(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
磁気共鳴撮影装置に適用される静磁場空間を形成するための超電導マグネットの故障を予測する故障予測装置であって、
前記超電導マグネットのヘリウムガスの圧力を検知する圧力センサと、
液体ヘリウムのレベルを検知するレベルセンサと、
供給されたヘリウムガスを断熱膨張させる冷凍機における第１ステージの温度を検知する第１の温度センサと、
前記断熱膨張により気化したへリウムガスを冷却して液体ヘリウムに戻す前記冷凍機における第２ステージの温度を検知する第２の温度センサと、
前記冷凍機から供給されるヘリウムガスを冷却しその冷却されたヘリウムガスを前記冷凍機に返すためのコンプレッサが配置されている部屋の温度を検知する第３の温度センサと、
前記圧力センサで検知されたヘリウムガス圧力、前記レベルセンサで検知された液体ヘリウムのレベル、前記第１の温度センサで検知された前記第１ステージの温度、前記第２の温度センサで検知された前記第２ステージの温度及び前記第３の温度センサで検知された前記部屋の温度をそれぞれ所定の変数としたマグネットデータとして、前記超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかを判断するために前記マグネットデータのマハラノビスの距離を求める演算手段とを有する超電導マグネットの故障予測装置。
【請求項２】
請求項１に記載の超電導マグネットの故障予測装置において、
前記ヘリウムガス圧力の所定の変数として、前記液体ヘリウムのレベルを時間において微分した値、前記ヘリウムガスの圧力の二乗和、前記第１ステージの温度の二乗和、前記第２ステージの温度の二乗和、前記部屋の温度の二乗和をすくなくとも含む超電導マグネットの故障予測装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の超電導マグネットの故障予測装置において、
前記演算手段は、前記圧力センサで検知されたヘリウムガス圧力、前記レベルセンサで検知された液体ヘリウムのレベル、前記第１の温度センサで検知された前記第１ステージの温度、前記第２の温度センサで検知された前記第２ステージの温度及び前記第３の温度センサで検知された前記部屋の温度をそれぞれ所定の変数として複数の要素に分解し、その複数の要素をマグネットデータとして基準化し、前記超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかを判断するために基準化した前記マグネットデータのマハラノビスの距離を求める超電導マグネットの故障予測装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一つに記載の超電導マグネットの故障予測装置において、
前記故障予測装置は、あらかじめ正常に動作する超電導マグネットについて採取した、前記圧力センサで検知されたヘリウムガス圧力、前記レベルセンサで検知された液体ヘリウムのレベル、前記第１の温度センサで検知された前記第１ステージの温度、前記第２の温度センサで検知された前記第２ステージの温度及び前記第３の温度センサで検知された前記部屋の温度をそれぞれ所定の変数としたマグネットデータをマハラノビスの基準空間として展開させたデータを記憶するデータベースと、前記演算手段で求めたマハラノビスの距離と前記データベースが記憶したデータとを比較して前記超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかを判断する手段とを有する超電導マグネットの故障予測装置。
【請求項５】
磁気共鳴撮影装置に適用される静磁場空間を形成するための超電導マグネットの故障を予測する故障予測方法であって、
前記超電導マグネットのヘリウムガスの圧力、液体ヘリウムのレベル、供給されたヘリウムガスを断熱膨張させる冷凍機における第１ステージの温度、前記断熱膨張により気化したへリウムガスを冷却して液体ヘリウムに戻す前記冷凍機における第２ステージの温度及び前記冷凍機から供給されるヘリウムガスを冷却しその冷却されたヘリウムガスを前記冷凍機に返すためのコンプレッサが配置されている部屋の温度を検知し、
検知した前記ヘリウムガス圧力、前記液体ヘリウムのレベル、前記第１ステージの温度、前記第２ステージの温度及び前記部屋の温度をそれぞれ所定の変数としたマグネットデータとして、前記超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかを判断するために前記マグネットデータのマハラノビスの距離を求める超電導マグネットの故障予測方法。
【請求項６】
請求項５に記載の超電導マグネットの故障予測方法において、
前記ヘリウムガス圧力の所定の変数として、前記液体ヘリウムのレベルを時間において微分した値、前記ヘリウムガスの圧力の二乗和、前記第１ステージの温度の二乗和、前記第２ステージの温度の二乗和、前記部屋の温度の二乗和をすくなくとも含む超電導マグネットの故障予測方法。
【請求項７】
請求項５又は請求項６に記載の超電導マグネットの故障予測方法において、
前記マハラノビスの距離を求める工程では、前記圧力センサで検知されたヘリウムガス圧力、前記レベルセンサで検知された液体ヘリウムのレベル、前記第１の温度センサで検知された前記第１ステージの温度、前記第２の温度センサで検知された前記第２ステージの温度及び前記第３の温度センサで検知された前記部屋の温度をそれぞれ所定の変数として複数の要素に分解し、その複数の要素をマグネットデータとして基準化し、前記超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかを判断するために基準化した前記マグネットデータのマハラノビスの距離を求める超電導マグネットの故障予測方法。
【請求項８】
請求項５〜７のいずれか一つに記載の超電導マグネットの故障予測方法において、
前記マハラノビスの距離を求める工程で求めたマハラノビスの距離と、あらかじめ正常に動作する超電導マグネットについて採取した、前記圧力センサで検知されたヘリウムガス圧力、前記レベルセンサで検知された液体ヘリウムのレベル、前記第１の温度センサで検知された前記第１ステージの温度、前記第２の温度センサで検知された前記第２ステージの温度及び前記第３の温度センサで検知された前記部屋の温度をそれぞれ所定の変数としたマグネットデータをマハラノビスの基準空間として展開させたデータを記憶するデータベースのデータとを比較して前記超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかを判断する超電導マグネットの故障予測方法。
【請求項９】
静磁場空間を形成するための超電導マグネットを採用し、前記静磁場に被検体を収容し、磁気共鳴を利用して前記被検体の被検部位を撮影する磁気共鳴撮影システムであって、
前記超電導マグネットのヘリウムガスの圧力を検知する圧力センサと、
液体ヘリウムのレベルを検知するレベルセンサと、
供給されたヘリウムガスを断熱膨張させる冷凍機における第１ステージの温度を検知する第１の温度センサと、
前記断熱膨張により気化したへリウムガスを冷却して液体ヘリウムに戻す前記冷凍機における第２ステージの温度を検知する第２の温度センサと、
前記冷凍機から供給されるヘリウムガスを冷却しその冷却されたヘリウムガスを前記冷凍機に返すためのコンプレッサが配置されている部屋の温度を検知する第３の温度センサと、
前記圧力センサで検知されたヘリウムガス圧力、前記レベルセンサで検知された液体ヘリウムのレベル、前記第１の温度センサで検知された前記第１ステージの温度、前記第２の温度センサで検知された前記第２ステージの温度及び前記第３の温度センサで検知された前記部屋の温度をそれぞれ所定の変数としたマグネットデータとして、前記超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかを判断するために前記マグネットデータのマハラノビスの距離を求める演算手段とを含む超電導マグネットの故障予測装置を有する磁気共鳴撮影システム。
【請求項１０】
請求項９に記載の磁気共鳴撮影システムにおいて、
前記ヘリウムガス圧力の所定の変数として、前記液体ヘリウムのレベルを時間において微分した値、前記ヘリウムガスの圧力の二乗和、前記第１ステージの温度の二乗和、前記第２ステージの温度の二乗和、前記部屋の温度の二乗和をすくなくとも含む磁気共鳴撮影システム。
【請求項１１】
請求項９又は請求項１０に記載の磁気共鳴撮影システムにおいて、
前記演算手段は、前記圧力センサで検知されたヘリウムガス圧力、前記レベルセンサで検知された液体ヘリウムのレベル、前記第１の温度センサで検知された前記第１ステージの温度、前記第２の温度センサで検知された前記第２ステージの温度及び前記第３の温度センサで検知された前記部屋の温度をそれぞれ所定の変数として複数の要素に分解し、その複数の要素をマグネットデータとして基準化し、前記超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかを判断するために基準化した前記マグネットデータのマハラノビスの距離を求める磁気共鳴撮影システム。
【請求項１２】
請求項９〜１１のいずれか一つに記載の磁気共鳴撮影システムにおいて、
前記故障予測装置は、あらかじめ正常に動作する超電導マグネットについて採取した、前記圧力センサで検知されたヘリウムガス圧力、前記レベルセンサで検知された液体ヘリウムのレベル、前記第１の温度センサで検知された前記第１ステージの温度、前記第２の温度センサで検知された前記第２ステージの温度及び前記第３の温度センサで検知された前記部屋の温度をそれぞれ所定の変数としたマグネットデータをマハラノビスの基準空間として展開させたデータを記憶するデータベースと、前記演算手段で求めたマハラノビスの距離と前記データベースが記憶したデータとを比較して前記超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかを判断する手段とを含む磁気共鳴撮影システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、磁気共鳴撮影装置に適用される静磁場空間を形成するための超電導マグネットの故障を予測する故障予測装置およびその方法、並びにそれを用いた磁気共鳴撮影システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
磁気共鳴撮影処理では、１ＴＲ毎に励起パルスで被検体内のスピン（ｓｐｉｎ）を励起し、それによって生じる磁気共鳴信号を、たとえばスピンエコー（ｓｉｏｎ  ｅｃｈｏ）またはグラディエントエコー（ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｅｃｈｏ）として２次元フーリエ空間に収集する。
磁気共鳴信号には、いわゆるビュー（ｖｉｅｗ）毎に異なる位相エンコードを付与し、２次元フーリエ空間において位相軸上の位置が異なる複数のビューのエコーデータをそれぞれ収集する。
そして、収集した全ビューのエコーデータを２次元逆フーリエ変換することにより、画像を再構成する。
【０００３】
このような磁気共鳴撮影処理を行う磁気共鳴撮影装置は、被検体を収容する内部空間（ボア）を有するマグネットシステムを有している。
このマグネットシステムは、ボア内に静磁場を形成する主磁場マグネットと、主磁場マグネットが形成した静磁場の強度に勾配を付けるための勾配磁場を形成する勾配コイルと、主磁場マグネットが形成した静磁場空間内で、被検体内にスピンを励起するための高周波磁場を形成するＲＦコイルを有している。
【０００４】
ところで、主磁場マグネットは、たとえば超電導マグネットを用いて構成される。
この超電導マグネットを用いた磁気共鳴撮影装置に対しては、一度故障が発生すると顧客に大きな損害を与える超電導マグネットの動作状態を判断し、将来発生しうる故障の予測が行われる。
【０００５】
故障予測は、たとえばマグネットの専門の技術者が、超電導マグネットの冷却用ヘリウムガスの圧力と、ヘリウムのレベル（残量）と、冷凍機の第１ステージおよび第２ステージの温度と、コンプレッサが配置されている室温の検知データをグラフ化し、それぞれの値、トレンド、相対関係、ばらつき、誤報のマスキング等を行い、マグネットの状態を判断している。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、超電導マグネットの故障予測は、かなりの経験と知識を有する一部の技術者のみ行える診断であり、マグネットの技術にさほど精通していな技術者では困難な診断である。
また、経験と知識を有する技術者であっても、上述したように多くの情報を入手し、マグネットの動作状態を判断するにはかなりの時間を要するという不利益がある。
【０００７】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、技術の習熟度にかかわりなく、マグネットの動作状態を容易に判断でき、将来発生しうる故障を事前に的確に予測できる超電導マグネットの故障予測装置およびその方法、並びにそれを用いた磁気共鳴撮影システムを提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明の第１の観点は、磁気共鳴撮影装置に適用される静磁場空間を形成するための超電導マグネットの故障を予測する故障予測装置であって、上記超電導マグネットの冷却用媒体の圧力を検知する圧力センサと、上記冷却用媒体のレベルを検知するレベルセンサと、冷凍機の所定箇所の温度を検知する第１の温度センサと、上記冷凍機からの冷却用媒体を冷却し上記冷凍機に供給するためのコンプレッサが配置されている部屋の温度を検知する第２の温度センサと、上記圧力センサで検知された冷却用媒体圧力、上記レベルセンサで検知された冷却用媒体のレベル、上記第１の温度センサで検知された冷凍機の温度、および上記第２の温度センサで検知された室温をそれぞれ所定の変数としたマグネットデータとして、正常であるか異常であるかを判断するために当該マグネットデータのマハラノビスの距離を求める演算手段とを有する。
【０００９】
また、本発明の第１の観点では、上記演算手段は、上記圧力センサで検知された冷却用媒体圧力、上記レベルセンサで検知された冷却用媒体のレベル、上記第１の温度センサで検知された冷凍機の温度、および上記第２の温度センサで検知された室温をそれぞれ所定の変数として複数の要素に分解し、これをマグネットデータとして基準化し、正常であるか異常であるかを判断するために基準化したマグネットデータのマハラノビスの距離を求める。
【００１０】
また、本発明の第１の観点では、あらかじめ正常に動作するマグネットについて採取した、上記圧力センサで検知された冷却用媒体圧力、上記レベルセンサで検知された冷却用媒体のレベル、上記第１の温度センサで検知された冷凍機の温度、および上記第２の温度センサで検知された室温をそれぞれ所定の変数としたマグネットデータをマハラノビスの基準空間として展開させたデータを記憶するデータベースと、上記演算手段で得られたマハラノビスの距離と上記データベースの記憶データとを比較して超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかを判断する手段とを有する。
【００１１】
また、本発明の第１の観点では、あらかじめ正常に動作するマグネットについて採取した、上記圧力センサで検知された冷却用媒体圧力、上記レベルセンサで検知された冷却用媒体のレベル、上記第１の温度センサで検知された冷凍機の温度、および上記第２の温度センサで検知された室温をそれぞれ所定の変数として複数の要素に分解し、分解した各要素を含むマグネットデータをマハラノビスの基準空間として展開させたデータを記憶するデータベースと、上記演算手段で得られたマハラノビスの距離と上記データベースの記憶データとを比較して超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかを判断する手段とを有する。
【００１２】
本発明の第２の観点は、磁気共鳴撮影装置に適用される静磁場空間を形成するための超電導マグネットの故障を予測する故障予測装置であって、上記超電導マグネットの冷却用媒体の圧力を検知する圧力センサと、上記冷却用媒体のレベルを検知するレベルセンサと、冷凍機の複数箇所の温度を検知する第１および第２の温度センサと、上記冷凍機からの冷却用媒体を冷却し上記冷凍機に供給するためのコンプレッサが配置されている部屋の温度を検知する第３の温度センサと、上記圧力センサで検知された冷却用媒体圧力、上記レベルセンサで検知された冷却用媒体のレベル、上記第１および第２の温度センサで検知された冷凍機の複数箇所の温度、および上記第３の温度センサで検知された室温をそれぞれ所定の変数としたマグネットデータとして、正常であるか異常であるかを判断するために当該マグネットデータのマハラノビスの距離を求める演算手段とを有する。
【００１３】
また、本発明の第２の観点では、上記演算手段は、上記圧力センサで検知された冷却用媒体圧力、上記レベルセンサで検知された冷却用媒体のレベル、上記第１および第２の温度センサで検知された冷凍機の複数箇所の温度、および上記第３の温度センサで検知された室温をそれぞれ所定の変数として複数の要素に分解し、これをマグネットデータとして基準化し、正常であるか異常であるかを判断するために基準化したマグネットデータのマハラノビスの距離を求める。
【００１４】
また、本発明の第２の観点では、あらかじめ正常に動作するマグネットについて採取した、上記圧力センサで検知された冷却用媒体圧力、上記レベルセンサで検知された冷却用媒体のレベル、上記第１および第２の温度センサで検知された冷凍機の複数箇所の温度、および上記第３の温度センサで検知された室温をそれぞれ所定の変数としたマグネットデータをマハラノビスの基準空間として展開させたデータを記憶するデータベースと、上記演算手段で得られたマハラノビスの距離と上記データベースの記憶データとを比較して超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかを判断する手段とを有する。
【００１５】
また、本発明の第２の観点では、あらかじめ正常に動作するマグネットについて採取した、上記圧力センサで検知された冷却用媒体圧力、上記レベルセンサで検知された冷却用媒体のレベル、上記第１および第２の温度センサで検知された冷凍機の複数箇所の温度、および上記第３の温度センサで検知された室温をそれぞれ所定の変数として複数の要素に分解し、分解した各要素を含むマグネットデータをマハラノビスの基準空間として展開させたデータを記憶するデータベースと、上記演算手段で得られたマハラノビスの距離と上記データベースの記憶データとを比較して超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかを判断する手段とを有する。
【００１６】
本発明の第３の観点は、磁気共鳴撮影装置に適用される静磁場空間を形成するための超電導マグネットの故障を予測する故障予測方法であって、上記超電導マグネットの冷却用媒体の圧力と、上記冷却用媒体のレベルと、冷凍機の所定箇所の温度と、上記冷凍機からの冷却用媒体を冷却し上記冷凍機に供給するためのコンプレッサが配置されている部屋の温度を検知し、検知した冷却用媒体圧力、冷却用媒体のレベル、冷凍機の温度、およびコンプレッサが配置されている部屋の温度をそれぞれ所定の変数としたマグネットデータとして、正常であるか異常であるかを判断するために当該マグネットデータのマハラノビスの距離を求める。
【００１７】
また、本発明の第３の観点では、上記マハラノビスの距離を求める工程では、冷却用媒体圧力、冷却用媒体のレベル、冷凍機の所定箇所の温度、およびコンプレッサが配置されている部屋の温度をそれぞれ所定の変数として複数の要素に分解し、これをマグネットデータとして基準化し、正常であるか異常であるかを判断するために基準化したマグネットデータのマハラノビスの距離を求める。
【００１８】
また、本発明の第３の観点では、あらかじめ正常に動作するマグネットについて採取した、冷却用媒体圧力、冷却用媒体のレベル、冷凍機の所定箇所の温度、およびコンプレッサが配置されている部屋の温度をそれぞれ所定の変数としたマグネットデータをマハラノビスの基準空間として展開させたデータベースのデータと、上記マハラノビスの距離を求める工程で得られたマハラノビスの距離とを比較して超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかを判断する。
【００１９】
また、本発明の第３の観点では、あらかじめ正常に動作するマグネットについて採取した、冷却用媒体圧力、冷却用媒体のレベル、冷凍機の所定箇所の温度、およびコンプレッサが配置されている部屋の温度をそれぞれ所定の変数として複数の要素に分解し、分解した各要素を含むマグネットデータをマハラノビスの基準空間として展開させたデータベースのデータと、上記マハラノビスの距離を求める工程で得られたマハラノビスの距離とを比較して超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかを判断する。
【００２０】
本発明の第４の観点は、磁気共鳴撮影装置に適用される静磁場空間を形成するための超電導マグネットの故障を予測する故障予測方法であって、上記超電導マグネットの冷却用媒体の圧力と、上記冷却用媒体のレベルと、冷凍機の複数箇所の温度と、上記冷凍機からの冷却用媒体を冷却し上記冷凍機に供給するためのコンプレッサが配置されている部屋の温度を検知し、検知した冷却用媒体圧力、冷却用媒体のレベル、冷凍機の複数箇所の温度、およびコンプレッサが配置されている部屋の温度をそれぞれ所定の変数としたマグネットデータとして、正常であるか異常であるかを判断するために当該マグネットデータのマハラノビスの距離を求める。
【００２１】
また、本発明の第４の観点では、上記マハラノビスの距離を求める工程では、冷却用媒体圧力、冷却用媒体のレベル、冷凍機の複数箇所の温度、およびコンプレッサが配置されている部屋の温度をそれぞれ所定の変数として複数の要素に分解し、これをマグネットデータとして基準化し、正常であるか異常であるかを判断するために基準化したマグネットデータのマハラノビスの距離を求める。
【００２２】
また、本発明の第４の観点では、あらかじめ正常に動作するマグネットについて採取した、冷却用媒体圧力、冷却用媒体のレベル、冷凍機の複数箇所の温度、およびコンプレッサが配置されている部屋の温度をそれぞれ所定の変数としたマグネットデータをマハラノビスの基準空間として展開させたデータベースのデータと、上記マハラノビスの距離を求める工程で得られたマハラノビスの距離とを比較して超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかを判断する。
【００２３】
また、本発明の第４の観点では、あらかじめ正常に動作するマグネットについて採取した、冷却用媒体圧力、冷却用媒体のレベル、冷凍機の所定箇所の温度、およびコンプレッサが配置されている部屋の温度をそれぞれ所定の変数として複数の要素に分解し、分解した各要素を含むマグネットデータをマハラノビスの基準空間として展開させたデータベースのデータと、上記マハラノビスの距離を求める工程で得られたマハラノビスの距離とを比較して超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかを判断する。
【００２４】
本発明の第５の観点は、静磁場空間を形成するための超電導マグネットを採用し、当該静磁場に被検体を収容し、磁気共鳴を利用して被検体の被検部位を撮影する磁気共鳴撮影システムであって、上記超電導マグネットの冷却用媒体の圧力を検知する圧力センサと、上記冷却用媒体のレベルを検知するレベルセンサと、冷凍機の所定箇所の温度を検知する第１の温度センサと、上記冷凍機からの冷却用媒体を冷却し上記冷凍機に供給するためのコンプレッサが配置されている部屋の温度を検知する第２の温度センサと、上記圧力センサで検知された冷却用媒体圧力、上記レベルセンサで検知された冷却用媒体のレベル、上記第１の温度センサで検知された冷凍機の温度、および上記第２の温度センサで検知された室温をそれぞれ所定の変数としたマグネットデータとして、正常であるか異常であるかを判断するために当該マグネットデータのマハラノビスの距離を求める演算手段とを含む超電導マグネットの故障予測装置を有する。
【００２５】
本発明の第６の観点は、静磁場空間を形成するための超電導マグネットを採用し、当該静磁場に被検体を収容し、磁気共鳴を利用して被検体の被検部位を撮影する磁気共鳴撮影システムであって、上記超電導マグネットの冷却用媒体の圧力を検知する圧力センサと、上記冷却用媒体のレベルを検知するレベルセンサと、冷凍機の複数箇所の温度を検知する第１および第２の温度センサと、上記冷凍機からの冷却用媒体を冷却し上記冷凍機に供給するためのコンプレッサが配置されている部屋の温度を検知する第３の温度センサと、上記圧力センサで検知された冷却用媒体圧力、上記レベルセンサで検知された冷却用媒体のレベル、上記第１および第２の温度センサで検知された冷凍機の複数箇所の温度、および上記第３の温度センサで検知された室温をそれぞれ所定の変数としたマグネットデータとして、正常であるか異常であるかを判断するために当該マグネットデータのマハラノビスの距離を求める演算手段とを含む超電導マグネットの故障予測装置を有する。
【００２６】
本発明によれば、たとえば圧力センサにより検知された冷却用媒体の圧力データ、レベルセンサで検知された冷却用媒体のレベル（残量）データ、第１の温度センサで検知されたたとえば冷凍機の第１ステージの第１の温度データ、第２の温度センサで検知された冷凍機の第２ステージの第２の温度データ、および第３の温度センサで検知されたコンプレッサが配置されている部屋の第３の温度（室温）データが演算手段に供給される。
演算手段では、たとえば入力した冷却用媒体圧力データ、冷却用媒体のレベルデータ、冷凍機の複数箇所の第１および第２の温度データ、室温データをそれぞれ所定の変数としたマグネットデータのマハラノビスの距離が求められる。
あるいは、演算手段では、たとえば入力した冷却用媒体圧力データ、冷却用媒体のレベルデータ、冷凍機の複数箇所の第１および第２の温度データ、室温データをそれぞれ所定の変数として複数の要素に分解し、これをマグネットデータとして基準化し、基準化したマグネットデータのマハラノビスの距離が求められる。
そして、得られたマハラノビスの距離と、あらかじめ正常に動作するマグネットについて採取した、マグネットデータをマハラノビスの基準空間として展開させたデータベースの記憶データと比較されて、超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかが判断される。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る磁気共鳴撮影システムについて図面に関連付けて説明する。
【００２８】
図１は本発明に係る超電導マグネットの故障予測装置を採用した磁気共鳴撮影（ＭＲＩ：Magnetic Resonance Imaging）システムのレイアウトを説明するための図、図２は本発明に係るＭＲＩシステムの一実施形態を示す構成図である。
【００２９】
本実施形態に係るＭＲＩシステム１０では、図１に示すように、マグネットからの放射電磁波の洩漏や外乱電磁波の進入を防止する閉空間を形成したスキャンルーム１１内にＭＲＩ装置２０が配設され、スキャンルーム１１に隣接して設けられた操作ルーム１２内にオペレータＯＰが操作するオペレータコンソール３０が配設されている。
また、操作ルーム１２に隣接してマシンルーム１３が並設されており、このマシンルーム１３内に、後述する静磁場を形成するための超電導マグネット部の冷却用媒体（冷媒）であるヘリウム（Ｈｅ）ガスを冷却し供給するコンプレッサが４０が配設されている。
スキャンルール１１と操作ルーム１２とは壁１４で仕切られており、壁１４にはドア１５および窓ガラス１６が設けられている。
また、マシンルーム１３に配置されたコンプレッサ４０からはスキャンルーム１１に配置されたＭＲＩ装置２０のマグネットシステム２１に対して、たとえば冷媒を導入し、かつ温まった冷媒をコンプレッサ４０に帰還させる冷媒通路４１（実際には、冷媒供給路と冷媒帰還路の２通路）が接続されている。
【００３０】
また、オペレータコンソール３０は、たとえば集中管理センタ５０とモデムを介して情報の送受信を行う。たとえばオペレータコンソール３０は、超電導マグネットの動作状態を判断するために用いられる超電導マグネットの冷却用媒体の圧力と、冷却用媒体のレベル（残量）と、冷凍機の２箇所の温度と、コンプレッサが配置されているマシンルーム１３の温度（室温）に関する情報等を集中管理センタ５０に送信する。
【００３１】
以下、ＭＲＩ装置２０、オペレータコンソール３０、コンプレッサ４０、および集中管理センタ５０について順を追って説明する。
【００３２】
ＭＲＩ装置２０は、図２に示すように、マグネットシステム２１、ＲＦ駆動部２２、勾配駆動部２３、データ収集部２４、制御部２５、およびクレードル２６を有している。
【００３３】
マグネットシステム２１は、図２に示すように、概ね円筒状の内部空間（ボア：ｂｏｒｅ）２１１を有し、ボア２１１内には、クッションを介して被検体６０を載せたクレードル２６が図示しない搬送部によって搬入される。
【００３４】
マグネットシステム２１内には、図２に示すように、ボア２１１内のマグネットセンタ（走査する中心位置）の周囲に、主磁場マグネット部２１２、勾配コイル部２１３、およびＲＦコイル部２１４が配置されている。
【００３５】
主磁場マグネット部２１２、勾配コイル部２１３、およびＲＦコイル部２１４のそれぞれは、検査時に被検体６０が位置するボア２１１内の空間を挟んで対向する１対のコイルからなる。
【００３６】
主磁場マグネット部２１２を構成する主磁場マグネットは、たとえば超電導マグネットを用いて構成される。
【００３７】
ここで、本実施形態に係るマグネットシステム２１における主磁場マグネット部２１２の配置構成例を、図面に関連付けて説明する。
【００３８】
図３は本実施形態に係るマグネットシステム２１における主磁場マグネット部２１２の配置構成例を示す正面図、図４は本実施形態に係るマグネットシステム２１における主磁場マグネット部２１２の配置構成例を示す側面図である。
【００３９】
主磁場マグネット部２１２は、図３および図４に示すように、マグネットシステム２１の円筒状の筐体（テーブルエンドフランジ）２１ａの上部に、冷凍機２００１、パッシブヒータ２００２、圧力ゲージ２００３、サービスタレット（ｓｅｒｖｉｃｅ  ｔｕｒｒｅｔ）２００４、や冷媒であるヘリウムベントバルブ２００５等が所定の位置に固定されている。
冷凍機２００１のコールドヘッド２００１ａには、マシンルーム１３に配置されているコンプレッサ４０に一端が接続された冷媒供給路４１１の他端が接続されるヘッド２００１ｂと、コンプレッサ４０に一端が接続された冷媒帰還路４１２の他端が接続がされるヘッド２００１ｃを有する。
そして、冷凍機２００１は、供給されたヘリウムガスを断熱膨張させる第１ステージ２００１ｄと、断熱膨張により気化したヘリウムガスを冷やして液体ヘリウムに戻す第２ステージ２００１ｅを含み、この液体ヘリウムを、筐体２１ａ内の超電導マグネットの配置領域に供給する。
【００４０】
図５は、マシンルーム１３に配置されているコンプレッサ４０の外観を示す図である。
コンプレッサ４０は、水冷式、あるいは空冷式のものが用いられ、たとえば図５に示すように、前面側に冷媒供給路４１１の一端側が接続されるヘリウム供給口４０１、および冷媒帰還路４１２の一端側が接続されるヘリウム帰還口４０２が形成されている。
【００４１】
図６は、このような超電導マグネットを用いた主磁場マグネット部２１２の構成、並びに冷却システムを説明するための図である。
マグネットは、同心円状に形成された中央側の真空部２０１１と外周側の真空部２０１２に挟まれた形態で、超電導コイルが配置され、この超電導コイルの配置領域２０１３に液体ヘリウム２０１４が充填されている。
このような構成において、コンプレッサ４０で冷却された冷媒であるヘリウムが冷媒供給路４１１を通して冷凍機２００１のコールヘッド２００１ａに供給される。
そして、コールドヘッド２００１ａの第１ステージ２００１ｄで供給されたヘリウムガスが断熱膨張される。このとき、ベッセル（ｖｅｓｓｅｌ）自体も冷却される。
第２ステージ２００１ｅでベッセルの中で気化したヘリウムガスが冷却されて液体ヘリウムに戻され、超電導コイルの配置領域２０１３に供給される。
なお、液体ヘリウムの温度は−２６８．８°Ｃである。
この液体ヘリウムにより冷却されることにより超電導コイルが超電導となりコイルの抵抗が小さくなって電流が流れ、ボア２１１内に静磁場が形成される。
また、冷却に使用され温まったヘリウムガスは、コールドヘッド２００１ａから冷媒帰還路４１２を通してコンプレッサ４０に帰還される。
【００４２】
このように、主磁場マグネット部２１２は、ボア２１１内に静磁場を形成する。静磁場の方向は、たとえば概ね被検体５０の体軸方向と平行である。すなわち、平行磁場を形成する。
【００４３】
そして、超電導マグネットを用いた磁気共鳴撮影システムに対しては、一度故障が発生すると顧客に大きな損害を与える超電導マグネットの動作状態を判断し、将来発生しうる故障の予測を行うために、必要なデータを採取する必要がある。
本実施形態では、後で詳述するように、故障予測用データとしては、超電導マグネットの冷却用ヘリウムガスの圧力と、ヘリウムのレベル（残量）と、冷凍機の第１ステージおよび第２ステージの温度と、コンプレッサが配置されているマシンルーム１３の室温の検知データを用いる。
そのため、超電導マグネットの冷却用ヘリウムガスの圧力を検知する圧力センサ７１と、液体ヘリウムのレベル（残量）を検知するレベルセンサ７２と、冷凍機２００１の第１ステージ２００１ｄの温度を検知する第１の温度センサ７３と、冷凍機２００１の第２ステージ２００１ｅの温度を検知する第２の温度センサ７４と、コンプレッサが配置されているマシンルーム１３の温度を検知する第３の温度センサ７５とを所定の箇所に設けて、それらの検知データをオペレータコンソール３０のデータ処理部３１に入力させている。
【００４４】
データ処理部３１に入力された、圧力センサ７１により検知された冷却用ヘリウムガスの圧力データ、レベルセンサ７２で検知された液体ヘリウムのレベル（残量）データ、第１の温度センサ７３で検知された冷凍機の第１ステージの第１の温度データ、第２の温度センサ７４で検知された冷凍機の第２ステージの第２の温度データ、および第３の温度センサ７５で検知されたコンプレッサ４０が配置されている部屋の第３の温度（室温）データがモデムを介して集中管理センタ５０に送信される。
【００４５】
なお、圧力センサ７１およびレベルセンサ７２は、たとえばサービスタレット（ｓｅｒｖｉｃｅ  ｔｕｒｒｅｔ）２００４内に配置され、第１の温度センサ７３は第１ステージ２００１ｄに配置され、第２の温度センサ７４は第２ステージは第２ステージ２００１ｅに配置され、第３の温度センサ７５はマシンルーム１３に配置される。
【００４６】
また、勾配コイル部２１３は、ＲＦコイル部２１４が受信する磁気共鳴信号に３次元の位置情報を持たせるために、主磁場マグネット部２１２が形成した静磁場の強度に勾配を付ける勾配磁場を発生する。
勾配コイル部２１３が発生する勾配磁場は、スライス（ｓｌｉｃｅ）勾配磁場、リードアウト（ｒｅａｄ  ｏｕｔ）勾配磁場およびフェーズエンコード（ｐｈａｓｅ  ｅｎｃｏｄｅ）勾配磁場の３種類であり、これら３種類の勾配磁場に対応して勾配コイル部２１３は３系統の勾配コイルを有する。
【００４７】
ＲＦコイル部２１４は、主磁場マグネット部２１２が形成した静磁場空間内で被検体６０の体内のスピンを励起するための高周波磁場を形成する。ここで、高周波磁場を形成することをＲＦ励起信号の送信という。ＲＦコイル部２１４は、励起されたスピンが生じる電磁波を磁気共鳴信号として受信する。
ＲＦコイル部２１４は、図示しない送信用コイルおよび受信用コイルを有する。送信用コイルおよび受信用コイルは、同じコイルを兼用するかあるいはそれぞれ専用のコイルを用いる。
【００４８】
ＲＦ駆動部２２は、制御部２５の指示に基づいたプロトコル対応の駆動信号ＤＲ１をＲＦコイル部２１４に与えてＲＦ励起信号を発生させて、被検体６０の体内のスピンを励起する。
【００４９】
勾配駆動部２３は、制御部２５の指示に基づいたプロトコル対応の駆動信号ＤＲ２を勾配コイル部２１３に与えて勾配磁場を発生させる。
勾配駆動部２３は、勾配コイル部２１３の３系統の勾配コイルに対応して、図示しない３系統の駆動回路を有する。
【００５０】
データ収集部２４は、ＲＦコイル部２１４が受信した受信信号を取り込み、それをビューデータ（ｖｉｅｗ  ｄａｔａ）として収集して、オペレータコンソール３０のデータ処理部３１に出力する。
【００５１】
制御部２５は、オペレータコンソール３０のデータ処理部３１から送られてくる被検体６０の被検部位に対応した実行すべきプロトコルに即して、あらかじめ決められた繰り返し時間ＴＲ内において所定のパルスシーケンスが所定回数繰り返される駆動信号ＤＲ１をＲＦコイル部２１４に印加するようにＲＦ駆動部２２を制御する。
同様に、制御部２５は、実行すべきプロトコルに即して、１ＴＲ内に、所定のパターンのパルス信号を勾配コイル２１３に印加するように勾配駆動部２３を制御する。
また、制御部２５は、ＲＦコイル部２１４が受信した受信信号を取り込み、それをビューデータ（ｖｉｅｗ  ｄａｔａ）として収集して、オペレータコンソール３０のデータ処理部３１に出力するように、データ収集部２４を制御する。
【００５２】
なお、制御部２５に指定される実行すべきプロトコルは、磁気共鳴撮影を行うために、被検体５０の被検部位に対応して定められており、各プロトコル毎に、１ＴＲ（繰り返し時間）内におけるパルスシーケンスの繰り返し回数が異なる。
【００５３】
この磁気共鳴撮影用パルスシーケンスは、いわゆるスピンエコー（ＳＥ：Ｓｐｉｎ  Ｅｃｈｏ）法、グラディエントエコー（ＧＲＥ：ＧＲａｄｉｅｎｔ  Ｅｃｈｏ）法、ファーストスピンエコー（ＦＳＥ：Ｆａｓｔ  Ｓｐｉｎ  Ｅｃｈｏ）法、ファーストリカバリＦＳＥ（Ｆａｓｔ  Ｒｅｃｏｖｅｒｙ  Ｓｐｉｎ  Ｅｃｈｏ）法、エコープラナー・イメージング（ＥＰＩ：Ｅｃｈｏ  Ｐｌａｎａｒ
Ｉｍａｇｉｎｇ）法等、各撮影方法によって異なる。
【００５４】
ここで、各撮影方法のパルスシーケンスのうち、ＳＥ法のパルスシーケンスについて、図７に関連付けて説明する。
図７（ａ）はＳＥ法におけるＲＦ励起用の９０°パルスおよび１８０°パルスのシーケンスであり、ＲＦ駆動部２２がＲＦコイル部２１４に印加する駆動信号ＤＲ１に相当する。
図７（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、および（ｅ）は、それぞれスライス勾配Ｇｓ、リードアウト勾配Ｇｒ、フェーズエンコード勾配Ｇｐ、およびスピンエコーＭＲのシーケンスであり、スライス勾配Ｇｓ、リードアウト勾配Ｇｒ、およびフェーズエンコード勾配Ｇｐのパルスは、勾配駆動部２３が勾配コイル部２１３に印加する駆動信号ＤＲ２に相当する。
【００５５】
図７（ａ）に示すように、ＲＦ駆動部２２によりＲＦコイル部２１４に対して９０°パルスが印加され、スピンの９０°励起が行われる。このとき、図７（ｂ）に示すように、勾配駆動部２３により勾配コイル部２１３に対してスライス勾配パルスＧｓが印加され、所定のスライスについて選択励起が行われる。
図７（ａ）に示すように、９０°励起から所定の時間後に、ＲＦ駆動部２２によりＲＦコイル部２１４に対して１８０°パルスが印加され、１８０°励起、すなわちスピン反転が行われる。このときも、図７（ｂ）に示すように、勾配駆動部２３により勾配コイル部２１３に対してスライス勾配パルスＧｓが印加され、同じスライスについて選択的な反転が行われる。
【００５６】
図７（ｃ）および（ｄ）に示すように、９０°励起とスピン反転の間の期間に、勾配駆動部２３により勾配コイル部２１３に対してリードアウト勾配パルスＧｒ、およびフェーズエンコード勾配パルスＧｐが印加される。
そして、リードアウト勾配パルスＧｒによりスピンのディフェーズが行われ、フェーズエンコード勾配パルスＧｐによりスピンのフェーズエンコードが行われる。
【００５７】
スピン反転後、図７（ｃ）に示すように、勾配駆動部２３により勾配コイル部２１３に対してリードアウト勾配パルスＧｒが印加されて、リフェーズされて、図７（ｅ）に示すように、スピンエコーＭＲが発生される。
このスピンエコーＭＲは、データ収集部２４によりビューデータとして収集される。
【００５８】
制御部２５は、このようなパルスシーケンスで、実行プロトコルに応じて、周期ＴＲでたとえば６４〜５１２回繰り返すように、ＲＦ駆動部２２、勾配駆動部２３、およびデータ収集部２４を制御する。
また、制御部２５は、繰り返しのたびに、フェーズエンコード勾配パルスＧｐを変更し、毎回異なるフェーズエンコードを行うように、制御を行う。
【００５９】
オペレータコンソール３０は、図２に示すように、データ処理部３１、操作部３２、表示部３３、およびモデム３４を有する。
【００６０】
データ処理部３１は、データ収集部２４から取り込んだデータをメモリに記憶する。メモリ内にはデータ空間が形成される。メモリに形成されるデータ空間は、２次元フーリエ空間を構成する。
データ処理部３１は、これら２次元フーリエ空間のデータを２次元逆フーリエ変換して被検体６０の画像を生成（再構成）する。
なお、２次元フーリエ空間をｋスペースともいう。
【００６１】
データ処理部３１には、制御部２５が接続されており、制御部２５の上位にあってそれを統括する。
データ処理部３１には、また、操作部３２、表示部３３、およびモデム３４が接続されている。
【００６２】
操作部３２は、ポインティングデバイスを備えたキーボードやマウス等により構成され、オペレータＯＰの操作に応じた操作信号をデータ処理部３１に出力する。また、操作部３２からは、たとえば上述した実行すべきプロトコルの入力が行われる。データ処理部３１は、操作部３２から入力されたプロトコルに関する情報（プロトコル番号等）を制御部２５に供給する。
【００６３】
表示部３３は、グラフィックディスプレイ等により構成され、操作部３２からの操作信号に応じて、ＭＲＩ装置２０の動作状態に応じた所定の情報を表示する。
【００６４】
モデム３４は、データ処理部３１に入力された圧力センサ７１により検知された冷却用ヘリウムガスの圧力データ、レベルセンサ７２で検知された液体ヘリウムのレベル（残量）データ、第１の温度センサ７３で検知された冷凍機の第１ステージの第１の温度データ、第２の温度センサ７４で検知された冷凍機の第２ステージの第２の温度データ、および第３の温度センサ７５で検知されたコンプレッサ４０が配置されているマシンルーム１３の第３の温度（室温）データを集中管理センタ５０に送信する。
また、モデム３４は、集中管理センタ５０から送信された、たとえば保守等に係る情報を受信し、データ処理部３１に供給する。
【００６５】
集中管理センタ５０は、図２に示すように、モデム５１、本発明に係る演算手段および比較判断する手段としてのデータ処理部５２、データベース５３、操作部５４、および表示部５５を有する。
【００６６】
モデム５１は、オペレータコンソール３０から送信された冷却用ヘリウムガスの圧力データ、液体ヘリウムのレベル（残量）データ、冷凍機の第１ステージの第１の温度データ、冷凍機の第２ステージの第２の温度データ、およびコンプレッサ４０が配置されているマシンルーム１３の第３の温度（室温）データをデータ処理部５２に供給する。
また、モデム５１は、データ処理部５２による保守等に係る情報をオペレータコンソール３０に送信する。
【００６７】
データ処理部５２は、モデム５１を介して入力した冷却用ヘリウムガスの圧力データ、液体ヘリウムのレベル（残量）データ、冷凍機の第１ステージの第１の温度データ、冷凍機の第２ステージの第２の温度データ、およびコンプレッサ４０が配置されているマシンルーム１３の第３の温度（室温）データをたとえばＦＩＦＯ等のメモリで一定時間（たとえば数十〜数百時間）保持し、それぞれ所定の変数として複数（ｊ個、たとえば数十個）の要素に分解し、これをマグネットデータとして下記（１）式に示すような行列式を作成する。
【００６８】
【数１】
0003891807.tif 000002
【００６９】
ただし、Ｘ11〜Ｘ1n、Ｘ21〜Ｘ2n、…、Ｘj1〜Ｘjnはそれぞれ平均＝０、ＳＤ＝１になるように、たとえば下記式のように基準化してある。
【００７０】
【数２】
0003891807.tif 000003
【００７１】
ここでσ1 は標準偏差である。
【００７２】
そして、データ処理部５２は、正常であるか異常であるかを判断するために基準化したマグネットデータのマハラノビスの距離Ｄ2 を次式に基づいて求める。
【００７３】
【数３】
0003891807.tif 000004
【００７４】
データ処理部５２は、この求めたマハラノビスの距離Ｄ2 とデータベース５３に記憶されている、あらかじめ正常に動作するマグネットについて採取した、マグネットデータをマハラノビスの基準空間として展開させた記憶データとを比較し、超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかを判断し、たとえば表示部５５に表示する。
【００７５】
なお、図８にデータ処理部５２が展開する各要素の例を示す図である。
本実施形態では、行列式に作成には、マハラノビス−田口−システム（ＭＴＳ）法を用いている。
ヘリウムレベルを変数して展開した各要素は、図８の例では、ヘリウムレベルＸ１、Ｘ１の１２時間の変動の平均Ｘ２（ハニングウィンドウ）、Ｘ１の微分処理Ｘ３、Ｘ３の変動の平均Ｘ４、変動の平均データＸ２のトレンドＸ５、Ｘ５の微分処理Ｘ６、Ｘ５の積分処理Ｘ７、Ｘ６の積分処理Ｘ８、Ｘ３の１２ポイント平均Ｘ９、Ｘ９の積分Ｘ１０、Ｘ９の二乗和、長期間（１週間）のトレンドＸ７６、および長期間のヘリウムレベルおよびヘリウムガス圧の退歩Ｘ８１である。
【００７６】
また、第２ステージの第２の温度を変数として展開した各要素は、図８の例では、第２ステージの温度Ｘ２２：Ｘ２０の二乗和Ｘ１２、および長期間（１週間）のトレンドＸ７７である。
【００７７】
また、第１ステージの第１の温度を変数として展開した各要素は、図８の例では、第１ステージの温度Ｘ３３：Ｘ３１の二乗和Ｘ２３、および長期間（１週間）のトレンドＸ７８である。
【００７８】
また、マシンルームの温度を変数として展開した各要素は、図８の例では、マシーンルームの温度Ｘ４４：Ｘ４２の二乗和Ｘ３４、および長期間（１週間）のトレンドＸ７９である。
【００７９】
そして、ヘリウムガスの圧力を変数として展開した各要素は、図８の例では、ヘリウムガスの圧力Ｘ４４：Ｘ５３の二乗和Ｘ４５、および長期間（１週間）のトレンドＸ８０である。
【００８０】
本実施形態では、５つの変数を複数（ｊ個、たとえば数十個）の要素に分解するが、これらの全てを用いる必要はなく、たとえば２６個の変数を用いて行列式を作成し、マハラノビスの距離Ｄ2 を求めても超電導マグネットの動作状態の正否の判断に十分に対応可能である。
この２６個の変数を選択する場合を以下に説明する。
【００８１】
ここで５つの変数を、ｘ1 （ｔ）、ｘ2 （ｔ）、ｘ3 （ｔ）、ｘ4 （ｔ）、ｘ5 （ｔ）とする。
この５つのオリジナル変数ｘ1 （ｔ）〜ｘ5 （ｔ）を数十個の要素（変数）に展開する。なおこの場合、ｘｉｊ（ｉ＝１〜５、ｊ＝１〜１２）とｘ113 （ｔ）と表すことができる。また、ｘ113 （ｔ）はｘ13の長期間のスロープ（ｓｌｏｐｅ）を示す特別の変数である。
【００８２】
この場合、たとえば変数ｘ1 を展開した変数としては、変数ｘ12，ｘ15，ｘ18，ｘ110 ，およびｘ112 を選択する。
また、変数ｘ2 を展開した変数としては、変数ｘ22，ｘ23，ｘ25，ｘ210 ，およびｘ212 を選択する。
また、変数ｘ3 を展開した変数としては、変数ｘ32，ｘ35，ｘ38，ｘ310 ，ｘ311 ，およびｘ312 を選択する。
また、変数ｘ4 を展開した変数としては、変数ｘ42，ｘ44，ｘ49，ｘ410 ，およびｘ412 を選択する。
また、変数ｘ5 を展開した変数としては、変数ｘ52，ｘ54，ｘ55，ｘ58，およびｘ512 を選択する。
【００８３】
データベース５３は、あらかじめ正常に動作するマグネットについて採取した、冷却用ヘリウムガスの圧力データ、液体ヘリウムのレベル（残量）データ、冷凍機の第１ステージの第１の温度データ、冷凍機の第２ステージの第２の温度データ、およびコンプレッサ４０が配置されているマシンルーム１３の第３の温度（室温）データを、上述したようにそれぞれ所定の変数として複数の要素に分解し、分解した各要素を含むマグネットデータをマハラノビスの基準空間として展開させたデータを記憶する。
【００８４】
図９は、データベース５３に記憶されているマハラノビスの基準空間として展開させたデータ例を示す図である。
図９の例では、上述したように２６の変数を選択した場合に対応しており、２６×２６の行列として与えられている。
【００８５】
また、図１０は、図９のデータに応じた所定の要因に対して田口−ＳＮＲ（η）の値と、判断基準例を示す図である。
図１０中、二重丸、丸、および三角印で示す部分は、使用に差し支えないことを示し、×が使用できないことを示している。
【００８６】
図１０から、田口−ＳＮＲ（η）は４．９９ｄＢと増大している。このことは、３．２倍の感度を有することを意味する。
【００８７】
このデータベース５３のデータは、上述したように、データ処理部５２で得られたマハラノビスの距離と比較して超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかを判断する資料として用いられる。
【００８８】
操作部５４は、ポインティングデバイスを備えたキーボードやマウス等により構成され、オペレータＯＰの操作に応じた操作信号をデータ処理部５２に出力する。また、操作部５４からは、たとえば保守に係るコマンドや情報の入力が行われる。
【００８９】
表示部５５は、グラフィックディスプレイ等により構成され、操作部５４からの操作信号に応じて、データ処理部５２の処理状態や超電導マグネットの動作状態の判断結果等を表示する。
【００９０】
次に、上記構成による動作を、図１１および図１２のフローチャートに関連付けて説明する。
【００９１】
図１１に示すように、先ず、クッションを介してクレードル２６上に載せられた被検体６０が、図示しない搬送部によって、ＭＲＩ装置２０のマグネットシステム２１のボア２１１内に搬入される（ＳＴ１）。
【００９２】
次に、被検体６０の被検部位をボア２１１内のマグネットセンタに位置させる（ＳＴ２）。このとき、マグネットセンタを含むボア２１１内の所定の領域には、主磁場マグネット部２１２による静磁場が形成されている。
【００９３】
そして、オペレータＯＰにより、被検部位に対応したプロトコル情報が操作部３２から入力される（ＳＴ３）。
操作部３２から入力されたプロトコルに関する情報（プロトコル番号等）がデータ処理部３１により制御部２５に供給される。
【００９４】
制御部２５では、オペレータコンソール３０のデータ処理部３１から送られてくる被検体６０の被検部位に対応した実行すべきプロトコルに即して、あらかじめ決められた繰り返し時間ＴＲ内において所定のパルスシーケンスが所定回数繰り返される駆動信号ＤＲ１をＲＦコイル部２１４に印加するようにＲＦ駆動部２２が制御され、実行すべきプロトコルに即して、１ＴＲ内に、所定のパターンのパルス信号を勾配コイル２１３に印加するように勾配駆動部２３が制御される。
【００９５】
ＲＦ駆動部２２では、制御部２５の指示に基づいたプロトコル対応の駆動信号ＤＲ１がＲＦコイル部２１４に印加され、勾配駆動部２３では、制御部２５の指示に基づいたプロトコル対応の駆動信号ＤＲ２が勾配コイル部２１３に印加される。
これにより、マグネットセンタを含むボア２１１内の所定の領域に勾配磁場および高周波磁場が形成され、被検体６０の被検部位で励起されたスピンが生じる電磁波が磁気共鳴信号として取り出され、これがデータ収集部２４で収集され、検査結果のデータとしてオペレータコンソール３０のデータ処理部３１に出力される。
すなわち、被検部位の撮像が行われる（ＳＴ４）。
【００９６】
データ処理部３１では、データ収集部２４から入力したデータがメモリに記憶され、メモリ内にデータ空間が形成される。データ処理部３１では、これら２次元フーリエ空間のデータを２次元逆フーリエ変換して被検体６０の被検部位の画像が生成（再構成）される（ＳＴ５）。
【００９７】
そして、被検体６０の被検部位のデータ収集が完了すると、図示しない搬送部によって、クレードル２６と共に被検体６０がボア２１１の外に搬出される（ＳＴ６）。
【００９８】
以上のような被検体６０の被検部位の撮影が行われるに際して、マシンルーム１３の配置されているコンプレッサ４０で冷却された冷媒であるヘリウムが冷媒供給路４１１を通して冷凍機２００１のコールヘッド２００１ａに供給される。そして、コールドヘッド２００１ａの第１ステージ２００１ｄで供給されたヘリウムガスが断熱膨張される。このとき、ベッセル（ｖｅｓｓｅｌ）自体も冷却される。
第２ステージ２００１ｅでベッセルの中で気化したヘリウムガスが冷却されて液体ヘリウムに戻され、超電導コイルの配置領域２０１３に供給される。
そして、温度−２６８．８°Ｃである液体ヘリウムにより冷却されることにより超電導コイルが超電導となりコイルの抵抗が小さくなって電流が流れ、ボア２１１内に静磁場が形成される（ＳＴ１１）。
また、冷却に使用され温まったヘリウムガスは、コールドヘッド２００１ａから冷媒帰還路４１２を通してコンプレッサ４０に帰還される。
【００９９】
そして、超電導マグネットを用いた磁気共鳴撮影システムに対しては、一度故障が発生すると顧客に大きな損害を与える超電導マグネットの動作状態を判断し、将来発生しうる故障の予測を行うために、必要な故障予測用データが採取される（ＳＴ１２）。
具体的に、圧力センサ７１により冷却用ヘリウムガスの圧力データ、レベルセンサ７２により液体ヘリウムのレベル（残量）データ、第１の温度センサ７３で冷凍機の第１ステージの第１の温度データ、第２の温度センサ７４で冷凍機の第２ステージの第２の温度データ、および第３の温度センサ７５でコンプレッサ４０が配置されているマシンルーム１３の第３の温度（室温）データが検知（採取）される。
【０１００】
圧力センサ７１により検知された冷却用ヘリウムガスの圧力データ、レベルセンサ７２で検知された液体ヘリウムのレベル（残量）データ、第１の温度センサ７３で検知された冷凍機の第１ステージの第１の温度データ、第２の温度センサ７４で検知された冷凍機の第２ステージの第２の温度データ、および第３の温度センサ７５で検知されたコンプレッサ４０が配置されているマシンルーム１３の第３の温度（室温）データがデータ処理部３１に入力され、モデム３４を介して集中管理センタ５０に送信される。
【０１０１】
集中管理センタ５０では、モデム５１によりオペレータコンソール３０から送信された冷却用ヘリウムガスの圧力データ、液体ヘリウムのレベル（残量）データ、冷凍機の第１ステージの第１の温度データ、冷凍機の第２ステージの第２の温度データ、およびコンプレッサ４０が配置されているマシンルーム１３の第３の温度（室温）データが受信され、データ処理部５２に供給される。
【０１０２】
データ処理部５２では、モデム５１を介して入力した冷却用ヘリウムガスの圧力データ、液体ヘリウムのレベル（残量）データ、冷凍機の第１ステージの第１の温度データ、冷凍機の第２ステージの第２の温度データ、およびコンプレッサ４０が配置されているマシンルーム１３の第３の温度（室温）データがたとえばＦＩＦＯ等のメモリで一定時間（たとえば数十〜数百時間）保持される。そして、それぞれ所定の変数として複数の要素に分解され、これをマグネットデータとして所定の行列式が作成される。
【０１０３】
そして、データ処理部５２では、正常であるか異常であるかを判断するために基準化したマグネットデータのマハラノビスの距離Ｄ2 が求められる（ＳＴ１３）。
データ処理部５２では、この求めたマハラノビスの距離Ｄ2 とデータベース５３に記憶されている、あらかじめ正常に動作するマグネットについて採取した、マグネットデータをマハラノビスの基準空間として展開させたデータベースの記憶データとが比較されて、超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかが判断される（ＳＴ１４）。
その結果が、たとえば表示部５５に表示される。
【０１０４】
図１３は、５つの故障予測用データに基づいて、上述したようにマハラノビスの距離Ｄ2 を求めた場合の経時的な変化を示す図である。
【０１０５】
図１３に示すように、通常の動作状態におけるマハラノビスの距離Ｄ2 の平均は２．０７である。
また、マハラノビスの距離Ｄ2 が１５より大きくなると超電導マグネットに悪い兆候があることが予測できる。
図１３の例では、たとえばバルブがオープンしてしまう１１時間前に異常動作状態となることが予測できる。
また、たとえばバルブがオープンしてしまう１３時間前に何か悪い要因が潜んでいることが予測できる。
【０１０６】
以上説明したように、本実施形態によれば、冷却用ヘリウムガスの圧力データ、液体ヘリウムのレベル（残量）データ、冷凍機の第１ステージの第１の温度データ、冷凍機の第２ステージの第２の温度データ、およびコンプレッサ４０が配置されているマシンルーム１３の第３の温度（室温）データを、それぞれ所定の変数として複数の要素に分解し、これをマグネットデータとして所定の行列式を作成し、基準化したマグネットデータのマハラノビスの距離Ｄ2 を求め、求めたマハラノビスの距離Ｄ2 とデータベース５３に記憶されている、あらかじめ正常に動作するマグネットについて採取した、マグネットデータをマハラノビスの基準空間として展開させたデータとを比較し、超電導マグネットの動作状態が正常であるか異常であるかを判断するデータ処理部５２を設けたので、技術の習熟度にかかわりなく、マグネットの動作状態を容易に判断でき、将来発生しうる故障を事前に的確に予測できる利点がある。
【０１０７】
なお、上述した実施形態においては、遠隔の集中管理センタ５０に設けたデータ処理部５２の採取データを送信し、このデータ処理部５２でマハラノビスの距離Ｄ2 を求め、データベースのデータと比較して動作状態を判断するように構成したが、本発明はこれに限定されるものではない。
たとえば、図１４に示すように、オペレータコンソール３０Ａのデータ処理部３１Ａにデータベース３４を接続し、データ処理部３１Ａで、マハラノビスの距離Ｄ2 を求め、データベース３４のデータと比較して動作状態を判断するように構成することも可能である。
【０１０８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、技術の習熟度にかかわりなく、マグネットの動作状態を容易に判断できる。
その結果、将来発生しうる故障を事前に的確に予測できる利点がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る超電導マグネットの故障予測装置を採用した磁気共鳴撮影システムのレイアウトを説明するするための図である。
【図２】本発明に係るＭＲＩシステムの一実施形態を示す構成図である。
【図３】本実施形態に係るマグネットシステムにおける主磁場マグネット部の配置構成例を示す正面図である。
【図４】本実施形態に係るマグネットシステムにおける主磁場マグネット部の配置構成例を示す側面図である。
【図５】マシンルームに配置されているコンプレッサの外観を示す図である。
【図６】超電導マグネットを用いた主磁場マグネット部の構成、並びに冷却システムを説明するための図である。
【図７】スピンエコー法のパルスシーケンスについて説明するためのタイミングチャートである。
【図８】本実施形態に係る集中管理センタのデータ処理部が展開する各要素の例を示す図である。
【図９】データベースに記憶されているマハラノビスの基準空間として展開させたデータ例を示す図である。
【図１０】図９のデータに応じた所定の要因に対して田口−ＳＮＲ（η）の値と、判断基準例を示す図である。
【図１１】本実施形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１２】本実施形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１３】５つの故障予測用データに基づいて、マハラノビスの距離Ｄ2 を求めた場合の経時的な変化を示す図である。
【図１４】本発明に係るＭＲＩシステムの他の実施形態を示す構成図である。
【符号の説明】
１０…ＭＲＩシステム、１１…スキャンルーム、１２…操作ルーム、１３…マシンルーム、２０…ＭＲＩ装置、２１…マグネットシステム、２１１…ボア、２１２…主磁場マグネット部、２１３…勾配コイル部、２１４…ＲＦコイル部、２２…ＲＦ駆動部、２３…勾配駆動部、２４…データ収集部、２５，２５Ａ〜２５Ｃ…制御部、２６…クレードル、３０，３０Ａ…オペレータコンソール、３１，３１Ａ…データ処理部、３２…操作部、３３…表示部、３４…データベース、４０…コンプレッサ、４１…冷媒通路、４１１…冷媒供給路、４１２…冷媒帰還路、５０…集中管理センタ、５１…モデム、５２…データ処理部、５３…データベース、６０…被検体、７１…圧力センサ、７２…レベルセンサ、７３…第１の温度センサ、７４…第２の温度センサ、７５…第３の温度センサ、２００１…冷凍機、２００２…パッシブヒータ、２００３…圧力ゲージ、２００４…サービスタレット。
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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