X射線設備的制造方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及X射線設備，特別是X射線設備的球管。
【背景技術】
[0002]X射線管是CT設備、X光機等醫療設備的關鍵部件之一，在這些設備的運行過程中，通常會記錄X射線管的歷史數據，以備維修工程師查閱。X射線管具有一定的使用壽命，但是無論是維修工程師還是這些醫療設備的使用者目前都不知道其何時損壞。這會導致進行中的檢測終止，也因客戶長時間宕機而造成資產的閑置。
【發明內容】
[0003]有鑒于此，本發明提出了一種X光設備，用以提供預計的X射線管損壞概率。
[0004]本發明的一實施例提供一種X射線設備，包括:一 X射線管；一歷史數據獲取單元，其獲取所述X射線管在一第一時間段內運行的歷史數據；一估計單元，其根據所述X射線管的歷史數據估計所述X射線管在將來的一第二時間段內的損壞概率或損壞概率為某一值所對應的將來的一第三時間段。這樣，維修工程師就能適時維修或更換，避免宕機造成的損失。
[0005]在一實施例中，所述估計單元以所述X射線管的歷史數據作為一神經網絡模型的輸入估計所述損壞概率或所述第三時間段。
[0006]在一實施例中，所述神經網絡模型是一反向傳播神經網絡、一徑向基函數網絡或一小波神經網絡。
[0007]在一實施例中，所述估計單元歸一化所述X射線管的歷史數據后將歸一化的歷史數據作為所述神經網絡模型的輸入。歷史數據的歸一化可使神經網絡的訓練收斂。
[0008]在一實施例中，所述X射線設備包括一神經網絡建立單元，所述神經網絡建立單元根據復數個其他X射線管在所述第一時間段內運行的歷史數據和損壞時間建立所述神經網絡模型。這樣，估計單元就能從神經網絡建立單元獲得神經網絡模型。
[0009]在一實施例中，所述X射線管的歷史數據包括所述X射線管的打火類型和打火次數，所述其他X射線管的歷史數據包括所述其他X射線管的打火類型和打火次數。打火類型和打火次數是X射線管完好程度的重要指標。
[0010]在一實施例中，所述X射線管的歷史數據還包括所述X射線管的類型、靶盤故障次數和一預定劑量下的燈絲電流中的至少一個，所述其他X射線管的歷史數據還包括所述其他X射線管的類型、靶盤故障次數和所述預定劑量下的燈絲電流的相應組合。靶盤故障次數和燈絲電流也反映X射線管的完好程度。若其他X射線管中存在X射線管類型異于待估計損壞概率的X射線管，則歷史數據中加入X射線管的類型可提高估計的精度。
[0011]在一實施例中，所述X射線設備包括一通知單元，用于向所述X射線設備的用戶告知所述第二時間段內的損壞概率或損壞概率為某一值所對應的將來的第三時間段。這樣，用戶可在必要時聯系維修人員。
[0012]在一實施例中，所述通知單元在所述X射線管使用一預定時間后或累計掃描時間超過一預定時間后向所述X射線設備的用戶告知所述第二時間段內的損壞概率或損壞概率為某一值所對應的將來的第三時間段。這樣可避免在X射線管狀態良好時也出現提醒。
[0013]在一實施例中，所述X射線設備包括一發送單元，用于向一外部設備發送所述第二時間段內的損壞概率或損壞概率為某一值所對應的將來的第三時間段。這樣，維修工程師能及時了解X射線管的狀態并適時維修或更換。
[0014]本發明的X射線設備能根據X射線管的歷史數據估計其損壞概率或損壞概率為某值時的時間段，以便維修工程師適時維修或更換，避免宕機造成的損失。
【附圖說明】
[0015]下面將通過參照附圖詳細描述本發明的優選實施例，使本領域的普通技術人員更清楚本發明的上述及其它特征和優點，附圖中:
[0016]圖1為根據本發明的一實施例的X射線設備的結構框圖。
[0017]圖2為根據本發明的一實施例的一神經網絡。
[0018]在上述附圖中，所采用的附圖標記如下:
[0019]100 X射線設備111 發送單元
[0020]102 X射線管112輸入層
[0021]104歷史數據獲取單元114分析層
[0022]106估計單元116輸出層
[0023]108神經網絡建立單元118外部設備
[0024]110通知單元
【具體實施方式】
[0025]為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚，以下舉實施例對本發明進一步詳細說明。
[0026]圖1為根據本發明的一實施例的X射線設備100的結構框圖，圖中僅示出了與本發明最密切相關的部分。X射線設備100例如是一 CT設備。如圖1所示，X射線設備100包括一 X射線管102、一歷史數據獲取單元104和一估計單元106。歷史數據獲取單元104獲取X射線管102在一第一時間段內運行的歷史數據，例如半年內。歷史數據可包括X射線管102的打火類型和打火次數，打火類型和打火次數可以作為X射線管狀態好壞的指標。此外，靶盤故障次數和一預定劑量下的燈絲電流也可以作為歷史數據。事實上，隨著時間的推移，X射線管趨于老化，達到相同劑量所需的燈絲電流會增大。估計單元106根據X射線管102的歷史數據估計X射線管102在將來的一第二時間段內的損壞概率或損壞概率為某一值所對應的將來的一第三時間段。例如，估計單元106可以估計兩周或一個月內的損壞概率，或者損壞概率為80%所對應的時間。
[0027]優選地，估計單元106以X射線管102的歷史數據作為一神經網絡模型的輸入估計損壞概率或第三時間段。神經網絡模型可以是一反向傳播神經網絡、一徑向基函數網絡或一小波神經網絡。為使神經網絡的輸出收斂，估計單元106需要歸一化X射線管102的歷史數據，然后將歸一化的歷史數據作為神經網絡模型的輸入。
[0028]在本實施例中，X射線設備100還包括一神經網絡建立單元108。神經網絡建立單元108根據復數個其他X射線管在第一時間段內運行的歷史數據和損壞時間建立神經網絡模型。其他X射線管的歷史數據的類型需要與X射線管102的歷史數據的類型保持一致。若其他X射線管中存在異于X射線管102的球管類型，則X射線管102和其他X射線管的歷史數據應包括X射線管的