应用于CT影像的腰椎间盘观测面定位方法、装置及应用

技术领域

本发明涉及医学影像处理领域，特别涉及一种应用于CT影像的腰椎间盘观测面定位方法、装置及应用。

背景技术

CT，电子计算机断层扫描，它是利用精确准直的X线束、γ射线、超声波等，与灵敏度极高的探测器一同围绕人体的某一部位作一个接一个的断面扫描，以期获取清晰的人体被检查部位的断面或立体的图像，具有扫描时间快，图像清晰等特点，其在腰椎疾病的检测中有着极大的意义。

换言之，腰椎CT检查技术可被用于各类腰椎疾病，如脊椎外伤、各个原因的椎管狭窄、椎间盘退行性病变以及椎间病突出等，其中椎间盘观测面的获取依旧是CT医学影像处理领域的一大难题。目前获取椎间盘的观测面的方法大部分还是通过手动截取的方式：首先拍摄腰椎的三维CT图像，然后操作软件手动地截取所需要的观测的腰椎观测面的截面图像，这种方式存在工作量大、截取效率不高等问题；当然也有现有技术提出了自动获取椎间盘观测面的技术方案，但依旧难以满足腰椎间盘观测面高效获取以及精准获取的效果。

如CN110992243A提出了一种《椎间盘截面图像构建方法、装置、计算机设备及存储介质》，通过提取的各类椎间盘区域数据构建出重建平面，通过重建平面和水平面的旋转矩阵，获取水平面在三维CT图像中的灰度值以构建椎间盘的截面图像，实现弯曲腰椎截面图像的获取，但该方案需要人为地提取椎间盘区域及相关的椎间盘区域数据，在此基础上采用传统的统计算法计算出对应的重建角度，且提取的截面图像的准确度较低。具体的，该方案首先先需要人工干预的步骤，需要手动获取椎间盘区域，不能做到整个算法的端到端运行。其次，该方法给予基于ct影像的hu（hounsfieldunit, HU）值，使用传统方法（PCA主成分分析）获取几个必要的测量值，（包括一个椎间盘中心，三个主方向），基于统计的方法比直接用分割mask去计算的方式效果差一些。

发明内容

本发明的目的在于提供一种应用于CT影像的腰椎间盘观测面定位方法、装置及应用，该方案基于分割的腰椎结果进行图像修正和重建，在无需人为干预的情况下，自动定位腰椎CT影像中的腰椎间盘观测面。

为实现以上目的，本技术方案提供一种应用于CT影像的腰椎间盘观测面定位方法，包括以下步骤：获取腰椎分割结果；修正腰椎CT影像的横切面；修正腰椎CT影像的冠状面；定位腰椎间盘观测面。

第二方面，本技术方案提供一种应用于CT影像的腰椎间盘观测面定位装置，包括：腰椎分割模块；横切面修正模块；冠状面修正模块；腰椎间盘观测面定位模块。

第三方面，本技术方案提供一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行应用于CT影像的腰椎间盘观测面定位方法。

第四方面，本技术方案提供一种应用于CT影像的腰椎间盘观测面定位方法的应用，该方法可用于定位腰椎间盘观测面，进而应用于椎间盘状态的查看。

相较现有技术，本技术方案具有以下特点和有益效果：

1.本方案可实现端到端的腰椎间盘观测面的定位获取，输入端只需输入腰椎CT图像，输出端即可自动获取精准的腰椎间盘观测面，全过程无需人工干预，方便操作者的操作，进而有效提高医生的诊断效率。

2.本方案基于腰椎分割任务得到腰椎分割结果，并基于腰椎分割结果进行冠状面的修正和重建，在正中矢状面上进行腰椎间盘观测面的定位，由于患者在拍ct时难以保证处于一个正位，如果人在拍摄时是倾斜的且不对影像进行位置修正的，难以保证椎间盘观测面的准确性，而本方案就可以避免这种情况， 进而获取更为精准的腰椎间盘观测面，且整个定位过程仅需数十秒。

3.本方案在修正过的矢状面上获取腰椎上鲁棒性极高的几个测量点，获取相邻两个椎体上的端点，并对端点进行校正后计算偏移角度后，基于矢状面进行仿射变换后定位腰椎间盘观测面。

附图说明

图1到图4为修正腰椎CT影像的横切面的示意图。

图5到图7为截取未修正冠状面的示意图。

图8到图10是修正腰椎CT影像的冠状面的示意图。

图11到图12是获取腰椎间盘观测面的示意图。

图13是本方案的应用于CT影像的腰椎间盘观测面定位方法的应用实例示意图。

图14是运行本方案的应用于CT影像的腰椎间盘观测面定位方法的电子装置的示意图。

图15是本方案的应用于CT影像的腰椎间盘观测面定位方法的流程示意图。

具体实施方式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所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本领域技术人员应理解的是，在本发明的揭露中，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底” “内”、“外”等指示的方位或位置关系是基于附图所示的方位或位置关系，其仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此上述术语不能理解为对本发明的限制。

可以理解的是，术语“一”应理解为“至少一”或“一个或多个”，即在一个实施例中，一个元件的数量可以为一个，而在另外的实施例中，该元件的数量可以为多个，术语“一”不能理解为对数量的限制。

本发明提供了一种应用于CT影像的腰椎间盘观测面定位方法、装置及应用，该方案可端到端从腰椎CT影像中定位获取准确的腰椎间盘观测面，本方案的一大技术改进点在于基于腰椎分割结果修正横切面以及冠状面，在修正后的冠状面和横切面的基础上获取矢状面，在矢状面上获取鲁棒性极高的测量点的倾斜角度，修正矢状面以获取精准的椎间盘观测面。

由于本方案是针对腰椎CT影像做出的定位处理，然而腰椎CT影像至少包括两两相交的切面：冠状面、矢状面、横切面，腰椎间盘观测面存在于矢状面的两个椎体之间，腰椎间盘观测面的示意图如图1所示。也就是说，腰椎间盘观测面需要在矢状面上定位，优选的，腰椎间盘观测面的精准获取需要保证患者CT影像处于正中位置，虽然不修正冠状面在倾斜角度不是特别大的情况下也能获取椎间盘观测面，但是获取的腰椎间盘观测面不一定准确，只有横切面和冠状面都修正了，最终结果才更准确。也就是说，需要在正中矢状位上截取定位腰椎间盘观测面，然而目前大部分的正中矢状面的调整依旧是依靠医生手动调整，存在精度不高且效率低下的问题。本方案对影像进行自动校正，以使得图像处于正中矢状位，在此基础上进行腰椎间盘观测面的获取，可得到更精确的定位结果。

第一方面，本方案提供一种应用于CT影像的腰椎间盘观测面定位方法，包括以下步骤：

获取腰椎分割结果：获取腰椎CT影像的腰椎分割结果，其中所述腰椎分割结果至少包括两个相邻的第一椎体mask和第二椎体mask；

修正腰椎CT影像的横切面：基于第一椎体mask修正腰椎CT影像的横切面至正中位；

修正腰椎CT影像的冠状面：基于第一椎体mask的第一椎体矢状面mask获取脊椎中心点，基于脊椎中心点截取对应的未修正冠状面, 获取未修正冠状面上的第一椎体冠状面mask的第一冠状面矩形框，以及，第二椎体冠状面mask的第二冠状面矩形框；获取第一冠状面矩形框和第二冠状面矩形框在垂直方向的最小间距位置的中线作为冠状面修正中线，计算冠状面修正中线在水平方向的冠状面偏移夹角，修正得到修正冠状面；

定位腰椎间盘观测面：获取修正冠状面对应的未修正矢状面上第一椎体冠状面mask的第一矢状面矩形框，以及，第二椎体冠状面mask的第二矢状面矩形框；获取第一矢状面矩形框和第二矢状面矩形框在垂直方向的最小间距位置的中线作为矢状面修正中线，计算矢状面修正中线在水平方向的矢状面偏移夹角，修正得到腰椎间盘观测面。

也就是说，本方案提供的应用于CT影像的腰椎间盘观测面定位方法采用的方式基于腰椎的分割结果，根据椎体的椎体中心点和棘突端点的位置关系修正横切面，基于椎体的脊椎中心点获取冠状面，基于相邻腰椎之间的位置关系修正冠状面，在对应的矢状面上基于相邻腰椎之间的位置关系定位获取腰椎间盘观测面，可实现端到端的腰椎CT影像的腰椎间盘观测面的自动定位，且无需人为干预。

值得一提的是，本方案适用于获取相邻两椎体之间的腰椎间盘观测面，若需要获取不同椎体之间的腰椎间盘观测面时，根据实际需求选择第一椎体mask和第二椎体mask的类别，并重复本方案的步骤即可。换言之，在“获取腰椎分割结果”步骤中，第一椎体mask和第二椎体mask的类别并无特别限定，仅需限定第一椎体mask和第二椎体mask为相邻椎体即可。

“获取腰椎分割结果”包括：将腰椎CT影像输入腰椎多类别分割模型中分割至少得到第一椎体mask和第二椎体mask，其中第一椎体mask和第二椎体mask指的是相邻的两个不同椎体。椎体mask至少包括椎体类别、椎体位置、椎体形状等信息。

具体的，腰椎多类别分割模型为经过样本训练得到的深度学习模型，在本方案中对腰椎多类别分割的算法不做特别限定。在本方案中选用多类别的椎体标记作为训练样本，训练深度学习模型以获取腰椎多类别分割模型。

“获取腰椎分割结果”该步骤最重要的目的在于将腰椎区域的每个椎体分割出来，后续可基于分割得到腰椎分割结果进行各个方位面的校正。

“修正腰椎CT影像的横切面”包括：获取第一椎体mask的椎孔中心和棘突端点坐标，修正椎孔中心和棘突的连线位于椎孔中心的垂线上，以使得腰椎CT影像的横切面位于正中位。

故在本方案中，“腰椎CT影像的横切面位于正中位”指的是第一椎体mask的椎孔中心和棘突的连线位于椎孔中心的垂线上的位置。

具体的，“获取第一椎体mask的椎孔中心和棘突端点坐标”进一步包括：获取第一椎体mask在横切面方向上的最大值投影得到投影图，取投影图的反值并进行连通域分析，保留第二大面积的取值连通域，取值连通域的质心为椎孔中心；取值连通域最下方的点为棘突端点。

“修正椎孔中心和棘突的连线位于椎孔中心的垂线上”包括：沿着椎孔中心做垂线，计算椎孔中心和棘突端点的连线和垂线之间的横切面偏移角度，依据横切面偏移角度偏移腰椎CT影像的横切面，以使得腰椎CT影像的横切面位于正中位。

图1-图4示例性地修正腰椎CT影像的横切面的步骤，图1为第一椎体mask在横切面方向上的投影图，图2为投影图的反值，图3中白色区域为第二大面积的取值连通域，其中中心点P1为椎孔中心，图3中P2为棘突端点，P1和P3之间的连线为沿着椎孔中心做的垂线，计算P1与P2的连线和P1与P3的连线的夹角为横切面偏移角度，依据横切面偏移角度偏移腰椎CT影像的横切面。

在本方案中，未修正冠状面是在修正的腰椎CT影像的横切面的基础上，通过第一椎体矢状面mask获取得到的。

具体的，未修正冠状面根据脊椎中心点截取得到。第一椎体mask在矢状面上形成第一椎体矢状面mask包括两个相间的连通域，其中两个连通域之间的间隙为第一椎体mask的椎孔。

“基于第一椎体mask的第一椎体矢状面mask获取脊椎中心点”包括：保留第一椎体矢状面mask上横坐标相对小的连通域，计算连通域的边界框中心点为脊椎中心点。

“基于脊椎中心点截取对应的未修正冠状面”包括：基于脊椎中心点在修正后的腰椎CT影像的横切面的基础上截取冠状面，以获取未修正冠状面。

如图5-图7所示为截取未修正冠状面的示意图，图5是第一椎体矢状面mask的示意图，图6是保留连通域中心横坐标更小的区域的示意图，图7是计算得到脊椎中心点的示意图，图7中的P1是脊椎中心点。

在获取了未修正冠状面之后就需要对冠状面做进一步的修订，这样作出的好处在于可使得数据修正后获取的腰椎间盘观测面效果更好，在本方案中是通过第一椎体冠状面mask和第二椎体冠状面mask之间的位置关系来修正的。

具体的，“获取未修正冠状面上的第一椎体冠状面mask的第一冠状面矩形框，以及，第二椎体冠状面mask的第二冠状面矩形框”包括：获取第一椎体mask在未修正冠状面上的第一椎体冠状面mask，计算第一椎体冠状面mask的最小外接四边形，得到第一冠状面矩形框，其中第一冠状面矩形框包括第一椎体冠状面mask的四个端点；获取第二椎体mask在未修正冠状面上的第二椎体冠状面mask，计算第二椎体冠状面mask的最小外接四边形，得到第二冠状面矩形框，其中第二冠状面矩形框包括第二椎体冠状面mask的四个端点。对应的，第一冠状面矩形框为第一椎体冠状面mask的最小外接四边形，第二冠状面矩形框为第二椎体冠状面mask的最小外接四边形。

值得一提的是，在本方案中第一冠状面矩形框和第二冠状面矩形框是通过opencv算法库中的函数获取得到。

“获取第一冠状面矩形框和第二冠状面矩形框在垂直方向的最小间距位置的冠状面修正中线”包括：获取第一椎体冠状面mask靠近第二椎体冠状面mask的第一左端点和第一右端点，获取第二椎体冠状面mask靠近第一椎体冠状面mask的第二左端点和第二右端点，相对第一左端点、第一右端点、第二左端点和第二右端点划定冠状面测距矩形框，取第一左端点和第二左端点对应的冠状面测距矩形框内距离最近的两点的中点作为第一中点，取第一右端点和第二右端点对应的冠状面测距矩形框内距离最近的两点的中点作为第二中点，第一中点和第二中点的连线为冠状面修正中线。

通过本方案的校正可使得腰椎ct影像处于正中位置，基于调整后的图像，能获得更准确的椎间盘观测面。

具体的，相对第一左端点、第一右端点、第二左端点和第二右端点划定的冠状面测距矩形框尺寸相同，且冠状面测距矩形框相对水平面水平设置。另外，冠状面测距矩形框内距离最近的两点位于对应的冠状面矩形框内。

“计算冠状面修正中线在水平方向的冠状面偏移夹角，修正得到修正冠状面”中，通过构建冠状面的仿射变换矩阵，实现冠状面上的影像修正。

示例性的，如图8-图10所示展示了修正腰椎CT影像的冠状面的示意图，图8是形成的第一冠状面矩形框以及第二冠状面矩形框的示意图，图9是划定冠状面测距矩形框的示意图，图10是获取冠状面修正中线的示意图，图10中的fa1和 ha1分别表示第一左端点和第二左端点对应的冠状面测距矩形框内距离最近的两点，m1表示fa1和ha1之间的第一中点；fa2和 ha2分别表示第一右端点和第二右端点对应的冠状面测距矩形框内距离最近的两点，m2表示fa2和ha2之间的第二中点，m1和m2的连线为冠状面修正中线。

“定位腰椎间盘观测面”中计算矢状面偏移夹角的方法同于计算冠状面偏移夹角的方法，也就是说，“获取修正冠状面对应的未修正矢状面上第一椎体冠状面mask的第一矢状面矩形框，以及，第二椎体冠状面mask的第二矢状面矩形框”包括：获取第一椎体mask在未修正矢状面上的第一椎体矢状面mask，计算第一椎体矢状面mask的最小外接四边形，得到第一矢状面矩形框，其中第一矢状面矩形框包括第一椎体矢状面mask的四个端点；获取第二椎体mask在未修正矢状面上的第二椎体矢状面mask，计算第二椎体矢状面mask的最小外接四边形，得到第二矢状面矩形框，其中第二矢状面矩形框包括第二椎体矢状面mask的四个端点。

“获取第一矢状面矩形框和第二矢状面矩形框在垂直方向的最小间距位置的矢状面修正中线”包括：获取第一椎体矢状面mask靠近第二椎体矢状面mask的第一左端点和第一右端点，获取第二椎体矢状面面mask靠近第一椎体矢状面mask的第二左端点和第二右端点，相对第一左端点、第一右端点、第二左端点和第二右端点划定矢状面测距矩形框，取第一左端点和第二左端点对应的矢状面测距矩形框内距离最近的两点的中点作为第一中点，取第一右端点和第二右端点对应的矢状面测距矩形框内距离最近的两点的中点作为第二中点，第一中点和第二中点的连线为矢状面修正中线。

具体的，相对第一左端点、第一右端点、第二左端点和第二右端点划定的冠状面测距矩形框尺寸相同，且矢状面测距矩形框相对水平面水平设置。另外，矢状面测距矩形框内距离最近的两点位于对应的矢状面矩形框内。

“计算矢状面修正中线在水平方向的矢状面偏移夹角，修正得到腰椎间盘观测面”中，通过构建矢状面的仿射变换矩阵，获取腰椎间盘观测面。

示例性的，如图11-图12所示展示了获取腰椎间盘观测面的示意图，图11是形成的第一矢状面矩形框以及第二矢状面矩形框的示意图，图12中的fa1和 ha1分别表示第一左端点和第二左端点对应的矢状面测距矩形框内距离最近的两点，m1表示fa1和ha1之间的第一中点；fa2和 ha2分别表示第一右端点和第二右端点对应的矢状面测距矩形框内距离最近的两点，m2表示fa2和ha2之间的第二中点，m1和m2的连线为矢状面修正中线。

示例性的， 本方案提供的应用于CT影像的腰椎间盘观测面定位方法被应用于定位某一个检测者的腰椎间盘观测面，获取的结果如图13所示。

第二方面，本方案提供一种应用于CT影像的腰椎间盘观测面定位装置，包括：

腰椎分割模块，用于获取腰椎CT影像的腰椎分割结果，其中所述腰椎分割结果至少包括两个相邻的第一椎体mask和第二椎体mask；

横切面修正模块，用于基于第一椎体mask修正腰椎CT影像的横切面至正中位；

冠状面修正模块，用于基于第一椎体mask的第一椎体矢状面mask获取脊椎中心点，基于脊椎中心点截取对应的未修正冠状面, 获取未修正冠状面上的第一椎体冠状面mask的第一冠状面矩形框，以及，第二椎体冠状面mask的第二冠状面矩形框；获取第一冠状面矩形框和第二冠状面矩形框在垂直方向的最小间距位置的中线作为冠状面修正中线，计算冠状面修正中线在水平方向的冠状面偏移夹角，修正得到修正冠状面；

腰椎间盘观测面定位模块，用于获取修正冠状面对应的未修正矢状面上第一椎体冠状面mask的第一矢状面矩形框，以及，第二椎体冠状面mask的第二矢状面矩形框；获取第一矢状面矩形框和第二矢状面矩形框在垂直方向的最小间距位置的中线作为矢状面修正中线，计算矢状面修正中线在水平方向的矢状面偏移夹角，修正得到腰椎间盘观测面。

关于该应用于CT影像的腰椎间盘观测面定位装置中各个模块的介绍参见第一方面的介绍，相同内容在此不再累赘说明。

第三方面，本方案提供一种应用于CT影像的腰椎间盘观测面定位方法的应用，该方法可用于定位腰椎间盘观测面，进而应用于腰椎间盘状态的查看，当医生要查看椎间盘方向是否有病变的时候，需要用相关的ct阅片软件，先进行影像修正，然后手动滑到对应的位置上，这个方法能帮助医生直接获取到全部椎间盘观测面，更方便，省时省力。

第四方面，请参阅图14，本实施例还提供了一种电子装置，包括存储器304和处理器302，该存储器304中存储有计算机程序，该处理器302被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

具体地，上述处理器302可以包括中央处理器（CPU），或者特定集成电路（ApplicationSpecificIntegratedCircuit，简称为ASIC），或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

其中，存储器304可以包括用于数据或指令的大容量存储器304。举例来说而非限制，存储器304可包括硬盘驱动器（HardDiskDrive，简称为HDD）、软盘驱动器、固态驱动器（SolidStateDrive，简称为SSD）、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线（UniversalSerialBus，简称为USB）驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器304可包括可移除或不可移除（或固定）的介质。在合适的情况下，存储器304可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器304是非易失性（Non-Volatile）存储器。在特定实施例中，存储器304包括只读存储器（Read-OnlyMemory，简称为ROM）和随机存取存储器（RandomAccessMemory，简称为RAM）。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM（ProgrammableRead-OnlyMemory，简称为PROM）、可擦除PROM（ErasableProgrammableRead-OnlyMemory，简称为EPROM）、电可擦除PROM（ElectricallyErasableProgrammableRead-OnlyMemory，简称为EEPROM）、电可改写ROM（ElectricallyAlterableRead-OnlyMemory，简称为EAROM）或闪存（FLASH）或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，该RAM可以是静态随机存取存储器（StaticRandom-AccessMemory，简称为SRAM）或动态随机存取存储器（DynamicRandomAccessMemory，简称为DRAM），其中，DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器304（FastPageModeDynamicRandomAccessMemory，简称为FPMDRAM）、扩展数据输出动态随机存取存储器（ExtendedDateOutDynamicRandomAccessMemory，简称为EDODRAM）、同步动态随机存取内存（SynchronousDynamicRandom-AccessMemory，简称SDRAM）等。

存储器304可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器302所执行的可能的计算机程序指令。

处理器302通过读取并执行存储器304中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意孤寡老人的行为分析方法或孤寡老人的行为分析方法。

可选地，上述电子装置还可以包括传输设备306以及输入输出设备308，其中，该传输设备306和上述处理器302连接，该输入输出设备308和上述处理器302连接。

传输设备306可以用来经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括电子装置的通信供应商提供的有线或无线网络。在一个实例中，传输设备包括一个网络适配器（Network Interface Controller，简称为NIC），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备306可以为射频（Radio Frequency，简称为RF）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

输入输出设备308用于输入或输出信息。例如，上述输入输出设备可以是显示屏、鼠标、键盘或其他设备。在本实施例中，输入设备用于输入采集得到的信息，输入的信息可以是腰椎间盘观测面，输出的信息可以腰椎CT影像等。

可选地，在本实施例中，上述处理器302可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

S101、采集孤寡老人当前时刻的家电使用信息以及当前时刻的环境变量特征信息；

S102、将所述当前时刻的家电使用信息和所述当前时刻的环境变量特征信息输入已训练的行为分析模型，预判得到所述孤寡老人的当前行为，其中，所述行为分析模型由历史时刻的家电使用信息、环境变量特征信息以及对应的历史行为训练得到；

S103、依据所述当前时刻的环境变量特征信息获取对应的所述历史时刻的历史行为；

S104、将所述当前行为与所述历史行为比对，若不相似，则判断孤寡老人的行为为异常行为；

S105、若所述当前行为与所述历史行为相似，则判断孤寡老人的行为为正常行为，以所述当前时刻的家电使用信息、当前时刻的环境变量特征信息以及当前行为更新训练行为分析模型。

另外，结合上述实施例中的孤寡老人的行为分析方法，本申请实施例可提供一种存储介质来实现。该存储介质上存储有计算机程序；该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的任意孤寡老人的行为分析方法。

本领域的技术人员应该明白，以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

本发明不局限于上述最佳实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品，但不论在其形状或结构上作任何变化，凡是具有与本申请相同或相近似的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。