李莉芳

(深圳市康宁医院设备办，广东 深圳 518000)

0 引言

当前， CT设备的质量控制已引起全国各医疗卫生机构和管理部门的广泛重视，但对 CT设备的质量控制方法还没有明确的标准。 CT设备作为目前最好的诊断设备之一，在使用过程中受到温度和环境的影响，容易出现老化。在其他检测设备共同作用下设备会因干扰而产生诊断不准确的现象，因此保证设备的质量控制可以使设备正常稳定运行，使患者受益最大。然而许多医疗机构对CT设备的质量控制重视程度较差，影响设备的质量与节能效果，对此，如何对设备节能优化设计已经成为目前亟待解决的问题。同时，我国拥有大量医疗设备，设备的质量控制一般是由检测中心集体管控调节，并且均由人工完成，导致工作人员任务繁重，应用时间长，不利于患者治病看病的需求。因此，本文提出对CT设备质量控制方案，使用新的方法，依靠现代科技手段，对设备快速实现质量控制检测，加强图像清晰度，便于诊断疾病，提高检测效率，节省使用成本。

1 优化控制参数

在CT设备质量监控中，一些人为或者是机器自身因素均会使设备能量消耗严重并且缩短设备寿命，因此有必要对设备质量采取保护措施，对设备进行节能运行，利于工作使用，为此对节能运行优化方法进行设计，以达到质量控制的目的[1-6]。

由于CT设备工作持续时间较长，并且一直保持开机状态，设备各方面能量损失比较严重，需要对设备系统的能量损耗情况进行分析计算。度日法是对设备工作当日能量总和的计算，假设限定工作时间为τB，受到周围其他检查仪器和磁场影响，设备消耗的总能量比单独正常工作时更多，因此，如果运用此方法计算，需要排除其他设备的干扰，了解其使用时间及次数、以及当日天气温度，使设备消耗能量保持平衡。设备耗能系数为CEC，对CEC进行计算，可以预估设备全天耗能指标,其公式为

(1)

P为全年消耗能量；QC为负荷能量；QH为温度；QL为新负荷值。

CEC作为设备1年之内的热量消耗和风能消耗总和，除以工作时间的总和，得出全年新负荷，而当消耗能量持续降低时，通过耗能系数可以预判设备节能的范围，因此，对CTDI的数值进行测量是优化控制参数和节能设计的重要步骤。首先，选择1个常用长杆电离室，安置到CT设备中的指定位置，设置成水平方向，将长杆电离室的一端与CT测试仪相连接，在此条件下对模型进行扫描，提前测量模型头部中心C各个方向的CTDI数值，并且记录对比。计算公式为：

(2)

(3)

下标3、6、9、12代表4个方向；CTDIP为X射线扫描能量；CTDIC为扫描中心；CTDIW为X射线扫描层数。

2 目标函数设计

在此基础上，根据上述控制参数优化方法，设计三要素的优化目标函数，包括设计变量、约束条件和目标函数。其中，设计变量是最佳设计的维度，优化时将影响设备能耗较大的指标作为优化的设计变量[7-11]，将设计变量用X表示，其矩阵形式为

X=[X1,X2,…,Xn]T

(4)

基于该模型，设计约束条件，由于在优化过程中不能任意取值变量，受到许多约束条件的影响，因此称之为约束条件，其表达式为

(5)

m为不等式约束的数目；P为相等约束的数目。

同时，建立目标函数，目标函数也称为评价函数，将目标函数表示为

F(x)=F(x1,x2,…,xn)

(6)

x1、x2、xn分别为目标函数。

以目标函数为优选标准，直接反映设备中各设计变量的变化。

3 建立优化数学模型

在对设备耗能测量与目标优化函数设计的基础上，设计一种控制设备消耗节能的基础框架，明确控制目标，计算控制参数，使设备系统运行优化节能，便于操作。其流程如图1所示。

图1 节能控制框架

从图1可知，在设备正常运行的前提下，可以确定控制参数，预测消耗能量，排除影响设备运行的因素，对系统进行节能运作，并优化系统，使其耗能达到最小。电流和电压有变化时，也会使控制目标产生不确定性，需实时检测电压开关，当电压开关因电量过大而发生故障时，系统应立即切换成报警状态，短暂维持电流通过，保障机器立即关闭，使能量损失减小。

在电压和电流稳定传输中，建立电量与设备质量控制的函数关系，其公式为

(7)

K与G(s)为用电系数；C(s)为电流量；R(s)为设备所用电流量。而当电量的输入与输出出现延迟状态，则电流会出现惯性关系，其表达式为

(8)

τ为用电常数；t为时间常数；d为距离；C为电流量；r为指标参数。

在此基础上，采用遗传算法优化CT节能运行，对其存在的问题进行排序编码，得到数学目标函数。具体优化设计的流程如图2所示。

图2 优化流程

利用选择、交叉等运算方法挑选出适用的类似染色体的信息，选择与其匹配的优化方法。遗传算法[12-14]可以使问题由难变简，使一些复杂的难题经过排列挑选达到最佳状态，并且利用区域方式查找，其消耗的时间与效率都远胜于其他方法，限制条件也较少。因此，具体包括以下几个步骤：

a.选择排列顺序，将1个染色体问题按照从大到小的顺序转化成遗传算法中染色体的排序方式，确定染色体搜索空间。

b.建立函数关系，对所求问题建立函数关系，排除周围环境对染色体的影响因素，也是解决问题的目标函数。

c.选择合适策略，被选中的适应值越大，则概率越大。使用的方法常为适应比例法，染色体分裂的后代与其适应值成正比，并且染色体保持前后数量相同。

d.遗传算法不受其他限制，需要计算的参数包括排列顺序、染色体的长度、交叉与突变的方式。

e.遗传算子，选择适合的交叉变化顺序，考虑到染色体的变异情况，设计遗传算子。

f.当最大进化代数出现时，或适应值达到某一级别时，算法停止变化。

从其遗传算法的设计特点来看，其属于最佳优化节能方法，减少设备损耗。设备系统的控制目标要在避免周围其他检测仪器的前提下，减少能量损耗。因此建立设备系统控制目标函数为

(9)

P为CT消耗能量；PMV为热量损失；Y为质量系数；t为温度；α、β、γ分别为能量消耗参数、舒适系数和消耗参数。

利用以上公式对设备系统功能进行检测耗能预测，制定节能设计函数，获得控制参数最优值，以此制定节能设计计划。

以上流程完成设备的节能设计，最后为保证设备的质量，需要定期检查和维护 CT机，定期评估设备性能和照片的质量，主要检查内容如图3所示。

图3 质量重点检查内容

同时，建立完整的档案和质量保证控制手册，方便后期的查阅和修改。说明记录中存在的问题，并及时解决和避免，完成对CT机的质量控制。

4 实验对比

为验证所研究优化方法的有效性，进行实验。此次实验以某医院的CT设备为实验对象，并与传统优化方法做对比，对比2个方法优化后的设备情况。

4.1 节能设计后运行成本对比

对比传统的节能运行方法与本文方法后，设备的运行成本对比结果如图4所示。

图4 节能设计后运行成本对比

通过分析图4可知，本文方法在节能设计后有效减少运行成本，并且明显少于传统方法的运行成本，说明此次研究的优化方法能够有效降低设备能耗，从而减少设备的运行成本。

4.2 节能设计后设备故障次数对比

设备是否发生故障也是衡量设计有效性的重要指标，为证明节能设计的有效性，对2种方法设计后的设备故障次数进行对比。通过对比可知，本文方法在完成节能设计后，没有发现故障情况。说明本文的优化方法不仅能够实现节能，还能够保证节能设计的准确性，具有较好的优化效果。节能设计后设备故障次数对比如表1所示。

表1 节能设计后设备故障次数对比

4.3 优化后设备工作实时性对比

设备工作的实时性是设备应用效果的重要体现，传统优化方法与本文优化方法的工作实时性对比结果如图5所示。

图5 优化后设备工作实时性对比

通过分析图5可知，本文的优化方法在节能优化后，也能够保证工作的实时性，而传统的方法在优化后，工作的实时性较差，较本文优化方法优化效果差。

5 结束语

本文主要对CT设备质量控制节能运行方法进行设计，运用遗传算法分析设备信息和图像，确保质量控制检测过关，诊断结果准确，在设备安全稳定工作的同时，构建耗能函数模型，分析影响设备耗能原因，降低能量损失，并且构建节能框架，在设备诊断结果准确的条件下，达到节约资源和解决患者求医困难的效果。实验结果表明，采用此次研究方法优化后，能有效减少设备的运行成本与发生故障的情况，并提高设备工作的实时性。