(57)【要約】【課題】冷凍機の圧縮機を制御することで、システムの消費電力を低減し、冷凍機の最適な交換時期を知らせることのできるMRI装置を提供する。【解決手段】超伝導コイルと、超伝導コイルを冷却する冷凍機101と、冷凍機へ冷媒を循環させる圧縮機102と、磁石内圧を測定する圧力測定部104と、システムの消費電力低減のため圧縮機へON/OFF命令を送信し圧力測定部から圧力を読みとる制御部103と、演算部201、表示部202、遠隔報告部203を備え、演算部は、取得したデータ、圧縮機の状態、経過時間より、圧縮機のON/OFF命令を制御部へ出力するとともに、冷凍機の冷却性能を算出し、冷凍機の交換時期かどうかを判断する。表示部は、冷凍機の交換時期かどうかを表示し、通知する。遠隔報告部は、各データをサービスサイト2に送信し、冷凍機の交換時期をサービスサイトに通知するとともに、ビッグデータを蓄積する。【選択図】図1
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
磁気共鳴イメージング（以下、MRI）装置であって、
被検者を収容する空間に均一な静磁場と、前記静磁場へ重畳して傾斜磁場を発生させる磁場発生系と、
前記被検者へ照射する高周波磁場を発生する送信系と、
前記被検者から発生する核磁気共鳴（以下、NMR）信号を受信する受信系と、
前記磁場発生系の磁石の内圧を測定する圧力測定部と、
前記磁石を冷却するための冷凍機および圧縮機と、
前記圧縮機のON/OFFを制御し、前記圧力測定部からデータを収集する制御部と、
前記制御部が収集した前記データを演算し、前記冷凍機の交換時期を判断する演算部と、
前記交換時期を表示する表示部を、備える、
ことを特徴とするMRI装置。
【請求項２】
請求項１に記載のMRI装置であって、
前記データと前記演算部の演算結果をサービスサイトに送信可能な遠隔報告部を、更に備える、
ことを特徴とするMRI装置。
【請求項３】
請求項2に記載のMRI装置であって、
前記データは、前記圧力測定部が測定した前記磁石の内圧の圧力を含む、
ことを特徴とするMRI装置。
【請求項４】
請求項3に記載のMRI装置であって、
前記演算部は、
前記圧縮機をOFFしてからの経過時間と、前記磁石の内圧の圧力に基づき、前記圧力の減少率を演算し、前記冷凍機の冷却性能とする、
ことを特徴とするMRI装置。
【請求項５】
請求項4に記載のMRI装置であって、
前記演算部は、前記冷却性能である前記圧力の減少率を所定の閾値と比較し、前記交換時期の判断を行う、
ことを特徴とするMRI装置。
【請求項６】
請求項5に記載のMRI装置であって、
前記圧力の減少率が所定の閾値を下回ったことを、前記遠隔報告部を介して前記サービスサイトに送信する、
ことを特徴とするMRI装置。
【請求項７】
請求項5に記載のMRI装置であって、
前記閾値は、前記遠隔報告部を介して前記サービスサイトからアップデート可能である、
ことを特徴とするMRI装置。
【請求項８】
請求項１に記載のMRI装置であって、
前記演算部は、前記データに基づく前記交換時期の判断の際に、当該MRI装置の撮像条件を用いる、
ことを特徴とするMRI装置。
【請求項９】
MRI装置の冷凍機の交換時期の判断方法であって、
前記MRI装置は、被検者を収容する空間に均一な静磁場と、前記静磁場へ重畳して傾斜磁場を発生させる磁場発生系と、前記被検者へ照射する高周波磁場を発生する送信系と、前記被検者から発生するNMR信号を受信する受信系と、前記磁場発生系の磁石の内圧を測定する圧力測定部と、前記磁石を冷却するための冷凍機および圧縮機と、前記圧縮機のON/OFFを制御し、前記圧力測定部からデータを収集する制御部を備え、
前記制御部が収集した前記データを演算し、前記冷凍機の交換時期を判断する
ことを特徴とするMRI装置の冷凍機の交換時期の判断方法。
【請求項１０】
請求項9に記載の方法であって、
前記データは、前記圧力測定部が測定した前記磁石の内圧の圧力を含み、前記圧縮機をOFFしてからの経過時間と、前記磁石の内圧の圧力に基づき、前記圧力の減少率を演算して前記冷凍機の冷却性能とし、前記冷却性能を所定の閾値と比較し、前記交換時期の判断を行う、
ことを特徴とする方法。
【請求項１１】
サービスサイトであって、
磁場発生系の磁石の内圧を測定する圧力測定部と、前記磁石を冷却するための冷凍機および圧縮機と、前記圧縮機のON/OFFを制御し、前記圧力測定部からデータを収集する制御部と、前記制御部が収集した前記データを演算し、前記冷凍機の交換時期を判断する演算部と、を備えるMRI装置から報告される、データ、及び前記演算部の演算結果を受信する遠隔受信部と、
前記遠隔受信部が受信した前記データ、及び前記演算部の演算結果を解析する解析部と、
前記データ、及び前記解析部の解析結果を表示する表示部を、備える、
ことを特徴とするサービスサイト。
【請求項１２】
請求項11に記載のサービスサイトであって、
前記遠隔受信部が受信する前記演算部の演算結果は、前記圧縮機をOFFしてからの経過時間と、前記磁石の内圧の圧力に基づき、前記圧力の減少率を演算して得た前記冷凍機の冷却性能を含む、
ことを特徴とするサービスサイト。
【請求項１３】
請求項11に記載のサービスサイトであって、
前記解析部は、前記データ、及び前記冷却性能を用いて、前記冷凍機の冷却性能低下予想を行う、
ことを特徴とするサービスサイト。
【請求項１４】
複数のMRI装置と、前記MRI装置と通信路を介して接続されるサービスサイトからなるシステムであって、
前記MRI装置各々は、
その磁石の内圧を測定する圧力測定部と、前記磁石を冷却するための冷凍機および圧縮機と、前記圧縮機のON/OFFを制御し、前記圧力測定部からデータを収集する制御部と、前記制御部が収集した前記データを演算し、前記冷凍機の交換時期を判断する演算部と、前記データと前記演算部の演算結果をサービスサイトに送信可能な遠隔報告部と、を備え、
前記サービスサイトは、
前記MRI装置から報告されるデータ、及び前記演算部の演算結果を受信する遠隔受信部と、前記遠隔受信部が受信した前記データ、及び前記演算部の演算結果を解析する解析部と、を備える、
ことを特徴とするシステム。
【請求項１５】
請求項14に記載のシステムであって、
前記サービスサイトは、前記MRI装置から受信したデータおよび前記解析部の解析結果を表示する表示部を備える、
ことを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、磁気共鳴イメージング（以下、「MRI」という）装置に関し、特に、冷凍機の保守・交換について、最適なタイミングを通知することが可能なMRI装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
MRI装置は、特に人体の組織を構成する原子核スピンが発生する核磁気共鳴（以下、「NMR」という）信号を計測し、その頭部、腹部、四肢等の形態や機能を２次元的にあるいは3次元的に画像化する装置である。撮像においては、NMR信号には、傾斜磁場によって異なる位相エンコードが付与されるとともに、周波数エンコードされて、時系列データとして計測される。計測されたNMR信号は、２次元又は３次元フーリエ変換されることにより画像に再構成される。
【０００３】
MRI装置の中で超伝導MRI装置は、超伝導磁石を冷却するために冷凍機が設置されている。この冷凍機の冷却性能は経時的に劣化していく。冷却能力が冷媒であるヘリウムの沸点を下回ると、ヘリウムガスの液化ができなくなりヘリウム大量消費につながるため、冷凍機のメンテナンスまたは交換が必要となる。しかし、冷凍機の交換作業の質が、冷凍機の冷却能力に大きく影響する。また、冷凍機の寿命には個体差があり、冷却能力の劣化タイミングが異なる。したがって、最適なタイミングでの冷凍機の交換は有用である。また、超伝導磁石では冷却し続けると磁石内圧が負圧になってしまうため、ヒーターを用いて、磁石をあたため、磁石内圧を一定に保っている。
【０００４】
関連する先行技術としては、特許文献１や特許文献２などがあり、特許文献１では、ヒーターの発熱量を用いて、冷凍機の冷却能力を算出し、最適な保守タイミングを判定することが開示されている。また、特許文献２では、コールドヘッドの温度変化を最小限にとどめて寿命を長く保ちつつ、コンプレッサーの運転時間を短くして電力消費量を削減することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５０１６６００号公報
【特許文献２】特開２０１７―１０９１０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１記載の従来技術では、磁石の入熱量の算出にガス流量計を用いており、どの磁石にも設置されている圧力センサ以外に特殊なセンサを必要とする。また、ヒーターを制御し、常に圧力が一定となるような制御システムへの適用を前提としており、特許文献２に記載のように、ヒーターの消費電力をゼロに近づけるような低消費電力モードにおいては、冷却性能の算出が困難である。
【０００７】
本発明の目的は、上記の課題を解決し、冷却性能を監視し、冷凍機の最適な交換タイミングを通知するMRI装置、方法、サービスサイト、及びシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するため、本発明においては、MRI装置であって、被検者を収容する空間に均一な静磁場と、静磁場へ重畳して傾斜磁場を発生させる磁場発生系と、被検者へ照射する高周波磁場を発生する送信系と、被検者から発生するNMR信号を受信する受信系と、磁場発生系の磁石の内圧を測定する圧力測定部と、磁石を冷却するための冷凍機および圧縮機と、圧縮機のON/OFFを制御し、圧力測定部からデータを収集する制御部と、制御部が収集したデータを演算し、冷凍機の交換時期を判断する演算部と、交換時期を表示する表示部とを備える構成のMRI装置を提供する。
【０００９】
また、上記の目的を達成するため、本発明においては、MRI装置の冷凍機の交換時期の判断方法であって、MRI装置は、被検者を収容する空間に均一な静磁場と、静磁場へ重畳して傾斜磁場を発生させる磁場発生系と、被検者へ照射する高周波磁場を発生する送信系と、被検者から発生するNMR信号を受信する受信系と、磁場発生系の磁石の内圧を測定する圧力測定部と、磁石を冷却するための冷凍機および圧縮機と、圧縮機のON/OFFを制御し、圧力測定部からデータを収集する制御部を備え、制御部が収集したデータを演算し、冷凍機の交換時期を判断するMRI装置の冷凍機の交換時期の判断方法を提供する。
【００１０】
更に、上記の目的を達成するため、本発明においては、サービスサイトであって、磁場発生系の磁石の内圧を測定する圧力測定部と、磁石を冷却するための冷凍機および圧縮機と、圧縮機のON/OFFを制御し、圧力測定部からデータを収集する制御部と、制御部が収集したデータを演算し、冷凍機の交換時期を判断する演算部とを備えるMRI装置から報告されるデータ、及び演算部の演算結果を受信する遠隔受信部と、遠隔受信部が受信したデータ、及び演算部の演算結果を解析する解析部と、受信したデータ、及び解析部の解析結果を表示する表示部を備える構成のサービスサイトを提供する。
【００１１】
また更に、上記の目的を達成するため、本発明においては、複数のMRI装置と、MRI装置と通信路を介して接続されるサービスサイトからなるシステムであって、MRI装置各々は、装置の磁石の内圧を測定する圧力測定部と、磁石を冷却するための冷凍機および圧縮機と、圧縮機のON/OFFを制御し、圧力測定部からデータを収集する制御部と、制御部が収集したデータを演算し、冷凍機の交換時期を判断する演算部と、データと演算部の演算結果をサービスサイトに送信可能な遠隔報告部とを備え、サービスサイトは、MRI装置各々から報告されるデータ、及び演算部の演算結果を受信する遠隔受信部と、遠隔受信部が受信したデータ、及び演算部の演算結果を解析する解析部とを備える構成のシステムを提供する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、特殊なセンサを用いずに、冷凍機の冷却性能劣化の予兆検知により、交換計画を早期段階でたてることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】各実施例に係るMRI装置の全体構成の一例を説明するための図である。
【図２】実施例１に係る、各現地での動作を説明するためのフローチャートを示す図である。
【図３】実施例1に係る、MRI装置からの閾値による通知を説明するための図である。
【図４】実施例1に係る、サービスサイトでの動作を説明するためのフローチャートを示す図である。
【図５】実施例1に係る、冷却性能の解析方法を説明するための図である。
【図６】実施例1に係る、冷却性能低下予想の解析結果の一例を示す図である。
【図７】実施例2、3に係る、現地での動作を説明するためのフローチャートを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の種々の実施形態を図面に従い順次説明する。
【実施例１】
【００１５】
実施例１は、正常に撮像が可能、かつ冷凍機の寿命に影響しない範囲で、MRI装置の圧縮機のON/OFFを実行し、磁石内圧の経時変化を記録し、内圧上昇率（入熱量）と内圧減少率（冷却性能）を算出し、冷却性能を監視し、冷凍機の最適な交換タイミングを通知するMRI装置、方法、サービスサイト、並びにシステムの実施例である。
【００１６】
すなわち、MRI装置であって、被検者を収容する空間に均一な静磁場と、静磁場へ重畳して傾斜磁場を発生させる磁場発生系と、被検者へ照射する高周波磁場を発生する送信系と、被検者から発生するNMR信号を受信する受信系と、磁場発生系の磁石の内圧を測定する圧力測定部と、磁石を冷却するための冷凍機および圧縮機と、圧縮機のON/OFFを制御し、圧力測定部からデータを収集する制御部と、制御部が収集したデータを演算し、冷凍機の交換時期を判断する演算部と、交換時期を表示する表示部とを備える構成のMRI装置、及びその冷凍機の交換時期の判断方法の実施例である。
【００１７】
また、サービスサイトであって、磁場発生系の磁石の内圧を測定する圧力測定部と、磁石を冷却するための冷凍機および圧縮機と、圧縮機のON/OFFを制御し、圧力測定部からデータを収集する制御部と、制御部が収集したデータを演算し、冷凍機の交換時期を判断する演算部と、を備えるMRI装置から報告されるデータ、及び演算部の演算結果を受信する遠隔受信部と、遠隔受信部が受信したデータ、及び演算部の演算結果を解析する解析部と、データ、及び解析部の解析結果を表示する表示部を備える構成のサービスサイト、並びにシステムの実施例である。
【００１８】
図１は、実施例１を初めとする各実施形態において共通に使用されるシステムの全体構成の一例を示す。同図において、各現地１において、MRI装置の磁石100は、冷凍機101、圧縮機102によって冷却されている。磁石100には、圧力測定部104、ヘリウムレベル測定部105、シールド温度測定部106が設置されており、これらは全て制御部103によって制御されている。制御部103は上記の各測定部より受信したデータを演算部201に送信する。
【００１９】
演算部201は、受信した各データを演算し、演算結果を元に制御部103に圧縮機102のON/OFF命令を出力し、ヒーターの出力を0に近づけるように、圧力を一定の範囲で制御する。演算部201は、各現地の表示部202を用いて、各取得データ、冷凍機交換の緊急度を表示する。また、演算部201は遠隔報告部203を用いて、各取得データ、冷凍機交換の緊急度を、無線通信やデータ伝送路などの通信路を介して、サービスサイト2の遠隔受信部301へ送信する。遠隔受信部301は受信したデータを解析部302に送信する。302は、同様に、他の各現地1の受信データを解析し、最適な冷凍機の交換タイミングを解析する。また、解析部302は、サービスサイト2の表示部303に受信したデータ、解析データを表示する。
【００２０】
なお、各現地１の制御部103、演算部201、遠隔報告部203、及びサービスサイト2の遠隔受信部301、解析部302はそれぞれ中央処理部(CPU)、記憶部、入出力部、通信部等を備えたパーソナルコンピュータ(PC)のプログラム実行によって実現でき、各解析データを記憶部に順次蓄積する。
【００２１】
次に、図２の各現地１での動作フローチャートを用いて、実施例１のシステムの動作について説明する。
【００２２】
(STEP1)
現地1のMRI装置システムの起動(STRAT)がなされると、演算部201は制御部103を介して圧縮機102をONする。
【００２３】
(STEP2)
すると、演算部201は制御部103を介して、各測定部により測定した圧力、ヘリウムレベル、シールド温度を取得する。
【００２４】
(STEP3)
演算部201は、圧縮機102をONしてからの経過時間(ΔT)、圧縮機をONした際の圧力値(P0)および現在の圧力値(P)から、圧力の減少率(PRR)を式（１）で計算する。ここで、冷凍機の冷却性能(CP)は圧力のPRRを用いるが、冷却性能が劣化すると圧力を下限値まで下げるために、より多くの時間を費やすためである。
CP(PRR) = (P−P0)/ΔT        ・  ・  ・  (1)
(STEP4)
続いて演算部201は、算出した冷却性能（CP）が予め設定した閾値、例えば−0.5Pa/sを下回ったかどうかを判定する。そして、冷却性能がこの閾値を下回っている場合、STEP5へ進む。また、冷却性能が閾値以上の場合、STEP6へ進む。
【００２５】
(STEP5)
演算部201は、現地の表示部202に冷却性能が閾値を下回っている旨をポップアップ表示する。図３の(a)、(b)に表示部202の表示画面に示す閾値、及びポップアップのイメージ図を示した。同図の(a)に示すように、冷却性能(CP)は、横軸に時間、縦軸に冷却性能（CP）を取ったグラフ304としてイメージ化される。縦軸にはA1（通知）、A2（注意）、A3（警告）の三種の閾値を示してある。ここでA1では、冷却性能の低下の兆候が検知されたので、半年〜1年以内の交換を通知する。A2では、冷却性能の低下が検知されたので、1カ月以内の交換を通知する。また、A3では、冷却性能が入熱量を下回ったので、即座に交換する旨を通知する。
【００２６】
同図の(b)に示した通知の一例は、拡大した通知例305に示すように、「冷凍機の交換を推奨します。サービス員に連絡してください。」のようになる。
【００２７】
(STEP6)
そして、演算部201は遠隔報告部203を用いて、サービスサイト2の遠隔受信部301へ、取得した磁石の内圧の圧力等のデータ、演算結果をデータ報告のために送信する。演算結果とは、例えば、圧縮機をOFFしてからの経過時間と、磁石の内圧の圧力に基づき、圧力の減少率を演算し、冷凍機の冷却性能としたものである。演算部201は、この冷却性能である圧力の減少率を所定の閾値と比較し、交換時期の判断を行う。この際、冷却性能が閾値を下回っているかのみを報告し、取得したデータ、演算結果は一定量貯めておいて、一定時間ごとに報告するようにしても良い。
【００２８】
(STEP7)
さらに、演算部201は、圧縮機102をONしてからの経過時間、圧力値から圧縮機停止条件を判定し、停止条件に合致する場合、STEP8に進む。停止条件に合致しない場合、一定時間経過後、STEP2から再実行する。
【００２９】
ここで、圧縮機停止条件は、以下の条件を全て満たした場合に停止するという条件である。
i)あらかじめ定めた圧縮機の寿命に影響しない停止条件を満たしている。例えば、過去24時間以内に24回以内の停止回数である。過去1時間以内に6回以内の停止回数である。
ii)運転/停止のサイクル時間を経過している。このサイクル時間とは、圧縮機を運転し、停止させ、次に運転するまでの1サイクルの時間であり、通常時のサイクル時間は1時間である。
iii)あらかじめ設定した圧力下限値（運用したい圧力範囲の下限）を下回っている。例えば、2500Paを下回っている。
【００３０】
(STEP8)
演算部201は制御部103を介して圧縮機102をOFFする。
【００３１】
(STEP9)
演算部201は制御部103を介して、各測定部により測定した圧力、ヘリウムレベル、シールド温度を取得する。
【００３２】
(STEP10)
演算部201は、圧縮機102をOFFしてからの経過時間、圧力、ヘリウムレベル、シールド温度から圧縮機運転条件を判定する。運転条件に合致する場合、再度STEP1から実行する。運転条件に合致しない場合、一定時間経過後、STEP9から実行する。
【００３３】
ここで、圧縮機運転条件、すなわち以下の条件のうち、1つでも合致する場合に運転を再開する。
i)磁石が異常状態の場合（負圧の場合等、圧縮機を停止すべき条件を除く）。
ii)あらかじめ設定した圧力上限値、すなわち運用したい圧力範囲の上限を上回っている場合。例えば、3500Paを上回っている。
iii)停止時間を経過した場合。ここで、停止時間(ST)とは、前サイクルにて実際に測定した圧縮機のON(Ton)/OFF(Toff)時間から、圧縮機が停止していた割合(SR)を式（２）で算出し、式（３）に示すように、当サイクルのサイクル時間(CT)に乗算して算出した時間である。
SR = Toff /( Ton + Toff)            ・  ・  ・  (2)
ST = CT * SR                  ・  ・  ・  (3)                                    
図4は本実施例のシステムのサービスサイト2でのフローチャートを示す。まず、サービスサイトのシステム起動がなされる。
【００３４】
(STEP_S1)
すると各現地1の遠隔報告部203より、サービスサイト1の遠隔受信部301へ報告があるか判定する。報告ありの場合、STEP_S2へ進む。報告なしの場合、STEP_S3へ進む。
【００３５】
(STEP_S2)
解析用のデータを更新する。
【００３６】
(STEP_S3)
解析開始条件であるかどうかを判定する。解析開始条件に合致する場合、STEP_S4へ進む。解析開始条件に合致しない場合、STEP_S5へ進む。解析開始条件は、STEP_S1にて報告を受信した場合、一定時間経過した場合、サービスサイトのシステムにて手動で解析開始を設定した場合等である。
【００３７】
(STEP_S4)
解析部302にて、解析用データを用いて冷却性能の閾値を解析する。冷却性能の閾値の解析においては、冷却性能は磁石に固有の値であり、周囲環境、磁石温度にも影響される。サービスサイト2には、遠隔報告部203を備えている全ての装置からの情報、すなわち、冷却性能、圧力、温度、使用期間等が収集され、蓄積される。解析部302は、これらの情報に重み付けをし、一定期間後に冷却性能がどのくらい低下するかを予想する。言い換えるなら、一定期間後に、ある値以下であるかどうかを予想する。一定期間後に、冷却性能を取得し、予想した結果であるか否かで、重みを変更し、冷却性能の閾値（交換まで○○日）を学習する。
【００３８】
図5は、このサービスサイト2で行う冷却性能の解析方法の一例を示す図である。すなわち、サービスサイト2には、入力層307に示すように、冷却性能、○ヵ月前の冷却性能、ヒーターの消費電力、使用日数、磁石温度、ヘリウムレベルが収集される。そして各入力に対して所定の重みWxを掛けて、使用日数による冷却性能低下、磁石温度による冷却性能低下、ヘリウムレベルによる冷却性能低下等の中間層308を算出し、この中間層308に所定の重み付けをして、○ヵ月後の冷却性能、冷却性能の閾値など出力層309を得る。そして、現在の冷却性能を教師データとし、○ヵ月前に予測した冷却性能が合っているかどうかで、重みWxを学習し、ベイズの推論を応用し、冷却性能の閾値を更新することができる。
【００３９】
(STEP_S5)
サービスサイト２の表示部303に、受信したデータ、解析結果を表示する。解析結果は、図6に一例を示すような冷却性能低下予想グラフ306で示しても良い。
【００４０】
本実施例によれば、特殊なセンサを用いずに、冷凍機の冷却性能劣化予兆検知により、交換計画を早期段階でたてることができ、病院に事前連絡することで、システムのダウンタイム軽減につながる。また、定期交換サイクルに頼らず、個々の寿命に対応した部品交換が可能になり、保守コストの最適化に貢献する。また、ヒーターの熱量が0に近づくように制御するので、ランニングコスト低減につながる。
【実施例２】
【００４１】
続いて、図７のフローチャートを用いて、実施例2の装置の動作を説明する。本実施例は、実施例１の冷却性能の閾値を、遠隔報告部を介してサービスサイトからアップデート可能とする構成の実施例である。すなわち、図７において、実施例２が実施例1と異なる点は、STEP0_1にて、冷却性能の閾値をサービスサイト2からアップデートできることである。本実施例によれば、サービスサイト2におけるビッグデータ解析により、冷凍機の交換タイミングを現地アップデートなしで設定することが可能となる。
【実施例３】
【００４２】
実施例3の動作を図７のフローチャートを用いて説明する。本実施例は、演算部が、データに基づく交換時期の判断の際に、MRI装置の撮像条件を用いる構成の実施例である。すなわち、本実施例では、STEP3’の冷却性能の演算時、撮像条件により発熱を伴う撮像条件の場合は、演算した冷却性能に、補正係数をかけた値を冷却性能とする。なおこの補正係数となる、撮像プロトコルに依存した発熱の影響を小さくするための係数も実施例２のようにサービスサイト2よりアップデート可能であってもよい。
【００４３】
以上説明したように、本発明によれば、MRI装置が設置された各現地の装置の冷却性能を、MRI装置のどの磁石にも設置されている圧力センサの出力のみを用いて監視し、冷凍機の最適な交換タイミングを個別に通知することが可能となる。
【００４４】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【００４５】
更に、上述した各構成、機能、制御部、演算部等は、それらの一部又は全部を実現するプログラムを作成する例を説明したが、それらの一部又は全部を例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現しても良いことは言うまでもない。すなわち、処理部の全部または一部の機能は、プログラムに代え、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）などの集積回路などにより実現してもよい。
【符号の説明】
【００４６】
1  各現地
2  サービスサイト
100  磁石
101  冷凍機
102  圧縮機
103  制御部
104  圧力測定部
105  ヘリウムレベル測定部
106  シールド温度測定部
201  演算部
202  表示部
203  遠隔報告部
301  遠隔受信部
302  解析部
303  表示部
304  グラフ
305  通知例
306  冷却性能低下予想グラフ
307  入力層
308  中間層
309  出力層
【図１】
2019030567.tif 000003
【図２】
2019030567.tif 000004
【図３】
2019030567.tif 000005
【図４】
2019030567.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
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