日立ARIETTA60超聲成像系統(tǒng)成像功能的一種預防性維護方法

任莉莉，楊曦，楊佳，王宏權，蔡興文

豐都縣人民醫(yī)院 a.設備科；b.內(nèi)分泌科；c.泌尿外科；d.功能科室，重慶 408200

引言

醫(yī)學超聲成像系統(tǒng)是開展診療活動的重要設備，很多醫(yī)院為確保其安全有效地運行，進行整機除塵、連接件檢測、電氣安全檢測、圖像質(zhì)量評價等等預防性維護工作[1-3]。其中，圖像質(zhì)量評價借助專門的仿組織體模完成盲區(qū)、分辨率、探測深度、測量偏差等等客觀數(shù)據(jù)的檢測[4-5]，而成像結果有無偏差仍是主觀判斷。若成像部件出現(xiàn)老化或其他的問題，檢測的客觀數(shù)據(jù)前后結果一致，檢測者肉眼也沒有發(fā)現(xiàn)的明顯差異，認定超聲成像系統(tǒng)沒有問題，無法及時維護維修，使得小問題擴大，增加后續(xù)的維護維修成本，同時，影響診斷結果。我們以日立ARIETTA 60超聲成像系統(tǒng)為研究對象，建立其成像功能的預防性維護模型，實現(xiàn)成像結果客觀的檢測，希望及時客觀地維護處理超聲成像系統(tǒng)。即發(fā)現(xiàn)超聲圖像的信噪比呈正態(tài)分布，建立3組正常成像的超聲圖像信噪比數(shù)據(jù)為配對樣本組的配對樣本t檢驗模型，對某時段的信噪比數(shù)據(jù)組進行檢測，若檢測結果顯示檢測樣本與配對樣本屬于同一總體則說成像功能正常，若結果表明不屬于同一總體則說明成像功能可能出現(xiàn)問題，需要進一步檢查維護。

1 方法

1.1 信噪比

信噪比是客觀評價圖像質(zhì)量的常用指標之一，該指標越高表示原始信號越多，噪聲越小，圖像質(zhì)量越好，越有利于診斷，其公式如下：

其中，f(i,j)是不含噪聲的原始圖像，g(i,j)是圖像中噪聲，Row×Col表示圖像行列，SNR的單位是db[6-8]。我們獲得的超聲圖像都是含有噪聲的h(i,j)，即：

h(i,j)=f(i,j)+g(i,j)，對公式(1)作如下變化：

噪聲估計使用經(jīng)典小波變換的硬閾值法，即將圖像進行小波變換，將小波系數(shù)的絕對值與所選定的閾值λ進行比較，小于或者等于閾值的收縮值為零，大于閾值則保持變，其公式如下：

其中，是估計噪聲標準差，是最高分辨級I-1的小波系數(shù)，“median”表示序列按照大小順序排列后的中值[9]。將處理的小波系數(shù)進行逆變換估計原始圖像f(i,j)，再與我們直接取得含有噪聲的圖像h(i,j)相減得g(i,j)，即g(i,j)=h(i,j)-f(i,j)。

編譯平臺為Matlab 2010a。日立ARIETTA 60超聲成像系統(tǒng)生成的超聲圖像含有檢查區(qū)域和黑色區(qū)域，黑色區(qū)域是我們所不需要的，所以我們需要對分析的區(qū)域進行選擇。在Matlab平臺上，使用GUI工具箱制作能讀取超聲圖像、選擇感興趣區(qū)域、以公式(1)和(2)為基礎計算信噪比，并且能在Windows系統(tǒng)下運行的應用程序。

1.2 統(tǒng)計檢驗模型

超聲成像系統(tǒng)是以一種固定方式成像，但成像過程受到被檢查者的體質(zhì)、檢查部位、天氣、操作者的手法等相互獨立隨機因素的影響，使得成像過程隨機化，超聲圖像是一個隨機結果，用同一公式估算的信噪比也是一個隨機變量。在實際情況中，由相互獨立的隨機因素綜合影響形成的隨機變量服從正態(tài)分布[10]，所以我們假設日立ARIETTA 60超聲成像系統(tǒng)生成超聲圖像的信噪比呈正態(tài)分布，即所有信噪比是一個總體，且是一個隨著時間延長，個體不斷增多的總體（時間越長，檢查的人次越多，生成的超聲圖像越多，得到信噪比個體越多，總體隨之不斷增大）[11-12]。

1.2.1 樣本

我們希望能在時間軸上檢測日立ARIETTA 60超聲成像系統(tǒng)成像功能的運行情況，所以以某天前15個超聲圖像的信噪比為1個樣本，以便能準確找到出現(xiàn)故障的時間，回憶當天的情況找出故障原因。按照上述方法分別抽樣2017年3月22日、2017年3月30日和2017年3月31日的超聲圖像信噪比，分別記為A、B、C組。其中，信噪比的計算必須由同一人進行，否則會因為人為因素影響結果。

1.2.2 模型建立

檢驗平臺為SPSS 17。Kolmogorov-Smimov檢驗（簡稱KS檢驗）能描述兩個獨立統(tǒng)計樣本的相似性[13]，檢測數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布。在SPSS軟件上檢測3組數(shù)據(jù)是否呈正態(tài)分布，若檢驗結果大于等于0.05，則說明數(shù)據(jù)組是正態(tài)分布；若小于0.05，則說明數(shù)據(jù)組不是正態(tài)分布。經(jīng)過檢驗分析，3組數(shù)據(jù)都符合正態(tài)分布，說明日立ARIETTA 60超聲成像系統(tǒng)的超聲圖像信噪比呈正態(tài)分布，可以建立以此3組數(shù)據(jù)為配對樣本組的配對樣本t檢驗模型，檢測某時段的抽樣樣本與配對樣本組是否屬于同一總體來判斷此期間成像功能是否出現(xiàn)問題。若檢測結果大于等于0.05，則抽樣樣本與配對樣本組屬于同一總體，說明信噪比分布一致，成像結果的分布一致，成像過程一致，即設備一直按照某種隨機規(guī)律成像，并沒有受到不良因素破壞成像過程，換言之就是成像功能在期間一直正常；若檢測結果小于0.05，說明不屬于同一總體，信噪比分布規(guī)律不一致，成像結果分布一致，成像方式不一致，即有可能成像功能出現(xiàn)問題，需要進一步檢查設備。

1.2.3 模型驗證

抽樣本設備2017年7月15日的信噪比為正常樣本，記為D組。由于我院2016年12月底購買，至今無任何故障問題，所以抽樣同一廠家同一系列不同型號的日立ARIETTA 70超聲成像系統(tǒng)2017年3月10日的信噪比樣本作為故障組，記為E組。分別將D、E組分別與配對樣本組進行配對樣本t檢驗，以驗證模型是否可行。若D組的所有檢驗結果大于等于0.05，且E組的檢查結果不是所有都大于等于0.05，即是正常樣本與配對樣本組服從同一正態(tài)分布，是同一總體，成像過程相同，故障樣本與配對樣本組不屬于同一總體，成像過程不相同，檢測結果與抽樣事實完全相符說明本模型可行，能通過檢測指出成像過程是否出現(xiàn)問題。若檢測結果出現(xiàn)其他情況，說明與事實不完全相同，本模型不可行。

2 結果

2.1 信噪比結果

讀取超聲圖像的顯示情況，見圖1。選取計算區(qū)域放大，并顯示計算結果的圖像，見圖2。其中，圖2所示結果與后序統(tǒng)計的數(shù)據(jù)無關。估算的ARIETTA60超聲成像系統(tǒng)圖像信噪比的結果，見表1。

2.2 檢驗結果

用KS檢驗ARIETTA 60超聲成像系統(tǒng)圖像信噪比與正態(tài)分布相似度的結果，A、B、C三組的結果分別為0.838、0.540和0.982。結果遠遠大于0.05，表明ARIETTA 60超聲成像系統(tǒng)生成超聲圖像的信噪比呈正態(tài)分布，可以使用正常運行下生成超聲圖像的信噪比作為模板，將某時段的圖像信噪比進行配對樣本t檢驗，檢測是否屬于同一總體來說明設備是否一直正常運行。

圖1 載入后界面

圖2 選取計算區(qū)域及結果

將3組數(shù)據(jù)兩兩進行配對樣本t檢驗。若檢驗結果大于等于0.05，說明數(shù)據(jù)組都來源于同一總體；若小于0.05，說明數(shù)據(jù)組不來源于同一總體。A組與B組為0.754，A組與C組為0.795，B組與C組為0.825。表明這3組數(shù)據(jù)是屬于同一總體，進一步證實ARIETTA 60超聲圖像信噪比是呈正態(tài)分布，說明可以用檢測時段的信噪比與正常情況下的樣本進行檢測方法來判斷設備的運行情況是否正常。

驗證組的信噪比估算結果，見表2。與配對樣本組的檢測結果，見表3。結果表明，D組與配對樣本組屬于同一總體，與事實相符；E組與配對樣本不屬于同一總體，也事實相符；說明本模型能用于檢測ARIETTA 60超聲成像系統(tǒng)成像功能是否正常。

表1 ARIETTA60超聲成像系統(tǒng)圖像信噪比估算結果

表2 驗證組的信噪比結果

表3 驗證組與配對樣本組的檢驗結果

3 結論與討論

上述結果表明，可以建立統(tǒng)計檢驗模型對ARIETTA 60超聲成像系統(tǒng)的成像功能進行預防性維護，但是必須有至少3個以上正常運行的配對樣本組，才能保障檢測結果的準確度，盡可能地不出現(xiàn)第二類錯誤。其中，E組與B、C組符合同一正態(tài)分布的原因可能是由于兩臺設備都屬于同一生產(chǎn)廠家同一系列的產(chǎn)品導致，或者是超聲圖像信噪比的分布相似度比較高所致，需要進一步研究分析。早在2003年，高洪青[14]的研究中就表明統(tǒng)計檢驗模型可以用于監(jiān)測設備運行情況，且有很多相應的后續(xù)報道。本文與胡蜂等[15]、侯澍旻等[16]的研究報道所提的KS檢驗的相似度模型相比，提出是否屬于同一總體的檢驗模型要更加準確。且本方法無需借助仿生組織體模進行檢測，節(jié)約一筆不小的支出和后續(xù)對仿生組織體模的維護費。此模型有一定的局限性，目前只針對日立ARIETTA 60超聲成像系統(tǒng)，要同一個人對信噪比進行統(tǒng)計。本文所提的方法為超聲系統(tǒng)成像的預防維防提供一種新思路，希望在后期的努力，和各位同行的幫助下能改善其局限性。

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