医疗图像处理方法、装置、存储介质及计算机设备与流程

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种医疗图像处理方法、装置、存储介质及计算机设备。

背景技术：

肺癌是发病率和死亡率增长最快，对人群健康和生命威胁最大的恶性肿瘤之一。肺癌早期的表现为结节形式，肺部结节是肺内呈不规则和近圆形的病灶区域。在这些病灶区域中，因此肺结节检测对肺癌早期的发现至关重要。

现有技术中，通常使用计算机断层扫描(computedtomography，ct)进行肺癌筛查，在早期肺癌筛查阶段，医生大多以发现肺结节为目的，因此，根据扫描数据初步重建得到的医疗图像大多是低分辨率、高层间距以及高层厚的图像，在发现肺结节后，再进一步根据该医疗图像进行肺结节的图像处理。然而，根据该医疗图像得到的处理结果准确性较低，从而会影响诊断结果的准确性。

技术实现要素：

基于此，有必要针对现有技术存在的问题，提供一种有助于提高诊断结果准确性的医疗图像处理方法、装置、存储介质及计算机设备。

一种医疗图像处理方法，包括：

获取目标对象肺部的原始扫描数据，以及根据所述原始扫描数据得到的初始医疗图像；

根据所述初始医疗图像进行肺结节检测，根据得到的检测结果确定包含肺结节的感兴趣区域；

基于所述感兴趣区域对应的原始扫描数据进行图像重建，得到包含所述肺结节的重建图像，所述重建图像的分辨率高于所述初始医疗图像；

对所述重建图像进行基于所述肺结节的图像处理，得到所述肺结节的图像处理结果。

一种医疗图像处理装置，包括：

数据获取模块，用于获取目标对象肺部的原始扫描数据，以及根据所述原始扫描数据得到的初始医疗图像；

结节检测模块，用于根据所述初始医疗图像进行肺结节检测，根据得到的检测结果确定包含肺结节的感兴趣区域；

图像重建模块，用于基于所述感兴趣区域对应的原始扫描数据进行图像重建，得到包含所述肺结节的重建图像，所述重建图像的分辨率高于所述初始医疗图像；

图像处理模块，用于对所述重建图像进行基于所述肺结节的图像处理，得到所述肺结节的图像处理结果。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

上述医疗图像处理方法、装置、存储介质及计算机设备，获取目标对象肺部的原始扫描数据，以及根据原始扫描数据得到的初始医疗图像；根据初始医疗图像进行肺结节检测，根据得到的检测结果确定包含肺结节的感兴趣区域；基于感兴趣区域对应的原始扫描数据进行图像重建，得到包含肺结节的重建图像，重建图像的分辨率高于初始医疗图像；对重建图像进行基于肺结节的图像处理，得到肺结节的图像处理结果。在根据初始医疗图像进行肺结节检测后，当存在肺结节时，并不是根据该医疗图像进行肺结节特征检测，而是通过包含肺结节的感兴趣区域的原始扫描数据进行高分辨率的图像重建，得到分辨率更高的重建图像，然后再根据重建图像得到肺结节的图像处理结果。相比于初始医疗图像，重建图像分辨率更高，因此得到的图像处理结果会更加准确可靠，从而有助于提高诊断结果准确性；另外，只是对包含肺结节的感兴趣区域进行高分辨率重建，而不是进行全图重建，从而可以压缩重建图像的存储空间，提高图像处理速度，进而提高医生的诊断效率。

附图说明

图1为一个实施例中医疗图像处理方法的流程示意图；

图2为一个实施例中基于感兴趣区域对应的原始扫描数据进行图像重建，得到包含肺结节的重建图像的流程示意图；

图3为一个实施例中分辨率较低的初始医疗图像的示意图；

图4为一个实施例中分辨率较高的重建图像的示意图；

图5为一个实施例中对重建图像进行基于肺结节的图像处理，得到肺结节的图像处理结果的流程示意图；

图6为一个实施例中医疗图像处理装置的结构示意图；

图7为一个实施例中基于高分辨率靶区重建的肺结节诊断系统的结构示意图；

图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

在一个实施例中，如图1所示，提供一种医疗图像处理方法，以该方法应用于可以进行医疗图像处理的处理器为例进行解释说明，该方法主要包括以下步骤：

步骤s100，获取目标对象肺部的原始扫描数据，以及根据原始扫描数据得到的初始医疗图像；

其中，原始扫描数据可以是计算机断层(computedtomography，ct)原始扫描数据，ct扫描主要是通过x射线(或者γ射线、超声波等)对目标对象的肺部一定厚层的层面进行扫描，再通过探测器接收透过该层面的x射线，在经过x射线-可见光-电信号-数字信号的转换后，得到该目标对象肺部的原始扫描数据。本实施例中，ct扫描具体可以是螺旋ct扫描。

在得到原始扫描数据后，根据原始扫描数据进行图像重建，即可得到初始医疗图像，初始医疗图像可以是ct图像。具体地，可以根据原始扫描数据得到每个体素的x射线衰减系数或吸收系数，通过排列得到数字矩阵(digitalmatrix)，再通过数字/模拟转换器(digital/analogconverter)将数字矩阵中的每个数字转为由黑到白不等灰度的小方块，即像素(pixel)，并按矩阵排列，即得到该ct图像。

具体地，处理器可以直接获取通过ct设备对目标对象的肺部进行扫描得到的原始扫描数据，以及直接获取通过成像设备基于原始扫描数据进行图像重建得到的初始医疗图像，或者，处理器在获取原始扫描数据后，通过处理器本身执行图像重建步骤，从而得到初始医疗图像。当然，原始扫描数据以及初始医疗图像也可以是通过预先处理得到，存储在存储器中，当需要进行处理时，处理器直接从存储器中读取原始扫描数据以及初始医疗图像。当然，处理器也可以从外部设备中获取原始扫描数据以及初始医疗图像。比如，将原始扫描数据以及初始医疗图像存储在云端，当需要进行处理操作时，处理器从云端获取该原始扫描数据以及初始医疗图像。此外，外部设备也可以是外部的存储介质等，本实施例对处理器获取原始扫描数据以及初始医疗图像的方式不做限定。

可以理解，在本步骤中，根据原始扫描数据得到的初始医疗图像为用于进行肺结节检测的图像，因此，该初始医疗图像可以是低分辨率的重建图像，从而可以减少图像重建的时间，提高重建效率。

步骤s200，根据初始医疗图像进行肺结节检测，根据得到的检测结果确定包含肺结节的感兴趣区域。

处理器在得到初始医疗图像之后，通过对该初始医疗图像进行肺结节检测，从而得到检测结果。检测结果具体包括肺部存在肺结节以及肺部不存在肺结节。处理器在进行肺结节检测时，可以将该初始医疗图像输入肺结节检测网络，通过肺结节检测网络对该初始医疗图像进行肺结节检测，从而得到检测结果。

在检测结果肺部存在肺结节时，说明目标对象的肺部可能出现异常。为了确定是否出现异常，以及如果出现异常具体是何种异常，需要对肺结节进行进一步地分析处理，因此，处理器根据肺结节检测的检测结果在初始医疗图像中确定包含肺结节的感兴趣区域。

在一个实施例中，当检测结果不存在肺结节时，输出对应的提示信息，例如：“当前图像未检测到肺结节”、“当前肺部正常”等，从而便于用户了解具体检测情况。

步骤s300，基于感兴趣区域对应的原始扫描数据进行图像重建，得到包含肺结节的重建图像，重建图像的分辨率高于初始医疗图像。

在确定感兴趣区域之后，由于初始医疗图像为低分辨率的重建图像，处理器并不是直接根据初始医疗图像进行肺结节的图像处理，而是从目标对象肺部的原始扫描数据中选择感兴趣区域对应的原始扫描数据，并基于感兴趣区域对应的原始扫描数据进行图像重建，得到包含肺结节、且分辨率高于初始医疗图像的重建图像。

步骤s400，对重建图像进行基于肺结节的图像处理，得到肺结节的图像处理结果。

处理器在得到重建图像后，对重建图像进行基于肺结节的图像处理，由于重建图像的分辨率高于初始医疗图像，因此得到的肺结节的图像处理结果更准确。

本实施例提供一种医疗图像处理方法，在根据初始医疗图像进行肺结节检测后，当存在肺结节时，并不是根据该医疗图像进行肺结节特征检测，而是通过包含肺结节的感兴趣区域的原始扫描数据进行高分辨率的图像重建，得到分辨率更高的重建图像，然后再根据重建图像得到肺结节的图像处理结果。相比于初始医疗图像，重建图像分辨率更高，因此得到的图像处理结果会更加准确可靠，从而有助于提高诊断结果准确性；另外，只是对包含肺结节的感兴趣区域进行高分辨率重建，而不是进行全图重建，从而可以压缩重建图像的存储空间，提高图像处理速度，进而提高医生的诊断效率。

在一个实施例中，如图2所示，基于感兴趣区域对应的原始扫描数据进行图像重建，得到包含肺结节的重建图像，包括步骤s320至步骤s340。

步骤s320，获取图像重建参数；

步骤s340，基于感兴趣区域对应的原始扫描数据，按照图像重建参数进行高分辨率重建，得到分辨率高于初始医疗图像的、包含肺结节的重建图像。

图像重建参数是指进行图像重建的过程中所涉及的参数，图像重建参数包括重建间隔、图像视野、重建矩阵、层厚、层间距、窗宽窗位中的至少一项。

其中，重建间隔是指被重建的相邻两层断面之间的距离。图像视野(fieldofview，fov)是根据原始扫描数据重建ct断面图像的范围。重建矩阵是图像重建时所采用的代数矩阵。层厚是指由准直器设定的扫描野中心处x线束的厚度。层间隔是指相邻两扫描层面中点之间的距离。窗技术是ct检查中用以观察不同密度的正常组织或病变的一种显示技术，包括窗宽(windowwidth)和窗位(windowlevel)，其中，窗宽是指ct图像上显示的ct值范围，在此ct值范围内的组织和病变均以不同的模拟灰度显示，窗位是窗的中心位置。

具体地，以重建间隔为例，对不同的图像重建参数对图像分辨率的影响进行解释说明。如图3及图4所示，分别为分辨率较低的初始医疗图像以及分辨率较高的重建图像的示意图，其中，初始医疗图像的重建间隔大于重建图像的重建间隔，对于同一图像范围，重建间隔越小，其对应的断层图像数量越多。参考图3及图4，图中方框区域为包含肺结节的图像区域，由于初始医疗图像的重建间隔大于重建图像的重建间隔，因此，初始医疗图像中方框区域内的断层图像数量小于重建图像中方框区域内的断层图像数量。然而，断层图像数量越多，肺结节的图像处理结果越准确，从而，通过重建图像得到的图像处理结果的准确性要高于通过初始医疗图像得到的图像处理结果的准确性。

本实施例中，根据新的图像重建参数得到分辨率更高的重建图像，从而在根据重建图像进行图像处理时，可以提高图像处理结果的准确性，从而有助于提高诊断结果的准确性。

在一个实施例中，步骤s320获取图像重建参数，包括：基于感兴趣区域，生成图像重建参数；或者，获取第三方参数设置结果，基于第三方参数设置结果得到图像重建参数。

本实施例中，处理器在获取图像重建参数时，可以是基于感兴趣区域，根据相关成像标准自动生成图像重建参数，处理器自动生成图像重建参数的过程无需人工参与，从而可以提高效率。另外，本实施例中，处理器也可以是直接获取第三方参数设置结果，从而得到图像重建参数，第三方参数设置结果具体可以是由第三方平台在接收到处理器发送的图像后，基于感兴趣区域自动生成并反馈至处理器，也可以是用户通过观察第三方平台接收的图像后人工设定并反馈至处理器。从而，处理器无需通过自身确定图像重建参数，从而可以减少处理器的功能需求，降低软件开发难度。

在一个实施例中，如图5所示，步骤s400对重建图像进行基于肺结节的图像处理，得到肺结节的图像处理结果，具体可以是包括步骤s420，对重建图像进行肺结节分割处理，得到分割结果。

处理器在对重建图像进行图像处理时，可以是进行肺结节的分割处理，具体可以是通过训练好的分割模型对重建图像进行分割，从而得到肺结节图像。分割模型可以通过包含肺结节的训练样本图像以及对应的分割金标准训练得到，在实际处理过程中，根据当前训练阶段的模型得到模型输出结果，然后将该模型输出结果与分割金标准比较并计算损失值loss，再根据该损失值利用反向传播方法对当前训练阶段的模型中的网络参数进行调整，以此循环训练，直至分割网络达到收敛状态。分割模型具体可以是深度学习模型，例如dnn(deepneuralnetworks，深度神经网络)、cnn(convolutionalneuralnetworks，卷积神经网络)或rnn(recurrentneuralnetwork，循环神经网络)等，其中，cnn模型可以是v-net分割模型、u-net分割模型、link-net分割模型等。

可选地，参考图5，步骤s400对重建图像进行基于肺结节的图像处理，得到肺结节的图像处理结果，具体还可以是包括步骤s440，基于重建图像进行肺结节分类处理，得到分类结果。处理器在对重建图像进行图像处理时，可以是进行肺结节的分类处理，具体可以是通过训练好的分类模型对重建图像进行分类，从而得到肺结节分类处理结果。例如，肺结节的密度分类，征象分类等。

可选的，对重建图像进行肺结节的分类处理，具体还可以结合肺结节的分割处理进行分类处理。例如，通过先对肺结节进行分割处理，得到肺结节的大小特征，结合基于重建图像进行肺结节的分类处理，例如肺结节的密度分类、征象分类，然后进行良恶性判别的任务。

在一个实施例中，进行分割处理或者分类处理的过程中，包括：获取当前医学任务，确定执行所述当前医学任务所需的目标图像特征，并进行相应的特征提取处理。对应地，肺结节特征提取的步骤具体为对目标图像特征的提取。

其中，当前医学任务是指基于图像所要进行的医学任务，具体包括分类任务和判别任务等，具体例如肺结节的分类、良恶性判别等。目标图像特征是指在执行医学任务时所需要使用的图像特征。需要说明的是，不同的医学任务所对应的目标图像特征可能存在区别，例如，执行医学任务a需要使用目标图像特征a，执行医学任务b需要使用目标图像特征b，因此，在进行特征提取时，首先根据医学任务确定所需要的目标图像特征，然后再进行特征提取，可以使得肺结节的图像处理更具有针对性。

具体地，图像特征包括大小、密度以及征象中的至少一项。其中，大小具体是指体积(肺结节的整体体积信息)、三维最长径(三维图像中的肺结节内部最长的内径)以及最大二维横截面直径(指肺结节的各层截面上最大的直径)等。按照ct图像上结节密度的不同，肺结节的密度分类类别包括实性结节、部分实性结节、磨玻璃结节以及钙化结节。其中，实性结节是指看起来和人体软组织密度相似的病灶；部分实性结节是指其内既有模糊的部分又有较高密度部分的病灶；磨玻璃结节是指肺内模糊的、半透明的结节影；钙化结节是指肺结节内部出现钙化的情况。征象包括良性征象以及恶性征象。其中，良性征象包括：钙化征、脂肪、胸膜、叶间裂等；恶性征象包括：分叶、毛刺、胸膜牵拉、含气细支气管征和小泡征以及偏心厚壁空洞等。

在得到肺结节的目标图像特征后，处理器可以根据肺结节的目标图像特征执行对应的当前医学任务，例如，可以根据目标图像特征进行肺结节的密度分类、征象分类、良恶性判别等，从而使得医生可以根据医学任务的结果了解肺结节的具体情况。

本实施例基于高分辨率重建得到的重建图像进行肺结节的图像处理，可以获取更细致、更真实、更准确的肺结节处理结果，从而有助于医生进行分析诊断。

在一个实施例中，在得到肺结节的图像处理结果后，可以输出相应的提示信息，从而便于医生进行下一步的诊断分析。

在合理条件下应当理解，虽然前文各实施例涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图6所示，提供一种医疗图像处理装置，该装置主要包括以下模块：

数据获取模块100，用于获取目标对象肺部的原始扫描数据，以及根据原始扫描数据得到的初始医疗图像；

结节检测模块200，用于根据初始医疗图像进行肺结节检测，根据得到的检测结果确定包含肺结节的感兴趣区域；

图像重建模块300，用于基于感兴趣区域对应的原始扫描数据进行图像重建，得到包含肺结节的重建图像，重建图像的分辨率高于初始医疗图像；

图像处理模块400，用于对重建图像进行基于肺结节的图像处理，得到肺结节的图像处理结果。

本实施例提供一种医疗图像处装置，在根据初始医疗图像进行肺结节检测后，当存在肺结节时，并不是根据该医疗图像进行肺结节特征检测，而是通过包含肺结节的感兴趣区域的原始扫描数据进行高分辨率的图像重建，得到分辨率更高的重建图像，然后再根据重建图像得到肺结节的图像处理结果。相比于初始医疗图像，重建图像分辨率更高，因此得到的图像处理结果会更加准确可靠，从而有助于提高诊断结果准确性；另外，只是对包含肺结节的感兴趣区域进行高分辨率重建，而不是进行全图重建，从而可以压缩重建图像的存储空间，提高图像处理速度，进而提高医生的诊断效率。

在一个实施例中，图像重建模块300还用于：获取图像重建参数；基于感兴趣区域对应的原始扫描数据，按照图像重建参数进行高分辨率重建，得到分辨率高于初始医疗图像的、包含肺结节的重建图像。

在一个实施例中，图像重建模块300还用于：基于感兴趣区域，生成图像重建参数；或者，获取第三方参数设置结果，基于第三方参数设置结果得到图像重建参数。

在一个实施例中，图像处理模块400还用于：对重建图像进行肺结节分割处理，得到分割结果；或者，基于重建图像进行肺结节分类处理，得到分类结果。

关于医疗图像处理装置的具体限定可以参见上文中对于医疗图像处理方法的限定，在此不再赘述。上述医疗图像处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，如图7所示，提供一种基于高分辨率靶区重建的肺结节诊断系统，该系统包括ct设备及计算机。ct设备主要用来完成特定扫描方式的扫描，以获得目标对象扫描层面的原始数据，供计算机系统进行图像处理，并输出相应的图像处理结果。

在ct设备中，检查床用于准确地将目标对象送到预定或者适当的位置。机架通常为环形结构，能够绕其轴线z轴旋转实现对目标对象特定部位的ct扫描，其中，z轴为目标对象的体轴方向。检查床与z轴平行，能够承载目标对象沿z轴方向穿过机架运动。机架内安装有x射线发生器，在垂直于z轴的方向上发射x射线；在机架上与x射线发生器相对的位置安装有用于接收x射线的探测器。机架内设置有过滤器组件，其中过滤器组件中的过滤器设置于x射线发生器的下方。在扫描过程中，过滤器组件随x射线发生器绕z轴同步旋转，使x射线发生器发射的x射线经过滤器衰减后，作用于目标对象的被检测部位。该过滤器组件中的过滤器可以满足不同被检测部位和/或同一被检测部位在不同视角下对x射线的衰减需求。

计算机主要用于实现以下功能：(1)控制ct设备：当用户选用适当的扫描参数启动扫描之后，将用户输入的命令和参数转化为控制信号或信息发送至ct设备，例如：x射线发生器和探测器在适当时刻的开和关、传递数据以及系统操作的监控等。(2)数据处理：接收ct设备发送的原始扫描数据，并通过本申请各实施例所描述的医疗图像处理进行处理，得到图像处理结果。(3)显示及存储：在得到图像处理结果后，向用户展示得到的图像处理结果，并对图像以及图像处理结果进行保存。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取目标对象肺部的原始扫描数据，以及根据原始扫描数据得到的初始医疗图像；根据初始医疗图像进行肺结节检测，根据得到的检测结果确定包含肺结节的感兴趣区域；基于感兴趣区域对应的原始扫描数据进行图像重建，得到包含肺结节的重建图像，重建图像的分辨率高于初始医疗图像；对重建图像进行基于肺结节的图像处理，得到肺结节的图像处理结果。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：当检测结果不存在肺结节时，输出对应的提示信息。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取图像重建参数；基于感兴趣区域对应的原始扫描数据，按照图像重建参数进行高分辨率重建，得到分辨率高于初始医疗图像的、包含肺结节的重建图像。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：基于感兴趣区域，生成图像重建参数；或者，获取第三方参数设置结果，基于第三方参数设置结果得到图像重建参数。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：对重建图像进行肺结节分割处理，得到分割结果；或者，基于重建图像进行肺结节分类处理，得到分类结果。

图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备具体可以是终端(或服务器)。如图8所示，该计算机设备包括该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、输入装置和显示屏。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现医疗图像处理方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行医疗图像处理方法。计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取目标对象肺部的原始扫描数据，以及根据原始扫描数据得到的初始医疗图像；根据初始医疗图像进行肺结节检测，根据得到的检测结果确定包含肺结节的感兴趣区域；基于感兴趣区域对应的原始扫描数据进行图像重建，得到包含肺结节的重建图像，重建图像的分辨率高于初始医疗图像；对重建图像进行基于肺结节的图像处理，得到肺结节的图像处理结果。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：当检测结果不存在肺结节时，输出对应的提示信息。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取图像重建参数；基于感兴趣区域对应的原始扫描数据，按照图像重建参数进行高分辨率重建，得到分辨率高于初始医疗图像的、包含肺结节的重建图像。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：基于感兴趣区域，生成图像重建参数；或者，获取第三方参数设置结果，基于第三方参数设置结果得到图像重建参数。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：对重建图像进行肺结节分割处理，得到分割结果；或者，基于重建图像进行肺结节分类处理，得到分类结果。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。