本發(fā)明屬于康復(fù)醫(yī)學(xué)防護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種老年人平衡能力評定方法。
背景技術(shù)：
據(jù)世界衛(wèi)生組織（WHO）統(tǒng)計，世界上每年都有大約424000例死亡與跌倒行為直接相關(guān)，跌倒是世界上造成意外傷害死亡的第二大原因（僅次于交通事故）。研究表明，在65歲以上的老年人中，每年有跌1次或多次跌倒經(jīng)歷的比例高達(dá)1/3,其中20—30%的老人在跌倒事件中會造成擦傷、髖部骨折、頭部外傷等，并隨著年齡的增加而增加。在美國，每年用于跌倒的醫(yī)療總費(fèi)用超過200億美元。我國目前有約1.3億的老年人,每年約有2000萬老年人至少發(fā)生共計2500萬次跌倒事故,直接醫(yī)療費(fèi)用超過50億人民幣。由此可見，跌倒成為了威脅老年人生命安全和增加社會負(fù)擔(dān)的重要因素。
在老年人的跌倒行為中，其中約有53%是由于在行走或者坐起-站立過程中不穩(wěn)定造成的。其危險因素主要有維持平衡能力下降、反應(yīng)速度變慢、下肢肌力減弱、日常獨(dú)立活動能力降低等，而這些因素又集中體現(xiàn)在步態(tài)變化上。可以說，造成老人摔倒的本質(zhì)是人體的平衡能力下降和下肢肌肉功能受損。
平衡是指身體不論處在何種位置都能保持最大程度穩(wěn)定的一種姿態(tài)，以及在運(yùn)動或受到外力作用時能自動調(diào)整并維持姿勢的一種能力。老年人身體平衡功能評定包括靜態(tài)平衡能力、姿勢控制能力和動態(tài)平衡能力評定。靜態(tài)平衡能力評定包括雙腳并攏站立、雙腳前后位站立、閉眼雙腳并攏站立及不閉眼單腿站立4個項目，根據(jù)保持姿勢的時間長短分為0-2共3個等級，滿分8分，保持姿勢時間越長，得分越低，提示靜態(tài)平衡功能越好。姿勢控制部分有4個項目，包括由站立到坐下，由坐姿到站立，由站位到蹲下及由下蹲姿勢到站立，按動作完成質(zhì)量和難度評分，滿分8分，得分越低，提示控制姿勢能力越好。在評定動態(tài)平衡能力時，實驗者在平地上直線行走10米后轉(zhuǎn)身再走回原點(diǎn)，根據(jù)起步、步高、步長、腳步的勻稱性、步行的連續(xù)性、步行的直線性、走動時軀干平穩(wěn)性及走動時轉(zhuǎn)身完成動作質(zhì)量進(jìn)行評分，分0-1共2個等級，滿分8分，得分越低表示平衡及步行能力越好。總之，中國衛(wèi)生部建立的平衡能力測試評分標(biāo)準(zhǔn)為：得分為0分提示平衡能力好；得分在1至4分之間提示老年人平衡能力降低，跌倒風(fēng)險增大；得分在5至16分之間表示平衡能力受到較大的削弱，跌倒風(fēng)險較大；得分在17～24分之間提示老年人具有高跌倒風(fēng)險。利用平衡能力測試對老年人群進(jìn)行評分，分為正常組、低風(fēng)險組、中等風(fēng)險組、高風(fēng)險組共4組。
人體的足部結(jié)構(gòu)、功能及對整個身體的姿勢控制能力等可由足底壓力分布體現(xiàn)出來，常被用來研究特殊人群（如孕婦、老年、腦癱患兒等）的步態(tài)特征。有限的研究已經(jīng)證實，有跌倒史的老年人群的足底壓力分布參數(shù)以及行走時的穩(wěn)定性都有較大的差異。因此，對坐起-行走時老年人群的足底壓力數(shù)據(jù)做定量研究，對于預(yù)防老年人跌倒，制定有效的干預(yù)措施，以及相關(guān)診斷均有重要意義。
坐起-行走是平時生活中最常出現(xiàn)的動作之一。人體完成由臀部和雙腳三點(diǎn)支撐的坐位狀態(tài)，過渡到雙腳站立繼而邁步行走的狀態(tài)，呈現(xiàn)出有序的姿勢改變。對于下肢功能不斷衰弱的老年人而言，坐起-行走過程中常會發(fā)生跌倒，嚴(yán)重的會引起骨折等并發(fā)癥。國際上常用坐下、站起及行走這樣日常動作來評價受試者的下肢肌肉能力。通過這個方法對老年人移動能力進(jìn)行測試，結(jié)果表明不但能夠定量反映患者的平衡能力和綜合移動能力，而且不需要特殊的設(shè)備和訓(xùn)練。
相近似的實現(xiàn)方案：
1）背部支撐減重波浪方式平衡評定訓(xùn)練方法
中國專利200910197351.5提供了一種背部支撐減重狀態(tài)下,患者主動移動身體重心,使雙下肢用力中心沿波浪軌跡運(yùn)動時維持站立平衡能力的評估及訓(xùn)練方法。該方法通過一套背部支撐減重波浪方式平衡評定訓(xùn)練系統(tǒng)實現(xiàn),系統(tǒng)硬件包括訓(xùn)練床、控制箱、主控計算機(jī)、患者用顯示裝置和主顯示屏；訓(xùn)練床的傾斜角度可以調(diào)節(jié),訓(xùn)練床的一端設(shè)有左右腳踏板組件,左右腳踏板組件上分別設(shè)有足底壓力傳感裝置。
2)一種人體平衡評定及訓(xùn)練系統(tǒng)
中國專利201220058477.1公開了一種人體平衡評定及訓(xùn)練系統(tǒng)，包括計算機(jī)和用于測量人體壓力波動信號的測試裝置，測試裝置的信號輸出端通過信號處理電路連接計算機(jī)的信號輸入端。本發(fā)明設(shè)置有由四個壓敏傳感器組構(gòu)成的測試裝置，用于分別測量人體四個支持點(diǎn)（即人體雙腳腳趾和腳跟）處壓力波動信號，并將采集到的信號通過計算機(jī)進(jìn)行綜合分析判斷，得出患者目前的平衡狀況。
但是在以往測定或分析人體平衡能力的壓力數(shù)據(jù)采集中，通常只測足底壓力數(shù)據(jù)，且大多僅僅在站立狀態(tài)下測試，難以客觀分析老年人的動態(tài)平衡能力，也未見專門到社區(qū)采集多名老年人“足底壓力+坐墊壓力”數(shù)據(jù)并給出具體計算過程的分析方法。對于采集到的信息進(jìn)行處理，還沒有發(fā)現(xiàn)用樣本熵來分析不同類別的老年人群的足底壓力和力矩數(shù)據(jù)。先前的研究方法大都是提取一個或者幾個重要的數(shù)據(jù)點(diǎn)來反映不同類別人群的生物力學(xué)特性，這些線性特征容易受到噪聲的影響，抑制了時域演化結(jié)構(gòu)，難以對老年人的跌倒風(fēng)險進(jìn)行客觀評估。
技術(shù)實現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的是針對上述問題，提供一種利于對老人動態(tài)平衡進(jìn)行評價的老年人平衡能力評定方法。
為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用了下列技術(shù)方案：本老年人平衡能力評定方法，其特征在于，本方法包括以下步驟：
A.根據(jù)老年人平衡能力測試量表對實驗對象進(jìn)行分組，分為正常組、低風(fēng)險組、中等風(fēng)險組和高風(fēng)險組共四組，通過足底壓力分布檢測系統(tǒng)檢測老人坐起時足底壓力分布，通過坐墊傳感器檢測老人坐起時的坐墊壓力；
B.老人行走在三維測力臺上，通過三維測力臺獲取老年人行走時步態(tài)的運(yùn)動學(xué)參數(shù)，運(yùn)動學(xué)參數(shù)包括足垂直方向的壓力和力矩、足前后方向的壓力和力矩、足內(nèi)外側(cè)方向壓力和力矩；
C.對坐起時和行走時的足底壓力和力矩的樣本熵進(jìn)行統(tǒng)計分析，找出各變量樣本熵間相關(guān)關(guān)系的顯著性差異,得出客觀評價標(biāo)準(zhǔn)；
D.將該客觀標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用于對其他老年人的平衡能力的評定。
在上述的老年人平衡能力評定方法中，在步驟B中，分別采集和分析老年左足和右足足底壓力和力矩數(shù)據(jù)。
在上述的老年人平衡能力評定方法中，在步驟B中，三維測力臺的四個角上設(shè)有四個三維壓力傳感器，所述的三維壓力傳感器能夠檢測行走過程中左足內(nèi)外側(cè)方向足底壓力LFx、行走過程中左足內(nèi)外側(cè)方向足底壓力矩LMx、行走過程中左足前后方向足底壓力LFy、行走過程中左足前后方向足底壓力矩LMy、行走過程中左足地面垂直方向作用力LFz、行走過程中左足地面垂直方向作用力矩LMz、行走過程中右足內(nèi)外側(cè)方向足底壓力RFx、行走過程中右足內(nèi)外側(cè)方向足底壓力矩RMx、行走過程中右足前后方向足底壓力RFy、行走過程中右足前后方向足底壓力矩RMy、行走過程中右足地面垂直方向作用力RFz、行走過程中右足地面垂直方向作用力矩RMz。
在上述的老年人平衡能力評定方法中，在步驟A中，足底壓力分布檢測系統(tǒng)能夠檢測坐起過程中左足地面垂直方向作用力LF、坐起過程中右足地面垂直方向作用力RF。
在上述的老年人平衡能力評定方法中，在步驟C中，樣本熵的計算方法如下：
給定一個標(biāo)準(zhǔn)化的時間序列{x(j)；1≤j≤N}，其中N是序列數(shù)據(jù)點(diǎn)的個數(shù)。
第一步，構(gòu)建長度為m的子序列（即模板向量）Xm(1)，Xm(2)，…，Xm(N-m)，其中Xm(i)＝{x(i+k)；0≤k≤m-1}；m為子序列的長度（即嵌入維數(shù)）。
第二步，計算向量Xi和任意向量Xj之間的距離：
d(Xm(i)，Xm(j))＝max{|x(i+k)|；0≤k≤m-1，1≤i，j≤N-m，i≠j}.
第三步，計算任意向量Xi和任意向量Xj的相似概率：
其中ni(m，T)是和向量Xi相似的向量的數(shù)目，其中相似定義為d(Xi，Xj)≤T，即Xi和Xj之間的距離小于T。T為指定的閾值（也稱為容忍度）。如果向量Xi和Xj之間的距離小于T，則與向量Xi相似的向量的計數(shù)增加1。在以上的相似匹配計數(shù)中，不包括向量的自我匹配計數(shù)。
第四步，計算平均概率：
第五步，嵌入維數(shù)增加1，重復(fù)前面四步計算
第六步，計算樣本熵：
為了計算足底壓力各個測度變量的樣本熵值SampEn(N,m,T)，首先需要選擇合適的N、m和T值。
在上述的老年人平衡能力評定方法中，在步驟C中，統(tǒng)計分析方法：Kruskal-Wallis檢驗左足、右足及左右足足底壓力和力矩變量間的統(tǒng)計特性差異，分別列出左足、右足及左右足足底壓力和力矩變量間的Spearman相關(guān)系數(shù)和對應(yīng)的p值。
在上述的老年人平衡能力評定方法中，在步驟D中，所述的客觀評定標(biāo)準(zhǔn)包括左足在內(nèi)外側(cè)方向的足底壓力LFx、行走過程中左足在前后方向的足底壓力LFy、行走過程中左足在垂直方向上的足底壓力LFz、行走過程中右足在前后方向上的足底壓力RFy、行走過程中右足在垂直方向上的足底壓力RFz、行走過程中右足在內(nèi)外側(cè)方向上的力矩RMx。
在上述的老年人平衡能力評定方法中，在步驟D中，對其他老人的LFx、LFy、LFz、RFy、RFz和RMx進(jìn)行檢測，對比客觀評定標(biāo)準(zhǔn)，對老人進(jìn)行平衡能力評定。
與現(xiàn)有的技術(shù)相比，本老年人平衡能力評定方法的優(yōu)點(diǎn)在于：通過采集老年人坐起-站立時的壓力數(shù)據(jù)變化，并通過三維測力臺獲取老年人行走時步態(tài)的運(yùn)動學(xué)參數(shù)（垂直、前后、內(nèi)外側(cè)方向的壓力和力矩），對足底壓力和力矩的樣本熵進(jìn)行統(tǒng)計分析，找出各變量樣本熵間相關(guān)關(guān)系的顯著性差異，對坐起-行走時老年人群的足底壓力數(shù)據(jù)做定量研究，能夠?qū)先说膭討B(tài)平衡進(jìn)行評價，對于預(yù)防老年人跌倒，制定有效的干預(yù)措施，以及相關(guān)診斷均有重要意義。
具體實施方式
所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
本方案的某次實際驗證在馬連洼社區(qū)（北京老年人口比例最高的社區(qū)之一）進(jìn)行，共有128個實驗對象參與實驗。根據(jù)老年人平衡能力測試評分得到55個正常者，49個低風(fēng)險者，23個中等風(fēng)險者，1個高風(fēng)險者。每個實驗者都被醫(yī)生檢查，檢查結(jié)果都寫入病歷報告中，其包括：年齡，體重，跌倒史，用藥史，相關(guān)病史及感覺障礙程度等。通常，誘發(fā)老年人健康摔倒除了平衡與步態(tài)問題之外，過去一年跌倒的次數(shù)、身體所患疾病數(shù)和視力下降等因素都會增加老年人跌倒風(fēng)險。在128個實驗對象中，有14個實驗者要么在過去一年跌倒次數(shù)不小于3次，要么身體所患疾病數(shù)目不小于4個，要么視力水平較低。毫無疑問，這14個實驗對象自動歸為高風(fēng)險組。不同老年人群的基本人口特征如表1所示。
表1不同老年人群的基本人口特征
樣本熵被用來分析不同老人群的足底壓力和力矩在足內(nèi)外側(cè)、前后和垂直分量的復(fù)雜性和規(guī)整性。被分析的分量為坐起-行走過程中步態(tài)的運(yùn)動學(xué)參數(shù)，包括足底壓力和力矩，其縮寫列出在表2中。在計算樣本熵前，各個變量的時間序列通過減去其均值再除以其標(biāo)準(zhǔn)差，得到歸一化后均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的時間序列。
表2足底壓力和力矩變量縮寫列表
采用OR6-7三維測力臺獲取老年人行走時步態(tài)的運(yùn)動學(xué)參數(shù)。三維測力臺可分別測定垂直方向、前后方向、內(nèi)外側(cè)方向的壓力和力矩。在行走過程中，老年人前后側(cè)方向的壓力用于加速或減速，水平方向的壓力用于保持身體平衡，若內(nèi)外側(cè)方向受力較大，說明走路時左右晃動。而垂直方向的壓力用于支撐身體，若足底壓力趨于平穩(wěn)，說明老年人在步行時有緩沖動作不充分，存在拖拖拉拉的現(xiàn)象。采用MatScan@平板測試系統(tǒng)獲取老年人在坐-起過程中的足底壓力數(shù)據(jù)。平衡能力差的老年人完成坐起到站立動作所需要的時間長，足底壓力趨于平穩(wěn)，說明老年人表現(xiàn)出保守的動作姿勢，以降低跌倒發(fā)生的風(fēng)險。
樣本熵是度量時間序列信號復(fù)雜性的檢測方法。在實際應(yīng)用中，線性特征往往是提取原始數(shù)據(jù)的一個或者幾個重要的數(shù)據(jù)點(diǎn)，這些特征容易受噪聲的影響。樣本熵不需要對原始序列進(jìn)行粗粒化，對噪聲并不敏感，可以用來量化時間序列信號，得到穩(wěn)健的估計值，具有優(yōu)秀的分析效果。
在本技術(shù)方案中，計算樣本熵的步驟如下：
給定一個標(biāo)準(zhǔn)化的時間序列{x(j)；1≤j≤N}，其中N是序列數(shù)據(jù)點(diǎn)的個數(shù)。
第一步，構(gòu)建長度為m的子序列（即模板向量）Xm(1)，Xm(2)，…，Xm(N-m)，其中Xm(i)＝{x(i+k)；0≤k≤m-1}；m為子序列的長度（即嵌入維數(shù)）。
第二步，計算向量Xi和任意向量Xj之間的距離：
d(Xm(i)，Xm(j))＝max{|x(i+k)|；0≤k≤m-1，1≤i，j≤N-m，i≠j}.
第三步，計算任意向量Xi和任意向量Xj的相似概率：
其中ni(m，T)是和向量Xi相似的向量的數(shù)目，其中相似定義為d(Xi，Xj)≤T，即Xi和Xj之間的距離小于T。T為指定的閾值（也稱為容忍度）。如果向量Xi和Xj之間的距離小于T，則與向量Xi相似的向量的計數(shù)增加1。在以上的相似匹配計數(shù)中，不包括向量的自我匹配計數(shù)。
第四步，計算平均概率：
第五步，嵌入維數(shù)增加1，重復(fù)前面四步計算
第六步，計算樣本熵：
為了計算足底壓力各個測度變量的樣本熵值SampEn(N,m,T)，首先需要選擇合適的N、m和T值。
其中，參數(shù)m是嵌入?yún)?shù)。參數(shù)T是有效閾值，也稱為容忍度。子序列的匹配計數(shù)隨著長度為m和m+1的增加，樣本熵的準(zhǔn)確性和置信水平會隨之增加。小的m值和大的T值將會增加匹配計數(shù)。然而，隨著T的增加，匹配概率將會趨近1，這樣量化的樣本熵值將失去鑒別能力；隨著m的減少，計算出的樣本熵也不能反映基本的物理過程。這樣用SampEn(N,m,T)來分析時間序列，就會丟失許多詳細(xì)信息。文獻(xiàn)[9]和[10]中的方法被用來確定m和T的值。在一般情況下，m可以取值1或者4，T在0.1SD～0.25SD之間能估計出比較有效的統(tǒng)計特性[11]。實際應(yīng)用中m優(yōu)先選擇2，T選擇0.25SD（SD是原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差）。
參數(shù)N是原始數(shù)據(jù)長度。樣本熵適合于處理序列長度介于100到5000之間，這樣會得到更好的統(tǒng)計分析效果。在本試驗中，單個足底壓力序列的數(shù)據(jù)點(diǎn)的個數(shù)為200。
對足底壓力和力矩應(yīng)用非參數(shù)Kruskal-Wallis檢驗以發(fā)現(xiàn)我們所評價的四類老年人群的足底壓力和力矩分量是否具有統(tǒng)計特性差異。而為了研究左右足各個變量之間的樣本熵的關(guān)系，進(jìn)行Spearman相關(guān)分析，如果相關(guān)系數(shù)|r|≥0.75，則認(rèn)為兩個變量高度相關(guān)；如果相關(guān)系數(shù)0.25≤|r|≤0.75，則認(rèn)為兩個變量中等程度相關(guān)；如果相關(guān)系數(shù)|r|<0.25，則認(rèn)為兩個變量弱相關(guān)[13]。
對于左右足對應(yīng)的變量，如果相關(guān)性不高，且Kruskal-Wallis秩和檢驗的統(tǒng)計特性不同，則左右足的足底壓力和力矩數(shù)據(jù)應(yīng)該分開收集和處理。對于同側(cè)足的不同變量間，如果相關(guān)性高，而且組間差異顯著，則其中之一可被用來進(jìn)行評估。所有的統(tǒng)計分析用MATLAB完成，p<0.05被認(rèn)為統(tǒng)計顯著。
表3，表4和表5分別列出左足、右足及左右足足底壓力和力矩變量間的Spearman相關(guān)系數(shù)和對應(yīng)的p值。左足的各個變量間的樣本熵的關(guān)系如下：坐起過程中左足地面垂直方向作用力（LF）與行走過程中左足的各個變量都是弱相關(guān)；行走過程中，垂直方向的足底壓力（LFz）和內(nèi)外側(cè)方向的力矩（LMx）高度相關(guān)（r=0.78，p=0.00）；其他變量間是中等程度相關(guān)。右足各個變量間樣本熵關(guān)系和左足具有相似的相關(guān)性：坐起過程中右足地面垂直方向作用力（LF）與行走過程中右足的各個變量都是弱相關(guān)；行走過程中，垂直方向的足底壓力（RFz）和內(nèi)外側(cè)方向的力矩（RMx）高度相關(guān)（r=0.77，p=0.00）；前后方向的力矩(RMy)和垂直方向的力矩（RMz）弱相關(guān)（r=0.16，p=0.02）。
行走過程中的左右足對應(yīng)變量間呈現(xiàn)中等程度相關(guān)；坐起過程中左足地面垂直方向作用力（LF）與行走過程中右足的各個變量都是弱相關(guān)；且坐起過程中右足地面垂直方向作用力（RF）與行走過程中左足的各個變量也都是弱相關(guān)。而坐起過程中左足地面垂直方向作用力（LF）和右足地面垂直方向作用力（RF）是中度相關(guān)（r=0.57，p=0.00）。
表3左足各個足底壓力和力矩變量的樣本熵的Spearman相關(guān)系數(shù)
表4右足各個足底壓力和力矩變量的樣本熵的Spearman相關(guān)系數(shù)
表5左右足足底壓力和力矩相應(yīng)變量的樣本熵的Spearman相關(guān)系數(shù)
表6列出了正常組、低風(fēng)險組、中等風(fēng)險組和高風(fēng)險組中各個變量的樣本熵的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和Kruskal-wallis檢驗結(jié)果。在四組老年人群中，存在顯著性差異的變量有：行走過程中左足在內(nèi)外側(cè)方向的足底壓力（LFx，p=0.049），行走過程中左足在前后方向的足底壓力（LFy，p=0.025）,行走過程中左足在垂直方向上的足底壓力（LFz，p=0.036），行走過程中右足在前后方向上的足底壓力（RFy，p=0.043），行走過程中右足在垂直方向上的足底壓力（RFz，p=0.006），行走過程中右足在內(nèi)外側(cè)方向上的力矩（RMx，p=0.041）。其他變量在四組老年人群中都沒有顯著性差異。
表6正常組、低風(fēng)險組、中等風(fēng)險組和高風(fēng)險組中各個變量的樣本熵的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和Kruskal-wallis檢驗結(jié)果
用樣本熵來量化正常組、低風(fēng)險組、中等風(fēng)險組和高風(fēng)險組在坐起-行走過程中足底壓力和力矩各個方向的分量，以發(fā)現(xiàn)不同組別間各個分量是否具有統(tǒng)計特性。根據(jù)前面描述的結(jié)果，可以得到如下結(jié)論：1）根據(jù)老年人平衡能力測試量表對實驗對象進(jìn)行分組，分為正常組、低風(fēng)險組、中等風(fēng)險組和高風(fēng)險組共4組。用樣本熵量化老年人足底壓力和力矩的時間序列數(shù)據(jù)，其中的參數(shù)r取0.2，m取2。
2）左腳和右腳的相關(guān)變量的樣本熵的統(tǒng)計特性不同。因此在采集和分析老年熱足底壓力和力矩數(shù)據(jù)時應(yīng)該分開處理。
3）以下變量的樣本熵在不同組別間存在顯著性差異：行走過程中左足在內(nèi)外側(cè)方向的足底壓力（LFx，p=0.049），行走過程中左足在前后方向的足底壓力（LFy，p=0.025）,行走過程中左足在垂直方向上的足底壓力（LFz，p=0.036），行走過程中右足在前后方向上的足底壓力（RFy，p=0.043），行走過程中右足在垂直方向上的足底壓力（RFz，p=0.006），行走過程中右足在內(nèi)外側(cè)方向上的力矩（RMx，p=0.041）。
以上結(jié)果可以應(yīng)用到老年人身體平衡功能評估中，形成一套客觀的老年人跌倒風(fēng)險評估方法與系統(tǒng)，自動分類或者指導(dǎo)老年人有針對性提高平衡能力。
以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。