[0001] 背景
技术领域
[0002]
实施例总体上涉及健康监测。更具体地，实施例涉及家庭健康监测设置中的生理信号的自动质量评估。
[0003] 讨论
[0004] 健康监测可传统上涉及从在临床环境(诸如医院、医生办公室或其他医疗中心)中的个体获得生理信号(诸如
心电图(ECG)读数)。在这种情况下，医学专家可将各种
传感器连接到个体/患者并且解释读数以便做出健康相关决定。如果医学专家确定ECG读数不可靠或者质量不充分，医学专家可在基于那些读数做出健康相关决定之前对感测装置和/或环境做出调整。然而，在家用环境中，患者可能经常缺乏必需的医学和/或技术知识来标识不可靠或不充分的质量读数并对感测装置/环境做出适当的调整。结果是，可能体验到次佳的健康护理(例如，不适当的诊断、增加的成本和/或增加的患病
风险)。
[0006] 通过阅读以下
说明书和所附
权利要求书并且通过参考以下附图，实施例的各种优点将对本领域普通技术人员变得明显，在附图中：
[0007] 图1是根据实施例的一组信号的示例的图示；
[0008] 图2A和图2B是根据实施例的感测装置的示例的图示；
[0009] 图3是根据实施例的评估生理信号的方法的示例的
流程图；
[0010] 图4是根据实施例的加权方法的示例的曲线图；
[0011] 图5是根据实施例的逻辑架构的示例的
框图；以及
[0012] 图6是根据实施例的平台的示例的框图。
[0013] 详细描述
[0014] 图1示出了可与家庭健康环境中的个人/患者的监测相关联的多个信号。在所示示例中，由于生理信号10(诸如例如心电图(ECG)信号)中缺少噪声，生理信号10被认为是可靠的。尽管所示生理信号10包含ECG信息，在其他示例中，生理信号10可包含血压信息、
脉搏血
氧计信息、心电图(EEG)信息、光电容积扫描器(PPG)信息等等。
[0015] 依据感测配置和/或环境，多个噪声源12(12a-12e)可
叠加在生理信号(诸如信号10)上并且因此降低那些信号的质量和/或可靠性。例如，输电干线(例如，50/60Hz)干扰源12a可
能源自附近的低
频率电气设备、建筑电
力线路等等。此外，肌肉噪声源12b可能源自患者由于焦虑而产生的无意识的肌肉收缩，并且运动伪影噪声源12c可能源自患者移动。而且，
电磁干扰(EMI)源12d可能源自附近的高频率设备(诸如
移动电话和其他
电子设备)，并且基线漫游噪声源12e可能源自化学反应和对
皮肤电极阻抗改变的其他贡献源。噪声源12各自可因此对所测量的生理信号的质量具有负面影响，其程度为在生理信号中存在对应类型的噪声。实际上，由于相对缺乏典型患者的医学和/或技术知识，噪声源12可在家庭健康环境中呈现的独特挑战。
[0016] 如将更详细讨论的，在可家庭健康环境中对噪声源12中的每一个噪声源进行定性分析和定量分析，其中那些分析可用于确定是否以及何时向远程
位置(诸如临床健康环境(例如，医院、医生办公室或其他医学中心))报告生理信号。此外，这些分析可用于指导患者
修改传感器配置和/或环境以便增加所报告的生理信号的可靠性。
[0017] 现在转向图2A，示出了其中患者14使用移动设备16进行读数(诸如例如ECG读数、血压读数、脉搏血氧计读数、EEG读数、PPG读数等等)的家庭健康监测环境。在所示示例中，移动设备16包括可抵靠患者14的身体部位(例如，胸部、手臂、头部)按压以便测量患者14的生理状况的一个或多个传感器(例如，电极、触点)18。移动设备16可结合读数生成一个或多个生理信号，其中这些生理信号可被传输到健康护理网络20。如将更详细讨论的，移动设备16可被配置成用于在将这些生理
信号传输到健康护理网络20之前自动地对这些生理信号进行质量评估并且如果这些评估指示早先的读数缺乏可靠性则指导患者14进行附加读数。
[0018] 健康护理网络20可进而将所报告的生理信号提供给健康护理专家(诸如内科医生、护士、临床医生等等)。此外，健康护理专家可将经由健康护理网络20和/或移动设备16将建议传送到患者14。除具有集成传感器18之外，移动设备16可以是具有其他功能(诸如消息传送(例如，文本消息传送、即时消息传送/IM、电子邮件)、计算、媒体播放等等)的计算平台(诸如无线智能电话、智能平板计算机、
个人数字助理(PDA)、移动互联网设备(MID)、笔记本计算机、可转换平板计算机等等)。
[0019] 图2B示出了其中患者14使用测量附件21和移动设备22进行读数(诸如例如ECG读数、血压读数、脉搏血氧计读数、EEG读数、PPG读数等等)的家庭健康监测环境。在所示示例中，测量附件21包括可被抵靠患者14的身体部位按压以便测量患者14的生理状况的一个或多个传感器(例如，电极、触点)24。所示测量附件21可结合读数生成一个或多个生理信号，其中这些生理信号可被传输到移动设备22。如在移动设备16(图2A)的情况下一样，测量附件21或移动设备22可被配置成用于在将这些生理信号传输到健康护理网络20之前自动地对这些生理信号进行质量评估并且如果这些评估指示早先的读数缺乏可靠性则指导患者14进行附加读数。
[0020] 如已经讨论的，健康护理网络20可将所报告的生理信号提供给健康护理专家，该专家可经由健康护理网络20和/或移动设备22向患者14传送建议。移动设备22可以具有消息传送、计算、媒体播放和/或其他功能的计算平台(诸如无线智能电话、智能平板计算机、PDA、MID、笔记本计算机、可转换平板计算机等等)。
[0021] 图3示出了评估家庭健康环境中的生理信号的方法26。方法26可在可执行
软件中实现为存在
存储器(诸如
随机存取存储器(RAM)、
只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、
固件、闪存等等)的机器或计算机可读介质中的逻辑指令集；存储在可配置逻辑(诸如例如可编程逻辑阵列(PLA)、现场可编程
门这列(FPGA)、复杂
可编程逻辑器件(CPLD))中的逻辑指令集；存储在使用
电路技术(诸如例如
专用集成电路(ASIC)、互补金属氧化物
半导体(CMOS)或晶体管-晶体管逻辑(TTL)技术或其任何组合)的固定功能逻辑
硬件中的逻辑指令集。例如，可用一种或多种编程语言的任何组合编写用于执行方法26中所示的操作的
计算机程序代码，包括面向对象的编程语言(诸如Java、Smalltalk、C++等等)以及常规程序编程语言(诸如“C”编程语言或类似的编程语言)。
[0022] 所示处理
块28提供从与移动设备相关联的传感器装置接收生理信号。如已经描述的，生理信号可与ECG读数、血压读数、脉搏血氧计读数、EEG读数、PPG读数等等相关联。可在框30估计生理信号的信号长度。在一个示例中，信号长度的估计涉及使用多带
滤波器对生理信号进行去噪。在去噪过程中使用的滤波器可考虑各种类型的噪声源(例如，输电干线干扰、肌肉噪声、运动伪影噪声、EMI、基线漫游噪声)的频率分布。此外，框30可涉及
信号处理以便标识经滤波的信号中的一个或多个基点。例如，ECG信号中的基点可对应于ECG信号的R波(即，QRS
复合体中的向上偏转)。因此，基点可用于计算生理信号的信号长度。
[0023] 框32可从生理信号提取第一噪声源。例如，对于前述基线漫游噪声12e(图1)，框32可向生理信号应用具有1Hz的截止频率、三次样条等等的数字
低通滤波器(LPF)。可替代地，可从框32中的信号中减去源自框30的经去噪的生理信号以便将基线漫游噪声12e与生理信号隔离。在本示例中，框32的输出可仅仅是从生理信号提取的基线漫游。所示框34提供对第一噪声源进行噪声估计。例如，对于基线漫游噪声12e(图1)，噪声估计可涉及拒绝经隔离的基线漫游噪声中的离群数据并且确定/计算在所得曲线下的面积。噪声曲线下方的面积可对于低频率噪声(诸如基线漫游噪声)特别有效。框34还可提供针对在框
30估计的生理信号强度将所估计的噪声归一化。
[0024] 可在框36对第一噪声源进行定性分析。更具体地，可通过对针对第一噪声源的所估计的噪声与适当的
阈值进行比较为第一噪声源指派单独的定性评级-QR1(例如，“良好”、“合理”、“较差”)。在此方面，由于医学专家通常对生理信号进行视觉评估以便决定它们是否具有可接受的质量，可选择与手动视觉敏锐度/评估匹配的定性阈值。例如，可按照在以下表I中给出的那样实现评级标准。
[0025]
[0026] 表I
[0027] 所示框38对第一噪声源进定量分析。更具体地，可基于源自框30的所估计的生理信号强度以及源自框34的所估计并归一化的噪声为第一噪声源计算
信噪比(SNR1)。如将更详细讨论，第一噪声源的SNR1可随后与其他噪声源的SNR组合以便获得生理信号的总体质量
水平。
[0028] 类似地，框40可从生理信号提取第二噪声源。例如，对于前述输电干线干扰源12a(图1)，框40可向生理信号应用具有50Hz或60Hz的中心频率、
小波变换等等的数字椭圆
带通滤波器(BPF)。可替代地，可从框40中的经滤波的信号中减去源自框30的经去噪的生理信号以便将输电干线干扰源与生理信号隔离。在本示例中，框40的输出可仅仅是从生理信号提取的干线50或60Hz噪声。
[0029] 所示框42提供对第二噪声源进行噪声估计。例如，对于输电干线干扰源12a(图1)，噪声估计可涉及计算经隔离的输电干线干扰的噪声曲线的峰-峰平均(peak to peak average)。峰-峰平均可对高频率噪声(诸如输电干线干扰)特别有效。框42还可提供针对在框30估计的生理信号强度将所估计的噪声归一化。
[0030] 如在第一噪声源的情况下一样，可在框44对第二噪声源进行定性分析。因此，可通过对针对第二噪声源的所估计的噪声与适当的阈值进行比较，为第二噪声源分配单独的定性评级-QR2(例如，“良好”、“合理”、“较差”)，如已经参照表I讨论的。所示框46对第二噪声源进定量分析。更具体地，可基于源自框30的所估计的生理信号强度以及源自框42的所估计并归一化的噪声为第二噪声源计算SNR2。
[0031] 可对生理信号中的多个噪声源中的每一个噪声源进行所示噪声提取和估计过程。例如，对于肌肉噪声源12b(图1)，噪声提取可涉及向生理信号应用具有2Hz或100Hz中心频率的数字BPF。对于运动伪影噪声源12c(图1)，噪声提取可涉及应用具有50Hz或60Hz中心频率的数字陷波滤波器以便移除输电干线干扰并且应用具有5Hz截止频率、三次样条等等的数字LPF。可类似地为EMI源12d(图1)以及生理信号中的其他类型的噪声定制噪声提取技术。在各种情况下，可从经滤波的噪声信号中减去源自框30的经去噪的生理信号以便从生理信号隔离特定类型的噪声。
[0032] 对于噪声估计，可通过计算噪声曲线的峰-峰平均估计相对高频率噪声(诸如肌肉噪声源12b和/或EMI源12d)。另一方面，可通过拒绝经隔离的噪声中的离群数据并且确定所得曲线下方的面积，估计相对低频率噪声(诸如运动伪影噪声源12c)。
[0033] 还可对该多个噪声源中的每一个噪声源进行所示定性和定量分析。因此，可获得多个定性评级，其中该多个定性评级对应于该多个噪声源。此外，可为该多个噪声源获得多个SNR。而且，在向单独的噪声类型指派单独的定性评级之后，可使用评分函数来组合单独的定性评级(QR1、QR2...)以便在良好、合理或较差意义上实现总体定性评级(OQR)。因此，所示框48提供为生理信号确定OQR。
[0034] 框48还可确定生理信号的总体质量水平(OQL)，其中OQL可基于单独的定性分析(QR1、QR2...)和单独的定量分析(SNR1、SNR2...)两者。更具体地，动态加权函数可将单独的SNR组合为单个值(例如，范围从零到十)。如果某个噪声类型过量而使得生理信号质量倾斜到不可接受的水平，加权函数中的权重可动态变化。例如，如果ECG信号仅在量上被基线漫游噪声污染从而呈现不可靠的ECG信号，加权函数可调整该具体的噪声类型相对于其他噪声类型的权重，从而使得相比于可以是可接受的多个噪声类型的轻中度量，可给予单个过量噪声类型适当考虑。可实现动态加权函数，从而使得OQL是以下内容的函数，[0035]
[0036] 其中n是噪声类型的数量，Wk是分配给特定噪声类型的动态权重而SNRk是该特定噪声类型的信噪比。因此，在以上表达中，噪声类型的权重Wk可基于其相应的单独定性评级(QRk)而动态地改变。框48还提供存储经去噪的生理信号以及与生理信号相关联的定性和定量信息(例如，单独的QR、OQR、OQL等等)以便稍后使用。
[0037] 图4示出了可用于为单独的噪声类型分配权重的加权曲线50。通常，如果特定噪声类型的定性评级为较差，其相关联的权重可急剧地向零降低从而显著地降低该噪声类型对OQL的SNR贡献。这种方法可有效地通过显著地降低OQL来放大过量噪声类型的存在。
[0038] 现在返回图3，可在框52确定是否已经满足质量条件。质量条件可
指定例如没有噪声类型具有单独的“较差”QR，OQR是“良好”或“合理”，OQL在某个阈值(例如，10个中的5个)以上等等，或其任何组合。如果不满足质量条件，所示框54确定是否已经到达最大读数量(例如，三个)。如果没有，可在框56生成用户提示。用户提示可
请求一个或多个附加读数(例如，“请进行另一个ECG读数”)。
[0039] 用户提示还可包括为该多个噪声源中的一个或多个噪声源定制的建议。例如，在基线漫游噪声的情况下，可要求患者轻轻地用均匀的压力握持设备。在过量肌肉震颤噪声的情况下，可要求患者放松并
支撑他或她的双手。在运动伪影噪声的情况下，可要求患者保持静止或者在呼吸过程中避免过多胸部运动。在过量输电干线干扰或EMI的情况下，可要求患者改变位置和/或关闭附近设备。还可做出其他噪声类型特定的建议。一旦已经提示患者，所示方法26可重复以便获得与相应多个读数相关联的多个生理信号并且为该多个生理信号中的每一个生理信号进行定性和定量分析。所得生理信号和相关联的定性和定量数据可被存储用于稍后使用，如已经描述的。
[0040] 如果满足质量条件或者达到最大读数量，框58可基于定性和定量分析结果选择最佳生理信号，其中在所示框60，所选择的最佳生理信号(以及相关联的定性和定量数据)被报告到远程位置。
[0041] 图5示出了评估家庭健康环境中的生理信号的逻辑架构51(51a-51g)。在所示示例中，传感器
接口51a从与移动设备相关联的传感器装置接收生理信号并且定性模块51b对该生理信号中的多个噪声源中的每一个噪声源进行定性分析以便获得相应多个定性评级。选择模块51c可使用至少该多个定性评级确定是否向远程位置报告该生理信号。
[0042] 在一个示例中，架构51还包括用于对该多个噪声源中的每一个噪声源进行定量分析以便获得总体质量水平的定量模块51d，其中总体质量水平也用于确定是否向该远程位置报告该生理信号。更具体地，定量模块51d可基于该多个定性评级向与该多个噪声源相关联的信噪比指派权重。
[0043] 此外，定性模块51b可将该多个定性评级组合为总体定性评级，其中该总体定性评级用于确定是否向该远程位置报告该生理信号。所示架构51还包括用于针对该多个噪声源中的每一个噪声源对该生理信号进行滤波的噪声提取模块51e以及用于对经滤波的生理信号进行噪声估计的噪声估计模块51f。架构51还可包括用于如果未满足质量条件则生成用户提示的用户接口(UI)。如已经描述的，用户提示可请求一个或多个附加读数和/或包括为该多个噪声源中的一个或多个噪声源定制的建议。
[0044] 现在转向图6，示出计算平台62。平台62可以是具有计算功能(例如，PDA、膝上计算机、智能平板计算机)、通信功能(例如，无线智能电话)、成像功能、媒体播放功能(例如，智能电视/TV)或其任何组合(例如，移动互联网设备/MID)的移动设备的一部分。在所示示例中，平台62包括处理器64、集成存储器
控制器(IMC)66、输入输出(IO)模块68、系统存储器70、网络控制器72、传感器装置74、
大容量存储设备76(例如，光盘、
硬盘驱
驱动器/HDD、闪存)、一个或多个用户接口(UI)设备82和用于向平台62供应电力的
电池80。处理器64可包括具有一个或若干个处理器核78的核区域。
[0045] 所展示的IO模块68(有时被称为
芯片组的南桥或南复合体)作为主机控制器发挥作用并且可与网络控制器72通信，该网络控制器可提供离平台通信功能用于各种各样的目的，诸如例如蜂窝电话(例如，宽带码分多址/W-CDMA(通用移动通信系统/UMTS)、CDMA2000(IS-856/IS-2000)等等)、Wi-Fi(无线保真，例如电气与电子工程师协会/IEEE802.11-2007、无线局域网/LAN媒体接入控制(MAC)以及物理层(PHY)规范)、4G LTE(第四代长期演进)、蓝牙(例如，IEEE 802.15.1-2005、无线个域网)、WiMax(例如，IEEE
802.16-2004、LAN/MAN宽带无线LAN)、全球
定位系统(GPS)、扩展
频谱(例如，900MHz)、以及其他射频(RF)电话目的。IO模块68还可包括用于支持这种功能的一个或多个无线硬件电路块。尽管处理器64和IO模块68被示出为单独的块，处理器64和IO模块68可被实现为相同半导体管芯上的片上系统(SoC)。
[0046] 系统存储器70可包括例如双数据率(DDR)同步
动态随机存取存储器(SDRAM，例如DDR3 SDRAM JEDEC标准JESD79-3C，2008年4月)模块。系统存储器70的模块可被结合到单个内联存储器模块(SIMM)、双内联存储器模块(DIMM)、小型外联DIMM(SODIMM)等等中。
[0047] 所示核78执行用于评估家庭健康环境中的生理信号的逻辑84，如已经参照图4和图5所描述的。因此，逻辑84可从传感器装置74接收生理信号、对这些生理信号中的多个噪声源中的每一个噪声源进行定性分析以便获得多个相应的定性评级、以及使用至少该多个定性评级确定是否向远程位置报告这些生理信号。逻辑84还可对该多个噪声源中的每一个噪声源进行定量分析以便获得总体质量水平，其中总体质量水平也用于确定是否向该远程位置报告这些生理信号。可经由UI设备82(可包括显示器、扬声器等等)向患者呈现对附加读数的用户提示。
[0048] 附加注释和示例：
[0049] 示例1可包括一种评估生理信号的移动设备，该移动设备包括用于向该移动设备提供电力的电池、传感器装置以及用于从该传感器装置接收生理信号的传感器接口。该移动设备还可包括：定性模块，该定性模块用于对该生理信号中的多个噪声源中的每一个噪声源进行定性分析以便获得相应的多个定性评级；以及选择模块，该选择模块用于使用至少该多个定性评级确定是否向远程位置报告该生理信号。
[0050] 示例2可包括示例1所述的移动设备，进一步包括定量模块，该定量模块用于对该多个噪声源中的每一个噪声源进行定量分析以便获得总体质量水平，其中该总体质量水平也用于确定是否向该远程位置报告该生理信号。
[0051] 示例3可包括示例2所述的移动设备，其中，该定量模块用于基于该多个定性评级向与该多个噪声源相关联的信噪比指派权重。
[0052] 示例4可包括示例1所述的移动设备，其中，该定性模块用于将该多个定性评级组合为总体定性评级，并且其中该总体定性评级用于确定是否向该远程位置报告该生理信号。
[0053] 示例5可包括示例1所述的移动设备，进一步包括用户接口，该用户接口用于如果未满足质量条件则生成用户提示，其中，该用户提示用于请求一个或多个附加读数并且包括为该多个噪声源中的一个或多个噪声源定制的建议。
[0054] 示例6可包括示例1至5中任一项所述的移动设备，进一步包括：噪声提取模块，该噪声提取模块用于针对该多个噪声源中的每一个噪声源对该生理信号进行滤波；以及噪声估计模块，该噪声估计模块用于对经滤波的生理信号进行噪声估计。
[0055] 示例7可包括一种评估生理信号的装置，该装置包括：传感器接口，该传感器接口用于从与移动设备相关联的传感器装置接收生理信号；定性模块，该定性模块用于对该生理信号中的多个噪声源中的每一个噪声源进行定性分析以便获得相应的多个定性评级；以及选择模块，该选择模块用于使用至少该多个定性评级确定是否向远程位置报告该生理信号。
[0056] 示例8可包括7所述的装置，进一步包括定量模块，该定量模块用于对该多个噪声源中的每一个噪声源进行定量分析以便获得总体质量水平，其中该总体质量水平也用于确定是否向该远程位置报告该生理信号。
[0057] 示例9可包括示例8所述的装置，其中，该定量模块用于基于该多个定性评级向与该多个噪声源相关联的信噪比指派权重。
[0058] 示例10可包括示例7所述的装置，其中，该定性模块用于将该多个定性评级组合为总体定性评级，并且其中该总体定性评级用于确定是否向该远程位置报告该生理信号。
[0059] 示例11可包括示例7所述的装置，进一步包括用户接口，该用户接口用于如果未满足质量条件则生成用户提示，其中，该用户提示用于请求一个或多个附加读数并且包括为该多个噪声源中的一个或多个噪声源定制的建议。
[0060] 示例12可包括示例7至11中任一项所述的装置，进一步包括：噪声提取模块，该噪声提取模块用于针对该多个噪声源中的每一个噪声源对生理信号进行滤波；以及噪声估计模块，该噪声估计模块用于对经滤波的生理信号进行噪声估计。
[0061] 示例13可包括一种评估生理信号的方法，该方法包括：从与移动设备相关联的传感器装置接收生理信号；对该生理信号中的多个噪声源中的每一个噪声源进行定性分析以便获得相应的多个定性评级；以及使用至少该多个定性评级确定是否向远程位置报告该生理信号。
[0062] 示例14可包括示例13所述的方法，进一步包括对该多个噪声源中的每一个噪声源进行定量分析以便获得总体质量水平，其中该总体质量水平也用于确定是否向该远程位置报告该生理信号。
[0063] 示例15可包括示例14所述的方法，进一步包括基于该多个定性评级向与该多个噪声源相关联的信噪比指派权重。
[0064] 示例16可包括示例13所述的方法，进一步包括将该多个定性评级组合为总体定性评级，并且其中该总体定性评级用于确定是否向该远程位置报告该生理信号。
[0065] 示例17可包括13所述的方法，进一步包括如果未满足质量条件则生成用户提示，其中，该用户提示用于请求一个或多个附加读数并且包括为该多个噪声源中的一个或多个噪声源定制的建议。
[0066] 示例18可包括示例13至17中任一项所述的方法，进一步包括针对该多个噪声源中的每一个噪声源对该生理信号进行滤波以及对经滤波的生理信号进行噪声估计。
[0067] 示例19可包括至少一种包括指令集的计算机可读存储介质，当被移动设备执行时，该指令集致使该移动设备执行示例13至18中任一项所述的方法。
[0068] 示例20可包括一种评估生理信号的装置，该装置包括用于执行如示例13至18中任一项所述的方法的装置。
[0069] 因此，在此描述的技术可以因此自动地通过测量由于多种噪声类型所导致的贡献来评估生理信号质量。此外，不是依赖于单个噪声类型，技术可合成整体的信号质量评估。而且，由于可分开地提取并量化噪声类型，还有可能的是为最终用户/患者指出噪声的准确原因。这种方法可使得患者能够在后续测量中准确地纠正噪声原因。此外，动态加权方法可偏置分析结果，从而使得源自单个噪声源的过量污染(这通常是不可接受的)超过源自多个噪声源的轻度/中度污染(这可以是可接受的)。技术还可通过从一组重新测量结果选择最佳质量度量来增强性能。
[0070] 相应地，生成临床上可接受的生理信号的可能性可被改善，因为只有那些具有临床上可接受的质量的生理信号才可被发送到健康护理网络以便由医学专家解释。对所期望的医学建议的周转时间也可在本文描述的技术下被显著地减少。这些技术还可使得具有很少或者没有医学或技术训练的个人自己在远程/家庭环境中测量其自身的生理状况。实际上，可使用在此描述的技术满足与医学标准相关联的各种风险缓和要求。
[0071] 本
发明的实施例可适用于与所有类型的半导体集成电路(“IC”)芯片一起使用。这些IC芯片的示例包括但不限于处理器、控制器、芯片组组件、可编程逻辑阵列(PLA)、存储器芯片、网络芯片、片上系统(SoC)、SSD/NAND控制器ASIC等等。附加地，在某些附图中，可用线路表示信号
导线。某些可能不同，用于指示更多组成信号路径，具有号码标签，指示多个组成信号路径，和/或在一个或多个端部具有箭头，指示主信息流方向。然而，这不应当以限制性的方式解释。而是，这种附加细节可结合一个或多个示例性实施例使用，以便促进更容易地理解电路。任何所表示的信号线(不管是否具有附加信息)可实际上包括一个或多个信号，该一个或多个信号可在多个方向上行进并且可用任意合适类型的信号方案实现，例如用差分对、光纤线路、和/或单端线路实现的数字或模拟线路。
[0072] 示例大小/模型/值/范围可已经被给出，尽管本发明实施例不限于此。随着制造技术(例如，
光刻法)日益成熟，所期望的是可制造具有更小尺寸的设备。附加地，为了简单地展示和讨论，并且为了不混淆本发明实施例的某些方面，到IC芯片和其他组件的公知的电/地连接可以或可以不在附图中展示。进一步地，可以用框图的形式示出安排，以便避免混淆本发明实施例，并且还鉴于以下事实：针对这种框图安排的实现方式的详情高度地取决于将在其中实现实施例的平台，即，这些详情应当在本领域普通技术人员的范围内。当列出特定细节(例如，电路)以便描述本发明的示例实施例时，对于本领域普通技术人员而言应当明显的是本发明实施例可在不具有或具有这些特定细节的变体的情况下实践。因此，本说明书应当被认为是展示性的而不是限制性的。
[0073] 术语“耦合”可在此用于指代有关组件之间的任何类型的关系(直接的或间接的)并且可应用到电、机械、
流体、光、电磁、机电或其他连接。附加地，术语“第一”、“第二”等等可在此仅用于方便讨论并且不带有任何特定的时间或时间顺序的意义，除非另外指明。
[0074] 本领域普通技术人员将从前述说明中认识到本发明实施例的大量技术可以用不同的形式实现。因此，尽管已经结合其具体示例描述了本发明实施例，本方面实施例的真实范围不应当被如此限制，因为当学习附图、说明书和以下权利要求书时，其他修改将对本领域普通技术人员变得明显。
