利用在所述台位置自动定位后的每次手动校正来训练。

9.根据权利要求8所述的医学成像设备(100)，其中，所述医学成像设备(100)包括用于自动确定所述患者(103)的体重的称重装置(113)。

10.根据权利要求8所述的医学成像设备(100)，其中，所述医学成像设备(100)包括用于自动确定所述患者(103)的位置和/或身高的相机(115)。

11.根据权利要求8-10中任一项所述的医学成像设备(100)，其中，所述查明装置(107)被设计成基于所述台(101)的先前手动定位、结合要检查的所述患者(103)的相应患者数据，来查明所述校正数据。

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