17、深度学习、机器人技术与手术机器人应用

深度学习、机器人技术与手术机器人应用

1. 引言

机械机器人的开发、应用和使用属于高级力学这一跨学科科学与规划领域。这能让我们深入了解机械创新，包括各类机器人及其应用。

机器人模仿人类存在一个障碍，即缺乏本体感觉，这是人类协调动作的一种“直觉”，对机器人来说至关重要。不过，如今利用触觉材料和人工智能算法，情况有所改善。例如，任意放置的传感器能识别接触和压力，并将信息发送给人工智能算法进行解读；还有研究人员致力于开发功能堪比人类手臂的机械臂。

哥伦比亚大学的Robert Kwiatkowski和Hod Lipson正在研究“任务怀疑自我演示机器”，这种机器人如同婴儿一样，最初对自身身体和运动原理一无所知，但通过反复运动观察结果并构建模型，再借助人工智能算法规划未来动作，从而学会解读自身行为。南加州大学的研究团队开发出了人工智能控制的机械肢体，能在未被专门编程的情况下从摔倒中恢复。

接下来，我们将对比基于卷积神经网络的手术机器人与其他机器人及手术机器人的执行情况，还会与专家手动操作的行业标准作比较。通过改变部分图形数量以及编码和解码层，可以实现不同的卷积神经网络设计。下面将详细介绍各个手术系统及其最新的人工智能进展，并探讨手术机器人在眼科的未来应用。

2. 相关工作

手术机器人已出现一段时间，近十年来，机械医学通过收集数据和进行特殊情况实验取得了显著进展。机械和腹腔镜手术对患者的影响较小，因为它们能以最小的侵入性完成任务。传统开放手术在操作器官内部时需要较大且谨慎的操作空间，而腹腔镜手术可通过嵌入内窥镜获取视野，对腹腔进行检查和治疗，且被认为是更精确细致的医疗方法。

成像、接触力检测和控制技术的进步使