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Die Erfindung betrifft ein Modul zum Einsatz in einer Magnetresonanzvorrichtung, ein System, und ein Verfahren zur Vorhersage eines möglichen Ausfalls eines Moduls.
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Die Magnetresonanztomographie (MRT; engl. Magnetic Resonance Imaging, MRI) ist eine bekannte Technik zum Erzeugen von Abbildungen eines Körperinneren eines Patienten. Dazu werden in einer Magnetresonanzvorrichtung typischerweise einem statischen Grundmagnetfeld schnell geschaltete Gradientenpulse überlagert. Ferner werden von einer Sendespule hochfrequente Anregungssignale in den Patienten eingestrahlt, infolgedessen Magnetresonanzsignale ausgelöst werden. Die Magnetresonanzsignale werden von Magnetresonanzspulen empfangen.
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Um Magnetresonanzsignale mit einem hohen Signal-zu-RauschVerhältnis aufzunehmen, sollten die empfangenden Magnetresonanzspulen möglichst nahe an den Körper des Patienten gebracht werden. Dazu eigenen sich als Magnetresonanzspulen insbesondere Lokalspulen und/oder Oberflächenspulen, die am Körper platziert werden. Um der Kontur des Körpers möglichst gut folgen zu können, werden oftmals biegsame Magnetresonanzspulen eingesetzt, welche flexibel angepasst werden können.
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Ein Ausfall durch einen Defekt einer Magnetresonanzspulen oder auch anderer Einheiten der Magnetresonanzvorrichtung kann den Betrieb der Magnetresonanzvorrichtung erheblich stören. Als Aufgabe der vorliegenden Erfindung kann insbesondere angesehen werden, solche Störungen möglichst zu vermeiden.
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Die Aufgabe wird durch die Merkmale der unabhängigen Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind in den abhängigen Ansprüchen beschrieben.
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Demnach wird ein Modul zum Einsatz in einer Magnetresonanzvorrichtung vorgeschlagen. Dabei umfasst das Modul zumindest einen Sensor, der ausgebildet ist, Werte zumindest eines Modulparameter des Moduls zu erfassen. Der Modulparameter, insbesondere dessen erfasste Werte, ist geeignet, um anhand dessen einen möglichen Ausfall des Moduls vorherzusagen.
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Vorzugsweise umfasst das Modul eine Schnittstelle, die ausgebildet ist, die erfassten Werte des Modulparameter an eine Auswerteeinheit zu übermitteln, um auf Basis der erfassten Werte einen möglichen Ausfall des Moduls vorherzusagen.
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Vorzugsweise ist der zumindest eine Sensor MR-kompatibel, insbesondere unmagnetisch.
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Durch eine Vorhersage eines möglichen Ausfalls kann ein sich anbahnender Ausfall frühzeitig erkannt und geeignete Maßnahmen eingeleitet werden. Beispielsweise kann dadurch Tausch des Moduls durchgeführt werden, bevor es tatsächlich zu einem Ausfall des Moduls kommt.
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Das Modul kann insbesondere eine biegsame Magnetresonanzspule, ein Kabel und/oder eine Kühlleitung umfassen. Das Kabel kann insbesondere ein biegsames Kabel sein. Gerade biegsame Magnetresonanzspule und/oder ein biegsames Kabel sind durch die mechanischen Belastungen, die darauf einwirken, besonders von einem Defekt gefährdet. Die biegsame Magnetresonanzspule kann insbesondere eine biegsame Lokalspule und/oder Oberflächenspulen sein. Vorteilhafterweise kann anhand der erfassten Modulparameter des biegsamen Kabels frühzeitig ein möglicher Kabelbruch vorhergesagt werden.
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Das biegsame Kabel kann beispielsweise an einer rigiden Magnetresonanzspule angebracht sein. Eine rigide Magnetresonanzspule kann beispielsweise eine Knie- oder Handgelenksspule.
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Das Kabel kann insbesondere auch ein Zuleitungskabel einer Gradientenspule sein. Durch die hohen Gradientenströme in hohen magnetischen Feldern kommt es oft zu starken Vibrationen. Somit sind diese Kabel einer besonderen Beanspruchung ausgesetzt, so dass eine Vorhersage eines möglichen Ausfalls hier besonders vorteilhaft ist.
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Es werden vorzugsweise Kühlleitungen (z.B. innerhalb einer Magnetresonanzvorrichtung, zwischen einer Magnetresonanzvorrichtung und einem Geräteschrank und/oder innerhalb des Geräteschranks) überwacht.
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Vorzugsweise beschreibt der zumindest eine Modulparameter eine Biegung und/oder eine Temperatur, die auf das Modul einwirken.
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Neben mechanischen Belastungen können auch thermische Belastungen auftreten, die zu einem Ausfall des Moduls führen können. Daher ist es vorteilhaft auch solche zu erfassen.
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Vorzugsweise umfasst der zumindest eine Sensor zumindest einen Biegesensor, eine Photodiode, insbesondere eine Infrarot-Photodiode (IR-Photodiode), einen Lichtwellenleiter, einen Temperatursensor, einen Rauchsensor, einen Durchflussmengensensor und/oder einen Luftfeuchtigkeitssensor.
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Biegesensoren sind besonders geeignet, um Modulparameter zu erfassen, die eine Biegung beschreiben, die auf das Modul einwirkt. Temperatursensoren sind besonders geeignet Modulparameter zu erfassen, die eine Temperatur beschreiben, die auf das Modul einwirkt.
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Vorzugsweise sind der zumindest eine Biegesensor und/oder der zumindest eine Temperatursensor in das Modul eingebettet. Beispielsweise ist der zumindest eine Biegesensor in einen flächige und/oder deckenförmige Lage, insbesondere ein Schaummaterial, einer biegsamen Magnetresonanzspule eingebettet.
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Ferner können der zumindest eine Biegesensor und/oder der zumindest eine Temperatursensor in ein Isoliermaterial eines biegsamen Kabels eingebettet sein.
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Vorzugsweise werden Biegesensoren in Leitungen verbaut, welche häufigen Änderungen in der Biegung ausgesetzt sind, wie z.B. Lautsprecher-, oder EKG-Kabeln.
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Darüber können verbaute Biegesensoren zudem Informationen über die Patientenausdehnung liefern, was beispielsweise eine genauere SAR-Berechnung oder die gezielte Anwahl von Spulenelementen oder auf den Patienten adaptierte Messprotokolle und somit eine verbesserte Bildrekonstruktion ermöglicht.
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Der Temperatursensor kann vorteilhafterweise in einem Hallsensoren integriert sein. Vorzugsweise ist der Temperatursensor ausgebildet, den Energieeintrag und/oder Wärmeeintrag in das Modul zu erfassen, insbesondere über einen längeren Zeitraum hinweg aufzuzeichnen.
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Bevorzugt umfasst der zumindest eine Sensor eine Kombination aus zumindest einer Photodiode, insbesondere einer IR-Photodiode, und zumindest einen Lichtwellenleiter. Beispielsweise ist die zumindest eine Photodiode und der zumindest eine Lichtwellenleiter so in das Modul eingebaut, dass bei Biegung des Moduls auch der Lichtwellenleiter gekrümmt wird. Vorzugsweise ist die Photodiode ausgebildet, eine Intensität eines durch den Lichtwellenleiter durchgeleiteten Lichts an einer definierten Austrittsstelle des Lichtwellenleiter zu messen. Beispielsweise wird an einem Ende des Lichtwellenleiters eine lichtemittierende Diode (LED) angeordnet, die Licht in den Lichtwellenleiter einkoppelt, und an dem anderen Ende des Lichtwellenleiters wird eine Photodiode angeordnet, die an das an diesem Ende austretende Licht misst.
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Je stärker der Lichtwellenleiter gekrümmt wird, desto stärker tritt durch den Lichtwellenleiter durchgeleitetes Licht an Krümmungsstellen aus dem Lichtwellenleiter aus. Durch Krümmung des Lichtwellenleiters wird somit die Intensität eines durch den Lichtwellenleiter durchgeleiteten Lichts geschwächt, die an der definierten Austrittsstelle des Lichtwellenleiters, insbesondere an einem Ende des Lichtwellenleiters, austritt. Die durch die Photodiode erfasste Intensität des Lichts ist somit ein Maß für die Krümmung des Moduls.
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Diese Ausgestaltung ermöglicht insbesondere, dass Durchbiegung des Moduls an einzelnen Punkten vernachlässigt werden kann und stattdessen die Gesamtdeformation des Moduls erfasst wird. Ferner kann eine Photodiode mit einfacher Elektronik betrieben werden, und eine Auswertung auf Basis der Lichtintensität wäre zudem einfach. Insbesondere bei Verwendung einer IR-Photodiode wäre ein Betrieb auch mit Wärmedecken möglich, da IR-Strahlung teilweise durch Wärmedecken transmittiert und damit die IR-Photodiode auch das durch die Wärmedecke gestreute Licht detektieren würde.
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Mit Hilfe eines Biegesensors, eines Temperatursensors, eines Durchflussmengensensors und/oder eines Luftfeuchtigkeitssensors kann vorzugsweise der Zustand einer Kühlleitung beobachtet werden.
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Ferner wird ein System vorgeschlagen, das ein vorab beschriebenes Modul, eine Auswerteeinheit und eine Übertragungseinheit zur Übertragung erfasster Werte des zumindest einen Modulparameters an die Auswerteeinheit umfasst. Dabei ist die Auswerteeinheit ausgebildet, anhand des zumindest einen Modulparameters einen möglichen Ausfall des Moduls vorherzusagen.
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Die Auswerteeinheit umfasst vorzugsweise einen, insbesondere elektronischen, Speicher und/oder eine, insbesondere programmierbare, Recheneinheit. Die Recheneinheit umfasst vorzugsweise zumindest einen Prozessor.
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Vorzugsweise ist die Auswerteeinheit ausgebildet, Werte von Modulparametern von Modulen verschiedener Magnetresonanzvorrichtungen zu empfangen. Insbesondere ist die Auswerteeinheit Teil eines zentralen Servers. Vorzugsweise senden verschiedene Module die Werte ihrer Modulparameter an diesen Server, so dass die Auswerteeinheit auf eine große Datenbasis zurückgreifen kann. Vorzugsweise sind dadurch sogenannte Big-Data-Analysen möglich. Vorzugsweise ist die Auswerteeinheit ausgebildet, die Werte der Modulparameter mit weiteren Daten zu verknüpfen, um noch genauere und/oder zuverlässigere Vorhersagen tätigen zu können.
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Eine weitere Ausführungsform des Systems sieht vor, dass das das System zusätzliche Sensoren außerhalb des zumindest einen Moduls zur Erfassung des zumindest einen Modulparameters umfasst. Beispielsweise sind an der Magnetresonanzvorrichtung eine oder mehrere Kameras angebracht, die eine Verformung des Moduls erfassen können.
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Beispielsweise sind an der Oberfläche des Moduls Lichtwellenleiter angeordnet. Ferner umfasst das Modul hier Lichtquellen, insbesondere lichtemittierende Dioden (LED), die Licht in die Lichtwellenleiter einkoppeln. Lichtanteile, die aus den Lichtwellenleiter wieder auskoppeln, können durch außerhalb des Moduls angeordnete Kameras erfasst werden. Daraus kann auf die Biegung des Moduls geschlossen werden.
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Ferner wird ein Verfahren zur Vorhersage eines möglichen Ausfalls eines vorangehend beschriebenen Moduls vorgeschlagen.
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Die Vorteile des vorgeschlagenen Verfahrens zur Vorhersage eines möglichen Ausfalls entsprechen im Wesentlichen den Vorteilen des Moduls bzw. des Systems, welche vorab im Detail ausgeführt sind. Hierbei erwähnte Merkmale, Vorteile oder alternative Ausführungsformen können ebenso auch auf die anderen beanspruchten Gegenstände übertragen werden und umgekehrt.
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Mit anderen Worten können die gegenständlichen Ansprüche auch mit den Merkmalen, die in Zusammenhang mit einem Verfahren beschrieben oder beansprucht sind, weitergebildet sein. Die entsprechenden funktionalen Merkmale des Verfahrens werden dabei durch entsprechende gegenständliche Einheiten ausgebildet.
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Das Verfahren zur Vorhersage eines möglichen Ausfalls eines Moduls umfasst ein Erfassen von Werten zumindest eines Modulparameter des Moduls durch zumindest einen Sensor des Moduls, eine Analyse der Werte des zumindest einen Modulparameters durch eine Auswerteeinheit und eine Ausgabe einer Vorhersagewertes eines möglichen Ausfalls des Moduls.
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Die erfassten Werte können beispielsweise elektrische Werte sein, insbesondere elektrische Widerstandswerte, elektrische Stromwerte und/oder elektrische Spannungswerte.
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Auf Basis des ausgegeben Vorhersagewertes können beispielsweise Wartungsmaßnahmen und/oder Serviceeinsätze geplant werden.
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Der zumindest eines Modulparameter kann insbesondere per Datenfernübertragung zu einer Auswerteeinheit übertragen werden. Die Auswerteeinheit kann also entfernt von der Magnetresonanzvorrichtung betrieben werden, mit der das Modul betrieben wird.
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Die Ausgabe kann insbesondere auf einer Ausgabeeinheit erfolgen, auf die z.B. der Betreiber und/oder Hersteller der Magnetresonanzvorrichtung Zugriff hat. So kann der Betreiber und/oder der Hersteller die Verfügbarkeit und/oder einen notwendigen Austausch des Moduls planen.
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Vorzugsweise wird jedem erfassten Wert des zumindest einen Modulparameters eine Zeit zugeordnet, d.h. die Werte werden mit einem Zeitstempel versehen.
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Beispielsweise werden erfassten elektrischen Werte die Zeitpunkte der Erfassung zugeordnet. Daraus kann insbesondere ein zeitlicher Verlauf der elektrischen Werte abgeleitet werden. Aus dem zeitlichen Verlauf kann beispielsweise ein Verschleiß des Moduls, z.B. eines biegsamen Kabels, erkannt werden.
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Vorzugweise wird die Analyse durch Anwendung eines Modells und/oder einer trainierten Funktion auf Eingabedaten durchgeführt, wobei die Eingabedaten auf den zumindest einen Modulparameter basieren.
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Vorzugsweise wurde die trainierte Funktion, insbesondere ausschließlich, auf erfasste Modulparameter und Ausfall-Zeitpunkte defekter Module trainiert. Es können die in der Vergangenheit angefallenen Daten verwendet werden, um die Funktion zu trainieren.
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Vorzugsweise basiert die die trainierte Funktion auf einem neuronalen Netz, insbesondere einem LSTM (long short-term memory)- oder GRU (gated recurrent unit)-Netz.
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Vorzugsweise ist das Modell und/oder die trainierten Funktion abhängig ist von einer Anzahl von Verbindungsvorgängen des Moduls mit anderen Teilen einer Magnetresonanzvorrichtung und/oder einer, insbesondere kumulierten, Dauer zumindest einer Biegung des Moduls und/oder eines, insbesondere durchschnittlichen, Grades der Biegung des Moduls und/oder einer zeitlichen Veränderung eines, insbesondere durchschnittlichen, Grades der Biegung des Moduls und/oder eines Zeitpunkts einer Inbetriebnahme des Moduls und/oder einer Betriebszeit des Moduls.
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Die besagten Verbindungsvorgänge des Moduls mit anderen Teilen einer Magnetresonanzvorrichtung kann beispielsweise Steckvorgänge einer Magnetresonanzspule umfassen. Diese können einen Anhaltpunkt für den Verschleiß der Magnetresonanzspule bieten.
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Auch die Dauer und/oder der Grad der Durchbiegung stellen weitere mögliche Maße für die Belastung des Moduls dar. Der Zeitpunkt der Inbetriebnahme des Moduls, woraus insbesondere das Alter des Moduls abgeleitet werden kann, und die Betriebszeit bieten weitere Anhaltpunkte für den Verschleiß des Moduls.
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Ferner wird ein Computerprogrammprodukt vorgeschlagen, das ein Programm umfasst und direkt in einen Speicher einer programmierbaren Recheneinheit der Auswerteeinheit ladbar ist und Programmmittel, z.B. Bibliotheken und Hilfsfunktionen, aufweist, um ein erfindungsgemäßes Verfahren auszuführen, wenn das Computerprogrammprodukt in der Recheneinheit ausgeführt wird. Das Computerprogrammprogrammprodukt kann dabei eine Software mit einen Quellcode, der noch kompiliert und gebunden oder der nur interpretiert werden muss, oder einen ausführbaren Softwarecode umfassen, der zur Ausführung nur noch in die Recheneinheit zu laden ist. Durch das Computerprogrammprodukt kann das erfindungsgemäße Verfahren schnell, identisch wiederholbar und robust ausgeführt werden. Das Computerprogrammprodukt ist so konfiguriert, dass es mittels der Recheneinheit die erfindungsgemäßen Verfahrensschritte ausführen kann. Die Recheneinheit weist vorteilhafterweise jeweils die Voraussetzungen wie beispielsweise einen entsprechenden Arbeitsspeicher, eine entsprechende Grafikkarte oder eine entsprechende Logikeinheit auf, so dass die jeweiligen Verfahrensschritte effizient ausgeführt werden können.
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Das Computerprogrammprodukt ist beispielsweise auf einem computerlesbaren Medium gespeichert oder auf einem Netzwerk oder Server hinterlegt, von wo es in den Prozessor einer lokalen Recheneinheit geladen werden kann. Weiterhin können Steuerinformationen des Computerprogrammprodukts auf einem elektronisch lesbaren Datenträger gespeichert sein. Beispiele für elektronische lesbare Datenträger sind eine DVD, ein Magnetband oder einen USB-Stick, auf welchem elektronisch lesbare Steuerinformationen, insbesondere Software, gespeichert ist.
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Wenn diese Steuerinformationen von dem Datenträger gelesen und in eine Systemsteuereinheit der Magnetresonanzvorrichtung gespeichert werden, können alle erfindungsgemäßen Ausführungsformen der vorab beschriebenen Verfahren durchgeführt werden. So kann die Erfindung auch von dem besagten computerlesbaren Medium und/oder dem besagten elektronisch lesbaren Datenträger ausgehen.
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Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus den im Folgenden beschriebenen Ausführungsbeispielen sowie anhand der Zeichnungen. Einander entsprechende Teile sind in allen Figuren mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
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Es zeigen:
- 1 eine Magnetresonanzvorrichtung in einer schematischen Darstellung,
- 2 eine Magnetresonanzspule und ein Kabel als Module zum Einsatz in einer Magnetresonanzvorrichtung,
- 3 eine Blockdarstellung eines Verfahrens zur Vorhersage eines möglichen Ausfalls eines Moduls,
- 4 eine Übersicht einer möglichen LSTM-Netzarchitektur zur Vorhersage eines möglichen Ausfalls eines Moduls.
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In 1 ist eine Magnetresonanzvorrichtung 10 schematisch dargestellt. Die Magnetresonanzvorrichtung 10 umfasst eine Magneteinheit 11, die einen Hauptmagneten 12 zu einem Erzeugen eines starken und insbesondere zeitlich konstanten Hauptmagnetfelds aufweist. Zudem umfasst die Magnetresonanzvorrichtung 10 einen Patientenaufnahmebereich 14 zu einer Aufnahme eines Patienten 15. Der Patientenaufnahmebereich 14 im vorliegenden Ausführungsbeispiel ist zylinderförmig ausgebildet und in einer Umfangsrichtung von der Magneteinheit 11 zylinderförmig umgeben. Grundsätzlich ist jedoch eine davon abweichende Ausbildung des Patientenaufnahmebereichs 14 jederzeit denkbar. Der Patient 15 kann mittels einer Patientenlagerungsvorrichtung 16 der Magnetresonanzvorrichtung 10 in den Patientenaufnahmebereich 14 geschoben werden. Die Patientenlagerungsvorrichtung 16 weist hierzu einen innerhalb des Patientenaufnahmebereichs 14 bewegbar ausgestalteten Patiententisch 17 auf.
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Die Magneteinheit 11 weist weiterhin eine Gradientenspuleneinheit 18 zu einer Erzeugung von Magnetfeldgradienten auf, die für eine Ortskodierung während einer Bildgebung verwendet werden. Die Gradientenspuleneinheit 18 wird mittels einer Gradientensteuereinheit 19 der Magnetresonanzvorrichtung 10 gesteuert. Die Magneteinheit 11 umfasst weiterhin eine Hochfrequenzantenneneinheit 20, welche im vorliegenden Ausführungsbeispiel als fest in die Magnetresonanzvorrichtung 10 integrierte Körperspule ausgebildet ist. Die Hochfrequenzantenneneinheit 20 ist zu einer Anregung von Atomkernen, die sich in dem von dem Hauptmagneten 12 erzeugten Hauptmagnetfeld 13 einstellt, ausgelegt. Die Hochfrequenzantenneneinheit 20 wird von einer Hochfrequenzantennensteuereinheit 21 der Magnetresonanzvorrichtung 10 gesteuert und strahlt hochfrequente Magnetresonanzsequenzen in einen Untersuchungsraum ein, der im Wesentlichen von einem Patientenaufnahmebereich 14 der Magnetresonanzvorrichtung 10 gebildet ist. Die Hochfrequenzantenneneinheit 20 ist weiterhin zum Empfang von Magnetresonanzsignalen ausgebildet.
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Zu einer Steuerung des Hauptmagneten 12, der Gradientensteuereinheit 19 und zur Steuerung der Hochfrequenzantennensteuereinheit 21 weist die Magnetresonanzvorrichtung 10 eine Systemsteuereinheit 22 auf. Die Systemsteuereinheit 22 steuert zentral die Magnetresonanzvorrichtung 10, wie beispielsweise das Durchführen einer vorbestimmten bildgebenden Gradientenechosequenz. Zudem umfasst die Systemsteuereinheit 22 eine nicht näher dargestellte Auswerteeinheit zu einer Auswertung von medizinischen Bilddaten, die während der Magnetresonanzuntersuchung erfasst werden. Des Weiteren umfasst die Magnetresonanzvorrichtung 10 eine Benutzerschnittstelle 23, die mit der Systemsteuereinheit 22 verbunden ist. Steuerinformationen wie beispielsweise Bildgebungsparameter, sowie rekonstruierte Magnetresonanzbilder können auf einer Anzeigeeinheit 24, beispielsweise auf zumindest einem Monitor, der Benutzerschnittstelle 23 für ein medizinisches Bedienpersonal angezeigt werden. Weiterhin weist die Benutzerschnittstelle 23 eine Eingabeeinheit 25 auf, mittels der Informationen und/oder Parameter während eines Messvorgangs von dem medizinischen Bedienpersonal eingegeben werden können.
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Die Magnetresonanzvorrichtung 10 ist über ein biegsames Kabel 102 mit einer biegsamen Magnetresonanzspule 100 verbunden. Das biegsame Kabel 102 und die biegsame Magnetresonanzspule 100 sind beispielhafte Module zum Einsatz in der Magnetresonanzvorrichtung 10. Die Magnetresonanzspule 100 umfasst einen Sensor 101 der ausgebildet ist, Werte zumindest eines Modulparameters der Magnetresonanzspule 100 zu erfassen, wobei der Modulparameter geeignet ist, um anhand dessen einen möglichen Ausfall der Magnetresonanzspule 100 vorherzusagen.
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Die erfassten Werte können über eine Übertragungseinheit, insbesondere per Datenfernübertragung, an eine Auswerteinheit 200 übertragen werden. Die Auswerteeinheit ist ausgebildet, anhand des zumindest einen Modulparameters einen möglichen Ausfall des Moduls vorherzusagen.
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Vorzugsweise ist die Auswerteeinheit 200 ausgebildet, Werte von Modulparametern von Modulen verschiedener Magnetresonanzvorrichtungen zu empfangen (hier nicht dargestellt).
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An der Magnetresonanzvorrichtung 10 ist ein zusätzlicher Sensor 103 außerhalb der biegsamen Magnetresonanzspule 100 angeordnet. Dieser Sensor 103, beispielsweise eine Kamera, ist auch geeignet zumindest einen Modulparameters, wie etwa die Biegung, zu erfassen.
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In 2 sind beispielhaft als Module zum Einsatz in einer Magnetresonanzvorrichtung eine biegsame Magnetresonanzspule 101 und ein biegsames Kabel 102 dargestellt. Sowohl die biegsame Magnetresonanzspule 101 als auch das biegsame Kabel 102 umfassen mehrere Biegesensoren 102, die ausgebildet sind, eine Biegung der biegsamen Magnetresonanzspule 101 und des biegsamen Kabels 102 zu erfassen. Der Modulparameter beschreibt hier also eine Biegung, die auf die biegsame Magnetresonanzspule 101 einwirkt.
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Es ist denkbar, dass der Modulparameter auch andere Eigenschaften beschreibt, wie z.B. eine Temperatur, die auf die biegsame Magnetresonanzspule 101 einwirkt. In diesem Fall umfasst das Modul vorteilhafterweise einen Temperatursensor.
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In 3 ist ein Verfahren zur Vorhersage eines möglichen Ausfalls eines Moduls, wie etwa der biegsamen Magnetresonanzspule oder des biegsamen Kabels 102, schematisch dargestellt. In S10 erfolgt ein Erfassen von Werten zumindest eines Modulparameters des Moduls durch zumindest einen Sensor des Moduls. In S20 erfolgt eine Analyse des zumindest einen Modulparameters durch eine Auswerteeinheit. In S30 erfolgt eine Ausgabe einer Vorhersagewertes eines möglichen Ausfalls des Moduls.
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Die Analyse in S20 wird beispielsweise durch Anwendung eines Modells und/oder einer trainierten Funktion auf Eingabedaten durchgeführt, wobei die Eingabedaten auf den zumindest einen Modulparameter basieren.
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Vorzugsweise basiert zumindest ein Parameter der trainierten Funktion auf einem Vergleich mit Modulparametern, die für andere Module erfasst wurden. Beispielsweise werden Modulparameter für eine Vielzahl an Magnetresonanzspulen 100 erfasst, die auch an verschiedenen Magnetresonanzvorrichtungen betrieben werden können.
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Die trainierte Funktion kann insbesondere auf erfasste Modulparameter und Ausfall-Zeitpunkte defekter Module trainiert werden.
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Dabei kann ein neuronales Netz zum Einsatz kommen, insbesondere ein LSTM (long short-term memory)- oder GRU (gated recurrent unit)-Netz. 4 zeigt exemplarisch eine Übersicht einer möglichen LSTM-Netzarchitektur für eine beliebige Anzahl an Features. Die Eingabedatenhaben dabei folgende Anordnung: input_shape=(sequence_length, nb-features).
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Es wird abschließend noch einmal darauf hingewiesen, dass es sich bei den vorhergehend detailliert beschriebenen Verfahren sowie bei den dargestellten Modulen und der Magnetresonanzvorrichtung lediglich um Ausführungsbeispiele handelt, welche vom Fachmann in verschiedenster Weise modifiziert werden können, ohne den Bereich der Erfindung zu verlassen. Weiterhin schließt die Verwendung der unbestimmten Artikel „ein“ bzw. „eine“ nicht aus, dass die betreffenden Merkmale auch mehrfach vorhanden sein können. Ebenso schließt der Begriff „Einheit“ nicht aus, dass die betreffenden Komponenten aus mehreren zusammenwirkenden Teil-Komponenten bestehen, die gegebenenfalls auch räumlich verteilt sein können.
