技术领域
[0001] 本
发明涉及磁共振技术领域，特别涉及一种基于多次激发的磁共振扩散成像方法。
背景技术
[0002] 磁共振扩散成像技术是目前活体测量
水分子扩散运动的唯一影像手段，它通过施加扩散梯度
感知水分子的微观运动，来探测组织的微细结构，既可以获得结构信息，又可以产生功能信息，因此该技术在过去十年内得到了很快的发展，并逐渐成为了一项重要的常规临床检查和科研工具。目前，临床上使用的扩散成像方法通常是单次激发平面回波成像(Echo Planar Imaging，简称EPI)。单次激发EPI成像的特点是扫描时间短，受被试者的运动影响较小，然而，单次激发成像技术也有它本身的不足，由于沿着
相位编码方向的采集带宽较小，在磁介质率相差较大的不同组织交界处会产生较严重的图像
变形，这也限制了图像的空间
分辨率。
[0003] 为了减小图像变形，提高图像分辨率，近年来提出了多次激发扩撒成像。多次激发通过减小每次激发采集的相位编码的数目，提高采集带宽，因而能有效减少图像变形，达到较大的采集矩阵，提高空间分辨率。不过，因为施加了扩散梯度，运动的质子无法完全聚相，导致每次激发过程中图像会产生一个随机的相位误差。
[0004] 目前可通过在图像域进行相位校正，以去除多次激发扩散成像中的相位误差。图像域的相位校正方法有很多，一般是每次激发成像完毕前额外采集导航数据，获得每次激发的相位信息，从而在重建过程中把相位移除。但是，在图像域的相位校正仍然存在
缺陷，那就是需要导航数据与成像数据在图像域是吻合的，而在很多情况下，导航数据与成像数据的采集带宽无法做到完全一样，这样相位误差不准确，就会影响最终的图像
质量。在这种情况下，需要进行成像数据和导航数据之间的
图像配准，这会给成像及重建带来麻烦。
发明内容
[0005] 本发明旨在至少解决
现有技术中存在的技术问题之一。
[0006] 有鉴于此，本发明需要提供一种基于多次激发的磁共振扩散成像方法，可用于多次采集的方式扩散图像，并有效消除不同激发之间的运动伪影，提供高图像的分辨率，减少图像变形，避免了成像及重建过程中的麻烦。
[0007] 根据本发明的一个的
实施例，提出一种基于多次激发的磁共振扩散成像方法，包括以下步骤：
[0008] 对被测目标进行多次激发，并在每次激发的过程中对所述被测目标进行
信号采集，以获取多次激发的降采的k空间数据；
[0009] 根据待恢复数据点所在的预设范围内已采集到的多次激发的降采的k空间数据恢复所述待恢复数据点的k空间数据，以获得多次激发的k空间数据；
[0010] 对所述多次激发的k空间数据进行逆
傅立叶变换，以得到多次激发的图像域数据；以及
[0011] 对所述多次激发的图像域数据进行合并以生成所需图像。
[0012] 根据本发明的一个的实施例，其中，通过以下公式恢复所述待恢复数据点的k空间数据：
[0013]
[0014] 其中，i,i′∈(1,Ns),j,j′∈(1,Nc)，(m,n)为所述待恢复数据点在
频率编码方向和相位编码方向的坐标，di,j(m,n)为所述待恢复数据点在第i次激发中第j个通道对应的k空间数据，(m′,n′)为在所述待恢复数据点所在的预设范围内的已采集到的数据点在频率编码方向和相位编码方向的坐标，di′,j′(m′,n′)为在第i′次激发过程中第j′个通道在所述待恢复数据点所在的预设范围内已采集到的数据点(m′,n′)的k空间数据，A为所述预设范围，Ns为总激发次数，Nc为总通道数，Ns和Nc为正整数，w(i′,j′,m′,n′)为第i′次激发、第j′个通道、数据点(m′,n′)对应的权重系数。
[0015] 根据在本发明的一个实施例，其中，通过以下公式恢复所述待恢复数据点的k空间数据：
[0016]
[0017] 其中，i,i′∈(1,Ns),j,j′∈(1,Nc),k,k′∈(1,NSA)，(m,n)为所述待恢复数据点在频率编码方向和相位编码方向的坐标，di,j,k(m,n)为所述待恢复数据点在第k次采集、第i次激发中第j个通道对应的k空间数据，(m′,n′)为在所述待恢复数据点所在的预设范围内的已采集到的数据点在频率编码方向和相位编码方向的坐标，di′,j′,k′(m′,n′)为在第k′次采集、第i′次激发过程中第j′个通道在所述待恢复数据点所在的预设范围内已采集到的数据点(m′,n′)的k空间数据，A为所述预设范围，Ns为总激发次数，Nc为总通道数，NSA为总的采集次数，Ns、Nc和NSA为正整数，w(i′,j′,m′,n′,k′)为第k′次采集、第i′次激发、第j′个通道、数据点(m′,n′)对应权重系数。
[0018] 根据本发明的一个实施例，所述根据待恢复数据点所在的预设范围内已采集到的多次激发的降采的k空间数据恢复所述待恢复数据点的k空间数据，以获得多次激发的k空间数据，具体包括：
[0019] 根据每次激发得到的降采的k空间数据分别对每次激发中与已采集到的相位编码线相邻的未采集的相位编码线进行恢复；
[0020] 通过以下公式根据多次激发的已采集到的相位编码线和恢复得到的相位编码线对所述预设范围内其他未采集的相位编码线进行恢复：
[0021]
[0022] 其中，i,i′∈(1,Ns),j,j′∈(1,Nc),k,k′∈(1,NSA)，(m,n)为所述待恢复数据点在频率编码方向和相位编码方向的坐标，di,j(m,n)为所述待恢复数据点在第i次激发中第j个通道对应的k空间数据，(m′,n′)为在所述待恢复数据点所在的预设范围内的已采集到的数据点在频率编码方向和相位编码方向的坐标，di′,j′(m′,n′)为在第i′次激发过程中第j′个通道在所述待恢复数据点所在的预设范围内已采集到的数据点(m′,n′)的k空间数据，A为所述预设范围，Ns为总激发次数，Nc为总通道数，Ns和Nc为正整数，w(i′,j′,m′,n′)为第i′次激发、第j′个通道、数据点(m′,n′)对应的权重系数。
[0023] 根据本发明的一个实施例，所述根据采集到的多次激发的降采的k空间数据恢复每次激发中预设范围内未采集到的k空间数据，以获得多次激发的k空间数据据，具体包括：
[0024] 根据每次激发得到的降采的k空间数据分别对每次激发中与已采集到的相位编码线相邻的未采集的预设数量的相位编码线进行恢复；
[0025] 通过以下公式根据多次激发的已采集到的相位编码线和恢复得到的相位编码线对所述预设范围内其他未采集的相位编码线进行恢复：
[0026]
[0027] 其中，i,i′∈(1,Ns),j,j′∈(1,Nc),k,k′∈(1,NSA)，(m,n)为所述待恢复数据点在频率编码方向和相位编码方向的坐标，di,j,k(m,n)为所述待恢复数据点在第k次采集、第i次激发中第j个通道对应的k空间数据，(m′,n′)为在所述待恢复数据点所在的预设范围内的已采集到的数据点在频率编码方向和相位编码方向的坐标，di′,j′,k′(m′,n′)为在第k′次采集、第i′次激发过程中第j′个通道在所述待恢复数据点所在的预设范围内已采集到的数据点(m′,n′)的k空间数据，A为所述预设范围，Ns为总激发次数，Nc为总通道数，NSA为总的采集次数，Ns、Nc和NSA为正整数，w(i′,j′,m′,n′,k′)为第k′次采集、第i′次激发、第j′个通道、数据点(m′,n′)对应的权重系数。
[0028] 根据本发明的一个实施例，其中，根据每次激发得到的降采的k空间数据利用GRAPPA
算法分别对每次激发中与已采集到的相位编码线相邻的未采集的相位编码线进行恢复。
[0029] 根据本发明的一个实施例，所述信号采集主要为带导航数据的多次激发EPI扩散成像或多次激发螺旋扩散成像。
[0030] 根据本发明的一个实施例，其中，所述权重系数是基于多次激发的导航数据所构建的线性方程求解获得的。
[0031] 根据本发明的一个实施例，所述多次激发的导航数据为自导航数据或额外采集的导航数据。
[0032] 根据本发明的一个实施例，所述对所述多次激发的图像域数据进行合并的方法主要包括最优化
信噪比方法、平方和SOS方法、自适应重建ACC方法、PCA方法和SVD方法。
[0033] 本发明实施例的基于多次激发的磁共振扩散成像方法，利用相位误差带来的多次激发数据的相关性，在k空间进行图像重建，能够有效消除不同激发之间的运动伪影，可以用于多次采集的方式扩散图像，进而提供高图像的分辨率，减少图像变形，并且对导航数据和成像数据之间的不匹配现象不敏感，因而不需要图像配准，避免了成像及重建过程中的麻烦。
[0034] 本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
[0035] 本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0036] 图1为根据本发明一个实施例的基于多次激发的磁共振扩散成像方法的
流程图；
[0037] 图2为根据本发明一个实施例的通过公式(2)对待恢复数据点的k空间数据进行恢复的示意图；
[0038] 图3为根据本发明一个实施例的通过S21和S22对待恢复数据点的k空间数据进行恢复的示意图。
具体实施方式
[0039] 下面参考附图描述根据本发明实施例的基于多次激发的磁共振扩散成像方方法，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
[0040] 本发明的实施例提出了一种基于多次激发的磁共振扩散成像方法。
[0041] 图1为根据本发明一个实施例的基于多次激发的磁共振扩散成像方法的流程图。
[0042] 如图1所示，根据本发明实施例的基于多次激发的磁共振扩散成像方法，包括以下步骤：S1，对被测目标进行多次激发，并在每次激发的过程中对被测目标进行信号采集，以获取多次激发的降采的k空间数据；S2，根据待恢复数据点所在的预设范围内已采集到的多次激发的降采的k空间数据恢复待恢复数据点的k空间数据，以获得多次激发的k空间数据；S3，对多次激发的k空间数据进行逆傅立叶变换，以得到多次激发的图像域数据；以及S4，对多次激发的图像域数据进行合并以生成所需图像。
[0043] 应当理解，本发明实施例中信号采集可采用带导航数据的多次激发的成像序列，例如可以是但不限于带导航数据的多次激发平面回波成像EPI扩散成像或多次激发螺旋扩散成像。本发明的实施例对多次激发的成像方法的种类不限。其中，导航数据可以是自导航数据(例如变
密度轨迹螺旋成像，即Variable Density Spiral，简称VDS)，也可以是额外采集的导航数据。
[0044] 如图1所示，在本发明的实施例中以基于额外采集的导航数据的多次激发的EPI扩散成像为例对本发明提出的基于多次激发的磁共振扩散成像方法进行说明。
[0045] 在步骤S1中，对被测目标进行多次激发，并在每次激发的过程中对被测目标进行信号采集，以获取多次激发的降采的k空间数据。
[0046] 在本发明的一个实施例中，在多次激发扩散加权成像中，可通过单通道线圈进行信号采集，也可通过多通道线圈进行信号采集。
[0047] 如果使用多通道的接收射频线圈来采集信号，则采集到的k空间的数据表达式为公式(1)：
[0048] di,j＝FiSjPif (1)
[0049] 其 中，di,j表示第i 次激发中第j 个通道采集到的k控件数据，i∈(1,Ns),j∈(1,Nc)，Ns为总激发次数，Nc为总通道数，f是待重建的扩散加权图像，Pi是第i次激发中由运动引起的相位误差的指数，Sj是第j个通道的线圈敏感度系数，Fi是第i次激发的傅立叶编码矩阵。
[0050] 其中，SjPi可以合并为一项，并将其命名为敏感度编码项。
[0051] 若总的激发次数为Ns，那么每次激发的k空间数据会做Ns倍降采处理，降采的k空间数据由于相位误差不同，因此不能直接将每次激发的数据组合到一起。因此需要通过步骤S2-S4的方法进行图像重建，相对于传统的通过在图像域进行相位校正来补偿相位误差造成的影响的方法，能够在校正由不同激发之间的自由运动导致的相位误差的同时，提高成像效率和准确率，并且不需要图像配准，简化了重建过程。
[0052] 在步骤S2中，根据待恢复数据点所在的预设范围内已采集到的多次激发的多通道的降采的k空间数据恢复待恢复数据点的k空间数据，以获得多次激发的多通道的k空间数据。
[0053] 其中，待恢复数据点为采集到k空间数据的数据点。待恢复数据点所在的预设范围可以是以待恢复数据点为中心的预设大小和形状的区域。预设范围的大小和形状可任意设定，本发明对此不做限定。
[0054] 在本发明的实施例中，对每一个单独的通道来说，每一次激发得到的k空间数据都被不同的相位误差Pi进行了编码，而不同的相位误差Pi与线圈敏感度系数Sj可以合并为一项并看作
相控阵线圈的敏感度(敏感度编码项)。因此，每一次激发的k空间数据都以线性卷积的形式相互关联。也就是说，在图像域，每一次激发的图像都被一个相位因子修饰，即Pif。这个理论的基本假设是，每次激发得到的图像有共同的幅值。基于这个基本理论，可以把激发次数和信号采集的通道数这两个维度结合起来，然后可根据已采集到的降采的k空间数据对每个通道和每次激发的k空间数据进行恢复。
[0055] 具体地，可通过插值的方法根据已采集到的k空间数据恢复待恢复数据点的k空间数据。其中，待恢复数据点为未采集到的频率编码方向和相位编码方向的坐标点。
[0056] 在本发明的一个实施例中，通过公式(2)或者公式(3)恢复待恢复数据点的k空间数据：
[0057]
[0058] 其中，i,i′∈(1,Ns),j,j′∈(1,Nc)，(m,n)为待恢复数据点在频率编码方向和相位编码方向的坐标，di,j(m,n)为待恢复数据点在第i次激发中第j个通道对应的k空间数据，(m′,n′)为在待恢复数据点所在的预设范围内的已采集到的数据点在频率编码方向和相位编码方向的坐标，di′,j′(m′,n′)为在第i′次激发过程中第j′个通道在待恢复数据点所在的预设范围内已采集到的数据点(m′,n′)的k空间数据，A为预设范围，Ns为总激发次数，Nc为总通道数，Ns和Nc为正整数，w(i′,j′,m′,n′)为第i′次激发、第j′个通道、数据点(m′,n′)对应的权重系数。
[0059]
[0060] 其中，i,i′∈(1,Ns),j,j′∈(1,Nc),k,k′∈(1,NSA)，(m,n)为待恢复数据点在频率编码方向和相位编码方向的坐标，di,j,k(m,n)为所述待恢复数据点在第k次采集、第i次激发中第j个通道对应的k空间数据，(m′,n′)为在待恢复数据点所在的预设范围内的已采集到的数据点在频率编码方向和相位编码方向的坐标，di′,j′,k′(m′,n′)为在第k′次采集，第i′次激发过程中第j′个通道在所述待恢复数据点所在的预设范围内已采集到的数据点(m′,n′)的k空间数据，A为预设范围，Ns为总激发次数，Nc为总通道数，NSA为总的采集次数(或称为平均次数)，Ns、Nc和NSA为正整数，w(i′,j′,m′,n′,k′)为第k′次采集、第i′次激发、第j′个通道、数据点(m′,n′)对应的权重系数。
[0061] 应当理解，在公式(2)和公式(3)中，当Nc＝1时，为通过单通道线圈进行信号采集时对待恢复数据的k空间进行恢复的方式，当Nc>1时，为通过多通道线圈进行信号采集时对待恢复数据的k空间进行恢复的方式。
[0062] 其中，公式(2)中的插值方法仅呈现了根据激发次数和通道数两个维度恢复待恢复数据点的k空间数据，而公式(3)是将信号平均次数(NSA)纳入到图像重建的过程中，即将插值过程扩展到第三个维度(信号采集次数)，从而能够在未知数不变的条件下增加方程的个数，改善方程求解的条件。
[0063] 其中，权重系数w是基于多次激发的导航数据所构建的线性方程求解获得的。其中，根据实际计算需要，导航数据可为二维导航数据或三维导航数据。举例来说，公式(2)中的权重系数是根据二维导航数据所构建的线性方程求解获得的，公式(3)中的权重系数是根据三维导航数据所构建的线性方程求解获得的。多次激发的导航数据可为自导航数据或额外采集的导航数据。
[0064] 基于公式(2)，根据采集到的导航数据，有如下对应关系：
[0065]
[0066] 其中， 是第i次激发中第j个通道的第nb个导航k空间数据点，Nbnb
为导航数据点总数；a (i′,j′,m′na,n′na),i′∈(1,Ns),j′∈(1,Nc),na∈(1,Na)为在数据点 的预设范围内的第i′次激发中第j′个通道对应的第na个导航k空间数据点，其坐标为(m′na,n′na)，Na为在数据点 的预设范围内的导航数据点总数；w是待求的权重系数。需要指出的是，如果预设范围内采集到的数据点的分布方式不同，那么权重系数就不同；因此，每种排布方式就有一个特定的w，需要单独构建方程求解。
[0067] 基于公式(3)，根据采集到的导航数据，类似地，有如下对应关系：
[0068]
[0069] 其中， 是第k次采集、第i次激发中第j个通道的第nb个导航k空间数据点，Nb为导航数据点总数；
nb
[0070] a (i′,j′,m′na,n′na,k′),i′∈(1,Ns),j′∈(1,Nc),k′∈(1,NSA),na∈(1,Na)为在数据点 的预设范围内的第k′次采集、第i′次激发中第j′个通道对应的第na个导航k空间数据点，其坐标为(m′na,n′na)，Na为在数据点 的预设范围内的导航数据点总数；w是待求的权重系数。同样地，如果预设范围内采集到的数据点的分布方式不同，那么权重系数就不同，所以每种排布方式就有一个特定的w，需要单独构建方程求解。
[0071] 公式(4)或公式(5)都可以等同于如下以矩阵形式表达的方程(6)：
[0072] AW＝B (6)
[0073] 其中A、W和B分别等同于公式(4)或公式(5)中的a、w和b构成的矩阵，求解此线性方程，可以求得权重系数。
[0074] 通过公式(2)或公式(3)进行插值以恢复未采集到的k空间数据的方法可被称为SEPARATE(Shot Encoded Parallel-imaging Technology激发编码平行成像技术)。
[0075] 图2为根据本发明一个实施例的通过公式(2)对待恢复数据点的k空间数据进行恢复的示意图。
[0076] 如图2所示，以3次激发(分别为激发1、激发2和激发3)、3个通道(分别通道1，通道2和通道3)为例进行说明(通道2所采集到的激发2和激发3未列出)。
[0077] 在本实施例中，预设范围可为以待恢复数据点为中心、大小为包括与待恢复数据点相邻的全部数据点的矩形区域。举例来说，对于图2中的待恢复数据点AA和BB来说，其对应的预设范围可分别为区域D1和D2。由此，如图2所示，可根据在所有激发(激发1、激发2和激发3)中所有通道(通道1，通道2和通道3)在区域D1采集到的k空间数据通过公式(2)或公式(3)进行插值以对待恢复数据点AA的k空间数据进行恢复；并可根据在所有激发(激发1、激发2和激发3)中所有通道(通道1，通道2和通道3)在区域D2采集到的k空间数据通过公式(2)或公式(3)进行插值以对待恢复数据点BB的k空间数据进行恢复。其中，kx为频率编码方向，ky为相位编码方向。
[0078] 在本发明的另一个实施例中，为了利用不同通道信号的相关性，同时缩短计算时间，可以将k空间数据的恢复过程分两步进行实现，即根据采集到的多次激发的多通道的降采的k空间数据恢复每次激发中预设范围内未采集到的k空间数据，具体包括步骤S21和S22。
[0079] 在步骤S21中，根据每次激发得到的多通道的降采的k空间数据分别对每次激发中与已采集到的相位编码线相邻的未采集的相位编码线进行恢复。
[0080] 其中，相位编码线由数据点组成，即已采集到的相位编码线由多个已采集到k空间数据的数据点组成，待恢复相位编码线由多个待恢复数据点组成。
[0081] 在本发明的一个实施例中，根据每次激发得到的多通道的降采的k空间数据利用GRAPPA算法(Griswold MA,Jakob PM,Heidemann RM,Nittka M,Jellus V,Wang J,Kiefer B,Haase A.Generalized autocalibrating partially parallel acquisitions(GRAPPA).Magnetic Resonance in Medicine 2002；47(6):1202-1210.)分别对每次激发中与已采集到的相位编码线相邻的未采集的相位编码线进行恢复。
[0082] 图3为根据本发明一个实施例的通过S21和S22对待恢复数据点的k空间数据进行恢复的示意图。
[0083] 如图3所示，以3次激发(分别为激发1、激发2和激发3)、3个通道(分别通道1，通道2和通道3)为例进行说明。
[0084] 在步骤S21中，第一次激发(激发1)中3个通道(通道1，通道2和通道3)均采集到了第一条相位编码线和第六条相位编码线(黑色实线表示)，因此，可根据第一次激发中三个通道所采集到的k空间数据利用GRAPPA算法恢复与第一条相位编码线和第六条相位编码线分别相邻的待恢复相位编码线(第二条相位编码线、第五和第七条想相位编码线)。同样地，在第二次激发(激发2)中，可根据3个通道所采集到的k空间数据利用GRAPPA算法恢复与第二条相位编码线和第七条相位编码线分别相邻的待恢复相位编码线(第一和第三条相位编码线、第六和第八条相位编码线)。在第三次激发(激发3)中，可根据3个通道所采集到的k空间数据利用GRAPPA算法恢复与第三条相位编码线和第八条相位编码线分别相邻的待恢复相位编码线(第二和第四条相位编码线、第七条相位编码线)。由此，将仅检测到两条相位编码线的k空间数据恢复为具有4条相位编码线的k空间数据。其中，本步骤中恢复得到的相位编码线用浅灰色实线表示。
[0085] 在本步骤S22中，通过公式(2)或公式(3)根据多次激发的多通道的已采集到的相位编码线和恢复得到的相位编码线对预设范围内其他未采集的相位编码线进行恢复。
[0086] 如图3所示，在经过步骤S21的恢复后，仍然有未采集到k空间数据的相位编码线(虚线表示的相位编码线)。因此，可通过公式(2)或公式(3)(即SEPARATE方法)把这些未采集到的相位编码线上的所有点的数据进一步进行插值恢复。其中，步骤S22中恢复得到的相位编码线用深灰色实线表示。
[0087] 在步骤S3中，对多次激发的多通道的k空间数据进行逆傅立叶变换，以得到多次激发的多通道的图像域数据。
[0088] 在步骤S4中，对多次激发的多通道的图像域数据进行合并以生成所需图像。
[0089] 在本发明的一个实施例中，对多次激发的多通道的图像域数据进行合并的方法主要包括最优化信噪比方法(Roemer PB,Edelstein WA,Hayes CE,Souza SP,Mueller OM.The NMR phased array.Magnetic Resonance in Medicine 1990；16(2):192-225.)、平方和SOS方法、自适应重建ACC方法(Walsh DO,Gmitro AF,Marcellin MW.Adaptive reconstruction of phased array MR imagery.Magnetic Resonance in Medicine 2000；43(5):682-690.)、主成分分析PCA方法(Huang F,Vijayakumar S,Li Y,Hertel S,Duensing GR.A software channel compression technique for faster reconstruction with many channels.Magn Reson Imaging 2008；26(1):133-141.)和奇异值分解SVD方法(Zhang T,Pauly JM,Vasanawala SS,Lustig M.Coil compression for accelerated imaging with Cartesian sampling.Magnetic Resonance in Medicine
2013；69(2):571-582.)。本发明可通过但并不限于上述任意一种方法将所有多次激发的多通道的图像域数据合并为一幅图像。
[0090] 本发明实施例的基于多次激发的磁共振扩散成像方法，利用相位误差带来的多次激发数据的相关性，在k空间进行图像重建，能够有效消除不同激发之间的运动伪影，可以用多次采集的方式扩散图像，进而提供高图像的分辨率，减少图像变形，并且对导航数据和成像数据之间的不匹配现象不敏感，因而不需要图像配准，避免了成像及重建过程中的麻烦。
[0091] 流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模
块、
片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
[0092] 在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定
序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本
说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(
电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取
存储器(RAM)，
只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
[0093] 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。
[0094] 本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
[0095] 此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
[0096] 上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0097] 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。
[0098] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、
修改、替换和变型，本发明的范围由
权利要求及其等同限定。
