一种新冠肺炎的预警方法和系统

摘要

本发明实施例提供了一种新冠肺炎的预警方法和系统，涉及医学信息工程领域，该新冠肺炎的预警方法包括：获取目标用户的体征数据；依据所述体征数据生成所述目标用户的体征图谱；依据所述体征图谱进行分析处理，得到所述目标用户对应的疾病预警结果；依据所述疾病预警结果进行输出。本发明实施例解决现有技术中对传染疾病预警的滞后性问题，满足卫生防控的预警需求。

说明书

技术领域

本发明涉及医学信息工程领域，特别是涉及一种新冠肺炎的预警方法和系统。

背景技术

随着人工智能在医疗行业的发展，将疫情防控工作与人工智能深度融合是必然的发展趋势，但是现有理论体系架构和算法尚不完善，导致现有用于医学的信息系统的数据信息的串联性尚存不足，无法提前对具有传染性的流行疾病进行预警。

例如，2019年后半年发生了新冠病毒疫病，充分暴露了目前信息系统在疫病预警方面存在的问题。具体的，现有的信息系统只是统计新冠病毒的确诊人数和疑似病人数据，以通过公布确诊病例和疑似病例的人数来进行预警。这导致了现有的信息系统只能等医院门诊人群增多和病原体确诊之后，才开始公布确诊人数和疑似病例人数进行预警，即不能及时对新冠病毒疫病进行预警，存在对疫病预警的滞后性的问题，不能满足卫生防控的预警需求。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种新冠肺炎的预警方法和系统，以实现传染疾病的提前预警，从而解决现有技术中对传染疾病预警的滞后性问题，满足卫生防控的预警需求。

第一方面，本发明实施例公开了一种新冠肺炎的预警方法，包括：

获取目标用户的体征数据；

依据所述体征数据生成所述目标用户的体征图谱；

依据所述体征图谱进行分析处理，得到所述目标用户对应的疾病预警结果；

依据所述疾病预警结果进行输出。

可选的，所述依据所述体征数据生成所述目标用户的体征图谱，包括：

确定所述体征数据对应的时间信息和所述时间信息对应的体征数据值，其中，所述体征数据包括以下至少一种数据：脉波数据、体温数据、血压数据；

基于所述时间信息和所述时间信息对应的体征数据值，确定所述体征数据对应的动态变化信息；

采用所述动态变化信息生成所述目标用户的体征图谱。

可选的，所述依据所述体征图谱进行分析处理，得到所述目标用户对应的疾病预警结果，包括：

从预设数据库中查找与所述体征图谱匹配的目标特征图谱；

依据所述目标特征图谱与所述体征图谱之间的匹配度和所述目标特征图谱对应的疾病信息，生成所述目标用户对应的疾病预警结果。

可选的，从预设数据库中查找与所述体征图谱匹配的目标特征图谱，包括：

将所述体征图谱与数据库中存储的各种疾病对应的特征图谱进行对比分析，得到对比分析结果，所述对比分析结果包含各种疾病对应的特征图谱与所述体征图谱之间的相似度；

基于所述相似度确定与所述体征图谱匹配的目标特征图谱。

可选的，上述新冠肺炎的预警方法还包括：

收集临床数据；

依据所述临床数据，确定各种疾病特征数据；

分别依据各种疾病特征数据，生成各种疾病对应的特征图谱；

将所述特征图谱存储至所述数据库中。

第二方面，本发明实施例还公开了一种新冠肺炎的预警系统，包括：

体征数据获取模块，用于获取目标用户的体征数据；

体征图谱生成模块，用于依据所述体征数据生成所述目标用户的体征图谱；

分析处理模块，用于依据所述体征图谱进行分析处理，得到所述目标用户对应的疾病预警结果；

预警输出模块，用于依据所述疾病预警结果进行输出。

可选的，所述体征图谱生成模块包括：

第一确定子模块，用于确定所述体征数据对应的时间信息和所述时间信息对应的体征数据值，其中，所述体征数据包括以下至少一种数据：脉波数据、体温数据、血压数据；

第二确定子模块，用于基于所述时间信息和所述时间信息对应的体征数据值，确定所述体征数据对应的动态变化信息；

图谱生成子模块，用于采用所述动态变化信息生成所述目标用户的体征图谱。

可选的，所述分析处理模块包括：

查找子模块，用于从预设数据库中查找与所述体征图谱匹配的目标特征图谱；

结果生成子模块，用于依据所述目标特征图谱与所述体征图谱之间的匹配度和所述目标特征图谱对应的疾病信息，生成所述目标用户对应的疾病预警结果。

可选的，所述查找子模块包括：

对比分析单元，用于将所述体征图谱与数据库中存储的各种疾病对应的特征图谱进行对比分析，得到对比分析结果，所述对比分析结果包含各种疾病对应的特征图谱与所述体征图谱之间的相似度；

图谱确定单元，用于基于所述相似度确定与所述体征图谱匹配的目标特征图谱。

可选的，上述新冠肺炎的预警系统还包括：

收集模块，用于收集临床数据；

体征指标数据确定模块，用于依据所述临床数据，确定各种疾病特征数据；

特征图谱生成模块，用于分别依据各种疾病特征数据，生成各种疾病对应的特征图谱；

存储模块，用于将所述特征图谱存储至所述数据库中。

本发明实施例通过获取目标用户的体征数据，生成该目标用户的体征图谱，并依据该体征图谱进行分析处理，得到该目标用户对应的疾病预警结果，从而可以依据该疾病预警结果进行输出，实现了提前对目标用户患有的传染疾病进行预警，解决了现有技术中对传染疾病预警的滞后性问题，进而能够满足卫生防控的预警需求。

附图说明

图1是本发明实施例的一种新冠肺炎的预警方法的步骤流程图；

图2是本发明一个可选实施例的一种新冠肺炎的预警方法的步骤流程图；

图3是本发明实施例的一种新冠肺炎的预警系统的结构框图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构或组成。

参照图1，示出了本发明实施例的一种新冠肺炎的预警方法的步骤流程图。具体的，本实施例中的新冠肺炎的预警方法具体可以包括如下步骤：

步骤110，获取目标用户的体征数据。

在具体实现中，可以通过诸如测温仪、智能手环、机器人等采集终端获取到目标用户的体征数据。其中，目标用户可以是指被采集终端检测的用户。例如，在数据采集过程中，采集终端可以对目标用户进行检测，并可基于检测结果确定出该目标用户的体征数据，随后可通过网络将该目标用户的体征数据发送给数据中心，使得数据中心可以获取到目标用户体征数据，以便后续可以依据目标用户的体征数据对该目标用户进行疾病预警。

需要说明的是，本实施例中的体征数据可以用于表示用户的人体体征，如可以包括有脉波数据、体温数据、血压数据等。

步骤120，依据所述体征数据生成所述目标用户的体征图谱。

具体的，本实施例在获取到目标用户在一定时间段内的体征数据后，可以基于该时间段内的体征数据生成该目标用户的体征图谱；该体征图谱可以用于确定目标用户的体征数据变化情况，以预测目标用户是否患有一种或多种疾病，具体可以包含目标用户在数据采集过程中的各个时间点对应的体征数据值。

可选的，本实施例依据所述体征数据生成所述目标用户的体征图谱，包括：确定所述体征数据对应的时间信息和所述时间信息对应的体征数据值；基于所述时间信息和所述时间信息对应的体征数据值，确定所述体征数据对应的动态变化信息；采用所述动态变化信息生成所述目标用户的体征图谱。其中，体征数据对应的动态变化信息可以用于表示目标用户的体征数据随时间的变化情况，具体可以包含体征数据随时间变化的各种动态信息，如可以包含体征数据对应的时间信息和体征数据值等。需要说明的是，体征数据对应的时间信息可以表示体征数据对应的时间点，如可以是指采集该体征数据的时间点，也可以是指接收该体征数据的时间点等，本实施例对此不作具体限制。

步骤130，依据所述体征图谱进行分析处理，得到所述目标用户对应的疾病预警结果。

需要说明的是，在目标用户感染疾病的情况下，即使是在疾病的潜伏期，即在目标用户为无明显症状患者时，其人体的相关体征数据都会发生微变化，如在新冠病毒的潜伏期，无明显症状患者的人体相关体征数据都会发生微变化，如此时该无明显症状患者的脉波参数表现出与新冠肺炎的特征逐渐吻合的趋势变化，进而可以确定出该无明显症状患者患有新冠病毒疾病。

具体的，本实施例在生成目标用户的体征图谱后，可以基于该体征图谱分析出目标用户的体征数据变化情况，以确定该目标用户的体征数据变化情况是否与用户患有疾病时的体征数据变化情况相同或相似；若目标用户的体征数据变化情况是否与用户患有疾病时的体征数据变化情况相同或相似，则可以预测该目标用户患有相应疾病，并可产生对应的疾病预警结果，该疫病预警结果可以包含预测出目标用户患有哪些疾病的信息，如可以包含目标用户所患有的疾病的名称信息，疾病危害信息和患病概率信息等，本实施例对此不作具体限制。其中，疾病的名称信息可以是疾病名称，具体可以用于表示目标用户患有的疾病；疾病危害信息可以用于表示疾病的危害，如可以是疾病对人体健康的影响等；患病概率信息可以用于表示患有疾病的概率。

步骤140，依据所述疾病预警结果进行输出。

具体而言，本实施例在得到目标用户对应的疾病预警结果后，可以依据该疾病预警结果进行输出，实现了提前对目标用户患有的疾病进行预警，从而解决了现有技术中对疾病预警的滞后性问题，满足卫生防控的预警需求。

例如，在诸如新冠病毒呼吸道传染疾病等疫病防控过程中，可以通过获取目标用户的体征数据，生成该目标用户的体征图谱，随后可以通过该体征图谱分析该目标用户的体征数据变化情况是否与感染了疫病的人体体征数据变化情况相同或相似。若目标用户的体征数据变化情况与感染了疫病的人体体征数据变化情况相同或相似，则可以确定该目标用户感染了疫病病毒，并产生对应的疾病预警结果输出，以通过输出的疾病预警结果通知该目标用户和/或其他用户目标用户感染了疫病，即可以在该目标用户没有表现出疫病相关症状前提前进行疾病预警，从而能够有效遏制疫情进一步扩散，降低其他用户感染疫病的风险。

在具体实现中，可以通过收集各种疾病各阶段的特征数据建立标标准化疾病“指纹”库，以作为疾病分析的基础数据。需要说明的是，标准化疾病“指纹”库可以是一个数据库，具体可以用于存储有各种疾病各个阶段的特征数据，该特征数据可以是指与疾病相关的体征数据。可选的，本实施例提供的新冠肺炎的预警方法还可以包括：收集临床数据；依据所述临床数据，确定各种疾病特征数据；分别依据各种疾病特征数据，生成各种疾病对应的特征图谱；将所述特征图谱存储至所述数据库中。其中，疾病特征数据可以指与疾病各个阶段相关的特征数据，具体可以包括疾病各阶段对应的人体体征数据。

具体而言，本实施例可以通过收集历史病历中的临床数据，以根据该临床数据确定出各种疾病各阶段的特征数据，即确定各种疾病特征数据。在确定出各种疾病特征参数后，可针对每一种疾病，依据该种疾病的各个阶级的特征参数生成对应的特征图谱，并可存储到数据库中，以便后续可以依据该数据库中存储的特征图谱确定出目标用户是否患有该种疾病，并可在目标用户患有该种疾病的情况下，确定出该目标用户处于哪一疾病阶段。其中，临床数据可以包含历史病历中的疾病信息和所述疾病信息对应的特征数据。

作为本发明的一个示例，根据健康人与和每种疾病患者的桡动脉脉波图谱显著不同的原理，可以根据收集到的临床数据中的桡动脉脉波参数(即脉波数据)建立标准化人体体征数据库。具体的，在收集每种呼吸疾病各个阶段千例以上的临床数据后，可以提取这些临床数据中的脉波数据作为特征数据，以建立标准化疾病“指纹”库，以便后续可将该标准化疾病“指纹”库中存储数据作为疾病分析的基础数据，生成疾病预警结果。其中，标准化疾病“指纹”库可以包括一种或多种疾病的各阶段的“指纹”库，如可以包含新冠肺炎、呼吸相关流行病、慢性阻塞性肺病、支气管哮喘、肺癌、肺部弥散性间质纤维化，肺部感染等呼吸系统疾病的各期疾病“指纹”库等，本示例不作具体限制。

需要说明的是，研究表明，即使同一种疾病的各个时期体现的脉波图谱也有所差异，其主要体现在心缩期和心舒期波动非理性函数指标变化，因此本示例可以基于收集到的临床数据中的桡动脉脉波数据建立数据库，以作为疾病分析的基础数据。

可选的，本实施例依据所述体征图谱进行分析处理，得到所述目标用户对应的疾病预警结果，可以包括：从预设数据库中查找与所述体征图谱匹配的目标特征图谱；依据所述目标特征图谱与所述体征图谱之间的匹配度和所述目标特征图谱对应的疾病信息，生成所述目标用户对应的疾病预警结果。

参照图2，示出了本发明一个可选实施例的一种新冠肺炎的预警方法的步骤流程图。具体的，本发明实施例中的新冠肺炎的预警方法可以包括如下步骤：

步骤210，获取目标用户的体征数据。

在具体实现中，本实施例获取的体征数据可以包括以下至少一种数据：脉波数据、体温数据、血压数据。其中，脉波数据可以用于表示用户的脉搏情况，如可以是目标测试人的桡动脉压力和位移等时间动态数据；体温数据可以用于表示用户的体温，血压数据可以用于表示用户的血压。

步骤220，确定所述体征数据对应的时间信息和所述时间信息对应的体征数据值。

步骤230，基于所述时间信息和所述时间信息对应的体征数据值，确定所述体征数据对应的动态变化信息。

步骤240，采用所述动态变化信息生成所述目标用户的体征图谱。

具体而言，本实施例在确出目标用户的体征数据对应的时间信息和该时间信息对应的体征数据值后，可以将时间信息和该时间信息对应的体征数据值作为体征数据对应的动态变化信息，以依据该动态变化信息生成目标用户的体征图谱。

步骤250，从预设数据库中查找与所述体征图谱匹配的目标特征图谱。

具体的，本实施例在生成目标用户的体征图谱后，可以将该目标用户的体征图谱与预设数据库中预先存储的各种疾病对应特征图谱进行对比分析，以预测出该目标用户是否患有疾病。若目标用户的体征图谱与预设数据库中预先存储的某种疾病对应特征图谱相同或相似，则可预测该目标用户可能患有该种疾病，并可该种疾病对应的特征图谱确定为与体征图谱匹配的目标特征图谱，以便后续可以基于该目标特征图谱生成对应的疾病预警结果。

在一个可选实施方式中，本实施例从预设数据库中查找与所述体征图谱匹配的目标特征图谱，具体可以包括：将所述体征图谱与数据库中存储的各种疾病对应的特征图谱进行对比分析，得到对比分析结果，所述对比分析结果包含各种疾病对应的特征图谱与所述体征图谱之间的相似度；基于所述相似度确定与所述体征图谱匹配的目标特征图谱。

具体的，本实施例在得到对比分析结果后，可以将该对比分析结果中所包含各种疾病对应的特征图谱与体征图谱之间的相似度与预设的相似度阈值进行比较，从而可以在疾病对应的特征图谱与体征图谱之间的相似度达到预设的相似度阈值时，将该疾病对应的特征图谱确定为与体征图谱匹配的目标特征图谱。例如，在某种疾病对应的特征图谱与目标用户的体征图谱之间的相似度达到预设的相似度阈值80％，可以将该疾病对应的特征图谱确定为目标特征图谱。

步骤260，依据所述目标特征图谱与所述体征图谱之间的匹配度和所述目标特征图谱对应的疾病信息，生成所述目标用户对应的疾病预警结果。

本实施例中，目标特征图谱与体征图谱之间的匹配度可以用于表征目标用户含有该目标特征图谱对应的疾病的概率；该匹配度越高，可以表示目标用户患有该目标特征图谱对应疾病的可能性就越大。

可选的，本实施例可以将目标特征图谱与体征图谱之前的相似度确定为目标特征图谱与所述体征图谱之间的匹配度，随后可以记忆该匹配度和该目标特征图谱对应的疾病信息生成目标用户对应的疾病预警结果。该疾病预警结果可以包含目标特征图谱对应的疾病信息和目标用户的体征图谱与目标特征图谱之间的匹配度，以便后续可以根据该疾病预警结果中所包含的信息确定出目标用户可能患有的疾病和对应的患病概率。

步骤270，依据所述疾病预警结果进行输出。

具体的，本实施例在确定出目标用户对应的疾病预警结果后，可以根据该疾病预警结果进行预警输出，以达到对疾病预警的目的。

作为本发明的一个可选示例，可以将基于新冠病毒的临床数据建立一个疾病体征数据库，以作为新冠疾病的疾病特征“指纹”库。该新冠疾病的疾病特征“指纹”库可以包括新冠病毒疾病各阶段对应的特征图谱，如可以包含新冠病毒疾病潜伏期对应的特征图谱、新冠病毒疾病的初发期对应的特征图谱等；其中，新冠病毒疾病潜伏期对应的特征图谱可以是指在病毒潜伏期时新冠病毒感染者对应的体征图谱，具体可以包含潜伏期各个时间点对应的体征数据值，具体可以表现为以图形形式表达的2D波形图或者3D空间起伏图；新冠病毒疾病的初发期对应的特征图谱可以是指疾病的初始发病阶段过程中新冠病毒感染者对应的体征图谱，具体可以包含初始发病阶段过程中各个时间点对应的体征数据值，具体可以表现为以图形形式表达的2D波形图或者3D空间起伏图。数据中心基于目标用户的体征数据生成对应的体征图谱后，可以将该体征图谱与新冠疾病的疾病特征“指纹”库中存储的各阶段对应的特征图谱进行对比分析，以确定该目标用户的体征数据是否表现出与新冠肺炎的特征逐渐吻合的趋势变化。若目标用户的体征数据表现出与新冠肺炎的特征逐渐吻合的趋势变化，即在目标用户对应的体征图谱与新冠病毒疾病的某一阶段对应的图谱相同或相似时，如在体征图谱的波形与新冠病毒疾病的某一阶段对应的特征图谱的波形相同时，则可以将该阶段对应的特征图谱确定为目标特征图谱，随后可依据特征图谱与该目标特征图谱之间的相似度确定出匹配度，并且可以将新冠病毒信息作为目标特征图谱对应的疾病信息，以基于新冠病毒疾病信息和匹配度生成对应的疾病预警结果，从而实现提前预测出目标用户患有新冠病毒的倾向。随后，数据中心可以基于该疾病预警结果发送给疾病预警信息到疾病预防控制中心(Center For Disease Control And Prevention，CDC)及相应行政部门，实现疾病预警，从而能够有效地减少疾病防控工作者的工作量和降低防控工作者的疾病感染风险，满足卫生防控的预警需求。

综上，本实施例提供的新冠肺炎的预警方法可以作为一种疾病预警方法，通过获取目标用户的体征数据，生成该目标用户的体征图谱，并依据该体征图谱进行分析处理，得到目标用户对应的疾病预警结果，从而可以依据该疾病预警结果进行输出，实现了提前对目标用户患有的疾病进行预警，解决了现有技术中对疾病预警的滞后性问题，进而能够有效地减少疾病防控工作者的工作量和降低防控工作者的疾病感染风险，满足卫生防控的预警需求。

参照图3，示出了本发明实施例的一种新冠肺炎的预警系统的结构框图，该新冠肺炎的预警系统具体可以包括如下模块：

体征数据获取模块310，用于获取目标用户的体征数据；

体征图谱生成模块320，用于依据所述体征数据生成所述目标用户的体征图谱；

分析处理模块330，用于依据所述体征图谱进行分析处理，得到所述目标用户对应的疾病预警结果；

预警输出模块340，用于依据所述疾病预警结果进行输出。

可选的，本实施例中的体征数据可以包括以下至少一种数据：脉波数据、体温数据、血压数据。体征图谱生成模块320可以包括如下子模块：

第一确定子模块，用于确定所述体征数据对应的时间信息和所述时间信息对应的体征数据值；

第二确定子模块，用于基于所述时间信息和所述时间信息对应的体征数据值，确定所述体征数据对应的动态变化信息；

图谱生成子模块，用于采用所述动态变化信息生成所述目标用户的体征图谱。

可选的，所述分析处理模块330可以包括如下子模块：

查找子模块，用于从预设数据库中查找与所述体征图谱匹配的目标特征图谱；

结果生成子模块，用于依据所述目标特征图谱与所述体征图谱之间的匹配度和所述目标特征图谱对应的疾病信息，生成所述目标用户对应的疾病预警结果。

可选的，所述查找子模块可以包括如下单元：

对比分析单元，用于将所述体征图谱与数据库中存储的各种疾病对应的特征图谱进行对比分析，得到对比分析结果，所述对比分析结果包含各种疾病对应的特征图谱与所述体征图谱之间的相似度；

图谱确定单元，用于基于所述相似度确定与所述体征图谱匹配的目标特征图谱。

可选的，本实施例中的新冠肺炎的预警系统还可以包括如下模块：

收集模块，用于收集临床数据；

体征指标数据确定模块，用于依据所述临床数据，确定各种疾病特征数据；

特征图谱生成模块，用于分别依据各种疾病特征数据，生成各种疾病对应的特征图谱；

存储模块，用于将所述特征图谱存储至所述数据库中。

需要说明的是，上述的新冠肺炎的预警系统可执行本发明任意实施例所提供的新冠肺炎的预警方法，具备执行方法相应的功能和有益效果。

在具体实现中，上述新冠肺炎的预警系统作为该数据中心的一种疾病预警系统，具体可以应用于数据中心。该数据中心可以是两个或多个物理实体构成，也可以是一个物理实体构成，如可以是一台或多台服务器所构成的数据处理中心，本实施例对此不作具体限制。上述方法实施例中所述的新冠肺炎的预警方法可以作为数据中心中的一种疾病预警方法，使得数据中心可以提前对目标用户患有的疾病进行预警，从而解决了现有技术中对疾病预警的滞后性问题，能够有效地减少疾病防控工作者的工作量和降低防控工作者的疾病感染风险，满足卫生防控的预警需求。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。值得注意的是，上述实施例中所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由权利要求范围决定。