磁共振设备扫描控制方法、装置、计算机设备与流程

1.本技术涉及医学图像处理技术领域，特别是涉及一种磁共振设备扫描控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。


背景技术：

2.在患者进行磁共振检查过程中，由于磁共振扫描需要较长时间，会在患者身旁放置报警球等报警装置，以在遇到紧急情况或患者感到不适时，通过按压报警球触发气压传感器，进而产生报警音以提醒医生。
3.但采用上述患者主动上报的报警方式，如果患者由于紧张、耐受力等人为因素操作不及时，而未能及时提醒医生，可能会造成患者损伤，无法形成对患者健康的有效保护机制。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够解决上述问题的磁共振设备扫描控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
5.第一方面，本技术提供了一种磁共振设备扫描控制方法，所述方法包括：
6.通过深度相机，采集受检对象的实时姿态信息；所述深度相机设置于磁共振设备；
7.获取参照受检状态，并根据所述参照受检状态，检测所述实时姿态信息是否存在异常姿态状态，得到状态检测结果；
8.根据所述状态检测结果，设置磁共振检查任务的状态。
9.在其中一个实施例中，所述根据所述参照受检状态，检测所述实时姿态信息是否存在异常姿态状态，得到状态检测结果，包括：
10.获取所述参照受检状态对应的参照关节点云数据；所述参照关节点云数据由参照受检对象的各个关节对应的关节点云构建得到；
11.将所述实时姿态信息中的实时关节点云数据与所述参照关节点云数据进行配准，若检测到所述实时关节点云数据存在异常姿态状态，得到异常姿态结果，作为所述状态检测结果；所述实时关节点云数据由所述受检对象的各个关节对应的关节点云构建得到。
12.在其中一个实施例中，所述获取所述参照受检状态对应的参照关节点云数据，包括：
13.获取预设的异常关节点云数据，作为所述参照关节点云数据；所述异常关节点云数据为将历史受检对象作为所述参照受检对象，当所述历史受检对象出现异常姿态时对应的关节点云数据；
14.所述将所述实时姿态信息中的实时关节点云数据与所述参照关节点云数据进行配准，若检测到所述实时关节点云数据存在异常姿态状态，得到异常姿态结果，作为所述状态检测结果，包括：
15.将所述实时关节点云数据与所述异常关节点云数据进行配准，若确认相匹配，则
得到所述异常姿态结果，作为所述状态检测结果。
16.在其中一个实施例中，所述获取所述参照受检状态对应的参照关节点云数据，包括：
17.获取标准关节点云数据，作为所述参照关节点云数据；所述标准关节点云数据为将所述受检对象作为所述参照受检对象，当所述受检对象在标准姿态时对应的关节点云数据；
18.所述将所述实时姿态信息中的实时关节点云数据与所述参照关节点云数据进行配准，若检测到所述实时关节点云数据存在异常姿态状态，得到异常姿态结果，作为所述状态检测结果，包括：
19.将所述实时关节点云数据与所述标准关节点云数据进行配准，若确认不匹配，则得到所述异常姿态结果，作为所述状态检测结果。
20.在其中一个实施例中，所述获取标准关节点云数据，包括：
21.若在所述磁共振检查任务进行过程中检测到任务暂停操作，响应于检查任务重启指令，重新获取所述受检对象在所述标准姿态下的标准关节点云数据。
22.在其中一个实施例中，所述根据所述状态检测结果，设置磁共振检查任务的状态，包括：
23.若检测到所述状态检测结果为异常姿态结果，暂停所述磁共振检查任务；
24.所述方法还包括：
25.基于所述异常姿态结果生成告警提示信息；所述告警提示信息用于向检测执行对象进行反馈。
26.在其中一个实施例中，在所述通过深度相机，采集受检对象的实时姿态信息的步骤之前，所述方法还包括：
27.检测是否存在受检对象，若检测到存在所述受检对象，则开启所述深度相机；
28.所述方法还包括：
29.通过所述深度相机，实时采集所述受检对象的受检对象实况图像；
30.在预设显示界面中展示所述受检对象实况图像；所述预设显示界面用于供检测执行对象实时监测所述受检对象的受检状态。
31.第二方面，本技术还提供了一种磁共振设备扫描控制装置，所述装置包括：
32.实时姿态信息获取模块，用于通过深度相机，采集受检对象的实时姿态信息；所述深度相机设置于磁共振设备；
33.状态检测结果得到模块，用于获取参照受检状态，并根据所述参照受检状态，检测所述实时姿态信息是否存在异常姿态状态，得到状态检测结果；
34.任务状态调节模块，用于根据所述状态检测结果，设置磁共振检查任务的状态。
35.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的磁共振设备扫描控制方法的步骤。
36.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的磁共振设备扫描控制方法的步骤。
37.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的磁共振设备扫描控制方法的步骤。
38.上述一种磁共振设备扫描控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过深度相机，采集受检对象的实时姿态信息，该深度相机设置于磁共振设备，然后获取参照受检状态，并根据参照受检状态，检测实时姿态信息是否存在异常姿态状态，得到状态检测结果，进而根据状态检测结果，设置磁共振检查任务的状态，实现了在磁共振扫描时自动监测患者的受检状态，可以基于采集的实时姿态信息，对受检对象的各个关节对应的姿态状态进行检测，以确定是否存在异常姿态状态，进而可以根据状态检测结果设置磁共振检查任务的状态，避免了患者在遇到紧急情况或感到不适时，未能及时通过人为操作提醒所造成的健康损伤风险，能够有效监测受检状态以调节磁共振检查任务的状态，有助于及时进行异常情况提示。
附图说明
39.图1为一个实施例中一种磁共振设备扫描控制方法的流程示意图；
40.图2为一个实施例中一种磁共振检测场景的示意图；
41.图3为一个实施例中一种磁共振监测流程的示意图；
42.图4a为一个实施例中一种姿态对比的示意图；
43.图4b为一个实施例中另一种姿态对比的示意图；
44.图5为一个实施例中另一种磁共振设备扫描控制方法的流程示意图；
45.图6为一个实施例中一种磁共振设备扫描控制装置的结构框图；
46.图7为一个实施例中一种计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
47.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
48.需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于展示的数据、分析的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据；对应的，本技术还提供有相应的用户授权入口，供用户选择授权或者选择拒绝。
49.在一个实施例中，如图1所示，提供了一种磁共振设备扫描控制方法，本实施例以该方法应用于终端进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于服务器，还可以应用于包括终端和服务器的系统，并通过终端和服务器的交互实现。本实施例中，该方法包括以下步骤：
50.步骤101，通过深度相机，采集受检对象的实时姿态信息；
51.作为一示例，深度相机可以设置于磁共振设备的扫描腔内部。
52.其中，实时姿态信息可以用于表征受检对象的各个关节对应的姿态。
53.在实际应用中，可以在检测到存在受检对象的情况下，通过深度相机采集受检对
象的实时姿态信息，例如，可以在检测到存在受检对象后，即在磁共振设备执行检查任务的情况下，当有患者进行扫描时，主控中心可以根据接收到的进床指令(如检查任务开启指令)开启深度相机，并可以通过深度相机针对受检对象进行数据采集，得到该受检对象的实时姿态信息。
54.具体地，实时姿态信息可以由配置于磁共振设备中的深度相机实时采集的深度测量数据得到，例如，通过配置于磁共振设备中的深度相机，在磁共振检查任务进行过程中实时采集深度测量数据，可以获取受检对象的各个关节对应的姿态，作为受检对象的实时姿态信息，以进一步基于该实时姿态信息进行检测。
55.在一示例中，可以在磁共振设备的孔径内部装配深度相机，如图2所示，也可以将深度相机配置于磁共振设备中的其它位置，深度相机的装配位置与配置数量，在本实施例中不作具体限制。
56.在又一示例中，深度相机可以根据图像处理算法识别出患者(即受检对象)的各个关节并检查患者扫描姿态，得到实时姿态信息，例如，由于深度相机(3d相机)在普通相机(2d)功能上增加了深度测量，普通相机只能获得rgb信息，深度相机可以获得rgb-d信息，以构建3d模型，进而深度相机可以获得成像范围内的三维感知信息，即深度测量数据，如环境中物体表面的色彩、距离、亮度等参数。
57.在一个可选实施例中，如图2所示，可以判断磁共振扫描间的检查床上是否存在患者，以检测是否存在受检对象，当扫描间中有患者进行磁共振扫描时，主控中心可以根据接收到的进床指令开启深度相机，进而可以将患者状态画面显示在操作间的显示屏上，同时可以通过深度相机识别出检查床上患者(即受检对象)的各个关节并检查患者扫描姿态(即实时姿态信息)。
58.在一示例中，针对将深度相机应用到磁共振扫描场景中存在的困难，本实施例的技术方案，通过对磁共振孔径和深度相机的特定结构及尺寸、大小、数量、安装位置等进行优化配置，可以在磁共振设备的孔径内部装配深度相机，并通过建立深度相机与主控中心、操作间显示屏之间的通信连接，可以在磁共振扫描过程中实现数据传输和实时画面传输，进而可以采用预设的图像处理算法识别患者关节，能够准确识别出患者的姿态。
59.步骤102，获取参照受检状态，并根据所述参照受检状态，检测所述实时姿态信息是否存在异常姿态状态，得到状态检测结果；
60.其中，参照受检状态可以具有对应的参照关节点云数据，该参照关节点云数据可以包括异常关节点云数据和标准关节点云数据。
61.在具体实现中，由于患者在感到不适时，患者的身体姿态可能会发生改变，可以获取参照受检状态，根据该参照受检状态对应的参照关节点云数据，检测实时姿态信息是否存在异常姿态状态，进而可以得到状态检测结果。
62.在一示例中，实时姿态信息可以包括实时关节点云数据，通过获取由参照受检对象的各个关节对应的关节点云构建得到的参照关节点云数据，可以将该参照关节点云数据与患者检查时采集到的实时关节点云数据进行配准，进而基于姿态状态对比，可以自动识别出患者是否感到不适，得到状态检测结果，例如，若检测到患者存在不适情况，身体部位发生改变(即存在异常姿态状态)，则可以将异常姿态结果作为状态检测结果。
63.步骤103，根据所述状态检测结果，设置磁共振检查任务的状态。
64.在得到状态检测结果后，可以根据该状态检测结果调节磁共振检查任务的当前执行状态，如可以在检测到状态检测结果为异常姿态结果时，暂停磁共振检查任务，还可以基于该异常姿态结果生成告警提示信息，并可以通过告警提示信息向检测执行对象进行反馈。
65.在一示例中，由于患者在感到不适时，患者的身体姿态可能会发生改变，即存在异常姿态状态，可以根据识别出的患者各个关节(即受检对象的各个关节对应的姿态状态)，通过与该患者的标准姿态进行对比，进而可以自动识别出患者是否感到不适，如图3所示，若检测到患者存在不适情况，身体部位发生改变(即状态检测结果为异常姿态结果)，可以生成报警音(即告警提示信息)提醒医生(即检测执行对象)，并可以暂停扫描。
66.上述磁共振设备扫描控制方法中，通过深度相机，采集受检对象的实时姿态信息，然后获取参照受检状态，并根据参照受检状态，检测实时姿态信息是否存在异常姿态状态，得到状态检测结果，进而根据状态检测结果，设置磁共振检查任务的状态，实现了在磁共振扫描时自动监测患者的受检状态，可以基于采集的实时姿态信息，对受检对象的各个关节对应的姿态状态进行检测，以确定是否存在异常姿态状态，进而可以根据状态检测结果设置磁共振检查任务的状态，避免了患者在遇到紧急情况或感到不适时，未能及时通过人为操作提醒所造成的健康损伤风险，能够有效监测受检状态以调节磁共振检查任务的状态，有助于及时进行异常情况提示。
67.在一个实施例中，所述通过深度相机，采集受检对象的实时姿态信息，可以包括如下步骤：
68.根据所述深度相机实时采集的深度测量数据，得到由所述受检对象的各个关节对应的关节点云构建的实时关节点云数据；所述深度测量数据通过所述深度相机对所述受检对象的各个关节进行识别得到；将所述实时关节点云数据作为所述受检对象的实时姿态信息。
69.在实际应用中，在患者进行扫描检查时，可以通过深度相机实时采集深度测量数据，获取患者关节点云数据，即由受检对象的各个关节对应的关节点云构建的实时关节点云数据，进而可以将该实时关节点云数据作为受检对象的实时姿态信息。
70.例如，由于深度相机可以获得成像范围内的三维感知信息，如环境中物体表面的距离，则可以通过深度相机获取基于患者身体表面的距离信息，以得到患者关节点云数据集，并可以根据该患者关节点云数据集，生成患者关节点云数据(即实时关节点云数据)，作为受检对象的实时姿态信息。
71.本实施例中，通过根据深度相机实时采集的深度测量数据，得到由受检对象的各个关节对应的关节点云构建的实时关节点云数据，进而将实时关节点云数据作为受检对象的实时姿态信息，可以基于深度相机得到实时关节点云数据，为后续姿态对比提供了数据支持。
72.在一个实施例中，所述根据所述参照受检状态，检测所述实时姿态信息是否存在异常姿态状态，得到状态检测结果，可以包括如下步骤：
73.获取所述参照受检状态对应的参照关节点云数据；所述参照关节点云数据由参照受检对象的各个关节对应的关节点云构建得到；将所述实时姿态信息中的实时关节点云数据与所述参照关节点云数据进行配准，若检测到所述实时关节点云数据存在异常姿态状
态，得到异常姿态结果，作为所述状态检测结果；所述实时关节点云数据由所述受检对象的各个关节对应的关节点云构建得到。
74.在实际应用中，由于患者在感到不适时，患者的身体姿态可能会发生改变，可以获取由参照受检对象的各个关节对应的关节点云构建得到的参照关节点云数据，进而可以将该参照关节点云数据与患者检查时采集到的实时关节点云数据进行配准，通过姿态对比，可以自动识别出患者是否感到不适，若检测到患者存在不适情况，身体部位发生改变(即存在异常姿态状态)，则可以将异常姿态结果作为状态检测结果。
75.在一示例中，参照关节点云数据可以包括异常关节点云数据和标准关节点云数据，可以将历史受检对象作为参照受检对象，获取历史受检对象出现异常姿态时对应的关节点云数据(即异常关节点云数据)，也可以将受检对象作为参照受检对象，获取受检对象在标准姿态时对应的关节点云数据(即标准关节点云数据)。
76.本实施例中，通过获取参照受检状态对应的参照关节点云数据，将实时姿态信息中的实时关节点云数据与参照关节点云数据进行配准，若检测到实时关节点云数据存在异常姿态状态，得到异常姿态结果，作为状态检测结果，可以基于关节点云数据进行姿态对比，能够在磁共振扫描过程中自动识别出患者是否感到不适，无需患者人为操作提醒。
77.在一个实施例中，所述获取所述参照受检状态对应的参照关节点云数据，可以包括如下步骤：
78.获取预设的异常关节点云数据，作为所述参照关节点云数据；所述异常关节点云数据为将历史受检对象作为所述参照受检对象，当所述历史受检对象出现异常姿态时对应的关节点云数据；
79.在实际应用中，可以将历史受检对象作为参照受检对象，获取历史受检对象出现异常姿态时对应的异常关节点云数据，如可以预先在数据库中存储多个患者感到不适时的关节点云数据，作为参照关节点云数据以进行后续姿态对比。
80.所述将所述实时姿态信息中的实时关节点云数据与所述参照关节点云数据进行配准，若检测到所述实时关节点云数据存在异常姿态状态，得到异常姿态结果，作为所述状态检测结果，包括：
81.将所述实时关节点云数据与所述异常关节点云数据进行配准，若确认相匹配，则得到所述异常姿态结果，作为所述状态检测结果。
82.在具体实现中，当患者在进行扫描时，深度相机可以识别患者各个关节的姿态，若患者感到不适，如以下的条件1判别条件满足，则可以确认得到异常姿态结果。
83.例如，患者感到不适的判别条件1可以为：通过预先在数据库中存储多个患者感到不适时的关节点云数据，即异常关节点云数据，可以基于多个异常关节点云数据，与患者检查时深度相机获得的患者关节点云数据(即实时关节点云数据)进行姿态对比，若数据库中存在与实时关节点云数据匹配的异常关节点云数据，则判定为患者感到不适，得到异常姿态结果。
84.本实施例中，通过获取预设的异常关节点云数据，作为参照关节点云数据，进而将实时关节点云数据与异常关节点云数据进行配准，若确认相匹配，则得到异常姿态结果，作为状态检测结果，能够通过检测受检对象的各个关节对应的姿态情况，自动判定是否存在异常姿态结果。
85.在一个实施例中，所述获取参照关节点云数据，可以包括如下步骤：
86.获取标准关节点云数据，作为所述参照关节点云数据；所述标准关节点云数据为将所述受检对象作为所述参照受检对象，当所述受检对象在标准姿态时对应的关节点云数据；
87.在实际应用中，可以将受检对象作为参照受检对象，获取受检对象在标准姿态时对应的标准关节点云数据，如可以将患者躺下即将开始扫描时的姿态，作为该患者的标准扫描姿态(即受检对象的标准姿态)。
88.所述将所述实时姿态信息中的实时关节点云数据与所述参照关节点云数据进行配准，若检测到所述实时关节点云数据存在异常姿态状态，得到异常姿态结果，作为所述状态检测结果，包括：
89.将所述实时关节点云数据与所述标准关节点云数据进行配准，若确认不匹配，则得到所述异常姿态结果，作为所述状态检测结果。
90.在具体实现中，当患者在进行扫描时，深度相机可以识别患者各个关节的姿态，若患者感到不适，如以下的条件2判别条件满足，则可以确认得到异常姿态结果。
91.例如，患者感到不适的判别条件2可以为：基于受检对象在标准姿态可以获取标准关节点云数据，如患者躺下即将开始扫描时的姿态，通过将实时关节点云数据与标准关节点云数据进行姿态对比，可以计算患者标准姿态下的关节点云与患者检查时的关节点云之间的误差，并可以根据预设误差阈值，判断患者是否感到不适，如若计算得到的误差大于预设误差阈值，则判定患者感到不适，若计算得到的误差小于或等于预设误差阈值，则判定患者未感到不适，即患者各个关节姿态标准未发生较大改变或者患者是随机的移动行为。
92.本实施例中，通过获取标准关节点云数据，作为参照关节点云数据，进而将实时关节点云数据与标准关节点云数据进行配准，若确认不匹配，则得到异常姿态结果，作为状态检测结果，能够通过检测受检对象的各个关节对应的姿态情况，自动判定是否存在异常姿态结果。
93.在一个实施例中，所述将所述实时关节点云数据与所述参照关节点云数据进行配准，可以包括如下步骤：
94.在所述参照关节点云数据中，确定与所述实时关节点云数据中的各实时关节点云一一对应的各参照关节点云；将各所述实时关节点云与各所述参照关节点云进行逐一匹配，得到对应点云匹配结果；所述对应点云匹配结果为基于逐一匹配的各对应点云距离得到的均方根误差；若检测到所述均方根误差大于预设误差阈值，确认所述实时关节点云数据与所述参照关节点云数据不匹配；或，若检测到所述均方根误差小于或等于所述预设误差阈值，确认所述实时关节点云数据与所述参照关节点云数据相匹配。
95.在一示例中，以将实时关节点云数据与标准关节点云数据进行配准为例(针对实时关节点云数据与异常关节点云数据，也可以采用如下方法计算均方根误差)，均方根误差可以采用如下方式计算得到：获取患者在标准姿态时的标准姿态关节点云(即参照关节点云)为n0，以及患者在扫描时的关节点云(即实时关节点云)为ni，通过一一对应计算ni与n0关节点云中，每个对应关节点云的两点之间的二范数(距离)s，可以计算rmse(root mean square error，均方根误差)，得到均方根误差。
96.在又一示例中，以将实时关节点云数据与标准关节点云数据进行配准为例(针对
实时关节点云数据与异常关节点云数据，也可以采用如下方法进行配准)，可以获取患者在标准姿态下深度相机采集得到的患者关节点云n0，以及患者在扫描时深度相机采集得到的患者关节点云ni，可以一一对应计算ni与n0关节点云中，每个对应关节点云的两点之间的二范数(距离)s，计算得到rmse均方根误差，并可以根据预设误差阈值δ，若rmse》δ，则判定为患者感到不适(如图4a所示)，生成报警音提醒医生并可以暂停扫描，若rmse≤δ，则判定为患者未感到不适(如图4b所示)，可以正常进行检查，不产生报警音。
97.本实施例中，通过在参照关节点云数据中，确定与实时关节点云数据中的各实时关节点云一一对应的各参照关节点云，然后将各实时关节点云与各参照关节点云进行逐一匹配，得到对应点云匹配结果，若检测到均方根误差大于预设误差阈值，确认实时关节点云数据与参照关节点云数据不匹配，或，若检测到均方根误差小于或等于预设误差阈值，确认实时关节点云数据与参照关节点云数据相匹配，能够有效判断出患者是否感到不适，有助于及时进行异常情况提示。
98.在一个实施例中，所述获取标准关节点云数据，可以包括如下步骤：
99.若在所述磁共振检查任务进行过程中检测到任务暂停操作，响应于检查任务重启指令，重新获取所述受检对象在所述标准姿态下的标准关节点云数据。
100.在实际应用中，可以针对在患者扫描过程中存在的移床操作(即任务暂停操作)，在移床结束后，通过深度相机重置患者的标准姿态以继续进行检查，即响应于检查任务重启指令，重新获取受检对象在标准姿态下的标准关节点云数据。
101.本实施例中，若在磁共振检查任务进行过程中检测到任务暂停操作，响应于检查任务重启指令，重新获取受检对象在所述标准姿态下的标准关节点云数据，能够适用于扫描过程中移床情况。
102.在一个实施例中，所述根据所述状态检测结果，设置磁共振检查任务的状态，可以包括如下步骤：
103.若检测到所述状态检测结果为异常姿态结果，暂停所述磁共振检查任务；
104.在一示例中，可以在检测到针对受检对象的异常姿态结果时，暂停当前扫描任务，从而能够在监测到患者出现紧急情况或感到不适的情况下，及时暂停扫描任务，有效保护了受检患者的健康。
105.所述方法还包括：
106.基于所述异常姿态结果生成告警提示信息；所述告警提示信息用于向检测执行对象进行反馈。
107.作为一示例，告警提示信息可以为在磁共振扫描过程中产生的报警音，以提醒医生当前扫描患者存在身体不适情况，也可以采用其它方式形成告警提示信息，在本实施例中不作具体限制。
108.在得到针对受检对象的异常姿态结果时，可以基于该异常姿态结果生成告警提示信息，并可以通过告警提示信息向当前检测执行对象进行反馈，如若检测到患者存在不适情况，身体部位发生改变(即状态检测结果为异常姿态结果)，可以生成报警音(即告警提示信息)提醒医生(即检测执行对象)，并可以暂停扫描。
109.本实施例中，若检测到状态检测结果为异常姿态结果，暂停磁共振检查任务，并基于异常姿态结果生成告警提示信息，可以在判定存在异常姿态结果时暂停检查任务并生成
告警提示信息以反馈，能够及时进行异常情况提示。
110.在一个实施例中，在所述通过深度相机，采集受检对象的实时姿态信息的步骤之前，还可以包括如下步骤：
111.检测是否存在受检对象，若检测到存在所述受检对象，则开启所述深度相机；
112.在实际应用中，可以判断磁共振扫描间的检查床上是否存在患者，以检测是否存在受检对象，进而当有患者进行扫描时，主控中心可以根据接收到的进床指令(如检查任务开启指令)开启深度相机。
113.所述方法还包括：
114.通过所述深度相机，实时采集所述受检对象的受检对象实况图像；在预设显示界面中展示所述受检对象实况图像；所述预设显示界面用于供检测执行对象实时监测所述受检对象的受检状态。
115.在具体实现中，在磁共振设备执行检查任务的情况下，如当有患者进行扫描时，可以将患者状态画面显示在操作间的显示屏上，即在预设显示界面中展示受检对象实况图像。
116.在一示例中，如图2所示，通过在磁共振设备孔径内部装配深度相机，在扫描过程中深度相机可以将实时监控到的患者状态画面传输至操作间的显示屏上，以便于医生观察患者的状态，如可以将磁共振孔径内部的患者状态画面，实时的显示在操作间的显示屏上，以供医生参考，从而使得患者在进行磁共振扫描时，主控中心可以对患者的状态进行实时监测。
117.在一个可选实施例中，为了节省能耗，在磁共振设备未执行检查任务的情况下，如没有患者进行扫描时，可以使深度相机处于静默状态，如图3所示，此时操作间的显示屏上未展示磁共振孔径内部信息；可以在检查任务结束后，根据主控中心发出的出床指令，关闭深度相机。
118.本实施例中，通过深度相机，实时采集受检对象的受检对象实况图像，进而在预设显示界面中展示受检对象实况图像，有助于医生在磁共振扫描过程中对患者的状态进行实时观测。
119.为了使本领域技术人员能够更好地理解上述步骤，以下结合图2和图3通过一个例子对本技术实施例加以示例性说明，但应当理解的是，本技术实施例并不限于此。
120.如图2所示，通过判断磁共振扫描间的检查床上是否存在患者，以检测是否存在受检对象，当扫描间中有患者进行磁共振扫描时，可以通过在磁共振设备孔径内部装配的深度相机，将实时监控到的患者状态画面传输至操作间的显示屏上，以便于医生观察患者的状态，从而使得患者在磁共振扫描过程中，主控中心可以对患者的状态进行实时监测。
121.如图3所示，通过判断磁共振扫描间的检查床上是否存在患者，以检测是否存在受检对象，当扫描间中没有患者进行磁共振扫描时，为了节省能耗，可以使深度相机处于静默状态；当扫描间中有患者进行磁共振扫描时，主控中心可以根据接收到的进床指令开启深度相机，以采集患者的实时姿态信息并显示患者状态画面，进而可以根据采集到的实时姿态信息，检查患者各个关节对应的姿态状态，若检测到患者存在不适情况，身体部位发生改变(即状态检测结果为异常姿态结果)，可以生成报警音提醒医生并暂停扫描，无报警音提醒则患者检测状态正常，可以在检查任务结束后，根据主控中心发出的出床指令，关闭深度
相机。
122.在一个实施例中，如图5所示，提供了另一种磁共振设备扫描控制方法的流程示意图。本实施例中，该方法包括以下步骤：
123.在步骤501中，检测是否存在受检对象，若检测到存在受检对象，则开启深度相机。在步骤502中，通过深度相机，实时采集受检对象的受检对象实况图像；在预设显示界面中展示受检对象实况图像。在步骤503中，通过深度相机，采集受检对象的实时姿态信息。在步骤504中，获取参照受检状态，并获取参照受检状态对应的参照关节点云数据；参照关节点云数据由参照受检对象的各个关节对应的关节点云构建得到。在步骤505中，将实时姿态信息中的实时关节点云数据与参照关节点云数据进行配准，若检测到实时关节点云数据存在异常姿态状态，得到异常姿态结果，作为状态检测结果。在步骤506中，若检测到状态检测结果为异常姿态结果，暂停磁共振检查任务。在步骤507中，基于异常姿态结果生成告警提示信息；告警提示信息用于向检测执行对象进行反馈。
124.需要说明的是，上述步骤的具体限定可以参见上文对一种磁共振设备扫描控制方法的具体限定，在此不再赘述。通过本实施例的磁共振设备扫描控制方法，实现了在磁共振扫描时自动监测患者的受检状态，可以基于采集的实时姿态信息，对受检对象的各个关节对应的姿态状态进行检测，以确定是否存在异常姿态状态，进而可以根据状态检测结果设置磁共振检查任务的状态，避免了患者在遇到紧急情况或感到不适时，未能及时通过人为操作提醒所造成的健康损伤风险，能够有效监测受检状态以调节磁共振检查任务的状态，有助于及时进行异常情况提示。
125.应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
126.基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的磁共振设备扫描控制方法的磁共振设备扫描控制装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个磁共振设备扫描控制装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于磁共振设备扫描控制方法的限定，在此不再赘述。
127.在一个实施例中，如图6所示，提供了一种磁共振设备扫描控制装置，包括：
128.实时姿态信息获取模块601，用于通过深度相机，采集受检对象的实时姿态信息；所述深度相机设置于磁共振设备；
129.状态检测结果得到模块602，用于获取参照受检状态，并根据所述参照受检状态，检测所述实时姿态信息是否存在异常姿态状态，得到状态检测结果；
130.任务状态调节模块603，用于根据所述状态检测结果，设置磁共振检查任务的状态。
131.在一个实施例中，所述状态检测结果得到模块602包括：
132.参照关节点云数据获取子模块，用于获取所述参照受检状态对应的参照关节点云
数据；所述参照关节点云数据由参照受检对象的各个关节对应的关节点云构建得到；
133.异常姿态检测子模块，用于将所述实时姿态信息中的实时关节点云数据与所述参照关节点云数据进行配准，若检测到所述实时关节点云数据存在异常姿态状态，得到异常姿态结果，作为所述状态检测结果；所述实时关节点云数据由所述受检对象的各个关节对应的关节点云构建得到。
134.在一个实施例中，所述参照关节点云数据获取子模块包括：
135.异常关节点云数据得到单元，用于获取预设的异常关节点云数据，作为所述参照关节点云数据；所述异常关节点云数据为将历史受检对象作为所述参照受检对象，当所述历史受检对象出现异常姿态时对应的关节点云数据；
136.所述异常姿态检测子模块包括：
137.第一异常姿态结果得到单元，用于将所述实时关节点云数据与所述异常关节点云数据进行配准，若确认相匹配，则得到所述异常姿态结果，作为所述状态检测结果。
138.在一个实施例中，所述参照关节点云数据获取子模块包括：
139.标准关节点云数据得到单元，用于获取标准关节点云数据，作为所述参照关节点云数据；所述标准关节点云数据为将所述受检对象作为所述参照受检对象，当所述受检对象在标准姿态时对应的关节点云数据；
140.所述异常姿态检测子模块包括：
141.第二异常姿态结果得到单元，用于将所述实时关节点云数据与所述标准关节点云数据进行配准，若确认不匹配，则得到所述异常姿态结果，作为所述状态检测结果。
142.在一个实施例中，所述任务状态调节模块603包括：
143.任务暂停子模块，用于若检测到所述状态检测结果为异常姿态结果，暂停所述磁共振检查任务；
144.所述装置还包括：
145.告警提示信息生成模块，用于基于所述异常姿态结果生成告警提示信息；所述告警提示信息用于向检测执行对象进行反馈。
146.在一个实施例中，所述标准关节点云数据得到单元包括：
147.重新获取子单元，用于若在所述磁共振检查任务进行过程中检测到任务暂停操作，响应于检查任务重启指令，重新获取所述受检对象在所述标准姿态下的标准关节点云数据。
148.在一个实施例中，所述装置还包括：
149.深度相机开启模块，用于检测是否存在受检对象，若检测到存在所述受检对象，则开启所述深度相机；
150.所述方法还包括：
151.实况图像采集模块，用于通过所述深度相机，实时采集所述受检对象的受检对象实况图像；
152.实况图像展示模块，用于在预设显示界面中展示所述受检对象实况图像；所述预设显示界面用于供检测执行对象实时监测所述受检对象的受检状态。
153.上述磁共振设备扫描控制装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以
软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
154.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、移动蜂窝网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种磁共振设备扫描控制方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
155.本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
156.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
157.通过深度相机，采集受检对象的实时姿态信息；所述深度相机设置于磁共振设备；
158.获取参照受检状态，并根据所述参照受检状态，检测所述实时姿态信息是否存在异常姿态状态，得到状态检测结果；
159.根据所述状态检测结果，设置磁共振检查任务的状态。
160.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现上述其他实施例中的磁共振设备扫描控制方法的步骤。
161.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
162.通过深度相机，采集受检对象的实时姿态信息；所述深度相机设置于磁共振设备；
163.获取参照受检状态，并根据所述参照受检状态，检测所述实时姿态信息是否存在异常姿态状态，得到状态检测结果；
164.根据所述状态检测结果，设置磁共振检查任务的状态。
165.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现上述其他实施例中的磁共振设备扫描控制方法的步骤。
166.在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
167.通过深度相机，采集受检对象的实时姿态信息；所述深度相机设置于磁共振设备；
168.获取参照受检状态，并根据所述参照受检状态，检测所述实时姿态信息是否存在异常姿态状态，得到状态检测结果；
169.根据所述状态检测结果，设置磁共振检查任务的状态。
170.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现上述其他实施例中的磁共振设备扫描控制方法的步骤。
171.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
172.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
173.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。