选择的测量序列内部地、即没有所属的能通过使用者手动操纵的参数的情况下，需要用于对自转系统的专门操纵的另外体积，并且这因此作为作用体积WV来检测。
[0052]此外，能够通过使用者设置在优化体积处的直接的又或仅间接的手动操纵。例如，使用者能够将体积预设为优化体积(例如“Volume of Interest”，感兴趣体积)，其例如包括感兴趣的解剖学区域。相应的作用体积WV此时能够分别限制到其自身与适用的优化体积的交集的子区域上。因此，根据本发明的方法允许对作用体积的任意子区域进行优化，并且不会对例如通过测量预设的体积、如像在多层测量时的层产生限制。
[0053]在步骤107中确定了医学成像检查设备1的、对于确定的关联的序列控制数据SD和所分配的作用体积WV来说决定性的、当前的环境条件U。在此能够参考所分配的作用体积WV和确定的，必要的序列控制数据SD和特别地将其分为要静态记录的序列控制数据103.1和要动态匹配的序列控制数据103.2的划分。确定的序列控制数据SD的划分确定了，对于哪些物理的环境条件U来说全局值是足够的(在要静态应用的序列控制数据中)，并且何时对于环境条件U来说需要局部值(在要动态匹配的序列控制数据中)。对于全局值来说，通常利用医学成像检查设备1的能快速执行的校准测量是足够的。对于局部值来说可能需要更多样的校准测量。例如，能够通过连续的校准测量为每个关联的作用体积WV或者作用体积的关联的子区域确定环境条件U的局部值。该做法代表了简单和建设性的方法，然而是时间耗费的并且必须在改变序列控制数据时进行重复。然而通过限制到仅用于相应的控制协议中关联的序列控制数据的校准测量上，再次限制了要执行的校准测量的数量并因而限制了耗费。可替换地，能够以一定的、例如以一次耗费记录物理环境条件U的图，其随后能够作为用于任意的序列控制数据SD的数据库来适用。例如，对此能够记录B。场分布的图和/或B i场分布的图，后者可能用于包括了多个发射元件的发射系统的多个或者甚至全部的元件。在此，在这两种情况下能够应用所设立的校准测量。如果从之前的校准测量中已经存在有用于关联的作用体积WV或者作用体积的关联子区域的环境条件数据，那么该环境条件数据就能够在不重新进行校准测量的情况下被再次应用。因此，对于多次测量能够应用一次记录的校准数据、如已经为确定的关联的作用体积WV或者作用体积的关联的子区域测定的环境条件。
[0054]在步骤109中，在控制单元10中，基于确定的序列控制数据SD、所分配的作用体积WV和决定性的确定的当前环境条件U计算用于测量序列的控制信号ST，并且将其存储在存储器11中。计算在此如下地进行，以使得测量序列的功能性子序列至少在分配给其的作用体积WV的子区域、例如相应的作用体积与优化体积的交集的子区域方面被局部优化。
[0055]在计算时，控制信号ST在此能够被如下地计算，即为作用体积的每个待优化的子区域分别考虑预设的公差区域，以便允许子区域以该公差区域移动。这示意性地在图6中示出，在该图中，优化体积0V处于作用体积WV中。优化体积0V在示出的情况中因此形成作用体积WV的待优化的子区域。围绕该待优化的子区域0V来定义公差区域TB，对于该公差区域，在计算控制信号时同样应该局部优化测量序列的功能性子序列。在一个简单的实施例中，公差区域分别直接地围绕作用体积WV定义。公差区域在此能够自动地，例如基于使用的测量序列或者也可以手动地通过使用者选择。例如，公差区域被确定作为指向改变或者与层法线相关的以预设的最大值的旋转，例如直至20°，并且作为从层中点出发的以另外的最大值，例如直至20mm的位置改变。因为优化的体积OV处于作用体积WV的内部，因此公差区域TB也可以总是被选择为这样的公差区域TB，其包括全部的作用体积WV并且也许超过该作用体积，从而围绕相应的作用体积WV的公差区域也能够作为公差区域TB确定(未精确地示出)。
[0056]例如在交互的成像时，其中由使用者在测量运行期间改变层位置或者指向，作用体积(连接至层)发生改变。可比较的是，在可预料的运动校正中适用:在此也对患者移动的层位置或者指向进行“跟踪”，也就是说，再次有连接到其上的作用体积发生改变。在这些情况中为整个作用体积确定公差区域。
[0057]可替换或者附加的是，在计算控制信号ST时，分配给每个功能性子序列的不同的作用体积WV至少在相应的待优化的子区域中以预设的方式改变，从而对于作用体积的待优化的子区域的不同的改变已经存在存储的控制信号ST。这在图7中示意性地示出。图7再次示出了具有以实线绘出的待优化的子区域0V的作用体积WV。待优化的子区域0V在示出的实例中通过水平移动以预设的步长L，以相应的三步向左0V-3L，0V-2L，0V-L和三步向右0V+L，0V+2L，0V+3L改变(虚线示出)。该改变在此可以以任意的空间方向实现，尤其是在医疗检查设备1的三个坐标轴上。在此可以设置例如量级10mm的步长。此外，也可以进行指向的改变(未示出)。为此，还可以考虑以预设的角度围绕至少一个轴线的步进方式的旋转。例如，该改变因此可以包括围绕三个旋转轴线例如以10°的步进进行的旋转。选择哪些改变、尤其是用于移动和旋转的步长L，能取决于待执行的测量以及所期待的规模关于位置和指向的改变而决定。在此，尤其是可以执行“最差情况猜测”(英语“worst case”)并且以此为基础。在该种情况中，例如可以考虑用于不同预期的运动的优化参数并且在可信度检测的框架中考虑那些推测导致了最大负载的运动。因此，在测量开始的时候就已经能确保，即使在作用体积或者优化体积在测量期间发生改变时也很少超过极限值(并因此也许中断测量)。对于每个改变，现在可以计算和存储优化的控制信号ST。在此且普遍性的是，控制信号尤其与所属的改变，也就是说与关于作用体积的所基于的待优化子区域的相应的状态和位置的相应几何信息一同存储。
[0058]此外，在计算控制信号ST时能够包括可信度检查PP，以便能够在此确定以及捕捉在中央位置处可能的缺点。例如，可信度检查PP能够为不同的作用体积WV彼此相关地设置计算的控制信号ST。在此能够特别地考虑在不同序列控制数据之间、例如在梯度非线性、HF中间频率和匀场电流之间的相互作用。特别地，因为通过对测量协议的认知在开始测量之前为整体的测量执行控制信号ST的计算，所以在此能够观察平均值、总共的SAR值和激励势能。
[0059]然而附加地或可替换地，也能够为不同的作用体积WV或者其所期望的子区域彼此相关地设置计算的控制信号ST，以便能够修正可能可能含有误差地计算出的控制信号。对此例如能够考虑，真实的物理的环境条件通常仅具有温和的空间改变，并且其因此也应当适用于优化的计算出的控制信号。如果不是种情况，那么这能够由于所测量的环境条件数据的质量基于所从属的计算而有缺陷。这样的在有缺陷的基础上计算的控制信号ST能够在可信度检查PP中被发现并且例如通过由相邻的作用体积WV的相对应的控制信号ST内插的、修正了的控制信号来代替。
[0060]此外或者可替换地，可信度检查PP能够包括序列控制数据SD的要维持的阙值，其例如确保了，由医学成像检查设备1不超过例如出于技术原因预设的用于相应的序列控制数据SD的界限、例如梯度电流(梯度线圈上的最大或者平均允许的电流)以及因此的转换速率或者第一量级的匀场电流(梯度线圈上的平均允许的偏移电流)和更高量级的匀场电流(匀场线圈上的平均允许的电流)、HF发射和接收系统的例如用于HF中间频率等的最大偏移频率。
[0061]除了这种取决于系统的阙值之外，也能够设置取决于安全的阙值，其例如限制了通过测量施加的SAR负荷，例如特别是在多信道发射系统中的最大或平均允许的HF发射功率。
[0062]此外或者可替换地，能够设置质量相关的阙值，其例如确保了，控制信号通过优化不以损害质量的方式与原始在控制协议中预设的值偏离。例如，通过优化有误差地强烈偏离原始设置的HF中间频率的HF中间频率导致了，测量的层或者测量的区段在检查对象中移动，并且因此没有测量检查对象中的所期望的区域(例如病人P的其它的或者移动的人体结构)。
[0063]在利用对所应用的序列的唯一静态匹配进行测量时，其中因此仅存在一个在作用体积中优化了子序列的作用体积，通常为结果的密集检查保留了充足的时间，从而能够在移动地测量中可能重新用修正的值进行测量。
[0064]在利用对其具有多个作用体积的序列控制数据的动态匹配进行测量时，这样的重新测量对于所有的作用体积在时间上开销大多过高。因此为了避免这种情况，例如所涉及的序列控制数据的通过优化改变的、包括在控制信号中的值与原始的在控制协议中设置的值的最大偏差能够作为质量相关的阙值给出。
[0065]或者作为质量相关的阙值能够定义根据本发明的动态计算的参数与相对应的静态的参数的最大允许的偏差。在此能够例如将HF中间频率的动态改变限制在测量体积相对于检查对象的要测量的区域的大小来说的很小移动，例如低于检查对象的要测量的区域的百分之十、特别是低于百分之五。在此，对由于HF中间频率的改变的移动而言，阙值也能够以像素、例如“最多十像素”或者以长度单位、例如“最大五毫米”来给出。
[0066]因此能考虑的例如是，将步骤103中所有要动态调整的序列控制数据、步骤105中所分配的作用体积和步骤107中确定的环境条件传输到控制单元10，其在认识到步骤109中属于所选的测量的测量序列的情况下确定系统控制数据。在此能够例如在考虑可信度检查PP中的体积特定的勾场偏移电流的情况下，计算要接入的梯度脉冲的时间上的次序，和/或在考虑可信度检查PP中的体积特定的发射器缩放倍数和/或HF发射系统的HF功率分布的情况下，计算HF脉冲的时间上的次序。在此，计算有代表性的部段、例如测量序列的重复就已经能够是足够的了。随后，能够从如此计算的硬件驱控序列控制数据的时间上的次序中测定关联参量的平均值，例如由于梯度电流引起的平均热负载或者平均HF功率。从HF特定的序列控制数据的时间上的次序中能够可能在应用已知模型的情况下测定预测的到检查对象中的能量输入。从梯度特定的序列控制数据的时间上的次序中能够在应用已知模型的情况下计算预测的激励势能。在利用生理学的触发进行测量时