8、正畸领域的机器人应用:改变当代临床护理面貌

正畸领域的机器人应用:改变当代临床护理面貌

在过去十年间,随着先进制造技术的发展、研究设计的进步以及三维(3D)成像技术的日益普及,机器人技术在各个领域都取得了显著进展,正畸领域也不例外。机器人具有高精度、高效率和稳定性等固有优势,其在正畸领域的应用正逐渐改变着当代临床护理的面貌。

机器人技术概述

机器人技术是一个融合了计算机科学和工程学的跨学科领域,被定义为“感知与行动之间的智能连接”。不同类型的机器人虽应用和形式多样,但在构造上都有三个基本相似点:机械构造以完成特定任务、电气组件为机械提供动力和控制、计算机编程代码决定行动时机和方式。

在正畸领域,机器人技术的应用具有重要意义。尤其是在新冠疫情之后,社交距离和远程监测成为新常态,机器人的应用可以降低正畸医生因气溶胶暴露感染新冠的风险。同时,智能机器人还可以减轻人类助手的身心负担,让人类专注于机器人无法完成的任务,如与患者的直接社交互动、诊断和治疗计划制定等。

研究方法

本次研究采用了范围综述的方法,遵循系统评价和荟萃分析的首选报告项目(PRISMA)指南。研究在多个数据库中进行文献搜索,时间范围为2010年1月至2021年1月,且仅限于英文文献。搜索词涵盖了机器人在正畸领域的八个不同应用领域,具体如下表所示:
|序号|数据库|搜索词1(主要搜索词)|搜索词2|不相关内容|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|S1|MEDLINE、Cochrane Library等|机器人牙科助手|无|信件、意见文章等|
|S2|同上|机器人正畸诊断|机器人模拟正畸问题等|机器人X射线等|
|S3|同上|机器人正

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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