年齢および血清生化学的変数を受信するために用いられる入力装置であって、前記血清生化学的変数は少なくとも血小板、ヒアルロン酸HA、血清直接ビリルビンDBIL、プロトロンビン時間PT、血清グルタミン酸ピルビン酸トランスアミナーゼALT、GPTおよび血清グルタミン酸オキサロ酢酸トランスアミナーゼAST、GOTを含む入力装置と、前記入力装置によって受信された年齢および前記血清生化学的変数に応じて肝線維症の病期分類または炎症診断を行うために用いられる分類器と、前記分類器による前記肝線維症の病期分類または炎症診断の結果を出力するために用いられる出力装置と、を備えることを特徴とする、肝線維症の検出装置。前記血清生化学的変数は、さらに血清アルカリフォスファターゼALP、AKP、血清コリンエステラーゼChEおよびプロトロンビン活性PTA、または、それらのいずれか1つまたは2つを含むことを特徴とする、請求項1に記載の装置。前記血清生化学的変数は、さらにトランスフォーミング増殖因子β1TGF-β1およびα2-マクログロブリンAMGを含むことを特徴とする、請求項1に記載の装置。前記分類器は、さらに肝組織のトランジェントエラストグラフィ画像データを受け取るために用いられ、前記年齢、前記血清生化学的変数および前記トランジェントエラストグラフィ画像データに応じて肝線維症の病期分類または炎症診断を行うことを特徴とする、請求項1から3のいずれかに記載の装置。前記分類器は、サポートベクトルマシン分類器、意思決定モデルに基づく分類器、サポートベクトル回帰モデル分類器、ロジステック回帰モデル分類器、アダブーストアンサンブル分類器およびPCAK近傍法モデル分類器を含むことを特徴とする、請求項4に記載の装置。前記分類器は、少なくとも2つの異なる分類器を備え、前記少なくとも2つの異なる分類器の結果に従って投票することで肝線維症の病期分類を得ることを特徴とする、請求項5に記載の装置。前記サポートベクトルマシン分類器は、線形サポートベクトルマシン分類器、またはカーネル法に基づく非線形分類器であることを特徴とする、請求項5に記載の装置。訓練サンプルデータを受信して前記訓練サンプルデータに基づいて前記分類器のパラメータを決定するために用いられるパラメータトレーナーを備えており、前記訓練サンプルデータは、少なくとも前記年齢、前記血清生化学的変数および対応する肝線維症病期分類を含むことを特徴とする、請求項1から3のいずれかに記載の装置。訓練サンプルデータを受信して前記訓練サンプルデータに基づいて前記分類器のパラメータを決定するために用いられるパラメータトレーナーを備えており、前記訓練サンプルデータは、少なくとも前記年齢、血清生化学的変数、トランジェントエラストグラフィ画像データおよび対応する肝線維症病期分類を含むことを特徴とする、請求項4に記載の装置。前記装置は、携帯用装置、オンライン診断システム、または独立型計算装置の形で実現されることを特徴とする、請求項4に記載の装置。請求項1から10のいずれかに記載の肝線維症の検出装置およびトランジェントエラストグラフィ画像装置を含む肝線維症検出システムであって、前記トランジェントエラストグラフィ画像装置は、肝組織のトランジェントエラストグラフィ画像データを得るために用いられ、前記分類器は、前記トランジェントエラストグラフィ画像装置から前記トランジェントエラストグラフィ画像データを受け取り、前記年齢、前記血清生化学的変数および前記肝組織の前記トランジェントエラストグラフィ画像データに応じて肝線維症の病期分類を行うように構成されていることを特徴とする、肝線維症検出システム。血清生化学的変数検出装置を備え、前記血清生化学的変数検出装置は、前記入力装置に接続されており、前記入力装置を介して前記血清生化学的変数を前記分類器に送信することを特徴とする、請求項11に記載のシステム。これから、本発明の種々の典型的な実施形態を図面を参照して詳細に説明する。特別の定めのない限り、本発明の範囲は、関連する構成図layout、数値表現および構成要素の値やそれらの実施形態で表現されたステップには限定されないことを留意されたい。同時に説明を容易にするために、添付図面に示されたそれぞれの部分の大きさは実際の比例関係に合致するように描かれてはいないことを、我々は理解しなければならない。少なくとも一つの典型的な実施形態の引き続く説明は、実際に単に説明のためのものであり、本発明およびその応用またはその使用をいかなる環境下でも限定することを意図してはいない。関連分野の一般的な知識を有する技術者に知られた技術、方法および装置は、詳細には論じないが、正式には、一般に認められた論述の一部であるとみなされなければならない。ここで指摘され考察されたすべての例は、いかなる特別な値をも制限しようとするものではなく、説明のためだけとして解釈されなければならない。結果として実施形態の別の例は異なる値を持ってもよい。類似の番号や文字は下記の添付図面において類似のアイテムを示すことに留意されたい。結果的に、図面において一度アイテムが定義されれば、引き続く添付図面においてはさらなる考察は必要ない。この明細書においては、ベクトルは患者によって提供される種々の変数のセットである。モデルfはマッピング関数mappingfunctionであり、χ→012nであり、nは、例えば、3、4または他の整数であってもよい。すなわち、もし患者の指標ベクトルxが与えられれば、この患者の肝線維症の病理学的病期分類がfであるとモデルが予測する。ここで、それらの値fは、セット012nの中の個別の値の一つである。特性変数および階層化モデルは、この技術の重要なコンテンツである。本発明に用いられる変数および階層化モデルは以下に示される。図1に本発明による第1の実施形態である肝線維症検出装置の構成図を示す。図1に示すように、本実施形態における肝線維症検出装置は、入力装置11、分類器12、出力装置13を備える。入力装置11は、年齢と血清生化学的変数を受信するために用いられる。また、その血清生化学的変数には、少なくとも血小板、ヒアルロン酸HA、血清直接ビリルビンDBIL、プロトロンビン時間PT、血清グルタミン酸ピルビン酸トランスアミナーゼALT、GPTおよび血清グルタミン酸オキサロ酢酸トランスアミナーゼAST、GOTが含まれる。分類器12は、入力装置11によって受信された年齢および血清生化学的変数に応じて肝線維症病期分類を行い、その肝線維症病期分類結果を出力装置13へ送信する。3つの受信された変数、すなわち、血小板、血清グルタミン酸ピルビン酸トランスアミナーゼALT、GPTおよび血清グルタミン酸オキサロ酢酸トランスアミナーゼAST、GOTに従って、エキスパートによって導かれた2つの比である、血清グルタミン酸ピルビン酸トランスアミナーゼALT、GPT/血小板、および、血清グルタミン酸オキサロ酢酸トランスアミナーゼAST、GOT/血清グルタミン酸ピルビン酸トランスアミナーゼALT、GPTを、分類器12が得る。これら2つの比は、分類器の入力パラメータとしての血清グルタミン酸オキサロ酢酸トランスアミナーゼAST、GOTおよび血清グルタミン酸ピルビン酸トランスアミナーゼALT、GPTを代替して用いられる。出力装置13は、分類器12の肝線維症病期分類結果を出力する。分類器12は、サポートベクトルマシン分類器、意思決定モデルに基づく分類器、サポートベクトル回帰モデル分類器、ロジステック回帰モデル分類器、アダブーストアンサンブル分類器およびPCA主成分分析principalcomponentanalysisKNNk近傍法モデル分類器であってもよい。分類器12は、計算装置を用いてソフトウエアによって実現してもよく、または、特別なハードウエア、回路もしくは装置によって実現してもよい。上記の実施形態において、分類器は、年齢と選択された血清生化学的変数によって、従来技術の検出方法よりもより正確な肝線維症検出効果を得るために用いることができる。例えば、血小板、ヒアルロン酸HA、血清直接ビリルビンDBIL、プロトロンビン時間PT、血清グルタミン酸ピルビン酸トランスアミナーゼALT、GPTおよび血清グルタミン酸オキサロ酢酸トランスアミナーゼAST、GOTなどの血清生化学的変数の検出は一般に大変普及しているので、一般の病院でも行うことができる。従って、検出のトータルコストおよび困難さを低減するために、このスキームの応用や普及を拡大することができる。加えて、異なる分類器が実際の必要によって選択されてもよく、これにより、現実に分類器の精度を上げることができる。本発明における肝線維症検出装置は、臨床要求によって複数の形態により実現してもよい。本発明の1実施形態によれば、入力装置、分類器および出力装置は、コンピュータに配置されている。また、入力装置はコンピュータキーボード、タッチスクリーン、マウスおよび装置インタフェースなどの入力機器に対応しており、出力装置は表示画面、音声出力装置および出力インタフェースなどの出力機器に対応しており、分類器はソフトウエアによって、または、主基板に接続された特別な分類器回路によって、実現することができる。この検出装置は、コンピュータによって得ることができ、コンピュータの高い普及率という特徴を十分に活用してその実装コストを低減することができる。本発明の別の実施形態によれば、入力装置、分類器および出力装置は、同一の可搬型携帯装置に配置されており、これは、通常のハンドヘルドコンピュータ、または、肝線維症の診断のための特別な装置であってもよい。検出装置が携帯装置の形で実現されていることにより、装置の使用に対する簡便性および柔軟性が改善される。本発明の1実施形態によれば、肝線維症検出装置は、また、オンライン診断システムの形態によって得ることもできる。オンライン診断システムの具体例を図2を参照して以下に説明する。本発明の1実施形態によれば、血清生化学的変数は、さらに血清アルカリフォスファターゼALP、AKP、血清コリンエステラーゼChEおよびプロトロンビン活性PTA、または、上記3つの変数のうちのいずれか1つまたは2つを含む。本発明の1実施形態によれば、血清生化学的変数は、またトランスフォーミング増殖因子β1TGF-β1およびα2-マクログロブリンAMGを含み、分類器は、入力装置が受信した年齢および血清生化学的変数に従った肝線維症の病期分類のために用いられる。上記の実施形態において、分類器は年齢および選択された血清生化学的変数によって従来技術の検出方法に比べてより正確な肝線維症検出効果を得ることができる。図2に本発明による第2の実施形態である肝線維症検出装置の構成図を示す。図2に示すように、入力装置21はコンピュータ、タブレットPC、またはPDAなどであってもよい。入力装置としての機器は分類器22に有線接続または無線接続などによって接続されてもよい。分類器22は、サーバ、コンピュータまたは特別な機器であってもよい。分類器22によって出力された肝線維症病期分類結果は、出力装置23によって出力されてもよく、または、入力装置21によってユーザへ出力されてもよい。検出装置は、バックグラウンドにおける分類器だけによってオンライン診断システムの形で実現することができ、それ検出装置は、より多くの診断セクターによって検出支援を達成すると共に単位検出コストを低減するために、複数の入力端末および出力端末を含んでもよい。本発明の1実施形態によれば、分類器の入力データは、上記の実施形態に述べられた年齢および血清生化学的変数のみならず、肝組織のトランジェントtransient肝臓弾性画像データ、すなわち、トランジェントエラストグラフィ画像装置によって得られた肝組織の硬度を含んでもよい。図3に本発明による第3の実施形態である肝線維症検出システムの構成図を示す。図3に示すように、本実施形態における肝線維症検出システムは、入力装置31、分類器32、出力装置33およびトランジェントエラストグラフィ画像装置34を備える。入力装置31および出力装置33に関しては、前述の実施形態の説明を参照されたい。これらは、説明の簡略化のためにここでは詳細に説明しない。トランジェントエラストグラフィ画像装置34は、肝組織のトランジェントエラストグラフィ画像データを得るために使用することができる。分類器32は、トランジェントエラストグラフィ画像装置34からトランジェントエラストグラフィ画像データを受信し、年齢、血清生化学的変数および肝組織のトランジェントエラストグラフィ画像データに基づいて肝線維症の病期分類を行う。トランジェントエラストグラフィ画像装置34、例えばフィブロスキャンは、肝組織のフィブロスキャン硬度を得るために用いることができる。上記の実施形態において、システムは年齢、選択された血清生化学的変数および肝組織のトランジェントエラストグラフィ画像データの観点から肝線維症の病期分類を行い、種々の検出結果を十分に活用しているので、肝線維症の病期分類結果は、より正確である。本発明の1実施形態によれば、システムは、さらに、キットに入っているサンプルを検出して血清生化学的変数のデータを得て、これらのデータを入力装置を介して分類器に送信するために用いられる血清生化学的変数検出装置を備える。図4にトランジェントエラストグラフィ画像装置およびそのプローブの1実施形態の概略図を示す。図4に示すように、トランジェントエラストグラフィ画像装置44は超音波プローブ45との接続に用いられるプローブソケット441を備え、さらにデータ伝送のため、コンピュータまたはネットワークに接続するために用いられるデータ伝送インタフェース442を備える。超音波プローブ45は、超音波変換器443、スイッチボタン444、電気力学的変換器electrodynamicstransducer445、接続ケーブル446およびジャック447を備える。訓練training分類パラメータのデータサンプルが少なければ、単一のモデルに基づくのみでは不適切な近似overfitting問題が容易に生じやすい。たとえ存在するサンプルで好ましい精度が得られても、それが、良好な一般化能力を有しないかもしれないし、未知のサンプルを正しく予測することは難しい。この問題を解決するために、複数の独立した分類器を訓練し、複数の分類器の結果による投票によって最終の分類結果を得る、バギング法Baggingmethodが用いられてもよい。この方法によって、単一のモデルのみによる予測の非ロバスト性非頑健性をある程度まで解決することができる。従来のバギング法と比べて完全に異なるのは、このバギング法は交差検証crossvalidationと同様な方法、即ち、サンプルを各時間にランダムにn分割し、それらのn-1の部分パラメータは、同時にグリッド検索によって決定されるを訓練事例とし、残された部分に対応して予測する。このため、予測結果に応じてモデルは隠される。このようなランダムな分割を複数回繰り返すことにより、あるモデルが毎回ランダムな分割により選択される。最終的に、全ての得られたモデルが組み合わされ、投票によって最終的な分類結果として決定される。図5に本発明による第4の実施形態である肝線維症検出システムの構成図を示す。図5に示すように、本実施形態における肝線維症検出システムは、入力装置31、分類器52、出力装置33およびトランジェントエラストグラフィ画像装置34を備える。入力装置31、出力装置33およびトランジェントエラストグラフィ画像装置34は、上記の実施形態の説明に見いだせるので、簡単化のためにここでは詳細には示さない。分類器52は、投票器votingmachine523および第1のサブ分類器521、第2のサブ分類器522のような、2またはそれ以上のサブ分類器を備える。521、522などの各サブ分類器は、年齢、血清生化学的変数、および肝組織のトランジェントエラストグラフィ画像データに従った、それぞれの各サブ分類器の肝線維症病期分類結果を得て、それぞれの肝線維症病期分類結果を投票器523に出力する。投票器523は、例えば、各サブ分類器からの投票の形である肝線維症病期分類結果に従って肝線維症病期分類結果の出力を決定する。図6に本発明による第5の実施形態である肝線維症検出装置の構成図を示す。図6に示すように、本実施形態における肝線維症検出装置は、入力装置31、分類器32、出力装置33、トランジェントエラストグラフィ画像装置34、およびパラメータトレーナー65を備える。パラメータトレーナー65は、訓練サンプルデータを受信し、訓練サンプルデータに応じて分類器パラメータを決定する。ここで、訓練サンプルデータは、年齢、血清生化学的変数、および対応する肝線維症病期分類を含んでもよい。または、訓練サンプルデータは、年齢、血清生化学的変数、トランジェントエラストグラフィ画像データ、および対応する肝線維症病期分類を含んでもよい。現存するサンプルに従って肝線維症分類モデルを訓練によって得ることができる。サンプルが絶え間なく供給されるであろうことを考慮して、モデルの自己学習戦略が策定される。上記のモデルの学習戦略は、自動化訓練プロセスに完全にコンパイルされ、入力インタフェースはサンプルセットであり、出力インタフェースは、最終的に用いられた予測関数である。従って、一度サンプルセットが更新されれば、そのプログラムの自動化訓練関数を適用することのみが必要であり、これにより、モデルの自動学習プロセスを遂行することができる。その一方で、予期しない状況下でモデルの復元作業に取り組めるように、古いモデルは、またバックアップされ、それに基づいて保存される。分類モデルは、サポートベクトルマシンの具体例の観点から以下のように導かれる。この分類モデルの訓練戦略は下記に詳細に示される。なお、関連する固有ベクトルがあれば、どのようなものでもベクトルxとして一律に表現する。1.モデルの分解―組み合わせ戦略<分解Breakdown>最初の問題は、サンプルの硬度stiffnessvalueを予測することである。この問題を直接的に解くことはより複雑である。第一に、分類問題は、4つのサブ問題に分解される。例えば、サブ問題1は、与えられたサンプルの硬度が1より大きいか1に等しいか、または1より小さいか、を判定することを意味する。これは、また残されたサブ問題にも適用できる。各サブ問題2値分類問題は、サポートベクトルマシンSVM分類モデルを用いて訓練される。最終的に、合計で4つのサブモデルであるfii1234が調べられる。fiの出力は0または1である。サポートベクトルマシンの詳細な説明については、次のセクションを参照されたい。<組み合わせ>上記の4つのサブ問題モデルを仕上げた後で、それらのサブ問題を最終の意思決定ルールの中で組み合わせることができる。4つのサブモデルによって予測される結果は、シーケンスであり、このシーケンス中の全ての要素は0または1であり、このため、そのシーケンスには、合計で16の可能な値がある。決定は、表1に示されたそれぞれの値とルールに対応する最終予測結果に従ってなされる。2.サポートベクトルマシンSVM分類モデル上記のように、各モデルは、4つのサブモデルに分けられており、各サブモデルは、2値分類問題である。サポートベクトルマシンは、本発明においては、基礎的な分類器のように用いられる。サポートベクトルマシンは、優れた分類モデルであり、分類マージン最大化原理に従ってサンプル空間にサンプルを分類し、より低い訓練エラー率を得ることを前提にしてより良い一般化能力generalizationperformance未知のサンプルから予測する能力を確保する。図7は、サポートベクトルマシン分類器の線形分離可能な概略図を示す。図7:サポートベクトルマシン分類超平面の最大マージンの1例の概略図である。中身のある実質的なポイントおよび空洞のポイントは2つのタイプのサンプルポイントで表現している。実線の分類超平面は、点線の分類超平面の全てに比較して最大のマージンを有しており、結果的に最良の一般化能力を有している。<線形サポートベクトルマシン>ここで、データから訓練されるべき分類器を決定する2つの変数が以下の式により具体的に得られる。ここで、Cは、訓練エラー率と一般化性能を計量するためのパラメータであり、通常交差検定によって決定される。事実、式1により決定された最適化問題は、以下の双対問題に変換することができる。<非線形サポートベクトルマシン>サポートベクトルマシンはまた、非線形モデルも学習することができる。それは、サンプルを初期空間originalspaceから高次元の特徴空間へカーネル法および特別な非線形マッピングを用いて描くことにより、初期空間において線形に分離できないデータを高次元の特徴空間において線形に分離することができる。従って、線形モデルが高次元の空間で設計され、それは、初期空間で設計された非線形モデルに等しい。図8は、多項式カーネル関数によって2次元サンプルを3次元空間へ伸ばすことの概略図を示し、これにより、初期的には分離できなかったサンプルが、高次元空間においては線形に分離される。図8は、非線形サポートベクトルマシンのアルゴリズムの概略図を示す。初期サンプルは、線形に分離できないが、次の式4によって変換する。当初方法は、カーネル法を用いて高次元空間へ伸ばされることにより、高次元空間において線形分離可能になる。このことは、初期空間において非線形に分離することに等しい。非線形サポートベクトルマシンは、最も基礎的な分類器として用いることができ、ガウス分布カーネル関数が、カーネル関数として選択される。上記の生化学的変数およびモデルは、適切なパラメータを得る。事実、上記の戦略によって、複数の他のパラメータのセットがまた、追加的に得られる。1.変数パラメータ上記のモデルに用いた特性番号の医学的意味は以下である。上記の特性5および特性8は、エキスパートのアドバイスによって導入された2つの特性値である。それらは、3つの特性2、14および15に関連している。特性2は、上記の表で与えられ、14と15は以下表4である。特性はランダムに並べられていることに留意されたい。種々のモデルが13の異なる特性に関連しており、それらは、3つのタイプ、すなわち、年齢、血清生化学的変数およびフィブロスキャン硬度に分けられる。血清生化学的変数は、血小板、ヒアルロン酸HA、血清直接ビリルビンDBIL、プロトロンビン時間PT、血清グルタミン酸ピルビン酸トランスアミナーゼALT、GPT、血清グルタミン酸オキサロ酢酸トランスアミナーゼAST、GOT、トランスフォーミング増殖因子β1TGF-β1およびα2-マクログロブリンAMGを含む。それらを得るために必要なコストは異なる。異なる特性を用いて異なるモデルを訓練により得ることができる。1モデル1は最小の特性を用いており、これらの全ては検出にひんぱんに用いられており一般の病院で得ることができる血清生化学的変数特性であるので、モデル1は最も簡単である。2モデル4は全ての特性を用いており、最高の正確さを有しているが、適用される特性はフィブロスキャン硬度、血清生化学的変数であるトランスフォーミング増殖因子β1TGF-β1およびα2-マクログロブリンAMGにも関連している。従ってこれらの特性を収集するためには高いコストが必要である。3モデル2およびモデル3は、特性を収集するためのコストとモデルの正確さとを総合的に考慮するトレードオフ戦略に合致している。次の表8は、上記の4モデルのテスト結果を示す。本発明の実施形態において、分類モデルは、非侵襲的な肝線維症の病期分類を予測するためにゴールドスタンダードに従った血清生化学的変数およびフィブロスキャン硬度のような医学指標に基づいて設計されている。患者状態の固有ベクトルは、患者の特定の生化学的変数によって得られる。固有ベクトルに基づいて、モデルは、患者の最新の病理学的病期分類S0-S4またはF0-F4を導く。レベルが高いほど、より重症な肝線維症である。本発明の技術的解決法は、複数のパラメータ、主に、性別、年齢、HBV-DNAレベル、種々の肝酵素変数、関連するコレステロールおよびほとんどすべての生化学的変数、肝線維症の特別の判定指標であるフィブロスキャン硬度などを含む複数のパラメータから選択される。上記のすべてのパラメータの解析、処理および計算によって、肝線維症に最も相関関係を有するn個の血清生化学的変数が、臨床診断に対して究極的に決定され、肝線維症および肝硬変の診断のためのモデルがフィブロスキャン検出結果と組み合わせて得られる。さまざまな病院が異なる装置を有し、異なる生化学的検査レベルであることを考慮すれば、モデルもまた、異なる病院で検出を容易にするために、2つのバージョンに分けられる。1フィブロスキャン生化学的試験モデル:肝疾患のための特定の病院/診療所で用いられる。変数は、フィブロスキャン硬度および血小板、ヒアルロン酸HA、血清直接ビリルビンDBIL、プロトロンビン時間PT、血清グルタミン酸ピルビン酸トランスアミナーゼALT、GPT、血清グルタミン酸オキサロ酢酸トランスアミナーゼAST、GOTのような血清生化学的変数に及ぶ。2フィブロスキャンすべての関連する生化学的変数に対する検出モデル:検出装置とより高度な科学的研究レベルを有する肝疾患のための特別な病院/診療所で、診断問題を深く解決するために用いられる。変数は、血小板、ヒアルロン酸HA、血清直接ビリルビンDBIL、プロトロンビン時間PT、血清グルタミン酸ピルビン酸トランスアミナーゼALT、GPT、血清グルタミン酸オキサロ酢酸トランスアミナーゼAST、GOT、フィブロスキャン硬度、トランスフォーミング増殖因子β1TGF-β1およびα2-マクログロブリンAMGのような血清生化学的変数に及ぶ。本発明の実施形態である肝線維症検出システムは、非侵襲性、高い実用性、簡単な方法、低価格および良好な安全性などによって特徴づけられる。1リスクがない。診断システムは、非侵襲的な医療装置であるフィブロスキャンおよび関連する血液生化学的結果に応じて、ほとんどいかなるリスクもなしにモデル解析によって肝疾患を有する患者の肝線維症の程度を判定することができ、患者に対して侵襲がない。2低い総合試験コスト。肝生検は血液検査のみならず、穿刺および外傷後の取り扱いが必要であるので、非侵襲的な診断方法よりも高い総合試験コストを必要とする。3この方法は、広い範囲の臨床的応用を有し簡単である。フィブロスキャン操作者が証明を得るのにより短い時間でよく、この方法は簡単で実行が容易である。生化学的変数の検出はもはや特別な訓練を必要とせず、病院それ自身が条件を有し、双方を組み合わせた非侵襲的モデルは、広い範囲の臨床的応用を有する。本発明の記載は、説明と例解のために提供しており、網羅的でもなく、本発明を開示内容に限定することを意図してもいない。多くの改良や変形がこの分野の通常の技術者にとって容易である。実施形態の選定および記載は、本発明の原理と実際の応用のためのより良い解説を意図し、特有の目的に対して適する種々の改良を有する実施形態を設計するためにこの分野の通常の技術者が本発明を理解できるように意図している。