特許 7439140 人工知能を用いた適応型医用撮像装置の構成

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-02-16

(45)【発行日】2024-02-27

(54)【発明の名称】人工知能を用いた適応型医用撮像装置の構成

(51)【国際特許分類】

   G06N 3/086 20230101AFI20240219BHJP

【ＦＩ】

G06N3/086

【請求項の数】 20

(21)【出願番号】P 2021573339

(86)(22)【出願日】2020-06-18

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2022-09-08

(86)【国際出願番号】 US2020038399

(87)【国際公開番号】W WO2020263670

(87)【国際公開日】2020-12-30

【審査請求日】2022-01-21

(31)【優先権主張番号】16/450,480

(32)【優先日】2019-06-24

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(73)【特許権者】

【識別番号】319011672

【氏名又は名称】ジーイー・プレシジョン・ヘルスケア・エルエルシー

(74)【代理人】

【識別番号】100105588

【弁理士】

【氏名又は名称】小倉 博

(74)【代理人】

【識別番号】100129779

【弁理士】

【氏名又は名称】黒川 俊久

(74)【代理人】

【識別番号】100151286

【弁理士】

【氏名又は名称】澤木 亮一

(72)【発明者】

【氏名】ヌシ，スリダール

(72)【発明者】

【氏名】ヴォレッティ，アヌラッグ

【審査官】児玉 崇晶

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１３－００８０８９（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｎ ３／０８６

Ａ６１Ｂ ５／０５５

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

少なくとも１つのプロセッサ（１０４）による実行のための命令と、機械（１１０、１１２）の組成、性能、および健全性を指定する機械遺伝構造（７２０）と、を含むメモリ（１０２）と、
前記命令を実行するための少なくとも１つのプロセッサ（１０４）と、を含み、前記少なくとも１つのプロセッサ（１０４）は、前記命令を実行して、少なくとも、
前記機械（１１０、１１２）の動作条件に関する前記機械遺伝構造（７２０）を評価して、前記動作条件を満たすための前記機械遺伝構造（７２０）の不一致または改善の機会の少なくとも一方を特定し、
前記機械遺伝構造（７２０）の第１の配列から第２の配列への突然変異を決定して、前記動作条件を満たすための不一致または改善の機会の前記少なくとも一方に対処し、
前記機械遺伝構造（７２０）を前記第１の配列から前記第２の配列の前記突然変異に設定して、前記機械遺伝構造（７２０）に従って動作するように前記機械（１１０、１１２）を構成する、装置（１００）。

【請求項2】

前記少なくとも１つのプロセッサ（１０４）は、
前記機械遺伝構造（７２０）を解析するための遺伝子解析器（２１０）と、
前記機械遺伝構造（７２０）を突然変異させるための遺伝子修正器（２２０）と、
前記機械遺伝構造（７２０）を送信する遺伝子通信器（２３０）と
を含む、請求項１に記載の装置（１００）。

【請求項3】

前記動作条件は、ａ）前記機械（１１０、１１２）によって実行されるタスク、またはｂ）前記機械（１１０、１１２）を構成するためのパラメータ、のうちの少なくとも一方を含む、請求項１に記載の装置（１００）。

【請求項4】

前記不一致は、前記機械（１１０、１１２）におけるエラーを示す、請求項１に記載の装置（１００）。

【請求項5】

前記少なくとも１つのプロセッサ（１０４）は、第２の機械（１１２）に送信するために前記突然変異を格納する、請求項１に記載の装置（１００）。

【請求項6】

前記少なくとも１つのプロセッサ（１０４）は、前記機械（１１０、１１２）の動作条件に関する前記機械遺伝構造（７２０）を評価して、前記機械遺伝構造（７２０）が前記動作条件を満たすための不一致または改善の機会のうちの少なくとも一方を、前記機械遺伝構造（７２０）と、ａ）格納された機械遺伝構造（７２０）のセット、またはｂ）前記機械（１１０、１１２）および複数の追加の機械（１１０、１１２）を含むフリートに関連する複数の機械遺伝構造（７２０）のうちの少なくとも一方とを比較することによって特定する、請求項１に記載の装置（１００）。

【請求項7】

前記機械遺伝構造（７２０）は、前記機械（１１０、１１２）を構成するためにエッジデバイスを介してクラウドベースのシステムからの追加の機械遺伝構造（７２０）を活用する、前記機械（１１０、１１２）のハードウェア、ソフトウェア、および動作条件の関数として形成される、請求項１に記載の装置（１００）。

【請求項8】

前記機械遺伝構造（７２０）は、データ構造であって、前記機械（１１０、１１２）の前記構成を変更し、前記動作条件に関する前記機械（１１０、１１２）の前記性能を指定し、前記動作条件に関して動作中の前記機械（１１０、１１２）の前記健全性のための境界を確立するためのデータ構造を含む、請求項１に記載の装置（１００）。

【請求項9】

命令を含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、実行されると、機械（１１０、１１２）に対して少なくとも、
前記機械（１１０、１１２）の動作条件に関する機械遺伝構造（７２０）を評価させて、前記動作条件を満たすための前記機械遺伝構造（７２０）の不一致または改善の機会の少なくとも一方を特定させ、前記機械遺伝構造（７２０）は、前記機械（１１０、１１２）の組成、性能、および健全性を指定し、
前記機械遺伝構造（７２０）の第１の配列から第２の配列への突然変異を決定させて、前記動作条件を満たすための不一致または改善の機会の前記少なくとも一方に対処させ、
前記機械遺伝構造（７２０）を前記第１の配列から前記第２の配列の前記突然変異に設定させて、前記機械遺伝構造（７２０）に従って動作するように前記機械（１１０、１１２）を構成させる、
非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項10】

前記動作条件は、ａ）前記機械（１１０、１１２）によって実行されるタスク、またはｂ）前記機械（１１０、１１２）を構成するためのパラメータ、のうちの少なくとも一方を含む、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項11】

前記不一致は、前記機械（１１０、１１２）におけるエラーを示す、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項12】

前記命令は、実行されると、前記機械（１１０、１１２）に、第２の機械（１１２）に送信するために前記突然変異を格納させる、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項13】

前記命令は、実行されると、前記機械（１１０、１１２）に、前記機械（１１０、１１２）の動作条件に関する前記機械遺伝構造（７２０）を評価させて、前記機械遺伝構造（７２０）が前記動作条件を満たすための不一致または改善の機会のうちの少なくとも一方を、前記機械遺伝構造（７２０）と、ａ）格納された機械遺伝構造（７２０）のセット、またはｂ）前記機械（１１０、１１２）および複数の追加の機械（１１０、１１２）を含むフリートに関連する複数の機械遺伝構造（７２０）のうちの少なくとも一方とを比較することによって特定させる、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項14】

前記機械遺伝構造（７２０）は、前記機械（１１０、１１２）を構成するためにエッジデバイスを介してクラウドベースのシステムからの追加の機械遺伝構造（７２０）を活用する、前記機械（１１０、１１２）のハードウェア、ソフトウェア、および動作条件の関数として形成される、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項15】

動作条件を満たすための機械遺伝構造（７２０）の不一致または改善の機会の少なくとも一方を特定するために、少なくとも１つのプロセッサ（１０４）を使用して命令を実行することにより、機械（１１０、１１２）の動作条件に関する前記機械遺伝構造（７２０）を評価するステップ（１２２０）であって、前記機械遺伝構造（７２０）は、前記機械（１１０、１１２）の組成、性能、および健全性を指定する、ステップ（１２２０）と、
前記動作条件を満たすための不一致または改善の機会の前記少なくとも一方に対処するために、前記少なくとも１つのプロセッサ（１０４）を使用して命令を実行することにより、前記機械遺伝構造（７２０）の第１の配列から第２の配列への突然変異を決定するステップ（１２４０）と、
前記機械遺伝構造（７２０）に従って動作するように前記機械（１１０、１１２）を構成するために、前記少なくとも１つのプロセッサ（１０４）を使用して命令を実行することにより、前記機械遺伝構造（７２０）を前記第１の配列から前記第２の配列の前記突然変異に設定するステップ（１２７０）と、
を含む方法（１２００）。

【請求項16】

前記動作条件は、ａ）前記機械（１１０、１１２）によって実行されるタスク、またはｂ）前記機械（１１０、１１２）を構成するためのパラメータ、のうちの少なくとも一方を含む、請求項１５に記載の方法（１２００）。

【請求項17】

前記不一致は、前記機械（１１０、１１２）におけるエラーを示す、請求項１５に記載の方法（１２００）。

【請求項18】

第２の機械（１１２）に送信するために前記突然変異を格納するステップをさらに含む、請求項１５に記載の方法（１２００）。

【請求項19】

前記機械遺伝構造（７２０）が前記動作条件を満たすための不一致または改善の機会のうちの少なくとも一方を特定するために、前記機械（１１０、１１２）の動作条件に関する前記機械遺伝構造（７２０）を評価するステップ（１２２０）は、前記機械遺伝構造（７２０）を、ａ）格納された機械遺伝構造（７２０）のセット、またはｂ）前記機械（１１０、１１２）および複数の追加の機械（１１０、１１２）を含むフリートに関連する複数の機械遺伝構造（７２０）のうちの少なくとも一方と比較するステップをさらに含む、請求項１５に記載の方法（１２００）。

【請求項20】

前記機械遺伝構造（７２０）は、前記機械（１１０、１１２）を構成するためにエッジデバイスを介してクラウドベースのシステムからの追加の機械遺伝構造（７２０）を活用する、前記機械（１１０、１１２）のハードウェア、ソフトウェア、および動作条件の関数として形成される、請求項１５に記載の方法（１２００）。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、一般に医療システムに関し、より詳細には、人工知能を用いた適応型医療システム構成に関する。

【背景技術】

【0002】

大型機械（例えば、医療における撮像機械、エネルギーにおけるタービン、および輸送におけるエンジン）の製造業者は、現場で使用するためにそのような大型機械をユーザ／顧客に配備する。そのような機械の複雑さのために、いくつかの製造業者は、定期的な保守中に、かつ／または機械が故障および／もしくは停止しているときに機械を補修するために、技術者のチームと共に修理および／または維持サービスを提供する。ユーザが配備された機械に問題を有するとき、ユーザは、問題を記述（例えば、兆候を提供）して（例えば、通話、電子メールなどを介して）製造業者に連絡し、機械を修理するために技術者が送られる。さらに、製造業者および／または顧客は、機械が適切に動作していることを検証するために、設定された期間に保守コールをスケジュールすることができる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】米国特許出願公開第２０１９／０１３８６７８号明細書

【発明の概要】

【0004】

特定の例は、少なくとも１つのプロセッサによる実行のための命令と、機械の組成、性能、および健全性を指定する機械遺伝構造と、を含むメモリと、少なくとも１つのプロセッサと、を含む装置を提供する。少なくとも１つのプロセッサは、命令を実行して、少なくとも、機械の動作条件に関する機械遺伝構造を評価して、動作条件を満たすための機械遺伝構造の不一致または改善の機会の少なくとも一方を特定し、機械遺伝構造の第１の配列から第２の配列への突然変異を決定して、動作条件を満たすための不一致または改善の機会の少なくとも一方に対処し、機械遺伝構造を第１の配列から第２の配列の突然変異に設定して、機械遺伝構造に従って動作するように機械を構成する。

【0005】

特定の例は、命令を含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供する。命令は、実行されると、機械に対して少なくとも、機械の動作条件に関する機械遺伝構造を評価させて、動作条件を満たすための機械遺伝構造の不一致または改善の機会の少なくとも一方を特定させ、機械遺伝構造は、機械の組成、性能、および健全性を指定し、機械遺伝構造の第１の配列から第２の配列への突然変異を決定させて、動作条件を満たすための不一致または改善の機会の少なくとも一方に対処させ、機械遺伝構造を第１の配列から第２の配列の突然変異に設定させて、機械遺伝構造に従って動作するように機械を構成させる。

【0006】

特定の例は、動作条件を満たすための機械遺伝構造の不一致または改善の機会の少なくとも一方を特定するために、少なくとも１つのプロセッサを使用して命令を実行することにより、機械の動作条件に関する機械遺伝構造を評価するステップを含む方法を提供し、機械遺伝構造は、機械の組成、性能、および健全性を指定する。例示的な方法は、動作条件を満たすための不一致または改善の機会の少なくとも一方に対処するために、少なくとも１つのプロセッサを使用して命令を実行することにより、機械遺伝構造の第１の配列から第２の配列への突然変異を決定するステップを含む。例示的な方法は、機械遺伝構造に従って動作するように機械を構成するために、少なくとも１つのプロセッサを使用して命令を実行することにより、機械遺伝構造を第１の配列から第２の配列の突然変異に設定するステップを含む。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】１つまたは複数の医療機械と通信する例示的な医療機械構成システムまたは装置を示す図である。

【図2】図１の例の機械構成プロセッサの例示的な実施態様を示す図である。

【図3】撮像スキャナの画質を表す例示的な機械遺伝構造を示す図である。

【図4】対応する機械の組成、性能、または健全性のうちの少なくとも１つを修正するための複数の突然変異を含む機械遺伝構造の例示的な図である。

【図5】遺伝子マッピングに対する例示的な撮像システム機能を示す図である。

【図6】撮像システム用の機械遺伝子配列を駆動するための例示的な遺伝的アルゴリズムの別の図である。

【図7】動作条件、機械遺伝構造、および動作条件の遺伝構造に関連する適応度評価スコアを示す例示的な表を示す図である。

【図8】複数の動作条件について特定の遺伝子をスコアリングすることによる性能スコアを提供する例示的な表を示す図である。

【図9】機械の構成を調整するための例示的な突然変異または介入を示す図である。

【図10】設計時、実行時、および停止時間中の遺伝構造の変化を示す図である。

【図11】機械の遺伝構造が障害によって破壊される例を示す図である。

【図12】図１～図２の例示的なシステムを使用して機械遺伝構造を評価および修正するために実行され得る機械可読命令を表すフローチャートである。

【図13】図１～図２の例示的なシステムを使用して機械遺伝構造を評価および修正するために実行され得る機械可読命令を表すフローチャートである。

【図14】図１～図１０のシステムを実装するために図１２～図１３の命令を実行するように構成された例示的な処理プラットフォームのブロック図である。

【図15】図１の例示的なシステムによる機械遺伝構造を含む医療機械の一部分を形成することができる例示的な処理プラットフォームのブロック図である。

【0008】

図面は一定の縮尺ではない。一般に、図面および添付の書面による説明の全体を通して、同じまたは同様の部分を指すために同じ符号が使用される。

【0009】

本明細書に開示するシステムおよび方法の特徴および技術的態様は、同様の符号が同一または機能的に同様の要素を示す図面と併せて、以下に記載される以下の詳細な説明において明らかになるであろう。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下の詳細な説明において、本明細書の一部分を形成する添付の図面を参照するが、図面には、実施され得る具体的な例が例示として示されている。これらの例は、本主題の実施を当業者にとって可能にするように十分に詳細に説明されているが、他の例も利用可能であり、本開示の主題の範囲から逸脱することなく論理的、機械的、電気的および他の変更が可能であることを理解されたい。したがって、以下の詳細な説明は、例示的な実施態様を説明するために提示されており、本開示に記載される主題の範囲を限定するものと解釈されるべきではない。以下の説明の異なる態様からの特定の特徴を組み合わせて、以下で説明する主題のさらに新たな態様を形成することができる。

【0011】

本開示の様々な実施形態の要素を導入する場合に、「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」、「前記（ｔｈｅ）」、および「前記（ｓａｉｄ）」という冠詞は、１つまたは複数の要素があることを意味することが意図される。「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、および「有する（ｈａｖｉｎｇ）」という用語は、包括的であることを意図し、列挙された要素以外にもさらなる要素が存在してもよいことを意味する。

【0012】

本明細書において使用されるとき、「システム」、「ユニット」、「モジュール」、「エンジン」などの用語は、１つまたは複数の機能を実行するよう動作するハードウェアおよび／またはソフトウェアシステムを含んでもよい。例えば、モジュール、ユニット、またはシステムは、コンピュータメモリなどの、有形の非一時的コンピュータ可読記憶媒体に格納された命令に基づいて動作を実行するコンピュータプロセッサ、コントローラ、および／または他の論理ベースのデバイスを含んでもよい。あるいは、モジュール、ユニット、エンジン、またはシステムは、デバイスのハードワイヤードロジックに基づいて動作を実行するハードワイヤードデバイスを含んでもよい。添付の図面に示す様々なモジュール、ユニット、エンジン、および／またはシステムは、ソフトウェアまたはハードワイヤード命令に基づいて動作するハードウェア、動作を実行するようにハードウェアを導くソフトウェア、あるいはそれらの組み合わせを表すことができる。

【0013】

記述子「第１」、「第２」、「第３」などは、別々に参照され得る複数の要素または構成要素を識別するときに本明細書で使用される。特に指定されない限り、または使用の文脈に基づいて理解されない限り、そのような記述子は、優先順位、リスト内の物理的な順序もしくは配置、または時間的な順序のいかなる意味も帰属させることを意図するものではなく、開示された例を理解しやすくするために、複数の要素または構成要素を別々に参照するためのラベルとして使用されるにすぎない。いくつかの例では、記述子「第１」は、詳細な説明において要素を参照するために使用され得るが、同じ要素は、「第２」または「第３」などの異なる記述子を有する請求項において参照されてもよい。そのような場合、そのような記述子は、単に複数の要素または構成要素を参照しやすくするために使用されることを理解されたい。

【0014】

Ｉ．概要
限定はしないが、撮像システム、タービン、およびエンジンなどの機械のフリートが、広い地理的領域にわたってますます配備されている。医療分野では、磁気共鳴撮像法（ＭＲＩ）、コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）、核撮像法、および超音波などの診断法を含む撮像システムが、被験者の医用画像診断のために病院、診療所、および医療研究機関でますます配備されている。機関車または航空機に配備されたエンジンは、様々な環境条件下で動作する必要がある。発電システムでは、風力タービンまたは水力タービンが設置されて、天然資源からエネルギーを取り入れる。機械のフリートに属する機械を所有する施設では、最小の停止時間で機械の利用率を最大化することが望ましい。しかしながら、システムの障害および故障は、機械を含むワークフロープロセスを中断し、その利用率を低下させる。

【0015】

ほとんどの製造業者は、効果的な定期保守ルーチンを提供し、修理サービスに応答するか、または待機するように努力している。予防保守プログラムの改良された能力にもかかわらず、機械は、時々、順番通りでない診断および修理を必要とする問題を発生させる可能性がある。通常、そのような問題は、設置された機械を管理する施設の関係当局によって識別される。識別された問題は、限定はしないが、ウェブフォームを介したテキスト記述およびヘルプラインを介した音声通話などの１つまたは複数のフォーマットのサービス要求として提出される。本明細書で使用される「サービス要求」という用語は、撮像システムなどの機械に関連する課題、障害、または問題の記述を指す。課題、障害、または問題は、日常の保守チェック中に、または機械の使用中に、例えば、技術者またはユーザによって観察することができる。サービス要求は、ユーザインターフェースを介してユーザによって提供されるテキストまたはオーディオメッセージ内の記述とすることができ、データベースに自動的に格納することができる。

【0016】

従来、撮像システムなどの機械のフリートの中の機械の補修は、現場へのフィールドエンジニアによる部品交換または現地訪問を必要とする可能性がある。フィールドエンジニアによるそのような現地訪問は、通常、そのような訪問を手配する顧客およびシステム製造業者または修理施設の両方にとって費用および時間がかかる可能性がある。遠隔診断および修理は、システムの修理を促進し、そのような現地訪問の必要性を排除または最小化するために使用されることが多い。しかしながら、既存の遠隔診断および修理は、依然として、撮像システムの使用および修理施設との連絡を中断する必要性を伴う。また、遠隔診断を使用して障害を識別すると、サービス要求を提出し、サービス要求処理を開始し、現地訪問の要件を識別するために手動介入が必要とされる可能性がある。従来、専門家は、サービス要求に関連する膨大な量のデータを手動で走査し、サービス要求に基づいてサービスオプションに関する決定を行い、かつ／または推奨する必要がある。サービス要求の手動処理は非効率的であり、応答時間に悪影響を及ぼす。精度および応答時間を損なうことなくサービス要求を処理する間の手動オーバーヘッドを削減することが望ましい。

【0017】

本明細書に開示する例は、機械構成をゲノムとして定義し、そのゲノム（例えば、本明細書において「ＭｕＧｅｎｅ」と称する）を修正することにより機械の構成、修正、および動作を容易にすることによって、撮像システムなどの機械を特性評価し強化するシステムおよび方法を提供する。ＭｕＧｅｎｅは、機械の構成、状態／健全性などを表し、機械の構成、動作、フリート解析などのために読み取り、修正、処理、解析、および／または他の方法で使用することができる。

【0018】

特定の例では、機械のＭｕＧｅｎｅは、機械の性能、その健全性、その寿命、その耐久性などが、クラウドベースのプラットフォームを介して提供される機械学習および／または自己学習アルゴリズムを使用して強化され、特定の資産のコンテキスト動作条件への介入を通じてその特定の資産の性能をコンテキスト化しながら、同じファミリのより多くの資産集団から学習することができる実行可能な構築物である。ＭＲＩ／ＣＴシステムなどの医療機器製造分野に関連して適用される場合、例示的なユースケースは、人間の遺伝子構成のように、準最適な条件における画質の改善など、出力の品質を駆動することができる特定のコードスニペットを介した介入を含む。他の例示的なユースケースは、事件ごとの試験数の増加、計画外の停止時間のゼロ化などを促進し、それによってスループットを改善し、最終的に資産の総所有コストを削減することを含む。同じ概念は、例えば、資産の性能が投資の権利を推進するために重要である産業ポートフォリオの多様なセットに適用することができる。

【0019】

特定の例では、モノのインターネット（ＩｏＴ）などのデバイス相互通信および／または相互接続性は、撮像システムおよび／または他のデバイスとの、およびそれらの間の、人間とコンピュータの相互作用、人間と機械の相互作用、機械と機械の相互作用、機械とクラウドの相互作用などを含む相互作用の強化を可能にする。特定の例は、データを使用して人間の意思決定スキルを強化および自動化するだけでなく、機械がその動作環境のコンテキストリアリティに適応することを可能にするために、機械駆動知能とのそのような対話を強化する。

【0020】

特定の例は、機械遺伝子またはＭｕＧｅｎｅを、材料組成（分子レベル）、製造プロセス、機械アセンブリ、構成、動作条件、ハードウェアおよびソフトウェアなどのナノレベル、マイクロレベルおよびマクロレベルのパラメータ、設定、記述子などの集合として規定する。類似の機械のファミリ内のすべての個々の機械は、コア組成、製造プロセス、および／または機械遺伝子の他の態様から生じる複雑で固有の違いのために独特である。所与の機械内で、機械遺伝子の概念は、例えば、さらに崩壊／分解することができない最終的な子構成要素を含む機械の個々の構成要素および下位構成要素に拡張することができる。

【0021】

個々の実体として機械を形成する遺伝子の集合はまた、その機械がどのように機能するか、使用および動作条件にどのように応答するか、問題を修復して回復する能力などに関してその機械を固有のものにする。同じ製品ファミリ内で１つの機械を他のすべての機械から区別するこの一意性は、機械遺伝子として表される。機械遺伝子を活用して、所与の動作基準に対して製品ファミリの他の機械よりも１つの機械を優れたものにするものを決定することができる。特定の例では、機械遺伝子の１つまたは複数の態様を、機械性能を改善するために突然変異および／または強化することができる。機械および材料設計が進化するにつれて、突然変異の態様は、例えば所与の機械が常にそのピーク性能にあるように、変化するコンテキストに応答して機械自体によって駆動され得る。

【0022】

特定の例は、機械またはシステムが、準最適なレベルであっても、動作ユースケースに対処するための別のシステムの能力で、１つのシステムの弱点を補償することを可能にする。例えば、機械遺伝子処理および構成に基づいて、低解像度のスキャン画像を低電力条件でコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナから取得することができ、および／またはより良好な画像再構成アルゴリズムを使用して、スキャン中の劣った画像データの取り込みを補償することができる。

【0023】

特定の例は、機械遺伝子の作成、操作、および管理を通じて、改善された撮像機械の構成、動作、性能などを推進する。特定の例では、機械遺伝子の組成が特定され、機械遺伝子はその生態系（例えば、機械のフリートおよびそれらの関連する機械遺伝子など）に関して解析される。１つまたは複数のモデルは、１つまたは複数の生態系、動作条件などに関する機械の遺伝的特性を捕捉するように構築される。実験計画法（ＤＯＥ）およびシミュレーションを使用して、所与の生態系、動作条件などに対して最もよく機能する機械の遺伝的特性の組み合わせを特定する。フレームワークは、データを収集および解析して、生態系、動作条件などに関する機械の遺伝的特性を定義および改良するために規定される。機械の遺伝的特性は、生態系、動作条件などに応答するように機械構成要素（例えば、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアなど）を構成するために、突然変異、強化、および／または他の方法で修正することができる。特定の例では、１つの機械構成要素は、機械遺伝子配列の突然変異の一部分として別の機械構成要素を補償することができる。

【0024】

より具体的には、機械の遺伝子組成は、機械およびその構成要素の特定の態様に影響を及ぼす１つまたは複数のナノ、マイクロ、および／またはマクロ因子を特定することによって特定することができる。例えば、機械の形態、機能、能力、および／または他の特性は、１つまたは複数の因子によって指定することができる。因子は、例えば、機械の形態、機能、能力、他の特性などに影響を及ぼすハードウェア、ソフトウェア、プロセス、製造、および材料の組み合わせを提供する。製造において、同じ組立ラインから出てくる２つの機械は、個々の材料がどのように構成され、鋳造され、処理され、接続され、組み立てられるかなどから生じる変動のために同じではない場合がある。機械間の変動を引き起こす因子をＤＯＥなどのためにとられた他のデータ点と共に解析することによって、走査、検出、移動、振動、冷却などの機械の能力に影響を及ぼす因子の組み合わせは、機械遺伝子（ＭｕＧｅｎｅ）のコアを形成する。一定期間にわたる機械のフリートの連続解析は、各機械遺伝子の組成を改善するのに役立つ。

【0025】

次いで、機械遺伝子をその生態系に対して解析することができる。例えば、機械遺伝構造は、機械遺伝子のフリートと比較することができる。例えば、機械のフリートに関して高度な統計解析を実行して、所与の機械を生態系および機械を取り囲む動作条件に関する最も最適な機械構成にする因子の組み合わせを特定することができる。拘束されていない無作為化されたサンプルセットは、例えば、所与の結果を悪い、良い、または優れていると特定する機械遺伝子の組み合わせおよび組成を特定するために、様々な統計的技術を用いて解析することができる。

【0026】

特定の例では、モデルは、１つまたは複数の生態系、動作条件などに関する比較のために遺伝的特性を（例えば、継続的、定期的、オンデマンドなどで）取り込むように構築することができる。例えば、所与の生態系および動作条件について特定の遺伝子を他の構成よりも良好にするために、多変量遺伝子特性の相関および因果関係を特定することができる。

【0027】

ＤＯＥおよびシミュレーションを使用して、例えば、所与の生態系および／または動作条件に対して最もよく機能するように遺伝的特性の組み合わせを決定することができる。組み合わせは、例えば、所与の機械または構成要素の現在の遺伝子組成とは異なってもよい。生態系および／または動作条件の異なるシミュレーションに対して遺伝的特性の適切な組み合わせを決定する能力は、例えば、機械（例えば、撮像機械、診断装置など）のハードウェアおよび／またはソフトウェアの態様の設計公差および柔軟性を推進するのに役立つ。フレームワークは、例えば、１つまたは複数の生態系および／または動作条件に関する機械の遺伝的特性を規定および改良するために、機械からデータを収集および解析するために規定することができる。

【0028】

特定の例では、機械またはその構成要素（例えば、ソフトウェア、ファームウェア、および／またはハードウェア）に関連する遺伝的特性または特性の組み合わせを突然変異および／または強化することができる。そのような突然変異／強化は、最初は、例えば、適用可能な遺伝子特性が所与の生態系および／または環境条件に対してロックダウンおよび固化されるので、例えば、先見的、予防的、および／または予測的介入に徐々に拡張することができる反応的介入であり得る。

【0029】

継続的な学習および解析の一部分として、エンジニアリングおよび技術設計の代替案を統合して、１つの構成要素の能力を、所与の構成要素の障害を補償するために突然変異の一部として構築および／または追加された機械に既に含まれている他の構成要素で補償することができる。機械に組み込まれている、および／または（例えば、ソフトウェア更新、新しいハードウェア付属品などを介して）機械に追加することができる設計緩和策を理解する能力は、機械の別の構成要素が故障モードに入ると構成要素が過剰補償する可能性を高める。しかしながら、同じ機能はまた、例えば、機械全体および／または１つもしくは複数の機械構成要素について、機械が壊滅的な故障モードではなくフェイルセーフモードに入るのを助けることもできる。

【0030】

突然変異遺伝子は、これらの遺伝子における異常の影響を修正するために、そのような遺伝子が実行している条件を変更することによって、性能不足の特徴遺伝子または準最適な実行遺伝子を補償する遺伝子である。性能を向上させるＭｕＧｅｎｅは、１つまたは複数の動作条件、使用変動などを考慮して性能を改善するために、所与のシステムおよびその機能に関連して遺伝子組成の異なるストランドを組み合わせる。

【0031】

特定の遺伝子は、データ解析、マシン／深層学習などを介して各機械製品ファミリで認識することができ、製品能力と相関させることができる。製品能力は、特定の動作を実行するために一緒になるこれらの遺伝子の集合として形成することができる。例えば、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナが患者をスキャンする能力は、放射線量、高電圧、検出器の忠実度、再構成アルゴリズム、ガントリーの安定性、ノイズ回避などの様々な遺伝子的基礎に関連し得る。特定の例は、最初に、これらの遺伝子が変化する動作状況にどのように個々に適応するかを決定し、次いで、機械学習および集合的記憶を利用して予想される結果を導き出すために集合的に補償する。

【0032】

特定の例は、装置の機械ゲノムを形成する遺伝子に関連する特徴として、機械および／または機械の個々の構成要素を特定、特性評価、および／または分類する。異なる状態における機械の性能、機械の挙動などを駆動する特性は、遺伝子を使用して決定することができ、これは、例えば、改善された診断、トラブルシューティング、および規範的緩和／修復を駆動する。さらに、機械遺伝子は、機械が特定の故障モード／状態などに対してそれ自体を補償するのを自動的に助けるために、増分変化および付加を駆動するように突然変異することができる。

【0033】

機械のトラブルシューティングおよび調整のための従来の手法は、多くの場合、材料を無駄にし、部品の交換および設計変更によって複雑な緩和をもたらす。さらに、ほとんどの場合、そのような従来の手法は、問題に対する効果的な解決策ではない。さらに、従来の手法は、機械の状態を動作中または非動作中として２値的に見る。自己補償設計または緩和の欠如は、多くの場合、直接サービス介入で問題を解決し、問題のある構成要素を交換する唯一の選択肢につながる。

【0034】

従来の手法では成熟していることが多い別の課題は、より高い抽象化で障害シグネチャおよび構成要素能力をデータに関連付けることであり、これは、機械が実際にどのように製造されるか、どの材料が使用されるか、機械がどのように組み立てられるかなどを考慮していない。対照的に、特定の例は、機械遺伝子を規定するために、ナノ、マイクロ、およびマクロ特性を決定し、また機械を調整し機械およびその構成要素のより良い設計をもたらすために非常に正確で費用効果の高い介入を提供する。

【0035】

したがって、特定の例は、機械（例えば、撮像装置、医療装置、健康情報システムなど）および／またはコンピュータ、プロセッサ、ならびに／あるいはターゲット顧客インストールベースに基づいて特定の機械遺伝子および強化提供物を規定する機械を構成する他の装置を提供する。機械遺伝子は、例えば、非常に規範的な資産性能提供物を提供するために、資産性能管理（ＡＰＭ）と統合することができる。高度なシステムは、例えば、特定の遺伝子高度化アルゴリズムに設計および結び付けられ得る。特定の例では、自己学習、自己回復、および自己改善は、例えば、深層学習、他の機械学習、および／または他の機械認知を使用して処理された機械遺伝子を使用して、撮像スキャナおよび／または他の機械で提供することができる。

【0036】

機械遺伝子を使用して、機械およびその構成要素は、それら自体の特性および固有の能力と組み合わせて個別におよび組み合わせてモデル化および評価することができ、すべて遺伝的レベルで接続される。機械遺伝子は、例えば、機械の状態および性能の正確な記述および制御を可能にする。「ＭｕＧｅｎｅ」は、動作および使用のコンテキストに関連する、物理学および特定の機械の複雑な設計の深いモデリングおよび理解を提供する。ＭｕＧｅｎｅの知識を深層学習および／または他のマシンインテリジェンスアルゴリズムと統合することによって、機械構成および動作をモデル化、予測、構成、改善、修復することなどができる。

【0037】

図１は、１つまたは複数の機械１１０，１１２（例えば、撮像スキャナ、医療装置、医療情報システムなど）と通信する例示的な医療機械構成システムまたは装置１００を示す。各機械１１０～１１２は、そのそれぞれの機械１１０～１１２の構成を規定する機械ゲノムまたはＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２を含む。１つまたは複数の機械遺伝子１２０～１２２は、それぞれの機械１１０，１１２の構造、構成、動作、状態などを規定する。例示的な機械構成装置１００は、メモリ１０２と、機械構成プロセッサ１０４と、通信インターフェース１０６と、を含む。例示的な機械構成装置１００は、通信インターフェース１０６（例えば、無線および／または有線インターフェースなど）を介して機械１１０～１１２と通信して、機械の遺伝コード１２０～１２２に関する情報を抽出し、コード１２０～１２２などを調整および／または構成する。

【0038】

図２は、図１の例の機械構成プロセッサ１０４の例示的な実施態様を示す。図２の例に示すように、機械構成プロセッサ１０４は、ＭｕＧｅｎｅ解析器２１０、ＭｕＧｅｎｅ修正器２２０、およびＭｕＧｅｎｅ通信器２３０を含むように実装することができる。

【0039】

例示的なＭｕＧｅｎｅ解析器２１０は、通信インターフェース１０６を介して機械１１０～１１２から受信したＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２情報を処理して、機械１１０～１１２の構成、状態、エラー、能力などを決定する。ＭｕＧｅｎｅ解析器２１０は、機械１１０～１１２が特定のタスクを処理することができるかどうか、所与のワークフロー／タスク／動作に対して適切に構成されているかどうか、故障なしで動作しているかどうかなどを判定することができる。

【0040】

特定の例では、ＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２は、機械１１０～１１２の集団および個々の機械１１０～１１２に対するそのような機械１１０～１１２のフリートのビューに基づいて動作条件に適合するようにソフトウェアをコンテキスト化するソフトウェアコードなどの実行可能機能である。ＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２は、機械１１０～１１２の遺伝子的メイクアップまたは構成を強化する自己学習アルゴリズムである。例えば、ＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２は、クラウドからエッジまで母集団ビューを取得して、ソフトウェアおよび機械の動作設定をコンテキスト化し、機械の動作条件および特定の機械１１０～１１２が動作している目標に適合させる。

【0041】

したがって、ＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２は、例えば、特定の機械１１０～１１２の特定のハードウェア、ファームウェア、およびソフトウェア構成要素、ならびに機械１１０～１１２のハードウェア、ファームウェア、およびソフトウェア要素が機械１１０～１１２およびその環境の内部および外部条件とどのように相互作用するかに焦点を合わせるために、グローバルフリートおよび環境ビューをとる。ＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２は、例えば、結果Ｙについて、以下のように規定することができる。
結果（Ｙ）＝関数（ハードウェア、ソフトウェア、動作条件、パラメータ、環境、動作オン、その他）（式１）、
例えば、特定の資産、複数の資産のクラウドベースの環境、および個々の資産とクラウドとの間のエッジデバイス／接続を考慮に入れている。

【0042】

ＭｕＧｅｎｅ解析器２１０は、ＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２の解析により、機械１１０～１１２の組成遺伝学（例えば、製造、組成／構成、公差に対する分散、ソフトウェアなど）、機械１１０～１１２の性能遺伝学（例えば、特定の動作条件下でのＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２の性能など）、および機械１１０～１１２の健康遺伝学（例えば、異なる出力の健全性、機械の健全性に対する境界またはしきい値または制限などを分類するための組成および性能）を決定することができる。機械１１０～１１２および／またはＭｕＧｅｎｅ修正器２２０などによるＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２の全部または一部分の突然変異は、別の機械１１０～１１２からの最良の実施および／または設定、ワークフローまたはタスクに関連する観察／グラウンドトゥルース、ユーザ仕様、ヘルスケアプロトコルなどに基づいて、対応する機械１１０～１１２の組成、性能および／または健全性を調整する。ＭｕＧｅｎｅ通信器２３０は、機械１１０～１１２と通信して、そのＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２を抽出し、および／または例えば解析／処理後に機械のＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２を更新／置換ＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２で更新／置換することができる。

【0043】

図３は、ＭＲＩスキャナの画質を表す例示的なＭｕＧｅｎｅＹ３００を示す。例示的なゲノムＹ３００は、組成３０２に関連するセグメント、性能３０４に関連するセグメント、および健全性３０６に関連するセグメントを含む。図３の例では、組成遺伝子配列３０２は、磁石３０８、勾配コイル３１０、高周波（ＲＦ）送信器／受信器３１２、およびコンピュータ３１４を含む。図３の例に示すように、性能遺伝子配列３０４は、コントラスト識別３１６および信号対雑音比３１８を含む。図３の例では、健全性遺伝子配列３０６は、反復時間３２０および反転時間３２２を含む。反復時間３２０は、例えば、コントラスト識別３１６および信号対雑音比３１８に関連付けられる。これらの要素は、図３の例に示すように、さらに分割することができる。

【0044】

例えば、磁石ゲノム３０８は、磁石３０８の超伝導特性３２４の特性評価／記述を含むことができる。勾配コイルゲノム３１０は、例えば、コイルシェル３２６の記述を含むことができる。ＲＦ送信器／受信器ゲノム３１２は、例えば、含まれる発振器３２８の特性評価を含むことができる。コンピュータゲノム３１４は、例えば、コンピュータ３１４に関連する汎用処理装置（ＧＰＵ）３３０の記述を含むことができる。

【0045】

図３の例に示すように、コントラスト識別ゲノム３１６は、図３の例に示すように、ＲＦ送信器／受信器３１２にも接続された関連するパルス３３２の特性評価／記述を含むことができる。信号対雑音比ゲノム３１８は、水素密度３３４およびプロトン密度３３６によってさらに指定される。

【0046】

図３の例に示すように、反復時間ゲノム３２０は、コントラストフリップ角３３８および造影剤３４０の記述を含むことができる。反転時間ゲノム３２２は、例えば、パルスレート３４２を含むことができる。

【0047】

特定の例では、ランクベースの遺伝子的アルゴリズムを使用して、突然変異のための個々の機械ゲノム１２０～１２２を組み合わせて、機械の組成、性能、および健全性を改善することができる。例えば、ランクベースの遺伝子的アルゴリズムは、以下のように規定することができる。
ｉ＝１，．．．Ｎについて、φ（ｉ）＝κ・Ｒ（ｉ） （式２）
ここで、ｉは個々の機械１１０～１１２および／またはそのＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２を指し、κは選択圧を表す定数であり、その値は１～２の間で固定される。より大きな選択圧値は、最も適合した個々の機械／機械特性に再結合の確率をより高くさせる。パラメータＲ（ｉ）は、個々のｉのランクを表す。

【0048】

式２のランクベースの遺伝的評価を使用して、遺伝構造の最良の組み合わせを各資産１１０～１１２に対して展開できるように、クラウドからエッジデバイスへ医療装置１１０～１１２（例えば、撮像システムなど）へクロスオーバーを調整することができる。突然変異は、１つの遺伝子が別の遺伝子の準最適な性能を補うことができるように、クラウドからエッジへ装置へ調整することができる。ＭｕＧｅｎｅ解析器２１０によって集中的に、および／または各機械１１０～１１２によって局所的に実行される式２のアルゴリズムは、例えば、アルゴリズムがクラウド、エッジ、および資産１１０～１１２間の調整によって自己学習するとき、改善の連続プロセスを提供することができる。

【0049】

図４は、対応する機械１１０～１１２の組成、性能、または健全性のうちの少なくとも１つを修正するための複数の突然変異を含む機械ＭｕＧｅｎｅ４００の例示的な図を示す。遺伝子Ａ～Ｋ４０１～４１１は、機械１１０～１１２の「標準的な」、通常の、または予め設定された構成を表す。図４の例に示すように、特定のタスク、ワークフロー、動作条件、エラー／障害などに適合するように機械１１０～１１２の構成／動作を調整するために多くの突然変異が存在し得る。例えば、１つまたは複数の遺伝子４０１～４１１は、第１の突然変異４１２～４２０を有することができる。１つまたは複数の遺伝子４０２～４１１は、例えば、第２の突然変異４２１～４２７、第３の突然変異４２８～４３０、第４の突然変異４３１～４３２、第５の突然変異４３３～４３４、および／または第６の突然変異４３５～４３７を有することができる。図４の例では、ＭｕＧｅｎｅ４００は、例えば、関連する機械１１０～１１２、その組成、性能／動作、および健全性／状態の画像または表現を形成する、ＡＢＥＡＢＦＡＣＧＡＣＨＡＣＩＡＤＩＡＤＨＡＤＪＡＤＫなどのストリングまたは一連の要素に従って形成することができる。

【0050】

図５の例に示すように、撮像システム機能は、遺伝子マッピングとして表すことができる。したがって、機能の調整は、例えば、遺伝子突然変異（例えば、時間、強度、焦点、配置などを調整する）の形態をとることができる。機械１１０～１１２は、そのプログラムされたコードに従って動作するように遺伝子配列（ＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２）に従って実行する。図５は、ＭＲＩ装置の画像生成機能５１０、電力管理機能５２０、および磁石冷却機能５３０のための遺伝子マッピングへの例示的な機能を示す。図５の例に示すように、各機能５１０～５３０は、例えば、機械１１０～１１２によっておよび／または機械構成プロセッサ１０４によって集中的に動的に選択／構成することができる１つまたは複数の置換／突然変異／変形を含む。したがって、機械１１０～１１２および／または機械構成プロセッサ１０４は、システム構成のための遺伝子的突然変異を選択することによって、機械を特定のタスク、動作条件、および／または他の状況に適合させることができる。

【0051】

図６は、ＭＲＩシステムにおける画質のために機械遺伝子配列Ｙを駆動するための例示的な遺伝的アルゴリズムの別の図を提供する。図６は、第１の動作条件に従って遺伝子配列構成／突然変異を評価するための遺伝子配列３００および設計条件６１０をとるために図３の例を展開する。例示的な配列６２０は、第１の動作条件についてクラウドベースの比較（例えば、機械構成プロセッサ１０４などによって）で編成された参加機械１１０～１１２の中で最良にランク付けされた実施者の遺伝子的ランキングを表す。例示的な配列６３０は、第１の動作条件についてクラウドベースの比較（例えば、機械構成プロセッサ１０４などによって）で編成された参加機械１１０～１１２の中で準最適な実施者の遺伝子的ランキングを表す。例示的な配列６４０は、クラウドベースの比較（例えば、機械構成プロセッサ１０４などによって）で編成された参加機械１１０～１１２間の最良にランク付けされた介入の遺伝子的ランキングを表す。

【0052】

図５の例のように、機能を遺伝子にマッピングすることに加えて、動作条件を遺伝子にマッピングすることもでき、マッピングされた動作条件に関する遺伝子性能を決定することができる。図７は、動作条件７１０、機械遺伝構造７２０、および動作条件７１０についての遺伝構造７２０に関連する適応度評価スコア７３０を示す例示的な表７００を示す。したがって、特定の遺伝子を所与の動作条件について（例えば、親および構成要素レベルなどで）スコアリングすることができる。図８は、複数の動作条件８３０について特定の遺伝子８２０をスコアリングすることによる性能スコア８１０を提供する例示的な表８００を示す。スコアリング８１０に基づいて、例えば、複数の動作条件８３０について特定の機械遺伝構造８２０の性能を評価して、各動作条件８３０についてクラス最高の遺伝構造ベースラインを導出することができる。特定の例では、コスト、複雑さ、時間、顧客の期待、努力解析に対する利益などの追加の因子が、遺伝子性能スコア８２０の決定において考慮される。あるいは、またはさらに、そのようなさらなる因子は、例えば、１つまたは複数の他の機械１１０～１１２の外部で遺伝子の突然変異の推奨を作動させるときに評価され得る。

【0053】

図９は、機械１１０～１１２の構成を調整するための例示的な突然変異または介入９００を示す。図９の例９００に示すように、動作条件９１０は、現在使用されている低性能の遺伝構造９２０と共に指定される。適応度評価スコア９３０は、例えば、遺伝構造９２０と関連付けることができる。遺伝的介入９４０は、低性能の遺伝構造９２０を変異させるおよび／または別の方法で置き換えるために提供することができ、更新された適応度評価スコア９５０は、例えば、介入９４０と関連付けることができる。

【0054】

所与の親またはその下位構成要素に対する特定の機能、能力、および動作条件のマッピングと共に各資産の遺伝構造をモデル化することにより、データサイエンスおよび解析を通じて実際の結果に関して予想される結果を（連続的および／または定期的になど）監視、測定、および解析することができる。したがって、特定の資産を解析して、その現在の動作条件に対してどのように機能しているかを判定することができ、フリート解析に基づいて現在の動作条件に対処するために最適な遺伝構造を決定し推奨することができる。この知識は、例えば、介入が反応的、予測的、予見的、規範的、および特定の顧客の期待（例えば、性能、総所有コスト、総サービスコスト、患者の安全性など）に合わせてパーソナライズされ得るように、クラウドからエッジへと実際の機械１１０～１１２およびその下位構成要素に移動することができる。

【0055】

遺伝子補償は、例えば、サービス介入の一部分として、設計時、実行時、および／または停止時間中に起こり得る。補償介入が捕捉され運用されると、新しい遺伝構造は、新しい補償システムがその動作条件とどのように相互作用しているかと共に、全体的な親レベルならびに下位構成要素レベルで適応度スコアリングすることができる。高度なデータ科学および解析は、例えば、データ解析をエンジニアリング設計に組み込むことによって、新しい補償機会をもたらす。

【0056】

例えば、図１０は、設計時間１０１０、実行時間１０２０、および停止時間１０３０における遺伝構造の変化を示す。図１０の例では、設計時間１０１０において、機能Ａは一連の遺伝子配列１０１２～１０１６によって規定される。第１の遺伝子配列１０１２は、機能Ａを実行するための機械１１０～１１２の「理想的な」または望ましいまたは最良の実施形態の構成である。第２の遺伝子配列１０１４は、遺伝子Ｂが機能していないときに使用される代替的構成である。第３の遺伝子配列１０１６は、遺伝子Ａが機能していないときに使用される代替的構成である。

【0057】

図１０の例では、実行時間１０２０において、機能Ａは別の一連の遺伝子配列１０２２、１０２４によって規定される。第１の遺伝子配列１０２２は公称条件について理想的である。第２の遺伝子配列１０２４は、より多くの機能Ａを実行するために、および／またはより高い性能で機械１１０～１１２によって機能Ａを実行するために使用される代替的構成である。例えば、機械１１０～１１２は、実行時間１０２０において第１の遺伝子配列１０２２ではなく第２の遺伝子配列１０２４を使用して、設計された負荷よりも多くの負荷をサポートし、より多くのスキャンを行うなどするように構成される。

【0058】

図１０の例では、停止時間１０３０において、機能Ａは、遺伝子Ａおよび遺伝子Ｂから形成される遺伝子配列１０３２によって規定される。しかしながら、図１０の例では、遺伝子Ｂは、所与のしきい値を超えると壊れる。ＭｕＧｅｎｅ突然変異に既知の補償が存在しない場合、新しい設計を決定するために介入が実行され、新しい遺伝子構造を形成するための再モデル化が行われる。次いで、例えば、新しい遺伝子構造に関するスコアリングおよび適応度測定を行うことができる。

【0059】

図１１は、機械１１０～１１２の遺伝構造がソフトウェアおよび／またはハードウェアの障害によって破壊される例１１００を示す。例えば、機械１１０～１１２の資産は無傷であるように見えるが、特定の能力の破壊がある。他の作動構成要素および無傷な遺伝構造によりその能力の破壊を補償するために、機械１１０～１１２および／またはＭｕＧｅｎｅ構成プロセッサ１０４は、図１１の例１１００に示すような可能な補償構成の表または他のメモリを維持することができる。図１１の例では、画質能力１１１０は、能力／タスク１１１０に対する遺伝子１１２０の関連する適応度スコア１１３０を有する複数の機械遺伝子１１２０によって提供される。しかしながら、図１１の例では、ＭＲシステムの画質をサポートする１つまたは複数の構成要素に破損が発生すると、画質が低下する可能性がある。画質の低下を補償するために、ノイズ、エラーのキュレート、欠損画素の補完などに対処するように設計された新しい再構成アルゴリズム１１４０を適用することができる。補償後に、適応度スコア１１５０は、低品質画像に対する再構成アルゴリズム１１４０の使用、および補償に関連する全体的な適応度スコア因子１１６０を反映する。

【0060】

したがって、ＭｕＧｅｎｅ解析器２１０は、１つまたは複数の機械１１０～１１２の動作条件、機械遺伝学、状態、および利用可能な代替物の解析を容易にすることができる。ＭｕＧｅｎｅ修正器２２０は、別の利用可能な遺伝子配列による機械のＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２の突然変異および／または置換を促進することができる。ＭｕＧｅｎｅ通信器２３０は、ＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２および／または他の機械１１０～１１２の情報を受信することができ、例えば、ＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２の更新および／または他の構成情報を機械１１０～１１２に提供することができる。

【0061】

図１２は、１つまたは複数の動作条件に従って動作するように機械１１０～１１２を動的に構成するための例示的な方法１２００の流れ図を示す。例示的な方法１２００は、例えば、メモリに格納され、方法１２００を実施するために少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な実行可能プログラム命令から形成することができる。ブロック１２１０において、機械１１０～１１２について１つまたは複数の動作条件が決定される。例えば、１つまたは複数のナノ、マイクロ、および／またはマクロ因子が、機械１１０～１１２およびその構成要素の特定の態様に影響を及ぼす。例えば、機械の形態、機能、能力、および／または他の特性は、１つまたは複数の因子によって指定することができる。因子は、例えば、機械の形態、機能、能力、他の特性などに影響を及ぼすハードウェア、ソフトウェア、プロセス、製造、および材料の組み合わせを提供する。製造において、同じ組立ラインから出てくる２つの機械１１０～１１２は、個々の材料がどのように構成され、鋳造され、処理され、接続され、組み立てられるかなどから生じる変動のために同じではない場合がある。機械１１０～１１２間の変動を引き起こす因子をＤＯＥなどのためにとられた他のデータ点と共に解析することによって、走査、検出、移動、振動、冷却などの機械１１０～１１２の能力に影響を及ぼす因子の組み合わせは、機械遺伝子（ＭｕＧｅｎｅ）１２０～１２２のコアを形成する。一定期間にわたる機械１１０～１１２のフリートの連続解析は、例えば、各機械遺伝子１２０～１２２の組成を改善するのに役立つ。

【0062】

ブロック１２２０において、機械１１０～１１２の遺伝子配列１２０～１２２が、動作条件に関して評価される。例えば、機械遺伝構造１２０～１２２は、機械遺伝子１２０～１２２のフリートと比較することができる。例えば、機械１１０～１１２のフリートに関する高度な統計解析を実行して、どの因子の組み合わせが、所与の機械１１０～１１２を生態系および機械１１０～１１２を取り囲む動作条件に関して最も最適な機械構成にするかを特定することができる。拘束されていない無作為化されたサンプルセットは、例えば、所与の結果を悪い、良い、または優れていると特定する機械遺伝子１２０～１２２の組み合わせおよび組成を特定するために、様々な統計的技術を用いて解析することができる。

【0063】

特定の例では、モデルは、１つまたは複数の生態系、動作条件などに関する比較のために遺伝的特性を（例えば、継続的、定期的、オンデマンドなどで）取り込むように構築することができる。例えば、所与の生態系および動作条件について特定の遺伝子を他の構成よりも良好にするために、多変量遺伝子特性の相関および因果関係を特定することができる。

【0064】

ＤＯＥおよびシミュレーションを使用して、例えば、所与の生態系および／または動作条件に対して最もよく機能するように遺伝的特性の組み合わせを決定することができる。組み合わせは、例えば、所与の機械または構成要素１１０～１１２の現在の遺伝子組成１２０～１２２と異なっていてもよい。生態系および／または動作条件の異なるシミュレーションに対して遺伝的特性１２０～１２２の適切な組み合わせを決定する能力は、例えば、機械１１０～１１２（例えば、撮像機械、診断装置など）のハードウェアおよび／またはソフトウェアの態様の設計公差および柔軟性を推進するのに役立つ。フレームワークは、例えば、１つまたは複数の生態系および／または動作条件に関する機械１１０～１１２の遺伝的特性１２０～１２２を定義および改良するために、機械１１０～１１２からデータを収集および解析するように規定することができる。

【0065】

ブロック１２３０において、評価は、ＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２および機械１１０～１１２の動作条件に関するエラー、障害、および／または他の不一致が存在する／生じているかどうかを判定するために処理される。例えば、機械の遺伝子構成１２０～１２２と機械１１０～１１２の動作条件および／または他の手元のタスクとの間の不一致または切断は、動作条件に関する遺伝子配列１２０～１２２の評価から特定される。例えば、機械１１０～１１２は、機械の生態系、環境、タスクなどに関連する機械動作条件と比較して、機能を欠いている可能性、構成要素が誤動作している可能性、構成が正しくない可能性などがある。

【0066】

ブロック１２４０において、突然変異および／または置換遺伝子が、現在の遺伝子配列１２０～１２２と機械１１０～１１２の動作条件、タスクなどとの間のエラー、障害、および／または他の不一致を修正／補償するために決定される。例えば、機械１１０～１１２またはその構成要素（例えば、ソフトウェア、ファームウェア、および／またはハードウェア）に関連する遺伝的特性または特性１２０～１２２の組み合わせを、突然変異および／または強化することができる。そのような突然変異／強化は、最初は、例えば、適用可能な遺伝子特性１２０～１２２が、例えば所与の生態系および／または環境条件に対してロックダウンおよび固化されるので、（例えば、エラー、障害、他の不一致などに対する）先見的、予防的、および／または予測的介入に徐々に拡張することができる反応的介入であり得る。

【0067】

継続的な学習および解析の一部分として、エンジニアリングおよび技術設計の代替案を統合して、１つの構成要素の能力を、所与の構成要素の障害を補償するために突然変異の一部として構築および／または追加された機械に既に含まれている他の構成要素で補償することができる。機械１１０～１１２に組み込まれている、および／または（例えば、ソフトウェア更新、新しいハードウェア付属品付属品などを介して）機械１１０～１１２に追加することができる設計緩和策を理解する能力は、機械１１０～１１２の別の構成要素が故障モードに入ると構成要素が過剰補償する可能性を高める。しかしながら、同じ機能はまた、例えば、機械１１０～１１２全体および／または１つもしくは複数の機械構成要素について、機械１１０～１１２が壊滅的な故障モードではなくフェイルセーフモードに入るのを助けることもできる。

【0068】

突然変異遺伝子は、これらの遺伝子における異常の影響を修正するために、そのような遺伝子が実行している条件を変更することによって、性能不足の特徴遺伝子または準最適な実行遺伝子を補償する遺伝子である。性能を向上させる機械遺伝子（ＭｕＧｅｎｅ）配列１２０～１２２は、１つまたは複数の動作条件、使用変動、タスクなどを考慮して性能を改善するために、機械１１０～１１２およびその機能に関連する遺伝子組成の異なるストランドを組み合わせる。

【0069】

特定の遺伝子１２０～１２２は、データ解析、マシン／深層学習などを介して各機械１１０～１１２製品ファミリで認識することができ、製品能力と相関させることができる。製品能力は、特定の動作を実行するために一緒になるこれらの遺伝子１２０～１２２の集合として形成することができる。例えば、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナが患者をスキャンする能力は、放射線量、高電圧、検出器の忠実度、再構成アルゴリズム、ガントリーの安定性、ノイズ回避などの様々な遺伝子的基礎に関連し得る。特定の例は、最初に、これらの遺伝子が変化する動作状況にどのように個々に適応するかを決定し、次いで、機械学習および集合的記憶を利用して予想される結果を導き出すために集合的に補償する。機械１１０～１１２の遺伝子配列１２０～１２２に対する突然変異および／または他の調整は、この解析に基づいて決定することができる。

【0070】

ブロック１２５０において、ブロック１２２０の評価が処理されて、ＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２および機械１１０～１１２の動作条件において改善が起こり得るかどうかが判定される。例えば、機械１１０～１１２の遺伝的構成１２０～１２２は、機械の動作条件でタスクを実行し、および／または他の方法で動作するのに十分であり得るが、機械の健全性、性能などを改善するために、より良好な機械遺伝子配列１２０～１２２が存在し得る。ブロック１２４０のように、性能を向上させる機械遺伝子および／または遺伝子配列１２０～１２２は、機械１１０～１１２およびその機能に関連する遺伝子組成の異なるストランドを組み合わせて、１つまたは複数の動作条件、使用変動、タスクなどを所与として性能を改善する。例えば、１つもしくは複数の遺伝子を置換することができ、および／または遺伝子配列１２０～１２２全体を突然変異させて、機械１１０～１１２を動作のために構成するための改善された機械遺伝子配列１２０～１２２を提供することができる。

【0071】

改善がなされ得る場合、ブロック１２６０において、突然変異および／または置換遺伝子１２０～１２２が、機械１１０～１１２の構成、性能、および／または機械の健全性を改善するように決定される。例えば、遺伝子の突然変異／強化は、適用可能な遺伝子特性１２０～１２２が、例えば、所与の生態系および／または環境条件に対してロックダウンおよび固化されるので、先見的、予防的および／または予測的介入に徐々に拡張することができる。したがって、機械またはその構成要素（例えば、ソフトウェア、ファームウェア、および／またはハードウェア）１１０～１１２に関連する遺伝的特性または特性１２０～１２２の組み合わせは、機械１１０～１１２の構成、性能、健全性などを改善するために突然変異および／または強化することができる。

【0072】

ブロック１２７０において、もしあれば、ブロック１２４０および／またはブロック１２６０からの変更に従って、機械遺伝子配列１２０～１２２が設定される。例えば、ＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２は、機械１１０～１１２および／または機械の動作を再構成するために、１つまたは複数の遺伝子において調整され、別の遺伝子配列で置き換えられ得る。次いで、機械１１０～１１２は、更新されたＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２に従って動作する。

【0073】

特定の例では、個別におよび／または機械のフリートなどとして得られた機械１１０～１１２および関連するＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２（例えば、撮像装置、撮像ワークステーション、健康情報システムなど）は、デジタルツインとしてモデル化され、および／または人工ニューラルネットワークおよび／または他のマシン／深層学習ネットワークモデルに従って処理されて、遺伝子の突然変異を決定し、エラー／障害／不一致などを識別および／または予測することができる。デジタルツイン、ニューラルネットワークモデルなどの１つまたは複数の人工知能モデルを使用すると、１つまたは複数の実際のシステムをモデル化し、監視し、シミュレートし、現場力の自動化管理のために準備することができる。

【0074】

デジタル表現、デジタルモデル、デジタル「ツイン」、またはデジタル「シャドー」は、物理システム、プロセスなどに関するデジタル情報構築物である。すなわち、デジタル情報は、物理デバイス／システム／人／プロセスの「ツイン」、および物理デバイス／システム／プロセスに関連し、かつ／または物理デバイス／システム／プロセス内に組み込まれた情報として実装することができる。デジタルツインは、物理システムのライフサイクルを通して物理システムとリンクされる。いくつかの例では、デジタルツインは、実空間内の物理オブジェクト、仮想空間内に存在するその物理オブジェクトのデジタルツイン、および物理オブジェクトをそのデジタルツインとリンクする情報を含む。デジタルツインは、実空間に対応する仮想空間内に存在し、実空間から仮想空間へのデータフロー用のリンク、ならびに仮想空間から実空間および仮想部分空間への情報フロー用のリンクを含む。例えば、機械１１０～１１２および関連するＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２は、デジタルツインを使用して様々な動作条件下でモデル化することができる。遺伝子置換、突然変異などは、例えば、デジタルツインモデリングおよび解析によって決定することができる。

【0075】

図１３は、機械１１０～１１２の遺伝構造１２０～１２２を解析およびスコアリングするための例示的な方法１３００の流れ図を示す。例示的な方法１３００は、例えば、メモリに格納され、方法１３００を実施するために少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な実行可能プログラム命令から形成することができる。ブロック１３１０において、機械１１０～１１２の遺伝構造１２０～１２２が特定される。いくつかのパスまたは反復を実行して、機械遺伝構造１２０～１２２を特定することができる。例えば、第１のパスは、その製造、組成、耐性に対する分散、ソフトウェアなどの機械１１０～１１２の遺伝構造１２０～１２２の組成遺伝学を特定および収集することができる。第２のパスは、例えば、特定の動作条件下での遺伝子１２０～１２２の性能など、機械１１０～１１２の遺伝構造１２０～１２２の性能遺伝学を特定および収集することができる。第３のパスは、例えば、機械１１０～１１２に関連する異なる出力（例えば、Ｘ線撮像の取得、アブレーションの実行、生画像データの前処理など）の健全性を分類するための組成および性能などの機械１１０～１１２の遺伝構造１２０～１２２の健全性遺伝学を特定および収集することができる。

【0076】

ブロック１３２０において、ブロック１３１０の遺伝子的識別は、機械１１０～１１２の遺伝構造１２０～１２２が完全に特定されるまで継続する。例えば、遺伝構造１２０～１２２は、機械１１０～１１２が顧客要求ごとに提供するように設計されている特定の出力と整合しているかどうかを判定するために評価される。そうである場合には、ブロック１３３０において、所望の出力に対する機械１１０～１１２の遺伝構造１２０～１２２の適応度評価が評価される。例えば、ランクは、配列１２０～１２２の組成遺伝学（例えば、ハードウェア、ソフトウェア、および／またはファームウェア）および健全性遺伝学に基づいて各出力について決定され割り当てられる。

【0077】

ブロック１３４０において、例えば、組成を最適化しながら機械の健全性および性能を推進するために、機械の遺伝子配列１２０～１２２の組成遺伝学、性能遺伝学、および健全性遺伝学に基づいて異なる性能条件で最良の性能のシステム構成が選択される。ブロック１３５０において、最適な、改善された、または有益な性能のための遺伝コード１２０～１２２を形成するために、組成遺伝学、性能遺伝学、および健全性遺伝学に基づいて、最良の性能の遺伝構造が特定され、交差して積み重ねられる。

【0078】

ブロック１３６０において、遺伝コード１２０～１２２の突然変異能力が、ブロック１３３０の適応度評価、ブロック１３４０の選択基準、およびブロック１３５０の交差条件に基づいて導出されて、１つまたは複数の突然変異を決定する。例えば、１つの突然変異は、機械１１０～１１２、エッジデバイス、およびクラウドによって同時に最良の性能を生じさせる突然変異を含むことができる。別の突然変異は、１つの遺伝子が機械の構成内の別の遺伝子をどのように補償できるかを含むことができる。

【0079】

ブロック１３７０において、停止基準が評価される。停止基準は、各世代が、性能を改善するためおよび補償突然変異遺伝子を特定するための両方のために、集合スコアと組み合わされる額面価値で得られる多世代連続体を表す。停止基準が発生し、かつ／または他の様態で満たされるまで、機械１１０～１１２の遺伝構造１２０～１２２はブロック１３３０で再評価され、さらなる突然変異の可能性を特定する。しかしながら、停止基準が満たされると、ブロック１３８０において、機械１１０～１１２の遺伝構造１２０～１２２にスコアが割り当てられる。したがって、遺伝子配列１２０～１２２は、特定の動作条件、出力などに対する最良の適合性を示すそれらの関連スコアに基づいて、フリート内の同じ機械１１０～１１２および／または他の機械１１０～１１２による使用のためにスコアリングおよび保存することができる。特定の例では、遺伝構造１２０～１２２を最適化する性能を形成して、過酷な条件下（例えば、障害、エラー、準最適な性能など）で１つまたは複数の基準を補償することができ、その突然変異は、次世代の機械１１０～１１２、次の構成などのために正規遺伝子１２０～１２２に変換することができる。

【0080】

例示的なシステム１００の例示的な実施態様が図１～図２に示されているが、図１～図２に示されている要素、プロセス、および／または装置のうちの１つまたは複数は、組み合わせ、分割、再配置、省略、排除、および／または他の方法で実装することができる。さらに、メモリ１０２、機械構成プロセッサ１０４、通信インターフェース１０６、および／または、より一般的には、図１～図２のシステム１００は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、および／またはハードウェア、ソフトウェアおよび／またはファームウェアの任意の組み合わせによって実装することができる。したがって、例えば、メモリ１０２、機械構成プロセッサ１０４、通信インターフェース１０６のいずれか、および／またはより一般的には、図１～図２のシステム１００は、１つまたは複数のアナログまたはデジタル回路、論理回路、プログラマブルプロセッサ、プログラマブルコントローラ、グラフィックス処理装置（ＧＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）および／またはフィールドプログラマブルロジックデバイス（ＦＰＬＤ）によって実装することができる。純粋にソフトウェアの実施態様をカバーするために本特許の装置またはシステムの請求項のいずれかを読むとき、メモリ１０２、機械構成プロセッサ１０４、および通信インターフェース１０６のうちの少なくとも１つは、ソフトウェアおよび／またはファームウェアを含むメモリ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、ブルーレイディスクなどの非一時的なコンピュータ可読記憶装置または記憶ディスクを含むように本明細書によって明確に規定される。またさらに、図１～図２の典型的なシステム１００は、図１～２に示されるものに加えて、またはその代わりに、１つまたは複数の要素、プロセス、および／または装置を含むことができ、ならびに／あるいは図示されている要素、プロセス、および装置のいずれかまたはすべてを２つ以上含んでもよい。本明細書で使用され、その変形例を含む「通信する」という語句は、直接通信および／または１つもしくは複数の中間構成要素を介した間接通信を包含し、直接物理（例えば、有線）通信および／または継続的な通信を必要とせず、むしろ、周期的な間隔、スケジュールされた間隔、非周期的な間隔、および／または１回限りのイベントでの選択的な通信をさらに含む。

【0081】

図１～図２の例示的なシステム１００を実装するための例示的なハードウェア論理、機械可読命令、ハードウェア実装された状態機械、および／またはそれらの任意の組み合わせを表すフローチャートが、図１２～図１３に示されている。機械可読命令は、図１４に関連して下記に説明されるプロセッサプラットフォーム１４００に示すプロセッサ１４１２などのコンピュータプロセッサによる実行用の実行可能プログラムまたは実行可能プログラムの一部であり得る。プログラムは、プロセッサ１４１２に関連するＣＤ－ＲＯＭ、フロッピーディスク、ハードドライブ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、またはメモリなどの非一時的コンピュータ可読記憶媒体上に記憶されたソフトウェアにおいて具現化することができるが、プログラム全体および／またはその一部分は、代替として、プロセッサ１４１２以外のデバイスによって実行され、かつ／またはファームウェアもしくは専用ハードウェアにおいて具現化される可能性がある。さらに、例示的なプログラムは、図１２～図１３に示すフローチャートを参照して説明されるが、例示的なシステム１００を実現する多数の他の方法を代わりに使用することができる。例えば、ブロックの実行順序を変更することができ、かつ／または記載されたブロックのいくつかを変更し、除去し、または組み合わせることができる。それに加えてまたはその代わりに、ブロックのいずれかまたはすべては、ソフトウェアまたはファームウェアを実行することなく、対応する動作を実行するように構成された１つまたは複数のハードウェア回路（例えば、ディスクリートおよび／または集積されたアナログ回路および／またはデジタル回路、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、比較器、演算増幅器（オペアンプ）、論理回路など）によって実装することができる。

【0082】

上述されたように、図１２～図１３の例示的なプロセスは、情報が任意の期間（例えば、長期間、恒久的、短時間、一時的にバッファリングする間、および／または情報をキャッシュする間）記憶されている、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、キャッシュ、ランダムアクセスメモリ、ならびに／または任意の他の記憶装置もしくは記憶ディスクなどの、非一時的コンピュータおよび／または機械可読媒体に記憶された実行可能命令（例えば、コンピュータおよび／または機械可読命令）を使用して実装することができる。本明細書で使用される、非一時的コンピュータ可読媒体という用語は、任意のタイプのコンピュータ可読記憶装置および／または記憶ディスクを含み、伝搬する信号を除外し、伝送媒体を除外するように明示的に規定される。

【0083】

「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」および「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」（ならびにそのすべての形態および時制）は、本明細書ではオープンエンド用語であるように使用される。したがって、請求項が前文として、または任意の種類の請求項の列挙の範囲内で、任意の形態の「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」または「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」（例えば、ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ、ｉｎｃｌｕｄｅｓ、ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ、ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ、ｈａｖｉｎｇなど）を使用するときはいつでも、対応する請求項または列挙の範囲から外れることなく、さらなる要素、用語などが存在し得ることを理解されたい。本明細書で使用される、「少なくとも」という語句は、例えば、請求項の前文における遷移用語として使用されるとき、それは、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」および「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」という用語がオープンエンドであるのと同様にオープンエンドである。「および／または」という用語は、例えば、Ａ、Ｂ、および／またはＣなどの形態で使用されるとき、（１）Ａ単独、（２）Ｂ単独、（３）Ｃ単独、（４）ＡとＢ、（５）ＡとＣ、（６）ＢとＣ、および（７）ＡとＢとＣなどのＡ、Ｂ、Ｃの任意の組み合わせまたはサブセットを指す。本明細書において構造、構成要素、項目、物体、および／または物事を記載する文脈で使用されるとき、「ＡおよびＢの少なくとも１つ」という語句は、（１）少なくとも１つのＡ、（２）少なくとも１つのＢ、ならびに（３）少なくとも１つのＡおよび少なくとも１つのＢのいずれかを含む実施態様を指すものである。同様に、本明細書において構造、構成要素、項目、物体、および／または物事を記載する文脈で使用されるとき、「ＡまたはＢの少なくとも１つ」という語句は、（１）少なくとも１つのＡ、（２）少なくとも１つのＢ、ならびに（３）少なくとも１つのＡおよび少なくとも１つのＢのいずれかを含む実施態様を指すものである。本明細書においてプロセス、命令、行動、活動、および／またはステップの実行または遂行を記載する文脈で使用されるとき、「ＡおよびＢの少なくとも１つ」という語句は、（１）少なくとも１つのＡ、（２）少なくとも１つのＢ、ならびに（３）少なくとも１つのＡおよび少なくとも１つのＢのいずれかを含む実施態様を指すものである。同様に、本明細書においてプロセス、命令、行動、活動、および／またはステップの性能または遂行を記載する文脈で使用されるとき、「ＡまたはＢの少なくとも１つ」という語句は、（１）少なくとも１つのＡ、（２）少なくとも１つのＢ、ならびに（３）少なくとも１つのＡおよび少なくとも１つのＢのいずれかを含む実施態様を指すものである。

【0084】

図１４は、図１２および／または図１３の命令を実行して、図１～図２の例示的な医療機械構成システム１００を実装するように構成されたプロセッサプラットフォーム１４００のブロック図である。プロセッサプラットフォーム１４００は、例えば、サーバ、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、自己学習機械（例えば、ニューラルネットワーク）、インターネットアプライアンス、および／または任意の他のタイプのコンピューティングデバイスであり得る。

【0085】

図示した例のプロセッサプラットフォーム１４００は、プロセッサ１４１２を含む。図示した例のプロセッサ１４１２はハードウェアである。例えば、プロセッサ１４１２は、任意の所望のファミリまたは製造業者からの１つまたは複数の集積回路、論理回路、マイクロプロセッサ、ＧＰＵ、ＤＳＰ、またはコントローラによって実装することができる。ハードウェアプロセッサは、半導体ベースの（例えば、ケイ素ベースの）デバイスであり得る。この例では、プロセッサ１４１２は、図１および／または図２に示す例示的なシステム１００およびその構成要素を実装する。

【0086】

図示した例のプロセッサ１４１２は、ローカルメモリ１４１３（例えば、キャッシュ）を含む。図示した例のプロセッサ１４１２は、バス１４１８を介して揮発性メモリ１４１４および不揮発性メモリ１４１６を含む主メモリと通信する。揮発性メモリ１４１４は、同期式ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、ＲＡＭＢＵＳ（登録商標）ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＲＤＲＡＭ（登録商標））、および／または任意の他のタイプのランダムアクセスメモリデバイスによって実装することができる。不揮発性メモリ１４１６は、フラッシュメモリおよび／または任意の他の所望のタイプのメモリデバイスによって実装することができる。主メモリ１４１４、１４１６へのアクセスは、メモリコントローラによって制御される。メモリ１０２は、メモリ１４１３、１４１４、１４１６のうちの１つまたは複数を使用して実装することができる。

【0087】

図示する例のプロセッサプラットフォーム１４００はまた、インターフェース回路１４２０（例えば、通信インターフェース１０６）を含む。インターフェース回路１４２０は、イーサネットインターフェース、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）インターフェース、近距離通信（ＮＦＣ）インターフェース、および／またはＰＣＩエクスプレスインターフェースなどの、任意のタイプのインターフェース規格によって実装することができる。

【0088】

図示した例では、１つまたは複数の入力デバイス１４２２がインターフェース回路１４２０に接続される。入力デバイス１４２２は、ユーザがデータおよび／またはコマンドをプロセッサ１４１２に入力することを可能にする。入力デバイスは、例えば、オーディオセンサ、マイクロフォン、カメラ（静止画またはビデオ）、キーボード、ボタン、マウス、タッチスクリーン、トラックパッド、トラックボール、アイソポイント、および／または音声認識システムによって実装することができる。

【0089】

１つまたは複数の出力デバイス１４２４も、図示した例のインターフェース回路１４２０に接続される。出力デバイス１４２４は、例えば、ディスプレイ装置（例えば、発光ダイオード（ＬＥＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、陰極線管ディスプレイ（ＣＲＴ）、インプレース切替え（ＩＰＳ）ディスプレイ、タッチスクリーンなど）、触覚出力デバイス、プリンタ、および／またはスピーカによって実装することができる。したがって、図示した例のインターフェース回路１４２０は、通常、グラフィックスドライバカード、グラフィックスドライバチップ、および／またはグラフィックスドライバプロセッサを含む。

【0090】

図示した例のインターフェース回路１４２０は、ネットワーク１４２６を介して外部機械（例えば、任意の種類のコンピューティングデバイス）とのデータの交換を容易にするために、送信器、受信器、トランシーバ、モデム、住居用ゲートウェイ、無線アクセスポイント、および／またはネットワークインターフェースなどの通信デバイスも含む。通信は、例えば、イーサネット接続、技術加入者回線（ＤＳＬ）接続、電話回線接続、同軸ケーブルシステム、衛星システム、現場通信無線システム、携帯電話システムなどを介することができる。

【0091】

図示した例のプロセッサプラットフォーム１４００は、ソフトウェアおよび／またはデータを記憶するための１つまたは複数の大容量記憶装置１４２８も含む。そのような大容量記憶装置１４２８の例には、フロッピーディスクドライブ、ハードドライブディスク、コンパクトディスクドライブ、ブルーレイディスクドライブ、独立ディスクの冗長アレイ（ＲＡＩＤ）システム、およびデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）ドライブが含まれる。

【0092】

図１２および／または図１３の機械実行可能命令１４３２は、大容量記憶装置１４２８、揮発性メモリ１４１４、不揮発性メモリ１４１６、および／またはＣＤもしくはＤＶＤなどの取り外し可能な非一時的コンピュータ可読記憶媒体に記憶することができる。

【0093】

図１５は、図１～図２の例示的なＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２を実装するために、機械１１０～１１２の一部分として図１２および／または図１３の命令を実行するように構成されたプロセッサプラットフォーム１５００のブロック図である。プロセッサプラットフォーム１５００は、例えば、サーバ、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、自己学習機械（例えば、ニューラルネットワーク）、インターネットアプライアンス、および／または任意の他のタイプのコンピューティングデバイスであり得る。

【0094】

図示した例のプロセッサプラットフォーム１５００は、プロセッサ１５１２を含む。図示した例のプロセッサ１５１２はハードウェアである。例えば、プロセッサ１５１２は、任意の所望のファミリまたは製造業者からの１つまたは複数の集積回路、論理回路、マイクロプロセッサ、ＧＰＵ、ＤＳＰ、またはコントローラによって実装することができる。ハードウェアプロセッサは、半導体ベースの（例えば、ケイ素ベースの）デバイスであり得る。この例では、プロセッサ１５１２は、ＭｕＧｅｎｅ１２０～１２２を含む図１および／または図２に示すように、例示的な機械１１０～１１２およびその構成要素の一部分を形成することができる。

【0095】

図示した例のプロセッサ１５１２は、ローカルメモリ１５１３（例えば、キャッシュ）を含む。図示した例のプロセッサ１５１２は、バス１５１８を介して揮発性メモリ１５１４および不揮発性メモリ１５１６を含む主メモリと通信する。揮発性メモリ１５１４は、同期式ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、ＲＡＭＢＵＳ（登録商標）ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＲＤＲＡＭ（登録商標））、および／または任意の他のタイプのランダムアクセスメモリデバイスによって実装することができる。不揮発性メモリ１５１６は、フラッシュメモリおよび／または任意の他の所望のタイプのメモリデバイスによって実装することができる。主メモリ１５１４、１５１６へのアクセスは、メモリコントローラによって制御される。

【0096】

図示した例のプロセッサプラットフォーム１５００は、インターフェース回路１５２０も含む。インターフェース回路１５２０は、イーサネットインターフェース、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）インターフェース、近距離通信（ＮＦＣ）インターフェース、および／またはＰＣＩエクスプレスインターフェースなどの、任意のタイプのインターフェース規格によって実装することができる。

【0097】

図示した例では、１つまたは複数の入力デバイス１５２２がインターフェース回路１５２０に接続される。入力デバイス１５２２は、ユーザがデータおよび／またはコマンドをプロセッサ１５１２に入力することを可能にする。入力デバイスは、例えば、オーディオセンサ、マイクロフォン、カメラ（静止画またはビデオ）、キーボード、ボタン、マウス、タッチスクリーン、トラックパッド、トラックボール、アイソポイント、および／または音声認識システムによって実装することができる。

【0098】

１つまたは複数の出力デバイス１５２４も、図示した例のインターフェース回路１５２０に接続される。出力デバイス１５２４は、例えば、ディスプレイ装置（例えば、発光ダイオード（ＬＥＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、陰極線管ディスプレイ（ＣＲＴ）、インプレース切替え（ＩＰＳ）ディスプレイ、タッチスクリーンなど）、触覚出力デバイス、プリンタ、および／またはスピーカによって実装することができる。したがって、図示した例のインターフェース回路１５２０は、通常、グラフィックスドライバカード、グラフィックスドライバチップ、および／またはグラフィックスドライバプロセッサを含む。

【0099】

図示した例のインターフェース回路１５２０は、ネットワーク１５２６を介して外部機械（例えば、任意の種類のコンピューティングデバイス）とのデータの交換を容易にするために、送信器、受信器、トランシーバ、モデム、住居用ゲートウェイ、無線アクセスポイント、および／またはネットワークインターフェースなどの通信デバイスも含む。通信は、例えば、イーサネット接続、技術加入者回線（ＤＳＬ）接続、電話回線接続、同軸ケーブルシステム、衛星システム、現場通信無線システム、携帯電話システムなどを介することができる。

【0100】

図示した例のプロセッサプラットフォーム１５００は、ソフトウェアおよび／またはデータを記憶するための１つまたは複数の大容量記憶装置１５２８も含む。そのような大容量記憶装置１５２８の例には、フロッピーディスクドライブ、ハードドライブディスク、コンパクトディスクドライブ、ブルーレイディスクドライブ、独立ディスクの冗長アレイ（ＲＡＩＤ）システム、およびデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）ドライブが含まれる。

【0101】

図１２および／または図１３の機械実行可能命令１５３２は、大容量記憶装置１５２８、揮発性メモリ１５１４、不揮発性メモリ１５１６、および／またはＣＤもしくはＤＶＤなどの取り外し可能な非一時的コンピュータ可読記憶媒体に記憶することができる。

【0102】

前述のことから、新しい、技術的に高度な医療機械の構成、保守、監視、および修理を提供する例示的な方法、装置、および製品が開示されていることが理解されよう。開示された方法、装置、および製品は、突然変異、修正、格納、中継などが可能な遺伝子配列として機械構成および制御を表すことによって技術的改善を提供し、また、接続された医療システムの診断、修復、および他の構成のためにコンピューティングデバイスを遺伝子配列に変換することによってコンピューティングデバイスを使用する効率を改善する。したがって、開示された方法、装置、および製品は、コンピュータの機能における１つまたは複数の改善に関する。機械の遺伝子配列または構造は、機械間および／または機械とコーディネータシステムとの間で、手動の人間の介入なしに、予防的および反応的の両方の自動の動的調整／突然変異を駆動することができる。

【0103】

本明細書において、いくつかの例示的な方法、装置、および製品が開示されたが、本特許の対象範囲はそれらに限定されない。むしろ反対に、本特許は、本特許の特許請求の範囲の技術的範囲に正当に含まれるすべての方法、装置および製品を包含する。

【符号の説明】

【0104】

１００ 医療機械構成システム、装置
１０２ メモリ
１０４ 機械構成プロセッサ
１０６ 通信インターフェース
１１０～１１２ 機械
１２０～１２２ 機械遺伝子（ＭｕＧｅｎｅ）、遺伝子配列、機械ゲノム、遺伝子組成、遺伝的特性、機械遺伝構造、遺伝子構成、遺伝構造、遺伝コード
２１０ 解析器
２２０ 修正器
２３０ 通信器
３００ 遺伝子配列
３０２ 組成遺伝子配列
３０４ 性能遺伝子配列
３０６ 健全性遺伝子配列
３０８ 磁石
３１０ 勾配コイル
３１２ ＲＦ送信器／受信器
３１４ コンピュータ
３１６ コントラスト識別
３１８ 信号対雑音比
３２０ 反復時間
３２２ 反転時間
３２４ 超伝導特性
３２６ コイルシェル
３２８ 発振器
３３２ パルス
３３４ 水素密度
３３６ プロトン密度
３３８ コントラストフリップ角
３４０ 造影剤
３４２ パルスレート
４００ 機械ＭｕＧｅｎｅ
４０１～４１１ 遺伝子
４１２～４２０ 第１の突然変異
４２１～４２７ 第２の突然変異
４２８～４３０ 第３の突然変異
４３１、４３２ 第４の突然変異
４３３、４３４ 第５の突然変異
４３５～４３７ 第６の突然変異
５１０ 画像生成機能
５２０ 電力管理機能
５３０ 磁石冷却機能
６１０ 設計条件
６２０ 配列
６３０ 配列
６４０ 配列
７００ 表
７１０ 動作条件
７２０ 機械遺伝構造
７３０ 適応度評価スコア
８００ 表
８１０ 性能スコア、スコアリング
８２０ 機械遺伝構造
８３０ 動作条件
９００ 介入
９１０ 動作条件
９２０ 遺伝構造
９３０ 適応度評価スコア
９４０ 遺伝的介入
９５０ 適応度評価スコア
１０１０ 設計時間
１０１２ 第１の遺伝子配列
１０１４ 第２の遺伝子配列
１０１６ 第３の遺伝子配列
１０２０ 実行時間
１０２２ 第１の遺伝子配列
１０２４ 第２の遺伝子配列
１０３０ 停止時間
１０３２ 遺伝子配列
１１１０ 画質能力
１１２０ 機械遺伝子
１１３０ 適応度スコア
１１４０ 再構成アルゴリズム
１１５０ 適応度スコア
１１６０ 全体的な適応度スコア係数
１２００ 方法
１２１０ ブロック
１２２０ ブロック
１２３０ ブロック
１２４０ ブロック
１２５０ ブロック
１２６０ ブロック
１２７０ ブロック
１３００ 方法
１３１０ ブロック
１３２０ ブロック
１３３０ ブロック
１３４０ ブロック
１３５０ ブロック
１３６０ ブロック
１３７０ ブロック
１３８０ ブロック
１４００ プロセッサプラットフォーム
１４１２ プロセッサ
１４１３ ローカルメモリ
１４１４ 揮発性メモリ
１４１６ 不揮発性メモリ
１４１８ バス
１４２０ インターフェース回路
１４２２ 入力デバイス
１４２４ 出力デバイス
１４２６ ネットワーク
１４２８ 大容量記憶装置
１４３２ 機械実行可能命令
１５００ プロセッサプラットフォーム
１５１２ プロセッサ
１５１３ ローカルメモリ
１５１４ 揮発性メモリ
１５１６ 不揮発性メモリ
１５１８ バス
１５２０ インターフェース回路
１５２２ 入力デバイス
１５２４ 出力デバイス
１５２６ ネットワーク
１５２８ 大容量記憶装置
１５３２ 機械実行可能命令

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】