一种经鼻高流量湿化氧疗治疗参数提取系统

1.本发明涉及医疗设备技术领域，更具体的说是涉及一种经鼻高流量湿化氧疗治疗参数提取系统。


背景技术：

2.经鼻高流量湿化氧疗(high-flow nasal cannula oxygen therapy，hfnc)是通过无需密封的鼻塞导管直接将一定氧浓度的空氧混合高流量气体输送给患者的一种氧疗方式。经鼻高流量湿化氧疗(hfnc)最初是作为替代经鼻持续正压通气(ncpap)的呼吸支持手段而广泛应用于新生儿呼吸窘迫综合征(nrds)，并且取得了肯定的疗效。随着hfnc在成人的应用越来越多，医务人员在使用过程中也认识到它不同于普通氧疗及无创机械通气的独特优势。该技术可同时满足使用者气道湿化、温度和吸入氧气流速的要求，具有氧浓度恒定、良好的温湿化效果、能冲刷鼻咽部死腔、能产生一定气道正压、舒适性耐受性好等优点。因而受到临床医生和护理人员的普遍欢迎。但目前国内外hfnc呼吸机还不具备智能化，人机协调性不够，无法根据病情的变化和身体感受的差异，实现患者的个体化精准氧疗。
3.为解决目前国内外装备智能化缺失和人机协调性不够的问题，需要建立一个动态自适应控制系统，这关键需要建立一个治疗参数提取系统，因此，如何提供一种基于肺部电阻抗重构成像技术的经鼻高流量湿化氧疗治疗参数提取系统是本领域技术人员亟需解决的技术问题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明提供了一种经鼻高流量湿化氧疗治疗参数提取系统，通过对肺部治疗参数的实时提取和电阻抗重构成像，解决了现有装备智能化缺失，人机协调性不够的问题。
5.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
6.一种经鼻高流量湿化氧疗治疗参数提取系统，包括：微处理器模块、激励电流产生模块、激励和检测模块、放大滤波模块和模数转换模块；
7.所述激励电流产生模块用于在所述微处理器模块的控制下产生相应大小的电流激励信号；
8.所述激励和检测模块由多个多路模拟开关和电极组成；所述微处理器模块用于按照预设逻辑控制相应的所述多路模拟开关引脚的循环选通，将所述电流激励信号施加至任一相邻的两个所述电极，并测量其他任意相邻两个所述电极间的电压信号；
9.所述放大滤波模块用于对所述电压信号进行滤波放大处理；
10.所述模数转换模块用于将滤波放大处理后的电压信号转换为数值信号；所述微处理器模块用于对所述数值信号进行正交序列解调，得到解调结果信息。
11.优选的，在上述一种经鼻高流量湿化氧疗治疗参数提取系统中，所述激励电流产生模块包括按键、dds模块、dac模块和电压控制电流源；所述微处理器模块包括频率控制计
算模块；所述按键、所述频率控制计算模块、所述dds模块、所述dac模块和所述电压控制电流源依次连接；
12.所述按键用于输入特定频率；所述频率控制计算模块用于对输入的特定频率进行计算，得到频率控制字；所述dds模块用于根据所述频率控制字，产生给定频率的正弦恒流波；所述dac模块用于将所述正弦恒流波的数字正弦波幅度信息转化为模拟信号；所述电压控制电流源用于根据所述模拟信号输出相应的所述电流激励信号。
13.优选的，在上述一种经鼻高流量湿化氧疗治疗参数提取系统中，所述微处理器模块还包括逻辑控制模块；所述电极设置有16个，且均匀分布在待测阈；所述多路模拟开关为16路选1的开关，且设置有4个；所述逻辑控制模块分别与所有所述多路模拟开关连接；每个所述多路模拟开关分别与所有所述电极连接；
14.同一时刻，其中两个所述多路模拟开关的输入端分别对应与用于施加所述电流激励信号的两个电极相连，另外两个所述多路模拟开关的输入端分别对应与用于测量的两个电极相连。
15.优选的，在上述一种经鼻高流量湿化氧疗治疗参数提取系统中，所述放大滤波模块包括依次连接的差分采样电路、采样滤波电路、双t陷波电路和二级放大电路；
16.所述差分采样电路包括第一运算放大器和第二运算放大器；所述第一运算放大器和所述第二运算放大器之间连接有若干电阻电容；所述第一运算放大器的输入引脚-in端和 in端分别与所述激励和检测模块中的两个电极连接，输出引脚与采样滤波电路的输入端连接；所述第二运算放大器的输出端连接被测区域外的参考电极；
17.所述采样滤波电路包括第三运算放大器、电阻r6、电阻r7、电阻r8、电容c2和电容c3；所述第三运算放大器的正极输入端通过电阻r7和电阻r6连接所述第一运算放大器的输出引脚；所述第三运算放大器的负极输入端与输出端连接，并通过电容c2与电阻r6和电阻r7的中间节点连接；所述第三运算放大器的输出端与电阻r8的一端连接；
18.所述双t陷波电路包括第四运算放大器、电阻r9、电阻r10、电阻r11、电容c4、电容c5和电容c6；所述第四运算放大器的正向输入端通过电阻r10和电阻r9连接电阻r8的另一端；电阻r9和电阻r10的中间节点通过电容c4接地；所述第四运算放大器的正向输入端还通过电容c6和电容c5接入所述第三运算放大器的输出端；电容c5和电容c6之间通过电阻r11分别接入所述第四运算放大器的负向输入端和输出端；
19.所述二级放大电路包括第五运算放大器、电阻r12和电阻r13；所述第五运算放大器的正向输入端与所述第四运算放大器的输出端连接；所述第五运算放大器的负向输入端分别与电阻r12的一端和电阻r13的一端连接；电阻r12的另一端接地；电阻r13的另一端与所述第五运算放大器的输出端连接。
20.优选的，在上述一种经鼻高流量湿化氧疗治疗参数提取系统中，所述微处理器模块还包括解调模块；所述解调模块与所述模数转换模块连接；所述解调模块用于将所述数值信号与外部输入的两个参考信号进行相乘，并将每一次相乘的结果进行加法运算，再将各个求和结果进行累加，累加至一定次数后，输出所述解调结果信息；所述解调结果信息为被测信号相对于两个参考信号的实部信息和虚部信息。
21.优选的，在上述一种经鼻高流量湿化氧疗治疗参数提取系统中，两个参考信号分别为与被测信号有着相同频率的正弦信号和与被测信号相位相差90
°
的信号。
22.优选的，在上述一种经鼻高流量湿化氧疗治疗参数提取系统中，还包括上位机和显示器；所述微处理器模块还包括：存储器和无线传输模块；所述存储器用于对所述解调结果信息进行实时存储；所述无线传输模块用于将所述解调结果信息实时传输至上位机；所述上位机用于将所述解调结果信息输入预先迭代优化好的有限元仿真模型，利用所述有限元仿真模型求解重构待测阈的电导率分布，得到电阻抗重构图像；所述显示器用于对所述电阻抗重构图像进行实时显示。
23.经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种经鼻高流量湿化氧疗治疗参数提取系统，本发明利用呼吸过程中的空气含量变化以及血流灌注变化导致的肺部组织电导率的明显变化，对肺部进行电阻抗重构成像，得到实时的肺部电阻抗分布，通过分析电阻抗周期变化的规律即能得到实时的呼吸频率，通过分析电阻抗的阻值与分布即能得到当前的血氧饱和度。从而实现了对治疗参数的实时提取，为后续搭建自适应控制系统提供了基础，解决了现有装备智能化缺失，人机协调性不够的问题。
附图说明
24.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
25.图1为本发明提供的经鼻高流量湿化氧疗治疗参数提取系统的结构示意图；
26.图2为本发明提供的电极分布示意图；
27.图3为本发明提供的放大滤波模块的结构示意图；
28.图4为本发明提供的差分采样电路的结构示意图；
29.图5为本发明提供的采样滤波电路的结构示意图；
30.图6为本发明提供的双t陷波电路的结构示意图；
31.图7为本发明提供的二级放大电路的结构示意图；
32.图8为本发明提供的电阻抗成像算法原理框图；
33.图9为本发明提供的有限元仿真模型的结构示意图。
具体实施方式
34.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
35.如图1所示，本发明实施例公开了一种经鼻高流量湿化氧疗治疗参数提取系统，包括：微处理器模块1、激励电流产生模块2、激励和检测模块3、放大滤波模块4和模数转换模块5；
36.激励电流产生模块2用于在微处理器模块1的控制下产生相应大小的电流激励信号；
37.激励和检测模块3由多个多路模拟开关31和电极32组成；微处理器模块1用于按照
预设逻辑控制相应的多路模拟开关31引脚的循环选通，将电流激励信号施加至任一相邻的两个电极32，并测量其他任意相邻两个电极32间的电压信号；
38.放大滤波模块4用于对电压信号进行滤波放大处理；
39.模数转换模块5用于将滤波放大处理后的电压信号转换为数值信号；微处理器模块1用于对数值信号进行正交序列解调，得到解调结果信息。
40.在其他实施例中，还包括上位机6和显示器7；微处理器模块1还包括：存储器14和无线传输模块15；存储器14用于对解调结果信息进行实时存储；无线传输模块15用于将解调结果信息实时传输至上位机6；上位机6用于将解调结果信息输入预先迭代优化好的有限元仿真模型，利用有限元仿真模型求解重构待测阈的电导率分布，得到电阻抗重构图像；显示器7用于对电阻抗重构图像进行实时显示。
41.本发明实施例采用恒流源作为激励源，采用的是相邻激励-相邻测量、循环激励的驱动模式。通过激励电流产生模块输出稳定的激励电流，并由微处理器(mcu)模块控制多路模拟开关的选通，实现相邻激励-相邻测量，进而对患者肺部进行循环激励和电压测量。对测得的电压信号进行滤波放大处理后输出给模数转换模块，转化为数值信号，并进行正交序列解调，将解调后的数据进行存储，接着通过无线传输模块将数据传输给上位机6pc端，在pc端进行电阻抗图像重构，并通过显示器7实时显示。
42.其中，微处理器模块的核心板采用stm32f051k6u6，模数转换模块采用adc芯片，多路模拟开关为芯片max306。
43.在一个实施例中，激励电流产生模块2包括按键21、dds模块22、dac模块23和电压控制电流源24；微处理器模块1包括频率控制计算模块11；按键21、频率控制计算模块11、dds模块22、dac模块23和电压控制电流源24依次连接；
44.按键21用于输入特定频率；频率控制计算模块11用于对输入的特定频率进行计算，得到频率控制字；dds模块22用于根据频率控制字，产生给定频率的正弦恒流波；dac模块23用于将正弦恒流波的数字正弦波幅度信息转化为模拟信号；电压控制电流源24用于根据模拟信号输出相应的电流激励信号。
45.频率控制字由微处理器模块中的频率计算模块11扫描键盘的输入并通过计算得出。使用者可以通过按键21输入特定频率，输入频率范围为1k-900k。在使用时，仅通过3个按键即可实现输入频率值。3个独立按键分别为sw1、sw2、sw3。sw1可实现10倍频率段的循环切换，sw2、sw3可实现1倍频率段的加、减切换。无输入时，频率值默认为0hz，其能输入的最小频率为1khz。例如需要输入10khz信号时，那么需连续按两下sw1确定当前频率段“10k”，此时正弦信号发生器仍无输出信号，再按下sw2则可输出10khz的正弦信号。按键功能如表。
46.表1独立按键功能
47.48.dds(direct digital frequency synthesizer，直接数字频率合成技术)模块用fpga来搭建，实现dds模块中的加法器、累加器和rom，用来产生正弦恒流波。本发明选用集成的专用dds模块，型号为ad9850。采用spi总线实现频率计算模块和fpga之间的数据传输，将频率控制字传输给fpga，为dds模块提供频率控制字，进而产生给定频率的正弦恒流波。
49.将dds产生的一定频率的正弦恒流波输出给dac模块，将dds模块输出的数字正弦波幅度信息，转化为模拟信号。本实施例dac模块采用ad9764芯片。将得到的正弦电压信号输出给电压控制电流源，进而得到相应的电流激励信号。
50.在一个具体实施例中，微处理器模块1还包括逻辑控制模块12；电极32设置有16个，且均匀分布在待测阈；多路模拟开关31为16路选1的开关，且设置有4个；逻辑控制模块12分别与所有多路模拟开关31连接；每个多路模拟开关31分别与所有电极32连接；
51.同一时刻，其中两个多路模拟开关31的输入端分别对应与用于施加电流激励信号的两个电极32相连，另外两个多路模拟开关31的输入端分别对应与用于测量的两个电极32相连。
52.本发明通过微处理器控制多路模拟开关芯片，实现相邻激励-相邻测量模式。
53.①
选用16数目的铜制圆形电极，用于激励和测量，其具体分布如图2所示。
54.②
多路模拟开关选择max306。
55.③
电极按照不同时刻的作用分为激励电极和测量电极，在同一时刻需要有2个激励电极和2个测量电极同时接入激励与检测模块中，由于max306为16路选1的模拟开关，因此实现相邻激励模式需要4片max306。激励电流分别与和激励电极相连的两个多路模拟开关的两个com端相连(即输入)，而和测量电极相连的两个多路模拟开关相应的两个com端与信号解调部分的输入端相连，测量边界电位(即输出，下一个环节即信号处理，即信号处理的输入)。
56.具体的，如图3所示，放大滤波模块4包括依次连接的差分采样电路41、采样滤波电路42、双t陷波电路43和二级放大电路44；
57.如图4所示，差分采样电路41包括第一运算放大器和第二运算放大器；第一运算放大器和第二运算放大器之间连接有若干电阻电容；第一运算放大器的输入引脚-in端和 in端分别与激励和检测模块中的两个电极连接，输出引脚与采样滤波电路的输入端连接；第二运算放大器的输出端连接被测区域外的参考电极；具体的，从两个输出电极采集来的微弱电压信号连接在第一运算放大器(例如ad620)器件的输入引脚-in端和 in端，对应图4中输入1-1和输入1-2，放大后输出引脚为图4中输出1-1，即第一运算放大器的output端连接采样滤波电路。为了保持被测基准电位与采集板的电位平衡，节点1-1通过一组电阻电路连接节点1-5和节点1-6，输出1-2连接到离被测区域相对较远的参考电极，全部电路使用
±
5v供电。其中，第二运算放大器采用op1177运算放大器，其v 端作为节点1-7接入 5v，其v-端作为节点1-8接入-5v电压。其中电阻电容包括：电阻r1、电阻r2、电阻r3、电阻r4、电阻r5和电容c1；电阻r1连接与节点1-5和节点1-6之间，电阻r2和电阻r3串联后连接与节点1-5和节点1-6之间，电阻r2和电阻r3之间为节点1-1，节点1-1与第二运算放大器的-in端连接，并分别与电阻r4的一端和电阻r5的一端连接，电阻r4的另一端与电容c1的一端连接，电容c1的另一端和电阻r5的另一端连接作为节点1-2，节点1-2与第二运算放大器的out引脚连接。
58.如图5所示，采样滤波电路42包括第三运算放大器、电阻r6、电阻r7、电阻r8、电容
c2和电容c3；第三运算放大器的正极输入端通过电阻r7和电阻r6连接第一运算放大器的输出引脚；第三运算放大器的负极输入端与输出端连接，并通过电容c2与电阻r6和电阻r7的中间节点连接；第三运算放大器的输出端与电阻r8的一端连接。差分采样电路的输出1-1连接到采样滤波电路的输入2，输入2连接到一个10千欧姆的电阻后到节点2-1，再通过一个rc电路到节点2-2，同时通过一个100pf的电路到节点2-3，节点2-2连接第三运算放大器的正极输入，节点2-3连接第三运算放大器的负极输入，节点2-4为第三运算放大器输出端，连接节点2-3，同时通过一个0欧姆的电阻后作为输出2，本滤波部分带宽5khz，用于过滤高频干扰信号。
59.如图6所示，双t陷波电路43包括第四运算放大器、电阻r9、电阻r10、电阻r11、电容c4、电容c5和电容c6；第四运算放大器的正向输入端通过电阻r10和电阻r9连接电阻r8的另一端；电阻r9和电阻r10的中间节点通过电容c4接地；第四运算放大器的正向输入端还通过电容c6和电容c5接入第三运算放大器的输出端；电容c5和电容c6之间通过电阻r11分别接入第四运算放大器的负向输入端和输出端。
60.采样滤波电路的输出2连接到双t陷波电路的输入3，输入3通过两个47千欧姆的电阻连接到节点3-3，同时通过两个68nf的电容连接到节点3-3，两个电阻和两个电容为并联关系，在两个电阻中间为节点3-1，通过一个100nf的电容接地，在两个电容中间为节点3-2，通过一个24千欧姆的电阻接到节点3-4，节点3-4一端接在第四运算放大器负极输入端，另一端接在输出3，节点3-3接在第四运算放大器正极输入端。本陷波部分带宽50hz，用于过滤市电干扰。
61.如图7所示，二级放大电路44包括第五运算放大器、电阻r12和电阻r13；第五运算放大器的正向输入端与第四运算放大器的输出端连接；第五运算放大器的负向输入端分别与电阻r12的一端和电阻r13的一端连接；电阻r12的另一端接地；电阻r13的另一端与第五运算放大器的输出端连接。
62.双t陷波电路输出3连接到二级放大电路的输入4，输入4接在第五运算放大器正极输入上，第五运算放大器负极作为节点4，通过一个10千欧姆的电阻接地，并通过一个30千欧姆的电阻接在输出4，输出4接在第五运算放大器的输出端。二级放大电路的作用是3倍放大。最终由输出4输出滤波放大处理后的电压测量信号。
63.微处理器模块1还包括解调模块13；解调模块13与模数转换模块5连接；解调模块13用于将数值信号与外部输入的两个参考信号进行相乘，并将每一次相乘的结果进行加法运算，再将各个求和结果进行累加，累加至一定次数后，输出解调结果信息；解调结果信息为被测信号相对于两个参考信号的实部信息和虚部信息。
64.两个参考信号分别为与被测信号有着相同频率的正弦信号和与被测信号相位相差90
°
的信号。两个参考信号由外部输入提供给解调模块中的模拟乘法器。模拟乘法器解调通常使用四象限乘法器实现乘法的运算，将被测信号与参考信号在四象限乘法器中相乘，并将相乘后的结果经过低通滤波器进行滤波，可得出被测信号相对于两个参考信号的实部和虚部信息，再通过计算即可得到解调后的信号。
65.在其他实施例中，本发明进行电阻抗成像的具体过程为：
66.电阻抗成像技术是根据人体内不同组织具有不同电导率这一物理原理，通过给人体注人安全电流，测量相应体表的电位信息来重建人体内部的电阻率分布或其变化的图
像，它是一种能够反映生物体内部结构及组织器官功能的新颖医学影像技术。该技术具有非侵入性、无放射无创伤、功能成像、医学图像实时监护、设备简单易于操作、成本低廉等优势。由于呼吸过程中的空气含量变化以及血流灌注变化导致的肺部组织电导率变化明显，所以用电阻抗成像技术来进行肺部组织成像是非常合适的，通过分析电阻抗周期变化的规律即能得到实时的呼吸频率，通过分析电阻抗的阻值与分布即能得到当前的血氧饱和度。
67.电阻抗和电导率是倒数的关系，在重构算法中采用电导率来进行计算，其算法原理框图如图8所示。
68.电阻抗成像算法其实是正问题和逆问题两者的结合，正问题要解决的是在已知内部电导率(σ)分布和激励的情况下，求得边界输出电压的问题。而逆问题则要解决的是在已知激励和边界输出电压的情况下，求得内部电导率分布的问题。通过正问题获得边界电位信息，即正问题的输出，然后将正问题获得的边界电位作为输入(即对应最后获得的边界电位解调后的实部和虚部信息，而本算法中只需用到实部信息)，用于逆问题的求解，得到电导率的分布，并进行电导率的图像重建，该重建结果即对应了正问题中的待求解目标的电导率分布，这样也就实现了目标求解域电导率分布的图像重建，对应的也就得到了电阻抗的分布图。
69.电阻抗成像算法其实是正问题和逆问题两者的结合。逆问题流程即图9虚线框内的内容，正问题即虚线框外的部分。
70.正问题即通过硬件测量系统对实际的待测目标进行激励测量，比如说人体的肺部等施加电流激励，然后测得其边界电位信号的过程，即待测目标的电导率分布是未知的，这也正是所要求解或者说重建的对象。然后再将测得的边界电压信号用于逆问题中，最终求得目标域的电导率分布情况。
71.逆问题即对待求解域进行有限元仿真建模，在给定初始值的情况下，仿真计算出相应的边界电压，再将仿真结果与实际测得的结果做比较也就是图中的“相减”过程，得到偏差信号。对偏差信号进行优化迭代，从而不断优化模型，从而在一定误差范围内，实现对待求解域电导率分布的求解重构。
72.其中灵敏度是有限元逆问题的求解模型中对应的灵敏度矩阵，用于逆问题的求解。
73.逆问题其实是一个最优解搜索的问题，采用最小二乘解(ls)来对逆问题的真解进行近似，即：
74.σ
ls
＝argmins＝argmin||||2＝argmin||f(σ)-v
means
||2；
75.式中，σ
ls
即为逆问题的最小二乘解，也就是电导率分布的近似解；s为待优化的目标函数；ε为残差；v
means
为边界电压测量值，即正问题的解；f(σ)为仿真模型输出的边界电压测量值，即仿真模型的正问题的解。容易看出目标函数s的表达式为：
[0076][0077]
其中，m为电压测量值的总个数，在16电极系统中即为208。
[0078]
其中，仿真模型采用的是有限元仿真模型，根据有限元法采用三角形剖分，将连续的场域剖分成有限个三角形单元，如图9所示，设每个三角形单元的电导率是个常数，该模型的参数即为有限元模型中每个小三角单元的电导率，也就是待求解的肺部电导率。将模型简化为二维准静态电流场，利用有限元分析方法即可建立起边界电位和各个小三角单元
电导率的关系方程，因此可计算出在不同模型参数(即各个三角单元的电导率大小)下的边界电压值。
[0079]
本发明采用共轭梯度法来求解最小二乘解，得到肺部电导率分布，其迭代过程如下：
[0080]
目标函数：
[0081][0082]
初始条件(即第一步搜索)：
[0083][0084]
迭代关系：
[0085][0086]
即将αk的计算转化为了一个一维搜索问题，对于一维搜索问题，可以采用二分法、割线法、牛顿法等优化算法对其进行求解，较为容易。电导率σ的迭代公式为：
[0087]
σ
k 1
＝σk α
kdk
；
[0088]
而对于β
i 1
的计算，则有多种近似求解的公式，下面采用的是其中一种名为hestenes-stiefel的近似公式，其令
[0089][0090]
其中涉及的迭代方向dk的迭代公式的构造过程如下：
[0091]
残差向量rk的迭代公式为：
[0092][0093]
参数β
k 1
的迭代公式为：
[0094][0095]
迭代方向dk的迭代公式为：
[0096]dk 1
＝r
k 1
β
k 1dk
；
[0097]
其中，g表示梯度，即s(σk)为目标函数，σ为电导率值，rk为第k步的残差向量，dk为构造的第k个共轭向量，也是第k步迭代的方向，是哈密尔顿算子，表示目标函数s(σ)在σk处的梯度，αk为第k步相应方向的迭代步长，h为黑塞矩阵，β
k 1
为构造第k 1个共轭向量d
k 1
时，第k个向量dk前所对应的参数。
[0098]
本发明实施例采用共轭梯度法来求解最小二乘问题，即用共轭梯度法来迭代使目标函数s(σ)达到最小的参数优化过程。待优化参数即电导率σ。共轭梯度法每步迭代的方向要求是相互共轭的，即每步迭代的方向为dk。同时要求每步迭代清除该方向的所有误差，即对应迭代步长αk的设计。为了构造共轭向量dk，和满足上述要求的迭代步长αk，引入了残差向量rk和参数β
k 1
。
[0099]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置
而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0100]
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。