[发明专利]预测在磁共振装置中使用的模块的可能的故障

权利要求书

1.一种在磁共振装置中使用的模块，

其中，所述模块包括至少一个传感器，所述传感器被设计为，用于采集所述模块的至少一个模块参数的值，

其中，所述模块参数适用于根据所述模块参数来预测模块的可能的故障。

2.根据权利要求1所述的模块，

其中，所述模块包括可弯曲的磁共振线圈、电缆和/或冷却管线。

3.根据权利要求1或2所述的模块，

其中，所述至少一个模块参数描述了作用于所述模块的弯曲和/或温度。

4.根据上述权利要求中任一项所述的模块，

其中，至少一个传感器包括至少一个弯曲传感器、红外二极管、光波导、温度传感器、烟雾传感器、流量传感器和/或湿度传感器。

5.一种系统，包括

-根据权利要求1至4中任一项所述的模块，

-评估单元，

-传输单元，所述传输单元用于将所采集的至少一个模块参数的值传输给评估单元，

其中所述评估单元被设计为，根据至少一个模块参数来预测模块的可能的故障。

6.根据权利要求5所述的系统，

其中所述评估单元被设计为，用于从不同磁共振装置的模块接收模块参数的值。

7.根据权利要求5或6所述的系统，

其中所述系统包括至少一个附加的传感器，所述附加的传感器位于至少一个模块外部并且用于采集至少一个模块参数。

8.一种用于预测根据权利要求1至4中任一项所述的模块的可能的故障的方法，所述方法包括

-通过模块的至少一个传感器来采集模块的至少一个模块参数的值，

-通过评估单元对至少一个模块参数进行分析，并且

-输出模块的可能的故障的预测值。

9.根据权利要求8所述的方法，

其中所述分析通过将模型和/或训练函数应用于输入数据来执行，

其中，所述输入数据基于至少一个模块参数。

10.根据权利要求9所述的方法，

其中所述训练函数的至少一个参数基于与已经针对其他模块采集了的模块参数的比较。

11.根据权利要求9或10所述的方法，

其中，尤其是仅仅在所采集的模块参数和损坏的模块的故障时间点上已经对所述训练函数进行了训练。

12.根据权利要求9至11中任一项所述的方法，

其中，所述训练函数基于神经网络、特别是基于LSTM(长短期记忆)网络或GRU(门控递归单元)网络。

13.根据权利要求9至12中任一项所述的方法，

其中模型和/或训练函数取决于

-所述模块与磁共振装置的其他部分的连接过程的次数，和/或

-所述模块的至少一次弯曲的特别是累积的持续时间，和/或

-所述模块的弯曲的特别是平均的程度，和/或

-所述模块的弯曲的特别是平均的程度随时间的变化，和/或

-所述模块的投入运行的时间点，和/或

-所述模块的运行时间。

14.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括程序并且能够直接加载到评估单元的可编程计算单元的存储器中，具有程序装置，以便当在所述评估单元中执行程序时，执行根据权利要求7至13中任一项所述的方法。