CN117256202A

CN117256202A - 改进x射线管的灯丝故障预测的系统和方法

Info

Publication number: CN117256202A
Application number: CN202280031037.3A
Authority: CN
Inventors: S·P·P·普龙克; J·H·M·科斯特; T·Z·德梅韦兹; H·P·施普龙
Original assignee: Koninklijke Philips NV
Current assignee: Koninklijke Philips NV
Priority date: 2021-04-28
Filing date: 2022-04-21
Publication date: 2023-12-19
Also published as: JP2024518042A; EP4331325A1; WO2022229005A1; US20240206044A1

Abstract

一种非暂时性计算机可读介质(26)存储有指令，该指令可由至少一个电子处理器(20)执行，以执行监测医疗设备(1)(尤其是X射线管)的部件(10)的方法(100)。该方法包括：从医疗设备中检索关于该部件的信息；从检索到的信息中得出指示该部件的一部分(尤其是灯丝)的磨损情况的磨损度量；以及响应于该磨损度量满足预定手动调整禁止标准，输出指示该医疗设备的该部件正接近其剩余使用寿命(RUL)的终点以及任选地指示不应对该部件执行手动校准的警报(30)。

Description

改进X射线管的灯丝故障预测的系统和方法

技术领域

以下内容总体上涉及医疗成像技术、X射线成像技术、X射线管技术、X射线管维护技术以及相关技术。

背景技术

X射线管是任何医疗X射线成像机的昂贵部件，且X射线管的使用寿命有限，从几年到十年或更长，这取决于安装的具体因素，例如X射线成像机的使用有多么强烈。每个X射线管也有各自的性能特点。因此，通常执行X射线管的监测和维护。在初次安装新的X射线管时，测量X射线管的特性。这些特性通常包括管电压、灯丝电流和管电流之间的关系，且在可行的情况下包括其他参数，如栅压(grid voltage)，这取决于管的配置。初始特性测量导致生成用于新的X射线管的X射线管校准数据。例如，Koninklijke Philips N.V.(荷兰，埃因霍温)生产的一些X射线成像机将X射线管校准数据存储为X射线管调整表。

在这种初始X射线管校准之后，偶尔执行手动校准(在本文中也被称为手动调整)，例如，按照固定的计划表(比如每两年一次)或当X射线成像设备的操作员认为可能有用时。执行手动调整是为了调整初始校准数据，以适应X射线管特性随时间的变化(主要是由于灯丝磨损造成的)。每当X射线管的灯丝以高的(例如，运作的)灯丝电流运行时，灯丝被加热，这导致灯丝材料的蒸发。随着时间的推移，这使灯丝的直径变细，因此随着时间的推移增加灯丝的电阻，使得需要较低的灯丝电流(在给定的管电压和(在适用的情况下)栅压下)来实现相同量的灯丝加热和由此引起的管电流。这有时被称为灯丝磨损。在两次手动校准之间，保持校正因数(C因数)，以应对灯丝电阻的逐渐变化。C因数在手动校准时被重置为1。在该C因数的基础上，保留了被称为实际C因数的附加因数，其最初与C因数相等并随着其衰减而衰减，但在手动校准时不被重置为1。然而，在手动校准后，灯丝的电阻可能已发生变化，从而导致实际C因数中发生相应的变化。实际C因数随着灯丝的磨损而减小。

X射线管监测和维护的另一个常见方面是提供X射线管的剩余使用寿命(RUL)(或等同于故障时间预测)的自动估计。这种估计可以简单地基于X射线管的使用小时数。然而，灯丝磨损不仅仅取决于管使用小时数，例如，以更高的灯丝电流运行X射线管会加速灯丝磨损。因此，在一些X射线成像机的监测中，采用更先进的预测模型，比如基于历史X射线管性能信息的RUL的人工智能(AI)模型。现代X射线成像机已被计算机化，且通常保持关键运行参数和运行历史的机器日志，其通常包括关于X射线管电压、灯丝电流和管电流的信息以及其他数据。因此，可以从机器日志中挖掘待输入到AI模型中的数据，以生成RUL估计值。在常见的情形中，当RUL落在一定阈值(如大约一周或两周)下方时，故障时间估计值被显示在远程监测工程师的工作站上和/或X射线成像机的控制台上。这样的预测有利地允许X射线成像机的操作员提前规划更换X射线管，在理想情况下是在低使用率的时间间隔内或在一些其他计划的机器停机期间。

RUL估计值的准确性是有益的。如果RUL估计值错误地过长，那么X射线管可能在其可被更换之前就发生故障。在这种情况下，X射线成像机无法使用，直到更换发生故障的X射线管。这可能造成严重的不良后果，其中最明显的是患者成像时间的延迟或取消，以及医疗机构的由此引起的经济损失。X射线管故障还会对X射线成像机的辅助部件产生电应力和/或损坏，从而使维护工作变得更加复杂和昂贵。另一方面，错误地过短的RUL估计值可导致过早地更换X射线管，这会导致额外的成本。

以下内容公开了克服这些问题和其他问题的一些改进。

发明内容

在本文公开的一些实施例中，一种非暂时性计算机可读介质存储有指令，该指令可由至少一个电子处理器执行，以执行监测医疗设备的部件的方法。该方法包括：从医疗设备中检索关于该部件的信息；从检索到的信息中得出指示该部件的一部分的磨损情况的磨损度量；以及响应于该磨损度量满足预定手动调整禁止标准，输出指示医疗设备的该部件正接近其剩余使用寿命(RUL)的终点的警报。

在本文公开的一些实施例中，一种装置包括X射线成像设备，该X射线成像设备包括具有灯丝的X射线管。至少一个电子处理器被编程以：从医疗成像设备中检索关于X射线管的X射线管信息；从检索到的X射线管信息得出指示X射线管的灯丝的磨损情况的磨损度量；以及响应于该磨损度量满足预定手动调整禁止标准，输出指示X射线管正接近其RUL的终点的警报。

在本文公开的一些实施例中，一种监测医疗成像设备的X射线管的方法包括：从医疗成像设备中检索关于X射线管的X射线管信息并将其提供给电子处理器；使用电子处理器，从检索到的X射线管信息中得出指示X射线管的灯丝的磨损情况的磨损度量，并确定该磨损度量是否满足预定手动调整禁止标准；以及响应于该磨损度量满足预定手动调整禁止标准，在远程监测工作站的显示设备上输出指示X射线管(10)正接近其剩余使用寿命RUL的终点的警报。

一个优点在于仅在适当的时候执行手动校准以优化X射线管的使用寿命。

另一个优点在于为X射线管提供更准确的RUL估计值。

另一个优点在于预测X射线管的故障时间，以确定X射线设备的最佳维修时间，从而减少X射线设备的停机时间。

另一个优点在于减少被延迟或取消的X射线检查。

另一个优点在于，基于准确地确定X射线管的预测故障日期，减少了医疗机构的经济损失。

给出的实施例可不提供、提供一个、提供两个、提供更多个或提供全部上述优点，和/或提供本领域普通技术人员在阅读和理解本公开后将变得明显的其他优点。

附图说明

本公开可以采取各种部件和由部件形成的布置以及各种步骤和由步骤形成的布局的形式。附图仅是为了例示说明优选实施例的目的，不应被理解为限制本公开。

图1示意性地示出了根据本公开的X射线成像设备。

图2示意性示出了使用图1的X射线成像设备的X射线设备监测方法。

具体实施方式

可提供对由X射线成像系统(如诊断性计算机断层(CT)扫描仪)和专用成像系统(如心血管成像系统(如C形臂成像系统))和采用X射线成像的图像引导治疗系统形成的机群的远程监测。这项服务的一个组成部分可包括接收上传的机器日志数据，并基于这些数据运行各种故障预测模型。这样允许在部件故障发生前提出主动维护建议，从而降低机器停机和多次现场服务呼叫的成本。

具体而言，可提供X射线管故障的预测模型。X射线管在其需要被更换之前通常被使用大约6至12年，然而，使用寿命在很大程度上取决于运行频率。管故障的主要模式是灯丝烧毁，这是由于灯丝在高温下运行以产生X射线束时，灯丝材料会随着时间的推移而逐渐蒸发。故障预测(或等同于剩余使用寿命，即，RUL)模型被应用于运行日期(即，预测日期)d_p，且其输出估计的故障日期d_ef。当差值d_ef-d_p小于管故障警报阈值(通常大约为一周或两周)时，会发出指示估计的故障日期d_ef的警报。在理想情况下，当该警报发出时，X射线系统的操作员可与供应商或其他维护服务提供商协调，以安排方便的时间更换X射线管。安排的时间可以是低使用率的时段(如下班后)，或者在X射线系统的一些其他计划的维护期间。此外，更换的X射线管可以在一定的前导时间内订购，这样可以减少或消除加急供应和运输的额外成本。

X射线管的故障预测可采用RUL的人工智能(AI)模型，其被根据关于在类似地设置的X射线成像系统中的X射线管寿命的历史数据进行训练。AI模型可消耗从X射线成像系统的机器日志中提取的相关信息作为输入，例如管安装日期和关于灯丝磨损的信息，例如灯丝在高电流下已被驱动的累计时间和所使用的具体管电流，以及其他相关的管运行信息，例如管电压和管电流。一般来说，经过适当训练的AI模型可提供相当准确的故障时间预测。

然而，本文认识到，手动校准(如手动调整)会加速灯丝磨损，从而导致X射线管故障预测模型高估了X射线管的RUL。如前所述，过早执行手动校准可导致在X射线管仍具有可接受的RUL量时过早更换X射线管，而过晚执行手动校准则可导致X射线管比预期更快地发生故障。如前所述，手动校准(如手动调整)可按计划表进行，但也可由X射线系统的操作员以计划外的方式进行。具体地，当X射线管接近使用寿命的终点时，在其运行特性中会开始出现漂移。这时，X射线系统的操作员可执行手动调整，以校正观察到的漂移，旨在延长X射线管的RUL。手动调整会更新调整表或其他X射线管校准数据，以适应X射线管特性的变化(主要是由于灯丝磨损造成的)。通常，灯丝磨损会去除灯丝材料，从而增加灯丝电阻，使得(在给定的管电压下)需要较低的灯丝电流来实现相同的管电流。然而，在手动调整期间，灯丝电阻有可能降低，例如，由于灯丝材料的再结晶。

然而，手动调整包含以较高的管电压和灯丝电流值驱动X射线管并测量管电流。

认识到这一问题后，以下内容公开了提供一种警报，以通知X射线系统的操作员和/或远程监测工程师(RME)在X射线管接近寿命终点时不执行手动调整。该警报可响应于管故障预测模型预测出低于阈值时间T的到估计故障的间隔长度d_ef-d_p而生成，该阈值时间被考虑为大约一个或两个月。有利的是，这样利用了现有的管故障预测模型，以便还生成“不准手动调整”警报。

替代性地，在本文公开的一些实施例中，可以使用不同于故障时间预测模型的预测模型来量化累积的灯丝磨损，但该预测模型也会消耗与X射线管的运行相关的机器日志数据。汇编的历史数据可被用于构建作为使用情况的函数的灯丝磨损的经验模型。当灯丝磨损超过阈值T时，发出“不准手动调整”警报。

在本文公开的其他实施例中，“不准手动调整”警报是基于针对初始调整表或其他X射线管校准数据进行的灯丝电流调整而发出的。灯丝电流调整是基于测量到的管电流进行的标准调整(例如通过手动调整)，且当灯丝电流调整的量度(即，绝对值)在阈值T之外时，这种方法利用这一可用信息来发出“不准手动调整”警报。

在结合使用X射线管故障预测模型(无论该模型是否被用于触发“不准手动调整”警报)时，“不准手动调整”警报尤其有用，因为它解决了在面对接近管的寿命终点时执行的手动调整时管故障预测的不可靠性问题。

参照图1，示出了例示性医疗设备1。例如，医疗设备1可以是计算机断层扫描(CT)成像设备(如图所示)，或C形臂成像设备(例如有时被用于心脏成像)或采用X射线成像的图像引导治疗(IGT)系统、荧光镜、数字放射成像(DR)设备，或其他利用X射线成像的成像设备(以下简称为“X射线设备”或其变体)。更一般而言，医疗设备1可以是具有可对其执行手动校准以优化部件的剩余使用寿命(RUL)的部件的任何医疗设备，例如直线加速器(LINAC)。如图1所示，X射线设备1可包括X射线管10，其在图1中通过部分移除CT扫描仪10的壳体来示出，且在图1的左上方被示意性地示出具有阴极12和阳极14。阴极12包括灯丝15，当被灯丝电流I_f加热时，灯丝15发射电子，电子会被阴极12和阳极14之间产生的管电压V_t吸引到阳极14，阳极14(在一些示例中，旋转阳极，其围绕轴13旋转以散发热量)包括目标区域，电子e^-撞击到目标区域上，从而产生X射线，X射线形成在图像获取期间使用的X射线束。电子e^-流形成X射线管10的管电流I_t。由X射线管10产生的X射线束的强度通常以高度非线性的方式取决于各种运行参数，如所提及的管电压V_t、管电流和灯丝电流I_f。示意性地示出的X射线管10是简化的表示--X射线成像设备中使用的现代商用X射线管通常包括附加的部件，例如栅格，其几何形状和电偏压可被用于控制X射线束的形状、聚焦、强度或其他特性，且这些部件可引入附加的X射线管性能变量，例如栅压。

X射线检测器16被配置成检测X射线辐射。如图1所示，检测器16通常包括检测器阵列。检测器16还与电子处理设备18(如工作站计算机或更一般的计算机)电子通信。电子处理设备18处理由X射线设备1经由阴极12和阳极14产生的X射线辐射生成的图像。例示性的CT扫描仪1采用断层扫描成像，其中X射线管10和检测器16围绕成像受试者一起旋转，以获取受试者的三维(3D)图像。在其他类型的X射线成像设备中，这些部件可以固定在适当位置，而不是围绕成像受试者旋转，因此提供了二维(2D)图像。在C形臂配置中，X射线管10和检测器16可被移动到患者周围的不同有利位置(被称为“视图”)，以(例如)提供具有临床意义的心脏视图，或在IGT中提供介入过程的所选的视图。在一些实施例中，电子处理设备18还可以充当X射线设备1的设备控制器。在其他实施例中，电子处理设备18还可以充当X射线设备1的远程监测工作站。

电子处理设备18还可包括一个服务器计算机或多个服务器计算机，例如，相互连接以形成服务器集群、云计算资源等，以执行更复杂的计算任务。例如，在常见的配置中，本地电子处理设备充当控制器，用于控制成像设备1执行图像获取，且还记录机器日志数据；而服务器通过医院网络和/或互联网连接，以便偶尔接收机器日志数据的更新。服务器对上传的机器日志数据进行分析，例如应用预测故障模型来预测X射线管10何时会发生故障。此外，在本文公开的实施例中，服务器执行预测分析，以确定何时应给操作员发出警报以停止执行X射线管10的手动校准。工作站18包括典型的部件，如电子处理器20(如微处理器)、至少一个用户输入设备(如鼠标、键盘、轨迹球和/或类似设备)22和显示设备24(如LCD显示器、等离子显示器、阴极射线管显示器和/或类似设备)。在一些实施例中，显示设备24可以是工作站18的单独部件，或者可包括两个或更多个显示设备。

电子处理器20与一个或多个非暂时性存储介质26操作性地连接。通过非限制性的说明性示例的方式，非暂时性存储介质26可包括磁盘、RAID或其他磁存储介质；固态驱动器、闪存驱动器、电子可擦除只读存储器(EEROM)或其他电子存储器；光盘或其他光存储装置；其各种组合；或诸如此类中的一种或多种；并且可以是例如网络存储装置、工作站18的内部硬盘驱动器、其各种组合或诸如此类。应理解的是，本文提到的任何非暂时性介质26应被广义地理解为包括单个介质或相同或不同类型的多个介质。同样，电子处理器20可被实现为单个电子处理器，或者可被实现为两个或更多个电子处理器。非暂时性存储介质26存储有可由至少一个电子处理器20执行的指令。这些指令包括生成用于在显示设备24上显示的图形用户界面(GUI)28的可视化表示的指令。

如上所述，装置10被配置成执行监测医疗设备的部件的方法或过程100。尽管在本文中描述的医疗设备是X射线设备1，部件是X射线管10，但方法100可适用于任何合适的医疗设备的任何合适的部件，对于该部件，手动校准会减少部件的剩余使用寿命(RUL)。作为另一示例，LINAC通常包括射束发生部件，其中使用高电压来产生一束加速的亚原子粒子或离子，且校准该射束发生部件会减少该射束发生部件的RUL。非暂时性存储介质26存储有指令，该指令可由至少一个电子处理器20读取和执行，以执行所公开的操作，包括执行监测方法或过程100。在一些示例中，方法100可以至少部分地通过云处理来执行。

参照图2，监测方法100的实例的说明性实施例被示意性地示为流程图。在操作102处，从医疗设备(即，X射线设备1)检索关于部件(即，X射线管10)的信息。电子处理设备18可通过检测器16检索到X射线信息。在操作104处，从检索到的X射线管信息中得出指示X射线管10的灯丝15的磨损情况的磨损度量。在操作106处，电子处理设备18被配置成确定该磨损度量是否满足预定手动调整禁止标准(其可被存储在非暂时性计算机可读介质26中)。

在一些示例性实施例中，方法100可包括任选的操作108，其中可以基于检索到的X射线管信息来预测X射线管10的故障时间，并确定预测的故障时间是否小于预定管更换警报阈值时间(其可被存储在非暂时性计算机可读介质26中)，该预定管更换警报阈值时间是可以输出指示X射线管正接近其RUL的终点并且应被更换的警报30的时间段。如箭头109所示，在一些此类实施例中，预测的故障时间可以是操作104的输入，并被用于估计灯丝磨损。

操作102至106可以以多种方式执行。在一个示例性实施例中，磨损度量包括来自操作108的X射线管10的预测的故障时间，并且预定手动调整禁止标准包括X射线管10的预测的故障时间小于预定手动调整禁止阈值时间(其可被存储在非暂时性计算机可读介质26中)，该预定手动调整禁止阈值时间可以是用于发出“不准手动调整”警报的预定手动调整禁止标准可得到满足的时间段。例如，预定手动调整禁止阈值时间大于预定管更换警报阈值时间。

在另一个示例性实施例中，检索到的X射线管信息包括存储在机器日志11中的X射线管10的X射线管数据，并且磨损度量是从该信息中得出的。例如，机器日志11可存储X射线管电流、管电压、灯丝电流以及(任选地)在成像设备1执行的每个成像时间期间使用的X射线管10的其他运行参数(例如栅压)。然后，操作104应用在至少一个电子处理器20中实施的人工智能(AI)模型34。AI模型34可以根据用于类似地设置的X射线管的历史机器日志数据进行训练，以基于由于成像时间的累积导致的灯丝磨损的累积来估计磨损度量。在另一个示例性实施例中，X射线管校准数据包括指示X射线管10的灯丝15的电阻的数据，且磨损度量是从指示X射线管10的灯丝15的电阻的数据中得出的。

在另一个示例实施例中，X射线管校准数据包括用于X射线管调整表32的校正因数(例如，实际C因数，在由Koninklijke Philips NV生产的一些成像设备的情况下)(其可被存储在非暂时性计算机可读介质26中)，而磨损度量包括实际C因数。这可以是合适的磨损度量，因为校正主要是为了校正灯丝磨损而操作。在一些示例中，如由KoninklijkePhilips NV生产的一些X射线成像设备，X射线管调整表32包括静态调整表和动态调整表。静态调整表量化了在管电压和灯丝电流的不同设定值下的管电流。动态调整表规定了比如灯丝加热和冷却时间之类的动态参数。在这些实施例中，C因数是对调整表32中的静态调整表的校正，且如前所述，实际C因数最初等于C因数并随其衰减而衰减，但在手动校准时实际C因数不被重置为1。实际C因数的较小量度对应于针对原始的静态调整表的较大校正(也就是说，没有通过任何后续手动校准实现的修正)，从而指示较大的灯丝磨损。

在操作110处，可输出警报30，其指示不应执行X射线管10的手动校准过程。在一些示例中，手动校准可以是手动启动的校准(即，由技术人员或维修工程师启动)。例如，这种手动校准可包括运行X射线管10校准程序，在不同的灯丝电流I_f和管电压V_t下操作X射线管10，并测量每个灯丝电流-管电压对的管电流I_t。在一些实施例中，警报30可通过电子处理设备18的显示设备24显示在GUI 28上(然而，可以输出任何合适的警报30，例如，通过电子处理设备18的扬声器(未示出)输出音频警报)。在一个示例性实施例中，当执行操作108并预测出故障时间时，则可在显示设备24上输出预测的故障时间。

另外，如果预测故障模型108输出的X射线管的预测的故障时间在一定阈值内(例如，在一周或两周内)，则在操作112中输出故障时间预测结果(或等同于RUL预测结果)。应理解的是，故障时间预测112与由操作110输出的“不准手动校准”警报30是分开的且不同。故障时间预测112通知操作员X射线管10预计将发生故障的预计时间。相比之下，由操作110输出的“不准手动校准”警报30通知操作员不应再执行手动校准。在典型情形中，在早于首先给出估计的故障时间112的时间(例如，大约一个或两个月)由操作110首先输出“不准手动校准”警报30，估计的故障时间112通常是在X射线管故障的预测时间在大约一周或两周内时发出的。

在本文公开的一些实施例中，可使用与X射线管10的运行相关的机器日志数据对累积的灯丝磨损进行量化。汇编的历史数据可被用于构建作为使用情况的函数的灯丝15的磨损的经验模型。当灯丝磨损超过阈值T(其可被存储在非暂时性计算机可读介质26中)时，将发出“不准手动调整”警报30。

在本文公开的其他实施例中，“不准手动调整”警报30可基于针对初始调度表32进行的灯丝电流调整来发出。灯丝电流调整是基于测量到的管电流I_t进行的标准调整，且当灯丝电流调整的量度(即，绝对值)在阈值T(其可被存储在非暂时性计算机可读介质26中)之外时，这种方法利用这一可用信息来发出“不准手动调整”警报30。(由于灯丝电阻因磨损而增大，灯丝电流调整通常是向下的，因此灯丝电流调整可被视为负值)。

在一些实施例中，在执行警报输出操作110之前，可以执行任选的操作114(即，可以执行更早的手动调整操作)。在操作114处，可以执行X射线管10的至少一次手动校准，其中X射线管10的每次被执行的手动校准用于更新调整表32中存储的参数。响应于用户对X射线设备1的手动调整输入，电子处理设备18执行X射线管10的每次被执行的手动校准。

在一些实施例中，可将确定的RUL、警报30和/或X射线管10的故障时间输入到服务实体，其维护包括说明性X射线设备1的X射线设备机群。作为说明性示例，服务实体可以例如是X射线设备1的供应商，或者在大型医疗系统的情况中，服务实体可以是医疗系统的全系统放射科。在一个示例中，这些数据可被输入到设备或机群管理系统(以及来自该机群中其他X射线设备的类似数据)，这帮助医疗设施对部件故障进行规划和预算。为此，在显示设备24的GUI 28上显示连接该设备或机群管理系统与电子处理设备18的接口。机群管理系统收集并分析来自X射线设备1以及该机群中的其他X射线设备的RUL信息。例如，对来自该机群的RUL信息的分析可包括在GUI 28上显示的该机群的每周(或每个其他时间单位)预期X射线管故障数量图。用户可以与显示的界面交互，以将数据提供给该设备或机群管理系统，以便做出关于更换X射线管10的决定。还可以为其他外部方(如帮助规划维护计划表和部件可用性的服务机构、提供或更新任何风险分担合同的服务机构等)提供类似的界面。

已参照优选实施例描述了本公开。其他人在阅读和理解前面的详细描述后，可以进行修改和变更。意思是示例性实施例应被解释为包括所有此类修改和变更，因为它们落在所附的权利要求或其等同方案的范围内。

Claims

1.一种非暂时性计算机可读介质(26)，其存储有指令，所述指令能够由至少一个电子处理器(20)执行，以执行监测医疗设备(1)的部件(10)的方法(100)，所述方法包括：

从所述医疗设备中检索关于所述部件的信息；

从检索到的所述信息中得出指示所述部件的一部分的磨损情况的磨损度量；以及

响应于所述磨损度量满足预定手动调整禁止标准，输出指示所述医疗设备的所述部件正接近其剩余使用寿命(RUL)的终点的警报(30)。

2.根据权利要求1所述的非暂时性计算机可读介质(26)，其中，所述警报(30)指示不应执行所述部件(10)的手动校准。

3.根据权利要求2所述的非暂时性计算机可读介质(26)，其中，所述医疗设备(1)是医疗成像设备，所述部件(10)是所述医疗成像设备的X射线管，且所述方法(100)包括：

从所述医疗成像设备中检索关于所述X射线管的X射线管信息；

从检索到的所述X射线管信息中得出指示所述X射线管的灯丝(15)的磨损情况的磨损度量；以及

响应于所述磨损度量满足所述预定手动调整禁止标准，输出指示不应执行所述X射线管的手动校准的所述警报(30)。

4.根据权利要求3所述的非暂时性计算机可读介质(26)，其中，所述方法(100)还包括：

基于检索到的所述X射线管信息，预测所述X射线管(10)的故障时间；以及

响应于预测的所述故障时间小于预定管更换警报阈值时间，输出所述X射线管的预测的所述故障时间。

5.根据权利要求4所述的非暂时性计算机可读介质(26)，其中：

所述磨损度量包括所述X射线管(10)的预测的所述故障时间；以及

所述预定手动调整禁止标准包括所述X射线管的预测的所述故障时间小于预定手动调整禁止阈值时间。

6.根据权利要求5所述的非暂时性计算机可读介质(26)，其中，所述预定手动调整禁止阈值时间大于所述预定管更换警报阈值时间。

7.根据权利要求3和4中的任一项所述的非暂时性计算机可读介质(26)，其中：

检索到的所述X射线管信息包括通过所述X射线管(10)的手动校准生成的X射线管校准数据；以及

所述磨损度量是从所述X射线管校准数据中得出的。

8.根据权利要求7所述的非暂时性计算机可读介质(26)，其中：

所述X射线管校准数据包括用于所述X射线管的校正因数(实际C因数)；以及

所述磨损度量包括所述实际C因数。

9.根据权利要求7所述的非暂时性计算机可读介质(26)，其中：

所述X射线管校准数据包括指示所述X射线管(10)的所述灯丝(15)的电阻的数据；以及

所述磨损度量是从指示所述X射线管的所述灯丝的电阻的所述数据中得出的。

10.根据权利要求1至9中的任一项所述的非暂时性计算机可读介质(26)，其中，输出所述警报(30)包括：

在远程监测工作站(18)的显示设备(24)上输出所述警报。

11.根据权利要求10所述的非暂时性计算机可读介质(26)，其中，所述远程监测工作站(18)接收来自包括所述医疗设备(1)的医疗设备机群的警报，并且所述方法(100)还包括：

在所述显示设备(24)上提供的图形用户界面(GUI)(28)上呈现来自所述医疗设备机群的所述警报的表示。

12.一种装置，包括：

X射线成像设备(1)，其包括具有灯丝(15)的X射线管(10)；

至少一个电子处理器(20)，其被编程以：

响应于所述磨损度量满足预定手动调整禁止标准，输出所述X射线管正接近其剩余使用寿命(RUL)的终点的警报(30)。

13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述警报(30)指示不应执行所述部件(10)的手动校准。

14.根据权利要求12所述的装置，其中，所述至少一个电子处理器(20)被进一步编程以：

15.根据权利要求12和13中的任一项所述的装置，其中：

所述磨损度量是从所述X射线管校准数据中得出的。

16.一种监测医疗成像设备(1)的X射线管(10)的方法(100)，所述方法包括：

从所述医疗成像设备中检索关于所述X射线管的X射线管信息并将其提供给电子处理器(20)；

使用所述电子处理器，从检索到的所述X射线管信息中得出指示所述X射线管的灯丝(15)的磨损情况的磨损度量，并确定所述磨损度量是否满足预定手动调整禁止标准；以及

响应于所述磨损度量满足所述预定手动调整禁止标准，在远程监测工作站(18)的显示设备(24)上输出指示所述X射线管(10)正接近其剩余使用寿命(RUL)的终点的警报(30)。

17.根据权利要求16所述的方法(100)，其中，所述警报(30)指示不应执行所述X射线管(10)的手动校准。

18.根据权利要求16所述的方法(100)，其中，所述方法还包括：

使用所述电子处理器(20)，基于检索到的所述X射线管信息预测所述X射线管的故障时间，并确定预测的所述故障时间是否小于预定管更换警报阈值时间；以及

响应于预测的所述故障时间小于所述管更换警报阈值时间，在所述远程监测工作站(18)的所述显示设备(24)上输出所述X射线管(10)的预测的所述故障时间。

19.根据权利要求18所述的方法(100)，其中：

所述磨损度量包括所述X射线管(10)的预测的所述故障时间，以及

所述预定手动调整禁止标准包括所述X射线管的预测的所述故障时间小于所述预定手动调整禁止阈值时间。

20.根据权利要求16和17中的任一项所述的方法(100)，其中：

所述磨损度量是从所述X射线管校准数据中得出的。

21.根据权利要求20所述的方法(100)，其中：

所述X射线管校准数据包括所述X射线管的校正因数(实际C因数)；以及

所述磨损度量包括所述C因数。

22.根据权利要求20所述的方法(100)，其中：

所述磨损度量是从指示所述X射线管的所述灯丝的电阻的数据中得出的。

23.根据权利要求16至22中的任一项所述的方法(100)，其中，所述方法还包括：

在输出指示不应执行所述X射线管(10)的手动校准的所述警报(30)之前，执行所述X射线管的至少一次手动校准，其中所述X射线管的每次被执行的手动校准用于从所述X射线管的所述灯丝(15)蒸发材料。

24.根据权利要求23所述的方法(100)，其中，所述X射线管(10)的每次被执行的手动校准由所述电子处理器(20)响应于用户输入给所述医疗设备(1)的手动调整输入来执行。

25.根据权利要求16至24中的任一项所述的方法(100)，其中，输出所述警报(30)包括：

在所述显示设备(24)上提供图形用户界面(GUI)(28)；以及

通过所述GUI将所述RUL和所述警报(30)中的至少一个传输给外部供应商。