用于可視媒體數據中的去識別的方法和系統與流程

管制需求和業務考慮常常要求以安全的方式交換數據，特別是在保健中。1996年的“健康保險可移植性和責任法案”（HIPAA）規定要求安全地交換數據而不披露病人特定的信息。因此，某些類型的數據在被交換之前必須被修改以模糊化（obfuscate）敏感或保密信息。解決去識別（de-identification）的方法通常解決如下問題：（1）應當去識別什么，（2）應當去識別多少，以及（3）應當如何去識別？去識別文檔和元數據的多種方法包括去除被標記為去識別的部分的內置代碼，或者編寫來自一文檔類別中的文檔的信息的基于模板的方法。去識別方法已被用于文本文檔、諸如醫學數字成像和通信（DICOM）元數據中的結構化元數據字段，但是當標識嵌入內容中時的可視媒體數據的去識別是困難的和耗時的。

技術實現要素：
描述了系統的實施例。在一個實施例中，該系統是可視媒體去識別系統。該系統包括：圖像合并器，其被配置為將來自可視媒體數據集合的圖像序列合并為平均圖像；以及去識別引擎，其被配置為：界定（bound）平均圖像的被確定為相對固定的部分，其中每個被界定部分被平均圖像中的相應位置標識；生成包括被界定部分和用于平均圖像中的每個被界定部分的相應位置的模板；以及通過模糊化被界定部分的內容來去識別所述圖像序列。還描述了該系統的其他實施例。還描述了計算機程序產品的實施例。在一個實施例中，該計算機程序產品包括存儲計算機可讀程序的計算機可讀存儲介質，其中該計算機可讀程序當被計算機中的處理器執行時使得該計算機執行用于去識別可視媒體數據的操作。所述操作包括：將來自可視媒體數據集合的圖像序列合并為平均圖像；界定平均圖像的被確定為相對固定的部分，其中每個被界定部分被平均圖像中的相應位置標識；生成包括被界定部分和用于平均圖像中的每個被界定部分的相應位置的模板；以及通過模糊化被界定部分的內容來去識別所述圖像序列。還描述了該裝置的其他實施例。還描述了方法的實施例。在一個實施例中，該方法是用于去識別可視媒體數據的方法。該方法包括：將來自可視媒體數據集合的圖像序列合并為平均圖像；界定平均圖像的被確定為相對固定的部分，其中每個被界定部分被平均圖像中的相應位置標識；生成包括被界定部分和用于平均圖像中的每個被界定部分的相應位置的模板；以及通過模糊化被界定部分的內容來去識別所述圖像序列。還描述了該方法的其他實施例。附圖說明圖1示出了可視媒體去識別系統的一個實施例的示意圖；圖2示出了圖1的可視媒體去識別系統的一個實施例的示意圖；圖3示出了用于生成可視媒體去識別模板的方法的一個實施例的流程圖；圖4示出了圖1的平均圖像的一個實施例的示意圖；圖5示出了圖1的平均圖像的一個實施例的示意圖；圖6示出了圖1的可視媒體去識別模板的一個實施例的示意圖；圖7示出了用于去識別可視媒體數據的方法的一個實施例的示意圖；在整個說明書中，相似的標號可用于標識相似的部件。具體實施方式很容易理解，這里一般描述的并在附圖中圖示的各實施例的部件可以多種多樣的不同的配置被安排和設計。因此，對如附圖中表示的各實施例的以下詳細描述并非旨在限制本公開的范圍，而是僅用于說明各實施例。盡管實施例的多個方面在附圖中呈現，附圖不一定是按比例繪制的，除非特別指明。本發明可體現在其他特定形式中而不脫離其他精神或本質特點。所描述的實施例在所有方面將被理解為說明性的，而非限制性的。因此，本發明的范圍由所附權利要求書指示，而不由該詳細描述指示。處于權利要求的等價物的含義和范圍之內的所有變化將包含在權利要求的范圍之內。整個說明書中提及的特征、優點或相似的語言不意味著可用本發明實施的所有這些特征和優點應當或確定在本發明的單個實施例中。相反，提及特征和優點的語言被理解為意味著相關于實施例描述的特定特征、優點或特點被包括在本發明的至少一個實施例中。因此，整個說明書中對特點和優點的討論和類似語言可以但非必須指相同的實施例。此外，所描述的本發明的特征、優點和特點可以任何方式在一個或多個實施例中被組合。相關領域的技術人員將理解，根據這里的描述，本發明可以在沒有特定實施例的一個或多個特定特征或優點的情況下被實施。在其他情況中，在某些實施例中可識別出并非出現在本發明的所有實施例中的附圖特征和優點。整個說明書中提及的“一個實施例”、“實施例”或類似語言意味著相關于所指示的實施例描述的特定特征、結構或特點被包括在本發明的至少一個實施例中。因此，整個說明書中的短語“在一個實施例中”、“在實施例中”或類似語言可以但非必須都指相同的實施例。盡管這里描述了很多實施例，至少一些所描述的實施例給出了用于去識別來自可視媒體數據的保密或敏感數據的系統和方法。更具體地，該系統合并來自可視媒體數據集合的圖像序列，并自動地標識平均圖像中很可能包含文本的位置。用戶可以手動改進平均圖像的所選擇的部分，以確定哪些部分包含敏感或保密信息，并且系統從平均圖像和所選擇的部分生成模板，該模板可被應用到所述媒體數據集合中的圖像序列，以便模糊化每個圖像序列中的保密信息。用于確定在文本數據中去識別什么的一些常規方法包括：（i）使用編輯工具手動標記敏感區域，并且解決方案文檔中的區域被手動標識以便刪除；（ii）自動去識別，其中使用文本挖掘方法來發現文本的敏感片段，諸如名稱、日期和地址，無論其在結構化數據字段中或是在自由文本（freetext）中；以及（iii）結構化數據中的固定已知字段，例如，名稱、日期和地址，可由特別針對這種字段結構化的代碼清除。常規方法還手動標記區域以便確定去識別多少。用于如何去識別的常規方法包括去除被識別部分的內置代碼或者使用基于模板的方法。在常規的基于模板的方法中，該模板是通過在給定類別的樣本文檔中加亮（highlight）要編寫的區域來手動創建的。當有限數量的格式（form）可用時，該方法可以是有用的。在圖像和視頻中，敏感信息可嵌入各種布局中，從而創建很多格式類型。特別對于DICOM圖像和視頻，在圖像中看到的病人特定的數據將隨著模式（modality）類型（回聲還是血管造影）、制造商（不同的制造商可能在其屏幕上顯示不同的信息）、以及檢查本身（其進一步取決于相應的疾病及其檢查結果）而變化。這些因素的組合導致在可視媒體數據中將看到的大量表彰類型，從而手動學習模板變得非常繁瑣和成本低效。例如，在典型的回聲記錄中，可出現多達50個不同的格式類型，其對應于由超聲波檢查員記錄的取決于疾病的超過大約146個檢測。因此，能夠至少半自動地生成用于去識別可視媒體數據的模板的系統可提供對各種類型的圖像和視頻的快速和高效的去識別。在一些實施例中，可從可視媒體數據源的樣本集合學習模板。此外，可通過這里描述的半自動過程來實現模板的修正或修改。另外，在形成模板的訓練階段，可將模板（或模板的初級版本）應用于圖像中的候選區域，以便識別模板的所識別的界定框中的圖像/文本內容的一些或所有可能發生。圖1示出了可視媒體去識別系統100的一個實施例的示意圖。所示出的可視媒體去識別系統100包括以下詳細描述的多種組件，其能夠執行這里描述的功能和操作。在一個實施例中，去識別系統100中的至少一些組件在計算機系統中實現。例如，去識別系統100的一個或多個組件的功能可由存儲在計算機存儲設備100中并由諸如CPU的處理設備104執行的計算機程序指令來實現。去識別系統100可包括其他組件，諸如輸入/輸出設備106、盤存儲驅動器108、圖像合并器110、去識別引擎112、和模板生成器114。可視媒體去識別系統100的一些或全部組合可存儲在單個計算設備中，或存儲在包括無線通信網絡的計算設備的網絡中。去識別系統100可包括比這里描述的更多或更少的組件或子系統。在一些實施例中，去識別系統100可用于實施這里描述的如圖7中示出的方法。在一個實施例中，圖像合并器110從可視媒體數據集合118接收圖像序列116。在一些實施例中，所述可視媒體數據集合118可包括使用醫療設備捕獲的圖像或視頻，包括超聲圖像、心回波圖圖像、血管造影圖像、或任何其他可視媒體。在其他實施例中，所述可視媒體數據集合118可包括使用用于其他應用的設備捕獲或生成的圖像或視頻。每個圖像序列116可包括很多圖像。例如，一視頻可包括每秒捕獲的很多單個圖像幀。在一些實施例中，圖像合并器110被配置為從多個可視媒體數據集合118接收圖像序列116。每個可視媒體數據集合118可對應于不同的機器類型。可根據預定的類別將多個可視媒體數據集合分組，所述類別諸如機器類型、位置、醫院、部門或任何其他類型的分類系統，對于所述分類系統，每個可視媒體數據集合118中的圖像序列116具有與相應可視媒體數據集合118中的其他圖像序列116共同的某些可視特點，諸如布局、文本相似性或其他特點。在一個實施例中，圖像合并器110通過針對跨整個圖像序列116的每個圖像來平均像素值120來合并圖像序列116中的圖像。這樣獲得平均圖像122，其像素值120是跨圖像序列116中的所有圖像平均的。在一個實施例中，因為平均圖像122包含平均像素值120，平均圖像122可僅顯示跨圖像序列116中的所有或大部分圖像不變或固定的像素。用于平均像素值120的算法可以基于亮度、顏色值、飽和度和/或像素的其他特點。在一些實施例中，跨圖像序列116的圖像不滿足預定頻率閾值124的像素被從平均圖像122過濾掉。該頻率閾值124可以是允許系統100足夠識別圖像序列116中的文本字段的任何值。在一個實施例中，在平均圖像122中所產生的像素值120以在每個像素位置的像素值120的平均亮度來顯示。因此，取決于圖像的顏色模式，不具有不變的活躍值的像素可以平均圖像122中顯示為黑色像素。例如，來自在于超聲圖像序列116的平均圖像122包括用于不是跨所有或大多數圖像不變的像素的黑色像素值120，而跨所有或大多數圖像具有相對不變的值的像素具有白色或明亮的像素值120。于是圖像的任何固定文本可以被保持在平均圖像122中，因為像素值120跨所有圖像是不變的。去識別引擎112被配置為界定平均圖像122中被確定為相對固定的部分。在一個實施例中，被界定部分128對應于平均圖像122中的明亮的像素值120。去識別引擎112可保留具有一定大小或位于其他被界定部分128的一定距離之內的被界定區域128，并可丟棄不滿足這種要求的被界定區域128。在一個實施例中，去識別引擎112被配置為界定來自平均圖像122的相連組件（component）以發現平均圖像122中的字符132或潛在字符，并產生字符圖像。所述相連組件可以是其中包括的所有像素具有明亮的像素值120的像素區域。系統100也可被配置為通過使用光學字符識別（OCR）軟件識別平均圖像122中的潛在單詞130和文本來界定來自均圖像122的單詞，以生成單詞圖像。這里所描述的單詞130可包括一個或多個字符132的任何組合。基于單詞圖像和字符圖像，去識別引擎112于是可保留被界定部分128，在其中，某個預定百分比的來自字符圖像的被界定字符132和來自單詞圖像的被界定單詞132重合。因此，在較大程度上與被界定單詞130或單詞組件重合的被界定相連組件被保持在短語圖像中。模板生成器114使用短語圖像來生成模板126，以用于針對特定視覺媒體數據集合118的圖像序列116的去識別。短語圖像116中的被界定部分128可以與每個被界定部分在平均圖像122中的相應位置134一起包括在模板126中。在某些實施例中，在生成模板126之前，所述被界定部分128可基于手動用戶輸入被改進。在一些實施例中，改進操作的方面可以基于像素平均的進一步檢查和/或用戶選擇而是自動或半自動的。此外，在一些實施例中，模板可以在模板被生成并初始投入使用之后一段時間被進一步改進。可以使用模板126在可視數據集合118中的每個圖像序列116中模糊化界定部分128中的內容。在一些實施例中，提取被界定部分中的圖像內容和文本內容。然后，通過分析字符和單詞的界定框兩者來識別文本信息并將其分組在語義實體中。在其他實施例中，可實現其他操作和/或分析來提取和識別文本內容。圖2示出了圖1的可視媒體去識別系統100的一個實施例的示意圖。去識別系統100接收對應于可視媒體數據集合118的圖像序列116。去識別系統100包括圖像合并器110，用于將來自圖像序列100的圖像合并為平均圖像122。圖像合并器110可使用任何方法合并來自圖像序列116的圖像來創建平均圖像。平均圖像可顯示圖像序列116中的全部或某些圖像中相對固定或不變的組件。在將圖像序列116中的圖像合并為平均圖像122后，去識別引擎112發現平均圖像122中很可能包含文本或單詞130的部分，并使用界定框或其他可視界定方法標記文本的位置。可基于用戶輸入200來改進被界定部分128以保持或去除平均圖像122中的界定框。然后模板生成器114使用平均圖像122基于平均圖像122中的被界定部分128生成去識別模板126。該模板126可用于通過模糊化圖像序列116中對應于平均圖像122中的被界定部分128及其相應位置的內容來去識別圖像序列116。可通過將所述內容從圖像中去除、以其他內容替換所述內容、使所述內容模糊或以其他方式修改所述內容或其部分，來模糊化所述內容。在一些實施例中，可使用幾種模糊化方法來模糊化內容，以確保完全的去識別。在一些實施例中，被模糊化的內容可根據對該內容的查看權限而對某些用戶可見。系統100被配置為基于用戶輸入200建立對被界定部分128的查看權限，從而查看權限確定了何時被界定部分128的內容對于給定用戶是可查看的。例如，給定區域的內容可以對一個用戶是可查看的，而對另一個用戶是模糊的。此外，圖像中的不同內容可包括用于用戶的不同查看權限。模板126也可用于去識別可視媒體數據集合118中的其他圖像序列116。在一個實施例中，可視媒體數據集合118中的圖像序列116具有相似或相同的布局（geographiclayout），從而模板126中的被界定部分128的位置與其他圖像序列116中的每個圖像中的敏感數據的位置匹配，這允許可視媒體數據集合118中的圖像序列116被快速和有效地去識別。圖3示出用于生成可視媒體去識別模板126的方法的一個實施例的流程圖。盡管方法300是結合圖1的去識別系統100描述的，方法300的實施例可使用其他類型的去識別系統100來實施。在一個實施例中，去識別系統100將圖像序列116合并為單個平均圖像122。例如，平均圖像122可以任何能夠在一個圖像中描述該圖像序列116的任何方式獲得，該一個圖像具有在該圖像序列116的所有圖像上平均的像素值120。該系統120也可從平均圖像122中去除噪音304，以允許去識別系統100更容易地確定平均圖像122的要被界定的部分。去識別系統100然后在平均圖像122中或平均圖像122的副本中的相連組件周圍繪制306字符界定框400，以獲得字符圖像308。去識別系統100也在平均圖像122中或平均圖像122的副本中的單詞130周圍繪制310單詞界定框，以獲得單詞圖像312。在多個實施例中，去識別系統100可在同時的過程或順序的過程中執行自動界定操作。然后所產生的字符圖像和單詞圖像312可用于發現平均圖像122中包含文本的最可能的部分。在一個實施例中，去識別系統100保留314包括與一個或多個單詞框完全地或部分地重合的一個或多個字符框的被界定部分。例如，與一單詞框的大部分或合部合并或重合的多個字符框可使得去識別系統100保留對應于所述字符框和單詞框的界定區域。字符框和單詞框之間的重合的百分比可允許繪制字符圖像和單詞圖像312兩者中的界定框400時的某些誤差，而仍保持所保留的被界定區域包含文本的高度可能性。在一些實施例中，去識別系統100可基于界定區域之間的距離來定義短語。可使用由保留重合的字符/單詞框產生的界定區域來創建短語圖像316。該短語圖像316可用于生成用于去識別所述圖像序列116或其他圖像序列116的模板126。圖4示出了圖1的平均圖像122的一個實施例的示意圖。盡管這里結合圖4的平均圖像122描述了去識別系統100，去識別系統100可結合任何平均圖像122來使用。在一個實施例中，去識別系統100發現平均圖像122中的相連組件，并圍繞相連組件繪制界定框400。相連組件可以是在一組中相連的文本文字132、圖像偽影（artifact）、或其他具有多個活躍像素區域的區域。字符界定算法可圍繞大于預定大小或滿足某種其他閾值的相連的組件繪制界定框400，這可幫助減少檢測平均圖像122中的字符132的誤差。平均圖像122中不滿足閾值的組件或像素可留在平均圖像122中，或可從圖像中去除以去除噪音或不必要的組件。圍繞相連的組件繪制的界定框400可通過在界定框400之間留下空間來指示平均圖像122中的相連組件之間的清晰可視分隔。在一個實施例中，在界定平均圖像122中的相連組件時，用戶可手動地改進字符圖像308中的界定框400的位置或數量。用戶可去除在用戶看來顯然是非字符組件的界定框400。或者，用戶可圍繞去識別系統100錯過的相連組件手動繪制框。圖5示出了圖1的平均圖像122的一個實施例的示意圖。盡管這里結合圖5的平均圖像122描述了去識別系統100，去識別系統100可結合任何平均圖像122來使用。在一個實施例中，去識別系統100發現平均圖像122中的單詞130，并圍繞單詞130或很可能包括文本的區域繪制界定框400。去識別系統100可使用OCR引擎來發現文本區域。OCR引擎可確定平均圖像122中的每個區域具有文本的置信值。如果置信值滿足某個閾值，該區域被認為是候選，為該區域繪制界定框400，并且所產生的各界定框400構成用于平均圖像122的單詞圖像312。在一個實施例中，當界定平均圖像122中的文本區域時，用戶可手動地改進所產生的單詞圖像312中的界定框400的位置或數量。用戶可去除在用戶看來顯然是非單詞或文本組件的界定框400。或者，用戶可為去識別系統100錯過的區域手動繪制框。圖6示出了可視媒體去識別模板126的一個實施例的示意圖。盡管這里結合圖6的平均圖像122描述了去識別系統100，去識別系統100可結合任何平均圖像122來使用。在某些實施例中，去識別系統100可圍繞單詞圖像312中的未在字符圖像308中被界定的組件繪制界定框400。反之，去識別系統100可圍繞字符圖像308中的未在字符圖像312中界定的組件繪制界定框400。通過比較字符圖像308和單詞圖像312，去識別系統100能夠確定哪些框最有可能包含文本。去識別系統100可保留來自字符圖像308的與來自單詞圖像312的界定框400重合的界定框400。在一些實施例中，一個或多個字符框可與一個或多個單詞框重合。例如，單個字符框可與單個單詞框完全地或基本完全地重合，從而去識別系統100可保留字符框或單詞框，或者可生成包含字符框和單詞框的合并區域的新的界定區域。在另一個例子中，多個字符框可與單個單詞框完全地或基本完全地重合，從而去識別系統100可保留字符框、單詞框、或者包含所有字符框和單詞框的合并區域的新的界定區域。在另一個例子中，多個字符框可與多個單詞框完全地或基本完全地重合，從而去識別系統100可保留字符框、單詞框、或者包含字符框和單詞框的合并區域的一個或多個界定區域中的一些或全部。去識別系統100可根據字符框和單詞框的其他組合或這里未描述的其他實施例來保留被界定的區域。由去識別系統100保留的界定區域然后可用于生成去識別模板126。被界定區域在短語圖像316中的位置134可定義模板的內容將被模糊化的部分，所述短語圖像316可以是平均圖像122，其中在平均圖像122的某些區域繪制了界定框400。當模板126被施加到圖像序列116中的圖像時，去識別系統100可尋找圖像中對應于模板126的被界定區域128的位置的區域，并自動地模糊化圖像中的這些區域。在一些實施例中，模板126可被施加到流媒體，從而可使用模板126來處理直播視頻記錄，以從直播視頻中去除敏感數據。圖7示出了用于去識別可視媒體數據的方法700的一個實施例的流程圖。盡管結合圖1的去識別系統100描述了方法700，方法700的實施例可使用其他類型的去識別系統100來實現。在一個實施例中，去識別系統100將來自可視媒體數據集合118的圖像序列116合并710為平均圖像122。系統100可通過跨圖像序列116中的所有圖像平均705像素值120并從平均圖像122中過濾掉715不滿足預定頻率閾值124的像素值120，來創建平均圖像122。在一個實施例中，系統100界定720平均圖像122的被確定為相對固定的部分。每個被界定部分128可由平均圖像122中的相應位置134來識別。在一個實施例中，界定平均圖像122的部分包括界定來自平均圖像122的相連組件來發現字符132以產生字符圖像308。界定平均圖像122的部分包括界定來自平均圖像122的單詞以產生單詞圖像312。這可包括分析平均圖像122的部分以獲得分析的部分包含文本的置信值。分析的部分可由OCR引擎來分析。在一個實施例中，該OCR引擎被特別適應為與去識別系統100一起使用。系統100可響應于確定置信值滿足單詞閾值，確定分析的部分為單詞候選。然后系統100可保留這樣的被界定部分128，其中預定百分比的來自字符圖像308的被界定字符和來自單詞圖像312的被界定單詞130重合。在一個實施例中，系統100合并相互位于預定平均距離之內的被界定部分128以形成短語。多個短語可被界定在一起，以使得被界定區域的模糊化更高效。系統100然后可生成包括被界定部分128和每個被界定部分128在平均圖像122中的位置134的模板126，從而在模板126中保留了平均圖像122中的被界定部分128的位置134。在一些實施例中，具有被界定部分128的平均圖像122可被用作模板126。在其他實施例中，可基于平均圖像122生成新的模板文件。在一個實施例中，模板126或平均圖像122中的被界定部分128可基于用戶輸入200被手動地改進725。用戶可確定包括在模板126或平均圖像122中的一被界定部分128并不對應于敏感或保密信息，并且可將該界定框400從模板126中去除。在另一實施例中，用戶確定平均圖像122的對應于敏感數據的部分未被界定，并且用戶可圍繞模板126或平均圖像122中的敏感部分手動地繪制界定框400。用戶也可建立用于平均圖像122的被界定部分128的查看權限，所述查看權限確定何時被界定部分128對于給定用戶是可查看的。然后，可應用735模板126以去識別用于生成模板126的圖像序列116，這是通過模糊化圖像中對應于模板126的被界定部分128的位置的內容而實現的。這可允許跨圖像序列116中的所有圖像進行一致的模糊化。在一個實施例中，模板116然后被用于去識別可視媒體數據集合118中的其他圖像序列116。所述其他圖像序列116可與用于生成模板126的圖像序列116共享相鄰的特點，諸如每個圖像中的文本、對象或其他組件的布局位置。在一些實施例中，系統100可為每個可視媒體數據集合118生成一模板126，從而系統100能夠自動為每個不同的可視數據集合118去識別圖像序列116。盡管這里給出的系統100和方法是相關于去識別可視媒體數據來描述的，系統100可方法也可用于去識別文本數據或其他類型的數據。短語匹配系統100的實施例包括通過諸如數據、地址和/或控制總線的系統總線與存儲器元件直接或間接耦合的至少一個處理器。存儲器元件可包括在程序代碼的實際執行期間使用的本地存儲器、大容量存儲器以及高速緩沖存儲器，高速緩沖存儲器提供至少某些程序代碼的臨時存儲，以便減小在執行過程中必須從大容量存儲器中檢索代碼的次數還應注意用于所述方法的至少某些操作可以使用存儲在計算機可用存儲介質中以便由計算機執行的軟件指令來實現。作為示例，計算機程序產品的實施例包括存儲計算機可讀程序的計算機可用存儲介質，當該計算機可讀程序在計算機上執行時，使得該計算機執行操作，包括從電子文檔提取信息的操作。盡管這里的方法的操作以特定順序被示出和描述，每個方法的操作的順序可以被改變，從而某些操作可以相反順序執行，或者從而某些操作可以至少部分地與其他操作并發地執行。在另一實施例中，不同操作的指令或子操作可以間歇和/或交替的方式實施。本發明可以采取完全硬件實施例、完全軟件實施例、或包含軟件和硬件元素兩者的實施例的形式。在一個實施例中，本發明在軟件中實現，所述軟件包括但不限于固件、駐留軟件、微代碼等。此外，本發明的實施例可采取可由計算機可用或計算機可讀介質訪問的計算機程序產品的形式，其提供了由計算機或任何指令執行系統執行或與其相關聯地執行的程序代碼。為了本說明的目的，計算機可用或計算機可讀介質可以是可包含、存儲、傳送、傳播或傳輸程序以便由指令執行系統、裝置或設備執行或與其相關聯地執行的任何裝置。計算機可用或計算機可讀介質可以為電子、磁、光、電磁、紅外或半導體系統（或裝置或設備），或為傳播介質。計算機可讀介質的示例包括半導體或固態存儲器、磁帶、可拆裝計算機軟盤、隨機讀取存儲器（RAM）、只讀存儲器（ROM）、剛性磁盤和光盤。光盤的當前示例包括光盤只讀存儲器（CD-ROM）、可讀寫光盤（CD-RW）以及數字視頻盤（DVD）。輸入/輸出或I/O設備（包括但不限于鍵盤、顯示器、指點設備）可以直接或通過中間的I/O控制器連接到系統。此外，網絡適配器也可連接到系統，以使數據處理系統能夠通過中間的專用或公共網絡連接到其他數據處理系統或遠程打印機或存儲設備等。調制解調器、纜線調制解調器和以太網卡僅僅是當前可用網絡適配器類型的幾個示例。在以上描述中，提供了多個實施例的特定細節。然而，某些實施例可以用被實施，而少于全部這些細節。在其他情況中，為了簡要和清楚起見，某些方法、過程、組件、結構和/或功能的描述詳細程度以實現本發明的多個實施例為限。盡管已描述和示出了本發明的特定實施例，本發明并不限于如此描述和示出的部件的特定形式或安排。本發明的范圍將由所附權利要求及其等價物限定。