一种传染病的诊治方法及系统与流程

本发明涉及医学信息学技术领域，尤其涉及一种传染病的诊治方法及系统。

背景技术：

传染病是由各种病原体引起的能在人与人、动物与动物、或人与动物之间相互传播的一类疾病。大约20％至40％的传染病患者在医院接受抗生素治疗，相关费用至少占药房预算的25％。

目前，传染病的诊断和治疗一般都是医生取听病人描述的症状以及通过仪器检查出来的相关体征信息，再根据自身从医的经验和医学技能，进行传染病的确诊以及针对性的给出治疗方案。

技术实现要素：

考虑到上述情况，本申请提供一种传染病的诊断方法及系统。

根据第一方面，一种实施例中提供一种一种传染病的诊治方法，包括：

响应于输入的体温信息和感染部位信息，得到致病菌集合；

根据所述致病菌集合，得到传染病集合；

响应于输入的症状信息、体征信息和/或并发症信息，得到传染病列表；

计算所述传染病集合和传染病列表的交集，输出一种传染病作为诊断结果。

根据第二方面，一种实施例中提供一种传染病的诊治方法，包括：

根据诊断结果的传染病，得到致病菌信息；

根据致病菌信息，得到抗生素集合；

响应于输入的正在服用的药物信息，将抗生素集合中与药物信息所指示的药物存在禁忌关系的抗生素删除或标记；和/或，响应于输入的个体信息，将抗生素集合中不适用于个体信息所指代的个体的抗生素删除或标记，所述个体信息包括个体的过往病史信息、年龄信息、现患病信息和/或怀孕信息；

将被删除或标记后的抗生素集合进行显示。

根据第三方面，一种实施例中提供一种传染病的诊治方法，包括：

提供体温信息输入的第一界面，用于供用户输入体温信息；

第一界面响应于输入的体温信息，或响应于进入一下步骤的点击信息，产生感染部位信息输入的第二界面；

第二界面响应于输入的感染部位信息，或响应于进入一下步骤的点击信息，产生用于输入症状信息和/或体征信息的第三界面；

第三界面响应于输入的症状信息和/或体征信息，或响应于进入一下步骤的点击信息，产生用于输入并发症信息的第四界面；

第四界面响应于输入的并发症信息，或响应于进入一下步骤的点击信息，产生用于输入正在服用的药物信息的第五界面；

第五界面响应于输入的正在服用的药物信息，或响应于进入一下步骤的点击信息，产生用于输入个体信息的第六界面；

第六界面响应于输入的个体信息，或响应于进入一下步骤的点击信息，产生第七界面，所述第七界面用于显示诊断结果和/或抗生素集合。

根据第四方面，一种实施例中提供一种传染病的诊治系统，包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于通过执行所述存储器存储的程序以实现如权利要求1至8中任一项所述的方法。

根据第五方面，一种实施例中提供一种计算机可读存储介质，包括程序，所述程序能够被处理器执行以实现如上任一实施例所述的方法

依据上述实施例的诊治方法、系统和计算机可读存储介质，通过体温信息和感染部位信息得到传染病集合，再通过症状信息、体征信息和/或并发症信息得到传染病列表，最后取交集来进行确诊，从而其传染病确诊能力、分类准确率十分高，例如接近100％；另外，本发明可有效减轻患者擅自服用抗生素的高风险，为临床医生或决策者提供了可能的诊断参考；遵循医学规则，综合考虑了患者自身体征和药物间相互作用，使得该方法具有很强的逻辑性，可实现常规的医学推理；不单“查找”已知的事实，并提供一个“过程”来作出诊断和治疗决策辅助，可协助用户进一步把握临床过程各部分互动关系。本诊治方法和系统可供私人诊所、社康中心和养老院的医护人员使用，还可以供患者使用。

附图说明

图1为一种实施例的传染病的诊治方法的流程图；

图2为一种实施例的传染病的诊治方法中“响应于输入的体温信息和感染部位信息，得到致病菌集合”的流程图；

图3为一种实施例的传染病的诊治方法中“响应于输入的症状信息、体征信息和/或并发症信息，得到传染病列表”的流程图；

图4为一种实施例的传染病的诊治系统的结构示意图；

图5为一种实施例中构建的本体的示意图；

图6为另一种实施例的传染病的诊治方法的流程图；

图7为另一种实施例的传染病的诊治系统的结构示意图；

图8为另一种实施例中构建的本体的示意图；

图9为又一种实施例的传染病的诊治方法的流程图；

图10为一种实施例中产生的第一界面的示意图；

图11为一种实施例中产生的第二界面的示意图；

图12为一种实施例中产生的第三界面的示意图；

图13为一种实施例中产生的第四界面的示意图；

图14为一种实施例中产生的第五界面的示意图；

图15为一种实施例中产生的第六界面的示意图；

图16为一种实施例中产生的第七界面的示意图；

图17为一种实施例中本发明疾病分类的roc曲线评估结果示意图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。

另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。

本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，不具有任何顺序或技术含义。而本申请所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接(联接)。

实施例一

请参照图1，本发明一实施例中提供一种传染病的诊治方法，其包括步骤s110～s140。

步骤s110：响应于输入的体温信息和感染部位信息，得到致病菌集合。在一实施例中，请参照图2，步骤s110包括步骤s111和步骤s113。

步骤s111：响应于输入的体温信息，得到一个或多个大类致病菌。其中发明人将致病菌划分为六大类，即包括病毒、非典型病菌、阳性菌、阴性菌、肠杆菌、非发酵菌这六大类致病菌。发明人研究发现，不同大类致病菌，其对应的体温是不一样的，由此可以得到一个对应关系，通过体温信息来得到引起传染病的致病菌是属于哪一个或哪几个大类的致病菌。例如，可以将成人体温高于37.2℃定义为发热状态，进一步地，在36.0℃到37.2℃的区间定义为正常，即未发热，在37.3℃到38.0℃的区间定义为低热，在38.1℃到39.0℃的区间定义为发热，在39.1℃到40.0℃的区间定义为高热，40.1℃以上定义为超高热。以上定义的几个区间，经发明人研究发现，其与上述六大类致病菌有较好的对应关系；当然也可以通过机器学习的方式，通过将若干现有的由医生作出的传染病诊断病历，作为训练样本，来训练得到传染病中体温间区与致病菌的对应关系。例如，一般由病毒引起的传染病，体温为高热；由非典型病菌引起的传染病，体温为发热；由阳性菌引起的传染病，体温为高热或超高热；由阴性菌引起的传染病，体温为发热；由肠杆菌引起的传染病，体温为低热；由非发酵菌引起的传染病，体温为正常。

步骤s113：响应于输入的感染部位信息，从所得到的一个或多个大类致病菌中确定一种或多种致病菌，形成致病菌集合，其中感染部位信息包括人体的部位和/或外部感染源，外部感染源例如为鸡、猪、蚊子等。发明人研究发现，不同的感染部位的致病菌种类是不同的，例如，身体的软组织被感染，可能的致病菌包括葡萄球菌、化脓链球菌和厌氧菌；若感染在上呼吸道，可能的细菌包括肺炎链球菌、流感嗜血杆菌、粘膜炎莫拉氏菌和化脓性链球菌等。在一实施例中，若响应于输入的感染部位信息，并没有所得到的一个或多个大类致病菌中确定出任何一种致病菌，或者说，确定的结果为空集，即所得到的一个或多个大类致病菌中没有一个可以与感染部位信息对应上，那么就提示用户未感染传染病或提示用户去就医。

步骤s120：根据上述致病菌集合，得到传染病集合。每种致病菌都对应着一种或多种传染病，因此，可以根据致病菌来得到对应的传染病。

步骤s130：响应于输入的症状信息、体征信息和/或并发症信息，得到传染病列表。在一实施例中，请参照图3，步骤s130包括步骤s131和/或s133。

步骤s131：响应于输入的症状和/或体征，得到一种或多种传染病及它们的概率，以形成上述传染病列表。不同的传染病呈现不同的症状和体征，例如甲型肝炎的症状包括疲劳，发热，恶心，食欲不振和黄疸；而患有乙型肝炎的患者出现诸如呕吐，身体疼痛，尿黑和皮疹等症状。患者在系统中勾选对应的症状和体征。选定的症状和体征可进一步缩减患者可能患的传染病列表。因此，与某种传染病相对比，患者所患该疾病对应的症状和体征越多，患该种传染病的可能性就越高，换句话说，计算得到的概率也就越高。

步骤s133：响应于输入的并发症信息，调整步骤s131中得到的传染病列表中传染病的概率。传染病很大几率会诱发并发症，并发症可能是淋巴结肿大，淋巴管阻塞，象皮病，溃疡，淋巴水肿和继发性细菌感染等，每种传染病一般都会有相应的并发症，根据并发症的存在可以进一步确定传染病的种类。本步骤s133可以根据并发症来进一步调整传染病列表中传染病的概率，若传染病列表中某一传染病，其对应的并发症与输入的并发症信息越匹配，则就相应将传染病列表中该传染病的概率在原来基础上调整得越高。

步骤s140：计算上述传染病集合和传染病列表的交集，输出一种传染病作为诊断结果。经过由体温和感染部位这种途径确定的传染病集合，与经过由症状、体征和/或并发症信息这种途径确定的传染病列表进行取交集操作，一般地，交集中就只剩下一种传染病了，于是将这集交中唯一的传染病作为诊断结果。在一实施例中，步骤s140当计算出的交集中包括多种传染病时，取概率最高的传染病作为诊断结果。在一实施例中，如果交集为空，那么就提示用户未感染传染病或提示用户去就医。

请参照图4，本发明一实施例中提供一种传染病的诊治系统，其包括存储器10和处理器12。

存储器10用于存储程序。

处理器12用于通过执行存储器10存储的程序以实现上述各实施例中任一实施例所述的诊治方法，比如执行上述的步骤s110～s140。

例如，处理器12通过执行存储器10存储的程序以实现如下步骤或方法：

“响应于输入的体温信息和感染部位信息，得到致病菌集合。在一实施例中，响应于输入的体温信息，得到一个或多个大类致病菌，其中致病菌包括病毒、非典型病菌、阳性菌、阴性菌、肠杆菌、非发酵菌这六大类致病菌；响应于输入的感染部位信息，从所得到的一个或多个大类致病菌中确定一种或多种致病菌，形成致病菌集合，其中感染部位信息包括人体的部位和/或外部感染源；

根据上述致病菌集合，得到传染病集合；

响应于输入的症状信息、体征信息和/或并发症信息，得到传染病列表。在一实施例中，响应于输入的症状和/或体征，得到一种或多种传染病及它们的概率，以形成上述传染病列表；和/或，响应于输入的并发症信息，调整得到的传染病列表中传染病的概率；

计算上述传染病集合和传染病列表的交集，输出一种传染病作为诊断结果。在一实施例中，当计算出的交集中包括多种传染病时，取概率最高的传染病作为诊断结果”。

对于上述传染病的诊治方法和系统，可以预先构建一本体，请参照图5，该本体可以包括医学领域中体温、感染部位、症状、体征、并发症、传染病、致病菌等术语，以及体温与致病菌的对应关系、感染部位与致病菌的对应关系、致病菌与传染病的对应关系、症状与传染病的对应关系、体征与传染病的对应关系、并发症与传染病的对应关系等。本体中的术语与对应关系可以通过机器学习来训练，例如将若干现有的由医生作出的传染病诊断病历作为训练样本对本体进行训练。在一实施例中，传染病的诊治方法，还可以包括提供和/或训练上述本体；基于该本体，诊治方法响应于体温、感染部位等得到对应的致病菌，进一步得到对应的传染病，基于该本体，诊治方法响应于症状、体症、并发症得到传染病及概率等。传染病的诊治系统中，处理器12通过执行存储器10存储的程序以实现提供和/或训练上述本体；基于该本体，诊治系统响应于体温、感染部位等得到对应的致病菌，进一步得到对应的传染病，基于该本体，诊治系统响应于症状、体症、并发症得到传染病及概率等。

实施例二：

请参照图6，本发明一实施例中提供一种传染病的诊治方法，其包括步骤s210～s250。

步骤s210：根据诊断结果的传染病，得到致病菌信息。在一实施例中，步骤s210中的诊断结果可由上述实施例一中所公开的诊治方法得到。

步骤s210：根据致病菌信息，得到抗生素集合。不同的抗生素可以抑制或杀来不同的致病菌，并且不同的抗生素对不同的致病菌的抗菌活性也不一样。例如，可以建立抗生素与致病菌之间的抗菌活性关系，将每一种抗生素对各致病菌的抗菌活性分为不同的等级，例如最强、较强、强和无效四个等级等。

步骤s230：响应于输入的正在服用的药物信息，将抗生素集合中与药物信息所指示的药物存在禁忌关系的抗生素删除或标记。每种抗生素可能会与相应的药物之间存在的禁忌关系，因此可以建立抗生素与药物之间的禁忌关系；当如需抗生素联合用药，则需要确定上述抗生素集合中各抗生素与患者正在服用的药物是否存在禁忌关系，需要存在，则将抗生素集合中与药物信息所指示的药物存在禁忌关系的抗生素删除或标记，例如可以将抗生素集合中与药物信息所指示的药物存在禁忌关系的抗生素标记上红色，以提示患者。

步骤s240：响应于输入的个体信息，将抗生素集合中不适用于个体信息所指代的个体的抗生素删除或标记，所述个体信息包括个体的过往病史信息、年龄信息、现患病信息和/或怀孕信息。不同的个体，其可能会对不同的抗生素存在禁忌，因此可以建立个体信息与抗生素的禁忌关系。例如某些人群对某些抗生素存在禁忌，例如对青霉素，哮喘，湿疹或荨麻疹过敏的患者更可能对任何氨苄青霉素/舒巴坦分子产生不良反应等。针对输入的个体信息，将抗生素集合中不适用于个体信息所指代的个体的抗生素删除或标记，例如将抗生素集合中不适用于个体信息所指代的个体的抗生素标记上橙色以警告。

需要说明的是，步骤s230和步骤s240可以只存在只中一者，也可以两者都存在。

步骤s250：将被删除或标记后的抗生素集合进行显示。进一步地，步骤s250还可以显示抗生素集合中每种抗生素的介绍信息、服用禁忌信息、服用指南信息(例如服用的次数及时间等)中的至少一者，还可以显示诊断结果中的传染病的名称、传染病的简介、类似病患的症状体症、类似病患的服用抗生素经历及效果等中的至少一者。

请参照图7，本发明一实施例中提供一种传染病的诊治系统，其包括存储器20和处理器22。

存储器20用于存储程序。

处理器22用于通过执行存储器20存储的程序以实现上述各实施例中任一实施例所述的诊治方法，比如执行上述的步骤s210～s250。

例如，处理器22通过执行存储器20存储的程序以实现如下步骤或方法：

“根据诊断结果的传染病，得到致病菌信息；在一实施例中，诊断结果可由实施例一中的诊治系统所得到。

根据致病菌信息，得到抗生素集合；

响应于输入的正在服用的药物信息，将抗生素集合中与药物信息所指示的药物存在禁忌关系的抗生素删除或标记；和/或，响应于输入的个体信息，将抗生素集合中不适用于个体信息所指代的个体的抗生素删除或标记，所述个体信息包括个体的过往病史信息、年龄信息、现患病信息和/或怀孕信息。

将被删除或标记后的抗生素集合进行显示”。

对于上述传染病的诊治方法和系统，可以预先构建一本体，请参照图8，该本体可以包括医学领域中传染病、致病菌、抗生素、药物、个体信息等术语，以及抗生素与致病菌之间的抗菌活性关系、抗生素与药物之间的禁忌关系、个体信息与抗生素的禁忌关系等。本体中的术语与对应关系可以通过机器学习来训练，例如将若干现有的由医生作出的传染病诊断病历作为训练样本对本体进行训练。在一实施例中，传染病的诊治方法，还可以包括提供和/或训练上述本体；基于该本体，诊治方法响应致病菌信息，得到抗生素集合，响应于正在服用的药物信息、个体信息，得到存在禁忌关系的抗生素。传染病的诊治系统中，处理器22通过执行存储器20存储的程序以实现提供和/或训练上述本体，基于该本体，诊治系统根据传染病得到致病菌信息；诊治系统响应致病菌信息，得到抗生素集合，诊治系统响应于正在服用的药物信息、个体信息，得到存在禁忌关系的抗生素。

实施例三

请参照图9，本发明一实施例中传染病的诊治方法还可以包括步骤s310～s370。

步骤s310：提供体温信息输入的第一界面，用于供用户输入体温信息。需要说明的是，本发明中用于提供信息输入的界面，可以是提供输入框用于供用户输入，也可以是提供选项用于供用户通过鼠标等勾选，可以是单选也可以是多选，这可以根据需求来设置。例如，图10为第一界面的一种示意图。

步骤s320：第一界面响应于输入的体温信息，或响应于进入一下步骤的点击信息，产生感染部位信息输入的第二界面。例如，图11为第二界面的一种示意图。

步骤s330：第二界面响应于输入的感染部位信息，或响应于进入一下步骤的点击信息，产生用于输入症状信息和/或体征信息的第三界面。例如，图12为第三界面的一种示意图。

步骤s340：第三界面响应于输入的症状信息和/或体征信息，或响应于进入一下步骤的点击信息，产生用于输入并发症信息的第四界面。例如，图13为第四界面的一种示意图。

步骤s350：第四界面响应于输入的并发症信息，或响应于进入一下步骤的点击信息，产生用于输入正在服用的药物信息的第五界面。例如，图14为第五界面的一种示意图。

步骤s360：第五界面响应于输入的正在服用的药物信息，或响应于进入一下步骤的点击信息，产生用于输入个体信息的第六界面。例如，图15为第六界面的一种示意图。

步骤s370：第六界面响应于输入的个体信息，或响应于进入一下步骤的点击信息，产生第七界面，所述第七界面用于显示诊断结果和/或抗生素集合。例如，图16为第七界面的一种示意图。在一实施例中，产生的第七界面还可以显示抗生素集合中每种抗生素的介绍信息、服用禁忌信息、服用指南信息(例如服用的次数及时间等)中的至少一者，还可以显示诊断结果中的传染病的名称、传染病的简介、类似病患的症状体症、类似病患的服用抗生素经历及效果等中的至少一者。

本实施例中，诊断结果可以由实施例一的诊治方法来得到，抗生素集合可以由实施例二的诊治方法来得到。

本发明一实施例还提供一种传染病的诊治系统，其包括用于存储程序的存储器以及处理器，处理器用于通过执行该存储器存储的程序以执行本实施例中的诊治方法，比如执行上述的步骤s310～s370。

实施例四

本实施例公开一种传染病的诊治方法，其由上述实施例一和二结合而来，例如其包括上述的步骤s110～s140以及步骤s210～s250；进一步地，在一实施例中，还可以与实施例三结合，例如其还包括步骤s310～s370。

相应地，本实施例还公开一种传染病的诊治系统，其由上述实施例一和二结合而来，例如其包括用于存储程序的存储器以及处理器，该处理器用于通过执行该存储器存储的程序以实现本实施例四所述的诊治方法，比如执行上述的步骤s110～s140以及步骤s210～s250；进一步地，还可以执行步骤s310～s370。

当然本实施例三的诊治方法和系统，也可以预先构建一本体，该本体的组成可以参考实施例一和二中的本体，例如本实施例三的本体由实施例一、二的本体所构成。

以上就是本发明公开的传染病的诊治方法和系统，下面以一个例子来进行说明。

一示例中，患者的体温为38.5℃，因此判断其为发热区间(38.1℃到39.0℃)，因此响应于该体温信息，得到非典型病菌和阴性菌这两大类致病菌；接着，响应于患者的感染部位包括腹部、胃肠道和尿道的信息，进一步缩小致病菌的范围；根据这进一步的缩小致病菌的范围，得到一个传染病集合。

由患者是的体症和症状包括括腹痛、腹泻、恶心和呕吐等，得到传染病列表，其包括：溶血性尿毒症综合征(hus)和念珠菌病，其中溶血性尿毒症综合征(hus)表现为腹痛，尿血，血性腹泻，昏迷，意识不清，排尿减少，脱水，腹泻，精疲力竭和消瘦，出血性结肠炎，肾功能衰竭，恶心，肿胀，中风，呕吐等；念珠菌病表现为腹痛，腹泻，吞咽困难，消化不良，肠痉挛，恶心，性交疼痛，呕吐等。患者的并发症为高血压，而溶血性尿毒症综合征(hus)的并发症包括失明、高血压、瘫痪、癫痫发作等，念珠菌病的并发症包括肠痉挛、胃溃疡等，因此调高溶血性尿毒症综合征(hus)的概率。

将传染病集合和传染病列表取交集，得到溶血性尿毒症综合征(hus)，为诊断结果。

这种传染病由致病性头孢唑林，厄他培南，粘菌素，特美汀和甲氧苄啶/磺胺甲恶唑(smx)所诱发。由于患者的个体信息为“对磺胺类药物过敏”，抗生素甲氧苄氨嘧啶/smx以橙色突出显示为警告；诊治方法和系统给出相应的治疗方案，抗生素介绍等。

图17为疾病分类的roc曲线评估结果。本发明采用roc来反映所研究的215种传染病由本发明的诊治方法和系统的诊断结果的准确性。申请人随机选择真实的医疗记录进行roc分析。90％的传染病相关病历被用作训练集。84个病历被用作测试集。在随机抽取的84个病历中，涉及n种传染病(n＝1到84)。这84个医疗记录是医生诊断的病例，将用于与本发明输出的结果进行比较。已公开的传染病相关本体，如ido，do和iddap本体，被用于测试系统诊断分类能力。系统使用不同的阈值，确定实验测试数据是否能根据每个本体产生正确的诊断，其中0表示否，1表示是。此外，利用测试数据计算分类模型的概率对[p1，p2]表示概率为0或1。获得的结果可以通过一条线连接并呈现在roc曲线中。roc曲线的分类结果显示了能够充分利用传染病和抗生素信息，被应用于系统的不同本体在诊断分类上都能提供稳定的性能。根据不同本体在系统中的tp，fp，tn，fn值，下表展示了不同本体的分类精度。

可以看到，本发明提供的诊治方法和系统，其传染病确诊能力、分类准确率均优于现有方法和系统；另外，本发明可有效减轻患者擅自服用抗生素的高风险，为临床医生或决策者提供了可能的诊断参考；遵循医学规则，综合考虑了患者自身体征和药物间相互作用，使得该方法具有很强的逻辑性，可实现常规的医学推理；不单“查找”已知的事实，并提供一个“过程”来作出诊断和治疗决策辅助，可协助用户进一步把握临床过程各部分互动关系。本诊治方法和系统可供私人诊所、社康中心和养老院的医护人员使用，还可以供患者使用。

本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法的全部或部分功能可以通过硬件的方式实现，也可以通过计算机程序的方式实现。当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存储器、磁盘、光盘、硬盘等，通过计算机执行该程序以实现上述功能。例如，将程序存储在设备的存储器中，当通过处理器执行存储器中程序，即可实现上述全部或部分功能。另外，当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序也可以存储在服务器、另一计算机、磁盘、光盘、闪存盘或移动硬盘等存储介质中，通过下载或复制保存到本地设备的存储器中，或对本地设备的系统进行版本更新，当通过处理器执行存储器中的程序时，即可实现上述实施方式中全部或部分功能。

以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。