(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
装置によって生成されたデータファイルを分析することによって該装置の故障を診断するシステムであって、
複数種類欠陥に夫々関連する複数のトレーニング済みデータを記憶するトレーニング済みデータベース（１２６）と、
生成された前記データファイルから複数の特徴値を抽出する特徴抽出部（１１２）と、
抽出された前記複数の特徴値を前記特徴抽出部から受け取って、前記複数のトレーニング済みデータに基づいて、故障を識別する欠陥候補の組を生成する欠陥検出部（１１４）と、
前記欠陥検出部によって生成された前記欠陥候補組をユーザに提供し、前記装置に関連する欠陥状況を前記ユーザが対話的に入力できるようにするユーザインターフェイス（１２２）と、
前記ユーザによって入力された前記欠陥状況を前記ユーザインターフェイスから受け取り、前記データベースの前記複数のトレーニング済みデータを、前記受け取った欠陥状況に基づいて再トレーニングして更新する学習サブシステム（１２４）と、
を有する故障診断システムであって、
前記トレーニング済みデータベースに記憶されている前記複数のトレーニング済みデータの各々は、一組のトレーニング済み特徴値セットとそれに対応する重み値とによって表されるところの、前記欠陥種類のうちの対応する１つの欠陥種類に関連付けられており、前記対応する重み値の夫々は、対応する前記欠陥種類と対応する前記トレーニング済み特徴値セットとの間の関係を表現することを特徴とする故障診断システム。
【請求項２】
前記欠陥検出部は、
欠陥種類の各々に対する前記一組のトレーニング済み特徴値セットを前記トレーニング済みデータベースにアクセスし、
各々の欠陥の種類について、前記一組のトレーニング済み特徴値と対応する重み値とに基づいて、前記抽出された複数の特徴値が前記一組のトレーニング済み特徴値セットとどの程度一致するかを表す距離ベクトルを計算し、そして、
各々の欠陥の種類に対して計算された前記距離ベクトルに基づいて前記欠陥の候補を識別するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の故障診断システム。
【請求項３】
前記欠陥検出部は、各々の欠陥の種類に対する前記一組のトレーニング済み特徴値をアクセスし、
各々の欠陥の種類に対して複数の領域を計算して、各領域が対応する最大値と最小値によって表されるようにし、
各々の欠陥の種類に対して計算された前記対応する最大値と最小値に基づいて、前記抽出された複数の特徴値が前記複数の領域のどれに入るかを決定し、そして
該決定に基づいて前記一組の複数の欠陥の候補を識別するように構成されている請求項１の故障診断システム。
【請求項４】
前記学習サブシステムは、前記抽出された複数の特徴値に基づいて、前記ユーザによって入力された前記欠陥状況に対応する１つの欠陥の種類に対応する前記一組のトレーニング済み特徴値を更新するように構成されている請求項１乃至３のいずれかに記載の故障診断システム。
【請求項５】
前記学習サブシステムは、複数の欠陥の種類の全てに対する総トレーニング回数と前記複数の欠陥の種類のうちの１つに対する総トレーニング回数とに基づいて、前記ユーザによって入力された前記欠陥条件に対応する１つの欠陥の種類に対応する前記重み値を更新するように構成されている請求項１に記載の故障診断システム。
【請求項６】
装置によって生成されたデータファイルを分析することによって該装置の故障診断をトレーニングする故障診断トレーニング方法であって、
前記装置によって生成された前記データファイルを受信する工程と、
受信された前記データファイルから複数の特徴値を抽出する工程と、
既知の複数の欠陥の種類に関連する複数のトレーニング済みデータをアクセスする工程と、
抽出された前記複数の特徴値とアクセスされた前記複数のトレーニング済みデータとに基づいて欠陥の候補組を生成し、
前記欠陥の候補セットをユーザに提示する工程と、
前記ユーザに前記データファイルに関連する欠陥状況を対話的に入力させる工程と、
前記ユーザによって入力される前記欠陥状況に基づいて前記複数のトレーニング済みデータを再トレーニングして更新する工程と、
を含む故障診断トレーニング方法であって
前記複数のトレーニング済みデータの各々は、前記既知の複数の欠陥の種類の各々に対する一組のトレーニング済み特徴値セットと、それに対応する重み値を含むことにより、前記更新工程において、前記複数のトレーニング済みデータの再トレーニングを行うことを特徴とする故障診断トレーニング方法。
【請求項７】
前記欠陥の候補セットをユーザに提示する工程は、
各々の欠陥の種類に対する前記一組のトレーニング済み特徴値セットと対応する重み値とをアクセスする工程と、
前記各々の欠陥の種類に対する距離ベクトルを計算して、該距離ベクトルによって前記トレーニング済み特徴値セットと前記対応する重み値とに基づいて前記抽出された特徴値が前記一組のトレーニング済み特徴値セットにどの程度一致するかを示す工程と、
各々の欠陥の種類に対して計算された前記距離ベクトルに基づいて、前記複数の欠陥の候補群を識別する工程とをさらに備える請求項６の故障診断トレーニング方法。
【請求項８】
前記複数の欠陥の候補群をユーザに提供する工程はさらに、
各々の欠陥の種類に対する前記一連のトレーニング済み特徴値をアクセスする工程と、
前記複数の欠陥の種類の各々に対する複数の領域を計算して、各領域を対応する最大値と最小値によって表す工程と、
前記複数の欠陥の種類の各々に対して、計算された前記対応する最大値と最小値に基づいて前記抽出された特徴値が前記複数の領域のどこに入るかを決定する工程と、
それに基づいて、欠陥の候補を識別する工程と、を含んでいる請求項６の故障診断トレーニング方法。
【請求項９】
前記複数のトレーニング済みデータを更新する工程は、前記抽出された特徴値に基づいて、前記ユーザによって入力された前記欠陥状況に対応する前記複数の欠陥の種類の１つに対応する前記一組のトレーニング済み特徴値を更新する工程をさらに備える請求項６の故障診断トレーニング方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、診断システムに関し、特に、学習能力をもつ診断システムに関する。
【０００２】
【発明の属する技術分野】
病院やその他の医療施設は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナ、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）システム、Ｘ線装置を含む様々なイメージング用スキャナ装置を利用して、検査時にテスト対象の内部画像を生成する。これらの医用イメージング装置では、時間の経過に伴って幅広く様々な機械的電気的問題が発生することがある。このような問題を素早く解決できなければ、不十分な品質の画像を機能不良のイメージング装置が表示することになるため、経済的な損失に加えて誤診につながることがある。
【０００３】
機能不良のイメージング装置を診断し修理する１つの方法は、フィールドエンジニアにシステム性能テスト（ＳＰＴ）を実行させて、画像品質や装置の状態を分析することである。ＳＰＴは、イメージング装置の動作の「識別特性」を提供する多くのデータファイルを生成する。イメージング装置によって生成されたデータファイルは、種々の機能不良を識別した経験の蓄積に基づいて関連のある欠陥部品や条件を見分ける知識促進者(knowledge facilitator) 、例えば、サービスエンジニアによって分析される。次に、知識促進者によってなされる診断に基づいて、フィールドエンジニアは装置の機能不良の原因である問題を是正するように努める。
【０００４】
データファイルを手動で分析する知識促進者にとって１つの問題は、医用イメージング装置等の複雑な装置で通常起こる不正確な大量の情報を評価することの困難さである。
【０００５】
【発明の概要】
従って、特に、装置によって生成されたデータを分析することによってその装置を診断する能力のあるシステムに対するニーズがある。特に、各学習処理後に、装置の機能不良の原因である欠陥を識別するシステムの能力が改善され得るような、学習能力のある診断システムに対するニーズがある。診断システムによる誤診が生じたことに応答して、又はシステムの能力が何らかの欠陥を識別できないことに応答して、学習処理を行うことができる。学習処理の際、欠陥を診断するために使われるトレーニング済みデータとルールを、知識促進者によって入力された欠陥の種類に基づいて更新して、次の分析で欠陥のある部品や条件をより正確に識別することができるようにする。
【０００６】
本発明は、装置によって生成されたデータファイルを分析することによって、その装置（例えば、ＣＴスキャナ、ＭＲＩシステム、Ｘ線装置）の欠陥を識別する診断システムおよび方法に関する。診断システムは、複数のトレーニング済みデータを含むトレーニング済みデータベースを有する。ここで、各トレーニング済みデータは、既知の複数の欠陥の種類のうちの１つの種類にそれぞれ関連する。各トレーニング済みデータは、トレーニング済みの一組（集合）の特徴値とそれに対応する複数の重み値とによって表される。データファイルが（例えば、システム性能テストを実行することにより）装置によって生成されると、様々な分析（例えば、時間領域分析、周波数領域分析、ウェーブレット分析）を行うことによって、データファイルからカレント（現在）の一組の特徴値を抽出する。抽出されたカレントの一組の特徴値は欠陥検出部によって分析され、欠陥検出部は、各々の欠陥の種類について、トレーニング済みの一組（集合）の特徴値とそれに対応する複数の重み値とに基づいて一組の候補の欠陥を生成する。欠陥検出部によって生成される一組の候補の欠陥は、推奨の修理手続きと共にユーザに提供される。欠陥が識別されなかったり、或いは誤った欠陥が診断された場合に、ユーザは、（例えば、ユーザの経験に基づいて）診断される装置に関連する欠陥条件を対話的に入力することができる。さらに、診断システムは、ユーザによって入力された欠陥条件に基づいて複数のトレーニング済みデータを自動的に更新する学習サブシステムを備える。
【０００７】
【発明の実施の形態】
図１乃至図４は、本発明の診断システムの様々な特徴と実施形態を示す。図１を参照すると、本発明の診断システム１００の全体構成を示すブロック図が示されている。本システム１００では、装置動作の「識別特性」を提供するデータファイル１０６を分析することによって、機能不良の装置（例えば、医用イメージング装置）を診断する。以下で詳細に説明する装置のシステム性能テスト（ＳＴＰ）１０２を実行することによって、データファイルを生成することができる。
【０００８】
説明を簡単にするため、また、一例として、機能不良の装置１０４は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナや磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）システムやＸ線装置のような医用イメージング装置として説明される。しかしながら、本発明の診断システム１００を使って、特徴(feature) を抽出するために分析される信号又はデータを出力する装置の欠陥を識別できることを理解していただきたい。抽出された特徴は、診断時に装置の動作と性能を評価するための「指紋」として機能する。
【０００９】
ＳＰＴ１０２には１つ以上のテストが含まれ、各テストは診断中の装置の特定の問題領域を識別するように構成される。例えば、医用イメージング装置を検査するためのＳＰＴには、磁場勾配に関する問題を検知するために構成された高速勾配エコー（ＦＧＲＥ）テストと、無線周波数に関する問題を検知するために構成された高速スピンエコー（ＦＳＥ）テストが含まれる。イメージング装置のガントリテーブルに置かれる頭部領域と胴部領域を含む校正用ファントムの複数の場所でＦＧＲＥテストとＦＳＥテストを実行して、データファイル全体（例えば、頭部のＦＧＲＥ、胴部のＦＧＲＥ、頭部のＦＳＥ、胴部のＦＳＥ）を生成する。
【００１０】
引き続き図１を参照すると、診断システム１００は、構文解析部１０８、グロス(gross) フィルタ１１０、特徴抽出部１１２、欠陥検出部１１４、および学習サブシステム１２４を有し、また、イメージング装置の欠陥を診断する欠陥検出部１１４によってアクセス可能なデータとルールを含むトレーニング済みデータベース１２６を有する。さらに、診断システムは、ユーザがトレーニングモードか分析モードを選択できるようにするモード選択部１２０と、欠陥検出部によって識別される一組の候補の欠陥をユーザ（例えば、知識促進者）に提供し、且つユーザが装置に関連する欠陥条件を対話的に入力できるようにするユーザインターフェイス１２２とも備える。トレーニングモードでは、診断システムがユーザによって作成された入力に基づいてトレーニングされるか、又は診断システムに関する既知の欠陥を持つデータファイルを使ってトレーニングされる。トレーニング処理は学習サブシステムによって実行されるが、このことは図２のフローチャートに記述されている。分析モードでは、欠陥を示す徴候を見つけるために、機能不良の装置によって生成されたデータファイルを分析する。
【００１１】
トレーニングモードか分析モードのいずれか一方で、構文解析部１０８は機能不良の装置によって生成されたデータファイル１０６を受け取って、各データファイルから無関係なデータを除去し、特定の場所でのスライス読み出し値を表すフラットファイルを抽出する。構文解析部１０８では、データファイルに含まれる無関係なデータを使って、イメージング装置のハードウェア、ソフトウェアのバージョン、磁石の種類、サイト情報、日付刻印、その他の関連情報についての情報を含む情報ファイルを生成する。
【００１２】
データファイルからフラットファイルを抽出した後、グロス・フィルタ１１０が各フラットファイルを正常なデータか欠陥データとして分類する。正常として分類されるファイルは診断システムによって分析されず、欠陥であるとして分類されるファイルだけが処理される。この点で、機能不良の装置によって生成されるデータファイルを処理するために必要な計算時間長が短縮される。正常なデータと欠陥データを区別するための閾値を控えめに選択して、境界線（正常−欠陥）の事例を分析するようにする。
【００１３】
次に、特徴抽出部１１２は、欠陥ありとして分類されるデータファイルから多くの様々な特徴を抽出する。データファイルから抽出された特徴は、診断中の装置の特性を評価するための「指紋」として働く。一例として、データファイルから抽出された複数の特徴には、（１）最小値、（２）最大値、（３）ピーク・ピーク値、（４）平均値、（５）標準偏差、（６）（渦電流に対する）最初の６４個の点における最小値と、（７）最初の６４個の点における最小値が生じた時刻、（８）始めの６４点の最小値の符号、（９）（渦電流に対する）最初の６４個の点における最大値、（１０）最初の６４個の点における最大値が生じた時刻、（１１）最初の６４個の点における最大値の符号、（１２）最初の６４個の点における傾き、（１３）最大振幅、（１４）最大周波数、（１５）総パワー、（１６）異常値(outlier) の数、（１７）スパイクの数、（１８）スパイク値、（１９）スパイク時間を含んでもよい。
【００１４】
一つの実施形態では、時間領域分析、周波数領域分析、ウェーブレット分析を実行することによって、各データファイルから特徴を抽出する。時間領域分析のために、時系列データを使って、グラフ内のピーク・ピーク幅、グラフの曲線の下の面積（積分）、及び曲線の傾き（導関数）を計算する。周波数領域分析では高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使って、時系列にプロットされたデータを異なる周波数成分に分解して、それらの相対的大きさを分析する。ウェーブレット分析は、ＦＦＴに似た離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）を使って実行される。
【００１５】
時間領域分析によって抽出される特徴は以下のものである。即ち、
【００１６】
【数１】
0004726288.tif 000002
【００１７】
として定義される時系列の最小値。
【００１８】
【数２】
0004726288.tif 000003
【００１９】
として定義される時系列の最大値。
【００２０】
ν3,i ＝νl,i                                         （３）
として定義される時系列のピーク・ピーク値。
【００２１】
【数３】
0004726288.tif 000004
【００２２】
として定義される時系列の平均値。
【００２３】
【数４】
0004726288.tif 000005
【００２４】
として定義される時系列の標準偏差。
【００２５】
【数５】
0004726288.tif 000006
【００２６】
として定義される最初の６４個のサンプルの内の時系列の最小値の絶対値。
【００２７】
ｘi（ｔjmin）＝ν6,i として、
ν7,i ＝ｊmin                                          （７）
と定義される最初の６４個のサンプルの最小値の時刻。
【００２８】
ｘi（ｔjmin）＝ν6,i として、
ν8,i ＝sign｛ｘi（ｔjmin）｝                          （８）
と定義される最初の６４個のサンプルの最小値の符号。
【００２９】
【数６】
0004726288.tif 000007
【００３０】
として定義される最初の６４個のサンプルの内の時系列の最大値の絶対値。
【００３１】
ｘi（ｔjmax）＝ν9,i として、
ν10,i ＝ｊmax                                          （１０）
と定義される最初の６４個のサンプルの最大値の時刻。
【００３２】
ｘi（ｔjmax）＝ν9,i として、
ν11,i ＝sign｛ｘi（ｔjmax）｝                          （１１）
と定義される最初の６４個のサンプルの最大値の符号。
【００３３】
【数７】
0004726288.tif 000008
【００３４】
として定義される最初の６４個のサンプルの内の時系列の導関数を近似する線分の傾きである。
【００３５】
周波数領域分析によって抽出される特徴は以下のものである。即ち、
【００３６】
【数８】
0004726288.tif 000009
【００３７】
ここで、Ａj はｘi（ｔj）のＦＦＴのｊ番目の振幅である、
として定義されるパワースペクトルの最大振幅。
【００３８】
【数９】
0004726288.tif 000010
【００３９】
ここで、Ｆj はＸi（ｔj）のＦＦＴのｊ番目の振幅である、
として定義される最大振幅が生じる周波数。
【００４０】
【数１０】
0004726288.tif 000011
【００４１】
ここで、Ｃj はＸi（ｔj）のＦＦＴのｊ番目の振幅である、
として定義される総パワーである。
【００４２】
ウェーブレット変換Ｗi の全係数が計算された後で、ウェーブレット分析によって抽出された複数の特徴を決定する。第１のウェーブレット特徴は、全スパイクの内の最大絶対値である。本特徴は、最後の２つのウェーブレット係数（Ｗn,i 、Ｗn-1,i ）の散布図の複数の点に適用される。これらの係数がスパイクをよく示すので、スパイクに含まれるエネルギーは、マザーウェーブレットやＦＦＴによって使われる全長の時間窓で目立つとは考えられない。しかしながら、非常に短縮した時間窓内の残りの信号と比べると、スパイクのエネルギーは相当なレベルであるため簡単に検出することができる。全スパイクの中で最大絶対値を決定するために、クラスタデータの中心座標を始めに計算さする必要がある。クラスタデータの中心座標は、
【００４３】
【数１１】
0004726288.tif 000012
【００４４】
として定義される。
【００４５】
次に、散布図内の全ての異常値（即ち、クラスタデータの中心からかなり離れた複数の点）が識別される。異常値は、
【００４６】
【数１２】
0004726288.tif 000013
【００４７】
として識別される。
【００４８】
次に、異常値に対する閾値として３標準偏差を使う。その代わりに、フィルタ処理を行って、ゼロ付近の弱い信号に対するノイズを除去してもよい。最後に、中心からもっとも離れている、即ち、最も強いスパイクと考えられる異常値は、
【００４９】
【数１３】
0004726288.tif 000014
【００５０】
として定義される。
【００５１】
求められる次のウェーブレット特徴は、
ν17,i ＝sign｛Ｗk、jmax｝                              （１７）
として定義される最も強いスパイクの符号である。
【００５２】
ここで、
【００５３】
【数１４】
0004726288.tif 000015
【００５４】
である。
【００５５】
求められるその他のウェーブレット特徴は、
ν18,i ＝ｊmax                                          （１８）
として定義される最も強いスパイクの生じる時刻である。
【００５６】
ここで、
【００５７】
【数１５】
0004726288.tif 000016
【００５８】
である。
【００５９】
求められるその他のウェーブレット特徴は、ｄl,j が３標準偏差より大きいとして、
【００６０】
【数１６】
0004726288.tif 000017
【００６１】
として定義されるスパイク数である。
【００６２】
次に、図２を参照すると、トレーニングモードの診断システムで実行される複数の工程が示されている。ユーザによって選択されたトレーニングモードでは、診断システムは、特定の種類の欠陥を持つ装置に関連する動作特性を学習する目的のために機能不良の装置によって生成されたデータファイルを分析する。診断システムによる誤診に応答してトレーニングの処理も行われることに注意すべきである。
【００６３】
診断システムは、知識促進者によって作られ入力値に基づいてトレーニングするか、又は関連する既知の欠陥を持つ装置によって生成されたデータファイルを使ってトレーニングすることができる。工程２１０から工程２４０では、診断システムはイメージング装置によって生成されたデータファイルを受け取り、データファイルを構文解析して無関係なデータを除去し、各データファイルを正常なものか欠陥のあるものかに分類して、欠陥のあるものとして分類された各データファイルからの一組の特徴値を抽出する。
【００６４】
本診断システムは、知識促進者（例えば、サービスエンジニア）が蓄積した経験に依存して、診断中の装置に関連する欠陥部品や条件を識別することができる。従って、工程２５０では、蓄積された経験と、データファイルの観察と、その他の装置の動作に基づいて知識促進者によって作られた入力値（例えば、欠陥の種類）を診断システムが受け取る。このトレーニングの処理によって、トレーニング済みデータベースが作られ、また更新される。トレーニング済みデータベースには複数組の特徴値がある。ここで、各組の特徴値は特定の種類の欠陥に関連する。
【００６５】
一例として、医用イメージング装置の既知の欠陥のうちの幾つかを含むリストが提供される。これには、不適切に補償された長時間不変の渦電流、周囲磁場の乱れ、胴部プリアンプによってもたらされる大きい一定位相のスパイク、欠陥のあるＩＰＧによってもたらされるスパイク、その磁石の上方もしくは下方でフロア上に置かれた回転機械によってもたらされる高い振動、欠陥のあるＹ軸ＧＲＡＭによってもたらされる故障、胴部コイル上にあるボックス型ＲＦコネクタの動作時の弛みによる動作不良によってもたらされる故障が含まれる。
【００６６】
知識促進者によって欠陥の種類が入力されると、学習の処理が実行されて、欠陥の種類が既知である装置によって生成されたデータファイルから抽出されたカレントの特徴値に基づいて一組の特徴値とそれに対応する重み値を更新する。従って、工程２６０及び２７０では、知識促進者によって提供された特定の欠陥の種類に関連したトレーニング済み特徴値（例えば、中心（セントロイド））とそれに対応する重み値を更新する。例えば、特定の欠陥の種類に対する全てのトレーニングで得られた特徴値を平均化することによって、特定の欠陥の種類に対する特徴値を更新することができる。
【００６７】
特徴値を更新することに加えて、学習サブシステムは、各々の欠陥の種類に対応する重み値を割り当て、又は更新するように構成される。ｗk はｋ番目の欠陥に対する重み値であり、数学的には以下のように示される。
【００６８】
【数１７】
0004726288.tif 000018
【００６９】
ここで、ｎk はｋ番目の欠陥に対するトレーニングの回数であり、これはデータベース内にある。また、Ｎは欠陥の種類の全てに対する総トレーニング数であり、これはデータベース内に含まれる。
【００７０】
ｄＦk は数学的に以下のように与えられる。
【００７１】
【数１８】
0004726288.tif 000019
【００７２】
ここで、ｆnew1，．．．ｆnewnはカレントのデータセットに対する特徴値である。
【００７３】
この結果、トレーニング済みデータベース内の特徴値と重み値が更新され、分析モードで欠陥を診断する欠陥検出部からアクセスされる。
【００７４】
図３を参照すると、一実施形態の分析モードの診断システムによって実行される複数の工程が示されている。分析モードでは、機能不良の装置から生成されたデータファイルを分析することによって装置の機能不良を診断することができる。工程３１０乃至工程３４０では、診断システムはイメージング装置によって生成されたデータファイルを受信し、データファイルを構文解析して無関係なデータを除去し、各データファイルを正常なものか欠陥のあるものかに分類し、欠陥のあるものと分類された各データファイルから一組の特徴値を抽出する。
【００７５】
上述したように、各データファイルから抽出された一組の特徴値は装置の動作と性能を特徴付けるものである。トレーニング済みデータベースに含まれるトレーニング済みデータを使って、データファイルから抽出された特徴値に最も一致する欠陥の種類を識別することができる。工程３５０では、各々の欠陥の種類に関連するトレーニング済み特徴値（中心）とそれに対応する重み値を欠陥検出部がアクセスする。次に、工程３６０では、各々の欠陥の種類に対して距離ベクトルを欠陥検出部が計算する。これは、抽出された特徴値が、対応する欠陥の種類のトレーニング済み特徴値とどの程度一致するかを表すものである。
【００７６】
距離ベクトル、即ち、ｋ番目の欠陥に対する達成度（Ｄk ）は以下のように計算される。
【００７７】
【数１９】
0004726288.tif 000020
【００７８】
上述したように、ｗk はｋ番目の欠陥に対する重み値であり、数学的に以下のように示される。
【００７９】
【数２０】
0004726288.tif 000021
【００８０】
ここで、ｎk はｋ番目の欠陥に対するトレーニングの回数であり、これはデータベース内にある。また、Ｎは欠陥の種類の全てに対するトレーニングの総回数であり、これはデータベース内にある。ｄＦk は、数学的に以下のように与えられる。
【００８１】
【数２１】
0004726288.tif 000022
【００８２】
ここで、ｆnew1，．．．ｆnewnはカレントのデータセットに対する特徴値である。
【００８３】
工程３７０では、計算された複数の距離ベクトルに基づいて一組の欠陥の候補を識別する。例えば、欠陥検出部は、最も大きなＤk 値をもつトレーニング済み欠陥の種類のうちの１つを選択できる。欠陥検出部は閾値を使って、選択された欠陥の種類が、識別可能な欠陥と考えられる十分大きなＤk 値を持つかどうかを決定する。距離ベクトルの値（Ｄk ）が特定の閾値より小さい場合は、欠陥検出部によってユーザ（例えば、知識促進者）は欠陥の種類を手動で割り当てることができる。
【００８４】
図４を参照すると、別の実施形態の分析モードの診断システムによって実行される複数の工程が示されている。本実施形態で説明される工程を、図３について説明された工程の代わりに、もしくは、それと共に実行することができる。上述のように、診断システムはイメージング装置によって生成されたデータファイルを受け取り（工程４１０）、データファイルを構文解析して無関係なデータを除去し（工程４２０）、各データファイルを正常なものか欠陥のあるものかに分類（工程４３０）し、欠陥のあるものとして分類された各データファイルから一組の特徴値を抽出する（工程４４０）。次に、工程４５０で、欠陥検出部がトレーニング済みデータベースから各々の欠陥の種類に関連するトレーニング済み特徴値とそれに対応する重み値をアクセスする。次に、工程４６０では、欠陥検出部が各々の欠陥の種類に対して複数の領域を特定する。ここで、各領域は受け入れ可能な最大値と最小値によって表される。
【００８５】
ここで図５を参照すると、各々の欠陥の種類（５０２−５１０）に関する高位、中位及び低位のエンベロープ（それぞれ、ｄkh、ｄkm、ｄkl）の形態で複数の領域を定義する分類モデルを使うことができる。各々の欠陥の種類は中心（５１２−５２０）とそれらの回りの複数の定義領域によって表される。また、グラフは、多次元空間内でトレーニング済み欠陥の種類（５０２−５１０）の中心（５１２−５２０）に対する抽出された特徴値５２２の中心の一例を示す。
【００８６】
Ａ番目の欠陥の種類に対する中心の値を以下に示す。
【００８７】
【数２２】
0004726288.tif 000023
【００８８】
ここで、ｆAiは欠陥の種類Ａのｉ番目の特徴に対する特徴値である。
【００８９】
図５に示される特徴軸は、データファイル（例えば、時系列の最小値と最大値、時系列のピーク・ピーク距離など）から抽出された特徴を表す。図５で示される欠陥の種類は、システム（例えば、ＲＦ受信欠陥、ＲＦ転送欠陥、シム欠陥、勾配軸欠陥、過渡振動など）に対してトレーニングされた様々なタイプの既知の欠陥の種類を表す。
【００９０】
一例として、対応する特徴値の１０、１５及び２０％の半径を割り当てることによって、高位、中位及び低位のエンベロープをそれぞれ得ることができる。数学的に、高位（ｄkh）、中位（ｄkm）及び低位（ｄkl）の３つの領域が以下のように定義される。
【００９１】
【数２３】
0004726288.tif 000024
【００９２】
高位、中位及び低位の領域が定義された後で、欠陥検出部は、抽出された一組の特徴値が欠陥の種類の領域のどれに属するかを決定する（工程４７０）。抽出された一組の特徴値の分類が完了すると、欠陥検出部は高位、中位及び低位の領域分類に基づいてイメージング装置に関連する一組の欠陥の候補の識別を行う（工程４８０）。その代わりに、もしくは、それに加えて、ユーザインターフェイスが欠陥検出部で生成された一組の欠陥の候補をユーザ（例えば、サービスエンジニア）に提供することによって、ユーザは、それらの装置を取り扱って蓄積された経験に基づいて該一組の欠陥の候補から選択することができる。
【００９３】
ここで図１を参照すると、欠陥検出部１１４によって生成された全情報（例えば、一組の欠陥の候補）は融合モジュール１１８で結合されて、一組の欠陥の候補を１つの欠陥の種類にしぼることができる。また、識別された欠陥の種類に対する確信度値を生成するように融合モジュール１１８を構成することもできる。何故ならば、欠陥検出部は分析する各データファイルに対して欠陥の種類を識別するので、１つ以上の欠陥の種類を診断することができる。一実施形態では、融合モジュール１１８が一組のルール（即ち、ルールベース１２８に含まれる）を使って、欠陥検出部によって生成された様々な欠陥の種類に関連する情報を統合する。その融合レベルで得られた欠陥の種類に基づいて、ブロック１１６では、欠陥の種類に対応する推奨される修理手続きがユーザに提供される。
【００９４】
エキスパートシステムによってルールベース１２８を作ってもよい。ルールベースには複数のＩＦ−ＴＨＥＮルールが含まれるので、様々なデータファイルに対して識別される様々な欠陥の種類の間の関係を構築できる。このエキスパートシステムとルール−ベースとシステム性能テスト（ＳＰＴ）の実施に関しては、同時係続出願中であり援用文献であって、タイトルが「波形データを使った装置の診断と有効化システムと方法」の米国特許出願第０９／０５０１４３号に詳述されている。本発明の診断システムは、コンピュータ、もしくは、連続するプログラムを実行する能力がある計算装置を使って実行できる。これには、フィールドエンジニアによって利用される携帯型コンピュータや、オペレータコンソールで供給するコンピュータやワークステーションが含まれる。Ｃ＋＋、ＪＡＶＡ、ＭＡＴＬＡＢ、もしくは、その他の好適なプログラミング言語でプログラムされたソフトウェアの形態で診断システムを実現できる。
【００９５】
これまで本発明に係る好適な実施形態が説明され図示されてきたが、本発明の精神と範囲内で示唆されたものとその他のもの等の変更や修正を、本発明に係る当業者であれば行うことができることを理解すべきである。従って、本発明の範囲は特許請求の範囲の項に定義される。
【図面の簡単な説明】
【図１】イメージング装置の欠陥を診断するシステムを示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に従って分析モードの際に診断システムによって実行される複数の工程を示すフロー図である。
【図３】本発明の別の実施形態に従って分析モードの際に診断システムによって実行される複数の工程を示すフロー図である。
【図４】トレーニングモードの際に診断システムによって実行される複数の工程を示すフロー図である。
【図５】多次元空間内におけるカレント（現在）のデータセットの中心に関する様々な欠陥の種類のそれぞれの中心を示すグラフである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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