用于基于对象的疾病严重性或情感状态触发动作的系统和方法与流程

1.本发明涉及一种用于基于对象的疾病严重性或对象的情感状态触发动作的系统和方法。具体地，它涉及一种家庭监测系统和方法，其中触发的动作可以涉及针对医疗干预的需要。


背景技术：

2.成千上万的慢性肺病患者现在住在家里，这意味着他们很少受到监测，并且必要的干预往往被显著延迟。由于患者状况恶化，这导致昂贵的急诊就诊急剧增加，通常会导致再次入院。
3.使用不显眼的传感器对患者进行家庭监测在技术上是可行的，但是，在有效数据管理和正确解释被测量的大量参数所携带的信息方面，生成的大量数据给医疗保健提供者创建了新的负担。远程患者监测依赖于客观和主观的大量和多样化的度量。
4.客观度量通常由具体传感器收集，可以单独收集，或者允许多个数据点由同一传感器或设备收集。
5.主观度量通常基于从个人收集自我报告的信息，并且这些信息与他们自己对与正在调查的特定主题相关的任何方面的感知和经验相关。
6.已经认识到客观信息和主观信息对于评估患者状况都是有意义的。例如，ep 1 911 396公开了一种用于慢性病的家庭远程监测系统，其中主观数据和客观数据被处理。然而，信息的解释仍然是专业护理提供者的任务。
7.us 2018/247713公开了一种可穿戴传感器设备，该传感器设备收集患者传感器数据，该传感器数据被分析以生成和追踪与患者相关联的健康评分。该系统使用客观传感器数据以及来自患者查询的主观传感器数据。主观数据包括心理状态、精神敏锐度、注意力、警觉性或情绪品质。如果组合的健康评分低于阈值，则警报可能会被触发。
8.ep 1 911 396公开了一种家庭远程监测系统，该系统监测临床参数并且还能够输入指示患者症状的主观数据。它允许患者更好地监测他们的疾病。
9.us 2016/1251610公开了一种用于患者监测的系统，包括测量诸如睡眠、压力、放松、睡意和情绪状态等参数。
10.us 2008/208015公开了一种用于实时健康反馈的系统，通过来自患者的输入以及被动感测接收与用户的身体和心理健康状态相关的数据。
11.仍然需要能够解释该数据，以便以自动化(计算机实施)的方式可靠地得出合适的结论。


技术实现要素：

12.本发明由权利要求限定。
13.根据本发明的一个方面的示例，提供了一种用于基于对象的疾病严重性或情感状
态触发动作的系统，包括：
14.传感器组，提供用于监测对象的生理状况的传感器数据；
15.输入，用于从对象接收传达其情感状态的主观评估的用户数据；
16.处理器，适于：
17.从传感器数据导出客观健康指示；
18.从用户数据导出主观健康指示；
19.比较客观健康信息和主观健康信息进行；
20.基于传感器数据、用户数据以及客观健康信息和主观健康信息的比较，估计对象的疾病严重性和/或情感状态；以及
21.基于所估计的疾病严重性和/或情感状态，提供针对对象或护理人员的动作的触发器。
22.该系统通常在家庭监测系统中为受特定疾病监测的对象(即，患者)提供疾病严重性和/或情感状态的估计。该系统通常用于收集从家庭设置中的慢性病患者获得的大量监测数据。该系统旨在解决由于数据量大而导致监测数据无法提供具体的、临床可操作的且有用的信息的问题。单独的传感器数据也缺乏特定于对象的洞察力，特别是与对象的情感状态(例如心情)相关。本发明提供了一种系统，其中这种情感状态可以被用于定制和增强数据的解释并且增强触发的动作，诸如临床干预。
23.为了实现这一点，客观监测数据与主观监测数据进行比较。客观监测数据包括从传感器(诸如不显眼的监测传感器)获得的至少一些生理信息，但可选地可以包括来自其他来源的其他类型的信息，包括治疗设备、医学数据库、非临床上下文数据库，诸如天气预报、gps位置等。主观用户数据例如经由问卷、消息收发、发短信、调查、电话等从对象输入中获得。比较提供了附加的特定于对象的洞察力，特别是与他们的情感状态相关。这些洞察力被用于触发增强和定制的动作，诸如临床干预。
24.具体地，主观健康指示和客观健康指示的比较能够更可靠地确定疾病进展状态以及对象的情感状态。
25.针对动作的触发器可能是触发以下一项或多项：
26.警报或警告；
27.需要临床干预的指示；
28.来自对象的对附加用户数据的请求；
29.附加传感器数据的收集；
30.治疗设备设置的调整；
31.传感器设置的调整；
32.向对象显示咨询信息或激励信息。
33.因此，各种动作可以被触发。如果考虑紧急情况，将存在需要临床干预的指示。例如，这将被自动传递给远程护理提供者系统。事实上，所有收集到的数据都将被提供给远程中央系统，基于家庭的系统将与该系统进行通信。
34.客观健康指示和主观健康指示可以分别包括相同数值尺度上的数值，并且比较包括数值之间的差异或比率。主观健康指示和客观健康指示因此以能够在数值之间进行比较的形式生成。数字尺度可以是例如从0到10的值或从0或1到10的整数。
35.处理器可以适于从以下估计疾病严重性和/或情感状态：
36.如果比较落入第一范围内，则传感器数据；或者
37.如果比较落入第二范围内，则传感器数据和用户数据中的趋势。
38.如果比较在第一范围内，指示客观健康指示和主观健康指示之间的密切相关，则传感器数据可以被使用。这是有益的，因为通常可以获得更常规和更大量的传感器数据。
39.如果比较在第二范围内，指示客观健康指示和主观健康指示之间的相关性差，则两种数据类型的趋势可以被使用。第一范围和第二范围可以一起涵盖所有可能的值。
40.处理器还可以适用于例如基于客观健康指示改进和主观健康指示恶化来确定对对象的情感状态的外部影响。外部影响可能是情感状态发生变化的原因，这与他们的医疗状况无关，但仍可能需要触发器。
41.处理器还可以适于从传感器数据和用户数据确定是否有足够的数据可用于估计疾病严重性和/或情感状态，并且如果没有，则：
42.收集附加传感器数据和/或用户数据；或者
43.执行数据填补。
44.这提供了初始数据筛选步骤，以确保对疾病严重性和/或情感状态的估计足够可靠。这确保了足够的主观数据和客观数据被提供，以增强任何干预的有效性。
45.该系统还可以包括用于监测对象的活动的活动监测器，并且处理器适用于在取决于活动监测的时间提供需要对象的动作的触发器。
46.这使得能够考虑对象对触发器的接受度，以提高采取必要动作的可能性。活动监测器可以例如确定对象是否处于休息、行走或驾驶，并且还可以考虑情感状态以确定对象对请求动作的可能接受度。
47.处理器还可以适用于：
48.响应于包括医疗干预的触发动作来接收用户输入；以及
49.基于接收到的用户输入来适配未来这种医疗干预的触发。
50.这提供了一种自学功能，干预的有效性可以通过它随着时间的推移提高。
51.本发明还提供了一种用于基于对象的疾病严重性和/或情感状态触发动作的计算机实施的方法，包括：
52.接收关于对象的生理状况的传感器数据；
53.从对象接收传达其情感状态的主观评估的用户数据；
54.从传感器数据导出客观健康指示；
55.从用户数据导出主观健康指示；
56.将客观健康信息和主观健康信息进行比较；
57.基于传感器数据、用户数据以及客观健康信息和主观健康信息的比较，估计疾病严重性和/或情感状态；以及
58.基于估计的疾病严重性，提供针对对象或护理人员的动作的触发器。
59.这是由以上系统实施的方法。疾病严重性和/或情感状态的估计不是临床诊断，而是用于确定是否需要临床干预或其他动作的指标。
60.如上面提及的，该方法可以包括触发以下一项或多项：
61.警报或警告；
62.需要临床干预的指示；
63.来自对象的对附加用户数据的请求；
64.附加传感器数据的收集；
65.治疗设备设置的调整；
66.传感器设置的调整；
67.向对象显示咨询信息或激励信息。
68.疾病严重性和/或情感状态可以从以下估计：
69.如果比较落入第一范围内，则传感器数据；或者
70.如果比较落入第二范围内，则传感器数据和用户数据中的趋势。
71.该方法还可以包括从传感器数据和用户数据确定是否有足够的数据可用于估计疾病严重性和/或情感状态，并且如果没有，则：
72.收集附加传感器数据和/或用户数据；或者
73.执行数据填补。
74.该方法还可以包括监测对象的活动，并且在取决于活动监测的时间提供要求对象的动作的触发器。
75.该方法还可以包括：
76.响应于包括医疗干预的触发动作来接收用户输入；以及
77.基于接收到的用户输入来适配未来这种医疗干预的触发。
78.该方法可以在软件中实施。
79.参照下文描述的(多个)实施例，本发明的这些和其他方面将变得显而易见并得以阐明。
附图说明
80.为了更好地理解本发明，并且为了更清晰地示出本发明可以如何实行，现在将仅通过示例参照附图，其中：
81.图1示出了一种用于基于对象的疾病严重性和/或情感状态触发动作的系统；
82.图2示出了由处理器执行的功能的第一示例；
83.图3示出了对象的情感状态可以如何从图2的处理器所提供的健康指标推断；
84.图4示出了用于选择可能的输出触发器的分层决策树；
85.图5示出了由处理器执行的功能的第二示例；
86.图6示出了由处理器执行的功能的第三示例；
87.图7示出了由处理器执行的功能的第四示例；以及
88.图8示出了一种用于基于对象的疾病严重性和/或情感状态触发动作的计算机实施的方法。
具体实施方式
89.本发明将参照附图描述。
90.应当理解的是，在指示装置、系统和方法的示例性实施例时，详细描述和具体示例旨在用于图示的目的，而不旨在限制本发明的范围。通过以下描述、所附权利要求和附图，
本发明的装置、系统和方法的这些和其他特征、方面和优点将变得更好理解。应该理解的是，附图仅是示意性的，并且未按比例绘制。还应该理解，相同的附图标记在所有附图中使用，以指示相同或类似的部分。
91.本发明提供了一种用于基于对象的疾病严重性和/或情感状态触发动作的系统。监测对象的生理状况的传感器数据以及传达其情感状态的主观评估的用户数据被使用。客观健康指示从传感器数据获得，并且主观健康指示从用户数据获得。这些指示被比较，并且该比较在估计疾病严重性时使用。用于对象或护理人员的动作的触发器基于估计的疾病严重性和/或情感状态生成。
92.图1示出了一种用于基于对象的疾病严重性和/或情感状态触发动作的系统。
93.整个系统包括用户监测设备10和中央控制中心11。
94.用户监测设备10具体地用于患有慢性病的监测对象(即，患者)。这种疾病需要纵向监测(生成大量对象数据)和长期疾病管理。具体地，用户监测设备用于家庭设置中的自我管理。许多慢性病患者缺乏自我保健的动力，并且患抑郁症的风险较高，这可能对疾病管理和结果产生不利影响。该系统的目的是确定对象的情感(即，情绪)状态，使得临床远程监测干预(诸如慢性护理程序)可以被增强，并且在给定时刻更好地满足对象的需求。
95.中央控制中心11由医疗保健提供者管理。它使远程医疗保健提供者能够评估对象何时需要医疗干预或辅助。
96.用户监测设备10包括传感器12组，其提供(至少)传感器数据，用于监测对象的至少生理状况。这些传感器数据是客观数据，因为它们提供了对已知参数的测量。
97.该传感器组从一个或多个客观监测源生成n个输入数据流的集合。传感器包括用于对象的24/7监测的不显眼的监测传感器，但除了生理传感器之外，可能还有附加输入，诸如来自治疗设备的反馈、(历史)医学数据库、非临床上下文数据库(例如天气预报、gps位置等)。
98.图1示出了数据云14作为外部客观数据源的示例，诸如天气报告、污染感测等。用户监测设备在该示例中示出为移动电话16，并且它也可以具有集成传感器18，诸如加速度计、陀螺仪等。
99.用户监测设备10还具有用户输入接口，诸如移动电话示例的触摸屏。这使得主观的用户输入成为可能。主观用户输入例如是经由问卷、电话、消息收发、发短信、调查或其他方式的对象输入。用户数据传达了他们的情感状态的主观评估。
100.处理器20从传感器数据导出客观健康指示，并且还从用户数据导出主观健康指示。如下面将更详细地解释的，比较了客观健康指示和主观健康指示。疾病严重性和/或情感状态然后基于传感器数据、用户数据以及客观健康信息和主观健康信息的比较来估计。然后这使得针对对象或护理人员的动作的触发器能够基于估计的疾病严重性而被导出。
101.该系统例如为被监测的疾病提供疾病严重性的估计。对象的情感状态也被确定，并且被用于定制和增强数据的解释并且增强触发的动作，诸如临床干预。
102.图1示出了用于对象或护理人员的动作的触发器22，其作为从用户监测设备10的输出提供给对象和/或护理人员。
103.由传感器测量的信号会因疾病而异，并且考虑到慢性病患者通常有多种合并症，确实可以合计。示例是移动数据、心率变异性、spo2测量值、体温测量值等。
104.主观用户数据通常经由问卷、消息收发、发短信、调查或电话等提示输入。主观数据的采样频率通常低于客观数据。
105.客观健康指标和主观健康指标的比较可以深入了解对象的情感状态，例如通过考虑来自客观数据和主观数据的健康指标之间的差异的幅度。从这两个数据源导出的健康指标之间的巨大不匹配指示对象的情感状态的波动。例如，如果客观健康指示指示对象的状况随着时间的推移稳定或略有改进，而主观健康指示表明他们的健康状况正在逐渐恶化，这很可能指示消极的情感状态。
106.本发明利用了情感状态和身体健康之间的相关性。例如，心情会影响与健康相关的行为。此外，积极情绪和健康结果可能通过多种心理途径链接起来。
107.针对动作的触发器22可能是触发以下一项或多项：
108.对对象或者对护理人员的警报或警告；
109.需要立即或以指定延迟进行临床干预的指示；
110.来自对象的对附加(主观)用户数据的请求；
111.附加(客观)传感器数据的收集；
112.治疗设备或监测设备设置的调整；
113.传感器设置的调整；
114.向对象显示咨询信息或激励信息。这可能是训练制度。
115.作为示例，如果确定对象处于抑郁情感状态，则临床干预可能会被触发，从而导致对象的医生打电话，或者对象的锻炼制度强度可能会在给定的时间段内降低。
116.所有收集的数据和所有触发的动作都将被提供给远程中央系统11。
117.图2示出了由处理器20执行的功能的第一示例。
118.传感器输出作为输入30被接收到处理器，并且由此，目标数据31被生成。用户输出作为输入34被接收，并且由此，用户数据35被生成，其传达用户的情感状态的主观评估。
119.处理器包括健康状况子单元36、数据比较子单元38和触发子单元40。处理器处理一组并行输入数据流。如上面解释的，客观数据从传感器导出，诸如不显眼的监测传感器，也从其他设备和信息源导出，诸如治疗设备、(历史)医学数据库、非临床上下文数据库(例如天气预报、gps位置等)。
120.健康状况子单元36基于客观数据生成针对对象的客观健康指示ho。这将被称为客观健康状况评分。健康状况子单元36还基于主观用户数据输入生成对象的主观健康指示hs。这将被称为主观健康状况评分。
121.ho和hs是例如范围从1至10或类似尺度的标量数。
122.数据比较子单元38找到ho和hs之间的差异δh
os
，或者备选地ho和hs之比也可以被计算，ρ
hos
＝ho/hs。对对象情感状态的洞察力由数据比较子单元38通过考虑δh
os
或ρ
hos
的幅度来获得。
123.如果ho和hs之间的差异很小(例如|δh
os
|≤15％或0.85≤ρ
hos
≤1.15)，那么对象的情感状态从客观数据的趋势中推断出。客观数据中的趋势被优选地使用，因为客观数据量和频率通常高于主观数据的量和频率。主观数据输入通常可以每周请求2至4次，以最小化被监测对象的负担，而客观数据输入可以以大约几个小时的速率以规则间隔获得。例如，如果客观数据(例如每6小时记录一次)指示健康状况呈下降趋势(例如超过3天)，那么可以
推断对象的情感状态处于更加抑郁或不利的风险中。相反，如果客观数据指示健康状况呈上升趋势，那么更有可能可以推断出对象的情感状态更快乐或更积极/乐观。
124.如果ho和hs之间的差异很大(例如|δh
os
|》15％或ρ
hos
《0.85或ρ
hos
》1.15)，那么从客观数据和主观数据的趋势中推断出对象的情感状态。另外，还可以推断，除了对象的疾病状况之外，还有外部未知因素可能正在影响对象的情感状态。
125.该外部因素可能与他们的医疗状况无关，即，独立于医疗状况。通过检测这种外部因素的可能存在，获得超出关于患者医疗状况的信息的附加信息。该附加信息可以用于触发关于患者的附加调查。
126.例如，如果客观数据的趋势指示对象的健康状况稳定或改进，而他们的主观数据指示他们的健康状况正在下降，则可以推断对象处于不良情感状态。相反，如果客观数据的趋势指示对象的健康状况不稳定或下降，而他们的主观数据指示他们的健康状况稳定或改进，则可以推断对象处于积极或中性的情感状态。
127.此外，ho和hs之间的差异幅度越大，对象情感状态的假设影响就越强。
128.因此，如果比较落入第一范围内，则处理器可以从传感器数据估计疾病严重性和情感状态中的一个或两者，或者如果比较落入第二范围内(例如在第一范围之外)，则处理器可以从传感器数据和用户数据中的趋势估计疾病严重性和情感状态中的一个或两者。
129.触发子单元40基于传感器数据、用户数据以及客观健康信息和主观健康信息的比较来估计疾病严重性或情感状态或两者。作为响应，它提供触发器42，该触发器42可以与可能的动作集合相关，用于由对象或由护理人员基于估计的疾病严重性或情感状态来进行动作。疾病严重性和/或情感状态的趋势也被标识。
130.触发器42作为输入数据由反馈路径44反馈，使得处理器可以在其决策制定中考虑历史信息。
131.图3示出了对象的情感状态可以如何从ho和hs以及比较δh
os
推断出。图3示出了客观健康状况评分ho的计算比主观健康状况评分hs的计算更频繁。在hs的每个新值处进行比较。
132.在图3中的最后一个计算点处，|δh
os
|》50％，其中hs《《ho。这指示对象可能具有强烈的消极或抑郁情感状态。在医学中，假设对象感知比客观数据更重要，并且因此是对象状况的非常重要的指标。
133.触发子单元40在对象的情感状态已经由数据比较子单元38推断出之后被激活。取决于所确定的情感状态，可以触发输出组中的一个或多个输出。这些输出可以包括：对对象和/或(多个)护理人员的警报或警告；立即或延迟/计划的临床干预对监测或治疗设备设置的调整；激励消息；(适配的)训练制度；对来自对象的附加主观输入或来自监测/治疗设备的附加客观数据的提醒或请求。
134.理想情况下，这可以经由下面在图4中图示的分层决策树来完成。
135.在步骤40中，针对输出触发器的需要被确定。
136.在步骤42中，确定护理人员是否应该被提醒。
137.如果否，则在步骤44中，确定对象是否应该被提醒。示出了三种可能的对象警报，即，步骤46中的提醒，或步骤48中的警告(例如停止当前活动)或步骤50中的附加主观输入请求。
138.在步骤52中，确定监测传感器设置(诸如测量频率)是否应该被调整。
139.在步骤54中，确定治疗设备设置是否应该被调整。
140.作为示例，如果确定对象处于抑郁情感状态，则临床干预可以会被触发，从而导致对象的医生打电话，或者对象的锻炼制度强度可能会降低。
141.图5示出了第二示例，它包括数据检查子单元60，以确保足够的客观数据流和主观数据流可用。数据检查子单元60分析客观数据和主观数据以确定它们在数量和质量/完整性方面是否足够，以便健康状况子单元36获得对象健康状况的可靠估计。
142.如果存在不充分的客观和/或主观数据，则触发单元40可以被激活以请求来自对象或来自监测或治疗设备的附加数据输入。如果不存在足够的数据，则数据检查子单元60可以例如对趋势数据实施数据填补技术，以便向健康状况子单元36提供当前数据的估计。
143.数据的充分性可以由数据检查子单元基于以下参数中的至少一项来确定：i)数据量，ii)数据的完整性，以及iii)数据的质量/可靠性(例如可以丢弃过多的噪声或具有伪影的数据)。
144.缺失数据情况下的数据填补可以通过插值技术来实施，例如如果以上参数可以基于历史趋势数据来满足。
145.图6示出了第三示例，其包括用于基于对象的当前活动状态增强临床干预的活动分类子单元70。活动分类子单元70利用从各种源获得的非临床上下文客观数据，诸如由对象穿戴的或在其附近的设备，以确定对象的当前活动状态，以便能够为输出到对象的递送提供更优化的定时。
146.活动监测器被用于监测对象的活动(例如图1所示的加速度计)，然后处理器在取决于活动监测的时间提供要求对象的动作的触发器。
147.取决于正在执行的活动和确定的对象的情感状态，触发子单元40可以立即或者在某个有限时间延迟t之后，在更合适的时刻将输出递送给对象，以增强对象对递送输出的接受度。例如，如果对象被确定为处于快乐的情感状态并且在休息，那么与如果对象处于抑郁情感状态或在执行另一任务(诸如驾驶)时相比，将更好地接收到执行涉及更强烈的身体锻炼的自我护理动作的提醒信息。
148.在后一种情况下，触发系统可以延迟递送提醒，直到活动被完成之后，或者可以在请求附加的主观对象输入以确定对象的情感状态已经改变(即，改善)之后递送提醒。
149.在活动完成后检查情感状态可以被用作附加的反馈信息，目的是增加未来执行活动的可能性，即使对象的情感状态不是最优的。
150.图7示出了第四示例，其包括用于通过从先前事件中学习来增强临床干预的学习子单元80。由子单元80实施的学习基于请求用户(对象或护理人员)提供关于系统建议干预的有效性和适当性的反馈。如果期望对干预的不同方面(有效性、适当性)进行评估，反馈可以包括但不限于简单的问题(例如从0到10的评分)或经由问卷进行更复杂的询问。
151.针对学习过程，学习子单元例如连续地接收和存储(i)来自健康状况子单元36的健康状况分数(ho和hs)，以及(ii)由触发子单元40通过反馈路径44生成的输出。一旦系统建议干预，就请求来自用户的反馈。然后，用户反馈由学习子单元80利用来验证和校正(如果需要的话)健康状况和触发子单元的逻辑。例如，如果用户提交了低评分(指示干预相对于对象的实际状况无效)并且健康状况已被评估为不稳定或下降，那么学习子单元80然后可
以采取校正动作来改进健康状况评估，使得在下一触发事件时，建议的干预更有效。
152.备选地，学习子单元80也可以基于ho和hs趋势的干预后变化来间接评估触发的干预是否有效。如果ho和hs的趋势都示出了改进，这可能指示(多个)干预已经有效，而如果两者都示出了下降趋势或没有变化，则可能指示干预效果较差。该方法当然可以与周期性的用户反馈组合使用，以增强临床干预。
153.图8示出了一种用于基于对象的疾病严重性和/或情感状态触发动作的计算机实施的方法。该方法包括：
154.在步骤90中，接收关于对象的生理状况的传感器数据；
155.在步骤92中，从对象接收传达他们的情感状态的主观评估的用户数据；
156.在步骤94中，从传感器数据导出客观健康指示；以及
157.在步骤96中，从用户数据导出主观健康指示。
158.在步骤98中比较客观健康信息和主观健康信息，使得基于传感器数据、用户数据以及客观健康信息和主观健康信息的比较来估计疾病严重性和/或情感状态。基于估计的疾病严重性和/或情感状态，在步骤102中提供用于对象或护理人员的动作的触发器。
159.本领域技术人员将能够容易地开发用于执行本文描述的任何方法的处理器。因此，流程图的每个步骤可以表示由处理器执行的不同动作，并且可以由处理处理器的相应模块执行。
160.如上面讨论的，系统利用处理器来执行数据处理。处理器可以用软件和/或硬件以多种方式实施，以执行所需的各种功能。处理器通常采用一个或多个微处理器，这些微处理器可以使用软件(例如微码)进行编程以执行所需的功能。处理器可以被实施为执行一些功能的专用硬件和执行其他功能的一个或多个编程微处理器和关联电路系统的组合。
161.可以被用于本公开的各种实施例的电路系统的示例包括但不限于常规微处理器、专用集成电路(asic)和现场可编程门阵列(fpga)。
162.在各种实施方式中，处理器可以与一个或多个存储介质(诸如易失性和非易失性计算机存储器，诸如ram、prom、eprom和eeprom)相关联。存储介质可以用一个或多个程序编码，这些程序在一个或多个处理器和/或控制器上执行时执行所需的功能。各种存储介质可以被固定在处理器或控制器内，或者可以是可运输的，使得存储在其上的一个或多个程序可以被加载到处理器中。
163.通过研究附图、公开内容和所附权利要求，所公开实施例的变化可以由本领域技术人员在实践要求保护的本发明时理解和实现。在权利要求中，词语“包括”不排除其他元件或步骤，并且不定冠词“一”或“一个”不排除多个。
164.某些措施被记载在相互不同的从属权利要求中这一事实并不指示这些措施的组合无法被有利地使用。
165.计算机程序可以被存储/分布在合适的介质上，诸如与其他硬件一起或作为其他硬件的一部分供应的光学存储介质或固态介质，但也可以以其他形式分布，诸如经由互联网或其他有线或无线电信系统。
166.如果术语“适用于”在权利要求或描述中使用，要注意的是，术语“适用于”旨在等同于术语“被配置为”。
167.权利要求中的任何附图标记不应该被解释为限制范围。