CN116134537A - 用于优化唤醒流程的工作流程 - Google Patents

Abstract

本发明涉及唤醒管理。提供了一种用于在成像过程中评估镇静患者的唤醒流程的装置。所述装置包括输入单元、处理单元和输出单元。所述输入单元被配置为接收患者简档数据和镇静数据，所述镇静数据包括关于所述镇静患者的镇静状态的信息。所述处理单元被配置为将数据驱动模型应用于所述患者简档数据和所述镇静患者的镇静数据，以估计所述镇静患者的所述唤醒流程中的至少一个定时。所述数据驱动模型已经在从一个或多个患者的历史数据获得的训练数据集上被训练。所述训练数据集包括作为训练输入的一个或多个患者的患者简档数据和镇静数据以及作为训练输出的一个或多个患者的唤醒流程中的至少一个定时。所述输出单元被配置为提供至少一个估计的定时。患者对镇静药物的反应是患者特异性的，并且唤醒流程的定时也是患者特异性的。定时预测可以帮助理解患者何时将从镇静中唤醒，并且因此理解工作流程中的后续步骤，诸如在离开膛时的后成像，和/或执行从患者支撑体自主站立。

Description

用于优化唤醒流程的工作流程

技术领域

本发明涉及用于评估成像过程中的镇静患者的唤醒流程的装置、唤醒管理系统、评估成像过程中的镇静患者的唤醒流程的方法以及计算机程序单元。

背景技术

高患者吞吐量对于许多医学成像设施是至关重要的。同时，患者参与和经验变得越来越重要，并且甚至是选定市场中的报销的一部分，如美国。此外，成像在未来将变得越来越自主，具有更少的操作者依赖性动作和自动化工作流程步骤，以增加吞吐量同时降低操作成本。更少的操作者依赖性也给出了成像程序中的客观性，并且有助于对患者进行个性化。

降低的患者吞吐量能够是工作流程内的多个不同问题的结果，诸如延迟的患者出现、意外的患者行为(例如，由于缺乏信息、焦虑等)、患者不能遵循指令(例如，屏住呼吸、躺着不动等)。此外，由于伪影和重复测量引起的图像劣化或甚至患者的重新访问常常可能由不适当的患者信息引起，使得工作流程改变或成像协议调整必须由操作者在运行中进行。这可能会给操作者的工作量增加更多的任务，尽管事实上并非每个操作者都被充分训练以处理这样的情况，以挑选正确的序列并以最优化的方式调整参数。

关键工作流程方面之一可以是镇静和成像之后的唤醒流程，尤其是在患者必须是活动的或技术支持代替工作人员的自主成像的情况下。

发明内容

可能需要改进唤醒管理。

本发明的目的通过独立权利要求的主题得以解决，其中，另外的实施例被并入到从属权利要求中。应当注意，本发明的以下描述的方面也适用于用于评估成像过程中的镇静患者的唤醒流程的装置、唤醒管理系统、评估成像过程中的镇静患者的唤醒流程的方法以及计算机程序单元。

根据本发明的第一方面，提供了一种用于在成像过程中评估镇静患者的唤醒流程的装置。所述装置包括输入单元、处理单元和输出单元。所述输入单元被配置为接收患者简档数据和镇静数据，所述镇静数据包括关于所述镇静患者的镇静状态的信息。所述处理单元被配置为将数据驱动模型应用于所述患者简档数据和所述镇静患者的镇静数据，以估计所述镇静患者的所述唤醒流程中的至少一个定时。所述数据驱动模型已经在从一个或多个患者的历史数据获得的训练数据集上被训练。所述训练数据集包括作为训练输入的一个或多个患者的患者简档数据和镇静数据以及作为训练输出的一个或多个患者的唤醒流程中的至少一个定时。所述处理单元被配置为基于至少一个估计的定时来确定以下参数中的一个或多个：所述成像过程中的工作流程步骤的序列以及成像协议。输出单元被配置为提供至少一个估计的定时和至少一个确定的参数。

患者简档通常由性别、年龄、身体质量指数(BMI)等构成。镇静状态可以源自镇静剂量和用于镇静患者的镇静药物。镇静状态也可以通过使用例如利用镇静跟踪器对镇静深度的自动监测来获得。将在下文中并且特别是关于图1中的实施例讨论镇静跟踪器的各种示例。在训练数据驱动模型时，这些患者特异性参数(即患者简档)被用于校准一定剂量的镇静对人的影响。以这种方式，开发了用于预测镇静对某个个体的影响(在时间方面)的数据驱动模型的一个部件。数据驱动模型的另一个部件作用于个体对用于估计镇静水平的输入的时间序列响应。

一旦在其对镇静的响应的各种群体数据和/或患者特异性数据上训练数据驱动模型，就可以生成简档特异性模型。患者对镇静药物的反应是患者特异性的，并且唤醒流程的定时也是患者特异性的。患者特异性定时预测可以帮助理解患者何时将从镇静中唤醒，并且因此理解工作流程中的后续步骤和在离开膛时的后成像。例如，数据驱动模型可用于估计患者退出镇静的剩余时间。基于该估计，基于规定的扫描流程来优化工作流程步骤，诸如加速扫描流程、增加镇静剂量等。例如，数据驱动模型可以用于估计患者何时可以以安全模式离开扫描器的时间(即，镇静结束的预测)。基于该估计，可以以安全的方式执行从患者支撑体自主站立。

所述处理单元还被配置为基于至少一个估计的定时来确定成像过程中的工作流程步骤的序列和/或成像协议。利用唤醒流程中的定时信息，可以将不同的过程步骤带入到工作流程中的最佳匹配序列中。工作流程可以按时间优化，但也具有优化的患者体验和最小化的风险。基于定时预测，可以基于规定的扫描流程来优化工作流程步骤，诸如加速扫描流程、增加镇静剂量等。例如，根据个体患者简档，可以使用声音、音乐、光、特殊气味等来增加唤醒流程的速度。另外，处理单元可以确定患者如何以及何时从镇静水平达到他可以自己进行后续步骤的水平，并且最终自己离开扫描室。以这种方式，工作流程可以改变和/或成像协议可以在运行中适于患者的镇静状态。

根据本发明的实施例，所述处理单元被配置为基于所述至少一个估计的定时来确定以下参数中的一个或多个：

-所述镇静患者所需的支持的递送；以及

-工作人员支持的递送。

该工作流程估计允许针对定义的唤醒流程的精确定时预测，这再次使得能够根据患者的个体简档利用针对患者的良好适应的过程来更好地规划房间和成像过程。除了更高的接受度之外，该方法可以降低风险，因为唤醒过程被很好地控制并且改进整体质量和患者体验。

可以按时间优化工作流程，但也可以优化患者体验和最小化风险。基于该估计，可以基于规定的扫描流程来优化工作流程步骤(例如，加速扫描流程、增加镇静剂量等)。例如，取决于个体患者简档，声音、音乐、光和/或特殊气味物质或芳香剂也可以用于增加唤醒流程的速度。估计的工作流程还可以指示患者如何以及何时从镇静水平变为患者可以自己进行后续步骤并且最终也自己离开扫描室的水平。患者所需的支持(诸如音频信息、视频引导、运输支持(例如自动轮椅))以及工作人员支持可以及时且患者特异性地估计和递送。

根据本发明的实施例，所述镇静数据还包括用于所述镇静患者的镇静药物和/或镇静剂量。

用于镇静患者的镇静药物和/或镇静剂量的包括可以允许更精确的定时估计。

根据本发明的实施例，所述训练数据集是从所述镇静患者的历史数据和/或从多个其他患者的历史数据获得的。

对于之前已经被镇静(并且可选地被扫描)的患者，如果针对数据驱动模型考虑的数据可能偏向同一患者的先前数据，即在先前时机记录的镇静历史和唤醒时间，则可能是有利的。

对于之前未被镇静/扫描的患者，可以通过与群体历史进行比较来预测定时，并且然后可以遵循镇静跟踪。

根据本发明的实施例，所述唤醒流程中的所述至少一个定时包括以下中的一个或多个：

-唤醒时间；

-施用药物的时间；

-膛离开时间；以及

-站立时间。

在示例中，这些唤醒预测模型用于估计患者退出镇静的剩余时间。

在示例中，可以估计施用药物的时间。例如，可以估计镇静药物的注射(以及可选地剂量的增加或减少)的定时以及使用支持自然人类过程的一种“唤醒药物”的对应物-还有一些紧急唤醒药物。以不同剂量水平从“镇静”切换到“唤醒”允许个体患者处置在完整扫描过程期间进入扫描器直到完全唤醒。这还可以允许在完整序列期间用于成像的最佳匹配触发，因为它与药物同步。

在示例中，可以估计膛离开时间，其可以用于缩短膛时间。

在示例中，估计患者何时可以以安全模式离开扫描器(即何时可以执行从患者支撑体自主站立)的时间。降低患者的无监督唤醒的风险的最简单的解决方案将是在该阶段将患者留在成像系统中，直到他准备好被自主运送。然而，利用如下文中并且特别是关于图2中所示的实施例解释的某些安全设备，患者可以从膛中移出而不考虑镇静，这因此缩短了膛时间。

根据本发明的实施例，所述输入单元还被配置为接收指示所述镇静患者的镇静状态的实时测量数据。所述处理单元被配置为根据所述镇静患者的所述镇静水平连续地调节至少一个估计的定时和至少一个确定的参数。

在该实施例中，可以向患者提供“镇静跟踪器”-其在一个实施例中是任何已知的睡眠跟踪器。镇静跟踪器的其他示例将在下文中并且特别是关于图1讨论。镇静跟踪器的输出可用于动态地调节唤醒的时间。利用镇静跟踪器，对于所有测量和动作可以连续地(例如，每1分钟、5分钟、10分钟或20分钟)进行精确的时间测量，以检查定时是否符合预期并且是否适合估计的定时-否则必须应用校正手段。迭代方法确保了高预测质量。

根据本发明的第二方面，提供了一种唤醒管理系统。所述唤醒管理系统包括：

-根据本发明的第一方面和任何相关联的示例的装置；以及

-控制器，其被配置为生成用于所述镇静患者和/或一个或多个设备的触发信号，以在所述唤醒流程中基于至少一个估计的定时和至少一个确定的参数来执行动作。

换句话说，唤醒管理系统可触发信号以使患者接收镇静剂量、进入膛、离开膛、缩回移动式患者支撑体的额外膛壁/围栏、控制患者娱乐系统的内容和/或允许患者从患者支撑体站立。以这种方式，在时间上优化工作流程，但也具有优化的患者体验和最小化的风险。例如，患者的任何不受控制的动作的风险可以通过移动式患者支撑体和/或患者娱乐系统的额外的膛壁/围栏来最小化，使得即使在没有直接或在短时间段内可用的工作人员的情况下也存在较小的风险或没有风险。这还可以允许减少膛时间，因为患者可以被移出膛而不管镇静。这将在下文中并且特别是关于图2中所示的实施例进行解释。

根据本发明的实施例，所述一个或多个设备包括移动式患者支撑体，所述移动式患者支撑体用于将患者转移到医学成像系统和从医学成像系统转移患者。所述移动式患者支撑体包括安全设备，所述安全设备用于防止所述镇静患者在运送期间从所述移动式患者支撑体跌落。

在自驱动患者支撑体上自主地将镇静患者移出膛可能使患者相当地困惑且诱发焦虑或甚至从支撑体跌落的风险。该实施例提供了用于在镇静下使患者安全且不受干扰地无监督地从膛中离开的装置。类似地，该实施例还使得能够在患者进入成像系统之前诱导镇静，这再次缩短了膛时间。这将在下文中并且特别是关于图2中所示的实施例进行解释。

根据本发明的实施例，所述安全设备包括：

-可缩回膛壁，所述可缩回膛壁可附接到所述移动式患者支撑体，其中，所述可缩回膛壁被布置成在运送期间包围所述镇静患者；或者

-可缩回围栏，所述可缩回围栏可附接到所述移动式患者支撑体，其中，所述可缩回围栏围绕所述移动式患者支撑体布置。

这将在下文中并且特别是关于图2中所示的实施例进行解释。

根据本发明的实施例，所述移动式患者支撑体包括沉浸式视听系统，所述沉浸式视听系统用于向镇静患者提供交互式视听环境。

这将在下文中并且特别是关于图2中所示的实施例进行解释。

根据本发明的实施例，所述控制器被配置为基于关于成像系统的状态的信息来生成所述触发信号。

例如，扫描器状态可能处于不可接受的情况(例如，服务模式、SW关闭)，因此唤醒过程可能被延迟或调整。

根据本发明的实施例，触发信号包括以下中的至少一个：

-针对所述患者接收对镇静药物或唤醒药物的注射的触发信号；

-用于控制所述移动式患者支撑体进入或离开膛的触发信号；

-用于缩回所述可缩回膛壁或用于缩回所述可缩回围栏的触发信号；

-用于控制所述沉浸式视听系统的内容的触发信号；以及

-用于控制一个或多个支撑设备以允许所述镇静患者从所述移动式患者支撑体站立的触发信号。

这将在下文中并且特别是关于图2中所示的实施例进行解释。

根据本发明的实施例，所述唤醒管理系统还包括显示器，所述显示器被配置为显示唤醒的当前约束和/或所述唤醒流程的预测数据。

根据本发明的第三方面，提供了一种在成像过程中评估镇静患者的唤醒流程的方法，包括：

a)接收所述镇静患者的患者简档数据和包括所述镇静患者的镇静状态的镇静数据；

b)将数据驱动模型应用于所述患者简档数据和所述镇静患者的镇静数据，以估计所述镇静患者的所述唤醒流程中的至少一个定时；

其中，所述数据驱动模型已经在从一个或多个患者的历史数据获得的训练数据集上被训练；

其中，所述训练数据集包括作为训练输入的一个或多个患者的患者简档数据和镇静数据以及作为训练输出的一个或多个患者的唤醒流程中的至少一个定时；

其中，所述处理单元被配置为基于所述至少一个估计的定时来确定以下参数中的一个或多个：

-所述成像过程中的工作流程步骤的序列；以及

-成像协议；并且

c)提供至少一个估计的定时和至少一个确定的参数。

这将在下文中并且特别是关于图3中所示的实施例进行解释。

根据本发明的另一方面，提供了一种包括指令的计算机程序，当所述程序由处理器执行时，所述指令引起所述处理器执行根据第三方面和任何相关示例的方法的步骤。

如本文所使用的，术语“逻辑”和“模块”可以指代以下各项，是以下各项的部分或包括以下各项：专用集成电路(ASIC)、电子电路、运行一个或多个软件或固件程序的处理器(共享、专用或群组)和/或存储器(共享、专用或群组)、组合逻辑电路和/或提供所描述的功能的其他合适部件。

如本文所使用的，在机器学习的背景下的术语“数据驱动模型”是指基于适当的训练数据学习的合适算法。“机器学习”是指研究能够从过去的经验中诱导模式、规律性或规则以开发对未来数据的适当响应或以特定有意义的方式描述数据的计算机程序设计的计算机科学领域。在机器学习的背景下的“学习”是指识别和训练合适的算法以完成感兴趣的任务。在机器学习算法中，在向数据驱动模型提供越来越多的训练数据之后，任务性能可测量地改进。基于训练数据来调整数据驱动模型。当馈送经训练的数据驱动模型时，可以通过客观测试来测量性能。可以通过要求针对给定测试数据实现一定的错误率来定义性能。参见T.M.Mitchell的“Machine Learning”(第2页，第1.1部分，McGraw-Hill，1997)。

术语“控制器”通常用于描述与流探头装置、系统或方法相关的各种装置。控制器可以以多种方式(例如，诸如利用专用硬件)实施，以执行本文中讨论的各种功能。处理器是采用一个或多个微处理器的控制器的一个示例，所述一个或多个微处理器可以使用软件(例如，微代码)来编程以执行本文中讨论的各种功能。控制器可以在采用或不采用处理器的情况下实施，并且还可以被实施为执行一些功能的专用硬件和执行其他功能的处理器(例如，一个或多个编程的微处理器和相关联的电路)的组合。可以在本公开的各种实施例中采用的控制器部件的示例包括但不限于常规微处理器、专用集成电路(ASIC)和现场可编程门阵列(FPGA)。参考下文所描述的实施例，本发明的这些方面和其他方面将是显而易见的并且得到阐述。

在各种实施方式中，处理器或控制器可以与一个或多个存储介质(本文中一般称为“存储器”，例如，易失性和非易失性计算机存储器)相关联。在一些实施方式中，存储介质可以利用一个或多个程序来编码，当在一个或多个处理器和/或控制器上运行时所述一个或多个程序执行本文中讨论的至少一些功能。各种存储介质可以固定在处理器或控制器内，或者可以是可运输的，使得存储在其上的一个或多个程序可以加载到处理器或控制器中，以便实施本文中讨论的本公开的各个方面。本文中在一般意义上使用的术语“程序”或“计算机程序”指的是能够被用来对一个或多个处理器或控制器进行编程的任何类似的计算机代码(例如，软件或微代码)。

如本文所使用的术语“用户接口”是指人类用户或操作者和一个或多个设备之间的实现用户和(一个或多个设备)之间的通信的接口。可以在本公开的各种实施方式中采用的用户接口的示例包括但不限于开关、电位计、按钮、拨盘、滑块、轨迹球、显示屏、各种类型的图形用户接口(GUI)、触摸屏、麦克风以及可以接收某种形式的人类生成的刺激并且响应于此而生成信号的其他类型的传感器。

术语“患者”可以指人或动物。

应当意识到，以下更详细地讨论的前述概念和额外的概念的所有组合(只要这些概念不相互不一致)被预期为是本文公开的发明主题的一部分。具体地，出现在本公开的结尾处的所要求保护的主题的所有组合被预期为是本文公开的发明主题的一部分。

本发明的这些和其他方面将参考下文描述的(一个或多个)实施例变得显而易见并将根据下文描述的(一个或多个)实施例得到阐述。

附图说明

在附图中，相似的附图标记贯穿不同的视图通常指代相同的部分。而且，附图不一定按比例绘制，而是通常将重点放在图示本发明的原理上。

图1示意性地示出了根据实施例的用于评估唤醒流程的装置。

图2示意性地示出了唤醒管理系统。

图3是根据实施例的评估唤醒流程的方法的流程图。

图4是根据实施例的唤醒管理方法的流程图。

具体实施方式

根据本公开的第一方面，提供了一种用于在成像过程中评估镇静患者的唤醒流程的装置10。该装置包括输入单元12、处理单元14和输出单元16。

输入单元12被配置为接收患者简档数据和包括关于镇静患者的镇静状态的信息的镇静数据。

处理单元14被配置为将数据驱动模型应用于患者简档数据和镇静患者的镇静数据，以估计镇静患者的唤醒流程中的至少一个定时。已经在从一个或多个患者的历史数据获得的训练数据集上训练了数据驱动模型。处理单元14还被配置为基于至少一个估计的定时来确定以下参数中的一个或多个：成像过程中的工作流程步骤的序列和成像协议。

输出单元16被配置为提供至少一个估计的定时和至少一个确定的参数。

图1示出了根据本公开的第一方面的装置10的示意图。

在示例中，输入单元12被实施为以太网接口、USB(TM)接口、诸如WiFi(TM)或蓝牙(TM)的无线接口或使得能够在输入外围设备和处理单元14之间进行数据传输的任何相当的数据传输接口。

输入单元12被配置为接收患者简档数据，其可以包括性别、年龄、身体质量指数(BMI)、心脏健康等。患者简档数据可以从检查元数据获得。检查元数据可以从医学成像装置(诸如X射线成像装置或磁共振(MR)成像装置)的日志文件获得。检查元数据还可以从连接的信息、数据归档系统(诸如放射信息系统(RIS)、医院信息系统(HIS)和/或影像归档和通信系统(PACS))和/或从其他工作站获得。

输入单元12还被配置为接收包括关于镇静患者的镇静状态的信息的镇静数据。镇静状态也可以称为镇静深度或镇静水平。可以生成指数值来表示患者镇静状态，例如，根据美国麻醉学家协会(Standards,Guidelines and Statements,2015)：

“最小镇静”(抗焦虑)是一种药物诱导的状态，在此期间患者对口头命令作出正常反应。尽管认知功能和协调可能受损，但通气和心血管功能不受影响；

“中度镇静/止痛”(有意识镇静)是药物诱导的意识抑制，在此期间患者对单独的或伴随轻度触觉刺激的口头命令有目的地作出反应。不需要干预来维持患者气道，并且自发通气是足够的。通常维持心血管功能；

“深度镇静/止痛”是药物诱导的意识抑制，在此期间患者不容易被唤醒，而是在重复或疼痛刺激后有目的地做出反应。独立维持通气功能的能力可能受损。患者可能需要辅助来维持患者气道，并且自发通气可能是不充分的。通常维持心血管功能；以及

“全身麻醉”是药物诱导的意识丧失，在此期间即使通过疼痛刺激也不能唤醒患者。独立维持通气功能的能力通常受损。患者常常需要辅助来维持患者气道，并且由于自发通气抑制或药物诱导的神经肌肉功能抑制，可能需要正压通气。心血管功能可能受损。

表示镇静状态的指数值可以是任何可测量的特性。该特性可以是例如连续的或顺序的测量。例如，因为镇静是连续的，所以镇静状态可以具有连续标度上的指数值。作为另一示例，镇静状态的测量可以是从1(最小镇静)到3(深度镇静)的十进制类别顺序量表。

若干种方法可以用于确定患者的镇静状态。

在示例中，可以基于用于患者的镇静剂量(可选地与镇静药物配对)来估计镇静状态。对于之前已经被镇静(并且可选地被扫描)的患者，可以通过将用于当前会话的镇静剂量与在先前时机记录的数据进行比较来估计镇静状态。

在另一示例中，镇静跟踪器可以被提供用于动态地监测镇静患者的镇静状态。例如，输入单元12可以被配置为从镇静跟踪器接收指示镇静患者的镇静状态的实时测量数据。处理单元14可以被配置为根据镇静患者的镇静水平连续地(例如，每30秒、1分钟、5分钟或10分钟)调节至少一个估计的定时和至少一个确定的参数。镇静跟踪器提供实时测量数据，这可以帮助精确的定时预测。

在镇静跟踪器的示例中，远程触觉设备可以用于模拟非常触觉的轻推或触摸和/或具有加热和/或冷却的可穿戴皮肤触发以引起痛觉。可以调制远程触觉设备以在特定位置(即，在面颊、前额、手等处的撞击区域)处生成特定物理形式的轻推/轻敲。可以基于如在各种镇静确定量表中定义的镇静的评估描述来确定生成局部刺激的撞击区域。可以使用一系列远程触觉刺激，包括但不限于声场(例如超声)、电磁场(例如光)、空气动力学场(例如气流)、磁场等。由于它们是双向的，因此它们也可以用于闭环监测，以评估轻推的影响、其响应并与预期的镇静水平意识进行比较。响应于触觉感觉的患者反应可以包括但不限于具有撞击区域的身体部位的运动、患者的面部姿势的变化、测量的生命体征的变化、与具有撞击区域的身体部位相关联的肌肉反应、以及与具有撞击区域的身体部位相关联的神经反应。可以利用基于相机或视频的系统来检测身体部位的移动和面部姿势的变化。生命体征可以由皮肤电反应(GSR)传感器监测。可以通过肌电图(EMG)或脑电图(EEG)传感器来检测肌肉/神经反应。可以通过将检测到的患者对触觉反馈的反应与预期响应进行相关来确定镇静水平。

在镇静跟踪器的另一示例中，可以使用具有加热和/或冷却的皮肤触发。可以借助于以明确定义的方式触发患者反馈的致动器设备来完成测量。致动器可以是加热/冷却设备，其在精确限定的位置处向患者产生限定的输入信号，从而导致与患者的镇静水平相关的患者反应。

在镇静跟踪器的另一示例中，成像模态本身可以用于测量对合适的反射的响应，以便确定镇静深度。例如，响应于视网膜照明的变化的瞳孔反射可以适合于镇静深度测量，如下面详细描述的。瞳孔反射可以适合于磁共振成像(MRI)系统中的镇静深度监测。例如，可以通过专用虹膜MR成像与常规扫描协议的重复交织来在MRI系统中测量瞳孔反射。作为另一示例，浅表反射具有响应于皮肤刮擦的运动反应。示例包括腹部反射、提睾肌反射、眉间反射和正常足底反应。后者涉及在敲击脚底时大脚趾的弯曲，并且可能是特别有用的，因为它涉及温和的刺激和具有微小局部运动的响应。眉间反射(也称为“眉间敲击征”)涉及在前额上重复敲击时眨眼，并且似乎类似有用。表面反射可以适用于MRI系统、X射线成像系统或计算机断层摄影(CT)系统中的镇静深度监测。MR成像装置、X射线成像装置或CT成像装置可以采集身体部位的图像序列以检测响应反应，例如，轻微的局部运动、眨眼等。作为另一示例，可以监测肢体或手指的回缩反射，因为如果诱发的运动不干扰成像，则可以在诊断成像期间容易地刺激和测量它们。回缩反射可以适用于MRI系统、X射线成像系统或CT系统中的镇静深度监测。这些系统可以采集身体部位的图像序列以检测响应反应，即，肢体或手指的诱发运动。

可选地，输入单元12可以接收来自成像会话的第一时段的校准和训练数据以预测第二部分，即唤醒流程。在当前扫描中，与来自先前时机的数据相比的镇静历史的变化可以主要用于指示唤醒。作为示例，可以认为唤醒时间将与在当前和先前时机施用的镇静剂的相对量的一些功率成比例，并且如果镇静剂的施用时刻在镇静过程中比先前会话更早或更晚，则与减少/增加预测唤醒的一些因素成比例。

处理单元14可以是指以下各项，是以下各项的部分或包括以下各项：专用集成电路(ASIC)、电子电路、运行一个或多个软件或固件程序的处理器(共享、专用或群组)和/或存储器(共享、专用或群组)、组合逻辑电路和/或提供所描述的功能的其他合适部件。此外，这样的处理单元14可以连接到本领域技术人员已知的易失性或非易失性存储设备、显示接口、通信接口等。本领域技术人员将意识到，处理单元14的实施方式取决于在特定实施方式中用于表示位置信息的信号的选择所暗示的计算强度和延迟要求。

处理单元14被配置为将数据驱动模型应用于患者简档数据和镇静患者的镇静数据，以估计镇静患者的唤醒流程中的至少一个定时。

例如，数据驱动模型可以是神经网络(NN架构)。概括地说，机器学习模型的NN结构包括至少部分互连并布置在不同层中的多个节点。层以一个或多个序列布置。每个节点是能够假设值和/或可以基于其从较早层的一个或多个节点接收的输入来产生输出的条目。每个节点与某个函数相关联，该函数可以是简单的标量值(节点权重)，但也可以具有更复杂的线性或非线性函数。两个不同层中的节点之间的“连接”意味着更后层中的节点可以从更早层中的节点接收输入。如果在两个节点之间没有定义连接，则两个节点中的一个节点的输出不能被另一个节点接收作为输入。节点通过将其函数应用于输入来产生其输出。这可以被实施为所接收的输入与节点的标量值(节点权重)的相乘。互连的分层节点及其权重、层大小等因此形成NN(神经网络)模型作为本文设想的数据驱动模型的示例。数据驱动模型可以以矩阵或张量结构存储在存储器中。

已经在从一个或多个患者的历史数据获得的训练数据集上训练了数据驱动模型。训练数据集包括作为训练输入的一个或多个患者的患者简档数据和镇静数据以及作为训练输出的一个或多个患者的唤醒流程中的至少一个定时。换句话说，一个或多个患者的镇静数据与作为输入的额外的患者特异性参数向量(诸如身高、体重、年龄、性别、BMI等)配对，并且网络参数被优化以推断唤醒流程中的至少一个定时(诸如唤醒时间、施用药物的时间、膛离开、站立时间等)作为输出。当训练数据驱动模型时，额外的患者特异性参数向量用于校准特定剂量的镇静和/或特定镇静药物对特定人的影响。

在示例中，训练数据集可以从多个其他患者的历史数据获得。例如，可以在其对镇静的响应的各种群体数据上训练数据驱动模型。可以从连接的信息、数据归档系统(诸如放射信息系统(RIS)、医院信息系统(HIS)和/或影像归档和通信系统(PACS))和/或从其他工作站获得各种群体数据。

在示例中，对于之前已经被镇静(并且可选地被扫描)的患者，训练数据集可以包括同一患者的先前数据，即，在先前时机记录的镇静历史和各种定时(例如，唤醒时间、施用药物的时间、膛离开、站立时间等)。可选地，训练数据集还可以包括群体数据。训练数据集可以偏向相同患者的先前数据。例如，与群体数据相比，可以为相同患者的先前数据提供更多的权重。以这种方式，经训练的数据驱动模型更具患者特异性，并且因此定时(唤醒时间、施用药物的时间、膛时间、站立时间等)的预测对于特定患者可以更准确。

一旦被训练，该结构就形成经训练的数据驱动模型，其可以保持在一个或多个存储器上。因此，经训练的数据驱动模型可以用于预测唤醒流程中的至少一个定时。

在示例中，数据驱动模型可以用于估计患者退出镇静的剩余时间(即，唤醒时间)。例如，数据驱动模型可以估计患者退出“深度镇静/止痛”并进入“中度镇静/止痛”(有意识镇静)的剩余时间，在此期间患者单独或伴随轻度触觉刺激有目的地响应口头命令。

在示例中，估计患者何时可以以安全模式离开扫描器的时间(即，站立时间)。例如，数据驱动模型可以估计患者具有低于临界值的镇静状态的时间。

装置10可以允许对定义的唤醒流程进行精确的定时预测。定时预测可以帮助理解患者何时将从镇静中唤醒，并且因此理解工作流程中的后续步骤，诸如在离开膛时的后成像，和/或执行从患者支撑体自主站立。因此，定时预测可以使得能够根据患者的个体简档针对房间和具有针对患者的良好适应的过程的成像过程进行好得多的规划。除了更高的接受度之外，该装置还可以降低风险，因为唤醒过程基于定时预测被很好地规划，从而改进整体质量和患者体验。

处理单元14被配置为基于至少一个估计的定时来确定成像过程中的工作流程步骤的序列和/或成像协议。利用唤醒流程中的定时信息，可以将不同的处理步骤带入工作流程中的最佳匹配序列中。工作流程可以按时间优化，但也具有优化的患者体验和最小化的风险。基于定时预测，可以基于规定的扫描流程来优化工作流程步骤，诸如加速扫描流程、增加镇静剂量等。例如，根据个体患者简档，可以使用声音、音乐、光、特殊气味等来增加唤醒流程的速度。另外，处理单元14可以确定患者如何以及何时从镇静水平达到他可以自己进行后续步骤的水平，并且最终自己离开扫描室。

可选地，处理单元14可以被配置为确定镇静患者所需的支持和/或工作人员支持的递送。患者所需的支持可以包括但不限于音频信息、视频引导、运输支持(例如轮椅或自动轮椅等)。工作人员支持的一个示例是注射镇静药物(剂量的减少)以及使用支持自然人类过程的一种“唤醒药物”的对应物-也可以使用一些紧急唤醒药物。这是可以在连续监测流程期间检测到的关键情况下给予的药物。甚至可以预测可以选择的若干药物槽。以不同剂量水平从“镇静”切换到“唤醒”可以允许个体患者处置在完整扫描过程期间进入扫描器直到完全唤醒。

利用这种估计，可以及时估计和递送镇静患者和/或工作人员支持所需的支持。

在示例中，输出单元16被实施为以太网接口、USB(TM)接口、诸如WiFi(TM)或蓝牙(TM)的无线接口或使得能够在输出外围设备和处理单元14之间进行数据传输的任何相当的数据传输接口。

输出单元16被配置为根据定时/工作流程预测例如向显示设备和/或向用于设备管理的控制器提供至少一个估计的定时以及可选地至少一个确定的参数(诸如工作流程步骤的序列、成像协议、患者支持的递送、工作人员支持的递送)。

根据本公开的第二方面，提供了一种唤醒管理系统100。该唤醒管理系统包括：

-根据本公开的第一方面和任何相关联的示例的装置10；以及

-控制器20，其被配置为生成用于镇静患者和/或一个或多个设备的触发信号以基于唤醒流程中的至少一个估计的定时和至少一个确定的参数执行动作。

图2示意性且示例性地示出了根据本公开的第二方面的唤醒管理系统100的实施例。唤醒系统100包括根据本公开的第一方面和任何相关联的示例的装置。唤醒系统100还包括控制器20，该控制器20被配置为生成用于镇静患者和/或一个或多个设备的触发信号，以基于唤醒流程中的至少一个估计的定时来执行动作。可选地，控制器可以被配置为基于关于成像系统的状态的信息来生成触发信号。例如，如果扫描器状态处于不可接受的情况(例如，服务模式)，则控制器可以被配置为生成用于镇静患者和/或一个或多个设备的触发信号，以延迟或调整唤醒过程。

此外，尽管在图2中被示出为在单个设备(例如台式计算机)中，但是装置10和控制器20可以被实施为分开的设备。例如，装置10可以是台式计算机、膝上型计算机或其他移动设备，而控制器20可以被实施为执行控制功能的专用硬件(例如，FPGA)的组合。

唤醒系统100可以用于优化医学成像系统110(诸如磁共振成像(MRI)、MR LINAC、正电子发射断层摄影-磁共振(PET-MR)、MR-hybrid等)中的放射学工作流程。

降低患者的无监督唤醒的风险的最简单的解决方案将是在该阶段将患者留在成像系统中，直到患者准备好被自主运送。然而，虽然上述基于人工智能(AI)的定时预测装置10可以预测并缩短该唤醒时间，但是膛时间仍然将比完全监督的唤醒更长，因为此处通常工作人员将患者从膛中取出而不考虑镇静。在自驱动患者支撑体上自主地将镇静患者移出膛可能使患者相当地困惑且诱发焦虑或甚至从支撑体跌落的风险。以下示例可以提供用于在镇静下使患者从膛中安全且不受干扰地无监督离开的手段。类似地，以下示例还可以使得能够在患者进入成像系统之前诱导镇静，这再次缩短了膛时间。

在示例中，由控制器控制的一个或多个设备可以包括移动式患者支撑体120。如本文所使用的移动式患者支撑体120可以指用于将患者从医疗保健设施内的一个位置转移到另一个位置的装置，诸如图2中所示的床、轮椅或自主移动单元。患者转移装置可以被提供有患者支撑系统，诸如所连接的监测器、传感器、捆扎的残留设备(例如药物、盐水等)。

为了降低从支撑体跌落的风险，移动式患者支撑体120可以包括安全设备130，以用于防止镇静患者在运输期间从移动式患者支撑体跌落。

例如，安全设备130可以包括可附接到移动式患者支撑体的可缩回膛壁。可缩回膛壁可以被布置为在运送期间包围镇静患者。该示例在图2中图示。在该示例中，提出了附接到移动式患者支撑体120的额外膛壁。可缩回膛壁可以在运送到成像系统和从成像系统运送期间包围患者，并且可以服务于两个目的。首先，阻挡患者的视野以避免焦虑或干扰，并且其次，它防止患者在运送期间从患者支撑体跌落。膛壁可以被设计成使得它可以例如根据由控制器20提供的触发信号缩回到患者支撑体中以释放患者。它可以被设计为刚性塑料片材或采取类似于轨道上的可移除遮阳帘的轻质方式。

例如，安全设备130可以包括可附接到移动式患者支撑体的可缩回围栏，其中，可缩回围栏围绕移动式患者支撑体布置。作为如上所述的可缩回膛壁的替代，提出了围绕移动式患者支撑体的可缩回围栏，其基本上服务于与移动膛壁相同的目的，但是不太宽敞并且可以为工作人员提供更好的患者接近。围栏的高度可以是例如大约20cm。

可选地，移动式患者支撑体120可以包括半沉浸式或全沉浸式视听系统，以用于向镇静患者提供交互式视听环境。交互式视听环境可用于三个目的。首先，交互式视听环境可以为镇静患者提供所需的支撑，诸如音频信息和/或视频引导，以减少患者的困惑，并因此减少患者焦虑的风险，例如当镇静患者在自驱动患者支撑体上自主地移出膛时。其次，交互式视听环境可以提供例如声音、音乐和/或光以增加唤醒速度，从而使唤醒流程与估计的定时对准。第三，与移动式患者支撑体集成的半沉浸式或完全沉浸式视听系统可以服务于与移动膛壁相同的目的，但是空间较小并且为工作人员提供更好的患者进入。

控制器20可以响应于定时预测而触发信号以供患者接收镇静剂量、进入医学成像系统100的膛112(参见图2)、离开膛112，缩回移动式患者支撑体的额外膛壁/围栏，控制患者娱乐系统的内容，并允许患者从移动式患者支撑体站立。触发信号可以被发送到用于远程操作者的显示器和/或用于控制设备执行动作的控制器。

在示例中，触发信号可以包括针对患者接收镇静药物或唤醒药物的注射的触发信号。触发信号可以被发送到显示器以供工作人员递送工作人员支持。以不同剂量水平从“镇静”切换到“唤醒”可以允许个体患者处置在完整扫描过程期间进入扫描器直到完全唤醒。这可以允许在完整序列期间更好地匹配用于成像的触发，因为它与药物同步。

在示例中，触发信号可以包括用于控制移动式患者支撑体进入或离开膛的触发信号。可选地，可以提供用于缩回可缩回膛壁或用于缩回可缩回围栏的触发信号。可选地，可以提供用于控制沉浸式视听系统的内容的触发信号。因此，膛时间将比完全监督的唤醒更短，因为患者可以被移出膛而不考虑镇静。在自驱动患者支撑体上自主地将镇静患者移出膛可能使患者相当地困惑且诱发焦虑或甚至从支撑体跌落的风险。可缩回膛壁或可缩回围栏提供了用于在镇静状态下使患者安全且不受干扰地无监督地离开膛的装置。一旦确定镇静水平低于临界值(例如，指示认知功能和协调不受影响的值)，触发信号就可以引起可缩回膛壁或可缩回围栏缩回。类似地，触发信号可以控制半沉浸式或完全沉浸式视听系统的内容，以提供音频信息和/或视频引导，从而减少患者的焦虑。

在示例中，触发信号可以包括用于控制一个或多个支撑设备以允许镇静患者从移动式患者支撑体站立的触发信号。例如，当患者位于患者手推车/床处时，患者可以通过保持器(诸如放射治疗保持器和面罩)固定/锁定，或可以嵌入有线圈或柔性床垫支撑体。另外，传感器和/或致动器可以放置在患者上并且需要在唤醒过程之前停用。触发信号可以用于控制这些支持设备中的一个或多个。例如，可以经由物理线缆或无线地发送触发信号，以在唤醒过程之前停用传感器和/或致动器。

可选地，可以提供显示器(未示出)，其被配置为例如为远程或附近的操作者和/或决策控制软件显示唤醒的当前约束和/或唤醒流程的预测数据。要显示的当前约束可以包括例如关于支持设备(例如线圈、掩模、保持器、固定装置等)、触觉传感器(例如EM传感器、相机、阻抗等)的信息以及关于扫描器的状态的信息。唤醒流程的预测数据可以包括各种定时(例如，唤醒时间、施用药物的时间、膛离开时间、站立时间等)和另外的工作流程相关信息(例如，工作流程步骤的序列、成像协议、镇静患者所需的支持的递送、工作人员支持的递送等)。

例如，为了显示唤醒过程，可以定位呈围绕患者的帘的形式的柔性便携式显示器。帘是交互式柔性显示器，其示出关于患者的信息(例如，患者简档和镇静状态)以及患者的信息和关于唤醒过程的信息(例如，动态光、环境光)。显示器可以是便携式的或与移动式患者支撑体120组合，并且无线地链接到设备10和用于控制唤醒过程的控制器20。

根据本公开的第三方面，提供了一种在成像过程中评估镇静患者的唤醒流程的方法200，包括：

a)接收200镇静患者的患者简档数据和包括镇静患者的镇静状态的镇静数据；

b)将数据驱动模型应用220于所述患者简档数据和所述镇静患者的镇静数据，以估计所述镇静患者的唤醒流程中的至少一个定时，所述数据驱动模型已经在从一个或多个患者的历史数据获得的训练数据集上被训练；

其中，所述处理单元被配置为基于至少一个估计的定时来确定以下参数中的一个或多个：

-所述成像过程中的工作流程步骤的序列；以及

-成像协议；并且

c)提供230至少一个估计的定时和至少一个确定的参数。

现在参考图3中的流程图以更详细地解释根据本公开的第三方面的方法。该方法可以被理解为强调用于评估成像过程中的镇静患者的唤醒流程的上述装置10的操作。然而，还将理解，图3中解释的方法步骤不一定与如上面关于图1和2描述的装置10的架构相关联。更具体地，下面描述的方法可以被理解为其本身的教导。将解释图3的流程图，假设数据驱动模型已经被充分训练，例如如上面在图1中所解释的。

在步骤210(即步骤a))中，例如从检查元数据接收镇静患者的患者简档数据。患者简档数据可以包括镇静患者的性别、年龄、BMI、健康水平。另外，可以例如从如上面在图1中解释的镇静跟踪器接收包括镇静患者的镇静状态的镇静数据。可选地，镇静数据可以包括用于镇静患者的镇静药物和/或镇静剂量。

在步骤220(即步骤b))中，将诸如上述神经网络的数据驱动模型应用于患者简档数据和镇静患者的镇静数据，以估计镇静患者的唤醒流程中的至少一个定时。已经在从一个或多个患者的历史数据获得的训练数据集上训练了数据驱动模型。历史数据可以包括从连接的信息、数据归档系统(诸如放射信息系统(RIS)、医院信息系统(HIS)和/或影像归档和通信系统(PACS))和/或从其他工作站获得的群体数据。如果患者具有镇静史，则历史数据可以包括在先前时机记录的同一患者的数据。.

可选地，步骤220还可以包括基于至少一个估计的定时确定以下参数中的至少一个的步骤：成像过程中的工作流程步骤的序列、成像协议、镇静患者所需的支持的递送和工作人员支持的递送。这些参数可以提供工作流程相关信息。这可以允许利用个体处理的定时元素自适应地调节预定义过程以定制工作流程。

在步骤230(即，步骤c))中，例如为远程或附近的操作者和/或决策控制软件提供至少一个定时。

现在参考图4中的流程图，这示出了用于唤醒管理的方法300，特别是如上面在图2中所解释的。该方法可以被理解为强调上述唤醒系统100的操作。然而，还将理解，图4中解释的方法步骤不一定与如上面关于图2描述的唤醒系统的架构相关联。更具体地，下面描述的方法可以被理解为本身的教导。

在步骤310中，访问唤醒流程。唤醒流程可以包括如上面在图1和3中所描述的定时预测和工作流程估计。

在步骤320中，生成用于镇静患者和/或一个或多个设备的触发信号以基于唤醒流程中的至少一个估计的定时执行动作。触发信号可以被发送到显示器和/或用于控制一个或多个设备执行动作的控制器。

如上面参考图2所解释的，触发信号可以包括以下中的一个或多个：针对患者接收镇静药物或唤醒药物的注射的触发信号、用于控制移动式患者支撑体进入或离开膛的触发信号、用于缩回可缩回膛壁或用于缩回可缩回围栏的触发信号、用于控制沉浸式视听系统的内容的触发信号、以及用于控制一个或多个支撑设备以允许镇静患者从移动式患者支撑体站立的触发信号。

换句话说，所提出的方法可以触发信号以供患者接收镇静剂量、进入膛、离开膛、缩回移动式患者支撑体的额外膛壁/围栏、控制患者娱乐系统的内容和/或允许患者从患者支撑体站立。以这种方式，在时间上优化工作流程，但也具有优化的患者体验和最小化的风险。通过移动式患者支撑体和/或患者娱乐系统的额外膛壁/围栏可以最小化患者的任何不受控制的动作的风险，使得即使在没有直接或在短时间段内可用的工作人员的情况下，也存在较小的风险或没有风险。这还可以允许减少膛时间，因为患者可以被移出膛而不管镇静(由于额外的膛壁/围栏和/或患者娱乐系统)。

还应该理解，除非明确地相反指示，在本文所要求保护的包括多于一个步骤或动作的任何方法中，方法的步骤或动作的顺序不必限于叙述该方法的步骤或动作的顺序。

本文定义和使用的所有定义应当被理解为高于字典定义、通过引用并入的文献中的定义和/或定义术语的普通含义。

除非明确指出相反情况，否则本说明书和权利要求书中使用的词语“一”和“一个”应当被理解为表示“至少一个”。

本说明书和权利要求书中使用的短语“和/或”应当被理解为表示如此结合的元件中的“任一个或两个”，即，在某些情况下结合存在而在其他情况下分离存在的元件。用“和/或”列出的多个元件应当以相同的方式进行解释，即，如此结合的元件中的“一个或多个”元件。除了用“和/或”分句具体标识的元件之外，还可能任选地存在其他元件，无论是与具体标识的那些元件相关还是不相关都可以。

本文在说明书和权利要求书中使用的“或”应当被理解为具有与上文所定义的“和/或”相同的含义。例如，在分隔列表中的项目时，“或”或“和/或”应当被解读为包含性的，即，包含至少一个，但也包含多个元件或元件列表的多于一个的元件以及(任选的)额外的未列出的项目。仅清楚地指示为相反的术语，诸如“仅一个”或“确切地一个”，或者，当在权利要求中使用时，“由...组成”，将指包括多个元素或元素列表中的确切地一个元素。通常，如本文使用的术语“或”仅当前面有排他性术语(例如“任一个”，“其中之一”，“仅一个”，或者“确切地一个”)时才应解释为指示排他性备选(即，“一个或另一个但是并非两个”)。

本文在说明书和权利要求书中使用的引用一个或多个元件的列表的短语“至少一个”应当被理解为表示选自元件列表中的元件中的任何一个或多个元件中的至少一个元件，但不一定包括元件列表中具体列出的每个元件中的至少一个元件，并且不排除元件列表中元件的任何组合。该定义还允许除了在短语“至少一个”所指的元件列表中具体标识的元件之外的任选存在的元件，无论是与具体标识的那些元件相关还是不相关都可以。

在权利要求以及前面的说明书中，所有的过渡短语，例如“包括”、“包含”、“承载”、“具有”、“含有”、“涉及”、“持有”、“包括有”等应当理解为是开放性的，即，意指包括但不限于。仅仅过渡短语“由……构成”和“基本上由……构成”才应当分别是封闭的或半封闭的过渡短语。

在本发明的另一示例性实施例中，提供了一种计算机程序或计算机程序单元，其特征在于，其适于在适当的系统上运行根据前述实施例中的一个实施例的方法的方法步骤。

因此，计算机程序单元可以被存储在计算机单元中，该计算机程序单元也可以是本发明的实施例的部分。该计算单元可以适于执行或引起对上述方法的步骤的执行。此外，该计算单元可以适于操作上述装置的部件。该计算单元能够适于自动操作和/或运行用户的命令。计算机程序可以被加载到数据处理器的工作存储器中。因此，可以装备数据处理器来执行本发明的方法。

本发明的该示例性实施例覆盖从一开始就使用本发明的计算机程序，以及借助于将现有程序更新转换为使用本发明的程序的计算机程序这两者。

另外，计算机程序单元可能能够提供所有必要步骤以完成如上所述的方法的示例性实施例的流程。

根据本发明的另外的示例性实施例，提出了一种计算机可读介质，例如，CD-ROM，其中，该计算机可读介质具有被存储于所述计算机可读介质上的计算机程序单元，所述计算机程序单元由前面的章节所描述。

计算机程序可以被存储和/或分布在合适的介质上，例如，与其他硬件一起或作为其他硬件的部分而供应的光学存储介质或固态介质，但是也可以以其他形式分布，例如，经由互联网或其他有线或无线的电信系统进行分布。

然而，计算机程序也可以存在于网络(如万维网)上，并且能够从这样的网络被下载到数据处理器的工作存储器中。根据本发明的另外的示例性实施例，提供了用于使计算机程序单元可用于下载的介质，所述计算机程序单元被布置为执行根据本发明的前述实施例之一的方法。

虽然本文已经描述和说明了若干发明实施例，但是本领域普通技术人员将容易想到用于执行功能和/或获得结果和/或本文描述的优点中的一个或多个优点的各种其他单元和/或结构。这样的变化和/或修改中的每个变化和/或修改都被认为是在本文描述的发明实施例的范围内。更一般地，本领域技术人员将容易理解，本文描述的所有参数、尺寸、材料和配置均旨在是示例性的，并且实际参数、尺寸、材料和/或配置将取决于一个或多个使用本发明教导的具体应用。本领域技术人员将认识到或者能够使用不超过常规的实验手段来确定本文描述的具体发明实施例的许多等同物。因此，应当理解，前述实施例仅作为示例呈现，并且在权利要求及其等同物的范围内，本发明的实施例可以以不同于具体描述和要求保护的方式来实践。本公开内容的发明实施例涉及本文描述的每个单独的特征、系统、物品、材料、套件和/或方法。另外，如果这样的特征、系统、物品、材料、套件和/或方法并不相互矛盾，则两个或更多个这样的特征、系统、物品、材料、套件和/或方法的任何组合能够被包括在本公开内容的发明范围内。

Claims (15)

1.一种用于在成像过程中评估镇静患者的唤醒流程的装置(10)，包括：

-输入单元(12)；

-处理单元(14)；以及

-输出单元(16)；

其中，所述输入单元被配置为接收患者简档数据和镇静数据，所述镇静数据包括关于所述镇静患者的镇静状态的信息；

其中，所述处理单元被配置为将数据驱动模型应用于所述患者简档数据和所述镇静患者的镇静数据，以估计所述镇静患者的所述唤醒流程中的至少一个定时，其中，所述数据驱动模型已经在从一个或多个患者的历史数据获得的训练数据集上被训练；

其中，所述处理单元被配置为基于所述至少一个估计的定时来确定以下参数中的一项或多项：

-所述成像过程中的工作流程步骤的序列；以及

-成像协议；并且

其中，所述输出单元被配置为提供所述至少一个估计的定时和至少一个确定的参数。

2.根据权利要求1所述的装置，

其中，所述处理单元还被配置为基于所述至少一个估计的定时来确定以下参数中的一项或多项：

-对所述镇静患者所需的支持的递送；以及

-对工作人员支持的递送。

3.根据权利要求1或2所述的装置，

其中，所述镇静数据还包括用于所述镇静患者的镇静药物和/或镇静剂量。

4.根据前述权利要求中的任一项所述的装置，

其中，所述训练数据集是从所述镇静患者的历史数据和/或从多个其他患者的历史数据获得的。

5.根据前述权利要求中的任一项所述的装置，

其中，所述唤醒流程中的所述至少一个定时包括以下各项中的一项或多项：

-唤醒时间；

-施用药物的时间；

-膛离开时间；以及

-站立时间。

6.根据前述权利要求中的任一项所述的装置，

其中，所述输入单元还被配置为接收指示所述镇静患者的镇静状态的实时测量数据；

其中，所述处理单元被配置为根据所述镇静患者的镇静水平连续地调节所述至少一个估计的定时和所述至少一个确定的参数。

7.一种唤醒管理系统(100)，包括：

-根据前述权利要求中的任一项所述的装置(10)；以及

-控制器(20)，其被配置为生成针对所述镇静患者和/或一个或多个设备的触发信号，以在所述唤醒流程中基于所述至少一个估计的定时和所述至少一个确定的参数来执行动作。

8.根据权利要求7所述的唤醒管理系统，

其中，所述一个或多个设备包括：

-移动式患者支撑体(120)，其用于将患者转移到医学成像系统和从医学成像系统转移患者；

其中，所述移动式患者支撑体包括安全设备(130)，所述安全设备用于防止所述镇静患者在运送期间从所述移动式患者支撑体跌落。

9.根据权利要求8所述的唤醒管理系统，

其中，所述安全设备包括：

-可缩回膛壁，其能够被附接到所述移动式患者支撑体，其中，所述可缩回膛壁被布置为在运送期间包围所述镇静患者；或者

-可缩回围栏，其能够被附接到所述移动式患者支撑体，其中，所述可缩回围栏围绕所述移动式患者支撑体被布置。

10.根据权利要求8或9所述的唤醒管理系统，

其中，所述移动式患者支撑体包括：

-沉浸式视听系统，其用于向所述镇静患者提供交互式视听环境。

11.根据权利要求7至10中的任一项所述的唤醒管理系统，

其中，所述控制器被配置为基于关于成像系统的状态的信息来生成所述触发信号。

12.根据权利要求7至11中的任一项所述的唤醒管理系统，

其中，触发信号包括以下各项中的至少一项：

-针对所述患者接收对镇静药物或唤醒药物的注射的触发信号；

-用于控制所述移动式患者支撑体进入或离开膛的触发信号；

-用于缩回所述可缩回膛壁或用于缩回所述可缩回围栏的触发信号；

-用于控制所述沉浸式视听系统的内容的触发信号；以及

-用于控制一个或多个支撑设备以允许所述镇静患者从所述移动式患者支撑体站立的触发信号。

13.根据前述权利要求中的任一项所述的唤醒管理系统，还包括：

-显示器，其被配置为显示针对唤醒的当前约束和/或针对所述唤醒流程的预测数据。

14.一种在成像过程中评估镇静患者的唤醒流程的方法，包括：

a)接收(210)所述镇静患者的患者简档数据和包括所述镇静患者的镇静状态的镇静数据；

b)将数据驱动模型应用(220)于所述患者简档数据和所述镇静患者的镇静数据，以估计所述镇静患者的所述唤醒流程中的至少一个定时，其中，所述数据驱动模型已经在从一个或多个患者的历史数据获得的训练数据集上被训练；

其中，所述处理单元被配置为基于所述至少一个估计的定时来确定以下参数中的一项或多项：

-所述成像过程中的工作流程步骤的序列；以及

-成像协议；并且

c)提供(230)所述至少一个估计的定时和至少一个确定的参数。

15.一种包括指令的计算机程序单元，当所述程序由处理器运行时，所述指令使所述处理器执行根据权利要求14所述的方法的步骤。

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