本發明涉及磁共振成像領域，具體而言，涉及一種磁共振圖像重建方法及裝置。

背景技術：

磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，簡稱MRI)是醫學成像的熱點問題，被廣泛應用于醫學診斷中，這是由于磁共振成像具有非侵入性以及沒有電離輻射等問題，而且磁共振成像還能夠提供人體內部器官和結構的重要解剖和功能信息，同時具有非常高的軟組織對比度，對于疾病的檢測和診斷有著巨大的作用。因此，磁共振成像的質量也尤為重要。

在磁共振成像中，成像的質量是衡量成像方法的一個重要標準。磁共振成像過程中，K-空間數據和磁共振圖像之間是傅里葉變換和傅里葉逆變換的關系，采集全部的K-空間數據比較慢，只部分采集磁共振成像設備K-空間數據，會帶來較多偽影，圖像質量較差。現有的磁共振成像方法大多是引入一些先驗信息(如稀疏性)來通過一個優化函數，求解重建出清晰圖像。這些方法將圖像視為一個整體來進行重建，無法克服在大多數磁共振圖像重建方法中使用全變分對平滑區域帶來的階梯效應，從而影響了成像的質量。

技術實現要素：

有鑒于此，本發明實施例提供了一種磁共振圖像重建方法及裝置，將磁共振圖像結構化分解為平滑部分和紋理部分，再針對兩個部分進行不同的正則化并建立估算式，然后進行求解得到需要重建的磁共振圖像，克服了現有方法中將磁共振圖像視為一個整體所帶來的對圖像中平滑區域的階梯效應，并且能較好的恢復紋理部分的信息，提高了成像的質量。

為了實現上述目的，本發明采用的技術方案如下：

一種磁共振圖像重建方法，所述方法包括：將磁共振圖像結構化分解為平滑部分和紋理部分；對所述平滑部分以及所述紋理部分正則化，建立所述平滑部分和所述紋理部分的估算式；根據磁共振圖像掃描儀中獲取的下采樣K-空間數據，分別對所述估算式中的平滑部分和紋理部分迭代求解；根據迭代求解獲得的平滑部分以及紋理部分重建磁共振圖像。

一種磁共振圖像重建裝置，所述裝置包括：圖像分解模塊、估算式建立模塊、迭代求解模塊以及圖像重建模塊。其中，所述圖像分解模塊用于將磁共振圖像結構化分解為平滑部分和紋理部分；所述估算式建立模塊用于對所述平滑部分以及所述紋理部分正則化，建立所述平滑部分和所述紋理部分的估算式；所述迭代求解模塊用于根據磁共振圖像掃描儀中獲取的下采樣K-空間數據，分別對所述估算式中的平滑部分和紋理部分迭代求解；所述圖像重建模塊用于根據迭代求解獲得的平滑部分以及紋理部分重建磁共振圖像。

本發明實施例提供的磁共振圖像重建方法及裝置，通過將磁共振圖像結構化分解為平滑部分和紋理部分，再對平滑部分以及紋理部分正則化，建立平滑部分和紋理部分的估算式，然后根據磁共振圖像掃描儀中獲取的下采樣K-空間數據，分別對估算式中的平滑部分和紋理部分迭代求解，最后根據求解出的平滑部分以及紋理部分重建出磁共振圖像，該方法針對磁共振圖像不同的部分來進行正則化然后再進行重建，避免了平滑區域的階梯效應，也較好恢復了紋理區域的信息，從而提高了成像的質量。

為使本發明的上述目的、特征和優點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合所附附圖，作詳細說明如下。

附圖說明

為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。

圖1示出了本發明實施例提供的計算機的結構示意圖；

圖2示出了本發明第一實施例提供的磁共振圖像重建方法的流程圖；

圖3示出了本發明第一實施例提供的磁共振圖像重建方法的步驟S120的流程圖；

圖4示出了本發明第一實施例提供的磁共振圖像重建方法的步驟S130的流程圖；

圖5示出了本發明第一實施例提供的磁共振圖像重建方法的關于大腦的成像結果以及關于大腦的基準圖像示意圖；

圖6示出了本發明第一實施例提供的磁共振圖像重建方法的關于心臟、胸部以及動脈的成像結果示意圖；

圖7示出了本發明第二實施例提供的磁共振圖像重建裝置的功能模塊圖；

圖8示出了本發明第二實施例提供的磁共振圖像重建裝置的估算式建立模塊的功能模塊圖；

圖9示出了本發明第二實施例提供的磁共振圖像重建裝置的估算式建立模塊的正則化單元的功能模塊圖；

圖10示出了本發明第二實施例提供的磁共振圖像重建裝置的迭代求解模塊的功能模塊圖；

圖11示出了本發明第二實施例提供的磁共振圖像重建裝置的迭代求解模塊的求解單元的功能模塊圖。

具體實施方式

下面將結合本發明實施例中附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。通常在此處附圖中描述和示出的本發明實施例的組件可以以各種不同的配置來布置和設計。因此，以下對在附圖中提供的本發明的實施例的詳細描述并非旨在限制要求保護的本發明的范圍，而是僅僅表示本發明的選定實施例。基于本發明的實施例，本領域技術人員在沒有做出創造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。

應注意到：相似的標號和字母在下面的附圖中表示類似項，因此，一旦某一項在一個附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對其進行進一步定義和解釋。同時，在本發明的描述中，術語“第一”、“第二”等僅用于區分描述，而不能理解為指示或暗示相對重要性。

如圖1所示，是本申請實施例提供的計算機100的方框示意圖。所述計算機100包括磁共振圖像重建裝置200、存儲器101、存儲控制器102、處理器103、外設接口104、顯示單元105及其他。

所述存儲器101、存儲控制器102、處理器103、外設接口104各元件相互之間直接或間接地電性連接，以實現數據的傳輸或交互。例如，這些元件相互之間可通過一條或多條通訊總線或信號線實現電性連接。所述磁共振圖像重建裝置200包括至少一個可以軟件或固件(firmware)的形式存儲于所述存儲器101中或固化在所述計算機100的操作系統(operating system，OS)中的軟件功能模塊。所述處理器103用于執行存儲器101中存儲的可執行模塊，例如所述磁共振圖像重建裝置200包括的軟件功能模塊或計算機程序。

其中，存儲器101可以是，但不限于，隨機存取存儲器(Random Access Memory，RAM)，只讀存儲器(Read Only Memory，ROM)，可編程只讀存儲器(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只讀存儲器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，電可擦除只讀存儲器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。其中，存儲器101用于存儲程序，所述處理器103在接收到執行指令后，執行所述程序，前述本發明實施例任一實施例揭示的流過程定義的計算機100所執行的方法可以應用于處理器103中，或者由處理器103實現。

處理器103可能是一種集成電路芯片，具有信號的處理能力。上述的處理器103可以是通用處理器，包括中央處理器(Central Processing Unit，簡稱CPU)、網絡處理器(Network Processor，簡稱NP)等；還可以是數字信號處理器(DSP)、專用集成電路(ASIC)、現成可編程門陣列(FPGA)或者其他可編程邏輯器件、分立門或者晶體管邏輯器件、分立硬件組件。可以實現或者執行本發明實施例中的公開的各方法、步驟及邏輯框圖。通用處理器可以是微處理器或者該處理器103也可以是任何常規的處理器等。

所述外設接口104將各種輸入/輸出裝置耦合至處理器103以及存儲器101。在一些實施例中，外設接口104，處理器103以及存儲控制器102可以在單個芯片中實現。在其他一些實例中，他們可以分別由獨立的芯片實現。

顯示單元105在所述計算機100與用戶之間提供一個交互界面(例如用戶操作界面)或用于顯示圖像數據給用戶參考。在本實施例中，所述顯示單元105可以是液晶顯示器或觸控顯示器。若為觸控顯示器，其可為支持單點和多點觸控操作的電容式觸控屏或電阻式觸控屏等。支持單點和多點觸控操作是指觸控顯示器能感應到來自觸控顯示器上一個或多個位置處同時產生的觸控操作，并將該感應到的觸控操作交由處理器103進行計算和處理。

可以理解的，圖1所示的結構僅為示意，計算機100還可以包括比圖1中所示更多或更少的組件，或者具有與圖1所示不同的配置。圖1中所示的各組件可以采用硬件、軟件或其組合實現。

第一實施例

本發明第一實施例提供了一種磁共振圖像重建方法，該方法克服了現有方法中將磁共振圖像視為一個整體所帶來的對圖像中平滑區域的階梯效應，并且能較好地恢復紋理部分的信息，提高了成像的質量。請參見圖2，該磁共振圖像重建方法包括：

步驟S110：將磁共振圖像結構化分解為平滑部分和紋理部分。

將磁共振圖像u結構化分解為平滑部分u_s和紋理部分u_t。得到：u＝u_s+u_t，其中，u、u_s和u_t為離散圖像。

具體的，可以利用L0smoothing方法進行分解，從而可以得到：其中，為運用L₀梯度最小化方法得到。其中，表示迭代過程中u_s的初始值，表示迭代過程中u_t的初始值，u⁽⁰⁾表示迭代過程中u的初始值。

可以理解的是，本步驟中的磁共振圖像u并不一定特指某一幅磁共振圖像，任意一幅磁共振圖像可以以u＝u_s+u_t的形式表示。

步驟S120：對所述平滑部分以及所述紋理部分正則化，建立所述平滑部分和所述紋理部分的估算式。

具體的，請參見圖3，步驟S120包括：

步驟S121：運用各項同性的二階全變分對所述平滑部分正則化，得到所述平滑部分對應的正則化ISOTV(u_s)，運用非局部的全變分對所述紋理部分正則化，得到所述紋理部分對應的正則化NLTV(u_t)，u_s和u_t分別表示平滑部分和紋理部分。

在本發明實施例中，所述運用各項同性的二階全變分(ISOTV)對所述平滑部分正則化，得到所述平滑部分對應的正則化ISOTV(u_s)包括：

利用各項同性的二階全變分，可以得到任意一幅圖像f的ISOTV正則化表達式為：

其中，s₂(θ)＝[cos(θ)²,2sin(θ)cos(θ),sin(θ)²]^T，

可得：

其中，*表示共軛矩陣。

對上述ISOTV正則化表達式進一步推導，可得：

其中，W表示加權矩陣：

根據上述ISOTV正則化表達式，可得在離散域的ISOTV正則化表達式為：

其中，||·||₁表示L₁范數，D₂表示加權二階導數算子，D₂u_s(i)定義為：

D₂u_s(i)＝[D₂，_xxu_s(i),D₂，_xyu_s(i),D_2,yyu_s(i)]^T＝W[u_s,xx(i),u_s,xy(i),u_s，_yy(i)]^T，

其中，[u_s,xx(i),u_s,xy(i),u_s，_yy(i)]表示g₂(x,y)的離散形式。

在本發明實施例中，所述運用非局部的全變分對所述紋理部分正則化，得到所述紋理部分對應的正則化NLTV(u_t)包括：

獲取所述紋理部分中一個像素點對應的非局部離散梯度表達式；根據所述非局部離散梯度表達式得到所述紋理部分對應的正則化NLTV(u_t)。

具體的，建立紋理部分u_t的一像素點i對應的非局部離散梯度表達式：

其中，j是i在的搜索領域范圍內的非局部像素，G_σ是標準偏差為σ的高斯核函數，h是非局部濾波參數，是卷積算子，u_t(i+·)中的'·'表示以像素點i為中心的方形塊。權重w(u_t(i),u_t(j))用于比較兩個非鄰域塊和u_t(j+·)間的相似性。u_t(i+·)

根據所述非局部離散梯度表達式，得出所述紋理部分u_t的NLTV正則化表達式：

步驟S122：根據下采樣K-空間數據與磁共振圖像之間的關系模型y＝Au+ε、ISOTV(u_s)以及NLTV(u_t)建立u_s和u_t的估算式：其中，u＝u_s+u_t，y表示下采樣K-空間數據，A表示下采樣傅里葉算子，ε表示附加噪聲，||·||₂表示L₂范數，λ和μ表示正則化參數。

建立下采樣K-空間數據與磁共振圖像之間的關系模型y＝Au+ε，其中，是從K-空間獲取的觀測值，是與帶重建的磁共振圖像相關的下采樣K-空間數據，矩陣表示下采樣傅立葉算子，項是由一個大小為的磁共振圖像向量化而來，是附加噪聲。

根據所述模型，u_s對應的正則化ISOTV(u_s)以及u_t對應的正則化NLTV(u_t)，建立u_s和u_t的估算式：

其中，||·||₂表示L₂范數，λ和μ表示正則化參數。

步驟S130：根據磁共振圖像掃描儀中獲取的下采樣K-空間數據，分別對所述估算式中的平滑部分和紋理部分迭代求解。

具體的，請參見圖4，步驟S130包括：

步驟S131：利用交替最小化方法，根據所述估算式建立所述平滑部分對應的迭代公式以及所述紋理部分對應的迭代公式。

將所述平滑部分對應的正則化表達式以及所述紋理部分對應的正則化表達式代入所述估算式中，得到：

該問題是一個非線性多參數最優化問題，可以利用交替最小化方法求解，具體的，包括：

根據以及y＝Au+ε進行初始化，得到：其中，表示迭代過程中u_s的初始值，表示迭代過程中u_t的初始值，u⁽⁰⁾表示迭代過程中u的初始值，A^-1為算子A的逆算子。

在第(k+1)次迭代時，用來近似u_s，用來近似u_t，其中，和通過下式交替求解得到所述平滑部分對應的迭代公式：以及所述紋理部分對應的迭代公式：可以理解的是，表示第(k+1)次迭代時u_t對應的解。

步驟S132：根據磁共振圖像掃描儀中獲取的下采樣K-空間數據對所述平滑部分對應的迭代公式求解得到所述平滑部分對應的解，以及對所述紋理部分對應的迭代公式求解得到所述紋理部分對應的解。

在本發明實施例中，所述根據磁共振圖像掃描儀中獲取的下采樣K-空間數據對所述平滑部分對應的迭代公式求解得到所述平滑部分對應的解包括：

運用半二次方分裂最小化方法，增加輔助變量，根據所述平滑部分對應的迭代公式得到關于所述輔助變量以及所述平滑部分的估算式：

具體的，運用半二次方分裂最小化方法，增加一輔助變量b，b＝D₂u_s，將所述平滑部分u_s對應的迭代公式轉換為帶輔助變量的估算式：

再獲得上式的非約束形式：

其中，β為懲罰參數。當β趨近于無窮大時，該非約束形式得到的解非常接近于所述帶輔助變量的估算式的解。并且，規定β從初值非常小開始逐漸增大，并且增大到一定值，從而使收斂速度加快。

利用交替最小化方法得到所述輔助變量對應的迭代公式以及所述平滑部分對應的求解迭代式：

利用交替最小化方法，將所述非約束形式分解為：

以及

對于其有顯式解再通過多維收縮公式可得：

其中，

對于對其的每一項關于u_s求微分，且令其導數為零，得到：

因為u_s具有周期性邊界條件，因此通過DFT對有循環塊結構A^TA、進行對角化。從而可以得到平滑部分u_s對應的求解迭代式：

其中F和F-¹表示DFT變換和DFT反變換算子，表示元素除法。

根據磁共振圖像掃描儀中獲取的下采樣K-空間數據對所述輔助變量對應的迭代公式以及所述平滑部分對應的求解迭代式進行迭代求解，得到所述平滑部分。

在本發明實施例中，所述對所述紋理部分對應的迭代公式求解得到所述紋理部分對應的解包括：

對于所述紋理部分u_t對應的迭代公式，運用Bregman算子分裂方法進行求解。首先，運用Bregman迭代，得到：

其中，

運用

以及進行求解的方法等價于基于Bregman距離的求解方法。

公式中，||D_NLu_t||₁項不可微，因此運用后相算子分離技術進行求解，得到：

其中，v^(k+1)為u_t^(k)的近端映射，正數δ表示步長。該公式為傳統的NLTV去噪問題，因此可以通過Bregman NLTV(SBNLTV)算法近似求解。

在本發明實施例中，由于SBNLTV算法中的相似加權矩陣W計算時間較長，因此在迭代計算中，每經過p次迭代更新一次相似加權矩陣，而不是SBNLTV算法中每次迭代都進行更新相似加權矩陣。在本實施例中，p的具體數值并不作為限定。優選的，p的取值為5，即每經過5次迭代，更新一次相似加權矩陣。

設置好λ，μ，β，δ，代入下采樣K-空間數據可以進行迭代求解得到所述平滑部分對應的解和所述紋理部分對應的解。具體的，可以設置λ＝1，μ＝0.01，懲罰項參數β＝200，懲罰項加速因子A_cc＝4，步長δ＝1。

步驟S133：對所述平滑部分對應的解與所述紋理部分對應的解進行求和，當求和結果收斂時，迭代求解過程結束。

在上述的對所述平滑部分以及所述紋理部分進行求解過程中，每迭代一次得到的解，都會根據進行求和，當u^(k+1)收斂時，迭代求解過程結束，并且得到最后的解u_s和u_t。可以設置結束條件：當然，在本實施例中，迭代結束條件也可以包括，預先設置迭代次數，當達到該預先設置的迭代次數時u^(k+1)尚未收斂，使迭代求解過程結束。

步驟S140：根據迭代求解獲得的平滑部分以及紋理部分重建磁共振圖像。

根據迭代求解獲得的平滑部分u_s以及紋理部分u_t，以及u＝u_s+u_t，可以求解出u，該求解出的u即為根據磁共振圖像掃描儀中獲取的下采樣K-空間數據重建出的磁共振圖像。如圖5所示為采用本發明實施例提供的磁共振圖像重建方法得到的關于大腦的成像結果與基準圖像之間的對比，其中a為基準圖像，b為采用本發明實施例提供的磁共振圖像重建方法得到的關于大腦的成像結果。如圖6所示為采用本發明實施例提供的磁共振圖像重建方法得到的關于心臟、胸部以及動脈的成像結果。

第二實施例

本發明第二實施例提供了一種磁共振圖像重建裝置200，請參見圖7，所述磁共振圖像重建裝置200包括：圖像分解模塊210、估算式建立模塊220、迭代求解模塊230以及圖像重建模塊240。其中：所述圖像分解模塊210用于將磁共振圖像結構化分解為平滑部分和紋理部分；所述估算式建立模塊220用于對所述平滑部分以及所述紋理部分正則化，建立所述平滑部分和所述紋理部分的估算式；所述迭代求解模塊230用于根據磁共振圖像掃描儀中獲取的下采樣K-空間數據，分別對所述估算式中的平滑部分和紋理部分迭代求解；所述圖像重建模塊240用于根據迭代求解獲得的平滑部分以及紋理部分重建磁共振圖像。

如圖8所示，所述估算式建立模塊220包括：正則化單元221以及公式建立單元222，其中：所述正則化單元221用于運用各項同性的二階全變分對所述平滑部分正則化，得到所述平滑部分對應的正則化ISOTV(u_s)，運用非局部的全變分對所述紋理部分正則化，得到所述紋理部分對應的正則化NLTV(u_t)，u_s和u_t分別表示平滑部分和紋理部分；所述公式建立單元222用于根據下采樣K-空間數據與磁共振圖像之間的關系模型y＝Au+ε，以及ISOTV(u_s)，NLTV(u_t)建立u_s和u_t的估算式：其中，u＝u_s+u_t，u表示下采樣K-空間數據，A表示下采樣傅里葉算子，ε表示附加噪聲，||·||₂表示L₂范數，λ和μ表示正則化參數。

如圖9所示，所述正則化單元221包括第一正則化子單元2211以及第二正則化子單元2212，其中：所述第一正則化子單元2211用于獲取所述紋理部分中一個像素點對應的非局部離散梯度表達式；所述第二正則化子單元2212用于根據所述非局部離散梯度表達式得到所述紋理部分對應的正則化NLTV(u_t)。

如圖10所示，所述迭代求解模塊230包括：迭代公式建立單元231、求解單元232以及比較單元233，其中：所述迭代公式建立單元231于利用交替最小化方法，根據所述估算式建立所述平滑部分對應的迭代公式以及所述紋理部分對應的迭代公式；所述求解單元232用于根據磁共振圖像掃描儀中獲取的下采樣K-空間數據對所述平滑部分對應的迭代公式求解得到所述平滑部分對應的解，以及對所述紋理部分對應的迭代公式求解得到所述紋理部分對應的解；所述比較單元233用于對所述平滑部分對應的解與所述紋理部分對應的解進行求和，當求和結果收斂時，迭代求解過程結束。

如圖11所示，所述求解單元232包括：第一求解子單元2321、第二求解子單元2322以及第三求解子單元2323，其中：所述第一求解子單元2321用于運用半二次方分裂最小化方法，增加輔助變量，根據所述平滑部分對應的迭代公式得到關于所述輔助變量以及所述平滑部分的估算式；所述第二求解子單元2322用于利用交替最小化方法得到所述輔助變量對應的迭代公式以及所述平滑部分對應的求解迭代式；所述第三求解子單元2323用于根據磁共振圖像掃描儀中獲取的下采樣K-空間數據對所述輔助變量對應的迭代公式以及所述平滑部分對應的求解迭代式進行迭代求解，得到所述平滑部分。

綜上所述，發明實施例提供的磁共振圖像重建方法及裝置，通過將磁共振圖像結構化分解為平滑部分和紋理部分，再對平滑部分以及紋理部分正則化，建立平滑部分和紋理部分的估算式，然后根據磁共振圖像掃描儀中獲取的下采樣K-空間數據，分別對估算式中的平滑部分和紋理部分迭代求解，最后根據求解出的平滑部分以及紋理部分重建出磁共振圖像，該方法針對磁共振圖像不同的部分來進行正則化然后再進行重建，避免了平滑區域的階梯效應，也較好恢復了紋理區域的信息，從而提高了成像的質量。

在本申請所提供的幾個實施例中，應該理解到，所揭露的裝置和方法，也可以通過其它的方式實現。以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，附圖中的流程圖和框圖顯示了根據本發明的多個實施例的裝置、方法和計算機程序產品的可能實現的體系架構、功能和操作。在這點上，流程圖或框圖中的每個方框可以代表一個模塊、程序段或代碼的一部分，所述模塊、程序段或代碼的一部分包含一個或多個用于實現規定的邏輯功能的可執行指令。也應當注意，在有些作為替換的實現方式中，方框中所標注的功能也可以以不同于附圖中所標注的順序發生。例如，兩個連續的方框實際上可以基本并行地執行，它們有時也可以按相反的順序執行，這依所涉及的功能而定。也要注意的是，框圖和/或流程圖中的每個方框、以及框圖和/或流程圖中的方框的組合，可以用執行規定的功能或動作的專用的基于硬件的系統來實現，或者可以用專用硬件與計算機指令的組合來實現。

另外，在本發明各個實施例中的各功能模塊可以集成在一起形成一個獨立的部分，也可以是各個模塊單獨存在，也可以兩個或兩個以上模塊集成形成一個獨立的部分。

所述功能如果以軟件功能模塊的形式實現并作為獨立的產品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質中。基于這樣的理解，本發明的技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分或者該技術方案的部分可以以軟件產品的形式體現出來，該計算機軟件產品存儲在一個存儲介質中，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，服務器，或者網絡設備等)執行本發明各個實施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質包括：U盤、移動硬盤、只讀存儲器(ROM，Read-Only Memory)、隨機存取存儲器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質。需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二、另一等之類的關系術語僅僅用來將一個實體或者操作與另一個實體或操作區分開來，而不一定要求或者暗示這些實體或操作之間存在任何這種實際的關系或者順序。而且，術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設備中還存在另外的相同要素。

以上所述僅為本發明的優選實施例而已，并不用于限制本發明，對于本領域的技術人員來說，本發明可以有各種更改和變化。凡在本發明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。應注意到：相似的標號和字母在下面的附圖中表示類似項，因此，一旦某一項在一個附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對其進行進一步定義和解釋。

以上所述，僅為本發明的具體實施方式，但本發明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發明揭露的技術范圍內，可輕易想到變化或替換，都應涵蓋在本發明的保護范圍之內。因此，本發明的保護范圍應所述以權利要求的保護范圍為準。