具有量化評估功能的VR康復訓練方法及系統與流程
2023-07-18 08:49:47
具有量化評估功能的vr康復訓練方法及系統
技術領域
1.本發明涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種具有量化評估功能的vr康復訓練方法及系統。
背景技術：
2.虛擬實境（vr）技術是應用計算機產生一種模擬真實事物的虛擬環境 （如行走、取物等），並通過特定交互工具，如立體眼鏡、傳感手套等，使體驗者「投入」到該環境，實現體驗者與該虛擬環境直接進行自然交互的技術。虛擬實境系統能夠使用戶感到作為主角存在於模擬環境中的真實程度，如同現實世界中的感覺一樣。
3.近年來，虛擬實境技術開始應用在肢體功能康復訓練中。讓患者在虛擬環境中完成可控的功能性運動和操作，達到功能重建目的。虛擬實境技術不僅能夠通過編制虛擬環境提高運動康復訓練的趣味性，而且能夠以形式多樣的反饋不斷激發並維持患者重複練習的興趣。
4.但是，目前虛擬實境還基本是康復訓練者跟著虛擬遊戲做一些規定的一些動作，目前存在兩個缺點：一方面沒有辦法對康復訓練具有一個量化的評估，另一方面目前的遊戲場景單一，無法滿足個性化的需求，導致目前訓練的效果不好。
技術實現要素：
5.基於此，有必要上述訓練效果不好的問題，提出了一種具有量化評估功能的vr康復訓練方法及系統。
6.本發明實施例中提出了一種具有量化評估功能的vr康復訓練方法，其特徵在於，所述方法包括：獲取待訓練用戶的屬性信息，所述屬性信息包括：身高、體重、性別，基於所述屬性信息確定相應的測評程序，所述測評程序用於選取多個簡短場景項目進行播放；在播放過程中，實時採集用戶的瞳孔變化信息和動作信息，根據所述瞳孔變化信息確定用戶感興趣的訓練場景，基於用戶的動作信息確定訓練方案；根據所述用戶感興趣的訓練場景生成虛擬訓練場景；獲取待訓練用戶的頭部位置，生成虛擬身體模型，在所述虛擬訓練場景中呈現所述虛擬身體模型；在所述虛擬訓練場景中根據所述訓練方案產生虛擬幹擾物，所述待訓練用戶通過運動控制所述虛擬身體模型轉換位置來躲避所述虛擬幹擾物；追蹤記錄所述待訓練用戶在六個自由度上的體感信號，基於六個自由度上的所述體感信號進行功能量化分析得到功能量化結果。
7.一種具有量化評估功能的vr康復訓練系統，所述系統包括：vr頭顯主控終端，用於獲取待訓練用戶的屬性信息，所述屬性信息包括：身高、體重、性別，基於所述屬性信息確定相應的測評程序，所述測評程序用於選取多個簡短場景項
目進行播放；在播放過程中，實時採集用戶的瞳孔變化信息和動作信息，根據所述瞳孔變化信息確定用戶感興趣的訓練場景，基於用戶的動作信息確定訓練方案；根據所述用戶感興趣的訓練場景生成虛擬訓練場景；vr頭顯體感識別模塊，用於獲取待訓練用戶的頭部位置，生成虛擬身體模型，在所述虛擬訓練場景中呈現所述虛擬身體模型；vr運動交互模塊，用於在所述虛擬訓練場景中根據所述訓練方案產生虛擬幹擾物，所述待訓練用戶通過運動控制所述虛擬身體模型轉換位置來躲避所述虛擬幹擾物；vr運動功能量化分析模塊，用於追蹤記錄所述待訓練用戶在六個自由度上的體感信號，基於六個自由度上的所述體感信號進行功能量化分析得到功能量化結果。
8.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有電腦程式，所述電腦程式被所述處理器執行時，使得所述處理器執行以下步驟：獲取待訓練用戶的屬性信息，所述屬性信息包括：身高、體重、性別，基於所述屬性信息確定相應的測評程序，所述測評程序用於選取多個簡短場景項目進行播放；在播放過程中，實時採集用戶的瞳孔變化信息和動作信息，根據所述瞳孔變化信息確定用戶感興趣的訓練場景，基於用戶的動作信息確定訓練方案；根據所述用戶感興趣的訓練場景生成虛擬訓練場景；獲取待訓練用戶的頭部位置，生成虛擬身體模型，在所述虛擬訓練場景中呈現所述虛擬身體模型；在所述虛擬訓練場景中根據所述訓練方案產生虛擬幹擾物，所述待訓練用戶通過運動控制所述虛擬身體模型轉換位置來躲避所述虛擬幹擾物；追蹤記錄所述待訓練用戶在六個自由度上的體感信號，基於六個自由度上的所述體感信號進行功能量化分析得到功能量化結果。
9.一種計算機可讀存儲介質，其特徵在於，存儲有電腦程式，所述電腦程式被處理器執行時，使得所述處理器執行以下步驟：獲取待訓練用戶的屬性信息，所述屬性信息包括：身高、體重、性別，基於所述屬性信息確定相應的測評程序，所述測評程序用於選取多個簡短場景項目進行播放；在播放過程中，實時採集用戶的瞳孔變化信息和動作信息，根據所述瞳孔變化信息確定用戶感興趣的訓練場景，基於用戶的動作信息確定訓練方案；根據所述用戶感興趣的訓練場景生成虛擬訓練場景；獲取待訓練用戶的頭部位置，生成虛擬身體模型，在所述虛擬訓練場景中呈現所述虛擬身體模型；在所述虛擬訓練場景中根據所述訓練方案產生虛擬幹擾物，所述待訓練用戶通過運動控制所述虛擬身體模型轉換位置來躲避所述虛擬幹擾物；追蹤記錄所述待訓練用戶在六個自由度上的體感信號，基於六個自由度上的所述體感信號進行功能量化分析得到功能量化結果。
10.上述具有量化評估功能的vr康復訓練方法，首先獲取待訓練用戶的屬性信息，基於屬性信息確定相應的測評程序，所述測評程序用於選取多個簡短場景項目進行播放，在播放過程中，實時採集用戶的瞳孔變化信息和動作信息，根據所述瞳孔變化信息確定用戶感興趣的訓練場景，基於用戶的動作信息確定訓練方案，從而根據用戶感興趣的訓練場景
生成虛擬訓練場景，根據待訓練用戶的感興趣點為用戶提供個性化的虛擬訓練場景，大大有利於提高訓練的效果，且在訓練的過程中，通過追蹤記錄待訓練用戶在六個自由度上的體感信號進行功能量化分析得到功能量化結果，使得該vr康復訓練具有量化評估功能，有利於更加精準地進行訓練，提高訓練效果。
附圖說明
11.為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
12.其中：圖1為一個實施例中具有量化評估功能的vr康復訓練方法的流程圖；圖2為一個實施例中6個自由度的體感識別示意圖；圖3為一個實施例中頭頸部控制訓練模態下的訓練示意圖；圖4為一個實施例中坐姿訓練模態下的訓練示意圖；圖5為一個實施例中站立訓練模態下的訓練示意圖；圖6為一個實施例中具有量化評估功能的vr康復訓練系統的結構框圖；圖7為一個實施例中計算機設備的內部結構示意圖。
具體實施方式
13.下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。
14.如圖1所示，在一個實施例中，提出了一種具有量化評估功能的vr康復訓練方法，該方法包括：步驟102，獲取待訓練用戶的屬性信息，屬性信息包括：身高、體重、性別，基於屬性信息確定相應的測評程序，測評程序用於選取多個簡短場景項目進行播放。
15.其中，首先可以通過直接輸入獲取用戶的屬性信息，然後待訓練用戶戴上vr設備後，根據屬性信息啟動對應的測評程序，該測評程序用於選取多個簡短場景項目播放。測評程序根據屬性信息選取多個簡短場景項目播放。不同身高、體重對於空間感的要求不一樣，所以預先針對不同的身高和體重設置了不同空間感的場景（比如，設置畫面顯示的比例不同），然後不同性別對於場景的感興趣度往往差異很大，比如，女生更喜歡小清新主題場景，而男生更喜歡戰爭場景等。所以根據不用的屬性信息可以選擇用戶更可能感興趣的簡短場景進行項目播放，這樣有利於快速確定用戶的感興趣點。
16.步驟104，在播放過程中，實時採集用戶的瞳孔變化信息和動作信息，根據瞳孔變化信息確定用戶感興趣的訓練場景，基於用戶的動作信息確定訓練方案。
17.其中，為了能夠準確地確定用戶感興趣的訓練場景，在進行簡短場景播放的過程中，實時採集用戶瞳孔變化信息，瞳孔變化信息包括：瞳孔大小的變化和瞳孔移動軌跡的變
化。在一個實施例中，為了使得記錄的瞳孔變化更加準確，首先，確定待訓練用戶的初始瞳孔值，初始瞳孔值是用戶平靜時還未觀察到事物時所對應的瞳孔值，然後播放簡短場景，記錄待訓練用戶的瞳孔在每個時間點的坐標以及在每個時間點的瞳孔值，根據瞳孔在每個時間點的坐標得到瞳孔移動軌跡的變化（平移的變化），根據瞳孔的瞳孔值變化得到瞳孔大小變化。
18.通過將每個簡短場景中出現虛擬幹擾物的時間與相應的瞳孔變化信息進行比對，可以得到能夠引起用戶注意的虛擬幹擾物類型，然後通過比對各個簡短場景下的瞳孔變化信息可以得到用戶感興趣的訓練場景，根據確定出的引起用戶注意的虛擬幹擾物類型和用戶感興趣的訓練場景就可以生成該待訓練用戶對應的虛擬訓練場景，滿足了用戶的個性化特徵，有利於提高訓練效果。
19.步驟106，根據用戶感興趣的訓練場景生成虛擬訓練場景。
20.其中，在確定了訓練場景後，vr頭顯主控終端可以基於訓練場景生成虛擬訓練場景，將虛擬訓練場景畫面呈現在用戶前端。
21.步驟108，獲取待訓練用戶的頭部位置，生成虛擬身體模型，在虛擬訓練場景中呈現虛擬身體模型。
22.其中，通過vr頭顯體感識別模塊可以捕捉到訓練者的頭部位置，生成虛擬身體模型輸入主控終端，然後在上述確定的虛擬訓練場景中呈現虛擬身體模型，該虛擬身體模型呈現在用戶的前方。
23.步驟110，在虛擬訓練場景中根據訓練方案產生虛擬幹擾物，待訓練用戶通過運動控制虛擬身體模型轉換位置來躲避虛擬幹擾物。
24.其中，為了對用戶進行訓練，在虛擬場景中根據確定的訓練方案產生虛擬幹擾物，待訓練用戶通過遊戲的方式控制虛擬身體模型轉換位置來躲避虛擬幹擾物，從而起到康復鍛鍊的效果。
25.步驟112，追蹤記錄待訓練用戶在六個自由度上的體感信號，基於六個自由度上的體感信號進行功能量化分析得到功能量化結果。
26.其中，為了對康復鍛鍊的效果有一個量化評估，本技術中會追蹤記錄待訓練用戶在6個自由度上的體感信號，然後基於該體感信號進行功能量化算法分析軀幹運動，頭頸部控制訓練模態中分析頸部前曲、後伸、側屈、旋轉，坐位訓練模態中分析軀幹前屈、後伸、側屈、旋轉，站立訓練模態中分析軀幹前屈、後伸、側屈、旋轉、下蹲及邁步。
27.其中，6個自由度包括：沿x、y、z三個直角坐標軸方向的移動自由度（對應前後方向、左右方向和上下方向）和繞這三個坐標軸的轉動自由度，如圖2所示，為6個自由度的體感識別示意圖。本發明通過vr頭顯技術與體感識別技術實現在虛擬實境空間中的定位和自由動作，使用不同運動模態下的運動交互功能實現不同模態的軀幹運動康復訓練，通過功能量化算法實現的軀幹運動的功能量化評估，並對訓練者的康復過程進行數位化的採集，形成實時更新的功能化報表，供醫護人員和患者實時了解康復情況。
28.上述具有量化評估功能的vr康復訓練方法，首先獲取待訓練用戶的屬性信息，基於屬性信息確定相應的測評程序，所述測評程序用於選取多個簡短場景項目進行播放，在播放過程中，實時採集用戶的瞳孔變化信息和動作信息，根據所述瞳孔變化信息確定用戶感興趣的訓練場景，基於用戶的動作信息確定訓練方案，從而根據用戶感興趣的訓練場景
生成虛擬訓練場景，根據待訓練用戶的感興趣點為用戶提供個性化的虛擬訓練場景，大大有利於提高訓練的效果，且在訓練的過程中，通過追蹤記錄待訓練用戶在六個自由度上的體感信號進行功能量化分析得到功能量化結果，使得該vr康復訓練具有量化評估功能，有利於更加精準地進行訓練，提高訓練效果。
29.在一個實施例中，所述根據所述瞳孔變化信息確定用戶感興趣的訓練場景，包括：獲取追蹤得到的每個簡短場景對應的瞳孔變化曲線，每個簡短場景中包含有相應的虛擬幹擾物；根據每個簡短場景中出現的虛擬幹擾物以及對應的瞳孔變化曲線確定能夠引起待訓練用戶注意的虛擬幹擾物；對比每個簡短場景對應的瞳孔變化曲線確定用戶感興趣的訓練場景。
30.其中，提取每個簡短場景對應的瞳孔變化曲線，並提取每個簡短場景中虛擬幹擾物的出現時間、出現位置，根據虛擬幹擾物的出現時間、出現位置提取相應的瞳孔變化曲線，根據瞳孔變化曲線確定用戶感興趣或者說最能引起用戶關注的虛擬幹擾物類型。然後通過對比多個簡短場景的瞳孔變化曲線確定用戶感興趣的訓練場景，即用戶最感興趣的訓練場景。
31.在一個實施例中，所述方法還包括：獲取用戶的康復項目，基於所述康復項目確定所述訓練方案中虛擬幹擾物的大小、出現位置以及速度； 所述方法還包括：根據所述功能量化結果調整所述訓練方案。
32.其中，用戶的康復項目代表了用戶康復訓練的需求和難度，所以基於康復項目來確定虛擬幹擾物的大小、出現位置和出現速度，比如，對於初級康復訓練，一般幹擾物會大一點，出現位置會偏中間位置，然後出現速度會慢一點，從而能夠讓康復訓練者可以完成躲避訓練，反之，隨著訓練難度的加上，虛擬幹擾物的大小會小一點，出現位置會更多樣，然後出現速度會更快。訓練方案的確定是根據具體訓練需求確定的，然後在得到功能量化結果後，又可以根據功能量化結果調整訓練方案的難度。
33.在一個實施例中，所述追蹤記錄所述待訓練用戶在六個自由度上的體感信號，基於六個自由度上的所述體感信號進行功能量化分析得到功能量化結果，包括：獲取當前的訓練模態，當所述訓練模態為頭頸部控制訓練模態時，提取頭頸部的體感信號，基於所述頭頸部的體感信號分析頸部前屈、後伸、側屈和旋轉，得到各個維度的功能量化結果；當所述訓練模態為坐位訓練模態時，提取上半身的體感信號，基於所述上半身的體感信號分析軀幹前屈、後伸、側屈和旋轉，得到各個維度的功能量化結果；當所述訓練模態為站立訓練模態時，提取全身的體感信號，基於所述全身的體感信號分析軀幹前屈、後伸、側屈、旋轉、下蹲及邁步，得到各個維度的功能量化結果。
34.其中，通過vr運動模態設置模塊，可以設置三種訓練模態，分別是頭頸部控制訓練模態、坐位訓練模態、站立訓練模態。在不同訓練模態下，有重點地進行體感信號的提取，從而可以使得提取到的體感信號更加的準確。如圖3-圖5所示，為頭頸部控制、坐姿和站姿訓練模態下的訓練示意圖。
35.在一個實施例中，所述基於所述頭頸部的體感信號分析頸部前屈、後伸、側屈和旋轉，得到各個維度的功能量化結果，包括：獲取每一次躲避虛擬幹擾物的躲避動作和躲避結果，每一次虛擬幹擾物的出現都對應有相應的功能訓練角度；基於所述躲避動作和所述躲避結果確定是否滿足所述功能訓練角度，得到功能量化結果。
36.其中，為了對待訓練用戶的各個維度的功能進行準確量化，通過躲避動作和躲避結果進行雙重判斷，虛擬幹擾物的出現是對應有相應的功能訓練角度，即對應有相應的功能訓練任務的，每一次虛擬幹擾物的出現都對應有相應的標準躲避動作的，如果用戶由於反應遲鈍或者反應失誤，導致出現的躲避動作和標準躲避動作不一致時，此時該躲避是無效的，不需要去看躲避結果，只有當躲避動作和標準躲避動作一致時，才會繼續看是否躲避成功，完全躲避成功，則說明滿足對應的功能訓練角度，若是未完全躲避成功，則說明未滿足對應的功能訓練角度。進一度的，針對於未完全躲避成功，還可以進一步細化，根據躲避程度來計算功能量化得分。
37.在一個實施例中，所述基於所述躲避動作和所述躲避結果確定是否滿足所述功能訓練角度，得到功能量化結果，包括：判斷所述躲避動作是否與預設動作一致，若一致，則繼續判斷是否成功躲避所述虛擬幹擾物，若成功躲避所述虛擬幹擾物，則判定滿足所述功能訓練角度，基於根據功能訓練角度得到相應的功能量化結果。
38.在一個實施例中，所述基於用戶的動作信息確定訓練方案，包括：基於採集到的用戶的動作快慢程度和幅度大小確定訓練時長和訓練難度，基於所述訓練時長和訓練難度得到所述訓練方案。
39.其中，為了滿足用戶的個性化情況，訓練方案中的訓練時長和訓練難度的制定是根據採集得到的用戶的動作快慢程度和幅度大小來確定的。除了根據採集的動作信息，還可以結合用戶的康復項目共同來制定訓練方案，從而更加精準地制定訓練方案，以提高訓練效果。
40.如圖6所示，在一個實施例中，提出了一種具有量化評估功能的vr康復訓練系統，所述系統包括：vr頭顯主控模塊602，用於獲取待訓練用戶的屬性信息，所述屬性信息包括：身高、體重、性別，基於所述屬性信息確定相應的測評程序，所述測評程序用於選取多個簡短場景項目進行播放；在播放過程中，實時採集用戶的瞳孔變化信息和動作信息，根據所述瞳孔變化信息確定用戶感興趣的訓練場景，基於用戶的動作信息確定訓練方案；根據所述用戶感興趣的訓練場景生成虛擬訓練場景；vr頭顯體感識別模塊604，用於獲取待訓練用戶的頭部位置，生成虛擬身體模型，在所述虛擬訓練場景中呈現所述虛擬身體模型；vr運動交互模塊606，用於在所述虛擬訓練場景中根據所述訓練方案產生虛擬幹擾物，所述待訓練用戶通過運動控制所述虛擬身體模型轉換位置來躲避所述虛擬幹擾物；vr運動功能量化分析模塊608，用於追蹤記錄所述待訓練用戶在六個自由度上的體感信號，基於六個自由度上的所述體感信號進行功能量化分析得到功能量化結果。
41.在一個實施例中，vr頭顯主控模塊602還用於獲取追蹤得到的每個簡短場景對應的瞳孔變化曲線，每個簡短場景中包含有相應的虛擬幹擾物；根據每個簡短場景中出現的虛擬幹擾物的時間點以及對應的瞳孔變化曲線確定能夠引起待訓練用戶注意的虛擬幹擾物；對比每個簡短場景對應的瞳孔變化曲線確定用戶感興趣的訓練場景。
42.在一個實施例中， vr頭顯主控模塊602還用於獲取用戶的康復項目，基於所述康復項目確定所述訓練方案中虛擬幹擾物的大小、出現位置以及速度；所述系統還包括：調整模塊，用於根據所述功能量化結果調整所述訓練方案。
43.在一個實施例中，vr運動功能量化分析模塊608還用於獲取當前的訓練模態，當所述訓練模態為頭頸部控制訓練模態時，提取頭頸部的體感信號，基於所述頭頸部的體感信號分析頸部前屈、後伸、側屈和旋轉，得到各個維度的功能量化結果；當所述訓練模態為坐位訓練模態時，提取上半身的體感信號，基於所述上半身的體感信號分析軀幹前屈、後伸、側屈和旋轉，得到各個維度的功能量化結果；當所述訓練模態為站立訓練模態時，提取全身的體感信號，基於所述全身的體感信號分析軀幹前屈、後伸、側屈、旋轉、下蹲及邁步，得到各個維度的功能量化結果。
44.在一個實施例中， vr運動功能量化分析模塊608還用於獲取每一次躲避虛擬幹擾物的躲避動作和躲避結果，每一次虛擬幹擾物的出現都對應有相應的功能訓練角度；基於所述躲避動作和所述躲避結果確定是否滿足所述功能訓練角度，得到功能量化結果。
45.在一個實施例中，vr運動功能量化分析模塊608還用於判斷所述躲避動作是否與預設動作一致，若一致，則繼續判斷是否成功躲避所述虛擬幹擾物，若成功躲避所述虛擬幹擾物，則判定滿足所述功能訓練角度，基於根據功能訓練角度得到相應的功能量化結果。
46.在一個實施例中， vr頭顯主控模塊602還用於基於採集到的用戶的動作快慢程度和幅度大小確定訓練時長和訓練難度，基於所述訓練時長和訓練難度得到所述訓練方案。
47.圖7示出了一個實施例中計算機設備的內部結構圖。該計算機設備具體可以是終端，也可以是伺服器。如圖7所示，該計算機設備包括通過系統總線連接的處理器、存儲器和網絡接口。其中，存儲器包括非易失性存儲介質和內存儲器。該計算機設備的非易失性存儲介質有存儲作業系統，還可存儲有電腦程式，該電腦程式被處理器執行時，可使得處理器實現上述的一種具有量化評估功能的vr康復訓練方法。該內存儲器中也可儲存有電腦程式，該電腦程式被處理器執行時，可使得處理器執行上述的一種具有量化評估功能的vr康復訓練方法。本領域技術人員可以理解，圖7中示出的結構，僅僅是與本技術方案相關的部分結構的框圖，並不構成對本技術方案所應用於其上的設備的限定，具體的設備可以包括比圖中所示更多或更少的部件，或者組合某些部件，或者具有不同的部件布置。
48.在一個實施例中，提供了一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器有存儲電腦程式，所述電腦程式被所述處理器執行時，使得所述處理器執行上述具有量化評估功能的vr康復訓練方法的步驟。
49.在一個實施例中，提出了一種計算機可讀存儲介質，有存儲電腦程式，電腦程式被處理器執行時，使得處理器執行上述一種具有量化評估功能的vr康復訓練方法的步驟。
50.可以理解的是，上述一種具有量化評估功能的vr康復訓練方法、系統、計算機設備以及計算機可讀存儲介質屬於一個總的發明構思，實施例可相互適用。
51.本領域普通技術人員可以理解實現上述實施例方法中的全部或部分流程，是可以通過電腦程式來指令相關的硬體來完成，所述的程序可存儲於一非易失性計算機可讀取存儲介質中，該程序在執行時，可包括如上述各方法的實施例的流程。其中，本技術所提供的各實施例中所使用的對存儲器、存儲、資料庫或其它介質的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存儲器。非易失性存儲器可包括只讀存儲器(rom)、可編程rom(prom)、電可編程rom(eprom)、電可擦除可編程rom(eeprom)或快閃記憶體。易失性存儲器可包括隨機存取存儲器(ram)或者外部高速緩衝存儲器。作為說明而非局限，ram以多種形式可得，諸如靜態ram
(sram)、動態ram(dram)、同步dram(sdram)、雙數據率sdram(ddrsdram)、增強型sdram(esdram)、同步鏈路(synchlink) dram(sldram)、存儲器總線(rambus)直接ram(rdram)、直接存儲器總線動態ram(drdram)、以及存儲器總線動態ram(rdram)等。
52.以上實施例的各技術特徵可以進行任意的組合，為使描述簡潔，未對上述實施例中的各個技術特徵所有可能的組合都進行描述，然而，只要這些技術特徵的組合不存在矛盾，都應當認為是本說明書記載的範圍。
53.以上所述實施例僅表達了本技術的幾種實施方式，其描述較為具體和詳細，但並不能因此而理解為對本技術專利範圍的限制。應當指出的是，對於本領域的普通技術人員來說，在不脫離本技術構思的前提下，還可以做出若干變形和改進，這些都屬於本技術的保護範圍。因此，本技術專利的保護範圍應以所附權利要求為準。