医学成像设备故障解决的制作方法

本发明涉及设备维护领域，并且具体而言涉及解决医学成像设备的故障的领域。

背景技术：

1、医学成像设备可能时不时地出现故障，即展现出错误并且无法正常工作。

2、通常，响应于医学成像设备中出现的故障，会指派一名或多名服务工程师来诊断和解决故障。这些服务工程师可以远程或现场执行诊断。

3、在故障诊断期间，(一个或多个)服务工程师可能需要检查医学成像设备的日志文件以识别相关的诊断信息，例如错误消息。医学成像设备的日志文件可能包含帮助服务工程师识别故障的根本原因的关键信息。

4、可以根据需要检索日志文件，从而它们包含有关设备的最新信息。但是，由于数据大小和并发请求的数量，下载和搜索日志文件可能需要大量时间。由此产生的时间延迟会影响故障排除并导致额外的系统停机时间。

5、因此，希望减少识别医学成像设备中的故障的原因或解决方案所需的时间。

技术实现思路

1、本发明由权利要求所限定。

2、根据本发明的一个方面的示例，提供了一种用于针对解决医学成像设备中的故障来识别日志文件的方法，所述方法包括：

3、获得用于解决医学成像设备的故障的日志文件浏览数据，所述日志文件浏览数据描述已经由用户查看的医学成像设备的一个或多个日志文件；

4、获得描述所述医学成像设备的所述故障的问题数据；

5、将所述问题数据和所述日志文件浏览数据输入到机器学习算法中，所述机器学习算法被训练用于针对所述医学成像设备的多个日志文件中的每个日志文件并且基于所述浏览数据来预测解决概率，所述解决概率指示所述日志文件将辅助解决所述医学成像设备的所述故障的可能性；

6、响应于所述输入而从机器学习算法获得预测结果，所述预测结果包括所述医学成像设备的所述多个日志文件中的一个或多个日志文件的解决概率；以及

7、基于所获得的预测结果，识别用于解决所述医学成像设备所述故障的日志文件。

8、因此，提出的概念旨在通过考虑日志文件将辅助解决故障的可能性来提供涉及有助于解决故障的方案、解决方案、概念、设计、方法和系统。

9、具体而言，本发明的实施例提出了基于日志文件浏览数据来针对不同的日志文件生成预测解决概率以解决医学成像设备的故障，所述日志文件浏览数据描述已经由用户查看过的医学成像设备的一个或多个日志文件，或者换句话说，用户对日志文件的浏览历史。例如，可以建议或者优先向工程师提供用户接下来要查看的(一个或多个)最相关或最有用的日志文件。

10、提出的概念认识到不同的日志文件可能针对特定故障具有不同的相关性，并且可以识别这种相关性以辅助探索和/或选择用于故障诊断的日志文件。还提出可以学习日志文件的相关性(例如，从历史日志浏览数据中)，从而使用机器学习进行预测。

11、因此，实施例可以通过以引导和预测的方式辅助探索不同的日志文件，简化想要探索日志文件来诊断故障的服务工程师的工作。此类实施例可以提供减少搜索/探索时间并提高诊断准确性的优点。例如，实施例可以使得服务工程师在搜索日志文件时选择最合适的下一个日志文件，从而使得能够忽略不相关的日志文件(即，防止提供给工程师)。这也可以避免不必要的数据检索/下载。进一步举例来说，当浏览日志文件时，可以向服务工程师提供接下来要记录的一个或多个日志文件的建议，并且因此引导服务工程师进行被认为最适合故障解决的浏览。

12、换句话说，实施例提出了使用机器学习来生成对日志文件将辅助解决医学成像设备故障的可能性的预测。这种预测可能基于用户对日志文件的浏览历史，从而考虑用户之前采取的日志文件搜索/浏览路线，并有助于建议下一步查看哪(一个或多个)日志文件(即，引导用户日志文件搜索/探索的接下来的(一个或多个)步骤)。因此，实施例提供的预测可有助于对日志文件进行优先排序，以用于故障分析和/或诊断。因此，实施例可以关于故障诊断使用，从而在诊断和解决故障时支持服务工程师。因此，所提出的概念可以提供医学成像设备中改进的(例如，更快的)故障解决方案。

13、可以使用被配置为接收训练输入的阵列和相应的已知输出的训练算法来训练机器学习算法，其中，训练输入包括：问题数据；以及日志文件浏览数据，并且其中，相应的已知输出包括针对医学成像设备的多个日志文件中的每个日志文件的解决概率，所述解决概率指示基于浏览数据日志文件将辅助解决医学成像设备的故障的可能性。以此方式，当被提供以日志文件浏览数据和医学成像设备故障的描述时，可以训练机器学习算法输出针对日志文件的解决概率预测。因此，可以学习并利用导致故障解决的先前的日志文件浏览/搜索路线，以便在将来遇到相同(或类似)的问题/故障时针对浏览/搜索日志文件进行建议。例如，相应的已知输出可以还包括对与问题数据相关联的解决方案的描述。这样，可以将先前获得的解决方案浏览数据针对将来类似情况一起用于参考/训练。

14、在一些实施例中，获得日志文件浏览数据可以包括：监测对文件访问的医学成像设备的多个日志文件的访问；并且基于监测的结果来生成日志文件浏览数据。以此方式，可以自动监测并记录用户的日志文件浏览动作和步骤，从而提供数据用于机器学习算法。因此，所提出的实施例可以避免/减轻服务工程师主动记录和/或提供关于(一个或多个)先前日志文件交互的信息的需要。

15、获得日志文件浏览数据的过程可以包括分析日志文件查看器应用程序的使用历史。也就是说，实施例可以利用日志文件查看器应用程序的功能来采集关于用户对日志文件的先前访问的信息。因此，可以利用现有/传统的日志文件查看器应用程序来方便所提出的实施例的实施。

16、在一些实施例中，获得问题输入数据可以包括：响应于数据请求而经由输入接口接收由响应者提供的问题数据。针对数的据请求可能包括故障分析调查问卷，或者来自对更早类似故障的评论的旧维护记录。这样，可以将响应者(例如最终用户或服务工程师)对调查问卷的响应提供为问题输入数据。因此，这样的响应可用于识别故障的一个或多个特征。因此，实施例可以满足对医学成像设备故障的自然语言描述，从而便于简单和直观的数据提供。

17、在一个实施例中，获得描述所述医学成像设备的所述故障的问题数据的步骤可以包括对医学成像设备故障的描述执行自然语言处理分析。

18、一些实施例可能还包括根据获得的预测结果来确定数据可视化方法的步骤。例如，这可能涉及与已识别的日志文件相关联的用于解决故障的参数，从而确保日志文件中涉及的数据类型可以以最佳或适当的方式被可视化/显示。例如，如果下一步是查看参数的温度，那么它就是一段时间内的摄氏度或华氏度的数值。可以创建时间序列图并与回归线或其他统计量度一起显示。

19、一些实施例可以还包括在通信网络上传输所识别的日志文件的步骤。有利的是，由于已经以本文所述的方式识别了所传输的日志文件，因此为了解决医学成像设备的故障而从医学成像设备传输的数据量减少了。这克服了在带宽受限的通信网络上传输大型日志文件的带宽限制。

20、一些实施例可以还包括以下步骤：分析所识别的日志文件以提供对所述医学成像设备的故障的指示，并且任选地调整所述医学成像设备的一个或多个操作参数以解决所述医学成像设备的故障。可以使用已知的分析技术来分析已识别的日志文件。然后可以手动或自动纠正故障。例如，在一些实施例中，可以自动调整医学成像设备的操作参数以纠正故障。

21、在一些实施例中，机器学习算法可以包括图神经网络。

22、根据本发明的另一个方面，提供了一种解决医学成像设备故障的方法，所述方法包括：

23、根据所提出的实施例的方法，识别用于解决医学成像设备故障的日志文件；

24、基于所识别的日志文件来生成更新的日志文件浏览数据；

25、将所述问题数据和所述更新的日志文件浏览数据输入到所述机器学习算法中；

26、响应于所述输入而从机器学习算法获得更新的预测结果，所述更新的预测结果包括针对医学成像设备的日志文件中的一个或多个日志文件的解决概率；以及

27、基于所获得的预测结果，识别用于解决所述医学成像设备所述故障的第二日志文件。

28、因此，可以提出一种概念，用于沿着朝向医学成像设备故障的解决方案的日志文件浏览路线引导用户，并且然后可以使用它来优先搜索和/或向工程师提供日志文件。

29、根据另一个方面，提供了一种计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质具有体现在其上的计算机可读程序代码，所述计算机可读程序代码被配置为执行所提出的实施例中的所有步骤。

30、因此，还可以提供一种计算机系统，其包括：根据所提出的实施例的计算机程序产品；以及一个或多个处理器，其适于通过运行所述计算机程序产品的计算机可读程序代码来执行根据提出的概念的方法。

31、根据本发明的另一个方面，提供了一种用于针对解决医学成像设备故障而识别日志文件的系统，所述系统包括：

32、数据接口，其配置为获得：用于解决医学成像设备的故障的日志文件浏览数据，所述日志文件浏览数据描述已经由用户查看的医学成像设备的一个或多个日志文件；以及描述所述医学成像设备的所述故障的问题数据；

33、机器学习算法，其被配置为：接收问题数据和日志文件浏览数据，所述机器学习算法被训练为输出预测结果，所述预测结果包括针对医学成像设备的多个日志文件中的每个日志文件的解决概率，所述解决概率指示基于浏览数据日志文件辅助解决医学成像设备的故障的可能性；以及

34、处理器，其被配置为：基于所获得的预测结果，识别用于解决所述医学成像设备所述故障的日志文件。

35、所述系统可以位于远离用户设备的位置，以用于分析和/或诊断医学成像设备故障。以此方式，用户(例如服务工程师)可以拥有适当布置的系统，所述系统可以在远离系统的位置接收关于日志文件的相关性和/或有用性的信息。因此，实施例可以使得用户能够使用本地系统(例如，可以包括便携式显示设备，例如笔记本电脑、平板电脑、移动电话、pda等)来动态调整或适应日志文件浏览和/或检索。作为示例，实施例可以提供用于移动计算设备的应用，并且该应用可以由移动计算设备的用户执行和/或控制。

36、所述系统还可以包括：服务器设备，其包括用于识别用于解决医学成像设备故障的日志文件的系统；以及包括用户接口的客户端设备。因此，专用的数据处理装置可以被采用以用于识别(150)用于解决医学成像设备故障的日志文件的目的，从而降低系统的其它部件或设备的处理要求或能力。

37、该系统还可以包括客户端设备，其中，所述客户端设备包括数据接口、机器学习算法、处理器和显示单元。换句话说，用户(例如服务工程师)可以具有适当布置的客户端设备(例如笔记本电脑、平板电脑、手机、pda等)，所述客户端设备处理接收到的数据以识别用于解决故障的日志文件并生成显示控制信号。仅作为示例，实施例因此可以提供一种日志文件分析系统，其使得能够对日志文件进行优先级排序，其中，例如，提供用户(例如服务工程师)与医学成像设备之间的实时通信，并且可以根据所提出的概念来扩展或修改其功能。

38、应当理解，处理能力因此可以根据预定的约束和/或处理资源的可用性而以不同的方式遍及系统分布。

39、提供了一个或多个概念以用于优化用于医学图像设备故障诊断或解决的日志文件的搜索或审查。举例来说，提出的实施例可以解决过多的日志文件搜索和/或工程师接收日志文件的等待时间的问题。可以减少或最小化审查或下载不相关(或不太相关)日志文件所花费的时间。

40、参考下文描述的实施例，本发明的这些和其他方面将变得显而易见并得以阐述。

41、参考本文下文中所描述的实施例，本发明的这些和其他方面将显而易见并将得以阐述。