圖像處理方法/系統、計算機可讀存儲介質及電子設備與流程

本發明屬于醫學圖像處理技術領域，涉及一種處理方法/系統，特別是涉及一種圖像處理方法/系統、計算機可讀存儲介質及電子設備。

背景技術：

隨著醫學影像設備的發展以及各種醫學成像模式的出現，多模態醫學圖像的配準和融合已成為影像醫學領域的重要技術。

例如，ct(computedtomography)醫學圖像，即電子計算機斷層掃描圖像，它是利用精確準直的x線束、γ射線、超聲波等，與靈敏度極高的探測器一同圍繞人體的某一部位作一個接一個的斷面掃描，具有掃描時間快，圖像清晰等特點，可用于多種疾病的檢查；根據所采用的射線不同可分為：x射線ct(x-ct)、超聲ct(uct)以及γ射線ct(γ-ct)等。

例如，mri圖像磁共振成像是斷層成像的一種，它利用磁共振現象從人體中獲得電磁信號,并重建出人體信息。1946年斯坦福大學的flelixbloch和哈佛大學的edwardpurcell各自獨立的發現了核磁共振現象。磁共振成像技術正是基于這一物理現象。1972年paullauterbur發展了一套對核磁共振信號進行空間編碼的方法，這種方法可以重建出人體圖像。磁共振成像技術與其它斷層成像技術(如ct)有一些共同點，比如它們都可以顯示某種物理量(如密度)在空間中的分布；同時也有它自身的特色，磁共振成像可以得到任何方向的斷層圖像，三維體圖像，甚至可以得到空間－波譜分布的四維圖像。

但是，目前醫學圖像之間的自動配準算法誤差大，且基于傅里葉變換和小波變換存在的信息容易丟失及輸出延時，無法實現醫學圖像之間的快速，準確配準和融合。

因此，如何提供一種圖像處理方法/系統、計算機可讀存儲介質及電子設備，以解決現有技術自動配準算法誤差大，且信息容易丟失及延時輸出，無法實現醫學圖像之間的快速，準確配準和融合等缺陷，實以成為本領域從業人員亟待解決的技術問題。

技術實現要素：

鑒于以上所述現有技術的缺點，本發明的目的在于提供一種圖像處理方法/系統、計算機可讀存儲介質及電子設備，用于解決現有技術中自動配準算法誤差大，且信息容易丟失及延時輸出，無法實現醫學圖像之間的快速，準確配準和融合的問題。

為實現上述目的及其他相關目的，本發明一方面提供一種一種圖像處理方法，所述醫學圖像處理方法包括以下步驟：獲取第一圖像和第二圖像上的標志點；所述第一圖像上的標志點與第二圖像上的標志點一一對應；基于所選取的標志點，計算由所述第一圖像變換到所述第二圖像的配準矩陣；通過所述配準矩陣對所述第一圖像進行變換，以獲取配準后的第一圖像；對配準后的第一圖像進行插值；在插值后的第一圖像與所述第二圖像中選取符合預定融合條件的像素點，以形成第一圖像與第二圖像的融合圖像。

于本發明的一實施例中，所述計算由所述第一圖像變換到所述第二圖像的配準矩陣的步驟包括：建立所述第一圖像上的標志點與第二圖像上的標志點之間的配準模型；利用最小二乘法處理所述配準模型，以求解出所述配準矩陣；所述配準矩陣由旋轉矩陣和平移矩陣構成。

于本發明的一實施例中，所述利用最小二乘法處理所述配準模型的步驟包括：計算第一圖像上的標志點變換到對應于第二圖像上的標志點的誤差；最小化所述誤差，以求解出所述配準矩陣。

于本發明的一實施例中，所述對配準后的第一圖像進行插值的步驟包括：將第二圖像的像素點的空間坐標對應到所述第一圖像上，以查找第一圖像上的對應像素點；通過線性插值，計算所述對應像素點的灰度值；將計算得到的對應像素點的灰度值賦值到第一圖像上，形成插值后的第一圖像。

于本發明的一實施例中，所述將第二圖像的像素點的空間坐標對應到所述第一圖像上的步驟包括：根據第一圖像的像素間距，計算所述第二圖像在第一圖像中的像素點索引號。

于本發明的一實施例中，所述在插值后的第一圖像與所述第二圖像中選取符合預定融合條件的像素點的步驟包括：將所述第二圖像分類為若干類別第二圖像；將插值后的第一圖像上各個像素點的灰度值與若干類別第二圖像上各個像素點的灰度值一一對比，并在兩者之間選取最大的灰度值，將具有最大灰度值的像素點定義為符合預定融合條件的像素點；將符合預定融合條件的像素點與第一圖像融合，形成第一圖像與第二圖像的融合圖像。

于本發明的一實施例中，所述第一圖像為ct醫學圖像；所述第二圖像為mri醫學圖像。

本發明另一方面提供一種圖像處理系統，所述圖像處理系統包括：標志點獲取模塊，用于獲取第一圖像和第二圖像上的標志點；所述第一圖像上的標志點與第二圖像上的標志點一一對應；處理模塊，用于基于所選取的標志點，計算由所述第一圖像變換到所述第二圖像的配準矩陣；配準模塊，用于通過所述配準矩陣對所述第一圖像進行變換，以獲取配準后的第一圖像；插值模塊，用于對配準后的第一圖像進行插值；融合模塊，用于在插值后的第一圖像與所述第二圖像中選取符合預定融合條件的像素點，以形成第一圖像與第二圖像的融合圖像。

本發明又一方面提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現所述圖像處理方法。

本發明最后一方面提供一種電子設備，包括：處理器及存儲器；所述存儲器用于存儲計算機程序，所述處理器用于執行所述存儲器存儲的計算機程序，以使所述電子設備執行所述圖像處理方法。

如上所述，本發明的圖像處理方法、系統、計算機可讀存儲介質及電子設備，具有以下有益效果：

本發明所述的圖像處理方法、系統、計算機可讀存儲介質及電子設備通過采用手動選取若干標志點的方法，基于landmark(標志點)配準算法，保證了配準的準確性，再根據像素的灰度值調整融合圖像像素點的像素值，過程簡便，在保證所獲得有效信息的同時，實現了ct與mri圖像的快速融合。

附圖說明

圖1a顯示為本發明的圖像處理方法于一實施例中的流程示意圖。

圖1b顯示為本發明的圖像處理方法中s12的流程示意圖。

圖1c顯示為本發明的圖像處理方法中s14的流程示意圖。

圖1d顯示為本發明的圖像處理方法中s15的流程示意圖。

圖2顯示為本發明的圖像處理系統于一實施例中的原理結構示意圖。

元件標號說明

2圖像處理系統

21標志點獲取模塊

22處理模塊

23配準模塊

24插值模塊

25融合模塊

26圖像輸出模塊

s11～s16步驟

s121～s122步驟

s141～s143步驟

s151～s154步驟

具體實施方式

以下通過特定的具體實例說明本發明的實施方式，本領域技術人員可由本說明書所揭露的內容輕易地了解本發明的其他優點與功效。本發明還可以通過另外不同的具體實施方式加以實施或應用，本說明書中的各項細節也可以基于不同觀點與應用，在沒有背離本發明的精神下進行各種修飾或改變。需說明的是，在不沖突的情況下，以下實施例及實施例中的特征可以相互組合。

需要說明的是，以下實施例中所提供的圖示僅以示意方式說明本發明的基本構想，遂圖式中僅顯示與本發明中有關的組件而非按照實際實施時的組件數目、形狀及尺寸繪制，其實際實施時各組件的型態、數量及比例可為一種隨意的改變，且其組件布局型態也可能更為復雜。

實施例一

本實施例提供一種圖像處理方法，所述醫學圖像處理方法包括以下步驟：

獲取第一圖像和第二圖像上的標志點；所述第一圖像上的標志點與第二圖像上的標志點一一對應；

基于所選取的標志點，計算由所述第一圖像變換到所述第二圖像的配準矩陣；

通過所述配準矩陣對所述第一圖像進行變換，以獲取配準后的第一圖像；

對配準后的第一圖像進行插值；

在插值后的第一圖像與所述第二圖像中選取符合預定融合條件的像素點，以形成第一圖像與第二圖像的融合圖像。

以下將結合圖示對本實施例所提供的圖像處理方法進行詳細描述。請參閱圖1a，顯示為圖像處理方法于一實施例中的流程示意圖。在本實施例中，第一圖像為ct醫學圖像，第二圖像為mri醫學圖像。如圖1所示，所述圖像處理方法具體包括以下幾個步驟：

s11，獲取ct醫學圖像和mri醫學圖像上的標志點；所述ct醫學圖像上的標志點與mri醫學圖像上的標志點一一對應。標志點為ct醫學圖像和mri醫學圖像中肉眼能分辨且對應的相同組織部位。在本實施例中，為了獲取準確的配準矩陣，標志點的數據至少為3個，且精確的標志點數量越多，配準誤差越小。

s12，基于所選取的標志點，計算由所述ct醫學圖像變換到所述mri醫學圖像的配準矩陣。請參閱圖1b，顯示為s12的流程示意圖。如圖1b所示，所述s12包括以下幾個步驟：

s121，建立所述ct醫學圖像上的標志點與mri醫學圖像上的標志點之間的配準模型。

例如，在ct醫學圖像和mri醫學圖像分別選取了n個對應的相同組織部位的標志點，即ct醫學圖像上的標志點為qi和mri醫學圖像上的標志點為pi。

所述ct醫學圖像上的標志點與mri醫學圖像上的標志點之間的配準模型為：

pi＝sr(qi)+r0公式(1)

其中，s為縮放因數，ct醫學圖像和mri醫學圖像的配準為剛性配準，s＝1；r(qi)為3×3的旋轉矩陣；r0為位移向量。所述旋轉矩陣表示繞空間x軸，y軸，z軸旋轉的角度信息。

[p1,p2,…,pi,…,pn]＝t[q1，q2，…，qi,…,qn]公式(2)

其中，t為配準矩陣。

s122，利用最小二乘法處理所述配準模型，以求解出所述配準矩陣；所述配準矩陣由旋轉矩陣和平移矩陣構成。

計算ct醫學圖像qi變換到對應于mri醫學圖像pi的誤差ei如公式(3)所示。

ei＝pi-sr(qi)-r0公式(3)

最小化所述誤差ei，以求解出所述配準矩陣t。

具體地，最小化所述誤差

s13，通過所述配準矩陣對所述ct醫學圖像進行變換，以獲取配準后的ct醫學圖像。

s14，對配準后的ct醫學圖像進行插值。請參閱圖1c，顯示為s14的流程示意圖。如圖1c所示，所述s14具體包括以下幾個步驟：

s141，將mri醫學圖像的像素點的空間坐標對應到所述配準后的ct醫學圖像上，以查找配準后的ct醫學圖像上的對應像素點。

具體地，根據ct醫學圖像的像素間距，計算所述mri醫學圖像中像素點的索引號。

例如，mri醫學圖像中某像素點坐標p(x，y，z)，ct醫學圖像的像素間距為s(s1，s2，s3)，計算出所述mri醫學圖像在ct醫學圖像的像素點索引號(m，n，l)，即(m，n，l)＝取整(x/s1，y/s2，z/s3)。

根據所述mri醫學圖像在ct醫學圖像的像素點索引號(m，n，l)，查找出第一圖像上的對應像素點的像素值為f(x，y，z)。

s142，通過線性插值，計算所述對應像素點的灰度值h(x，y，z)。

具體地，ct醫學圖像上的對應像素點f(x，y，z)在x方向進行線性插值，得到：

ct醫學圖像上的對應像素點f(x，y，z)在y方向進行線性插值，得到：

根據ct醫學圖像上的對應像素點f(x，y，z)在x方向進行線性插值q1和ct醫學圖像上的對應像素點f(x，y，z)在y方向進行線性插值q2，計算出所述對應像素點的灰度值h(x，y，z)。

s143，將計算得到的對應像素點的灰度值h(x，y，z)賦值到ct醫學圖像上，形成插值后的ct醫學圖像。

s15，在插值后的ct醫學圖像與所述mri醫學圖像中選取符合預定融合條件的像素點，以形成ct醫學圖像與mri醫學圖像的融合圖像。請參閱圖1d，顯示為步驟s15的流程示意圖。如圖1d所示，所述s15具體包括以下步驟：

s151，將所述mri醫學圖像分類為若干類別mri醫學圖像。在本實施例中，3個類別mri醫學圖像為mra類醫學圖像，t1醫學圖像，t2醫學圖像。

其中，mra類醫學圖像代表的是患者打了造影劑后所獲得的mra醫學圖像，t1醫學圖像和t2醫學圖像是拍攝mri醫學圖像時設置的兩種參數，參數不同得到的mri醫學圖像就不同。

s152，利用三種可調參數(三種可調參數為a，b，c為經驗值)分別對mri醫學圖像，t1醫學圖像和t2醫學圖像進行調整，獲取到mra調整醫學圖像，t1調整醫學圖像和t2調整醫學圖像。

s153，將插值后的ct醫學圖像上各個像素點的灰度值分別與mra調整醫學圖像，t1調整醫學圖像和t2調整醫學圖像上各個像素點的灰度值一一對比，并在兩者之間選取最大的灰度值，將具有最大灰度值的像素點定義為符合預定融合條件的像素點。

具體地，插值后的ct醫學圖像上各個像素點的灰度值定義為ci，mra調整醫學圖像上各個像素點的灰度值定義為c(mra+a)，t1調整醫學圖像上各個像素點的灰度值定義為c(t1+b)，t2調整醫學圖像上各個像素點的灰度值定義為c(t2+c)，符合預定融合條件的像素點定義為ki。在本實施例中，所述預定融合條件為

s154，將符合預定融合條件的像素點與插值后的ct醫學圖像融合，形成插值后的ct醫學圖像與mri醫學圖像的融合圖像。

s16，將所述融合圖像輸出。

本實施例還提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現上述的圖像處理方法。本領域普通技術人員可以理解：實現上述各方法實施例的全部或部分步驟可以通過計算機程序相關的硬件來完成。前述的計算機程序可以存儲于一計算機可讀存儲介質中。該程序在執行時，執行包括上述各方法實施例的步驟；而前述的存儲介質包括：rom、ram、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質。

本實施例所述的圖像處理方法及計算機可讀存儲介質通過采用手動選取若干標志點的方法，基于landmark(標志點)配準算法，保證了配準的準確性，再根據像素的灰度值調整融合圖像像素點的像素值，過程簡便，在保證所獲得有效信息的同時，實現了ct與mri圖像的快速融合。

實施例二

本實施例提供一種圖像處理系統，所述圖像處理系統包括：

標志點獲取模塊，用于獲取第一圖像和第二圖像上的標志點；所述第一圖像上的標志點與第二圖像上的標志點一一對應；

處理模塊，用于基于所選取的標志點，計算由所述第一圖像變換到所述第二圖像的配準矩陣；

配準模塊，用于通過所述配準矩陣對所述第一圖像進行變換，以獲取配準后的第一圖像；

插值模塊，用于對配準后的第一圖像進行插值；

融合模塊，用于在插值后的第一圖像與所述第二圖像中選取符合預定融合條件的像素點，以形成第一圖像與第二圖像的融合圖像。

以下將結合圖示對本實施例所提供的圖像處理系統進行詳細描述。需要說明的是，應理解以上裝置的各個模塊的劃分僅僅是一種邏輯功能的劃分，實際實現時可以全部或部分集成到一個物理實體上，也可以物理上分開。且這些模塊可以全部以軟件通過處理元件調用的形式實現；也可以全部以硬件的形式實現；還可以部分模塊通過處理元件調用軟件的形式實現，部分模塊通過硬件的形式實現。例如，x模塊可以為單獨設立的處理元件，也可以集成在上述裝置的某一個芯片中實現，此外，也可以以程序代碼的形式存儲于上述裝置的存儲器中，由上述裝置的某一個處理元件調用并執行以上x模塊的功能。其它模塊的實現與之類似。此外這些模塊全部或部分可以集成在一起，也可以獨立實現。這里所述的處理元件可以是一種集成電路，具有信號的處理能力。在實現過程中，上述方法的各步驟或以上各個模塊可以通過處理器元件中的硬件的集成邏輯電路或者軟件形式的指令完成。

例如，以上這些模塊可以是被配置成實施以上方法的一個或多個集成電路，例如：一個或多個特定集成電路(applicationspecificintegratedcircuit，簡稱asic)，或，一個或多個微處理器(digitalsingnalprocessor，簡稱dsp)，或，一個或者多個現場可編程門陣列(fieldprogrammablegatearray，簡稱fpga)等。再如，當以上某個模塊通過處理元件調度程序代碼的形式實現時，該處理元件可以是通用處理器，例如中央處理器(centralprocessingunit，簡稱cpu)或其它可以調用程序代碼的處理器。再如，這些模塊可以集成在一起，以片上系統(system-on-a-chip，簡稱soc)的形式實現。

請參閱圖2，顯示為圖像處理系統于一實施例中的原理結構示意圖。如圖2所示，所述圖像處理系統2包括：標志點獲取模塊21、處理模塊22、配準模塊23、插值模塊24、融合模塊25、及圖像輸出模塊26。

所述標志點獲取模塊21用于獲取ct醫學圖像和mri醫學圖像上的標志點；所述ct醫學圖像上的標志點與mri醫學圖像上的標志點一一對應。標志點為ct醫學圖像和mri醫學圖像中肉眼能分辨且對應的相同組織部位。

與所述標志點獲取模塊21耦合的處理模塊22用于基于所選取的標志點，計算由所述ct醫學圖像變換到所述mri醫學圖像的配準矩陣。

具體地，所述處理模塊22具體用于建立所述ct醫學圖像上的標志點與mri醫學圖像上的標志點之間的配準模型。

例如，在ct醫學圖像和mri醫學圖像分別選取了n個對應的相同組織部位的標志點，即ct醫學圖像上的標志點為qi和mri醫學圖像上的標志點為pi；利用最小二乘法處理所述配準模型，以求解出所述配準矩陣。所述配準矩陣由旋轉矩陣和平移矩陣構成。

所述ct醫學圖像上的標志點與mri醫學圖像上的標志點之間的配準模型為：

pi＝sr(qi)+r0

其中，s為縮放因數，ct醫學圖像和mri醫學圖像的配準為剛性配準，s＝1；r(qi)為3×3的旋轉矩陣；r0為位移向量。所述旋轉矩陣表示繞空間x軸，y軸，z軸旋轉的角度信息。

[p1,p2,…,pi,…,pn]＝t[q1，q2，…，qi,…,qn]

其中，t為配準矩陣。

所述處理模塊22用于計算ct醫學圖像qi變換到對應于mri醫學圖像pi的誤差ei，最小化所述誤差ei，以求解出所述配準矩陣t。

其中，ei＝pi-sr(qi)-r0；最小化所述誤差

與所述處理模塊22耦合的配準模塊23用于通過所述配準矩陣對所述ct醫學圖像進行變換，以獲取配準后的ct醫學圖像。

與所述配準模塊23耦合的插值模塊24用于對配準后的ct醫學圖像進行插值。所述插值模塊24具體用于將mri醫學圖像的像素點的空間坐標對應到所述配準后的ct醫學圖像上，以查找配準后的ct醫學圖像上的對應像素點；通過線性插值，計算所述對應像素點的灰度值；將計算得到的對應像素點的灰度值賦值到ct醫學圖像上，形成插值后的ct醫學圖像。

具體地，所述插值模塊24根據ct醫學圖像的像素間距，計算所述mri醫學圖像中像素點的索引號。

例如，mri醫學圖像中某像素點坐標p(x，y，z)，ct醫學圖像的像素間距為s(s1，s2，s3)，計算出所述mri醫學圖像在ct醫學圖像的像素點索引號(m，n，l)，即(m，n，l)＝取整(x/s1，y/s2，z/s3)。

根據所述mri醫學圖像在ct醫學圖像的像素點索引號(m，n，l)，查找出第一圖像上的對應像素點的像素值為f(x，y，z)。

所述插值模塊24通過線性插值，計算所述對應像素點的灰度值h(x，y，z)。

具體地，ct醫學圖像上的對應像素點f(x，y，z)在x方向進行線性插值，得到：

ct醫學圖像上的對應像素點f(x，y，z)在y方向進行線性插值，得到：

根據ct醫學圖像上的對應像素點f(x，y，z)在x方向進行線性插值q1和ct醫學圖像上的對應像素點f(x，y，z)在y方向進行線性插值q2，計算出所述對應像素點的灰度值h(x，y，z)。

所述插值模塊24將計算得到的對應像素點的灰度值h(x，y，z)賦值到ct醫學圖像上，形成插值后的ct醫學圖像。

與所述插值模塊24耦合的融合模塊25用于在插值后的ct醫學圖像與所述mri醫學圖像中選取符合預定融合條件的像素點，以形成ct醫學圖像與mri醫學圖像的融合圖像。

具體地，所述融合模塊25將所述mri醫學圖像分類為若干類別mri醫學圖像。在本實施例中，3個類別mri醫學圖像為mra類醫學圖像，t1醫學圖像，t2醫學圖像。

其中，mra類醫學圖像代表的是患者打了造影劑后所獲得的mra醫學圖像，t1醫學圖像和t2醫學圖像是拍攝mri醫學圖像時設置的兩種參數，參數不同得到的mri醫學圖像就不同。

在分為若干類別mri醫學圖像后，所述融合模塊25利用三種可調參數(三種可調參數為a，b，c為經驗值)分別對mri醫學圖像，t1醫學圖像和t2醫學圖像進行調整，獲取到mra調整醫學圖像，t1調整醫學圖像和t2調整醫學圖像。

在調整后，所述融合模塊25將插值后的ct醫學圖像上各個像素點的灰度值分別與mra調整醫學圖像，t1調整醫學圖像和t2調整醫學圖像上各個像素點的灰度值一一對比，并在兩者之間選取最大的灰度值，將具有最大灰度值的像素點定義為符合預定融合條件的像素點。

具體地，插值后的ct醫學圖像上各個像素點的灰度值定義為ci，mra調整醫學圖像上各個像素點的灰度值定義為c(mra+a)，t1調整醫學圖像上各個像素點的灰度值定義為c(t1+b)，t2調整醫學圖像上各個像素點的灰度值定義為c(t2+c)，符合預定融合條件的像素點定義為ki。在本實施例中，所述預定融合條件為

在選取符合預定融合條件的像素點ki后，所述融合模塊25將符合預定融合條件的像素點與第一圖像融合，形成第一圖像與第二圖像的融合圖像。

與所述融合模塊25耦合的圖像輸出模塊26用于將所述融合模塊25融合的圖像予以輸出。

實施例三

本實施例提供一種電子設備包括：處理器、存儲器、收發器、通信接口和系統總線；存儲器和通信接口通過系統總線與處理器和收發器連接并完成相互間的通信，存儲器用于存儲計算機程序，通信接口用于和其他設備進行通信，處理器和收發器用于運行計算機程序，使電子設備執行如上圖像處理方法的各個步驟s11至s16。

上述提到的系統總線可以是外設部件互連標準(peripheralpomponentinterconnect，簡稱pci)總線或擴展工業標準結構(extendedindustrystandardarchitecture，簡稱eisa)總線等。該系統總線可以分為地址總線、數據總線、控制總線等。為便于表示，圖中僅用一條粗線表示，但并不表示僅有一根總線或一種類型的總線。通信接口用于實現數據庫訪問裝置與其他設備(例如客戶端、讀寫庫和只讀庫)之間的通信。存儲器可能包含隨機存取存儲器(randomaccessmemory，簡稱ram)，也可能還包括非易失性存儲器(non-volatilememory)，例如至少一個磁盤存儲器。

上述的處理器可以是通用處理器，包括中央處理器(centralprocessingunit，簡稱cpu)、網絡處理器(networkprocessor，簡稱np)等；還可以是數字信號處理器(digitalsignalprocessing，簡稱dsp)、專用集成電路(applicationspecificintegratedcircuit，簡稱asic)、現場可編程門陣列(field－programmablegatearray，簡稱fpga)或者其他可編程邏輯器件、分立門或者晶體管邏輯器件、分立硬件組件。

綜上所述，本發明所述的圖像處理方法、系統、計算機可讀存儲介質及電子設備通過采用手動選取若干標志點的方法，基于landmark(標志點)配準算法，保證了配準的準確性，再根據像素的灰度值調整融合圖像像素點的像素值，過程簡便，在保證所獲得有效信息的同時，實現了ct與mri圖像的快速融合。所以，本發明有效克服了現有技術中的種種缺點而具高度產業利用價值。

上述實施例僅例示性說明本發明的原理及其功效，而非用于限制本發明。任何熟悉此技術的人士皆可在不違背本發明的精神及范疇下，對上述實施例進行修飾或改變。因此，舉凡所屬技術領域中具有通常知識者在未脫離本發明所揭示的精神與技術思想下所完成的一切等效修飾或改變，仍應由本發明的權利要求所涵蓋。