设备导航方法、计算设备、存储介质和系统与流程

1.本说明书实施例涉及医疗设备技术领域，特别涉及一种设备导航方法、计算设备、存储介质和系统。


背景技术：

2.医疗设备在使用的过程中，常常需要导航系统进行辅助。
3.在相关技术中，可以在医疗设备的导管上设置定位传感器。通过所述定位传感器采集位置数据，并将采集的位置数据配准到感兴趣区域的三维模型中，从而实现导航。但是，定位传感器所采集到的位置数据很容易受外界因素的影响，从而导致配准不准确，导航效果较差。


技术实现要素：

4.本说明书实施例提供一种设备导航方法、计算设备、存储介质和系统，以提高导航效果。本说明书实施例的技术方案如下。
5.本说明书实施例的第一方面，提供了一种设备导航方法，包括：
6.获取感兴趣区域的三维模型，所述三维模型具有多个路径节点；
7.确定设备在感兴趣区域中移动时的当前位姿数据；
8.根据当前位姿数据，在三维模型中确定目标区域；
9.获取设备在感兴趣区域中移动时的历史位置对应的第一点云；
10.将第一点云配准到目标区域的路径节点上。
11.本说明书实施例的第二方面，提供了一种计算设备，包括：
12.至少一个处理器；
13.存储有程序指令的存储器，其中，所述程序指令被配置为适于由所述至少一个处理器执行，所述程序指令包括用于执行如第一方面所述方法的指令。
14.本说明书实施例的第三方面，提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被执行时实现如第一方面所述方法的指令。
15.本说明书实施例的第四方面，提供了一种设备导航系统，包括：
16.医疗设备；
17.计算设备，用于获取感兴趣区域的三维模型，所述三维模型具有多个路径节点；确定医疗设备在感兴趣区域中移动时的当前位姿数据；根据当前位姿数据，在三维模型中确定目标区域；获取医疗设备在感兴趣区域中移动时的历史位置对应的第一点云；将第一点云配准到目标区域的路径节点上。
18.本说明书实施例提供的技术方案，可以获取感兴趣区域的三维模型，所述三维模型具有多个路径节点；可以确定设备在感兴趣区域中移动时的当前位姿数据；可以根据当前位姿数据，在三维模型中确定目标区域；可以获取设备在感兴趣区域中移动时的历史位置对应的第一点云；可以将第一点云配准到目标区域的路径节点上。这样，可以减小外界因
素对配准造成的影响，提高配准的准确率，提高导航效果。并且也能够减小配准时的计算量。
附图说明
19.为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
20.图1为本说明书实施例中设备导航系统的功能结构示意图；
21.图2为本说明书实施例中定位传感器的设置示意图；
22.图3为本说明书实施例中设备导航方法的流程示意图；
23.图4为本说明书实施例中支气管三维模型的示意图；
24.图5为本说明书实施例中第一坐标系与第二坐标系进行配准的示意图；
25.图6为本说明书实施例中设定位置的示意图；
26.图7为本说明书实施例中当前位姿数据的确定过程示意图；
27.图8为本说明书实施例中目标区域的动态变化示意图；
28.图9a-图9b为本说明书实施例中子路径节点的选择方式示意图；
29.图10为本说明书实施例中第一点云的实时变化示意图；
30.图11为本说明书实施例中对第一点云进行弹性配准的示意图；
31.图12为本说明书实施例中对混合高斯模型的示意图；
32.图13为本说明书实施例中真实内窥图像和虚拟内窥图像对应显示的示意图；
33.图14a为本说明书实施例中真实内窥图像的示意图；
34.图14b为通过相关技术进行配准后所获得的虚拟内窥图像的示意图；
35.图14c为本说明书实施例进行配准后所获得的虚拟内窥图像示意图。
具体实施方式
36.下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书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说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本公开，而非对本公开的限定。基于所描述的本公开的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。另外，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
37.所述导航，可以是将患者术前或术中影像数据，与手术床上患者的解剖结构准确对应，手术中跟踪医疗设备并将医疗设备的位置在患者影像上以虚拟探针的形式实时更新显示，使医生对医疗设备相对患者解剖结构的位置一目了然，使外科手术更快速、更精确、更安全。
38.在上述相关技术中，例如，内窥镜在支气管中的移动过程，需要经历呼吸运动的多个呼吸相位。定位传感器采集到的位置数据受到呼吸相位的影响。导致定位传感器对应的
坐标系与支气管三维模型对应的坐标系配准不准确，使得虚拟内窥图像发生漂移，例如在虚拟内窥图像中内窥镜会到达支气管三维模型的外侧，从而影响导航效果。
39.请参阅图1。本说明书实施例提供一种设备导航系统。所述导航系统可以包括医疗设备11、控制设备12、磁场发生器13、计算设备14、显示设备15中的一个或多个。
40.所述医疗设备11可以包括内窥镜等。所述内窥镜可以包括支气管镜、腹腔镜等。所述医疗设备11可以为细长的圆柱形结构，能够在手术时，通过患者体表的切口插入患者的感兴趣区域内部。所述医疗设备11可以包括镜头和导管。所述镜头可以设置在导管的一端，用于医疗设备11在感兴趣区域中移动时采集图像数据。所述导管可以包括可主动弯曲部分111，使得医疗设备11能够在感兴趣区域内部移动时进行适应性弯曲。所述导管中设置有镜头的一端可以称为头部112，没有设置镜头的一端可以称为尾部113。其中，所述感兴趣区域可以具有多个自然腔道。所述多个自然腔道可以形成树形结构。所述医疗设备11可以在所述感兴趣区域的自然腔道内部移动。所述感兴趣区域可以包括结肠、支气管、血管、食道、心脏等器官。
41.所述导管上可以设置有定位传感器。所述定位传感器可以包括电磁传感器。所述定位传感器可以为一种电磁贴片，用于在磁场发生器13产生的磁场下，采集导管相对磁场发生器13的位置数据。所述位置数据可以用于确定医疗设备11在感兴趣区域中移动时的位姿数据。所述位姿数据用于表示位置和方向。所述位姿数据可以包括位置数据和方向数据。所述位置数据，用于表示医疗设备11的当前位置。所述方向数据，用于表示医疗设备11的当前前进方向。
42.请参阅图2。所述导管的头部112的头部可以设置有第一定位传感器。所述导管的尾部113可以设置有第二定位传感器。所述第一定位传感器和所述第二定位传感器所采集的位置数据，可以用于确定医疗设备11在感兴趣区域中移动时的位姿数据。具体的，所述导管的头部112可以设置有多个第一定位传感器。优选地，所述导管的头部112可以设置有a和b等2个第一定位传感器。所述2个第一定位传感器可以在头部112的两侧对称设置。所述导管的尾部113可以设置有多个第二定位传感器。优选地，所述导管的尾部113可以设置有c和d等2个第二定位传感器。所述2个第二定位传感器可以在尾部113的两侧对称设置。
43.所述控制设备12可以接受医生的操作，响应于医生的操作，可以控制医疗设备11在感兴趣区域中移动。在实际应用中，所述控制设备12可以包括手术机器人、医生控制台等等。
44.所述计算设备14可以获取感兴趣区域的三维模型；可以确定医疗设备11在感兴趣区域中移动时的当前位姿数据；可以根据当前位姿数据，在三维模型中确定目标区域；可以获取医疗设备11在感兴趣区域中移动时的历史位置对应的第一点云；可以将第一点云配准到目标区域的路径节点上。通过在三维模型中确定目标区域，可以减小配准时的计算量，提高配准的速度和准确率。通过将第一点云配准到目标区域的路径节点上，可以减小外界因素(例如呼吸运动)对配准造成的影响，提高配准的准确率，提高导航效果。并且通过点云进行配准，也有利于减小配准时的计算量。
45.所述显示设备15可以对应显示真实内窥图像和虚拟内窥图像。其中，所述真实内窥图像可以包括医疗设备11采集的图像。所述虚拟内窥图像可以包括在三维模型中配准到的路径节点。进一步地，所述虚拟内窥图像还可以包括医疗设备11位置到达病灶的导航路
径。所述导航路径用于引导医生操控医疗设备11到达病灶所在的位置。
46.所述计算设备14和所述显示设备15可以分别为不同的设备，或者还可以集成为一个设备。
47.请参阅图3。本说明书实施例提供一种设备导航方法。所述设备可以包括医疗设备。所述医疗设备可以包括内窥镜等。所述内窥镜可以包括支气管镜、腹腔镜等。
48.所述导航方法可以应用于计算设备14，具体可以包括以下步骤。
49.步骤s31：获取感兴趣区域的三维模型，所述三维模型具有多个路径节点。
50.在一些实施例中，所述三维模型用于快速定位设备所在的目标区域，屏蔽其他区域对配准结果的影响，提高配准的速度和准确率。所述三维模型可以由计算设备或者其他设备预先构建，或者还可以由计算设备或者其他设备在需要导航时构建。所述三维模型具有多个路径节点。所述多个路径节点可以形成多条路径。所述路径可以与感兴趣区域的自然腔道相对应。所述感兴趣区域可以包括结肠、支气管、血管、食道、心脏等器官。所述三维模型可以为树形结构模型。所述树形结构模型可以包括二叉树模型和多叉树模型。
51.在一些实施例中，可以获取所述感兴趣区域的三维图像；可以在三维图像中提取自然腔道的路径；可以根据多个自然腔道的分叉点，对提取的路径进行裁剪，得到路径节点；可以根据路径节点，重建所述多个自然腔道的拓扑结构，得到三维模型。其中，所述三维图像可以包括ct图像、mri图像和超声图像等。所述三维图像的数量可以为一个或多个。所述一个或多个三维图像可以是在一个呼吸相位拍摄得到的，从而能够减少拍摄过程对患者造成的影响，例如减少ct拍摄过程对患者的辐射影响。当然，根据需要，所述一个或多个三维图像还可以是在多个呼吸相位拍摄得到的。可以在三维图像中对感兴趣区域进行分割；可以在分割出的区域中提取自然腔道的路径，例如可以在分割出的区域中提取自然腔道的中心线作为自然腔道的路径。所述感兴趣区域可以具有多个自然腔道。所述多个自然腔道可以形成一个或多个分叉点。可以根据分叉点，对提取得到的路径进行裁剪，得到一个或多个路径节点。所述路径节点可以为路径中的一段子路径，可以与自然腔道中的一段子腔道相对应。可以根据路径节点之间的连接关系，重建所述多个自然腔道的树形拓扑结构，得到三维模型。
52.请参阅图4。所述感兴趣区域可以为支气管，所述自然腔道可以为支气管的气道。所述三维模型为支气管三维模型。所述支气管三维模型包括二叉树模型和多叉树模型。所述支气管三维模型的根路径节点可以对应支气管的主气道。二级路径节点可以对应主气道的分支气道。三级路径节点和四级路径节点可以对应分支气道的分支气道。
53.步骤s33：确定设备在感兴趣区域中移动时的当前位姿数据。
54.在一些实施例中，请参阅图5。可以将定位传感器对应的坐标系称为第一坐标系。可以将三维模型对应的坐标系称为第二坐标系。定位传感器采集的位置数据为第一坐标系下的位置数据，三维模型中路径节点上的位置数据为第二坐标系下的位置数据，因而需要将第一坐标系与第二坐标系进行配准，得到配准数据。通过坐标系的配准，可以缩小定位传感器的采样点与三维模型中路径节点上的位置点之间的偏差，有利于提升实时配准的速度。所述配准数据可以包括变换矩阵，用于实现位置数据的变换。在实际应用中，可以获取第一坐标系下定位传感器采集的第一位置数据；可以根据配准数据，将第一位置数据变换为第二坐标系下的第二位置数据；可以根据第二位置数据，确定设备在感兴趣区域中移动
时的当前位姿数据。所述第一位置数据和所述第二位置数据可以包括坐标数据，例如三维坐标数据等。
55.请参阅图6。医生可以通过三维模型，预先在感兴趣区域中设定多个位置(例如至少三个位置)，作为第一坐标系与第二坐标系进行配准时的标记点。设定的位置可以是感兴趣区域中具有一定区分度的位置，以便于医生的识别。例如，所述感兴趣区域可以为支气管，则设定的位置可以包括主隆突、左二级分叉点和右二级分叉点等。可以获取第一坐标系下设备到达感兴趣区域各设定位置时的第三位置数据；可以获取第二坐标系下各设定位置在三维模型的第四位置数据；可以根据第三位置数据和第四位置数据，计算配准数据。每个设定位置可以对应有第三位置数据和第四位置数据。通过各设定位置的第三位置数据和第四位置数据，利用一定的算法，便可以计算出所述配准数据。所述算法可以包括icp(iterative closest point)算法等。当然，以上将第一坐标系与第二坐标系进行配准的方式仅示例，在实际应用中还可以采用其他方式进行配准。
56.请参阅图7。前已述及，所述导管的头部和尾部可以分别设置有第一定位传感器和第二定位传感器。那么，可以获取第一坐标系下第一定位传感器采集的第一位置数据；可以根据配准数据，将第一定位传感器采集的第一位置数据变换为第二坐标系下的第二位置数据；可以获取第一坐标系下第二定位传感器采集的第一位置数据；可以根据配准数据，将第二定位传感器采集的第一位置数据变换为第二坐标系下的第二位置数据；可以根据第一定位传感器对应的第二位置数据，确定头部中心点的第五位置数据；可以根据第二定位传感器对应的第二位置数据，确定尾部中心点的第六位置数据；可以根据第五位置数据、第六位置数据和导管的长度，确定圆弧；可以获取圆弧在头部中心点切线方向上的方向数据；可以将第五位置数据和方向数据分别确定为当前位姿数据中的位置数据和方向数据。
57.前已述及，所述导管的头部可以设置有多个第一定位传感器。则可以根据所述多个第一定位传感器对应的第二位置数据，确定头部中心点的第五位置数据。优选地，所述导管的头部可以设置有2个第一定位传感器。所述2个第一定位传感器可以在头部的两侧对称设置。则可以根据所述2个第一定位传感器对应的第二位置数据，确定头部中心点的第五位置数据。所述导管的尾部可以设置有多个第二定位传感器。则可以根据所述多个第二定位传感器对应的第二位置数据，确定尾部中心点的第六位置数据。优选地，所述导管的尾部可以设置有2个第二定位传感器。所述2个第二定位传感器可以在尾部的两侧对称设置。可以根据所述2个第二定位传感器对应的第二位置数据，确定尾部中心点的第六位置数据。可以将头部中心点的第五位置数据确定为当前位姿数据中的位置数据。导管的头部中心点、导管的尾部中心点以及导管可以用于确定一段圆弧。可以计算所述圆弧在头部中心点切线方向。可以将所述切线方向上的方向数据确定为当前位姿数据中的方向数据。所述方向数据可以包括向量数据。
58.步骤s35：根据当前位姿数据，在三维模型中确定目标区域。
59.在一些实施例中，考虑到三维模型的结构复杂，若直接在整个三维模型中进行配准，不仅计算量较大，而且配准的准确率较低。为此，可以根据当前位姿数据，在三维模型中确定目标区域。所述目标区域可以理解为三维模型中的待配准区域。通过在三维模型中确定目标区域，可以屏蔽除目标区域以外的其他区域对配准结果的影响，提高配准的速度和准确率。
60.在一些实施例中，请参阅图8。所述当前位姿数据可以包括位置数据和方向数据。可以根据位置数据，在三维模型中确定设备所在的当前路径节点；可以在三维模型中确定当前路径节点的父路径节点；可以根据方向数据，在三维模型中确定当前路径节点的子路径节点；可以根据当前路径节点、父路径节点和子路径节点，确定目标区域。考虑到设备在感兴趣区域中是持续不断移动的，设备的当前位姿数据也是实时变化的，从而目标区域也是动态变化的。所述目标区域可以反映设备当前所在的局部区域以及未来最有可能出现的局部区域。
61.所述三维模型具有多个路径节点。所述路径节点上可以具有一个或多个位置点(为便于描述，以下称为节点位置)。可以根据当前位姿数据中的位置数据，在三维模型中查询节点位置；可以将查询到的节点位置所在的路径节点，作为设备的当前路径节点。例如，所述节点位置可以对应有位置数据。可以从三维模型中查询对应位置数据与当前位姿数据中位置数据之间的距离最小的节点位置，作为查询到的节点位置。当然，还可以采用其他方式确定设备的当前路径节点。例如，目标区域是动态变化的。可以从历史目标区域中查询节点位置，从而减少查询范围，提高查询效率。或者，还可以将历史目标区域中的子路径节点，确定为设备的当前路径节点。其中，所述历史目标区域可以为变化前的目标区域。
62.可以根据三维模型的拓扑结构，在三维模型中确定当前路径节点的父路径节点。
63.根据三维模型的拓扑结构，当前路径节点可以具有一个或多个子路径节点。若当前路径节点具有一个子路径节点，可以直接选择该子路径节点。若当前路径节点具有多个子路径节点，可以从所述多个子路径节点中选择出一个子路径节点。请参阅图9a-图9b。可以获取所述多个子路径节点中每个子路径节点的方向数据。可以计算当前位姿数据中方向数据与各子路径节点方向数据之间的夹角。可以从多个子路径节点中选择夹角最小的子路径节点。选择的子路径节点用于表示设备未来最有可能出现的区域，可以作为目标区域中的子路径节点。
64.步骤s37：获取设备在感兴趣区域中移动时的历史位置对应的第一点云。
65.在一些实施例中，请参阅图10。可以获取设备在感兴趣区域中移动时的历史位置对应的第一点云。所述第一点云包括一个或多个历史位置对应的位置数据。设备在感兴趣区域中是持续不断移动的，所述第一点云是实时变化的。所述第一点云可以反映设备的历史移动轨迹。
66.在一些实施例中，所述当前位姿数据可以包括位置数据。可以计算所述位置数据与前一次采样时设备位置数据之间的距离；若所述距离满足设定条件，可以将所述位置数据采样至第一点云。其中，前一次采样时设备的位置数据，可以指前一次加入第一点云的位置数据，也即第一点云中最新出现的位置数据。所述距离可以包括欧式距离、曼哈顿距离等。所述设定条件可以理解为一种采样条件，例如可以包括距离大于或等于设定阈值。
67.在一些实施例中，还可以从第一点云中删除位置数据，以维持第一点云中的数据量不变。例如可以从第一点云中删除出现时间最长的位置数据。这样可以避免第一点云的数据量过大，从而影响配准效率。在实际应用中，可以通过维护一个长度固定的队列，以维持第一点云中的数据量不变。所述队列可以是一种先进先出的数据结构。若距离满足设定条件，可以将所述位置数据采样至队列。可以输出所述队列中的位置数据，作为所述第一点云中的位置数据。
68.步骤s39：将第一点云配准到目标区域的路径节点上。
69.在一些实施例中，前已述及，所述第一点云可以反映设备的历史移动轨迹。所述第一点云是实时变化的。通过将第一点云配准到目标区域的路径节点上，可以对设备的历史移动轨迹进行实时弹性配准，减小外界因素(例如呼吸运动)的影响，提高配准的准确率。例如，所述感兴趣区域可以包括支气管。设备在支气管中的移动过程，需要经历呼吸运动的多个呼吸相位。可以获取设备在感兴趣区域中移动时每一呼吸相位的第一点云。通过将第一点云配准到目标区域的路径节点上，可以对由呼吸相位造成的偏差进行补偿，提高配准的准确率。
70.在一些实施例中，请参阅图11和图12。所述目标区域可以包括至少一个路径节点，例如可以包括当前路径节点、父路径节点和子路径节点中的一个或多个。所述至少一个路径节点可以对应有第二点云。所述第二点云可以包括所述至少一个路径节点上的节点位置所对应的位置数据。可以为第二点云构建混合高斯模型；可以对混合高斯模型的参数进行调节，得到优化后的混合高斯模型；可以根据第一点云、第二点云和优化后的混合高斯模型，计算概率数据；可以根据概率数据，建立第一点云和第二点云中位置数据之间的对应关系。所述概率数据表示第一点云中每个位置数据分别与第二点云中各位置数据之间配对的可能性。
71.可以为第二点云中的每个位置数据构建高斯模型。所述第二点云中各个位置数据的高斯模型可以构成混合高斯模型。通过混合高斯模型，可以将配准问题转换为概率密度估计问题。所述混合高斯模型用于根据第一点云和第二点云计算概率数据。所述概率数据可以包括概率矩阵。为了能够准确地获得概率数据，可以根据第一点云和第二点云，对混合高斯模型的参数进行调节，得到优化后的混合高斯模型。在实际应用中，可以采用一定的算法通过多次迭代，对混合高斯模型的参数进行调节。所述算法可以包括em(expectation-maximum)算法等。所述优化后的混合高斯模型可以包括第二点云中各个位置数据的优化后的高斯模型。
72.例如，所述第二点云可以表示为x，具体可以包括x1、x2、
…
、xn等n个位置数据。所述第一点云可以表示为y，具体可以包括y1、y2、
…
、yn等n个位置数据。点云x中的每个位置数据可以对应一个高斯模型。所述混合高斯模型可以表示为其中，γ表示为离群点概率计算的权重，1/a表示采样点是离群点的概率，n表示非离群采样点的数量，σ2表示高斯模型的方差，τ表示点云x到点云y的映射关系，d表示空间维度。π
mn
表示混合高斯模型的成员权重，它表示对于点云y中第m个点ym属于第n个高斯模型的概率的权重。
73.可以根据第一点云、第二点云和优化后的混合高斯模型，计算概率数据。例如，所述概率数据可以包括概率矩阵。可以根据公式计算概率矩阵中第m行第n列的数据元素p
mn
，数据元素p
mn
用于表示第一点云中的第n个位置数据与第二点云中的第m个位置数据配对的可能性。xn表示第一点云中的第n个位置数据，ym表示第二点云中的第m个位置数据。π
mn
表示权重。γ和a为用于调节的高斯模型参数，γ表示为离群
integrated circuit，asic)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式等等。所述处理器可以用于执行所述计算机指令以实现图3所对应的实施例。
88.本说明书提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被执行时实现图3所述方法的步骤。
89.在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(programmable logic device,pld)(例如现场可编程门阵列(field programmable gate array，fpga))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片pld上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(hardware description language，hdl)，而hdl也并非仅有一种，而是有许多种，如abel(advanced boolean expression language)、ahdl(altera hardware description language)、confluence、cupl(cornell university programming language)、hdcal、jhdl(java hardware description language)、lava、lola、myhdl、palasm、rhdl(ruby hardware description language)等，目前最普遍使用的是vhdl(very-high-speed integrated circuit hardware description language)与verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
90.上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。计算机可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
91.本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
92.本领域的技术人员能够理解，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。另外，可以理解的是，本领域技术人员在阅读本说明书文件之后，可以无需创造性劳动想到将本说明书列举的部分或全部实施例进行任意组合，这些组合也在本说明书公开和保护的范围内。
93.虽然通过实施例描绘了本说明书，本领域普通技术人员知道，本说明书有许多变形和变化，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本说明书的精神。