НЕЙРОФИЗИОЛОГИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ ДЛЯ ПРОСПЕКТИВНОГО СТРОБИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЙ В РАДИОЛОГИЧЕСКОЙ ВИЗУАЛИЗАЦИИ

1. Способ мониторинга движения в процессе медицинской визуализации, содержащий:
инициацию (230) сбора данных изображения;
измерение (240) физиологических сигналов пациента, в том числе нейрофизиологического сигнала;
генерирование (250) сигнала прогнозирования путем интегрирования физиологических сигналов;
определение (260) на основе сигнала прогнозирования, предполагается ли возникновение движения пациента; а также
изменение (270) сбора данных изображения, если прогнозируется, что движение пациента произойдет с высокой долей вероятности.
2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий:
извлечение (210) исследовательской информации для запрашиваемого медицинского изображения с целью определения индикатора допустимости движения, указывающего допустимый диапазон движения пациента.
3. Способ по п. 2, при этом исследовательская информация включает в себя часть тела, методику, протокол, разрешающую способность или вид.
4. Способ по п. 1, при этом физиологические сигналы интегрируются по времени путем (i) усреднения за период, предшествующий моменту прогнозирования, (ii) определения максимального, минимального или медианного значений либо (iii) вычисления стандартного отклонения.
5. Способ по п. 1, при этом физиологические сигналы интегрируются по типам сигналов с использованием математической функции.
6. Способ по п. 5, дополнительно содержащий:
алгоритм машинного обучения, определяющий математическую функцию, при этом алгоритм машинного обучения отрабатывается с использованием (i) данных, полученных от прошлых пациентов, включающих в себя величины сигналов, а также появление или непоявление последующего движения пациента в пределах фиксированного или адаптивного временного интервала, либо (ii) данных обследуемого пациента, собранных в ходе предыдущих процедур визуализации, при этом алгоритм машинного обучения использует, по меньшей мере, искусственную нейронную сеть, метод опорных векторов, байесовские оценки, древо принятия решений, линейный дискриминант или классификатор ближайшего целого.
7. Способ по п. 1, дополнительно содержащий:
запуск устройства для ментальной концентрации, притягивающего внимание пациента.
8. Способ по п. 1, при этом определение (260), предполагается ли возникновение движения пациента, включает в себя определение того, превышает ли сигнал прогнозирования пороговое значение.
9. Способ по п. 1, при этом изменение (270) сбора данных изображения включает в себя (i) прекращение сбора данных изображения, (ii) прекращение подачи электроэнергии на рентгеновскую трубку или (iii) смещение сбора данных в область, менее чувствительную к движению пациента.
10. Способ по п. 1, дополнительно содержащий:
возобновление сбора данных изображения с возвратом в исходное состояние при получении сигнала повторного запуска, при этом сигнал повторного запуска основан на фиксированном времени, ручном вмешательстве пользователя или результате измерений, полученных датчиком, указывающем, что пациент вернулся в исходное положение.
11. Система мониторинга движения в процессе медицинской визуализации, содержащая:
систему (110) мониторинга, измеряющую физиологические сигналы пациента, в том числе нейрофизиологический сигнал; а также
процессор (102), инициирующий сбор данных изображения, генерирующий сигнал прогнозирования путем интегрирования физиологических сигналов, определяющий вероятность возникновения движения пациента на основе сигнала прогнозирования, а также изменяющий сбор данных изображения, если прогнозируется, что движение пациента произойдет с высокой долей вероятности.
12. Система по п. 11, при этом процессор (102) извлекает исследовательскую информацию для запрашиваемого медицинского изображения с целью определения индикатора допустимости движения, указывающего допустимый диапазон движения пациента.
13. Система по п. 11, дополнительно содержащая:
устройство (122) для ментальной концентрации, притягивающее внимание пациента.
14. Система по п. 11, при этом процессор (102) определяет, предполагается ли возникновение движения пациента, путем определения того, превышает ли сигнал прогнозирования пороговое значение.
15. Энергонезависимый машиночитаемый носитель (108), содержащий набор инструкций, выполняемых процессором (102), при этом набор инструкций выполнен с возможностью:
инициации (230) сбора данных изображения;
измерения (240) физиологических сигналов пациента, в том числе нейрофизиологического сигнала;
генерирования (250) сигнала прогнозирования путем интегрирования физиологических сигналов;
определения (260) на основе сигнала прогнозирования, предполагается ли возникновение движения пациента; а также
изменения (270) сбора данных изображения, если прогнозируется, что движение пациента произойдет с высокой долей вероятности.