JP2024518042A - Ｘ線管のフィラメントの故障予測を向上させるシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

非一時的コンピュータ可読媒体２６は、医療デバイス１の構成要素１０、特にＸ線管を監視する方法１００を実行するために、少なくとも１つの電子プロセッサ２０によって実行可能な命令を格納する。この方法は、医療デバイスから、構成要素に関する情報を取得するステップと、取得された情報から、構成要素の一部分、特にフィラメントの摩耗を示す摩耗指標を導出するステップと、摩耗指標が、所定の手動調整禁止基準を満たすことに応答して、医療デバイスの構成要素が、構成要素の残存耐用期間（ＲＵＬ）の終わりに近づいていること、及び任意選択で、構成要素の手動校正を実行すべきではないことを示す、警報３０を出力するステップとを有する。

Description

[0001] 以下は、概ね、医用画像化技術、Ｘ線画像化技術、Ｘ線管技術、Ｘ線管保守技術、及び関連技術に関する。

[0002] Ｘ線管は、あらゆる医用Ｘ線画像化装置の高価な構成要素であり、Ｘ線管の耐用年数は、Ｘ線画像化装置がどれほど集中的に使用されているかなど、装置固有の要因に応じて、数年から１０年以上までが限度である。各Ｘ線管にも、個々の性能特性がある。したがって、Ｘ線管の監視及び保守が実行されるのが一般的である。新しいＸ線管を最初に取り付けた時に、Ｘ線管の特性が測定される。こうした特性には、典型的には、管電圧と、フィラメント電流と、管電流との関係が含まれ、場合によっては、管の構成に応じて、グリッド電圧などの他のパラメータも含まれる。初期特性の測定により、新しいＸ線管のＸ線管校正データが生成される。例えば、Ｋｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ．（オランダ、アイントホーフェン）が生産する一部のＸ線画像化装置は、Ｘ線管校正データをＸ線管適合テーブルとして格納する。

[0003] この初期のＸ線管校正の後、手動校正（本明細書では手動適合とも呼ぶ）が、例えば固定スケジュール（２年ごとなど）で、又はＸ線画像化デバイスの操作者が、手動校正が有用であると考えるときに、実行されることがある。手動適合は、主にフィラメントの摩耗によるＸ線管の特性の経時的な変化に対して、初期校正データを調整するために実行される。Ｘ線管のフィラメントは、大きい（例えば、作動状態の）フィラメント電流で動作するたびに加熱され、フィラメント材料の蒸発を引き起こす。これにより、時間の経過と共にフィラメントの直径が細くなり、したがって、時間の経過と共にフィラメントの抵抗値が増加するため、同じ量のフィラメント加熱、及びその結果としての管電流を実現させるためには、（所与の管電圧、及び該当する場合は所与のグリッド電圧で）フィラメント電流をより小さくする必要がある。これは、フィラメントの摩耗と呼ばれることがある。フィラメント抵抗値が徐々に変化するのに対処するために、２回の手動校正間で、補正係数（Ｃ係数）が維持される。Ｃ係数は、手動校正時に１にリセットされる。実際のＣ係数と呼ばれるさらなる係数は、このＣ係数に基づいて、最初はＣ係数と等しい値で維持され、その後減衰するが、手動校正時に１にリセットされない。しかし、手動校正後、フィラメントの抵抗値は変化し、それに対応した実際のＣ係数の変化を引き起こす。実際のＣ係数は、フィラメントの摩耗につれて小さくなる。

[0004] Ｘ線管の監視及び保守の別の一般的な態様は、Ｘ線管の残存耐用期間（ＲＵＬ）の自動推定、又は同じことであるが、故障寿命の予測を、提供することである。この推定値は、単に、Ｘ線管の使用時間に基づくことができる。しかし、フィラメントの摩耗は、管球の使用時間だけで決まるものではない。例えば、より大きいフィラメント電流でＸ線管を動作させると、フィラメントの摩耗が加速されるであろう。したがって、一部のＸ線画像化装置の監視では、過去のＸ線管の性能情報に基づいたＲＵＬの人工知能（ＡＩ）モデリングなど、より高度な予測モデルが使用されている。最新のＸ線画像化装置は、コンピュータ化されており、通常、データの中でもとりわけ、Ｘ線管電圧、フィラメント電流、及び管電流に関する情報が含まれる、主要な動作パラメータの稼働記録及び動作履歴を、維持していることが多い。したがって、稼働記録をマイニングし、データをＡＩモデリングに入力して、ＲＵＬの推定値を生成することができる。一般的なシナリオでは、ＲＵＬが、ある閾値（例えば、１週間から２週間程度）を下回ると、故障寿命の推定値が、遠隔監視する技師のワークステーション、及び／又はＸ線画像化装置の制御コンソール上に表示される。かかる予測により、Ｘ線画像化装置の操作者が、理想的には使用率が低い時間帯、又は他の何らかの計画された装置停止時間における、Ｘ線管の交換を事前に計画できるので有益である。

[0005] 高精度のＲＵＬ推定は、有益である。誤って、ＲＵＬの推定が長くなる場合は、Ｘ線管が交換され得る前に故障する可能性がある。この場合、故障したＸ線管が交換されるまで、Ｘ線画像化装置は使用できなくなる。最も注目すべきことに、これが、患者の画像化の場の遅延又は中止、及びその結果生じる医療機関の経済的損失を含む、深刻な悪影響をもたらす可能性がある。Ｘ線管の故障により、Ｘ線画像化装置の付随する構成要素に電気的ストレス及び／又は損傷が生じる可能性もあり、保守がより複雑になり、コストが高くなる。一方、誤って、ＲＵＬの推定が短くなると、Ｘ線管の交換が早すぎ、追加コストが生じる可能性がある。

[0006] 以下では、これらの課題及び他の課題を克服する、特定の諸改善について開示する。

[0007] 本明細書で開示されるいくつかの実施形態では、非一時的コンピュータ可読媒体は、医療デバイスの構成要素を監視する方法を実行するために、少なくとも１つの電子プロセッサによって実行可能な命令を格納する。この方法は、医療デバイスから、構成要素に関する情報を取得するステップと、取得された情報から、構成要素の一部分の摩耗を示す摩耗指標を導出するステップと、摩耗指標が、所定の手動調整禁止基準を満たすことに応答して、医療デバイスの構成要素が、構成要素の残存耐用期間（ＲＵＬ）の終わりに近づいていることを示す、警報を出力するステップとを有する。

[0008] 本明細書で開示されるいくつかの実施形態では、装置は、フィラメントを備えるＸ線管を具備する、Ｘ線画像化デバイスを備える。少なくとも１つの電子プロセッサは、医用画像化デバイスから、Ｘ線管に関するＸ線管情報を取得し、取得されたＸ線管情報から、Ｘ線管のフィラメントの磨耗を示す磨耗指標を導出し、且つ摩耗指標が、所定の手動調整禁止基準を満たすことに応答して、Ｘ線管が、Ｘ線管のＲＵＬの終わりに近づいていることを示す、警報を出力するようプログラムされる。

[0009] 本明細書で開示されるいくつかの実施形態では、医用画像化デバイスのＸ線管を監視する方法は、医用画像化デバイスから、電子プロセッサへ、Ｘ線管に関するＸ線管情報を取得するステップと、電子プロセッサを使用して、取得されたＸ線管情報から、Ｘ線管のフィラメントの磨耗を示す磨耗指標を導出するステップ、及び摩耗指標が、所定の手動調整禁止基準を満たすかどうかを判定するステップと、摩耗指標が、所定の手動調整禁止基準を満たすことに応答して、遠隔監視ワークステーションの表示デバイス上に、Ｘ線管（１０）が、Ｘ線管の残存耐用期間ＲＵＬの終わりに近づいていることを示す、警報を出力するステップとを有する。

[0010] １つの利点は、適切な場合にだけ手動校正を実行し、Ｘ線管の寿命を最適化することにある。

[0011] 別の利点は、Ｘ線管について、より正確なＲＵＬ推定値を提供することにある。

[0012] 別の利点は、Ｘ線管の故障時間を予測して、Ｘ線デバイスの最適なサービス時間を判定し、それによりＸ線デバイスの停止時間を短くすることにある。

[0013] 別の利点は、Ｘ線検査の遅延又は中止を減らすことにある。

[0014] 別の利点は、Ｘ線管の予測される故障日の正確な判定に基づいて、医療機関の経済的損失を低減することにある。

[0015] 提示される実施形態は、前述の利点のうちの幾つか若しくはそのすべてを提供し、且つ／又は本開示を読んで理解すると当業者には明らかとなるであろう他の利点を提供する。

[0016] 本開示は、様々な構成要素及び構成要素のアレンジメント、並びに様々なステップ及びステップのアレンジメントの形式をなす。図面は、好ましい実施形態を例示することのみを目的としており、本開示を限定するものと解釈されるべきではない。

[0017] 本開示によるＸ線画像化デバイスを、概略的に示す図である。 [0018] 図１のＸ線画像化デバイスを使用した、Ｘ線デバイス監視方法を概略的に示す図である。

[0019] 診断用コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナ、心血管画像化システム（例えば、Ｃアーム画像化システム）などの特殊な画像化システム、及びＸ線画像化を使用する画像誘導治療システムなど、Ｘ線画像化システムの群（ｆｌｅｅｔ）の遠隔監視を提供することができる。このサービスの構成要素には、稼働記録データのアップロードを受信すること、及びそのデータに対する様々な故障予測モデルを実行することが含まれ得る。これにより、構成要素が故障する前に、予防的な保守を推奨できるため、装置の停止時間及び複数回の現場サービスコールのコストを削減することができる。

[0020] 具体的には、Ｘ線管の故障の予測モデリングを提供することができる。Ｘ線管は通常、交換が必要になるまでに、約６～１２年間使用される。ただし、耐用年数は、動作頻度に大きく依存する。管球の故障の主な形態は、Ｘ線ビームを作り出すために、フィラメントが高温で動作するときに、時間の経過と共にフィラメント材料が徐々に蒸発することに起因する、フィラメントの焼損である。故障予測（又は同じことであるが、残存耐用期間、すなわちＲＵＬ）モデルは、実行日（すなわち予測日）ｄ_ｐに適用され、推定される故障日ｄ_ｅｆを出力する。隔たりｄ_ｅｆ－ｄ_ｐが、通常約１週間から２週間程度である、管球故障警報閾値よりも短くなると、推定される故障日ｄ_ｅｆを示す警報が発せられる。理想的には、この警報が発せられたときに、Ｘ線システムの操作者は、製造供給元又は他の保守サービス提供者と調整して、Ｘ線管の交換に都合の良い時間を手配することができる。手配される時間は、使用率が低い期間（例えば、診療時間後）、又はＸ線システムの他の何らかの計画された保守の間である。さらに、交換用Ｘ線管は、ある程度の調達期間をもって注文できるため、供給及び配送が急がされることによる追加コストを、削減又は排除することができる。

[0021] Ｘ線管の故障予測では、同様に設置されたＸ線画像化システムにおける、Ｘ線管の寿命に関する履歴データに基づいて訓練された、ＲＵＬの人工知能（ＡＩ）モデリングを使用する。ＡＩモデルは、管球の取付け日、並びフィラメントが大電流で駆動された累積時間、及び使用される特定の管電流などの、フィラメントの摩耗と関係のある情報など、Ｘ線画像化システムの稼働記録から抽出された関連情報を、管電圧及び管電流など、他の関連する管球の動作情報と共に、入力として使う。好適に訓練されたＡＩモデルは、概して、かなり正確な故障寿命の予測を提供することができる。

[0022] しかし、手動校正（例えば手動適合）は、フィラメントの磨耗を加速させ、これにより、Ｘ線管故障予測モデルがＸ線管のＲＵＬを過大評価する可能性があることを、ここで認識されたい。言及されたように、手動校正の実行が早すぎると、Ｘ線管にまだ許容可能な期間のＲＵＬが残っている間に、早すぎるＸ線管の交換が行われ、一方、手動校正の実行が遅すぎると、Ｘ線管が予想よりも早く故障する可能性がある。以前に論じられたように、手動校正（例えば、手動適合）は、スケジュールに従って実行されてもよく、Ｘ線システムの操作者によってスケジュール外に実行されてもよい。特に、Ｘ線管が寿命末期に近づくと、Ｘ線管は、Ｘ線管の動作特性に変動を示し始める可能性がある。Ｘ線システムの操作者は、このとき、Ｘ線管のＲＵＬを延長することを目的として、手動適合を実行して観測された変動を補正する。手動適合では、主にフィラメントの磨耗に起因するＸ線管特性の変化を調整するために、適合テーブル又は他のＸ線管校正データが更新される。通常、フィラメントの磨耗によりフィラメント材料が取り除かれ、これによりフィラメントの抵抗値が増加するため、（所与の管電圧において）同じ管電流を実現させるために必要なフィラメント電流は、より小さくなる。ただし、手動適合の際に、例えばフィラメント材料の再結晶化に起因して、フィラメントの抵抗値が小さくなることもある。

[0023] しかし、手動適合には、大きい管電圧及びフィラメント電流値でＸ線管を駆動することと、管電流を測定することとが含まれる。

[0024] この課題を認識して、以下では、Ｘ線管が寿命末期に近づいているときに、Ｘ線システムの操作者及び／又は遠隔監視技師（ＲＭＥ）へ、手動適合を実行しないよう通知する、警報を提供することを開示する。推定される故障までの期間ｄ_ｅｆ－ｄ_ｐが、１か月から２か月程度であると考えられる閾値時間Ｔよりも短いと、管球故障予測モデルが予測するのに応答して、警報を生成することができる。これは、既存の管球の故障予測モデルを活用して、やはり「手動適合禁止」の警報を生成するので有益である。

[0025] 別法として、本明細書で開示されるいくつかの実施形態では、蓄積されたフィラメントの摩耗が、故障寿命予測モデルとは別の予測モデルを使用して定量化されるが、この予測モデルも、Ｘ線管の動作に関する稼働記録データを使う。集められた履歴データを使用して、使用量の関数である、フィラメントの摩耗の経験的モデルを構築することができる。「手動適合禁止」の警報は、フィラメントの摩耗が閾値Ｔを超えると発せられる。

[0026] 本明細書で開示されるさらに他の実施形態では、「手動適合禁止」の警報は、初期の適合テーブル又は他のＸ線管校正データに対して行われた、フィラメント電流調整に基づいて発せられる。フィラメント電流調整は、測定された管電流に基づいて、例えば手動適合によって行われる、標準的な調整であり、この手法では、この利用可能な情報を活用して、フィラメント電流調整値の大きさ（すなわち、絶対値）が閾値Ｔの範囲外にある場合に、「手動適合禁止」の警報を発する。

[0027] 「手動調整禁止」の警報は、Ｘ線管故障予測モデルの使用と組み合わせると（「手動調整禁止」の警報をトリガするために、そのモデルが使用されるかどうかに係わらず）、管球の寿命末期が近づいたときに、手動適合が実行されるにも係わらず、管球の故障予測の信頼性が低いという課題が解決されるので、特に有用である。

[0028] 図１を参照すると、例示的な医療デバイス１が示されている。医療デバイス１は、例えば、（図示の）コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像化デバイス、時に心臓の画像化に使用されるようなＣアーム画像化デバイス、又はＸ線画像化を使用する画像誘導治療（ＩＧＴ）システム、Ｘ線透視装置、デジタルＸ線撮影（ＤＲ）用画像化デバイス、若しくはＸ線画像化を利用する他の画像化デバイス（これ以降、「Ｘ線デバイス」又はその変形と呼ばれる）であり得る。医療デバイス１は、さらにより一般的には、直線加速器（ＬＩＮＡＣ）などの、構成要素の残存耐用期間（ＲＵＬ）を最適化するために、手動校正を実行できる構成要素を備える、任意の医療デバイスであり得る。Ｘ線デバイス１は、図１に示されているように、図１でＣＴスキャナ１０の筐体を部分的に取り除くことにより示され、また図１の左上にカソード１２及びアノード１４を備えるものとして概略的に示された、Ｘ線管１０を具備することができる。カソード１２は、フィラメント電流Ｉ_ｆによって加熱されると、カソード１２とアノード１４との間に生成される管電圧Ｖ_ｔにより、アノード１４に引きつけられ得る電子を放出する、フィラメント１５を備え、アノード１４（いくつかの例では、熱を分散させるためにシャフト１３の周りを回転する、回転式アノード）は、電子ｅ^－が衝突する対象物エリアを有し、これにより画像取得中に使用されるＸ線ビームを形成する、Ｘ線を生成する。電子ｅ^－の流れが、Ｘ線管１０の管電流Ｉ_ｔを形成する。Ｘ線管１０によって作り出されるＸ線ビームの強度は、多くの場合極めて非線形的に、言及された管電圧Ｖ_ｔ、管電流、及びフィラメント電流Ｉ_ｆなどの、様々な動作パラメータに依存する。概略的に図示されたＸ線管１０は、簡略化して表現されたものであり、Ｘ線画像化デバイスで使用される現代の市販されているＸ線管は、多くの場合、幾何形状及び電気的バイアスが、Ｘ線ビームの形状、焦点、強度、又は他の特性を制御するために使用できる、グリッドなどのさらなる構成要素を備え、かかる構成要素により、グリッド電圧などの、さらなるＸ線管性能変数が導入される。

[0029] Ｘ線検出器１６は、Ｘ線放射を検出するよう構成される。検出器１６は、図１に示されているように、典型的には検出器アレイを備える。検出器１６はまた、ワークステーションコンピュータ、又はより一般的にはコンピュータなどの、電子処理デバイス１８と電子通信する。Ｘ線デバイス１を使って、カソード１２及びアノード１４によって生成されたＸ線放射で作り出された画像は、電子処理デバイス１８によって処理される。例示的なＣＴスキャナ１は、Ｘ線管１０及び検出器１６が画像化対象者の周りを一体になって回転し、対象者の３次元（３Ｄ）画像を取得する、断層撮影による画像化を使用する。こうした構成要素は、他の種類のＸ線画像化デバイスでは、画像化対象者の周りを回転するのではなく、所定の位置に固定されているため、２次元（２Ｄ）画像を提供する。Ｃアーム構成では、Ｘ線管１０及び検出器１６は、患者の周りの様々な有利な点（「視点」と呼ばれる）に移動させることができ、（例えば）心臓の臨床的に重要な視点を提供するか、又はＩＧＴにおいて、介入手技での選択された視点を提供する。いくつかの実施形態では、電子処理デバイス１８は、Ｘ線デバイス１のデバイスコントローラとして機能することもできる。他の実施形態では、電子処理デバイス１８は、Ｘ線デバイス１の遠隔監視ワークステーションとして機能することもできる。

[0030] 電子処理デバイス１８には、例えば、より複雑な計算タスクを実行するために、サーバクラスタ、クラウドコンピュータ処理リソースなどを形成するよう相互接続された、１つ又は複数のサーバコンピュータも含まれる。例えば、一般的な構成では、ローカル電子処理デバイスが、画像取得を実行し、さらに稼働記録データを記録するよう画像化デバイス１を制御する、コントローラとして機能する一方で、サーバは、病院のネットワーク及び／又はインターネットを介して接続されており、時折稼働記録データの更新を受信する。サーバは、Ｘ線管１０がいつ故障するかを予測するために、予測故障モデルを適用するなど、アップロードされた稼働記録データの分析を実行する。さらに、本明細書に開示されている実施形態では、サーバは、予測分析を実行し、いつ操作者にＸ線管１０の手動校正の実行を止めるよう警報を発すべきかを判定する。ワークステーション１８は、電子プロセッサ２０（例えば、マイクロプロセッサ）、少なくとも１つのユーザ入力デバイス２２（例えば、マウス、キーボード、トラックボールなど）、及び表示デバイス２４（例えば、ＬＣＤディスプレイ、プラズマディスプレイ、ブラウン管ディスプレイなど）などの、典型的な構成要素を備える。いくつかの実施形態では、表示デバイス２４は、ワークステーション１８とは別個の構成要素であり得るか、又は２つ以上の表示デバイスを備える。

[0031] 電子プロセッサ２０は、１つ又は複数の非一時的記憶媒体２６と、動作可能に接続されている。非一時的記憶媒体２６は、非限定的な例示として、磁気ディスク、ＲＡＩＤ、又は他の磁気記憶媒体、ソリッドステートドライブ、フラッシュドライブ、電子的に消去可能な読取り専用メモリ（ＥＥＲＯＭ）、又は他の電子メモリ、光ディスク又は他の光記憶装置、これらの様々な組合せなどのうちの１つ又は複数を含み、例えば、ネットワーク記憶装置、ワークステーション１８の内蔵ハードドライブ、これらの様々な組合せなどである。本明細書における１つ又は複数の非一時的媒体２６への言及は、単一の媒体又は同じ若しくは別の種類の複数の媒体を包含するものとして、広義に解釈されるべきであることを理解されたい。同様に、電子プロセッサ２０は、単一の電子プロセッサとして、又は２つ以上の電子プロセッサとして具現化される。非一時的記憶媒体２６は、少なくとも１つの電子プロセッサ２０によって実行可能な命令を格納する。命令には、表示デバイス２４上に表示するグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）２８の、可視化表現を生成するための命令が含まれる。

[0032] 装置１０は、上記で説明されたように構成され、医療デバイスの構成要素を監視する方法又はプロセス１００を実行する。本明細書では、医療デバイスはＸ線デバイス１であり、構成要素は、Ｘ線管１０であると説明されているが、方法１００は、手動校正により構成要素の残存耐用期間（ＲＵＬ）が短くなる可能性がある、どんな好適な医療デバイスのどの好適な構成要素にも適用することができる。別の例として、ＬＩＮＡＣは通常、加速された亜原子粒子又はイオンのビームを生成するために、高電圧が使用される、ビーム生成構成要素を備え、ビーム生成構成要素を校正すると、ビーム生成構成要素のＲＵＬが短くなる。非一時的記憶媒体２６は、監視方法又はプロセス１００の実行を含む、開示されている動作を実行するための、少なくとも１つの電子プロセッサ２０によって読取り可能且つ実行可能な命令を格納する。方法１００は、いくつかの例では、少なくとも部分的にクラウド処理によって実行される。

[0033] 図２を参照すると、監視方法１００の一例の例示的な実施形態が、流れ図として概略的に示されている。動作１０２では、構成要素（すなわち、Ｘ線管１０）に関する情報が、医療デバイス（すなわち、Ｘ線デバイス１）から取得される。電子処理デバイス１８は、Ｘ線情報を、検出器１６を介して取得することができる。動作１０４では、Ｘ線管１０のフィラメント１５の磨耗を示す磨耗指標が、取得されたＸ線管情報から導出される。動作１０６では、電子処理デバイス１８は、摩耗指標が所定の手動調整禁止基準（非一時的コンピュータ可読媒体２６に格納できる）を満たすかどうかを判定するよう構成される。

[0034] いくつかの例示的な実施形態では、方法１００は、取得されたＸ線管の情報に基づいて、Ｘ線管１０の故障寿命を予測でき、予測した故障寿命が、Ｘ線管がＸ線管のＲＵＬの終わりに近づいており交換すべきであることを示す、警報３０を出力できる期間である、所定の管球交換警報閾値時間（非一時的コンピュータ可読媒体２６に格納できる）よりも短いかどうかを判定する、任意選択の動作１０８を有することができる。矢印１０９で示されているように、いくつかのかかる実施形態では、予測した故障寿命は、動作１０４への入力となり、フィラメントの磨耗を推定するために使用される。

[0035] 動作１０２～１０６は、様々なやり方で実行することができる。例示的な一実施形態では、摩耗指標には、動作１０８で予測したＸ線管１０の故障寿命が含まれ、所定の手動調整禁止基準には、Ｘ線管１０の予測した故障寿命が、「手動調整禁止」の警報を発するための、所定の手動調整禁止基準を満たすことができる期間であり得る、所定の手動調整禁止閾値時間（非一時的コンピュータ可読媒体２６に格納できる）より短いことが含まれる。所定の手動調整禁止閾値時間は、例えば、所定の管球交換警報閾値時間よりも長い。

[0036] 別の例示的な実施形態では、取得されるＸ線管情報には、稼働記録１１に格納されたＸ線管１０のＸ線管データが含まれ、摩耗指標は、この情報から導出される。稼働記録１１は、例えば、Ｘ線管電流、管電圧、フィラメント電流、及び任意選択で、画像化デバイス１によって実行される各画像化期間に使用されるＸ線管１０の、他の動作パラメータ（例えば、グリッド電圧）を格納する。動作１０４は、次いで、少なくとも１つの電子プロセッサ２０で実現される、人工知能（ＡＩ）モデル３４を適用する。ＡＩモデル３４は、同様に設置されたＸ線管の過去の稼働記録データに基づいて訓練され、画像化期間の累積によるフィラメントの磨耗の蓄積に基づいて、磨耗指標を推定することができる。さらに別の例示的な実施形態では、Ｘ線管校正データには、Ｘ線管１０のフィラメント１５の抵抗値を示すデータが含まれ、摩耗指標は、Ｘ線管１０のフィラメント１５の抵抗値を示すデータから導出される。

[0037] さらなる例示的な実施形態では、Ｘ線管校正データには、Ｘ線管適合テーブル３２（非一時的コンピュータ可読媒体２６に格納できる）の補正係数（例えば、Ｋｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ ＮＶが生産する一部の画像化デバイスの場合には、実際のＣ係数）が含まれ、摩耗指標には、実際のＣ係数が含まれる。補正は、主にフィラメントの磨耗を補正するよう作用するので、実際のＣ係数は、適切な磨耗指標となり得る。Ｘ線管適合テーブル３２には、Ｋｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ ＮＶが生産する特定のＸ線画像化デバイスなどのいくつかの例では、静的適合テーブル及び動的適合テーブルが含まれる。静的適合テーブルは、管電圧及びフィラメント電流の様々な設定値での、管電流を定量化している。動的適合テーブルは、フィラメントの加熱時間及び冷却時間などの、動的パラメータを特定している。Ｃ係数は、これらの実施形態では、適合テーブル３２の静的適合テーブルの補正値であり、以前に説明されたように、実際のＣ係数は、最初はＣ係数に等しく、その後減衰するが、実際のＣ係数は、手動校正時に１にリセットされない。実際のＣ係数の大きさがより小さいということは、元の静的適合テーブルに対する補正がより大きいことに等しく（すなわち、後の手動校正による補正がない）、したがって、フィラメントの磨耗がより大きいことを示している。

[0038] 動作１１０では、Ｘ線管１０の手動校正手順を実行すべきではないことを示す、警報３０を出力することができる。いくつかの例では、手動校正は、手動で開始される（すなわち、専門技術者又はサービスマンによって開始される）校正であり得る。かかる手動校正には、例えば、Ｘ線管１０の校正プログラムを実行すること、様々なフィラメント電流Ｉ_ｆ及び管電圧Ｖ_ｔで、Ｘ線管１０を動作させること、並びにフィラメント電流と管電圧との対ごとに、管電流Ｉ_ｔを測定することが含まれ得る。いくつかの実施形態では、警報３０は、電子処理デバイス１８の表示デバイス２４を通して、ＧＵＩ２８上に表示することができる（しかし、例えば、電子処理デバイス１８のスピーカ（図示せず）を通して出力される音声警報など、任意の好適な警報３０を出力することができる）。例示的な一実施形態では、動作１０８が実行され、故障寿命が予測されると、予測した故障寿命を表示デバイス２４上に出力することもできる。

[0039] これとは別に、予測故障モデル１０８によって出力された、Ｘ線管の予測された故障寿命が、ある閾値内（例えば、１週間から２週間以内）である場合、動作１１２で、故障寿命予測（又は同じことであるが、ＲＵＬ予測）が出力される。故障寿命予測１１２は、動作１１０で出力される「手動校正禁止」の警報３０とは別のものであり、相異なるものであることを理解されたい。故障寿命予測１１２は、Ｘ線管１０が故障すると予想される予想時間を、操作者に知らせる。対照的に、動作１１０で出力される「手動校正禁止」の警報３０は、手動校正をもはや実行すべきではないことを、操作者に知らせる。「手動校正禁止」の警報３０は、典型的なシナリオでは、推定される故障寿命１１２が最初に提示されるよりも早い時期（例えば、１か月から２か月程度）に、最初に操作者１１０によって出力され、推定される故障寿命は、典型的には、Ｘ線管の故障する時期が、１週間から２週間程度以内に予測されるときに発せられる。

[0040] 本明細書に開示されているいくつかの実施形態では、蓄積されるフィラメントの摩耗は、Ｘ線管１０の動作に関する稼働記録データを使用して定量化される。集められた履歴データを使用して、使用量の関数である、フィラメント１５の摩耗の経験的モデルを構築することができる。「手動適合禁止」の警報３０は、フィラメントの磨耗が閾値Ｔ（非一時的コンピュータ可読媒体２６に格納できる）を超えたときに発せられる。

[0041] 本明細書で開示される他の実施形態では、「手動適合禁止」の警報３０は、初期の適合テーブル３２に対して行われた、フィラメント電流の調整に基づいて発せられ得る。フィラメント電流の調整は、測定された管電流Ｉ_ｔに基づいて行われる、標準的な調整であり、この手法では、この利用可能な情報を活用して、フィラメント電流調整の大きさ（すなわち、絶対値）が閾値Ｔ（非一時的コンピュータ可読媒体２６に格納できる）の範囲外にある場合に、「手動適合禁止」の警報３０を発する（フィラメント電流調整値は、通常、磨耗によりフィラメントの抵抗値が大きくなるにつれて下降するので、フィラメント電流調整値は、負の値とみなされる）。

[0042] いくつかの実施形態では、警報出力動作１１０が実行される前に、任意選択の動作１１４を実行することができる（すなわち、早期の手動適合動作を実行することができる）。動作１１４では、少なくとも１回のＸ線管１０の手動校正を実行することができ、実行されるＸ線管１０の手動校正のそれぞれが、適合テーブル３２に格納されているパラメータを更新するよう動作する。電子処理デバイス１８は、ユーザによるＸ線デバイス１への手動適合入力に応答して、それぞれ実行されるＸ線管１０の手動校正を実行する。

[0043] いくつかの実施形態では、判定されたＲＵＬ、警報３０、及び／又はＸ線管１０の故障寿命は、例示的なＸ線デバイス１を含む、Ｘ線デバイスの群を保守するサービス主体（ｓｅｒｖｉｃｉｎｇ ｅｎｔｉｔｙ）に入力することができる。サービス主体は、例示として、例えば、Ｘ線デバイス１の製造供給元であるか、又は大規模な医療システムの場合、サービス主体は、医療システムの、システム全体の放射線部門である。一例では、このデータは（装置群のうちの他のＸ線デバイスからの、類似データと共に）、医療施設が構成要素の故障に関する計画及び予算を立てるのに役立つ、デバイス又は装置群管理システムに入力することができる。そうするために、デバイス又は装置群管理システムを電子処理デバイス１８に接続するインタフェースが、表示デバイス２４のＧＵＩ２８上に表示される。装置群管理システムは、群のうちの他のＸ線デバイスと共に、Ｘ線デバイス１から、ＲＵＬ情報を収集して分析する。装置群からのＲＵＬ情報の分析には、例えば、ＧＵＩ２８上に提示される、装置群にわたる週ごと（又は他の何らかの時間単位ごと）の、予想されるＸ線管の故障数のグラフが含まれる。ユーザは、表示されたインタフェースと対話して、交換するＸ線管１０に関して決定するために、デバイス又は装置群管理システムにデータを供給することができる。同様のインタフェースは、保守スケジュール及び部品の入手可能性の計画を支援するサービス組織、すべてのリスク共有契約を規定又は更新するサービス組織など、他の外部関係者にも提供され得る。

[0044] 本開示を、好ましい実施形態を参照しながら説明してきた。他の人が、前述の詳細な説明を読んで理解すると、修正及び変更を思いつく可能性がある。例示的な実施形態は、すべてのかかる修正及び変更が、添付の特許請求の範囲又はその等価物の範囲内にある限り、かかる修正及び変更を含むものと解釈されることを意図している。

Claims (25)

1. 医療デバイスの構成要素を監視する方法を実行するために、少なくとも１つの電子プロセッサによって実行可能な命令を格納する、非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記方法が、
   前記医療デバイスから、前記構成要素に関する情報を取得するステップと、
   取得された前記情報から、前記構成要素の一部分の摩耗を示す摩耗指標を導出するステップと、
   前記摩耗指標が、所定の手動調整禁止基準を満たすことに応答して、前記医療デバイスの前記構成要素が、前記構成要素の残存耐用期間の終わりに近づいていることを示す、警報を出力するステップと
   を有する、非一時的コンピュータ可読媒体。
2. 前記警報が、前記構成要素の手動校正を実行すべきではないことを示す、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
3. 前記医療デバイスが、医用画像化デバイスであり、前記構成要素が、前記医用画像化デバイスのＸ線管であり、前記方法が、
   前記医用画像化デバイスから、前記Ｘ線管に関するＸ線管情報を取得するステップと、
   取得された前記Ｘ線管情報から、前記Ｘ線管のフィラメントの磨耗を示す磨耗指標を導出するステップと、
   前記摩耗指標が、所定の前記手動調整禁止基準を満たすことに応答して、前記Ｘ線管の手動校正を実行すべきではないことを示す、前記警報を出力するステップと
   を有する、請求項２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
4. 前記方法が、
   取得された前記Ｘ線管情報に基づいて、前記Ｘ線管の故障寿命を予測するステップと、
   予測された前記故障寿命が、所定の管球交換警報閾値時間よりも短いことに応答して、前記Ｘ線管の予測された前記故障寿命を出力するステップと
   をさらに有する、請求項３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
5. 前記摩耗指標が、前記Ｘ線管の予測された前記故障寿命を含み、且つ
   所定の前記手動調整禁止基準が、前記Ｘ線管の予測された前記故障寿命が所定の手動調整禁止閾値時間より短いことを含む、
   請求項４に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
6. 所定の前記手動調整禁止閾値時間が、所定の前記管球交換警報閾値時間よりも長い、請求項５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
7. 取得される前記Ｘ線管情報が、前記Ｘ線管の手動校正によって生成された、Ｘ線管校正データを含み、且つ
   前記摩耗指標が、前記Ｘ線管校正データから導出される、
   請求項３又は４に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
8. 前記Ｘ線管校正データが、前記Ｘ線管の補正係数（実際のＣ係数）を含み、且つ
   前記摩耗指標が、前記実際のＣ係数を含む、
   請求項７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
9. 前記Ｘ線管校正データが、前記Ｘ線管の前記フィラメントの抵抗値を示すデータを含み、且つ
   前記摩耗指標が、前記Ｘ線管の前記フィラメントの前記抵抗値を示す前記データから導出される、
   請求項７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
10. 前記警報を出力するステップが、
    遠隔監視ワークステーションの表示デバイス上に、前記警報を出力するステップ
    を有する、請求項１から９のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
11. 前記遠隔監視ワークステーションが、前記医療デバイスを含む医療デバイス群群から警報を受信し、前記方法が、
    前記表示デバイス上に提示されるグラフィカルユーザインタフェース上に、前記医療デバイス群からの前記警報が表現されたものを提示するステップ
    をさらに有する、請求項１０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
12. フィラメントを備えるＸ線管を具備する、Ｘ線画像化デバイスと、
    前記医用画像化デバイスから、前記Ｘ線管に関するＸ線管情報を取得し、
    取得された前記Ｘ線管情報から、前記Ｘ線管の前記フィラメントの磨耗を示す磨耗指標を導出し、且つ
    前記摩耗指標が、所定の手動調整禁止基準を満たすことに応答して、前記Ｘ線管が、前記Ｘ線管の残存耐用期間の終わりに近づいているという警報を出力する
    ようプログラムされた、少なくとも１つの電子プロセッサと
    を備える、装置。
13. 前記警報が、前記構成要素の手動校正を実行すべきではないことを示す、請求項１２に記載の装置。
14. 前記少なくとも１つの電子プロセッサがさらに、
    取得された前記Ｘ線管情報に基づいて、前記Ｘ線管の故障寿命を予測し、且つ
    予測された前記故障寿命が、所定の管球交換警報閾値時間よりも短いことに応答して、前記Ｘ線管の予測された前記故障寿命を出力する
    ようプログラムされた、請求項１２に記載の装置。
15. 取得された前記Ｘ線管情報が、前記Ｘ線管の手動校正によって生成された、Ｘ線管校正データを含み、且つ
    前記摩耗指標が、前記Ｘ線管校正データから導出される、
    請求項１２又は１３に記載の装置。
16. 医用画像化デバイスのＸ線管を監視する方法であって、前記方法が、
    前記医用画像化デバイスから、電子プロセッサへ、前記Ｘ線管に関するＸ線管情報を取得するステップと、
    前記電子プロセッサを使用して、取得された前記Ｘ線管情報から、前記Ｘ線管のフィラメントの磨耗を示す磨耗指標を導出するステップ、及び前記摩耗指標が、所定の手動調整禁止基準を満たすかどうかを判定するステップと、
    前記摩耗指標が、所定の前記手動調整禁止基準を満たすことに応答して、遠隔監視ワークステーションの表示デバイス上に、前記Ｘ線管が、前記Ｘ線管の残存耐用期間の終わりに近づいていることを示す、警報を出力するステップと
    を有する、方法。
17. 前記警報が、前記Ｘ線管の手動校正を実行すべきではないことを示す、請求項１６に記載の方法。
18. 前記電子プロセッサを使用して、取得された前記Ｘ線管情報に基づいて、前記Ｘ線管の故障寿命を予測するステップ、及び予測された前記故障寿命が、所定の管球交換警報閾値時間より短いかどうかを判定するステップと
    予測された前記故障寿命が、前記管球交換警報閾値時間よりも短いことに応答して、前記Ｘ線管の予測された前記故障寿命を、前記遠隔監視ワークステーションの前記表示デバイス上に出力するステップと
    をさらに有する、請求項１６に記載の方法。
19. 前記摩耗指標が、前記Ｘ線管の予測された前記故障寿命を含み、且つ
    所定の前記手動調整禁止基準が、前記Ｘ線管の予測された前記故障寿命が所定の手動調整禁止閾値時間より短いことを含む、
    請求項１８に記載の方法。
20. 取得された前記Ｘ線管情報が、前記Ｘ線管の手動校正によって生成されたＸ線管校正データを含み、且つ
    前記摩耗指標が、前記Ｘ線管校正データから導出される、
    請求項１６又は１７に記載の方法。
21. 前記Ｘ線管校正データが、前記Ｘ線管の補正係数（実際のＣ係数）を含み、且つ
    前記摩耗指標が、前記Ｃ係数を含む、
    請求項２０に記載の方法。
22. 前記Ｘ線管校正データが、前記Ｘ線管の前記フィラメントの抵抗値を示すデータを含み、且つ
    前記摩耗指標が、前記Ｘ線管の前記フィラメントの前記抵抗値を示す前記データから導出される、
    請求項２０に記載の方法。
23. 前記Ｘ線管の手動校正を実行すべきではないことを示す、前記警報を出力するステップの前に、少なくとも１回の前記Ｘ線管の手動校正を実行するステップであって、実行される前記Ｘ線管の手動校正のそれぞれが、前記Ｘ線管の前記フィラメントから材料を蒸発させるよう動作する、手動校正を実行するステップをさらに有する、請求項１６から２２のいずれか一項に記載の方法。
24. 前記電子プロセッサが、ユーザによる前記医療デバイスへの手動適合入力に応答して、それぞれ実行される前記Ｘ線管の手動校正を実行する、請求項２３に記載の方法。
25. 前記警報を出力するステップが、
    前記表示デバイス上に、グラフィカルユーザインタフェースを提示するステップと、
    前記ＲＵＬ及び前記警報のうちの少なくとも一方を、前記ＧＵＩを介して外部の製造供給元に転送するステップと
    を有する、請求項１６から２４のいずれか一項に記載の方法。

Images