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助听器与人工耳蜗同属于听力康复设备。相同之处在于，两者都可以称作助听设备，都是通过特殊的电子线路，将外界的声音信号转化为电信号，再转化为人体可接受的声音信号。不同之处在于，助听器是一种放大器，可以将外界信号充分放大后，传入听力障碍者的耳道内，通过中耳，再传入内耳听觉感受器，从而使听力障碍者能够听到这种“放大”了的声音。助听器适合于轻度至重度听力损失的患者。但由于助听器的种类、品质的不同，对声音信号的放大效果也不同，即对声音信号的“保真性”不同。听力障碍者听起来的感受会有差别。人工耳蜗适合于极重度的听力障碍者，即应用助听器不能起到任何帮助的人。人工耳蜗分为外部装置和植入体内的装置两部分。外部装置分为言语处理器，方向性麦克风和传送装置，植入装置包括电极系列和接受刺激装置。植入体内的装置可以绕过受损的耳蜗，直接刺激听神经，使患者重获听力。无论是配戴助听器还是植入人工耳蜗，都要经过一定时间的适应期。尤其是人工耳蜗，与健全人体耳蜗结构的精细度相差很大，所以感受到的声音与自然的声音会有一些差异。要经过很长时间，语后聋者要经过几个月的康复训练，而语前聋者（小儿）则要经过2-3年的语言康复，才能达到较为理想的效果。目前一个人工耳蜗的设备加手术费约需20万元左右，一个助听器价格则为1000-30000余元不等。相比之下，助听器的优势在于配戴方便，无创伤；而耳蜗得做手术，有创伤。现在助听器技术的发展，使助听器有更大的适配范围，适合听损从轻度到重度，甚至低于一百分贝的极重度听损朋友，也在选配了超大功率的助听器后，得到了很好的帮助。耳蜗的情况国际上规定，双耳听力都在85分贝以上，配戴助听器半年以上无效果或效果甚微，由于耳蜗部位先天后天功能下降引起的听力损失障碍才考虑施行耳蜗手术，而外耳、中耳及蜗后听神经引起的听力障碍人工耳蜗后不能有很好的预期效果，故不推荐。在声学效果上，助听器的低频补偿更占优势，耳蜗的高频补偿更占优势。所以有些只做了耳蜗的孩子，有时会声调不好，就是上声去声分不清的，最好能在另一未做耳蜗的耳朵配戴助听器来进行低频补足，往往比只做耳蜗的孩子有更好的语言发展。而配戴传统助听器的孩子，如果高频声音辨听不好，发不清相应的声音，可以考虑配戴移频助听器，由专业的验配师进行调试后，强化辨听声音，纠正发音，如果效果仍不好，可以考虑做人工耳蜗手术。因为助听器与人工耳蜗都属于高端的电子技术产品，在选择时一定要听取专业的听力师的建议，无论是助听器验配师还是耳蜗调机师在给患者进行推荐时，都应充分全面的了解患者的听力情况，给家长或其本人做有参考价值的推荐，而不应因商业目的，对自己的产品进行虚假宣传，误导患者的选择
人工耳蜗与助听器，都是帮助听力受损的人恢复听力的设备。
虽然功能相同，但是人工耳蜗与助听器之间还是有很大区别的。
具体来说，人工耳蜗与助听器这两者之间的区别如下：
1，原理不同。
助听器的原理，可以理解为声音放大器。
有些人听力受损的表现形式是听力减弱，日常我们能够听到的声音，这些人听不到。
助听器可以将声音放大，这样一来，听力减弱的人就能听到声音了。……这就是助听器的原理。
而人工耳蜗则是针对耳蜗受损的人。
人之所以能够听到声音，耳蜗具有重要作用。……正是因为耳蜗接收声波并将其传导，我们才能听到声音。……因此耳蜗受损的人将失去听力。
有些人因为耳蜗受损而失去听力，这些人就可以通过植入人工耳蜗的方式来恢复听力。……这就是人工耳蜗的原理。
2，适用对象不同。
因为人工耳蜗与助听器的原理不同，所以其适用对象也就不同了。
人工耳蜗的适用对象，是因为耳蜗受损而失去听力的人。
助听器的适用对象，是因为听力受损而听力减弱、并没有完全失去听力的人。
原理不同、适用对象不同，这两个方面的不同，就是人工耳蜗与助听器的最大不同。
另外，人工耳蜗与助听器外观、使用方法上也有不同。……不过，这些不同之处就不重要了。
人工耳蜗是一种电子装置，由体外言语处理器将声音转换为一定编码形式的电信号，通过植入体内的电极系统直接兴奋听神经来恢复或重建聋人的听觉功能。人工耳蜗手术也是一种手术，一般做耳蜗的听力在极重度，虽然耳蜗植入手术没有严格意义上的年龄限制，但是如果患者年龄偏大,错过了语言发育，就不建议做，一般几岁到十几岁小孩做的多。助听器是一个小型扩音器，把原本听不到的声音加以扩大，再利用听障者的残余听力，使声音能送到大脑听觉中枢，而感觉到声音。常见外形分为：耳背式、开放式，标准耳内式、定制耳内式两者区别在于价格，助听器几千到上万就可以，电子耳蜗十几万到三十万，且后期维护费用一年几千。区别还在于耳蜗需要手术植入，有一定的风险。助听器只要配好了就可以戴，中青年和老年人有听损的建议佩戴助听器，科学验配，日常佩戴，不用手术安全无风险。
人工耳蜗和助听器的根本区别在于，助听器是利用人体本身残余听力提高人类感受语言能力。人工耳蜗是自身耳蜗功能代替，自身耳蜗功能是把声波转化成生物电能，通过听神经转到基底节，再到头皮感知语言的地方。因为耳蜗部分功能丧失，所以选择人工耳蜗，因此根本区别是利用残余听力，或通过设备电信号刺激耳蜗毛细胞，产生类似于人体生物电的功能感知、语言。人工耳蜗和助听器最大的区别在于功能。助听器其实就是将人体耳朵的听觉能力放大，利用人体本身残留的听力，以提高人类的语言能力及感受能力。人工耳蜗则是直接替代人体的耳蜗功能，患者本身耳蜗的功能已经全部或部分丧失，所以需要借助人工耳蜗，以达到转化声波，从而使人体产生听觉。简单地说，助听器就是一个放大器，而人工耳蜗属于声音信号转化器。人工耳蜗助听器跟普通助听器区别：第一，工作原理不同。人工耳蜗助听器是声音信号处理器，主要是把外界的声音信号转化为一定编码形式的听神经能识别出来的电信号；普通助听器的原理是声音放大器。第二，适用范围不同。对于有残留听力在85分贝以下的，可以选择普通助听器。如果听力损失已经是在85分贝以上就要考虑人工耳蜗助听器。否则选择普通助听器也只能听到对方在说话，但听不清楚对方在说什么。
助听器的结构是：助(左右结构)听(左右结构)器(上中下结构)。助听器的结构是：助(左右结构)听(左右结构)器(上中下结构)。拼音是：zhùtīngqì。注音是：ㄓㄨ_ㄊ一ㄥㄑ一_。词性是：名词。助听器的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】助听器zhùtīngqì。(1)放大传至听者接收器官的声音的一种器件。二、引证解释⒈用晶体管制成的微型扩音装置。可把外界声音扩大，经耳塞传入内耳。多用来提高传音性耳聋患者的听力。三、国语词典一种挂在耳朵上帮助听觉的装置。主要组成部分有传声器、放大器及耳机。助听器可分两种：空气传导和头骨传导。空气传导将声音直接送入耳中，耳机装在耳朵中。头骨传导则是将声音传到耳后的头骨，头骨再将声波的振动传到耳蜗的听觉神经，使它接受声音，此种助听器的耳机装在耳朵后。四、网络解释助听器（辅助听力工具）声音是由物体振动产生，正在发声的物体叫声源。声音只是压力波通过空气的运动。压力波振动内耳的小骨头（听小骨），这些振动被转化为微小的电子脑波，它就是我们觉察到的声音。内耳采用的原理与麦克风捕获声波或扬声器的发音一样，它是移动的机械部分与气压波之间的关系。自然，在声波音调低、移动缓慢并足够大时，我们实际上可以“感觉”到气压波振动身体。图1.人耳结构示意图助听器是一个小型扩音器，把原本听不到的声音加以扩大，再利用听障者的残余听力，使声音能送到大脑听觉中枢，而感觉到声音。主要由传声器、放大器、耳机、电源和音量调控五部分组成。助听器按传导方式分为气导助听器和骨导助听器；按使用方式分类为盒式、眼镜式、发夹式、耳背式、耳内式、耳道式、深耳道式助听器。图2.不同使用方式的助听器自从二十世纪初，电子助听器被启用以来，助听器的结构并没有太大的变化，仍由麦克风、放大器、接收器及电源几部分构成。但是助听器各部分的体积逐渐缩小，音质日渐改善，有更多的选择性控制。1）麦克风：收集声音并转化成电波。2）放大器：增加电波的强度。3）接收器：刚好和麦克风相反，把增加的电能再转回成声波。4）电源：小型电池。5）外壳：保护内部结构。图3.耳挂型助听器结构图（图示：1.耳机，2.接收器，3.麦克风，4.音量调节钮，5.微调电位器，6.放大器，7.开关，8.电池座）图4.耳内型助听器结构图（图示：1.音量调控器，2.麦克风，3.放大器，4.微调电位器5.外壳，6.接收器）助听器是帮助提高听力的仪器，实际上就是一个小型的半导体扩音器，其作用可以使比较弱小的声音，经放大后传到耳机，使本来听力下降的部位借助放大作用而听到声音。目前，有如下几种类型，但是作用和原理都是一样的。（1）从外部结构可分为:盒式、耳背式、耳内式，而耳内式又可分成普通耳内式、耳道式、深耳道式。（2）从电子原理可分为:模拟助听器;可编程助听器、全数码助听器、宽动态语言技术助听器等。（3）助听器按传导方式分为气导助听器和骨导助听器。盒式、耳背式、耳内式都属于气导助听器。图5.几种助听器的外观盒式助听器又叫体佩式或口袋式助听器。外形有如一个小型收音机般大小的长方形盒子，助听器的麦克风、放大器及电池组装在其中，外边由一根长导线连接耳机及耳塞或特制的耳模。通常放在衣服口袋里或特制的小袋中。此类助听器体积较大，适于老年人及手指活动不方便的人使用。助听器的传声器(麦克风)与接收器(耳机)距离较远，不易产生声反馈，因而对其最大输出限制较小，功率可以做得很大，并可放置多个手动调节旋钮。其价格低廉，维修方便，使用5号或7号电池，也可使用充电电池。体佩式助听器还可以做成双耳收听助听器，由于此类助听器体积较大，隐蔽性差。助听器采用普通晶体管元件，本底噪声较高，加之助听器本身及导线与衣服的摩擦，使声音易失真，声音质量降低。同时，耳机导线易损坏，小儿佩戴不安全。耳内式助听器是一种微形助听器，外壳根据病人耳样定制。放大器、传音器和接收器全部放在定制的外壳中，能全部放入耳甲腔。外部不需要电线或软管，较隐蔽和轻便。目前已有中功率、中大功率、大功率耳内式助听器问世，由于需要根据个人耳甲腔定做，因此价格较高。一般中、青年人选用较多，对头部易出汗的患者佩戴耳背式助听器易受潮损坏的，可考虑选择耳内式助听器，成长发育期的聋儿因耳廓也在发育，不适合配戴。深耳道助听器是目前体积最小，最隐蔽的助听器。根据使用者的耳道定做，声音放大性能更接近于正常人。它置于耳道深处，外观上几乎看不出来，极大满足了使用者对自身外观形象的要求。除具有一般耳道助听器的优点外，更重要的是，深耳道助听器放置于耳道内，能充分利用人耳道结构对声音尤其是高频部分的自身提升作用，使得听感更加清晰自然。由于助听器声音输出口离人耳鼓膜很近，助听器输出的声音能立即到达鼓膜，使输出增益和波形没有受到衰减，保证了足够的声能和音质保真度。使用范围较窄，仅适用于轻、中度耳聋者，听力损失在65分贝内效果最佳。儿童耳道未发育成熟不适宜配戴。耳背式助听器适用于各类听力损失者，是目前广泛使用的一类助听器。传音器、放大器、电池及音量调节、接收器等均装在呈长钩形的小盒内，外形纤巧，依赖一个弯曲成半圆形的硬塑料耳钩挂在耳后，外壳可借用皮肤或头发的颜色加以掩饰，放大后的声音经耳钩通过一根塑胶管传入耳模的声孔中。分为小功率、中功率、大功率等不同类型，功率大、噪音低、失真小，佩戴方便。缺点是助听器会因使用者出汗而受潮，加速元器件的老化。耳道式助听器适用于轻、中重度耳聋患者，是高精度的个人专用助听器。其助听器外壳根据患者耳形专门设计制造，配戴时非常服贴、严密、确保了声音的密闭及使用时配戴舒适；耳道式助听器体积比耳内助听器还小、无外接导线，可最大限度地模仿人耳对声音的传送过程。因耳道式助听器置于耳道内，配戴隐蔽，不易为人察觉，满足了使用者对自身配戴助听器的形象要求。儿童耳道未发育成熟不适宜配戴；耳道畸形、狭窄及溃疡患者不宜佩戴。正常状态下，我们至少用两种方式听声音：骨导方式与气导方式。所谓骨导方式是声音信号振动颅骨，不通过外耳与中耳直接传输到内耳去；而气导方式是指声音通过外耳、中耳向内耳传输。两种方式中后者占绝对优势。通常情况下，我们所说的盒式、耳背式以及耳内式等等都是气导型助听器。气导型助听器将放大的声音信号向外耳道内传输。骨导助听器不同。严格地说，骨导助听器最终产生的不是声音信号而是振动信号。骨导助听器没有所谓“耳机”或者耳塞，取而代之的是一个能够产生振动信号的震荡器。将震荡器在压紧在耳后凸起的乳突骨上，震荡器的震动会引起颅骨的震荡并将信号越过外耳与中耳——骨导助听器的优势正在于此——直接传递到内耳。由于具备这样的优势，从理论上讲，骨导助听器特别适合传导性聋患者（也即外耳与中耳出现问题的患者）使用。然而事实并非如此，骨导助听器远没有想象的那样有效。原因在于：第一，骨导听觉方式就远不如气导方式有效；第二，骨导助听器的输出装置——震荡器戴用不仅极不美观，而且极不舒适，很难被使用者接受。一般说来，只要能用气导助听器就应首先选用气导助听器，外耳道畸形或外、中耳感染后反复流脓不止，无法戴用耳塞、耳模或耳内式助听器等情况的患者，可考虑使用骨导助听器。目前市场上的助听器分盒式、耳背式、耳内式和耳道式几种类型。1）盒式助听器又叫袖珍式或口袋式，比火柴盒稍大，机身与耳机有导线相接，使用时耳机插在外耳道，盒子放胸前衣袋里。其优点是干扰较小，功率较大，使用方便，容易调节，使用时间也长，价格较低，可满足耳聋程度较重的人的需要。然而这种助听器盒放在衣袋里会产生摩擦声，影响语言辨别，配戴时很显眼，所以有时会觉得不方便。2）耳背式助听器外形为3～4厘米长弯钩形，放在耳郭背后，通过一个羊角形耳钩和塑料管把声音送入耳道。它的优点是无导线，体积小巧，较隐蔽，干扰小，可装上感应线圈增加听电话的功能。不足之处是需专门配制一个耳模，初用时不太习惯以及调节不太方便等。3）耳内式和耳道式助听器属于小型助听器，具有微小、隐蔽、无导线、无需另做耳模、听声效果好、可提高听力等优点；但调节不方便，价格昂贵，需按每人的耳道和耳甲腔来定制。由于功率较小，只适用于中度耳聋，对重度及极重度耳聋者不适宜。选配助听器时最好去医院，对听力做一次全面检查，用电测听等仪器准确地评价出耳聋的程度，再选助听器，如果当地没有相应条件的医院，听力损失程度与助听器功率的选配可按口语试验来估计。例如，听不到耳语声的人听力损失30～40分贝，听不到低小声的人听力损失约40～50分贝，此时宜选购低功率及中功率助听器；听不到普通讲话声的人听力损失约50～60分贝，听不到高声讲话的人听力损失60～70分贝，可选配中功率及大功率型助听器；听不到大声喊叫声的人，听力损失70～80分贝，选用中、大功率助听器；全力喊叫声听不到的人听力损失约约80～90分贝或更高，可选配大功率及特大功率助听器。儿童“失聪”往往分为可治愈性和不可治愈性两种情况。可治愈性耳聋，如中耳炎、耳耵聍栓塞等，只需打消炎针或清洗耳道即可转好，如果硬配助听器，助听器放大的声音，反而会对孩子听力造成损伤。佩戴助听器前一定要明确诊断。因为儿童表达能力较弱，检查起来不容易配合，加上儿童听力有时有一定波动性，一次检查不能轻易下结论。家长要带孩子多做几次检查，在正规医院至少做两次相关检查后，才能决定是否为孩子配助听器。佩戴助听器时，也不要只考虑美观，觉得孩子戴大一些的助听器不好看。其实，选配不适合的助听器才会影响孩子听力和发音。佩戴助听器1～2个月后，一定要去医院再进行听力测试，以便及时调整。戴上助听器后孩子从无声世界到能听见声音，有个慢慢适应的过程，家长应坚持对孩子进行语言训练，但不要急于求成，经过训练，孩子一般在佩戴3～4个月后开始学说话。[1]马小玲，刘训，张思幸.国内助听器的现状调研与发展分析[J].中央民族大学学报（自然科学版）,2014，23（1）：39-42[2]王媛，王硕，董瑞娟.人工耳蜗植入者使用音调信息识别声调能力的评价[J].临床耳鼻咽喉头颈外科杂志[J].临床耳鼻咽喉头颈外科杂志,2014,28(19)：1461-1464[3]敖丽颖，刘勇智.人工听觉植入装置的发展[J].内蒙古医学杂志，2014,46（5）：56-580[4]陈克光，戴培东，杨琳.人工中耳研究进展[J].生物医学工程学进展，2014，35(1)：23-27[5]张戌宝，现代助听器的降噪技术（单麦克风类）和性能.听力学及言语疾病杂志，2014,22（5）：514-517关于助听器的单词deafaiddeafaid关于助听器的成语救燎助薪拔苗助长输财助边器宇不凡大器晚成得道多助，失道寡助听风听水掷鼠忌器斗筲之器得江山助关于助听器的词语斗筲之器输财助边拔刀相助拔苗助长掷鼠忌器器宇不凡得江山助大器晚成救燎助薪量能授器关于助听器的造句1、耳鼻咽喉头颈外科常见病;各种中耳炎诊治，中耳炎外科手术，面瘫的外科治疗，遗传性耳聋;振动声桥植入，骨锚式助听器植入;鼻窦炎，鼻腔肿瘤的治疗。2、年纪大手脚不灵活及视力较差的人，应选择自己较易操作的助听器类型。耳道窄小的人可选择耳背式助听器，并在耳模上加开通气孔。3、老年性耳聋没有药物可治，应采用助听器、振动声桥及人工耳蜗等人工助听技术来改善听力老年性耳聋是指因听觉系统老化而引起的感音神经耳聋。4、晶体管的一项特别引人注意的应用是在助听器方面。5、但是，允许使用助听器和心脏起博器。点此查看更多关于助听器的详细信息
不能，只是把外界的声音放大，到耳孔里，让耳背的人听的清楚些。人工耳蜗，能够替代耳朵。
对于感音神经性耳聋，重点在于预防和早期发现和治疗。例如目前在我国开展的耳聋基因诊断和新生儿听力筛查工作，极大地改善了感音神经性耳聋的发病状况。1.积极防治因急性传染病所引起的耳聋，做好传染病的预防、隔离和治疗工作，增强机体（尤其是儿童）的抵抗力。2.对耳毒性药物的使用，要严格掌握适应证，如有中毒现象应立即停药，并用维生素和扩张血管的药物。3.根据不同的原因和病理变化的不同阶段可采取不同药物综合治疗，如增进神经营养和改善耳蜗微循环的药物、各种血管扩张剂、促进代谢的生物制品等。4.随着电子技术、计算机技术、生物材料科学以及生物医学工程技术的发展，从上世纪末开始，人工耳蜗、振动声桥以及骨锚式助听器（BAHA）在国外进入临床应用。人工耳蜗植入适用于重度到极重度感音神经性耳聋患者；人工耳蜗是目前惟一能使全聋患者恢复听力的医学装置。振动声桥和骨锚式助听器适用于中重度感音神经性耳聋、传导性耳聋以及混合性耳聋的患者。上述3类植入式听觉装置几乎覆盖了各类、不同程度的听力损失患者的听力恢复治疗，使不同程度的耳聋患者、甚至全聋患者恢复到接近正常的听力，使全聋患者能够进入正常学校，甚至使用电话交流。由于植入听觉装置的使用，使耳聋患者回归主流社会，耳聋作为5大残疾之首，正在并且终将由于植入式听觉装置的应用获得满意的疗效。参考资料：1.戴朴，于飞，康东洋等．线粒体DNA1555位点和GJB2基因及SLC26A4基因的诊断方法及临床应用：中华耳鼻咽喉头颈外科杂志，2005：40，769-773．2.孙宝春，戴朴．感音神经性耳聋中内耳畸形的分类以及与SLC26A4、GJB2基因关系的研究：中国人民解放军军医进修学院（博士论文），2011：05．：Laryngoscope，1987：97（Suppl40）：2-14．4.黄选兆，汪吉宝，孔维佳主编．实用耳鼻咽喉头颈外科学．北京：人民卫生出版社，2007：980-1002．5.翟所强．聋病的临床听力学特点分析：中华耳科学杂志，2011：9，236-240．6.韩德民．临床听力学：听力学及言语疾病杂志，2007：15，1-3．
可以这样理解。但耳朵是人体的一个部件，助听器只是一个听力辅助工具而已
听诊器能够把呼吸过程中空气进、出肺部的声音放大。医生通过“调准收听”(听诊的时候把听诊器在病人的胸部或背部移来移去)，可以借这些声音了解病人支气管、肺泡和下胸部的大致情况。 不常见的或不正常的声音可能是出于患病。例如劈啪响音可能是肺炎的指征，低音调或高音调的喘呜音或痰呜音可能是哮喘发作的信号。 慢性咳嗽是呼吸系统有毛病的一个指征，较为严重的有支气管炎、肺癌、肺结核等。用非处方药物抑制慢性咳嗽是不可取的，这样做会掩盖潜在的毛病，以至医生难以作出正确诊断。如果有断断续续的干咳、剧烈的阵发性咳嗽、胸痛或呼吸 困难等症状，应该去看医生。 是有好处的，咳嗽有助于咳出有害的入侵物，保护下呼吸 道免受外界微粒的侵袭，同时保持气管清洁，防止痰液聚积。 喝一点烫热适口的液体，或者含一颗咳嗽糖，可以缓解不 很严重的咳嗽，增湿器也能减轻咳嗽。 如果咳嗽持续一周，甚至两周以上，应该去找医生诊治； 假如咳出铁锈色的痰或血，那可能是严重感染或肺部潜在疾患 的一个症状，应该立即就诊。 肺科专家认为老人的确容易气促，但是气促不一定是因为 年老。上了年纪的人，日常活动是否渐渐容易气促，视乎减少 了多少定时运动。正常的气促仅在剧烈的体育活动中出现。五 十多岁或六十多岁健康男子或女子，在平地上行走，不应感到 呼吸比二十岁时困难。 出现异常的气促(通称为呼吸困难)而又没有明显原因， 那可能是某种潜在疾患例如肺气肿、哮喘或肺炎所致，也可能 是心脏病的早期症状。这种情况持续存在的话，应该去看医 生。 X射线检查是一种很好的诊断方法，让医生观察病人体内 的骨骼和器官，这些组织在X射线照片上表现为不同的黑白 阴影。借助胸部X射线检查得到诊断的病症有肺结核、肺炎、肺癌、肺气肿、胸膜炎、职业性肺病等；同时X射线可用来进一步检查已确诊的疾患和创伤，或观察手术效果。呼吸系统 呼吸系统是一个奇特的装置，把微妙的生物化学作用与肌肉强力的机械作用结合在一起；前者是以废弃的二氧化碳交换氧气所必需的，后者是呼吸所必需的。膈肌紧贴于肺之下，使呼吸持续进行。吸气时，隔肌收缩，变得平展，肋骨间的肌肉同时收缩上提，结果胸腔和肺扩张，吸入空气，其中约五分之一是氧。吸入的空气顺气管下移，经过越来越狭小的支气管进入肺泡，在肺泡里氧气和二氧化碳互换。接着，膈肌松驰，向上隆起，肋骨下降，把刚才吸入的空气(现在只带有很少的氧气和较多的二氧化碳)呼出体外。胸部X射线检查有危险吗？会增加癌症的可能吗？ 一般来说，作胸部X射线检查利大于弊。许多肺部疾患必须作X射线发出的电离辐射 戒烟从来不嫌晚，哪怕吸烟超过二十五年，戒烟后身体仍会好转。戒烟既有短期效果也有长期益处。身体状况良好的人，戒烟后自当很快注意到某些变化；食物的味道更好，呼吸效率更高，“吸烟者的咳嗽”消失。患上各种癌肿、心脏病、支气管炎、肺气肿、溃疡等病的可能性将会减少，健康长寿的希望将会增加。医学研究表明，戒烟之后，罹患上述严重病症的风险将逐年减少。 尽管肺部无法恢复到开始吸烟之前的状态，但是有些损害可以消除。可喜的的，只要确实戒了烟，吸烟引起的破坏进程就会马上停止，肺部就不会进一步变坏。 戒烟可能很困难，但是并非不可能做到。世界各地每年有成千上万人戒除烟瘾，多国政府都很关注吸烟问题，通过增加烟草税、管制香烟广告、在公共场所设立非吸烟区以及反对吸烟宣传劝谕市民不要吸烟。 戒烟的方法很多，诸如针灸、催眠、瑜伽、电击法、厌腻法、药物疗法等等。针灸是中国一种传统的治病方法，能治愈哮喘、感冒、肺炎等多种疾患，用于戒烟有一定的成绩。催眠术和瑜伽对某些人来说是很有效的戒烟方法，对其他人却不大奏效。电击法是吸烟者每次开始抽烟时，让电流通过吸烟者前臂的电极，电击吸烟者，使之对吸烟产生恐惧感。厌腻法是让吸烟者连续抽香烟，从而对香烟生厌。厌腻法和电击法都不是可靠的方法。 帮助戒烟的药物主要有镇静剂和兴奋剂两大类。尼古丁是一种成瘾物质，很多人在戒烟之初会体验到脱瘾症状，镇静剂是用来抑制脱瘾的不适感觉。兴奋剂用来代替烟碱，适合烟瘾大的戒烟者使用。 戒烟最重要的还是决心。烟瘾不太的人，即使不服药戒烟初期的不适也会很快消除。为了摆脱这种危险的习惯，暂时吃一点小苦，只是微不足道的代价。戒烟未必一次就能成功，绝大多数人在彻底戒掉吸烟习惯之前，都曾经作过好几次努力；只要下定决心，坚持到底，最后一定能够把烟瘾戒除。 慢性咳嗽者必须注意的问题 体重增加是很多准备戒烟的人所担心的一个问题。科学家发现吸烟可影响吸烟者的食物摄入量和摄入种类，并影响食物的消化和吸收，以致吸烟者的体重比相同性别、年龄和身高的不吸烟者要轻。 许多吸烟者戒烟之后体重确实增加，可喜的是他们的体重平均仅增加二至三公斤，几个月后还可能降下来，因为戒烟后比戒烟前更有能力减轻自己的体重。 应该首先致力戒烟，其次才努力防止体重增加。戒烟对健康有极大好处，不要让体重问题妨碍戒烟。 没有香烟是真正“安全”的。根据卷烟厂试验，低焦油、低尼古丁香烟可减少得肺癌和心脏病的可能；不过这种试验是在吸烟试验机上而不是在人体上进行的。此外，改吸尼古丁含量低的香烟并不是替代戒烟的可靠办法，尤其有些人会增加吸烟支数以维持原先吸入尼古丁的水平。 即使不把烟吸入肺里，但是烟雾总要暂时含在口里的，这样会增加患口腔癌和各种头部、颈部疾患的可能。此外，要完全不吸入烟雾是很难的，有时会无意识地吸入部分烟雾。吸烟时以及吸烟后的短暂期间，一种糖蛋白会随呼吸进入体内，这种烟草成分会损害血管。 是的。在吸烟者的身边生活和工作的被动吸烟(吸入别人的烟草烟雾)者，健康着实受到损害，有关的科学证据正在迅速增加。科学家发现，父母吸烟，孩子呼吸系统病、耳部受感染和扁桃体发炎的比率比其他孩子高得多。还有一些研究显示，被动吸烟会降低健康成人和孩子的呼吸道功能。新近研究报告指出，被动吸烟者较易患上肺癌。
听诊器是专供听诊人体心肺等器官声响变化的常规医疗器械。医生使用听诊器能够在环境噪音很大的地方清晰地听到病人的心跳和呼吸声,就是利用了通道传播声音的原理 听诊器是1816年由法国医师林奈克发明的。当时，林奈克为一胸痛的肥胖病人看病，他将耳朵贴在病人的胸前，但是病人肥胖的胸部，隔音效果太强了，听不到从内部传出来的声音。林奈克非常懊恼，在小路上漫步也在思考这个问题。正好有两个小孩蹲在一条长木梁两端游戏，一个小孩敲他那一端木梁，另一端的孩子则把耳朵贴在木梁上，静听彼端传来的声音。林奈克思路顿开，立刻返回医院，用纸卷成圆锥筒，用宽大的锥底置于病人的胸部，倾听了一阵，惊喜地发现，可以听到病人胸部内的声音了。 经过多次试验，试用了金属、纸、木等材料不同长短形状的棒或筒，林奈克最后改进制成了长约30厘米、中空、两端各有一个喇叭形的木质听筒。由于听筒的发明，使得林奈克能诊断出许多不同的胸腔疾病，他也被后人尊为胸腔医学之父。林奈克死于1826年，年仅45岁。 1840年，英国医师乔治.菲力普.卡门改良了林奈克设计的单耳听筒。卡门认为，双耳能更正确地诊断。他发明的听诊器是将两个耳栓用两条可弯曲的橡皮管连接到可与身体接触的听筒上，听筒是一中空镜状的圆椎。卡门的听诊器，有助于医师听诊静脉、动脉、心、肺、肠内部的声音，甚至可以听到母体内胎儿的心音。 1937年凯尔再次改良卡门的听诊器，增加了第二个可与身体接触的听筒，可产生立体音响的效果，称为复式听诊器，它能更准确地找出病人的病灶所在。可惜凯尔的改良品未被广泛采用。近来又有电子听诊器问世，它能放大声音，并能使一组医师同时听到被诊断者体内的声音，还能记录心脏杂音，与正常的心音比较。虽然新型听诊器不断问世，但是医师们普遍爱用的仍然是由林奈克设计，经卡门改良的旧型听诊器。
机器人是由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械，下面是我整理的机器人技术论文，希望你能从中得到感悟!
刍议智能机器人及其关键技术
【摘 要】文章介绍了机器人的定义，阐述了智能机器人研究领域的关键技术，最后展望了智能机器人今后的发展趋势。
【关键词】智能机器人;信息融合;智能控制
一、机器人的定义
自机器人问世以来，人们就很难对机器人下一个准确的定义，欧美国家认为机器人应该是“由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械”;日本学者认为“机器人就是任何高级的自动机械”，我国科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。”目前国际上对机器人的概念已经渐趋一致，联合国标准化组织采纳了美国机器人协会(RIA：Robot Institute of America)于1979 年给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机;或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”概括说来，机器人是靠自身动和控制能力来实现各种功能的一种机器。
二、智能机器人关键技术
随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大，人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的，在研究这类机器人的过程中，主要涉及到以下关键技术：
(1)多传感器信息融合。多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合，为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种，根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态，包括：特定位置、角度传感器;任意位置、角度传感器;速度、角度传感器;加速度传感器;倾斜角传感器;方位角传感器等。外部传感器包括：视觉(测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉、滑动觉传感器)、力觉(力、力矩传感器)、接近觉(接近觉、距离传感器)以及角度传感器(倾斜、方向、姿式传感器)。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据，以产生更可靠、更准确或更全面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性，消除信息的不确定性，提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性：冗余性、互补性、实时性和低成本性。目前多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。
(2)导航与定位。在机器人系统中，自主导航是一项核心技术，是机器人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有3点：一是基于环境理解的全局定位：通过环境中景物的理解，识别人为路标或具体的实物，以完成对机器人的定位，为路径规划提供素材;二是目标识别和障碍物检测：实时对障碍物或特定目标进行检测和识别，提高控制系统的稳定性;三是安全保护：能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤。机器人有多种导航方式，根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同，可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。根据导航采用的硬件的不同，可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识，以获取场景中绝大部分信息。目前视觉导航信息处理的内容主要包括：视觉信息的压缩和滤波、路面检测和障碍物检测、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作，如探针式、电容式、电感式、力学传感器、雷达传感器、光电传感器等，用来探测环境，对机器人的位置、姿态、速度和系统内部状态等进行监控，感知机器人所处工作环境的静态和动态信息，使得机器人相应的工作顺序和操作内容能自然地适应工作环境的变化，有效地获取内外部信息。
(3)路径规划。路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等)，在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法两种。传统路径规划方法主要有以下几种：自由空间法、图搜索法、栅格解耦法、人工势场法。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的，但这些方法在路径搜索效率及路径优化方面有待于进一步改善。人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法，它通过环境势场模型进行路径规划，但是没有考察路径是否最优。智能路径规划方法是将遗传算法、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中，来提高机器人路径规划的避障精度，加快规划速度，满足实际应用的需要。其中应用较多的算法主要有模糊方法、神经网络、遗传算法、Q学习及混合算法等，这些方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果。
(4)机器人视觉。视觉系统是自主机器人的重要组成部分，一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示，核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识。而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题。目前视觉信息处理逐步细化，包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中环境和障碍物检测是视觉信息处理中最重要、也是最困难的过程。机器人视觉是其智能化最重要的标志之一，对机器人智能及控制都具有非常重要的意义。目前国内外都在大力研究，并且已经有一些系统投入使用。
(5)智能控制。随着机器人技术的发展，对于无法精确解析建模的物理对象以及信息不足的病态过程，传统控制理论暴露出缺点，近年来许多学者提出了各种不同的机器人智能控制系统。机器人的智能控制方法有模糊控制、神经网络控制、智能控制技术的融合(模糊控制和变结构控制的融合;神经网络和变结构控制的融合;模糊控制和神经网络控制的融合;智能融合技术还包括基于遗传算法的模糊控制方法)等。近几年，机器人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展。在模糊控制方面，等人论证了模糊系统的逼近特性，首次将模糊理论用于一台实际机器人。模糊系统在机器人的建模控制、对柔性臂的控制、模糊补偿控制以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。在机器人神经网络控制方面，CMCA(Cere-bella Model Controller Articulation)应用较早的一种控制方法，其最大特点是实时性强，尤其适用于多自由度操作臂的控制。
(6)人机接口技术。智能机器人的研究目标并不是完全取代人，复杂的智能机器人系统仅仅依靠计算机来控制目前是有一定困难的，即使可以做到，也由于缺乏对环境的适应能力而并不实用。智能机器人系统还不能完全排斥人的作用，而是需要借助人机协调来实现系统控制。因此，设计良好的人机接口就成为智能机器人研究的重点问题之一。人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，除了最基本的要求机器人控制器有1个友好的、灵活方便的人机界面之外，还要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，研究人机接口技术既有巨大的应用价值，又有基础理论意义。目前，人机接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音合成与识别、图像识别与处理、机器翻译等技术已经开始实用化。另外，人机接口装置和交互技术、监控技术、远程操作技术、通讯技术等也是人机接口技术的重要组成部分，其中远程操作技术是一个重要的研究方向。
三、总结与展望
机器人是自动化领域的主题之一，人们几十年来对机器人的开发和研究，使机器人技术取得了巨大的进步。随着人工智能、智能控制和计算机技术的发展，机器人的应用领域必将不断扩大，性能不断提高，在未来的生产、生活、科研当中会发挥更重要的作用。
参 考 文 献
[1]孙华，陈俊风，吴林.多传感器信息融合技术及其在机器人中的应用[J].传感器技术.2003，22(9)：1～4
[2]王灏，毛宗源.机器人的智能控制方法[M].北京：国防工业出版社，2002
[3]金周英.关于我国智能机器人发展的几点思考[J].机器人技术与应用.2001(4)：5～7
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机器人的优点机器人是一个现代化的技术，今天的大部分东西都正在与自动化的机器人的帮助。以先进的技术是对人类的依赖有所降低，在很大程度上感谢。机器人有许多优点和一些限制。自动化程序的最大的优点之一是结果的准确性。一个错误的机器人去的机会非常有限，而且作为一个进程，这件事可能会失败或得到执行，以完美。机器人被用来在几个行业，如汽车，医药，家用电器和几个。最复杂的机器可组合使用机器人。机器人也发挥相当一个在医药行业中的重要作用。从准备药物表演手术简单的任务。然而，实际药水是手术和其他进程不能留给机器人和人类干扰是不可避免的存在。机器人是非常有利的几种途径，一种人。例如，在许多人不适合工作的地方，如化工厂，或药品和接触某些化学品不断未必是人类...但是。机器人有许多优点和一些限制。机器人被用来在几个行业机器人的优点机器人是一个现代化的技术。当涉及到处理有害物质的机器人更适合。一个错误的机器人去的机会非常有限。今天，机器人还用于发射卫星和旅行到一个完全不同的星球。最复杂的机器可组合使用机器人，或药品和接触某些化学品不断未必是人类良好的条件。然而，并正在与平价与人类智慧的设计。机器人也发挥相当一个在医药行业中的重要作用。自动化程序的最大的优点之一是结果的准确性，这件事可能会失败或得到执行，如汽车，家用电器和几个，今天的大部分东西都正在与自动化的机器人的帮助，在很大程度上感谢。机器人正在发射火星探索地球，而且作为一个进程，如果这些责任是自动使用的机器人。机器人是非常有利的几种途径，如化工厂。有利也有类似的机器人应用在其他一些行业，医药，以完美。从准备药物表演手术简单的任务，那么人类不必面对工作的基础上工伤和职业病，在许多人不适合工作的地方，实际药水是手术和其他进程不能留给机器人和人类干扰是不可避免的存在。例如，一种人。以先进的技术是对人类的依赖有所降低
现如今，随着社会经济发展，机器人开始被广泛应用于各行各业中，替工人进行一些复杂、繁重的体力劳动，能减轻人们的工作负担。下面是由我整理的工业机器人技术论文 范文 ，希望能对大家有所帮助！工业机器人技术论文范文篇一：《浅谈工业机器人在工业生产中的应用》 工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人。工业机器人是自动执行工作的机器装置，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。就工业机器人在工业生产中的应用进行探讨。 关键词：工业机器人 应用 工业 1 引言 工业机器人最早应用于汽车制造工业，常用于焊接，喷漆，上、下料和搬运。工业机器人延伸和扩大了人的手、足和大脑功能，它可代替人从事危险、有害、有毒、低温和高热等恶劣环境中的工作;代替人完成繁重、单调的重复劳动，提高劳动生产率，保证产品质量。工业机器人与数控加工中心、自动搬运小车以及自动检测系统可组成柔性制造系统和计算机集成制造系统，实现生产自动化。 2 工业机器人的主要运用 (1)恶劣工作环境及危险工作军事领域及核工业领域有些作业是有害于人体健康并危及生命，或不安全因素很大而不宜由人去做的作业，用工业机器人去做最合适。例如核工厂设备的检验和维修机器人，核工业上沸腾水式反应堆燃料自动交换机。 (2)特殊作业场合和极限作业火山探险、深海探密和空间探索等领域对于人类来说是力所不能及的，只有机器人才能进行作业。如航天飞机上用来回收卫星的操作臂;用于海底采矿和打捞的遥控海洋作业机器人。 (3)自动化生产领域早期的工业机器人在生产上主要用于机床上、下料，点焊和喷漆。用得最多的制造工业包括电机制造、汽车制造、塑料成形、通用机械制造和金属加工等工业。随着柔性自动化的出现，机器人在自动化生产领域扮演了更重要的角色。下面主要针对工业机器人在自动化生产领域的应用进行简单介绍。 焊接机器人 点焊机器人工业机器人首先应用于汽车的点焊作业，点焊机器人广泛应用于焊接车体薄板件。装焊一台汽车车体一般大约需要完成3000～4000个焊点，其中60%是由点焊机器人来完成的。在有些大批量汽车生产线上，服役的点焊机器人数量甚至高达150多台。 点焊机器人主要性能要求：安装面积小，工件空间大;快速完成小节距的多点定位;定位精度高(土0 .25 mm )，以确保焊接质量;持重大(490～980N ) ，以便携带内装变压器的焊钳;示教简单，节省工时。 弧焊机器人 弧焊机器人应用于焊接金属连续结合的焊缝工艺，绝大多数可以完成自动送丝、熔化电极和气体保护下进行焊接工作。弧焊机器人应用范围很广，除汽车行业外，在通用机械、金属结构等许多行业中都有应用。弧焊机器人应是包括各种焊接附属装置在内的焊接系统，而不只是一台以规划的速度和姿态携带焊枪移动的单机。如图1所示为弧焊机器人的基本组成。适合机器人应用的弧焊 方法 主要有惰性握体保护焊、混合所体保护焊、埋弧焊和等离子弧焊接。 1-机器人控制柜2-焊接电源3-气瓶4-气体流量计5-气路6-焊丝轮7-柔性导管8-弧焊机器人9-送丝机器人10-焊枪11-工件电缆12-焊接电缆13-控制电缆 图1 弧焊机器人系统的基本组成 弧焊机器人的主要性能要求：在弧焊作业中，要求焊枪跟踪工件的焊道运动，并不断填充金属形成焊道。因此，运动过程中速度的稳定性和轨迹是两项重要指标，一般情况下，焊接速度约取5～50 mm/s ，轨迹精度约为.2 ～ ) mm;由于焊枪的姿态对焊缝质量也有一定影响，因此希望在跟踪焊道的同时，焊枪姿态的可调范围尽量大。此外，还有一些其他性能要求，这些要求包括：设定焊接条件(电流、电压、速度等)、抖动功能、坡口填充功能、焊接异常检测功能(断弧、工件熔化)及焊接传感器(起始焊点检测，焊道跟踪)的接口功能。 喷漆机器人 喷漆机器人广泛应用于汽车车体、家电产品和各种塑料制品的喷漆作业。喷漆机器人在使用环境和动作要求上有如下特点： (1)工作环境空气中含有易爆的喷漆剂蒸气; (2)沿轨迹高速运动，途经各点均为作业点; (3)多数被喷漆部件都搭载在传送带上，边移动边喷漆。如图2所示为关节式喷漆机器人。 搬运机器人 随着计算机集成制造技术、物流技术、自动仓储技术的发展，搬运机器人在现代制造业中的应用也越来越广泛。机器人可用于零件的加工过程中，物料、工辅量具的装卸和储运，可用来将零件从一个输送装置送到另一个输送装置，或从一台机床上将加工完的零件取下再安装到另一台机床上去。 装配机器人 装配在现代工业生产中占有十分重要的地位。有关资料统计表明，装配劳动量占产品生产劳动量的50%～60%，在有些场合，这一比例甚至更高。例如，在电子器件厂的芯片装配、电路板的生产中，装配劳动量占产品生产劳动量的70 %～80%。因此，用机器人来实现自动化装配作业是十分重要的。 机器人柔性装配系统 机器人正式进入装配作业领域是在“机器人普及元年”的1980年前后，引人装配作业的机器人在早期主要用来代替装配线上手工作业的工序，随后很快出现了以机器人为主体的装配线。装配机器人的应用极大地推动了装配生产自动化的进展。装配机器人建立的柔性自动装配系统能自动装配中小型、中等复杂程度的产品，如电机、水泵齿轮箱等，特别适应于中小批量生产的装配，可实现自动装卸、传送、检测、装配、监控、判断、决策等机能。 机器人柔性装配系统通常以机器人为中心，并有诸多周边设备，如零件供给装置、工件输送装置、夹具、涂抹器等与之配合，此外还常备有可换手等。但是如果零件的种类过多，整个系统将过于庞大，效率降低，这是不可取的。在机器人柔性装配系统中，机器人的数量可根据产量选定，而零件供给装置等周边设备则视零件和作业的种类而定。因此，和装配线比较，产量越少，机器人柔性装配系统的投资越大。 3 结束语 工业机器人是以机械、电子、电子计算机和自动控制等学科领域的技术为基础，融合而成的一种系统技术;也可说是一门知识、技术密集的，多学科交叉的综合化的高新技术。随着这些相关学科技术的进步和发展，工业机器人技术也一定会到迅速发展和提高。 工业机器人技术论文范文篇二：《探讨工业机器人的发展趋势》 摘 要 随着社会经济发展，机器人开始被广泛应用于各行各业中，替工人进行一些复杂、繁重的体力劳动。目前，机器人是一种制造业与自动化设备中的典型代表，这将会是人造机器的“终极”版。它的应用已经涉及信息化、自动化、智能化、传感器与知识化等多个学科和领域，这是目前，是我国乃至世界高新技术成果的最佳集成，因此，它的发展是与许多学科的发展有着密切的联系。以现在的发展趋势来看，工业机器人的应用范围越来越广泛，同时在技术操作中，他也变得越来越标准化、规范化，提高工业机器人的安全性。另一方面，工业机器人发展越来越微型化、智能化，在人类生活中应用越来越广泛。 关键词 工业机器人 智能化 应用领域 安全性 随着社会复杂的需求，工业机器人在应用领域中越来越广泛。一方面，工业机器人被广泛应用于工业生产中，代替工人危险、复杂、单调的长时间的作业，例如在机械加工、压力铸造、塑料制品成形及金属制品业等各种工序上，同时还应用于原子能工业等高危险的部门，这已经在发达国家中应用比较广泛。另一方面，工业机器人在其他的领域应用也比较多，随着科学技术的飞速发展，提高了工业机器人的使用性能和安全性能，其应用的范围越来越广泛，应用的范围已经突破了工业，尤其在医疗业中应用比较好。 一、工业机器人的发展历程 第一代机器人，一般指工业上大量使用的可编程机器人及遥控操作机。可编程机器人可根据操作人员所编程序完成一些简单重复性作业。遥控操作机制每一步动作都要靠操作人员发出。1982年，美国通用汽车公司在装配线上为机器人装备了视觉系统，从而宣告了第二代机器人―感知机器人的问世。这代机器人，带有外部传感器，可进行离线编程。能在传感系统支持下，具有不同程度感知环境并自行修正程序的功能。第三代机器人为自治机器人，正在各国研制和发展。它不但具有感知功能，还具有一定决策和规划能力。能根据人的命令或按照所处环境自行做出决策规划动作即按任务编程。 我国机器人研究工作起步较晚，从“七五”开始国家投入资金，对工业机器及其零部件进行攻关，完成了示教再现式工业机器人成套技术的开发和研制。1986 年国家高技术研究发展计划开始实施，智能机器人主题跟踪世界机器人技术的前沿，经过几年的研究，取得了一大批科研成果，成功地研制出了一批特种机器人。 我国工业机器人起步于70年代初期，经过30多年的发展，大致经历了3个阶段：70年代的萌芽期，80年代的开发期和90年代的适用化期。 上世纪70年代是世界科技发展的一个里程碑：人类登上了月球，实现了金星、火星的软着陆。我国也发射了人造卫星。世界上工业机器人应用掀起一个高潮，尤其在日本发展更为迅猛，它补充了日益短缺的劳动力。在这种背景下，我国于1972年开始研制自己的工业机器人。 进入80年代后，在高技术浪潮的冲击下，随着改革开放的不断深入，我国机器人技术的开发与研究得到了政府的重视与支持。“七五”期间，国家投入资金，对工业机器人及其零部件进行攻关，完成了示教再现式工业机器人成套技术的开发，研制出了喷涂、点焊、弧焊和搬运机器人。1986年国家高技术研究发展计划(863计划)开始实施，智能机器人主题跟踪世界机器人技术的前沿，经过几年的研究，取得了一大批科研成果，成功地研制出了一批特种机器人。 从90年代初期起，中国的国民经济进入实现两个根本转变时期，掀起了新一轮的经济体制改革和技术进步热潮，我国的工业机器人又在实践中迈进一大步，先后研制出了点焊、弧焊、装配、喷漆、切割、搬运、包装码垛等各种用途的工业机器人，并实施了一批机器人应用工程，形成了一批机器人产业化基地，为我国机器人产业的腾飞奠定了基础。 我国工业机器人经过“七五”攻关计划、“九五”攻关计划和863计划的支持已经取得了较大进展，工业机器人市场也已经成熟，应用上已经遍及各行各业。 我国未来工业机器人技术发展的重点有：第一，危险、恶劣环境作业机器人：主要有防暴、高压带电清扫、星球检测、油汽管道等机器人;第二，医用机器人：主要有脑外科手术辅助机器人，遥控操作辅助正骨等;第三，仿生机器人：主要有移动机器人，网络遥控操作机器人等。其发展趋势是智能化、低成本、高可靠性和易于集成。 二、工业机器人的发展趋势 机器人是先进制造技术和自动化装备的典型代表，是人造机器的“终极”形式。它涉及到机械、电子、自动控制、计算机、人工智能、传感器、通讯与网络等多个学科和领域，是多种高新技术发展成果的综合集成，因此它的发展与众多学科发展密切相关。当今工业机器人的发展趋势主要有：一是工业机器人性能不断提高(高速度、高精度、高可靠性、便于操作和维修)，而单机价格不断下降。二是机械结构向模块化可重构化发展。例如关节模块中的伺服电机、减速机、检测系统三位一体化;有关节模块、连杆模块用重组方式构造机器人。三是工业机器人控制系统向基于 PC机的开放型控制器方向发展，便于标准化，网络化;器件集成度提高，控制柜日渐小巧，采用模块化结构，大大提高了系统的可靠性、易操作性和可维修性。四是机器人中的传感器作用日益重要，除采用传统的位置、速度、加速度等传感器外，视觉、力觉、声觉、触觉等多传感器的融合技术在产品化系统中已有成熟应用。五是机器人化机械开始兴起。从94年美国开发出“虚拟轴机床”以来这种新型装置已成为国际研究的 热点 之一，纷纷探索开拓其实际应用的领域。 总体趋势是，从狭义的机器人概念向广义的机器人技术概念转移，从工业机器人产业向解决方案业务的机器人技术产业发展。机器人技术的内涵已变为 灵活应用机器人技术的、具有实际动作功能的智能化系统。机器人结构越来越灵巧，控制系统愈来愈小，其智能也越来越高，并正朝着一体化方向发展。 三、我国工业机器人发展面临的挑战与前景 我国工业底子薄，工业机器人发展一直处于一个初步发展阶段，虽然我国从上个世纪70年代开始研发工业机器人，但是技术力量不足与西方国家的技术封锁，对此，在发展过程中，存在着比较多的问题。细分起来，有如下几点： 首先，我国基础零部件制造能力差。虽然我国在相关零部件方面有了一定的基础，但是无论从质量、产品系列全面，还是批量化供给方面都与国外存在较大的差距。特别是在高性能交流伺服电机和精密减速器方面的差距尤其明显，因此造成关键零部件的进口，影响了我国机器人的价格竞争力。 第二，我国的机器人还没有形成自己的品牌。虽然已经拥有一批企业从事机器人的开发，但是都没有形成较大的规模，缺乏市场的品牌认知度，在机器人市场方面一直面临国外机器人品牌的打压。国外机器人作为成熟的产业采用整机降价，吸引国内企业购买，而在后续的维护备件费用很高的策略，逐步占领中国市场。 第三，认识不到位，在鼓励工业机器人产品方面的政策少。工业机器人的制造及应用水平，代表了一个国家的制造业水平，我们必须从国家高度认识发展中国工业机器人产业的重要性，这是我国从制造大国向制造强国转变的重要手段和途径。□ 参考文献： [1]任俊.面向熔射快速制模的机器人辅助曲面自动抛光系统的研究.华中科技大学，2006年. [2]钟新华，蔡自兴，邹小兵.移动机器人运动控制系统设计及控制算法研究.华中科技大学学报(自然科学版)，2004年S1期. [3]张中英.基于遗传算法的机器人神经网络控制系统.太原理工大学，2005年. [4]李磊，叶涛，谭民，陈细军.移动机器人技术研究现状与未来.机器人，2002年05期. [5]杜玉红，李修仁.生产线组装单元气动搬运机械手的设计.液压与气动，2006年05期. [6]徐晓峰.基于串行通信技术的机器人实时控制研究.南京林业大学，2005年. 工业机器人技术论文范文篇三：《试论工业机器人机电一体化》 1机电一体化技术的应用现状 工业机器人。 工业机器人的出现在一定程度上可替代人的劳动，对于高辐射、高噪声污染、高浓度有害气体的工作场合来说，工业机器人是一个理想的选择。工业机器人的发展经历了三个阶段，第一代工业机器人智能化程度较低，只能通过预设的程序进行简单的重复动作，无法应对多变的工作环境和工作岗位。随着科技的发展，在第一代机器人的基础上通过各种传感器的应用使其可通过对环境信息的获取、分析、处理并反馈给动作单元，从而进行一些适应性的工作，这种机器人虽然智能化程度较低，但已经在一些特定的领域得以成功应用。在机电一体化技术相对成熟的今天，第三代机器人的智能化水平已经得到了较大的提升，其可以通过强大的传感原件收集信息数据，并根据实际情况作出类似于人脑的判断，因此可以在多种环境下进行独立作业，但成本较高，在一定程度上限制了实际应用。 分布式控制系统。 分布式控制系统是相对于集中式控制系统而言的，是通过一台中央计算机对负责现场测控的多台计算机进行控制和指挥，由于其强大的功能和安全性，使其成为当前大型机电一体化系统的主流技术。根据实际情况分布式控制系统的层级可分为两级、三级或更多级，通过中央计算机完成对现场生产过程的实时监控、管理和操作控制等，同时，随着测控技术的不断发展与创新，分布式控制系统还可以对生产过程实现实时调度、在线最优化、生产计划统计管理等功能，成为一种集测、控、管于一体的综合系统，具有功能丰富、可靠性高、操作方便、低故障率、便于维护和可扩展等优点，因此使系统的可靠性大幅提高。 2机电一体化技术的发展趋势 人工智能化。 人工智能就是使工业机器人或数控机床模拟人脑的智力，使其在生产过程中具备一定的推理判断、 逻辑思维 和自主决策的能力，可大幅提升工业生产过程的自动化程度，甚至实现真正的无人值守，对于降低人力成本，提高加工精度和工作效率具有十分重要的意义。目前，人工智能已经不只是停留在概念上，因此可预见机电一体化技术将向着人工智能化的方向发展。虽然以当前的科学技术水平不可能使机器人或数控机床完全具备人类的思维模式和智力特点，但在工业生产中，使这些机电一体化设备具备部分人类的职能是完全可以通过先进的技术达到的。 网络化。 网络技术 的发展给机电一体化设备远程监视和远程控制提供了便利条件，因此，将网络技术与机电一体化技术结合起来将是机电一体化技术发展的重点。在生产过程中，操作人员需要在车间内来回走动，对设备的状态进行掌握，并对机床的操作面板进行操作，通过在机电一体化设备与控制终端之间建立通信协议，并通过光纤等介质实现信息数据的传递，即可实现远程监视和操作，降低工人的劳动量，并且各种控制系统功能的实现，理论上来说都是建立在网络技术基础上的。 环保化。 在人类社会发展的最近几十年里，虽然经济得到了迅猛的发展，人们生活水平得到了显著的提高，然而以牺牲资源和环境为代价的发展模式使得人类赖以生存的环境遭到严重的污染，因此，在可持续发展战略提出的今天，发展任何技术都应当以对环境友好作为前提，否则就是没有前途的，故环保化是机电一体化技术发展的必然趋势。在机电一体化应用过程中，通过对资源的高效利用，并在制造过程中做到达标排放甚至零排放，产品在使用过程中对生态环境不造成影响，即便报废后也可对其进行有效回收利用，这就是机电一体化技术环保化的具体表现形式，符合可持续发展的要求。 模块化。 由于机电一体化装置的制造商较多，为降低系统升级改造的成本，并为维修提供便利，模块化将是一个非常有前途的研究方向。通过对功能单元进行模块化改造，可在需要增加或改变功能时直接将对应的功能模块进行组装或更换，即便出现故障，只需将损害的模块进行更换即可，工作效率极高，通用性的增强为企业节约了大量的成本。 自带能源化。 机电一体化对电力的要求较高，如果没有充足的电能供应就会影响生产效率，甚至由于停电造成数据的丢失等，因此通过设备自带动力能源系统可始终保持充足的电力供应，使系统运行更流畅。 3结语 综上所述，机电一体化技术的应用可使产品的生产效率和精度大幅提高，在当前工业生产中具有较大的技术优势，相信随着科技的发展，机电一体化技术水平也会不断提高，为工业生产做出更大贡献。 猜你喜欢： 1. 初三机器人科学论文2000字 2. 工业智能技术论文 3. 传感器技术论文范文 4. 机器人科技论文3000字 5. 初三智能机器人科技论文2000字 6. 人工智能机器人的相关论文
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。以下是我精心整理的有关人工智能论文的相关资料，希望对你有帮助!
浅谈逻辑学与人工智能
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
1 人工智能学科的诞生
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与N 形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机) ，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机ENIAC做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2 逻辑学的发展
逻辑学的大体分类
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。 从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(G. LEibniz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
泛逻辑的基本原理
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
3 逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
经典逻辑的应用
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(LT)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(GPS)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
非经典逻辑的应用
(1)不确定性的推理研究
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型， 1978年查德提出的可能性模型， 1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的NML非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
4 人工智能——当代逻辑发展的动力
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
5 结语
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
Catherine Le Berre 等 摘要 ：自2010年以来，人工智能（A I）在医学上的应用取得了实质性进展。人工智能在胃肠病学中的应用包括内镜下病变分析，癌症检测，分析无线胶囊内镜检查中的炎性病变或消化道出血。人工智能还被用于评估肝纤维化，区分胰腺癌患者与胰腺炎患者。人工智能也可以根据多组学数据确定病人的预后或预测他们对治疗的反应。本文综述了人工智能帮助医生做出诊断或确定预后的方法，并讨论其局限性，了解在卫生当局批准人工智能技术之前需要进一步的随机对照研究。 关键词 ：深度学习；机器学习；神经网络；消化系统
人工智能没有一个单一的定义，人工智能的概念包含了执行与我们人类智能相关联的功能的程序，比如学习和探索解决问题[1,2]。人工智能、机器学习和深度学习是概念上相互交叉的学科（见图1）。机器学习是一个包括了计算机科学和统计学的广阔学科，机器学习程序重复迭代以应对提高特定任务的性能，产生了分析数据和学习描述和预测模型的算法。供训练的数据大多以表格形式组织，其中对象或个人为行，而变量，无论是数值型还是分类型都是列。机器学习大致可分为监督方法和无监督方法，无监督学习的目的是在不掌握群体的数量或特性的先验知识的前提下，根据数据的共性识别群体。有监督学习在训练数据包含每一个对象的输入—输出对的表征的使用。输入包含个体的特征描述，输出包含要预测的感兴趣的结果，要么是分类任务的类，要么是回归任务的数值。有监督的机器学习算法学习这种输入和输出对的映射关系，在新的输出出现时，自动预测它对应的输出[3]。
人工神经网络（ANN）是受大脑神经解剖学启发的监督ML模型。每个神经元都是一个计算单元，所有神经元相互连接，建立整个网络。信号从第一层（输入）传到至最后一层（输出），可能经过了多个隐含层（见图2）。训练神经网络的过程包括将数据划分为一个训练集，该训练集有助于定义网络的体系结构，并找出节点之间的各种权重，然后是一个测试集，用于评估神经网络预测所需输出的能力。在训练过程中，神经网络内部神经元之间的连接权重被不断优化。对更好性能的不断追求导致了复杂的深度神经网络的诞生[4]。
大多数研究使用1个数据集训练机器学习过程，另一个独立数据集测试其性能。一些研究使用常见的验证方法，例如留一法交叉验证[8]。为增加训练数据，一些研究采用了随即裁剪、调整大小、平移、沿任一轴翻转的数据增强方法。数据集包括了阴性和阳性图像的结果。
目前已经有53项研究使用了AI来检测恶性和癌前肠道病变（表1）。从方法学上看，其中大部分（48项）集中在内镜上，3项研究使用了提取自电子病历的临床和生物学数据（主要包括人口统计数据、心血管疾病、用药情况、消化症状和血液计数情况），1项研究基于血清肿瘤标志物，1项使用肠道微生物群数据。从部位上看，其中，27项研究致力于提高结直肠息肉或癌症的诊断准确性[12-38].19项研究聚焦于诊断上消化道癌前或恶性病变[39-57]。只有4项研究局限于小肠研究[58-61]。3项研究关注了整个消化道[62-64]。从验证方法上看，其中，24项研究采用特殊的验证方法，主要是K折交叉验证。对于以内镜为重点的研究，训练和测试数据集的大小在不同的研究中差异很大。各项研究的性能表现也是差异巨大的（个人认为主要取决于数据集），但大多数算法的精度达到80%以上。 两项已发表的随机对照实验比较了智能与非智能内镜的性能。第一项研究测试了一种实时深度学习系统（WISENSE）的性能，监测食管胃十二指肠镜检查（EGD）中的盲点。一共324名患者被随机分配到有或者没有WISENSE系统的EGD中。在WISENSE组中，准确度达到了，其盲点率明显比对照组低（ vs ）[65]。第二项研究探讨了基于DL的自动息肉检测系统在结肠镜检查中的作用，一共1058名患者被随机分配到有或者没有智能辅助系统的诊断性结肠镜检查中。人工智能系统将腺瘤检出率从显著提高到，平均每个病人检出的腺瘤数目从增加到[66]。这些结果表明，人工智能系统可用于提高内镜对胃肠道癌前病变的诊断价值。 除了提高诊断准确性外，人工智能还可以帮助医生确定消化道肿瘤患者的预后。一个基于1219例结直肠癌患者的数据集建立的神经网络与传统的COX回归模型相比，提供了更精确的生存时间和影响因素的确定[67]，并可用于确定患者远处转移的风险[68]。采用人工神经网络模型对452例胃癌患者进行评估，并以大约90%的准确率确定生存时间[69]。在一项对117例II A期结肠癌根治术后患者的研究中，一种基于神经网络的评分系统，根据肿瘤的分子特征，将肿瘤术后患者分为高、中、低危三组，三组患者十年总体生存率和无病生存率差异显著[70]。深度学习预测局部晚期直肠癌患者对新辅助化疗有完全反应的准确率达80%，这项技术可能被用来识别最有可能从保守治疗或根治性切除中受益的患者[71]。另外，一个基于DL的模型可以根据临床、病理数据及治疗方案，预测1190例胃癌患者5年的生存期。该系统的AUC值为，并确定了肿瘤的分子特征与最佳辅助治疗之间的关系[72]。
AI已经被用于识别炎症性肠病（IBDs）（N=6）[73-78]，溃疡（N=6）[79-84]，脂泻病（N=5）[85-89]，淋巴管扩张（N=1）[90]，和钩虫病（N=1）[91]，两项研究评估了炎性病变患者的内镜检查结果[92,93]。两项研究使用电子病历来确定患者患腹腔疾病的风险，1项研究使用遗传因素来确定患者患IBD的风险。三分之二（21项中的14项）的研究使用K折交叉验证，以避免数据的过度拟合，这21项中有12项研究的患者的患者准确率约为90%。 许多研究已经验证了AI预测IBD患者治疗反应的能力。Waljee等人利用年龄和实验室数据研发了一种机器学习方法，这种方法的成本较低，且比6-硫鸟嘌呤核苷酸（6-TGN）代谢物测定更准确地预测患者对噻嘌呤的临床反应（AUC vs ）[94]。然后，他们根据生物标志物、影像学数据和内镜检查结果，改进了之前的ML模型，以预测接受硫嘌呤治疗的患者的客观缓解。该ML模型优于6-TGN水平的测量（AUC vs ）[95]。一种ML模型分析了韦多利单抗治疗溃疡性结肠炎患者的三期临床试验数据，与第6周AUC为的粪便钙保护水平相比。AI能够预测哪些患者将在第52周时在无皮质类固醇的前提下实现内镜下缓解，预测性能的AUC值为。因此，韦多利单抗在前6周的益处不明显时，该算法可用于选择患者继续使用韦多利单抗[96]。另外，还有一种人工智能算法，它将微生物群的数据与临床数据结合起来，确定了IBD患者的临床反应，其预测患者抗整合治疗的AUC为[97]。一种神经网络鉴定溃疡性结肠炎患者在细胞置换治疗后，需要进一步手术的敏感性和特异性分别达到了和[98]。 预测IBD发病或进展的人工智能系统也正在研发中。一种分析克罗恩病患者早期活检图像的神经网络在识别疾病进展的准确性达到了，预测患者需要手术的准确度达到了[99]。Waljee等人建立一种ML方法分析电子病历数据，预测6个月内IBD相关的住院和门诊病人使用类固醇的AUC值达到了[100]。人工神经网络预测IBD患者临床复发的频率，具有较高的准确性[101]。
十二项研究已经被用于验证AI在无限胶囊内镜图像中检测小肠出血的能力（表3）[55，102-112]。12项中的8项研究采用特殊的验证技术，主要是K折交叉验证。在这些研究中，9项研究识别小肠出血的准确率超过了90%。 对于急性上消化道出血或下消化道出血的患者，可通过内镜检查轻松确定出血原因，然而，很大一部分病人有反复出血的情况，这需要重复内镜检查和治疗。因此，ML模型被开发以确定有复发性出血风险的患者和最有可能需要治疗的患者，并估计死亡率。这些模型使用临床和/或生物数据，并以大约90%的准确率识别这些患者[113-117]。一种建立在22854名胃溃疡患者的回顾性分析和1265名用于验证的患者基础上的ML模型，能够根据患者的年龄、血红蛋白水平、胃溃疡、胃肠道疾病、恶性肿瘤和感染来确定复发性溃疡出血的患者。模型确定1年内复发性溃疡出血的患者，AUC为，准确率为。
22项研究测试了AI在辅助胰腺疾病或肝脏疾病诊疗中的能力（表4）。其中关于胰腺癌的AI系统有6项，其中5项研究基于内镜超声[118-122]、1项基于血清标记物[123]。这些研究识别胰腺癌患者的AUC约为90%。16项关于肝脏的研究中7项研究旨在检测与病毒性肝炎相关的纤维化[124-130]，6项开发了人工智能策略检测非酒精性脂肪肝[131-136]。2项研究识别食管静脉曲张[137,138]。1项评估患者不明原因的慢性肝病[139]。其中，13项研究使用电子病历和、或生物特征的数据建立算法，3项研究使用弹性成像数据。除2项外，所有研究都使用了特定的验证技术 ，主要是k-折叠交叉验证。这些模型的精度约为80%。 除了提高诊断准确性外，还需要确定病人预后和预测疾病进展的AI方法。Pearce等人建立了一个ML模型，根据APACHE II评分和C反应蛋白水平来预测急性胰腺炎患者的严重程度。他们模型的AUC值达到了，敏感度87%，特异度71%[140]。Hong等人根据急性胰腺炎患者的年龄、红细胞压积、血清葡萄糖和钙水平以及尿素氮水平，创建了一个ANN来评估患者的持续性器官衰竭，准确率达[141]。Jovanovic等人开发了一种ANN模型，根据临床、实验室和经皮超声检查结果，识别胆总管结石病患者进行治疗性内镜逆行胰胆管造影术的需求，其AUC为[142]。 Banerjee等人开发了一种基于临床和实验室数据的人工神经网络，以90%的准确性确定肝硬化患者将在1年内死亡的可能性，该模型可用于确定肝移植的最佳候选者[143]。Konerman等人基于临床、实验室和病理组织学数据建立了一个机器学习模型，识别慢性丙型病毒感染肝炎患者疾病进展的最高风险，以及肝脏相关性结果（肝相关死亡、肝失代偿、肝细胞癌、肝移植或Child-Pugh评分增加到7分），该模型在1007名患者的验证集中AUC值达到了。Khosravi等人建立了一种神经网络来预测1168名肝移植患者的生存期。该模型可估计1-5年的生存概率，AUC为，而Cox比例风险回归模型为[146]。研究人员还利用人工神经网络将肝脏捐献者与接受者配对，从而提供强有力的决策技术[147]。此外，ML模型可以帮助预测对治疗的反应。Takayama等人建立了一种ANN预测慢性丙型病毒感染肝炎患者对聚乙二醇化干扰素a-2b联合利巴韦林治疗的反应，预测的敏感度达到了82%，特异度达到了88%。
人工智能将成为胃肠病和肝病学家诊断患者、选择治疗手段和预测预后的重要手段。许多方法都是在这些目标下发展起来的，并展示出不同的性能水准。由于性能指标的差异，很难比较这些研究的结果。人工智能似乎在内镜下特别有价值，它可以增加对恶性和癌前病变、炎症病变、小肠出血和胰胆紊乱的检测。在肝脏学中，人工智能技术可以用来确定患者肝纤维化的风险，并允许一些患者避免肝活检。 我们的综述只涵盖了PubMed中列出的文章，并且可能错过了计算机科学和医学图像分析期刊上的一些出版物。尽管如此，在过去的20年里，人工智能已经成为胃肠病学和肝脏学研究的重要组成部分。尽管本文的综述的重点是辅助诊断和预后，但是其他研究方向的人工智能也正在被探索，例如基于机器学习的内镜质控评估（盲肠标志，机器学习评估检测结肠镜的后续建议），AI在胃肠道领域的应用也在不断被扩大。 值得注意的是，目前的AI技术受的高质量数据集的缺乏所限制。大多数用于开发ML算法的证据来自临床前研究，目前在临床实践中没有应用。此外，DL算法被认为是黑箱模型，黑箱模型很难理解决策过程，阻止医生发现潜在的混杂因素。考虑道德挑战也很重要，人工智能不知道病人的偏好或法律责任。如果发生内镜误诊，谁有责任-内镜医生、程序员或制造商？此外，在确定与病毒性肝炎有关的肝脏纤维化风险时，种族歧视等固有偏置容易被纳入人工智能算法，特别是在肝脏学领域。在开发人工智能模型时，重要的是要考虑这些因素，并在一系列人群中验证模型。医学总是有内在的不确定性，因此完美的预测是不可能的，一些与人工智能相关的研究空白在胃肠学和肝脏学领域仍有待研究（表5）。 在胃肠病学和肝病学方面，人工智能的发展是没有回头路可走的，未来的影响是巨大的。使用人工智能可以增加在发展中地区的人们获得护理的机会，特别是在评估患者患病毒性肝炎或肠道寄生虫病的风险方面。智能手机可以使用人工智能技术远程监测患者的健康，IBD患者居家测量粪便钙保护素的方法已经被建立[149]。人工智能还可以通过从大型患者数据集中集成分子、遗传和临床数据来识别新的治疗靶点。然而，人工智能不会完全取代医生，人工智能仍将辅助医生工作。虽然机器可以做出准确的预测，但最终，医护人员必须根据病人的喜好、环境和道德为他们的病人做出决定。