超声弹性成像方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及超声成像领域，尤其涉及一种超声弹性成像方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.在医疗彩超设备系统中，超声弹性成像是利用声波检测组织的硬度属性，将超声探头置于人体表面，通过有规律的施加压力，使得人体组织在外加压力的情况发生形变。当组织受到压力时，组织内将产生一个沿着探头的纵向压力方向的应变，若组织内部弹性模量分布不均匀，组织内的应变分布也会所有差异。弹性模量较大，则应变较小，形变也较小，即组织移动较小；弹性模量较小，则应变较大，形变也较大，即组织移动较大。
3.通过外部施加压力产生硬度图的方法为准静态弹性成像方法，其容易受到外部施压者的主观意愿影响，并且只考虑沿着纵向压力方向计算组织硬度信息，而实际组织在发生形变时会产生横向的位移信息，从而导致最终硬度测量不准。


技术实现要素：

4.本技术提供了一种超声弹性成像方法、装置、设备及存储介质，以解决当前超声弹性成像结果的准确度低的技术问题。
5.为了解决上述技术问题，第一方面，本技术提供一种超声弹性成像方法，包括：
6.获取目标组织区域形变前与形变后的相邻稀疏信号，相邻稀疏信号包括第一稀疏回波信号和与第一稀疏回波信号相邻的第二稀疏回波信号，第一稀疏回波信号为目标组织区域形变前的稀疏信号，第二稀疏回波信号为目标组织区域形变后的稀疏信号；
7.对第一稀疏回波信号和第二稀疏回波信号进行纵向点的相位差估算，并根据估算得到的目标相位差计算第一形变位移值；
8.对第一稀疏回波信号和第二稀疏回波信号进行求模运算，确定第一稀疏回波信号和第二稀疏回波信号的线性图像数据，并根据线性图像数据计算第二形变位移值；
9.对第一形变位移值和第二形变位移值进行集合运算，得到目标组织区域的最终形变位移值，并根据最终形变位移值生成目标组织区域的目标应变弹性图像。
10.本技术通过获取目标组织区域形变前与形变后的相邻稀疏信号作为超声成像的运算数据，以最小化数据量；再进行两个阶段的实时应变力计算，即对第一稀疏回波信号和第二稀疏回波信号进行纵向点的相位差估算，并根据估算得到的目标相位差计算第一形变位移值，以及对第一稀疏回波信号和第二稀疏回波信号进行求模运算，确定第一稀疏回波信号和第二稀疏回波信号的线性图像数据，并根据线性图像数据计算第二形变位移值，以提高超声成像的实时性以及同时考虑横向位移和纵向位移，从而在最小化数据量的基础上提高应变力的计算精度；最后对第一形变位移值和第二形变位移值进行集合运算，得到目标组织区域的最终形变位移值，并根据最终形变位移值生成目标组织区域的目标应变弹性图像，从而实现实时、高精度的超声弹性成像。
11.作为优选，获取目标组织区域形变前与形变后的相邻稀疏信号，包括：
12.获取目标组织区域形变前与形变后的多帧原始回波信号；
13.基于预设时间间隔，提取多帧原始回波信号中相邻的两帧原始回波信号；
14.对相邻的两帧原始回波信号进行下采样，得到第一稀疏回波信号和第二稀疏回波信号。
15.本技术通过信号提取和下采样，以最小化运算数据的数据量，提高后续运算的运算效率和实时性。
16.作为优选，对第一稀疏回波信号和第二稀疏回波信号进行纵向点的相位差估算，并根据估算得到的目标相位差计算第一形变位移值，包括：
17.基于预设的零相位迭代算法，对第一稀疏回波信号和第二稀疏回波信号在同一位置纵向点上进行相位差估算，得到第一稀疏回波信号与第二稀疏回波信号之间的第一相位差；
18.基于零相位迭代算法，对第一稀疏回波信号和第二稀疏回波信号在与纵向点相邻的多个横向点进行相位差估算，得到多个横向点对应的第二相位差；
19.对多个第二相位差进行均值运算，得到第一形变位移值。
20.本技术通过纵向相位差估算和横向相位差估算，以同时考虑组织的纵向应力形变和横向应力形变，提高形变位移的精度。
21.作为优选，零相位迭代算法的计算公式为：
[0022][0023]
其中，d
pre
(i+u,p)为上一帧信号相对于当前帧信号的形变位移值，z1
pre
(i+u+k,p+h)为第一稀疏回波信号，z1
pos
(i+u+k,p+h)为第二稀疏回波信号，i为横向方向的信号线号，p为纵向方向的信号点号，u为横向内的计算次数，j为虚数因子，k为mask窗口的横向尺寸，h为mask窗口的纵向尺寸，w0为角频率，conj为共轭复数。
[0024]
作为优选，对第一稀疏回波信号和第二稀疏回波信号进行求模运算，确定第一稀疏回波信号和第二稀疏回波信号的线性图像数据，并根据线性图像数据计算第二形变位移值，包括：
[0025]
对第一稀疏回波信号和第二稀疏回波信号进行求模运算，得到第一稀疏回波信号的第一高位宽模值和第二稀疏回波信号的第二高位宽模值；
[0026]
基于预设的数据动态范围，对第一高位宽模值和第二高位宽模值进行压缩到低位宽，得到第一稀疏回波信号对应的第一线性图像数据和第二稀疏回波信号对应的第二线性图像数据；
[0027]
根据第一线性图像数据和第二线性图像数据，计算第二形变位移值。
[0028]
本技术通过求模运算和数据动态范围压缩，以考虑相邻稀疏信号作为复数信号的线性图像位移，为第二形变位移值的计算提供数据源并进一步提高数据的计算效率，同时提高后续成像的应变弹性图像的显示精度。
[0029]
作为优选，根据第一线性图像数据和第二线性图像数据，计算第二形变位移值，包括：
[0030]
基于预设光流法，对第一线性图像数据和第二线性图像数据进行运算，得到第二形变位移值。
[0031]
作为优选，对第一形变位移值和第二形变位移值进行集合运算，得到目标组织区域的最终形变位移值，并根据最终形变位移值生成目标组织区域的目标应变弹性图像，包括：
[0032]
对第一形变位移值和第二形变位移值进行矩阵求和运算，得到最终形变位移值；
[0033]
根据最终形变位移值，生成初始应变弹性图像；
[0034]
对初始应变弹性图像进行纵向差分运算，并对纵向差分运算后的初始应变弹性图像进行归一化，映射得到目标应变弹性图像。
[0035]
第二方面，本技术还提供一种超声弹性成像装置，包括：
[0036]
获取模块，用于获取目标组织区域形变前与形变后的相邻稀疏信号，相邻稀疏信号包括第一稀疏回波信号和与第一稀疏回波信号相邻的第二稀疏回波信号，第一稀疏回波信号为目标组织区域形变前的稀疏信号，第二稀疏回波信号为目标组织区域形变后的稀疏信号；
[0037]
第一计算模块，用于对第一稀疏回波信号和第二稀疏回波信号进行纵向点的相位差估算，并根据估算得到的目标相位差计算第一形变位移值；
[0038]
第二计算模块，用于对第一稀疏回波信号和第二稀疏回波信号进行求模运算，确定第一稀疏回波信号和第二稀疏回波信号的线性图像数据，并根据线性图像数据计算第二形变位移值；
[0039]
成像模块，用于对第一形变位移值和第二形变位移值进行集合运算，得到目标组织区域的最终形变位移值，并根据最终形变位移值生成目标组织区域的应变弹性图像。
[0040]
第三方面，本技术还提供一种计算机设备，包括处理器和存储器，存储器用于存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面的超声弹性成像方法。
[0041]
第四方面，本技术还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面的超声弹性成像方法。
[0042]
需要说明的是，上述第二方面至第四方面的有益效果请参见上述第一方面的相关描述，在此不再赘述。
附图说明
[0043]
图1为本技术实施例示出的超声弹性成像方法的流程示意图；
[0044]
图2为本技术实施例示出的原始回波信号的示意图；
[0045]
图3为本技术实施例示出的相邻原始回波信号的提取示意图；
[0046]
图4为本技术实施例示出的下采样效果示意图；
[0047]
图5为本技术实施例示出的第一形变位移值的计算示意图；
[0048]
图6为本技术实施例示出的装置的结构示意图；
[0049]
图7为本技术实施例示出的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0050]
下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术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技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0051]
如相关技术记载，通过外部施加压力产生硬度图的方法为准静态弹性成像方法，其容易受到外部施压者的主观意愿影响，并且只考虑沿着纵向压力方向计算组织硬度信息，而实际组织在发生形变时会产生横向的位移信息，从而导致最终硬度测量不准。
[0052]
为此，本技术实施例提供一种超声弹性成像方法，通过获取目标组织区域形变前与形变后的相邻稀疏信号作为超声成像的运算数据，以最小化数据量；再进行两个阶段的实时应变力计算，即对第一稀疏回波信号和第二稀疏回波信号进行纵向点的相位差估算，并根据估算得到的目标相位差计算第一形变位移值，以及对第一稀疏回波信号和第二稀疏回波信号进行求模运算，确定第一稀疏回波信号和第二稀疏回波信号的线性图像数据，并根据线性图像数据计算第二形变位移值，以提高超声成像的实时性以及同时考虑横向位移和纵向位移，从而在最小化数据量的基础上提高应变力的计算精度；最后对第一形变位移值和第二形变位移值进行集合运算，得到目标组织区域的最终形变位移值，并根据最终形变位移值生成目标组织区域的目标应变弹性图像，从而实现实时、高精度的超声弹性成像。
[0053]
请参照图1，图1为本技术实施例提供的一种超声弹性成像方法的流程示意图。本技术实施例的超声弹性成像方法可应用于计算机设备，该计算机设备与超声设备通信连接，以控制超声设备的工作状态等参数。计算机设备包括但不限于笔记本电脑、平板电脑、桌上型计算机、物理服务器和云服务器等设备。如图1所示，本实施例的超声弹性成像方法包括步骤s101至步骤s104，详述如下：
[0054]
步骤s101，获取目标组织区域形变前与形变后的相邻稀疏信号，所述相邻稀疏信号包括所述第一稀疏回波信号和与所述第一稀疏回波信号相邻的第二稀疏回波信号，所述第一稀疏回波信号为所述目标组织区域形变前的稀疏信号，所述第二稀疏回波信号为所述目标组织区域形变后的稀疏信号。
[0055]
在本步骤中，相邻稀疏信号是对相邻两帧原始回波信号(一帧为形变前的回波信号，另一帧为形变后的回波信号)进行下采样得到的两帧稀疏信号，其中原始回波信号是超声设备的探头扫描人体组织时发射超声信号后接收到的回波信号，探头可以是线阵、凸阵、相控阵等探头。
[0056]
步骤s102，对所述第一稀疏回波信号和所述第二稀疏回波信号进行纵向点的相位差估算，并根据估算得到的目标相位差计算第一形变位移值。
[0057]
在本步骤中，纵向点的相位差估算包括纵向点在纵向方向的相位差估算和在横向方向的相位差估算，相位差估算为前一帧信号相对于当前帧信号的形变位移估算。可选地，可利用零相位迭代算法实现相位差估算。
[0058]
步骤s103，对所述第一稀疏回波信号和所述第二稀疏回波信号进行求模运算，确定所述第一稀疏回波信号和所述第二稀疏回波信号的线性图像数据，并根据所述线性图像数据计算第二形变位移值。
[0059]
在本步骤中，第一稀疏回波信号和第二稀疏回波信号为复数信号，通过求模运算
确定线性图像数据，以考虑图像显示的形变位移值。
[0060]
步骤s104，对所述第一形变位移值和所述第二形变位移值进行集合运算，得到所述目标组织区域的最终形变位移值，并根据所述最终形变位移值生成所述目标组织区域的目标应变弹性图像。
[0061]
在本步骤中，每两帧相邻稀疏信号得到一个第一形变位移值和一个第二形变位移值，则多帧相邻稀疏信号对应有多个第一形变位移值和多个第二形变位移值，多个第一形变位移值组成第一矩阵，多个第二形变位移值组成第二矩阵，则集合运算为对第一矩阵和第二矩阵进行求和。
[0062]
在一实施例中，在图1所示实施例的基础上，上述步骤s101，包括：
[0063]
获取所述目标组织区域形变前与形变后的多帧原始回波信号；
[0064]
基于预设时间间隔，提取多帧所述原始回波信号中相邻的两帧原始回波信号；
[0065]
对相邻的两帧所述原始回波信号进行下采样，得到所述第一稀疏回波信号和所述第二稀疏回波信号。
[0066]
在本实施例中，如图2所示的原始回波信号，获取目标组织区域内的多帧原始回波信号，记为z(i，p，t)＝i(i，p，t)+q(i，p，t)
×
j，其中i为横向方向的信号线号，p为纵向方向的信号点号，t为时间方向帧号，i表示复数信号的实部，q表示复数信号的虚部，多帧原始回波信号包括组织形变前的原始信号帧和组织形变后的原始信号帧。可以理解的是，形变前的原始回波信号为未施加外力而得到的回波信号，形变后的原始回波信号为外力直接作用于人体组织得到的回波信号。
[0067]
可选地，如图3a所示的交叉扫描方式，通过以预设时间间隔按照交叉扫描方式提取形变前和形变后的相邻两帧原始回波信号，分别记为zpre(i，p)＝ipre(i，p)+qpre(i，p)
×
j和zpos(i，p)＝ipos(i，p)+qpos(i，p)
×
j。假设用户按压探头的频率为f，形变前和形变后的时间间隔可进行调节，设定为n，每条扫描线耗费的时间为prt，则时间间隔计算公式为：
[0068]
可选地，若时间间隔n代表一帧中扫描的线数，则n值可覆盖目标组织区域的全部线数，如图3b的常规扫描方式，将线号34至36组成一帧形变前的原始回波信号，将线号为35至37组成一帧形变后的原始回波信号；n值也可覆盖部分线数，如图3a的交叉扫描方式，将线号30至31生成前一帧信号，再重复一次30至31生成后一帧信号，剩余的信号线遵从交叉扫描方式，即从32至33生成前一帧信号，再重复一次32至33生成后一帧信号。
[0069]
可选地，如图4所示的稀疏信号提取示意图，41为原始回波信号，42为稀疏信号，下采样的的范围大小可以根据目标组织区域的大小进行动态配置。可选地，图4所示的横向线不进行下采样，纵向点的下采样率设为m，下采样为低通滤波，低通滤波采用窗函数设计的fir滤波器，计算公式为：
[0070][0071]
[0072][0073]
其中，l为滤波器的阶数，fc为滤波器的归一化截止频率，z1
pre
(i,p)为第一稀疏回波信号，z
pre
(i,m
×
p+k)为形变前的原始回波信号，z1
pos
(i,p)为第二稀疏回波信号，z
pos
(i,m
×
p+k)为形变后的原始回波信号。
[0074]
在一实施例中，在图1所示实施例的基础上，上述步骤s102，包括：
[0075]
基于预设的零相位迭代算法，对所述第一稀疏回波信号和所述第二稀疏回波信号在同一位置纵向点上进行相位差估算，得到所述第一稀疏回波信号与所述第二稀疏回波信号之间的第一相位差；
[0076]
基于所述零相位迭代算法，对所述第一稀疏回波信号和所述第二稀疏回波信号在与所述纵向点相邻的多个横向点进行相位差估算，得到多个横向点对应的第二相位差；
[0077]
对多个所述第二相位差进行均值运算，得到所述第一形变位移值。
[0078]
在本实施例中，如图5所示，采用零相位迭代算法在相邻两帧信号的同一位置纵向点上进行相位差计算，相位差设定为d(i,p)。可选地，所述零相位迭代算法的计算公式为：
[0079][0080]
其中，d
pre
(i+u,p)为上一帧信号相对于当前帧信号的形变位移值，z1
pre
(i+u+k,p+h)为所述第一稀疏回波信号，z1
pos
(i+u+k,p+h)为所述第二稀疏回波信号，i为横向方向的信号线号，p为纵向方向的信号点号(即纵向点)，u为横向内的计算次数，j为虚数因子，k为mask窗口的横向尺寸，h为mask窗口的纵向尺寸，w0为角频率，conj为共轭复数。
[0081]
在计算完当前纵向点的相位差后，再计算与当前纵向点在同一横向位置相邻多点的相位差。最后，将所有横向位置的相位差进行求平均，得到第一位移值：
[0082]
在一实施例中，在图1所示实施例的基础上，上述步骤s103，包括：
[0083]
对所述第一稀疏回波信号和所述第二稀疏回波信号进行求模运算，得到所述第一稀疏回波信号的第一高位宽模值和所述第二稀疏回波信号的第二高位宽模值；
[0084]
基于预设的数据动态范围，对所述第一高位宽模值和所述第二高位宽模值进行压缩到低位宽，得到所述第一稀疏回波信号对应的第一线性图像数据和所述第二稀疏回波信号对应的第二线性图像数据；
[0085]
根据所述第一线性图像数据和所述第二线性图像数据，计算所述第二形变位移值。
[0086]
在本实施例中，对第一稀疏回波信号z1pre(i，p)和第二稀疏回波信号z1pos(i，p)进行求模运算，计算公式为：
[0087][0088][0089]
再对高位宽模值module
pre
和module
pos
进行数据动态范围压缩到低位宽，得到相邻两帧相邻稀疏信号的线性图像数据，计算公式为：
[0090]
img
pre
(i,p)＝int{dr
×
20log10[module
pre
(i,p)]+0.5}∈[0,255]；
[0091]
img
pos
(i,p)＝int{dr
×
20log10[module
pre
(i,p)]+0.5}∈[0,255]；
[0092]
其中dr为斜率参数，用于调整图像的显示范围；log10为以10为底的对数运算。
[0093]
可选地，所述根据所述第一线性图像数据和所述第二线性图像数据，计算所述第二形变位移值，包括：
[0094]
基于预设光流法，对所述第一线性图像数据和所述第二线性图像数据进行运算，得到所述第二形变位移值。
[0095]
在可选实施例中，采用机器视觉中的光流法，根据线性图像数据img
pre
(i,p)和img
pos
(i,p)，计算第二位移值d2
pre
(i,p)。光流法计算公式为：
[0096]
d2
pre
(i,p)＝[a(i,p)
t
a(i,p)]-1
a(i,p)
t
b(i
×
p)；
[0097]
其中：a(i,p)＝{gradientx[img
pre
(i,p)],gradienty[img
pre
(i,p)]}；
[0098]
b(i
×
p)＝{img
pre
(i,p)-img
pos
(i,p)}；
[0099]
gradientx表示i方向的梯度函数；gradienty表示p方向的梯度函数。
[0100]
在一实施例中，在图1所示实施例的基础上，上述步骤s104，包括：
[0101]
对所述第一形变位移值和所述第二形变位移值进行矩阵求和运算，得到所述最终形变位移值；
[0102]
根据所述最终形变位移值，生成初始应变弹性图像；
[0103]
对所述初始应变弹性图像进行纵向差分运算，并对纵向差分运算后的初始应变弹性图像进行归一化，映射得到所述目标应变弹性图像。
[0104]
在本实施例中，集合运算为矩阵求和运算，最终形变位移值为：
[0105]dpre
(i,p)＝d1
pre
(i,p)+d2
pre
(i,p)；
[0106]
根据最终位移值d
pre
(i,p)可计算初始应变弹性图像，对初始应变弹性图像作纵向差分运算，对差分后的图像stress
pre
(i,p)进行图像归一化并映射成目标应变弹性图像stress(i,p)。可选地，采用sg－i滤波进行纵向差分运算，计算公式为：
[0107][0108][0109]
其中(2m+1)为滤波器的长度，max[]为求最大值函数。
[0110]
为了执行上述方法实施例对应的超声弹性成像方法，以实现相应的功能和技术效果。参见图6，图6示出了本技术实施例提供的一种超声弹性成像装置的结构框图。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分，本技术实施例提供的超声弹性成像装置，包括：
[0111]
获取模块601，用于获取目标组织区域形变前与形变后的相邻稀疏信号，所述相邻稀疏信号包括所述第一稀疏回波信号和与所述第一稀疏回波信号相邻的第二稀疏回波信号，所述第一稀疏回波信号为所述目标组织区域形变前的稀疏信号，所述第二稀疏回波信号为所述目标组织区域形变后的稀疏信号；
[0112]
第一计算模块602，用于对所述第一稀疏回波信号和所述第二稀疏回波信号进行纵向点的相位差估算，并根据估算得到的目标相位差计算第一形变位移值；
[0113]
第二计算模块603，用于对所述第一稀疏回波信号和所述第二稀疏回波信号进行求模运算，确定所述第一稀疏回波信号和所述第二稀疏回波信号的线性图像数据，并根据所述线性图像数据计算第二形变位移值；
[0114]
成像模块604，用于对所述第一形变位移值和所述第二形变位移值进行集合运算，得到所述目标组织区域的最终形变位移值，并根据所述最终形变位移值生成所述目标组织区域的应变弹性图像。
[0115]
作为优选，所述获取模块601，包括：
[0116]
获取单元，用于获取所述目标组织区域形变前与形变后的多帧原始回波信号；
[0117]
提取单元，用于基于预设时间间隔，提取多帧所述原始回波信号中相邻的两帧原始回波信号；
[0118]
下采样单元，用于对相邻的两帧所述原始回波信号进行下采样，得到所述第一稀疏回波信号和所述第二稀疏回波信号。
[0119]
作为优选，所述第一计算模块602，包括：
[0120]
第一估算单元，用于基于预设的零相位迭代算法，对所述第一稀疏回波信号和所述第二稀疏回波信号在同一位置纵向点上进行相位差估算，得到所述第一稀疏回波信号与所述第二稀疏回波信号之间的第一相位差；
[0121]
第二估算单元，用于基于所述零相位迭代算法，对所述第一稀疏回波信号和所述第二稀疏回波信号在与所述纵向点相邻的多个横向点进行相位差估算，得到多个横向点对应的第二相位差；
[0122]
第一运算单元，用于对多个所述第二相位差进行均值运算，得到所述第一形变位移值。
[0123]
作为优选，所述零相位迭代算法的计算公式为：
[0124][0125]
其中，d
pre
(i+u,p)为上一帧信号相对于当前帧信号的形变位移值，z1
pre
(i+u+k,p+h)为所述第一稀疏回波信号，z1
pos
(i+u+k,p+h)为所述第二稀疏回波信号，i为横向方向的信号线号，p为纵向方向的信号点号，u为横向内的计算次数，j为虚数因子，k为mask窗口的横向尺寸，h为mask窗口的纵向尺寸，w0为角频率，conj为共轭复数。
[0126]
作为优选，所述第二计算模块603，包括：
[0127]
第二运算单元，用于对所述第一稀疏回波信号和所述第二稀疏回波信号进行求模
运算，得到所述第一稀疏回波信号的第一高位宽模值和所述第二稀疏回波信号的第二高位宽模值；
[0128]
压缩单元，用于基于预设的数据动态范围，对所述第一高位宽模值和所述第二高位宽模值进行压缩到低位宽，得到所述第一稀疏回波信号对应的第一线性图像数据和所述第二稀疏回波信号对应的第二线性图像数据；
[0129]
第三计算单元，用于根据所述第一线性图像数据和所述第二线性图像数据，计算所述第二形变位移值。
[0130]
作为优选，所述第三计算单元具体用于：
[0131]
基于预设光流法，对所述第一线性图像数据和所述第二线性图像数据进行运算，得到所述第二形变位移值。
[0132]
作为优选，所述成像模块604，包括：
[0133]
第三运算单元，用于对所述第一形变位移值和所述第二形变位移值进行矩阵求和运算，得到所述最终形变位移值；
[0134]
生成单元，用于根据所述最终形变位移值，生成初始应变弹性图像；
[0135]
映射单元，用于对所述初始应变弹性图像进行纵向差分运算，并对纵向差分运算后的初始应变弹性图像进行归一化，映射得到所述目标应变弹性图像。
[0136]
上述的超声弹性成像装置可实施上述方法实施例的超声弹性成像方法。上述方法实施例中的可选项也适用于本实施例，这里不再详述。本技术实施例的其余内容可参照上述方法实施例的内容，在本实施例中，不再进行赘述。
[0137]
图7为本技术一实施例提供的计算机设备的结构示意图。如图7所示，该实施例的计算机设备7包括：至少一个处理器70(图7中仅示出一个)处理器、存储器71以及存储在所述存储器71中并可在所述至少一个处理器70上运行的计算机程序72，所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述任意方法实施例中的步骤。
[0138]
所述计算机设备7可以是智能手机、平板电脑、桌上型计算机和云端服务器等计算设备。该计算机设备可包括但不仅限于处理器70、存储器71。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是计算机设备7的举例，并不构成对计算机设备7的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
[0139]
所称处理器70可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，该处理器70还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field－programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0140]
所述存储器71在一些实施例中可以是所述计算机设备7的内部存储单元，例如计算机设备7的硬盘或内存。所述存储器71在另一些实施例中也可以是所述计算机设备7的外部存储设备，例如所述计算机设备7上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器71还可以既包括所述计算机设备7的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器71用于
存储操作系统、应用程序、引导装载程序(bootloader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器71还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0141]
另外，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意方法实施例中的步骤。
[0142]
本技术实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机设备上运行时，使得计算机设备执行时实现上述各个方法实施例中的步骤。
[0143]
在本技术所提供的几个实施例中，可以理解的是，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意的是，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。
[0144]
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read－only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0145]
以上所述的具体实施例，对本技术的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本技术的具体实施例而已，并不用于限定本技术的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本技术的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。