改进的用于执行成像检查的方法与流程

本发明涉及一种用于借助于医学成像系统、尤其ct或mrt或c型臂成像系统对患者执行成像检查的方法、该成像系统和一种所属的计算机程序产品。

背景技术：

1、传统的成像系统在其运行期间典型地产生大量系统声响。在此，成像系统的不同部件的声响典型地混合。不是成像系统的一部分的仪器的声响也能够与系统声响混合和/或叠加所述系统声响。

2、成像系统的用户、例如操作人员、尤其mtra和/或放射科医生在成像系统的运行期间通常处于控制室中，所述控制室与具有成像系统的检查室在空间上分离。控制室和检查室尤其能够在x射线和/或电磁场方面彼此屏蔽。在x射线的情况下，这尤其能够用于保护用户免受由于x射线引起的可能的危害。在mrt成像系统的情况下，典型地将成像系统的磁场屏蔽，以便不损害在检查室外的技术仪器的功能性。

3、由于空间上的分离，借助于成像系统进行检查的患者不紧邻成像系统的用户、尤其不在成像系统的用户的听力距离。因此，根据现有技术通常配置语音通信装置，所述语音通信装置能够实现在患者与用户之间的语音通信。为此，语音通信装置典型地对于患者和用户分别具有麦克风和扬声器。

4、尤其由于系统声响，用户通常难以理解患者。已知的是，借助于滤波器和/或基于频率地改进音频信号，所述音频信号尤其包括患者的语音声响和成像系统的作为干扰声响的系统声响。替选地或附加地，尤其能够使用经训练的机器学习模型，以便改进音频信号。音频信号的改进通常用于使语音声响相对于系统声响突出，尤其达到后者对于用户完全不再可感知的程度。

技术实现思路

1、本发明所基于的目的是，提出一种用于借助于医学成像系统、尤其ct或mrt成像系统对患者执行成像检查的方法、该成像系统和一种所属的计算机程序产品，所述方法、成像系统和计算机程序产品是改进的，尤其确保改进地执行成像检查，优选地通过对成像检查的改进的监控来确保改进地执行成像检查。

2、所述目的通过本发明的特征来实现。有利的设计方案在下面的说明书中描述。

3、根据本发明的用于借助于医学成像系统、尤其ct或mrt或c型臂成像系统对患者执行成像检查的方法包括如下步骤：

4、- 启动借助于成像系统的成像检查，

5、- 借助于至少一个麦克风来检测输入音频信号，其中至少一个麦克风配置和定向成，在执行成像检查期间记录患者和成像系统的声响并且作为输入音频信号提供，

6、- 借助于计算单元从输入音频信号中提取患者的语音声响和成像系统的系统声响，

7、- 借助于计算单元对系统声响进行分类，

8、- 借助于计算单元以至少两个不同的、从存储单元中调用的加权因子对分类的系统声响进行加权，

9、- 借助于计算单元通过分析所提取的语音声响的可感知性来求取修改指示，所述修改指示与成像检查的患者相关，

10、- 借助于计算单元根据修改指示来修改语音声响和/或加权的系统声响，

11、- 借助于计算单元将可能经修改的语音声响和可能经修改的系统声响组合成输出音频信号，

12、- 借助于再现单元将组合的输出音频信号在执行成像检查期间提供给成像系统的用户以监控成像检查。

13、根据本发明的用于执行根据本发明的方法的成像系统具有

14、- 成像单元，

15、- 计算单元，

16、- 再现单元，以及

17、- 至少一个麦克风。

18、允许参照根据本发明的方法的所有实施方案。

19、根据本发明的计算机程序产品包括程序代码机构，所述程序代码机构在通过计算单元执行程序时促使所述计算单元执行根据本发明的方法。

20、允许参照根据本发明的方法和根据本发明的成像系统的所有实施方案。

21、在下文中，根据本发明的解决方案不仅参照要求保护的成像系统、而且参照要求保护的方法来描述。特征、优点或替选的实施方式能够转用于其他分别要求保护的对象，并且反之亦然。换言之，成像系统的实施方式能够通过在相应的方法的上下文中所描述的或要求保护的特征来改进。在这种情况下，所述方法的功能性特征通过成像系统的实体单元、尤其部件来实现。

22、此外在下文中，根据本发明的解决方案不仅参照用于执行成像检查的方法和成像系统、而且参照用于提供经训练的机器学习模型的方法和成像系统来描述。特征、优点或替选的实施方式能够转用于其他分别要求保护的对象，并且反之亦然。换言之，用于提供经训练的机器学习模型的实施方式能够通过在执行成像检查的上下文中所描述的或要求保护的特征来改进。尤其地，在用于执行成像检查的方法和成像系统中使用的数据集能够具有与在用于提供经训练的机器学习模型的方法和成像系统中的对应的数据集相同的特性和特征，并且通过相应的方法和成像系统所提供的经训练的机器学习模型能够在用于执行成像检查的方法和成像系统中使用。

23、对于本发明重要的是认识到，系统声响为成像系统的用户提供如下提示：成像检查究竟或尤其按计划进展到何种程度。系统声响尤其至少部分地包含能够在执行成像检查时支持用户的信息。对系统声响的监控是对执行成像检查的监控的至少一种可行性和/或组成部分。

24、本发明尤其提供如下优点：并非如从现有技术中已知的那样将系统声响部分地或完全地抑制，而是根据其类型进行分类和加权。除了语音声响之外，根据加权，加权的系统声响借助于再现单元对于用户是可感知的。这能够有利地实现用户对成像检查的监控，由此改进对成像检查的监控和成像检查本身。

25、成像检查尤其是用于求取患者的医学图像的方法。根据成像系统的类型，患者的所求取的图像是2d或3d或4d图像数据集。

26、医学成像系统尤其能够是ct成像系统或mrt成像系统或c型臂成像系统。ct成像系统通常包括作为成像单元的一部分的ct台架，所述ct台架具有相对于静止部分旋转的部分或可移动的部分。也已知纯静止的ct成像系统。ct成像系统尤其使用x射线辐射器作为成像单元的一部分用于求取医学图像。mrt成像系统通常包括作为成像单元的一部分的多个mrt线圈、尤其主磁场线圈和梯度线圈。为了求取医学图像，mrt成像系统典型地使用mrt线圈。替选地，医学成像系统能够是c型臂成像系统。c型臂成像系统尤其包括作为成像单元的一部分的可运动的c型臂，在所述c型臂处尤其设置有x射线辐射器作为成像单元的一部分用于求取医学图像。

27、在本文中，启动成像检查应宽泛地理解。启动尤其涉及如下时间点，在该时间点，在下文中列举的活动中的一个活动在对患者进行成像检查的过程中被首次记录。启动成像检查例如能够与患者对于成像检查的准备和/或与对成像系统的部件的操纵一起进行，由此尤其实现在准备和/或执行成像检查中与患者的相互作用。借助于成像系统的成像检查尤其能够由成像系统的用户手动地和/或自动地启动。

28、患者的准备例如能够包括在检查室外或在检查室内和/或至少在患者在检查床上支承之前查明患者。患者的准备能够包括将支承有患者的检查床相对于成像系统进行定位。检查床的定位尤其能够包括检查床运动到、优选地移入到成像系统的检查区域中。替选地或附加地，患者的准备能够包括放置用于造影剂注射的接入口。

29、操纵成像系统的部件能够包括触发成像系统的可运动部分的运动。可运动部分能够是检查床、c型臂、台架的旋转部分和/或台架的可移动部分。触发可运动部分的运动能够适合于将成像系统、尤其成像系统的可运动部分相对于患者定向。

30、替选地或附加地，操纵成像系统的部件能够包括借助于成像系统的一个、多个或所有部件来触发图像求取例程，其中借助于图像求取例程来求取患者的图像。图像求取例程能够包括如下指令：用于借助于x射线辐射器生成x射线的指令；用于借助于mrt线圈发出rf脉冲的指令；用于借助于扬声器向患者输出患者指示、例如呼吸命令和/或保持静止命令的指令；用于借助于传感器检测患者的生命参数的指令和/或用于借助于造影剂注射泵将造影剂注射到患者中的指令。

31、根据定义，成像检查期间的时间段随着成像检查的启动而开始并且理想地最早随着图像求取例程的终止而结束。可设想的是，成像检查期间的时间段随着图像求取例程的结束或成像检查的后续工作才结束。成像检查的后续工作尤其能够包括重建图像和/或将检查床从成像系统中移出。

32、检测输入音频信号能够在成像检查期间的整个时间段中进行，或者替选地在位于成像检查期间的时间段内的至少一个连续的子时间段内进行。至少一个连续的子时间段能够明显短于成像检查期间的整个时间段。“连续”尤其意味着不间断。

33、有利地，从检测输入音频信号直至提供组合的输出音频信号（包括提供组合的输出音频信号）的所有步骤实时地、原则上持续地和/或多次相继地和/或并行地进行。这对于所述步骤示例性地在下面的段落中解释。

34、检测输入音频信号尤其在没有显著延迟的情况下、优选地实时地进行。检测输入音频信号能够原则上持续地和/或多次相继地和/或并行地进行。这同样尤其适用于记录声响和/或提供输入音频信号。

35、从上两个段落中得出，声响的播放时间点基本上对应于声响的记录时间点，因为从检测输入音频信号直至提供组合的输出音频信号（包括提供组合的输出音频信号）的步骤的执行无延迟地进行，根据更下文中的一个有利的实施方式的推移除外。

36、适合的麦克风原则上是已知的。检测输入音频信号能够借助于唯一的麦克风或多个麦克风来进行，所述多个麦克风能够优选地是空间分布的。

37、至少一个麦克风原则上构成用于记录声响。为此，至少一个麦克风例如具有记录接口、例如声响传感器。至少一个麦克风尤其具有一个或多个记录通道。至少一个麦克风、尤其其记录接口尤其对准患者和/或成像系统。

38、患者的声响尤其包括患者的语音和可选地另外的语音声响。附加地，患者的声响能够包括患者的噪音（laute）和/或身体运动、尤其呼吸运动、腿部运动和/或臂部运动。另外的语音声响尤其包括医生的和/或另一人员的语音。

39、成像系统的声响尤其包括由成像系统在执行成像检查时产生的声响和可选地另外的环境声响。成像系统的声响尤其是成像系统在执行成像检查期间的运行声响。另外的环境声响能够是由不是成像系统的一部分却辅助成像检查的外部仪器在执行成像检查期间产生的声响。

40、至少一个麦克风能够包括用于将所记录的声响转换成输入音频信号的转换单元。至少一个麦克风能够在输出接口处提供输入音频信号例如以传输给计算单元。输出接口能够是有线的或无线的。

41、至少一个麦克风尤其能够紧固在成像系统处。多个麦克风例如能够跨检查室、部分地在成像系统处且部分地与成像系统分开地设置。至少一个麦克风能够包括混合单元，其中借助于混合单元能够将一个或多个麦克风所记录的声响和/或所提供的输入音频信号组合成可例如借助于输出接口传输给计算单元的输入音频信号。

42、从输入音频信号中提取患者的语音声响和成像系统的系统声响能够包括对输入音频信号进行分离和/或滤波。提取尤其根据提取程序代码机构借助于计算单元进行。提取程序代码机构尤其能够包括第一经训练的机器学习模型。提取尤其在如下规定下进行：将所记录的患者的声响关联于语音声响并且将所记录的成像系统的声响关联于系统声响。可设想的是，在提取时将不对应于语音声响和系统声响的那些声响的一部分滤除和丢弃。

43、对系统声响进行分类尤其包括将系统声响与成像系统的不同部件和可选地外部仪器的部件相关联，所述外部仪器不是成像系统的一部分却辅助成像检查的执行。分类尤其包括将系统声响划分成声响类别。分类尤其能够部段式地和/或通道式地进行。“部段式”意味着，将系统声响划分成多个任意时长的时间部段，其中对多个部段中的每个部段进行分类。“通道式”意味着，将不同声响类别的系统声响部段式地混合和/或叠加，其中在分类时将混合的或叠加的系统声响分离并且对分离的系统声响分别进行分类。

44、每个部件典型地具有至少一个自身的声响类别。原则上，部件能够配置用于产生不同的声响，所述不同的声响能够分别关联于自身的声响类别。可设想的是，在分类时将系统声响关联于成像系统的部件的仅一个声响类别、多个声响类别或所有声响类别。可设想的是，所关联的声响类别部段式地变换和/或部分地同时出现。通常，系统声响的至少一部分不关联于成像系统的任何部件，而是作为背景干扰声响例如关联于成像系统的环境。

45、系统声响尤其包括以下不可穷尽地列举的声响类别中的至少两个声响类别的声响，其中在分类时将系统声响划分成至少两个声响类别：

46、- 背景干扰声响，

47、- 检查床，尤其检查床的支承部分的扫描特定的运动和/或整个检查床的移动，

48、- mrt线圈，尤其梯度线圈，

49、- 冷却剂泵，尤其氦泵，

50、- ct台架的旋转部分，

51、- ct台架的可移动部分，

52、- x射线辐射器，

53、- 造影剂注射泵，

54、- 患者指示，

55、- c型臂，

56、- 生命参数传感器，尤其患者监测系统，和/或

57、- 外部仪器。

58、对系统声响进行分类尤其在从输入音频信号中提取系统声响之后进行。对系统声响进行分类能够根据分类程序代码机构借助于计算单元进行。分类程序代码机构尤其能够包括第二经训练的机器学习模型和/或第一经训练的机器学习模型。

59、加权因子尤其能够是时间分辨的。加权因子尤其能够在同一声响类别的分类的时间部段之间变化。加权因子能够是时间分辨的，使得声响类别的分类的时间部段具有如下加权因子，所述加权因子与同一声响类别的较早或较晚分类的时间部段的加权因子不同。声响的时间部段尤其能够根据至少两个声响类别关联时间分辨的加权因子。时间分辨的加权因子尤其是有利的，因为同一声响类别的声响的时间部段能够在其对于监控成像检查的重要性和/或关键性方面不同。

60、通常，加权因子反映了通过成像系统的用户来感知对应地加权的声响的必要性。典型地，声响类别的、尤其相应的时间部段的待提供的声响对于监控成像检查越关键和/或越重要，加权因子就越高。声响对于监控成像检查的重要性或关键性尤其能够考虑，所涉及的声响在多大程度上必须与记录所述声响的节奏一致地再现，或者是否可能提早地或延迟地再现。

61、对分类的系统声响进行加权能够包括调用加权因子。替选地或附加地，加权因子能够在加权之前被调用。在本文中，从存储单元中调用加权因子应宽泛地理解，并且能够包括执行程序代码机构，加权因子在所述程序代码机构中被硬编码并且所述程序代码机构暂存在作为存储单元的工作存储器中。可设想的是，用户在成像检查之前或期间借助于输入机构来调整加权因子，并且将经调整的加权因子传送给存储单元以对分类的系统声响进行加权。存储单元能够是计算单元和/或成像系统的一部分。

62、加权因子通常关联于各一个声响类别。加权因子以任意单位说明关于该声响类别的系统声响的可感知性的相对改变。大于1的加权因子提高这种系统声响的可感知性。等于1的加权因子使这种系统声响的可感知性保持不变，由此关联于该声响类别的系统声响基本上保持不变。小于1的加权因子降低这种系统声响的可感知性。等于零的加权因子消除这种系统声响的可感知性。加权因子中的至少一个加权因子能够为1。不等于1的加权因子尤其借助于对应的相位调整和/或频率调整和/或幅值调整来改变可感知性。

63、对分类的系统声响进行加权典型地在对系统声响进行分类之后进行。对分类的系统声响进行加权能够根据加权程序代码机构借助于计算单元进行。

64、求取修改指示尤其包括分析语音声响的可感知性、尤其与加权的系统声响相比的可感知性。语音声响的可感知性能够以可感知性值来参数化，所述可感知性值描述语音声响的可感知性。求取修改指示尤其在如下规定下进行：语音声响和系统声响能够由人类接收者、尤其用户在提供组合的输出音频信号时感知到，其中优选地，语音声响与系统声响相比优先级更高。

65、修改指示尤其说明，借助于相位调整和/或频率调整和/或幅值调整和/或播放时间点调整在组合之前修改语音声响和/或系统声响。修改尤其应进行成，使得所述声响的基本特征维持，但是在时间上接近地出现另外的声响的情况下，所述声响较少地干扰对所述另外的声响的感知，并且/或者所述声响本身是可更好地感知的。

66、可感知性值典型地能够分为客观的、不可改变的值和主观的、可改变的值，所述客观的、不可改变的值涉及患者的音量和/或平均人类听阈，所述主观的、可改变的值确保患者的声音由用户识别并且/或者确保用户理解患者。与加权因子相比，可感知性值典型地不是纯客观确定的，而是考虑患者的语音的个体化的特征。

67、求取修改指示能够包括调用尤其客观的可感知性值。替选地或附加地，尤其客观的可感知性值能够在求取修改指示之前被调用。在本文中，从存储单元中调用尤其客观的可感知性值应宽泛地理解，并且能够包括执行程序代码机构，尤其客观的可感知性值在所述程序代码机构中被硬编码并且所述程序代码机构暂存在作为存储单元的工作存储器中。可设想的是，用户在成像检查之前或期间借助于输入机构来调整尤其客观的或主观的可感知性值，并且将经调整的可感知性值传送给存储单元以求取修改指示。存储单元能够是计算单元和/或成像系统的一部分。

68、求取修改指示典型地在提取语音声响之后进行。求取修改指示能够根据求取程序代码机构借助于计算单元进行，所述求取程序代码机构尤其与客观的可感知性值和主观的可感知性值相关。求取程序代码机构尤其能够包括第三经训练的机器学习模型和/或第一经训练的机器学习模型和/或第二经训练的机器学习模型。

69、修改语音声响和/或加权的系统声响尤其包括借助于计算单元执行所求取的修改指示。根据所求取的修改指示，在修改时仅修改语音声响或者仅修改加权的系统声响或者不仅修改语音声响而且修改加权的系统声响。修改尤其能够借助于对应的相位调整和/或频率调整和/或幅值调整来进行。修改尤其在如下规定下进行：优选地确保语音声响相对于加权的系统声响的可理解性。

70、修改尤其在求取修改指示之后和在对系统声响进行加权之后进行。修改能够根据修改程序代码机构借助于计算单元进行。修改程序代码机构尤其能够包括第四经训练的机器学习模型和/或第一经训练的机器学习模型和/或第二经训练的机器学习模型和/或第三经训练的机器学习模型。

71、组合能够包括将可能经修改的语音声响和可能经修改的系统声响混合和/或相加。可能经修改的语音声响是根据修改指示在前面的步骤中修改了的语音声响，在其他情况下是患者的提取的语音声响。可能经修改的系统声响是根据修改指示在前面的步骤中修改了的系统声响，在其他情况下是成像系统的加权的系统声响。

72、组合尤其在修改之后进行。组合能够根据组合程序代码机构借助于计算单元进行。计算单元能够构成用于将组合的输出音频信号传输给再现单元和/或存储单元，并且/或者为再现单元提供组合的输出音频信号。

73、提供组合的输出音频信号能够包括从计算单元和/或存储单元接收和/或调用组合的输出音频信号。将输出音频信号提供给成像系统的用户能够包括借助于再现单元将输出音频信号再现给用户。

74、再现单元尤其能够包括扬声器和/或耳机。再现单元能够是语音通信装置的一部分，用户在执行成像检查期间能够使用所述再现单元。

75、用户有利地根据所提供的输出音频信号来执行对成像检查的监控。对成像检查的监控尤其包括：如初始启动那样继续进行成像检查、调整成像检查（例如通过将命令借助于扬声器输出给患者和/或调整图像求取例程的指令）、提前结束成像检查和/或触发警报信号。

76、一个实施方式提出，所求取的修改指示包括推移语音声响的至少一个部段的播放时间点。优选地能够根据修改指示将播放时间点修改成，使得减少与系统声响的部段在时间上的重叠。该实施方式尤其是有利的，因为由此能够减少系统声响与语音声响的叠加。该实施方式在前向掩蔽或后向掩蔽通过用户的可感知性的情况下同样能够是有利的。尤其当响的声响作为掩蔽声尤其在掩蔽声结束之后的直至1s、例如50ms至500ms的时间段内加难或阻碍随后的更小声的声响的可感知性时，发生前向掩蔽。尤其当响的声响作为掩蔽声例如在掩蔽声出现之前的直至0.5s、尤其5ms至20ms的时间段内加难或阻碍在其之前不久出现的更小声的声响的可感知性时，发生后向掩蔽。播放时间点的推移能够为最大20s、尤其小于2s或尤其在高重要性的情况下小于1s、但是大于0s。播放时间点的推移尤其意味着，相对于声响的记录时间点和从其中得出的播放时间点以推移的方式求取时间偏移，借助于计算单元将所述时间偏移附加地算到实际的播放时间点上，直至语音声响的至少一个部段在推移结束之后被提供。

77、上述实施方式的一个改进方案提出，求取修改指示根据分类的系统声响的时间分辨的加权因子来进行。该实施方式尤其是有利的，以便避免：尽管系统声响的相应的部段由于其相对小的加权因子能够与语音声响叠加，仍发生推移。

78、一个实施方式提出，根据修改指示的修改包括语音声响关于参考值的音量方面的归一化。参考值能够是其他患者的语音声响的平均音量水平，其中参考值在归一化之前例如从存储单元调用。该实施方式尤其是有利的，因为由此确保：相对小声说话的患者也能够由成像系统的用户感知到。

79、通常，经训练的机器学习模型模仿将人类与其他人类大脑连接的认知功能。机器学习模型尤其能够通过基于训练数据的训练匹配于新的情形并且识别和外推模式。用于“经训练的机器学习模型”的另一术语是“经训练的函数”。机器学习模型的参数通常能够通过训练来调整。尤其能够使用监督的、半监督的、无监督的训练方法、强化学习和/或主动学习。此外能够使用表征学习（替选的术语是“特征学习”）。机器学习模型的参数尤其能够通过多个训练步骤迭代地调整。尤其能够在训练内使特定的成本函数最小化。尤其能够在神经网络的训练内使用反向传播算法。机器学习模型尤其能够包括神经网络、支持向量机、决策树和/或贝叶斯网络，并且/或者机器学习模型能够基于k均值聚类、q学习、遗传算法和/或关联规则。神经网络尤其能够是深度神经网络、卷积神经网络或卷积深度神经网络。此外，神经网络能够是对抗网络、深度对抗网络和/或生成对抗网络。

80、通过使用卷积神经网络例如能够非常高效地处理输入图像，因为卷积能够基于不同的核来提取不同的图像特征，使得能够通过调整卷积核的权重在训练中找到重要的图像特征。此外，通过在卷积核中的权重分享（gewichtteilen），所必须训练的参数更少，这防止训练阶段中的过拟合并且能够实现更快速的训练或在网络中的更多的层，由此改进网络的性能。这类似地适用于声响。

81、根据一个方面，机器学习模型能够包括一个或多个残差网络（resnet）。resnet尤其是具有至少一个跳过或跳跃连接的人工神经网络，所述跳过或跳跃连接跳过人工神经网络的至少一个层。resnet尤其能够是具有一个或多个跳跃连接的卷积神经网络，所述跳跃连接分别跳过一个或多个卷积层。根据一些示例，resnet能够表示为m层resnet，其中m是对应的架构中的层的数量，并且根据一些示例能够采用34、50、101或152的值。根据一些示例，这种m层resnet能够分别包括（m-2）/2个跳跃连接。跳跃连接能够视作为绕行部，所述绕行部将前一层的输出跨过一个或多个被跳过的层直接传递给下一层。替代直接调整期望的映射，被跳过的层于是必须“均衡”残差映射，所述残差映射调节直接传递的输出。

82、调整残差映射与直接映射相比可在计算上更简单地优化。此外，在训练机器学习模型时在优化期间梯度消失/爆炸的问题通过如下方式来解决：如果被跳过的层遇到这种问题，所述被跳过的层的量值能够通过对直接传递的输出进行正则化来跳过。resnet的使用带来如下优点：能够训练明显更深度的网络。这在所提出的提供例如分类的系统声响的范围中具有更精确地预测分类的系统声响的优点——从而有助于改进的关联。

83、生成对抗模型（缩写是ga模型）包括生成函数和判别函数，其中生成函数创建合成数据，并且判别函数在合成数据与真实数据之间进行区分。通过训练生成函数和/或判别函数，将生成函数配置成，使得创建由判别函数错误地分类为真实的合成数据，而将判别函数配置成，使得其在真实数据与由生成函数产生的合成数据之间进行区分。在博弈论的意义上，生成对抗模型能够解释为零和博弈。生成函数和/或判别函数的训练尤其基于使成本函数最小化。

84、通过使用ga模型能够基于一组训练数据来产生合成数据，所述合成数据具有与训练数据集相同的特性。ga模型的训练能够基于未注释的数据（无监督学习），使得在训练ga模型时所需的耗费较少。

85、循环机器学习模型通常是如下机器学习模型，其输出不仅取决于机器学习模型的输入值和通过训练过程调整的参数，而且也取决于隐藏状态向量，其中隐藏状态向量基于用于循环机器学习模型的先前的输入值。循环机器学习模型尤其能够包括附加的存储状态或附加的结构，所述附加的结构包含时间延迟或者包括反馈回路。

86、循环机器学习模型的所基于的结构尤其能够是称为循环神经网络的神经网络。这种循环神经网络能够描述为人工神经网络，在所述人工神经网络中，节点之间沿着时间次序的连接形成有向图。循环神经网络尤其能够解释为有向无环图。循环神经网络尤其能够是有限脉冲循环神经网络或无限脉冲循环神经网络（其中有限脉冲网络能够展开和通过严格前馈神经网络替代，并且无限脉冲网络不能展开和通过严格前馈神经网络替代）。

87、循环神经网络的训练尤其能够基于bptt算法（“backpropagation through time（时间反向传播）”的缩写）、rtrl算法（“real-time recurrent learning（实时循环学习）”的缩写）和/或基于遗传算法。通过使用循环机器学习模型能够使用包括可变长度序列的输入数据。这尤其意味着，该方法不仅能够用于固定数量的输入数据集（并且对于每个不同数量的用作为输入的输入数据集必须不同地进行训练），而且能够用于任意数量的输入数据集。这意味着，与不同序列中的输入数据集的数量无关地，整组训练数据能够在训练中使用，并且训练数据不减少到对应于特定数量的彼此跟随的输入数据集的训练数据。

88、transformer网络是通常包括编码器、解码器或者不仅包括编码器而且包括解码器的神经网络架构。在一些情况下，编码器和/或解码器由多个对应的编码层和解码层组成。在每个编码层和解码层内优选地存在注意力机制。有时也称为自注意力的注意力机制将一组数据点内的数据点（如词语或像素）与该组内的另外的数据点相关联。自注意力机制例如能够为模型实现，检查所记录的音频信号内的声响的部段并且确定该音频信号内的声响的另外的部段的相对重要性。

89、编码器尤其能够配置成将输入转换成数值表示。数值表示能够包括每个输入词元（token）、例如每个声响一个向量。编码器能够配置成实现注意力机制，使得词元的每个向量受输入中的另外的词元影响。编码器尤其能够配置成，使得所述表示解析transformer网络的期望的输出。解码器尤其能够配置成将输入转换成输出词元的序列。解码器尤其能够配置成实现掩码自注意力机制，使得词元的每个向量仅受序列的一侧上的另外的词元影响。此外，解码器能够是自回归的，这意味着，中间结果、如词元的先前预测的序列被反馈。在一些示例中，解码器的输入基于编码器的输出或者对应于编码器的输出。此外，transformer网络能够包括分类模块，所述分类模块将编码器或解码器的输出映射到一组经学习的输出上、尤其以下步骤中的一个、多个或所有步骤的输出上：

90、- 借助于至少一个麦克风来检测输入音频信号，其中至少一个麦克风设立和定向成，在执行成像检查期间记录患者和成像系统的声响并且作为输入音频信号提供，

91、- 借助于计算单元从输入音频信号中提取患者的语音声响和成像系统的系统声响，

92、- 借助于计算单元对系统声响进行分类，

93、- 借助于计算单元以至少两个不同的、从存储单元中调用的加权因子对分类的系统声响进行加权，

94、- 借助于计算单元通过分析所提取的语音声响的可感知性来求取修改指示，所述修改指示与成像检查的患者相关，

95、- 借助于计算单元根据修改指示来修改语音声响和/或加权的系统声响，

96、- 借助于计算单元将可能经修改的语音声响和可能经修改的系统声响组合成输出音频信号。

97、在一些示例中，transformer模型的训练能够在两个阶段中进行，即预训练阶段和微调阶段。在预训练阶段中，transformer模型能够根据大的数据语料库进行训练，以便学习问题所基于的语义。这种预训练的transformer模型可供不同的语言使用。对于在此描述的特定的应用，微调能够包括借助具有由专家注释的含义的医学文本和/或医学本体、如radlex和/或snomed来对transformer网络进行进一步的培训。借此在一些示例中，transformer模型能够学习医学表达的典型关系和同义词。transformer网络的优点在于，由于注意力机制，transformer网络能够高效地应对输入数据中的长程依赖。此外，在transformer网络中使用的编码器能够并行地处理数据，这在推理时节省计算资源。此外，由于自回归，transformer网络的解码器能够以高置信度迭代地产生输出词元的序列。

98、计算单元尤其能够包括具有至少一个经训练的机器学习模型的程序代码机构，所述程序代码机构配置用于提取、分类、求取和/或组合。计算单元尤其能够包括提取程序代码机构、分类程序代码机构、加权程序代码机构、求取程序代码机构、修改程序代码机构和/或组合程序代码机构。

99、在本文中，术语计算机程序产品应宽泛地理解。计算机程序产品能够是计算机程序或者包括计算机程序。计算机程序产品尤其具有程序代码机构，所述程序代码机构映射根据本发明的方法步骤。由此能够限定地和可重复地执行根据本发明的方法以及能够对根据本发明的方法的转发（weitergabe）施加控制。计算机程序产品优选地配置成，使得计算单元能够借助于计算机程序产品执行根据本发明的方法步骤。程序代码机构尤其能够在计算单元的存储器中加载并且典型地借助于计算单元的处理器通过对存储器的访问来执行。当在计算单元中执行计算机程序产品、尤其程序代码机构时，典型地能够执行所描述的方法的所有根据本发明的实施方式。计算机程序产品例如存储在物理的、计算机可读的介质上和/或数字地作为计算机网络中的数据包保存。计算机程序产品能够是物理的、计算机可读的介质和/或计算机网络中的数据包。因此，本发明也能够基于物理的、计算机可读的介质和/或计算机网络中的数据包。物理的、计算机可读的介质通常能够与计算单元直接连接，例如其方式为：将物理的、计算机可读的介质置入dvd驱动器中或者插到usb端口中，由此计算单元能够尤其读取地访问物理的、计算机可读的介质。数据包优选地能够从计算机网络中调用。计算机网络能够具有计算单元或者借助于广域网（wan）或（无线）局域网连接（wlan或lan）与计算单元间接连接。计算机程序产品例如能够数字地在云服务器上在计算机网络的存储位置处保存，借助于wan经由因特网和/或借助于wlan或lan尤其通过调用下载链接传输到计算单元上，所述下载链接指向计算机程序产品的存储位置。

100、在描述所述设备时提及的特征、优点或替选的实施方式可同样转用于所述方法，并且反之亦然。换言之，能够借助所述设备的特征来改进针对所述方法的实施例，并且反之亦然。根据本发明的设备尤其能够在所述方法中使用。

101、本发明中关于人的名词和代词通常不限定具体性别。