用手持工具对用户抓握的检测与评估的制作方法

本公开一般涉及由工具提供的诊断功能，并且具体但非排他地涉及手持工具的用户的抓握压力的检测和评估。

背景技术：

肌肉疾病通常由诸如帕金森病(“pd”)和基本震颤(“et”)的慢性神经退行性疾病引起。许多疾病可能严重到足以导致生活质量显著下降，干扰日常活动/任务，诸如进食、喝或写作。这种情况往往是无法治愈的，但是如果进行早期检测，则其进展是可以减轻的。

临床研究表明，例如，帕金森病的增加的严重程度是由患者减弱的手部抓握所指示的。然而，临床诊断目前几乎没有提供检测抓握力随时间的变化的监测手段。通常患者只有在诊所内医师在场的情况下才能进行定性评定。这种评定需要临床访视，由于其在短时间内的主观性质，这往往容易出现错误或临床医师间的差异。患者的自我报告也是高度主观的，并且容易出错。这为开发和评估这些疾病的长期治疗或干预带来了重大挑战。

附图说明

本发明的各种实施例在附图中以举例而非限制的方式进行说明，并且附图中：

图1a是根据本公开的实施例的评估用户抓握的手持工具的横截面图。

图1b是根据本公开的实施例的评估用户抓握的手持工具的透视图。

图2是图示根据本公开的实施例的检测和评估用户抓握的模块的功能框图。

图3是示出根据本公开的实施例的使用手持工具提供对用户的抓握的诊断评估的处理的流程图。

图4a是根据本公开的实施例的评估用户抓握的手持工具的透视图。

图4b是根据本公开的实施例的提供对用户抓握的诊断评估的手持工具的横截面图。

图5a、5b是各自示出根据本公开的相应实施例执行的相应抓握评估的曲线图。

具体实施方式

这里描述了用于检测和评估操作手持工具的用户的抓握的装置、系统和处理的实施例。在下面的描述中，阐述了许多具体细节以提供对实施例的透彻理解。然而，相关领域的技术人员将认识到，可以在没有这些具体细节中的一个或多个的情况下，或者利用其他方法、组件、材料等来实践这里描述的技术。在其他情况下，公知的结构、材料或操作未被示出或详细描述以避免模糊某些方面。

贯穿本说明书对“一个实施例”或“实施例”的引用意味着结合该实施例描述的特定特征、结构或特性被包括在本发明的至少一个实施例中。因此，贯穿本说明书在各个地方出现的短语“在一个实施例中”或“在实施例中”并不一定都指的是相同的实施例。此外，特定特征、结构或特性可以以任何合适的方式在一个或多个实施例中组合。

某些实施例以各种方式提供了用于检测测试正在(或将要)被执行的工具，其中测试将基于利用工具生成的传感器数据，并且在一些实施例中基于例如描述一个或多个诊断测试标准的参考信息，评估抓握力。基于传感器数据的处理，可以生成抓握度量信息，并且在一些实施例中，可以从工具传送抓握度量信息以提供对用户的临床评估——例如，其中该信息指示弱抓握、震颤和/或各种其他情况中的任何一种，这继而可能指示神经肌肉(或其他)障碍的状态。在一些实施例中，抓握分析信息可以用在学习算法中以改进用户对手持工具的操作。

图1a和1b示出根据本公开的实施例的手持工具100，其检测由用户施加的压力，并且在一些实施例中，基于这样的压力进一步评估用户抓握的度量。基于抓握度量的诊断信息可以从工具(例如，经由有线网络和/或无线网络)传送到医师、医院、诊所或其他远程代理的计算机。图1a是手持工具100的横截面图，而图1b是其透视图。手持工具100还能够检测和补偿无意的肌肉运动(震颤)；然而，应该认识到，各种实施例不需要包括用于震颤补偿的机构和相关联的传感器，即使两个特征都合并到手持工具100的所示实施例中也如此。因此，手持工具100的所示实施例可以包括用于检测由用户施加的压力的子系统、以及用于检测(例如)由于这种压力的变化而指示的震动的子系统。这些子系统可具有不同的组件，或共享一些组件，诸如电力系统、存储器、控制器，并且甚至可共享一个或多个传感器。在一些实施例中，可以省略用于检测和/或补偿震颤的子系统的一些或全部组件。

手持工具100可以包括壳体102，壳体102用作用户握住手持工具100的手柄。手持工具100还可以包括耦合到壳体102的附接臂106。附接臂106被配置为接受用户辅助设备110(例如，所示实施例中的勺子)到其远离壳体102的端部。在另一实施例中，用户辅助设备与壳体102集成或以其他方式永久地附接到壳体102。例如，附接臂106可以可替代地与特定类型的用户辅助设备110(示出的勺子)集成。在其他实施例中，附接臂106可以以各种方式不同地接收一个或多个不同的用户辅助设备110，包括但不限于摩擦(friction)、按扣(snap)或其他形式的锁定机构。

手持工具100还可以包括用于计算抓握度量的值的抓握评估模块(“gem”)101，并且在一些实施例中，基于抓握度量值和参考信息执行评估，所述参考信息包括例如诊断测试标准的一个或多个阈值。gem101的一个或多个组件可以设置在壳体102内以测量和跟踪施加到用户握住的手柄的抓握力(例如，包括测量压力的缺乏)。图1a和1b将gem101示为壳体102内的单个块；然而，在其他实施例中，gem101包括可以采取各种不同形式因素并且可以进一步遍布整个壳体102的若干功能项目。

手持工具100的所示实施例还包括用于检测用户辅助设备110的运动的子系统104。子系统104可以包括例如沿着附接臂106放置的至少一个惯性传感器(未示出)，以测量附接臂106和用户辅助设备110的绝对运动。子系统104还可以包括便携式电源112、控制系统118和分布式运动传感器120，用于测量施加到壳体102的压力。便携式电源112可以利用各种选项，包括但不限于可再充电电池、太阳能电池板等。如上所述，gem101可以共享子系统104的一个或多个组件(例如，电源112、控制器116等)。在手持工具100的所示实施例中，子系统104还包括运动生成机构114以补偿用户的震颤。然而，在其它实施例中，子系统104的用于补偿震颤运动的组件中的一个或多个也可以被省略(例如，控制器116、运动生成机构114等)，同时仍然实现本文公开的抓握力检测和评估功能。

手持工具100的一个或多个传感器(例如，包括所示分布式压力传感器120)可以不同地生成指示由用户施加到手持工具100的压力的传感器数据。这种传感器120的具体数量、定位和/或类型仅仅是说明性的，而不是对一些实施例的限制。为了根据实施例检测用户抓握，可以感测施加到壳体102的压力。对于这种感测，至少一个压力传感器120可以放置在壳体102的表面之上或之下，并且可以用于测量在利用工具100执行日常任务期间、或者在一些实施例中在提示用户对壳体102施加抓握力的测试阶段期间施加的压力。分布式传感器120可以包括从常规压力感测技术适应的各种一种或多种电容、压阻、压电和/或其它机构中的任何。分布式运动传感器120可以包括例如至少一个霍尔效应压力传感器，尽管某些实施例在这方面不受限制。

表示施加到手持工具100的感测的压力的信息可由传感器直接或间接地提供给gem101(例如经由控制系统118)，用于处理以确定用户抓握的特性是否满足用于评估神经(或其他)医学状况的预定义测试的一个或多个标准。例如，gem101可以包括或以其他方式访问存储包括一个或多个诊断测试的相应定义的参考信息的存储器(未示出)。在实施例中，测试定义描述了各自针对用户抓握的相应特性(例如，包括力、变化率、震颤频率等)的一个或多个阈值水平。基于传感器数据和测试定义，gem101可以执行处理以确定施加到手持工具100的抓握的特性是否适格(例如，根据一些预定义标准)指示对应的医疗状况的特定状态。在一些实施例中，基于手持工具100发送给远程代理的抓握度量信息，由远离手持工具100的设备执行这样的诊断处理(和/或对用户抓握的其他评估)。

在提供震颤补偿功能的实施例中，控制系统118可响应于传感器120而将电压命令通过控制器116发送到运动生成机构114，以消除或以其他方式减轻用户的震颤或无意的肌肉运动。该消除可以保持和稳定用户辅助设备110的位置，使其相对于壳体102保持居中。在一个实施例中，控制器116包括能够从传感器输入产生电气响应的电气系统，诸如可编程微控制器、现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(“asic”)等。在一个实施例中，控制系统118是闭环控制系统，其感测沿着手持工具100的各个点处的运动和加速，并且将详细信息馈送到控制算法，该控制算法适当地移动运动产生机构114以便消除用户无意的肌肉运动的净效应，从而使用户辅助设备110的位置稳定。

本领域的普通技术人员将容易认识到，本文描述的装置、系统或方法可以用于各种应用。例如，各种不同的用户辅助设备110可包括制造工具、手术工具、厨房用具(例如叉子、刀子、勺子)、运动工具、园艺工具、修饰工具(例如梳子、指甲刀、镊子、化妆涂抹器等)或牙齿卫生工具(例如，牙刷、牙线用具等)。因此，手持工具100可以在改进患有神经障碍(disorders)的大量个体的生活质量方面是有用的。

图2是示出根据本公开的实施例的抓握评估模块(gem)200的功能框图。gem200例如是图1a和1b中所示的gem101的一种可能的实现方式。gem200的所示实施例包括一个或多个压力传感器205、控制器210、存储器单元215、通信接口220和处理器逻辑240。

一个或多个压力传感器205可以设置成与壳体102(或其他这样的手柄结构)刚性接触，以直接测量施加到手柄的压力并且通过延伸测量用户的手的抓握力。gem200便于在测试期间和/或在用户正在执行日常任务(例如进食、刷牙或修饰(例如，化妆))时测量用户抓握。与主观地评定患者在有时限的人造环境中试图执行任务时的手的抓握力的传统的临床评估相比，这是重要的区别。在患者执行日常任务的同时测量和跟踪抓握力测量了受神经状况最不利影响的真实世界情形下的状况。因此，gem200可以嵌入患者常规使用的日常物品或工具内以准确测量和跟踪其状况。这可以导致改进的评估。

手持工具100不仅可以在测试例程期间和/或在日常任务期间测量和跟踪用户抓握，而且可以在一段时间内方便地这样做以获得用于统计分析的更可靠的数据集。此外，手持工具100可以在家中使用，其中用户比从业者办公室中的正式评估更轻松且处于更小的压力下。家庭环境内

的数据收集以及比诊所内可获得的更大的数据集可以为评估患者症状提供更可靠的数据。改进对患者运动障碍的评估和诊断有助于改进对各种疾病的治疗和干预以及引起人体运动障碍的条件。

一个或多个压力传感器205可以使用测量施加到手持工具100的手柄的抓握力的各种电容、压电、压阻、mems和/或其他器件中的任一种来实现。在各种实施例中，一个或多个压力传感器205可以包括上面列出的压力测量器件中的一些或全部的各种组合。此外，这些压力传感器可以一起设置在壳体102内的公共基板上，或者设置得遍布壳体102。

控制器210可以通信地耦合到一个或多个压力传感器205和存储器单元215，以读取从一个或多个压力传感器205输出的压力数据，并将压力数据存储到存储器单元215中。压力数据可以在测试例程期间和/或一段时间收集。例如，压力数据可以在用户执行单独的任务的同时收集——例如在一小时、一天、一周或其他时间段的过程中重复地收集。存储在存储器单元215中的收集的压力数据可形成日志225。在一个实施例中，日志225可包含基于从一个或多个压力传感器205输出的压力数据的关于用户的抓握(力、持续时间、变化率、抓握脉冲的频率等)的足够信息，以使用日志225重新创建这些压力。在一个实施例中，日志225还可以记录何时收集各种压力数据的日期/时间戳。

可以基于参考数据来评估日志225中的信息，以确定由这样的信息表示的抓握的特性是否指示对应于一些预定定诊断测试的医疗状况的状态。gem200可以包括或以其它方式访问参考数据245(例如在存储器单元215中)，其包括一个或多个诊断测试的相应定义。可以例如由gem200的处理器逻辑240执行基于日志225和参考数据245的评估，以确定由一个或多个压力传感器205检测的抓握压力特性是否满足一些预定义的测试标准以适格作为医疗状况的特定状态的实例。例如，测试定义可以识别抓握特性的一个或多个阈值水平，其中处理器逻辑240(例如，包括硬件、固件和/或执行软件)计算对一个或多个特性的一些一致性度量。这样的度量可以与一致性的阈值水平进行比较，其中基于这样的比较，处理器逻辑240用信号通知指示医疗状况的相关联状态。在另一个实施例中，处理器逻辑240(或响应于此的其他逻辑)可以代替地准备日志225中的数据以用于与远程代理进行通信，其中远程代理将执行这样的诊断测试。

在一些实施例中，识别医疗状况的状态还基于包含在存储器单元215中或者以其他方式对处理器逻辑240可用的情境信息(未示出)，例如，不同于指定用户抓握的特性的信息。作为说明而非限制，这样的上下文信息可以识别可以预期在何处(例如，在特定房间或其他地理位置中)和/或何时(例如，在特定日期、一周中的某一天和/或一天中的某一时间)特定的用户操作包括gem200的工具。可替代地或附加地，这样的情境信息可以包括用户简档信息，该用户简档信息描述用户对工具的先前操作的历史。在一些实施例中，情境信息识别当收集到抓握度量数据时附接到手持设备100的特定类型的用户辅助设备110。可替代地或附加地，情境信息可以包括或者以其他方式基于来自用户的输入，其明确指定用户对工具的抓握已经、正在或将要执行。某些实施例对于这样的情境信息的特定来源和/或传送机制并不限制，其可以例如作为gem200的先验输入来提供。

这样的情境信息可以直接或间接地提供当收集到抓握压力数据时用户正在执行的任务的动作(例如，用叉子、刀子或勺子等进食)的指示。例如，基于与由一个或多个压力传感器205检测的运动一致的情境，处理器逻辑240可以将任务(或任务的特定动作)识别为与情境更紧密相关(例如与一些其他任务或任务的行动相比)。作为响应，处理器逻辑240可以选择或以其他方式将这种任务(或其动作)识别为更可能对应于与情境一致的抓握特性。

控制器210和/或处理器逻辑240可以用可编程微控制器、fpga、asic或能够执行逻辑指令的其他设备来实现。逻辑指令本身可以是硬件逻辑、软件逻辑(例如，存储在存储器单元215内或其它地方)或两者的组合。在一个实施例中，存储器单元215可以使用易失性或非易失性存储器(例如，闪存)来实现。

通信接口220可以通信地耦合以经由网络235(例如，因特网)将运动日志225从存储器单元215输出到远程服务器230。在一个实施例中，通信接口220是无线通信接口(例如，蓝牙、wifi等)。例如，通信接口220可以建立到用户的蜂窝电话的无线链路，用户的蜂窝电话经由安装的抓握检测和评估应用向服务器230传送记录225和/或评估结果(例如，说明性评估数据250)，所述评估结果基于日志225和参考信息245生成。应用可以使得用户能够控制隐私设置，添加关于他们对手持工具100的使用的评论，设置数据的自动定期报告，启动数据的一次性报告以及其他用户功能。在又一个实施例中，通信接口220可以是有线通信端口(例如，usb端口)。例如，当用户将手持工具100连接到充电坞以给电源112充电时，通信接口220还可以建立与远程服务器230的通信会话，以便将日志225传送到那里。

尽管一些实施例在这方面不受限制，但是通信接口220可以附加地或可替代地包括一个或多个音频、视觉、触觉或其他i/o机制以提示用户执行抓握测试以帮助医学诊断。作为说明，通信接口220可以包括扬声器和/或一个或多个发光二极管(led)，处理器逻辑240操作它们以向用户指示要执行特定抓握测试。可替代地或另外地，通信接口220可以用信号通知一个或多个远程设备(未示出)将提供这样的提示。作为响应，用户可以执行各种抓握动作中的任何一种，诸如在限定的时间段内维持至少一些阈值水平的抓握力。压力传感器205可以检测在执行的一个或多个抓握动作期间由用户给予的压力。

在图2的说明性实施例中，处理器逻辑240和参考数据245是gem200本地的特征。然而，在另一个实施例中，代替地，处理器逻辑240和参考数据245驻留在远离包括gem200的手持工具的服务器230或一些其他设备中。例如，gem200可以经由网络235提供日志225，其中，执行日志225的数据的处理以相对gem200远程地确定是否由施加到包括gem200的手持工具的抓握的特性指示特定的医疗状况。

图3示出了根据实施例的用于利用手持工具检测和评估用户抓握的方法300的特征。方法300可以基于利用手持工具(诸如手持工具100)生成的传感器数据来执行，例如，其中在310处用户操作具有与其耦合的用户辅助设备(诸如用户辅助设备116)的手持工具时生成传感器数据。在某些实施例中，方法300中的至少一些由远离这种手持工具的计算机设备(例如，服务器230)基于由手持工具生成的传感器数据执行。

方法300可以包括在320处感测由用户的手施加在工具的手柄上的压力。320处的感测可以基于来自手持工具的一个或多个传感器机制(诸如分布式运动传感器120)的输出来执行。方法还可以包括在330处基于在320处感测的压力来计算抓握度量。抓握度量可以指定或以其它方式指示一个或多个特性，包括例如抓握力的水平、这种力的变化率、抓握力的震颤频率等。可替代地或附加地，抓握度量可以指定或以其他方式指示抓握特性的持续时间。尽管某些实施例在这方面不受限制，但是方法300还可以包括在340处将抓握度量存储到手持工具的日志。在340处的存储还可以包括为各种抓握度量值写入相应的时间戳值。

在实施例中，方法300还包括在350处基于抓握度量从工具发送包括医疗诊断信息的信号。例如，方法300可以包括基于诊断测试的一个或多个标准来评估抓握度量以识别医疗状况的一个或多个附加操作(未示出)。评估可以至少部分基于访问包括诊断测试的定义的参考数据的工具。在这样的实施例中，在350处的发送可以包括向远程代理(例如医师、医院、诊所等的计算机)发送这种评估的结果。可替代地，在350处的传输可以包括向远程代理传输一个或多个抓握度量，其中一个或多个诊断测试随后基于对一个或多个抓握度量的传输相对工具远程地执行。

图4a示出了根据实施例的包括确定抓握度量信息的电路逻辑的工具400的元件。例如在工具400包括gem200的情况下，工具400可以包括例如手持工具100的一个或多个特征。在一个实施例中，工具400包括执行方法300中的一些或全部的电路。

如图4a中所示，工具400可以包括例如壳体102的壳体410以充当用户抓住的手柄。工具400还可包括附接臂420，以将工具400接纳或以其他方式耦合到用户辅助设备(未示出)。用户辅助设备可以辅助种类广泛的饮食、个人卫生和/或其他任务中的任何一种。作为说明而非限制，附接臂420可以接纳包括餐具、发刷、牙刷、梳子、螺丝刀头、插座等的附件。诸如工具400的实施例不同地支持测量来自仪表式工具的手柄(例如，壳体410)的抓握力、以及随着时间跟踪一个或多个抓握特性以作为评定医疗状况(诸如帕金森病)的严重程度的手段。

在所示的说明性实施例中，工具400装备有压力敏感传感器430，所述压力敏感传感器430例如沿工具400的长度(x轴)不同地定位在壳体410中或壳体410上。传感器430可用于评定在用户每天使用工具400期间或者在专用的抓握测量测试时段期间的抓握力。例如在工具400或远程设备处可以使用基于抓握力测量的信息的记录和记录，以评定疾病进展。传感器430的具体数量和分布仅仅是说明性的，并且不限于包括更少、更多和/或不同布置的压力传感器的其他实施例。

图4b以横截面图示出根据实施例的被配置成确定抓握度量信息的工具450的壳体460中的压力传感器470的布置。在实施例中，工具450包括工具400的特征中的一些或全部。例如，图4b可以是诸如图4a中所示的平面a-a'的z-y平面上的工具400的横截面图。如图4b中所示，例如除了沿着壳体460的长度分布之外或代替沿壳体460的长度分布，压力传感器470中的一些或全部可以不同地围绕壳体460的外围布置。传感器470的具体数量和分布仅仅是说明性的，并且不限于包括更少、更多和/或不同布置的压力传感器的其他实施例。

图5a、5b示出表示各自根据相应实施例的、用于检测指示医学障碍的状态的一个或多个抓握特性的评估的曲线图500、510。为了说明各种实施例的某些特征，本文参考抓握力的评估来描述曲线图500、510。然而，这样的描述可以被扩展为附加地或可替代地应用于抓握特性的各种其他评估中的任何一种以确定医疗诊断信息。

曲线图500包括施加到根据实施例的工具(例如，手持工具100)的手柄的力504的随时间502的值。曲线图500包括表示来自工具的一个或多个压力传感器的原始数据的点的绘图(plot)506。绘图506可以包括来自多个传感器或单个传感器的数据，该单个传感器例如基于被识别为输出最相关(例如最大量值)的一组传感器数据的那个单个传感器从多个传感器中选择。

抓握度量信息的评估可以包括基于绘图506确定平均、平均值或其他统计值计算，诸如由绘图508表示的说明性运行平均值。可替代地或附加地，抓握度量信息的评估可以包括基于传感器数据和识别一个或多个诊断测试标准的参考信息执行比较。作为说明而非限制，绘图506和/或绘图508可被评估以确定用户抓握是否超过阈值抓握力水平fth。在一些实施例中，诊断测试包括确定用户抓握是否超过fth达至少某个阈值时间段。评估用户抓握的其他测试可以包括例如基于对绘图506和/或绘图508的频率分析确定是否指示痉挛、震颤或其他无意的肌肉运动。

图5b的曲线图51包括根据实施例的施加到工具的手柄的力514的随时间512的值。曲线图500包括绘图516，绘图516例如表示在该工具处生成的压力传感器信息的运行平均值(或其他统计处理版本)。在一个实施例中，绘图506、508表示测试的结果，其中提示工具的用户(例如，通过工具本身或通过通信耦合到工具的一些其他设备)施加最大突发抓握力——例如，无需用户维持这样的压力。相反，绘图516可以表示测试的结果，其中提示工具用户在延长的时间段内维持至少某种最小水平的抓握压力。

为了执行对用户抓握的诊断测试，可以基于指定或以其他方式指示抓握力的参考绘图518的信息来评估绘图516。在所示出的说明性情形中，参考绘图518对应于从时间ta到时间td的期间持续的测试，其中仅在时间tb与时间tc之间的时间段期间，用户的抓握力被管控为高于参考绘图518。参考绘图518可提供评估绘图516的比较基础。例如，绘图516的最大力水平fmax可与阈值最大力水平fmth进行比较以确定用户的最大抓握力是否反应了在推进帕金森病。可替代地或另外地，在推进的医疗状况(诸如帕金森氏病)可以由绘图518之下的区域与绘图516之下的区域之间的差异大于某个阈值量来指示。诸如表示fth、曲线518、fmth、阈值量和/或其它参考值的参考信息可由临床医生或其他远程代理先验地提供——例如，其中参考信息至少部分地基于人口统计、在诊所设置中对用户的评估等来确定。

这里描述了用手持工具确定诊断信息的技术和机制。在以上描述中，出于解释的目的，阐述了许多具体细节以便提供对某些实施例的透彻理解。然而，对于本领域技术人员显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践某些实施例。在其他情况下，结构和设备以框图形式示出以避免模糊描述。

说明书中对“一个实施例”或“实施例”的引用意味着结合该实施例描述的特定特征、结构或特性被包括在本发明的至少一个实施例中。说明书中各处出现的短语“在一个实施例中”不一定都指相同的实施例。

本文中的详细描述的一些部分是根据对计算机存储器内的数据位的操作的算法和符号表示来呈现的。这些算法描述和表示是计算领域的技术人员用来将其工作的实质最有效地传达给本领域其他技术人员的手段。算法在这里一般被认为是导致所需的结果的自我一致的步骤序列。这些步骤是需要对物理量进行物理操纵的步骤。通常，但不一定，这些量采取能够被存储、传输、组合、比较和以其他方式操纵的电或磁信号的形式。主要出于常用的原因，有时将这些信号称为比特、值、元素、符号、字符、术语、数字等被证明是方便的。

然而，应该记住的是，所有这些和类似的术语都将与适当的物理量相关联，并且仅仅是适用于这些量的方便的标签。除非特别声明，否则从本文的讨论中显而易见的是，应该理解，在整个说明书中，利用诸如“处理”或“计算”或“计算”或“确定”或“显示”等的术语的讨论是指计算机系统或类似的电子计算设备的动作和处理，它们将在计算机系统的寄存器和存储器内表示为物理(电子)量的数据操纵并转换为类似地表示为计算机系统存储器或寄存器或其它这种信息存储、传输或显示设备内的物理量的其它数据。

某些实施例还涉及用于执行这里的操作的装置。该装置可以为了所需目的而专门构造，或者其可以包括通过计算机中存储的计算机程序选择性地激活或重新配置的通用计算机。这样的计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中，诸如但不限于包括软盘、光盘、cd-rom和磁光盘的任何类型的盘、只读存储器(rom)，诸如动态ram(dram)、eprom、eeprom、磁卡或光卡的随机存取存储器(ram)或适合于存储电子指令并且耦合到计算机系统总线的任何类型的介质。

这里呈现的算法和显示并不固有地涉及任何特定的计算机或其他装置。根据本文的教导，各种通用系统可以与程序一起使用，或者可以证明构造更专用的设备以执行所需的方法步骤是方便的。从这里的描述中将会看到各种这些系统所需的结构。另外，某些实施例没有参考任何特定的编程语言来描述。将会理解，可以使用各种编程语言来实现这里描述的这种实施例的教导。

除了本文所描述的内容之外，可以对所公开的实施例及其实现方式进行各种修改而不脱离其范围。因此，这里的说明和示例应该按说明性的而不是限制性的意义解释。本发明的范围应该仅通过参考所附权利要求来考量。