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计算机应用影响以及研究探讨论文(共4篇)

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  • 更新时间2019-12-19
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  现如今网络的发展,也让我们的生活更加的便捷了,计算机的运用也是愈发的频繁了,并且也带动了很多行业的发展步伐,那么计算机的论文应该怎么写呢?下面就跟着小编一起来看看优秀的计算机论文范文吧。


  第1篇:计算机仿真结构的工程方法论探析


  余永阳,王婉祯,王业飞(中国科学院大学人文学院,北京100049)


  摘要:工程中的计算机仿真活动有别于科学研究中的计算机仿真。基于工程方法论研究的视角,分析了计算机仿真是一个确定仿真目标、提出领域知识需求、识别提炼知识、建构模型、进行仿真实验,直至满足工程对仿真所提需求的迭代进化的逻辑结构;描述了计算机仿真行动者网络结构,以及人与非人两类行动者的角色定位;阐释了计算机仿真实践展开过程中应遵循目标有限性及其权衡、工程建设规范与仿真专业规范有机统一、全程协同的基本原则,以期为反思工程中计算机仿真实践活动的内在理性提供一种尝试。


  关键词:工程方法论;计算机仿真;逻辑结构;仿真行动者网络


  引言


  人们在认识、利用和改造自然过程中,通常伴随着操作与干预的能动过程。其中,有一些系统如处于设计阶段的工程、未定型的产品等无法直接进行观察、实验和分析。因此,逐步出现了用抽象模型来代替真实系统进行实验的方法。这种方法,是基于从真实空间向虚拟空间的映射,通过对对象进行简化抽象的实验来研究一个存在或设计中的系统,由此诞生了一门新的学科——仿真学。随着计算机技术快速发展和广泛应用,仿真技术与高性能计算机技术相结合,计算机仿真便应运而生,从而通过“创建真实世界中复杂系统的硅替身,使我们能够在真实的计算机上进行可重复的受控实验”。[1]


  概略地讲,计算机仿真,是指在计算机上建立某一现存或虚拟系统的模型,对该系统的结构和行为进行动态模拟,从中得到所需信息,进而为决策过程提供依据的研究方法。[2]它具有3个基本要素:系统、系统模型和计算机,联系这三个要素的基本活动是模型建立、仿真模型建立和仿真试验。[3]这种方法用于分析和研究目标系统运动行为、揭示系统动态过程和运动规律,已经广泛运用于工程和非工程领域之中,并取得了巨大成功。


  近年来,我国工程哲学研究得到快速发展,经历“工程-技术-科学”三元论、工程演化论和工程本体论三个阶段后,[4]已深度拓展到工程方法论研究领域,并成为当前研究的热点问题。然而,作为工程实践领域重要的方法支撑之一的计算机仿真,当前对其研究更多的是指向具体的工程实践,而对方法论层面的计算机仿真实践过程的一般性抽象、提炼几乎没有。为此,本文试图对工程中计算机仿真活动展开过程实践结构、行动者网络结构及其角色定位,以及基本的实践原则进行分析,以期从工程哲学方法论层面解析工程中的计算机仿真结构。需要特别说明的是,考虑到计算机仿真在工程中应用及其价值已广为人所熟悉,本文不再赘述。


  1工程中计算机仿真实践的逻辑结构


  在科学研究领域,计算机仿真得到了广泛应用。因此,有学者把计算机仿真(或实验)称之为人类继思想实验、实物实验之后的第三种科学实验,并给出了计算机仿真的一般过程,即从实际系统出发,构建数学模型,而后转化为仿真模型,进行仿真实验后,对仿真结果进行分析,最终反馈于实际系统。[5]科学家借助计算机仿真从事科学研究活动,使得能够在真实的计算机上进行可重复的受控实验,也即能够进行大量的“假定-推测”实验。建构这种实验的过程,是科学家对研究对象抽象提炼的过程。这个过程的主导者,主要是科学家本人或者由相关领域科学家参与的群体。群体成员的专业结构往往呈现出同质性,或者同质性大于异质性。科学中的仿真实验即使是由专门人员承担,其本人也往往是这个领域的研究者。因此,仿真过程中科学家围绕具体科学问题进行交流,几乎不存在专业领域知识的障碍。换句话说,对于科学家而言,计算机仿真往往是掌握在自己手上的研究工具而言,并不存在过多的社会化过程,少有与专业领域外的人进行互动,掺入的非科学因素少。从这个角度看,科学中的计算机仿真活动更为纯粹、更加受控。


  工程活动与科学活动是两种不同类型的社会实践活动,“科学活动是以探索发现为核心的,工程活动是以集成建构为核心的”[6]。我们认为工程实践中的计算机仿真活动核心是为构建新的存在物提供决策论证支持。作为一般性工程方法论中的计算机仿真,固然具有“三个世界”的分类属性,对应着工程系统、数学模型和计算机仿真模型。然而,它与科学领域中的计算机仿真活动有着显著区别。这首先是由工程活动的本质所决定。集成建构意味着工程所涉及的人员、知识、对象等诸多要素十分复杂多元,其建造过程本质上是一个权衡妥协的社会化过程,涉及人与自然的妥协、人与人的妥协。工程中的计算机仿真活动,一方面,仿真所需知识的综合性、集成性,需要工程决策者和工程所涉及的诸领域专业人员配合;另一方面,计算机仿真自身日趋专业性,往往需要专业人员来承担,也无法指望各领域人员都能通晓仿真专业。随之带来一个区别于科学中计算机仿真的显著特点,工程中的计算机仿真活动自始至终充斥着以仿真工程师为中心的与工程决策者和其他提供工程相关领域知识人员密切交互的社会化过程。由此可以看出,工程中的计算机仿真过程,是仿真工程师理解工程意图、确定仿真目标、提出领域知识需求、识别提炼知识、建构模型、进行仿真实验的迭代进化过程,直至满足工程对仿真提出的需求。因此,这种仿真活动是科学因素、社会因素共同作用的结果。为便于更加清晰地描述其实践的逻辑过程,我们尝试性给出一种工程实践中的计算机仿真的逻辑结构,具体如图1所示。图中实线及箭头表示的是由此到彼的因果或关联指向关系,虚线及箭头反映的是环路中的反馈关系。比如,结果展现指向需求描述,需求描述反过来也验证仿真结果,以此类推。


  在工程活动的每个阶段,都涉及工程决策和决策的贯彻,还可能涉及各种调整变更。每阶段都有工程实践固有的活动目标。理论上讲,计算机仿真可以为每一阶段的活动提供服务。在仿真实践中,主要存在两大类型的交互。类型1,聚焦工程活动目标,仿真工程师与工程决策者、相关领域工程师等“用户”进行交互,形成比较清晰的仿真需求描述,为展开仿真活动奠定基础。类型2,聚焦需求主导下的仿真目标,仿真工程师依托计算世界中的各种平台、工具等,展开实质上的建模和实验活动。这类交互以概念模型为中心,通过概念模型-数学模型-仿真模型内部循环,迭代推进仿真实验,最终形成可面向用户的仿真结果。依托仿真结果,仿真工程师与“用户”再次进行交互,如此循环往复,直至仿真活动满足工程实践需求。交互的过程,是围绕工程目标进行两个环路的迭代演化过程。


  在具体工程活动目标主导下,仿真实践起始于从目标到需求的转译活动。工程目标指向的是工程中某个阶段需要达成的具体预期,而需求表征的是计算机仿真能为工程活动目标提供什么支持,两者并非一回事。需求描述是对仿真问题的恰当说明和回答,这是计算机仿真的逻辑起点。按照需求描述,建构概念模型,概念模型是对工程系统的“组成、原理、要求、目标等,用文字、图表、技术规范、工作流程等文档来描述,反映系统中各种事物、实体、过程的相互关系和最终结果,以此对系统进行非形式化的概念描述”[7]。概念模型是建构数学模型的直接依据,数学模型主要解决的是数学化的表达问题,在此基础上,运用合适的编程语言和具体的仿真工具完成计算机仿真模型的构建,此后进入仿真实验和实验结果分析运用环节。


  犹如仿真实践起始于从目标到需求的转译,仿真活动的终结起始于仿真结果从仿真工程师到面向用户需求的转译。对于仿真工程师而言,他所期望的结果展现往往是以原初数据或简明的形式化方式来表达,但不影响其对数据的解读。譬如,对交通网络结构的仿真,仿真工程师往往只要抽象其拓扑关系即可,并凭借其经验、技术等能够比较自然地完成从拓扑关系到实际交通网络的映射。然而,对于大多数“用户”而言,通常需要借助可视化的方式来辅助理解仿真结果。普通用户若看到交通网络数学形式的拓扑结构,是很难想象如何映射到真实的交通网络。此时,仿真工程师应按照不同的用户需求,对仿真结果进行形象化、可视化、相似化的表达,以便于服务决策论证或说服沟通。仿真结果得到用户的接受和信任,往往意味着仿真活动的终结。


  2工程中计算机仿真“网络”的行动者分析


  上文所述的逻辑结构,只是给出了工程中计算机仿真的一般性的实践结构,然而,这种分析还不能充分表达工程活动与科学活动等其他活动区别的本质性特征。工程活动是面向实践的,要解决的是实践问题,处处存在人的力量、物质力量的冲撞。拉图尔认为,应该把科学(包括技术和社会)看作是一个人类的力量和非人类的力量(物质的)共同作用的领域。[8]如果把仿真整个实践结构看成一个动态的网络,在网络中工程师群体等人类的力量与仿真工具等非人力量相互交织,共同演化直至仿真实践活动的终结。


  在分析仿真行动者网络中,我们倾向于采取后人类主义而非绝对的人类中心主义思考范式,认为在计算机仿真实践活动中,人与非人存在一种“合作”。换言之,仿真实践过程中,人对仿真工具(即物质力量)的规训并不是能够轻而易举规避或操纵,其实也未必需要规避。工具规训的存在恰恰是工具本身价值所在。


  2.1行动者网络结构


  计算机仿真行动者网络涉及人与非人,通过信息(工程活动目标对计算机仿真提出的需求)为纽带,把两类行动者连接成一个动态的网络。网络结构可区分为两个环路,环路1,主要由计算机仿真工程师,以及工程决策者、相关领域工程师、工程本身的利益相关者(这往往表现为当计算机仿真主要用于说服性功能时尤为明显)组成;环路2,主要由模型、仿真语言和工具、计算机、数据等非人行动者组成。仿真工程师是连接环路1和环路2的枢纽性节点。网络结构的概略描述如图2所示。


  2.2行动者网络中的“人”


  2.2.1仿真工程师


  对于直接进行计算机仿真活动的工程师而言,其是整个仿真网络的关键节点,承担着在“物质世界”(这个世界,其与工程活动相关人员的交互,也即上文所言的交互类型1)与“数学世界”和“计算世界”(其与非人行动者的交互,即上文所述的交互类型2)沟通与执行的责任。仿真工程师不仅要理解工程的意图,架起与工程决策者、其他领域工程人员沟通的桥梁;还应作为“中介”,架起物质世界到数学世界和计算世界连接的桥梁,并完成全部过程的操作。


  2.2.2工程决策者、领域工程师


  对于工程决策者、领域工程师而言,往往是工程意图的传递者、工程专门领域知识的提供者、仿真结果的接收者。正确传递工程意图,帮助计算机仿真工程师理解工程,是这类行动者需要完成的工作。以笔者多年参与有关工程活动组织管理实践看,计算机仿真活动十分容易演变成仿真人员的“独角戏”。原因大抵有两个,一是专业领域知识日益精细,即仿真活动的跨学科性越来越突出,使得相互沟通的门槛和成本剧增;二是对仿真活动本质理解不够所致。仿真的起点,在于对仿的对象的理解认识,而仿真人员又往往过于关注仿的过程。两类实践活动存在事实上的沟通“鸿沟”,双方都应该向对方靠拢,而不是彼此远离。


  2.2.3工程活动其他相关者


  这主要指的是涉及工程建造过程中的利益相关者、工程实施和管理过程中的工程实践参与者,是仿真结果的接收者,有时也是仿真需求的提供方。这类人员对于仿真活动而言,更多的是被动参与,但又具有能动性。在仿真结果的表达方式上,譬如工程活动的建造流程演示、空间布局等信息传递,若不考虑受众实际,仿真结果就难以起到预期的论证和说服作用。此时看似被动的行动者,往往成为了接受理解仿真结果的能动者。


  2.3行动者网络中的“非人”


  2.3.1模型


  “在工程系统分析中通常通过建立相应的结构模型、数学模型或仿真模型等来规范分析各种备选方案。”[9]计算机仿真过程,关键是建模。模型是仿真的基础。“建模是对实体、自然环境、人的行为的抽象描述。”[10]从对计算机仿真的逻辑结构分析可以看出,模型的构建过程存在3次转译:①从工程目标出发到需求描述进而建立的概念模型;②从概念模型到数学模型;③从数学模型到计算机仿真模型。每一次的转译,既是抽象、简化的过程,又往往伴随着逐步失真的过程,也是一个不断祛除和增加信息“噪声”的过程。因此,如何保证模型与真实系统的一致性,是模型构建进程的关键环节。实践中,模型的构建和确定并非一蹴而就,存在一个校验调整、迭代进化的过程。


  2.3.2仿真软件(工具)


  这是计算机仿真技术专业化的基本标志。仿真软件的发明使得仿真人员与计算机进行交互更加便捷。从20世纪50年代汇编语言开始,仿真软件得到了快速发展,从而使得仿真技术在各个领域的扩散运用成为可能。从一定程度上讲,仿真软件使得从数学模型甚至计算机仿真模型成为“黑箱”性质的工具,大大简化了模型的构建过程。甚至对于仿真工程师而言未必需要完全了解仿真软件的内部运行机理,而只需作为一种功能性的工具,基于此工具展开特定对象和任务的建模仿真工作。这类仿真工具,已成为一个封装好的“黑箱”。在非人行动者中,仿真软件(工具)是最具有能动性的一类行动者。这种能动性对于仿真工具的发明者而言一般是可控的,用海德格尔的话说是“上手”之物。然而,相对于广大用户而言,仿真工具的能动性是内生的,即工具本身具有“自组织”属性,赋予一定的参数,能够自动计算生成仿真数据。在这个意义上,用户要驾驭仿真工具,往往会经历一个从“在手”到“上手”的过程。因此,仿真工具的“黑箱”性质对于仿真人员未必是“福音”,使其“白箱”化才能更好地理解仿真、操作仿真。仿真工具的选取使用,是仿真实践活动中不可回避的问题。一方面,对其选择自然与工程活动对象属性直接相关;另一方面,也与仿真工程师的专业背景和习惯偏好密切相关。


  2.3.3数据


  数据是“仿真大厦”的地基。应从两个层面看待数据:①计算机仿真模型构建和运行需要的基础性数据。如果可以把模型与目标实体的一致性或相似性看成是结构性、外化的,那么基础数据与目标实体的一致性往往是事物运行的如实反映、甚至是规律外化。譬如,仿真一个大型桥梁的结构,模型要反映桥梁的真实结构和空间环境,而模型涉及诸如构件的材质、大小、相互之间的应力等基础数据,则要如实反映材料力学的法则定律。基础数据的可靠性尤为关键。②仿真运行后的数据。这类数据的焦点不在于是否可靠,而在于对其如何分析或者以什么眼光审视。既要关注数据之间的因果关系、关联关系,也要关注数据的可视化显示问题。


  2.3.4计算机


  这是仿真运行的平台,是人与非人交互的界面。一般而言,计算机本身最容易“具身化”,成为“上手”之物。但是,对于一些大型复杂工程系统的仿真,常规的计算机无法满足性能需求,而是高度依赖高性能计算机甚至是计算机集群。此时,计算机往往成为了仿真活动展开和结果的可靠性、安全性的重要影响因子,因而应关注其运行状态。


  3工程中计算机仿真实践的基本原则


  工程中的计算机仿真实践有其固有的特点规律。推进这项“虚拟化”的工程实践活动,在遵循学科层面的计算机仿真方法要求基础上,还应针对工程实践领域的特殊需求,把握其实践的基本原则,我们认为尤要关注以下三个原则。


  3.1仿真目标有限性及其权衡


  工程活动作为复杂的社会过程,涉及多元异质的变量,其目标的确定是对工期、投入、物质条件、技术状况、人员等诸要素的权衡。计算机仿真是工程诸活动的组成之一,仿真目标的确定,一方面受工程活动特性和具体工程目标的限制,另一方面又受仿真技术自身的限制。因此其目标是有限的。尽管计算机仿真为工程实践的不确定性解决提供了一种手段,但并没有完全终结这种实践活动的不确定性。同时,还带来了另外一种不确定性,即计算机仿真本身的不确定性。仿真的过程,是对目标实体的抽象简化过程,与目标实体客观存在还原或映射关系。这种映射,是否逼真或可信,又取决于人们对事物本身的认识。换句话说,对计算机仿真本身带来的问题或盲区的解决,并不能一劳永逸地解决工程实践中的某些不确定性,因为后者总是处于变动的环境之中。因此,仿真目标的这种有限性,进而带来对仿真结果运用价值的有限性,需要工程人员既不对其盲目推崇、全盘接收,也不应消极对待、不置可否,而应从工程建设全局需要出发,综合权衡工程活动目标和计算机仿真可能及可信,确定和赋予计算机仿真能够有效解决的问题。


  3.2工程建设规范与计算机仿真专业规范的有机统一


  工程中的计算机仿真活动,本质上属于工程活动范畴。工程有工程的建设标准与规范,比如,追求安全可靠。各具体建设领域也还有其行业标准。因此,工程实践中的计算机仿真,对仿真目标的确立、仿真结果的校验和使用,必须经受工程建设的标准约束、遵守工程建设规范。同时,计算机仿真作为一门专业化的学科、一项专业性强的实践活动,还应遵循自身的专业规范,比如校核、验证与确认(VV&A)标准等;也有学者从实践层面提出简单性、清晰性、无偏见性和易操作性的仿真模型建构规范。[11]由此,工程中的计算机仿真实践规范,既有别于一般性的工程建设规范,又要超越其自身的专业规范,应做到两者的有机统一,从而为仿真实践价值的最大化提供保证。


  3.3仿真实践进程的全程协同


  在自然科学领域中的计算机仿真,主要由科学家群体自身来承担,仿真就是展开科学研究的过程和工具,因此一定程度上消弭了跨专业领域间的沟通“鸿沟”。然而,工程中的计算机仿真,同工程活动一般,是一个社会化的过程,在一个充满变动的实践情境下,处处都有跨专业跨领域的协调沟通。正如前文分析仿真行动者网络中“人”的因素一样,参与仿真活动的多元主体需要全程沟通、通力协作,否则,仿真活动就难以有效展开。为此,在推进计算机仿真实践过程中,工程共同体不同专业领域人员,需聚焦工程活动目标,坚持全过程跨领域的无缝对接、协同作战。


  4结语


  工程实践过程,是工程活动诸要素权衡、合作与妥协的过程,处处存在冲撞。计算机仿真既为解决这种冲撞提供了一种选择,同时其本身也是建模过程的冲撞。这种过程性的冲撞,是否达成预期并为工程实践提供有效支撑,不在于计算机仿真方法自身,而更多地在于仿真过程中各种因素的权衡协调,尤其是人类行动者的集智协作。为此,应超越计算机仿真专业领域的视角,基于工程活动从一般性层面来理解工程中的计算机仿真实践。


  本文正是试图从这个视角,在考察计算机仿真基本内涵基础上,着眼工程哲学方法论研究需要,探索仿真实践的逻辑结构,运用行动者网络理论对仿真“网络”中的人与非人行动者进行了分析和描述,并试图发掘工程中计算机仿真实践活动应遵循的基本原则,以期为反思这种实践活动隐含其中的理性提供一种“解决方案”,进而为工程中计算机仿真实践有效展开提供一些支持和助力。一定意义上讲,如果能够尽可能保证过程合乎理性,结果有效有用性的概率会更高。因此,本文着重分析的是工程中计算机仿真实践展开的内在过程,通过过程展开合乎计算机仿真的实践理性来确保其有效性。但尚未探讨的是:从仿真方法的本体层面研究计算机仿真方法的有效性来自哪里?如何与工程中其他方法进行衔接?这些问题需要进一步的研究。


  致谢


  本文撰写,源于中国科学院大学开设的《跨学科工程研究专题》课程学习要求。在撰写和课堂汇报,以及后续修改完善过程中,得到了王大洲老师、王楠老师反复指导;在参加第八次全国工程哲学学术会议时,我们对此话题进行了简要的小组汇报,中国科学院大学王佩琼老师、绍兴文理学院土木工程学院卢锡雷老师等专家学者提了意见建议;以及一起参加《跨学科工程研究专题》课程学习的同学也提了意见,在此不一一列举姓名。借此,表示衷心感谢和敬意。


  第2篇:医用内窥镜图像计算机辅助诊断研究进展


  敬雪平,郑秀娟,刘凯:四川大学电气信息学院自动化系,成都610065


  1引言


  医用内窥镜作为一种重要的医学诊断仪器,主要用于观查人眼不能直接观察或者不方便观察的腔体内组织或者结构。内窥镜按照其应用场景可以分为消化道内窥镜、呼吸道内窥镜、腹膜腔内窥镜和血管内窥镜等,而按照成像构造分类,则可以分为硬管式内窥镜、纤维式内窥镜、电子内窥镜。随着数字成像技术的不断发展,电子内窥镜逐渐取代了纤维内窥镜成为了主流,与纤维内窥镜相比,电子内窥镜的成像质量好、光亮度强、外径更细,更有利于细小病变的检查和医生的操作,同时能够将图像存储起来,便于进一步的分析和诊断。


  当前内窥镜图像的诊断主要依赖人工阅片完成,然而日益增加的图像数据也为人工阅片带来极大挑战。例如在使用胶囊内窥镜(WirelessCapsuleEndoscope,WCE)进行食道检查的过程中,每个病人会产生约55000张图像[1],如此多的图片如果人工检视,将会极大地增加医生的工作负担。此外,由于医生之间的个体差异,对于同一个病例,可能得出不同的诊断结果,往往还需要进行二次审查。


  为了降低医生的工作强度,同时为疾病的诊断提供有效的辅助诊断信息,以机器学习和图像处理技术为基础的计算机辅助诊断(ComputerAidedDiagnosis,CAD)逐渐成为医学领域的研究热点[2]。在眼底疾病自动诊断方面,由Google公司研发的自动诊断方法在准确率上已经超过了人类医生的平均水平[3]。而在皮肤镜图片的诊断方面,Esteva等[4]人研发的自动算法在两种癌症的辨别上也达到了人类专家的水平。与此同时,在内窥镜图像的辅助诊断方面,因为其巨大的市场潜力和较高的研发难度,也逐渐成为相关研究的热点。


  本文选取近10年内窥镜领域的计算机辅助诊断相关研究文献展开综述。分别介绍了基于人选特征(Hand-craftedFeatures)和卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)的相关研究进展。


  2内窥镜图像的特征选取


  获得合适的特征表达,是一个分类系统成功的关键。在卷积神经网络兴起之前,根据图像的特点和相关医学经验,提出合适的人选特征往往是设计一个分类系统最大的难点。


  传统的内窥镜图像处理研究主要集中于两个方面:(1)图像变换,即通过频域变换、色彩空间变换等方式来充分适应和表达图像的信息,以便于更好地分析和处理图像;(2)图像特征提取,通过提出新的特征算子或算子组合来提高和改进图像分析算法。内窥镜图像的颜色分布与自然图像有较大差异,且不同病变的纹理差异较大,在常见的特征算子SIFT、SURF和HOG算子之外,更多的特异特征算子及其不同算子的组合相继提出。其中利用频域变换来获得有效特征较为常见。


  2.1频域变换


  常见的图像频率域变换包括傅里叶变换、小波变换、曲波变换(CurveletTransform)等,广泛应用于图像去噪、图像压缩、图像融合等领域。频率域变换能够使得图像的某些特征更加突出,从而更有利于特征的选择。


  Li等[5]通过曲波变换将肠道内窥镜图像转换到频域,再利用局部二值模式(LocalBinaryPattern,LBP)提取特征。曲波变换是良好的多尺度分析工具,同时LBP是一种强大的纹理描述算子,具有旋转不变性和灰度不变性的特征。这两种工具的组合能更加充分提取和利用病灶位置的纹理特征。


  为了区分不同结肠癌的种类,Hafner等[6]通过二维离散傅里叶变换获得肠道内窥镜图像的频域表达后,再通过筛选基于傅里叶级数矩阵的特征来更好地区分不同病变类型。由于用于分类的判别信息都是通过对图像的进行频域滤波得到的,因此关键问题转变为构建适当的频域滤波器以得到合适的特征。


  Yamaguchi等[7]则利用离散小波变换和分形维数来提取内窥镜图像中癌变部位的特征。将原始图像分解为4个分量,即RGB和亮度分量,并使用离散小波变换分别对这4个分量进行两次变换,再使用方框计数法在每个小块处计算分形维数,并根据分形维数检测异常区域。其中分形维数主要用于衡量小区域的复杂度,他们认为一个异常区域与其他区域的复杂性会有所不同。


  Charisis等[8]则将胃部内窥镜图像进行曲波变换后,再利用遗传算法有效地提取病变部位相关的形态学特征。


  2.2色彩空间变换


  内窥镜图像通常以RGB图像的形式保存显示,通过色彩空间变换,则可以在不同的色彩空间提取基于色彩的特征,这也是自然图像处理中常见的方法之一。但由于内窥镜图像色彩较为单一(主要以红色分量为主)、亮度变化较大等特点,在设计内窥镜图像的辅助诊断算法时,一些新的方案便被提出以适应上述特点。


  Wang等[9]将消化道内窥镜图像由RGB空间转换到HSV空间后,再根据内窥镜图像的特点将色调分量H和饱和度分量S重新加权,形成新的颜色分量,然后分别从颜色直方图和纹理光谱中提取颜色特征和纹理特征。最后使用一个贝叶斯分类器来分类溃疡、出血和癌症图像。他们指出内窥镜图像的色彩分布和自然图像不同,红色分量很多,将其转换到HSV空间中更有利于特征的提取。


  为了在WCE图像中检测大肠息肉,Li等[10]则将肠道内窥镜图像转换到HSI空间。首先提出了基于色度直方图的亮度不变颜色特征,使用缩放,平移和旋转不变的泽尔尼克矩(ZernikeMoments)作为形状特征,通过这两种特征的结合并使用多层感知器作为分类器来达到在海量图片中检测结肠息肉的目的。


  为了获取更充分的特征用于胃食管反流病的诊断,Huang等[11]在6个颜色空间中分别提取两种算子(SIFT和CCH)来表征食管粘膜。


  Yuan等[1]则在YCbCr空间中获得了更好的颜色特征用于肠道出血检测。为了充分利用WCE图像的颜色信息,利用K-means算法对图像像素进行聚类,获得聚类中心,并以此生成图像的色彩特征表示,接着通过支持向量机(SVM)和K最近邻(KNN)算法来对WCE图像进行分类。


  2.3其他方法


  除了频域变换和色彩空间变换外,其他的特征提取方案也被应用到内窥镜图像处理当中。


  Hiroyasu等[12]通过共生矩阵和游程长度矩阵共提取11个特征来评估早期胃癌的病变程度,其中6个特征来自共生矩阵,5个特征来自游程长度矩阵。整合这些特征值可以形成一个有效且具有代表性的特征向量,从而可以明显地显示从病变到正常区域的过渡。


  3基于卷积神经网络的内窥镜图像处理方法


  经过数十年的发展,人工神经网络已经被成功应用到多个领域,针对不同的应用场景也发展出了不同的种类。其中在机器视觉领域,卷积神经网络主要应用于图像分类、去噪和分割等应用场景。在自然图像分析取得巨大成功的同时,不少研究都尝试将CNN引入到内窥镜图像的分析当中。基于CNN的内窥镜图像分析方法,主要是利用CNN强大的特征提取能力,取代先前的人选特征的方法,将CNN作为特征提取工具及分类器,来达到病变检测和图片分类的目的(参考表1)。


  3.1特征提取器


  CNN具有强大的特征提取能力,通过有监督学习(SupervisedLearning),CNN能够学习到足够的特征,并将学到的特征进行组合。在前向传播时,CNN卷积层的每个卷积核都会生成对应的特征图,而卷积核的卷积操作就是一种特征提取的过程。但与手动设计特征不同的是,CNN的卷积核是在损失函数指导下,通过误差反向传播不断更新,并由此获得更好的特征提取效果。CNN的网络结构一般由卷积层、池化层(PoolingLayer)和全连接层组成。其中,卷积层一般用于特征提取,池化层用于减小特征规模,节约计算量,而全连接层则主要起到分类器的作用。但CNN的卷积层在特征提取的过程中也各具特点,比如靠前的卷积层更倾向于对边缘、形状、颜色等低阶特征的提取,而靠后的卷积层则倾向于对高级语义特征的提取。基于这样的特性,CNN的卷积层也被广泛用作特征提取器,以获得更好的特征表达。


  Zhang等[13]利用CNN的特征提取能力,将训练好的CNN网络中生成的特征图向量化后,再交由SVM分类器来进行分类,以此达到结肠息肉检测的目的。如图1所示,每个卷积核在输入图像或前一卷积层的输出上做卷积运算后,都会生成相应的特征图,每个卷积层产生的特征图的数量与卷积核的数量一致,而网络中卷积核的权重则来自用自然场景分类的卷积神经网络的卷积部分。


  Tamaki等[14]也采用了CNN卷积层来提取图像特征以进行结直肠肿瘤的分类。此外,通过在原图像上截取大小不一的子图的方式,使得获得的纹理能够更好地表达肿瘤的类型。


  Chen等[15]利用多个CNN网络级联的方式来完成内窥镜图像的分类,首先利用一个去噪网络来筛查含有粪便、气泡等不利于分类的图像,并将这些图像移除。接着将清晰图像送给下一级的网络进行分类。这种多网络级联的方法将不同的功能分配给不同的网络,使得单个网络的训练变得容易。


  Yu等[16]在消化道器官分类的研究中提出,利用超限学习机(ExtremeLearningMachine)代替CNN网络的全连接层能够改善最终的分类效果。


  Jia等[17]将CNN得到的特征和人工特征相结合,以达到更好的分类效果。其中人工特征使用基于K-means聚类的特征表示。他们指出,采用CNN特征和人选特征相结合的方式,更有利于在小的数据集上获得更好的分类效果。在后续的工作中[18],他们还发现训练CNN网络进行内窥镜图像分类时,使用边缘损失函数代替交叉熵损失函数能够提高准确率。


  3.2数据增强


  使用基于CNN的图像处理方法,不可避免地要运用数据增强(DataAugmentation)的方法来扩大训练集,从而提高网络的泛化性能。


  Sekuboyina等[19]通过随机裁剪和颜色空间变换的方法来扩增数据集,对于不同种类病变图像的数量不一致导致的类间不均衡,则利用合成过采样的方法来解决。合成过采样是通过插值的方式在样本及其k个最近邻样本中生成新的样本的方法。


  同样针对类间不均衡的问题,Zhang等[13]则采取了降采样的方法,即减少数量较多类别的样本数量。利用无线内窥镜设备收集的大量消化道图片样本中,包含病变的图片样本与不含病变的图片样本的数量往往相差巨大,而过多的正常样本并不能提高分类器的性能,相反还会造成过拟合的发生,在这样的情况下,通过降采样的方式来改善类间不均衡是合理的。


  此外,旋转、亮度变化、模糊和添加噪声等方式也可以用来获得更多的训练样本[20]。


  3.3迁移学习


  迁移学习是使用CNN进行图像分析时的重要手段,能够将其用于其他目的已训练好的CNN模型,通过较少的训练样本进行微调(Fine-tune),来适应新的任务。在自然图像领域,已经拥有庞大的图像数据集,比如ILSVRC,拥有1000个类别的120万幅图像,而在医学图像领域,获取如此大规模的数据集则几乎是不可能的。因此,迁移学习提供了将在自然图像领域取得成功的网络应用到医学图像领域的桥梁。


  Zhang等[13]使用迁移学习的方法,将在ILSVRC上训练的CaffeNet通过1930张内窥镜图像进行微调,该组内镜图像包括1104个无息肉图像、263个增生性息肉图像和563个腺瘤性息肉图像。


  Tajbakhsh等[21]则通过比较迁移学习和从头学习两种方案在结肠息肉检测等三种医学图像分析任务上的效果得出结论:使用迁移学习的方法获得的CNN模型优于从头训练得到的网络模型。在最坏的情况下,二者的表现也至少相同。


  Wimmer等[22]也开展了类似的研究来验证迁移学习对利用CNN进行乳糜泻自动诊断的影响。他们比较了不使用迁移学习和Fine-tune全连接层以及Fine-tune整个网络三种策略,实验结果证实,Fine-tune整个网络能取得最好的结果。


  4结束语


  基于医学图像的CAD系统可以辅助临床医生快速、准确、高效地做出诊断决策。然而,无论是人工提取特征,还是基于CNN的算法,都各有优缺点。


  手动提取特征具有主观性,并且无法利用高维特征之间的关系所提供的有效信息,但是在样本数量较少的情况下,结合临床经验,人工设计特征依然是设计计算机辅助系统时最好的选择。基于CNN的内窥镜图像分析算法能够自动地提取特征而无需人为设计,而且由于其在自然图像处理领域取得的巨大成功,大量的经验和方法同样可以被引入医学图像处理中。但是CNN的训练往往需要在较大的数据集上进行,而收集一定规模的医学图像数据集往往是十分困难的,并且数据集的标记也需要具备相关资质的医生耗费大量的时间来完成。此外,CNN模型在图像分类和目标检测等领域取得巨大成功的同时,其可解释性则一直被诟病。与手动提取特征不同,CNN中的特征是在反向传播中自动学习到的,这些特征可以通过可视化方法表现出来,但其训练和推导的过程则无法用数学手段予以解释。CNN的“黑盒”特性也成了制约其被医学界接受的关键因素。


  利用CNN进行内窥镜图像的处理和分析已经逐渐取代手动提取特征的方法成为主流。早期的研究多将CNN作为特征提取器,将提取到的特征作为其他分类器(如SVM)的输入,而近来相关的研究则更多专注于对新的网络结构的探索和应用(如VggNet、GoogleNet等)。目前,大量的研究都集中于内窥镜图像的分类,关于病变定位和分割的研究则相对较少,而病变定位和分割对于疾病的监测和细粒度的精细分析则至关重要。全卷积神经网络(FullyConvolutionalNetworks,FCN)模型已经在自然图像语义分割上取得了巨大的进步,相关模型在内窥镜图像上的应用将会对内窥镜图像的精细分析产生巨大的推动作用。


  对于医用内窥镜图像的计算机辅助诊断来说,未来的发展可能有如下几个方面:第一,更好的数据增强方法,在训练数据有限的条件下,更好的数据增强方法将会有效提升网络的泛化性能;第二,迁移学习技术的进一步发展,迁移学习的研究处于起步阶段,在自然图像上获取的特征如何更好地应用于医学图像仍然值得进一步研究;第三,网络结构的改进,提出更有效的网络结构以更好地提取图像包含的信息;第四,大型内窥镜图像数据库的建立,这是内窥镜图像处理技术取得进一步发展的关键基础。


  随着更多医学图像数据库的建成和神经网络方法的继续发展,可以预见,更多的基于CNN的内窥镜图像辅助诊断系统将会为医生提供更为准确高效的诊断信息。


  第3篇:计算机辅助设计种植导板精确性及其影响因素


  李晋蒙,欧国敏:口腔疾病研究国家重点实验室,华西口腔医院种植科(四川大学),成都610041


  [摘要]数字化已经成为口腔种植领域乃至整个口腔技术发展的新趋势。数字化导板,即牙种植导向模板技术,逐渐走入市场。数字化口腔种植技术凭借直观的术前设计和简易的手术方式,可实现不翻瓣种植及术后即刻修复等,但也存在精准度不确定并由此可能产生严重并发症的问题。本文旨在介绍数字化导板的分类,分析数字化口腔种植技术的优缺点,评价数字化导板的精确性和影响数字化导板精确性的相关因素,以期为临床医师在应用该技术过程中提供参考。


  [关键词]牙种植;精确性;计算机辅助设计种植;导板手术;影响因素


  目前口腔种植术是临床治疗牙列缺损或牙列缺失的主要方法之一。种植体表面处理技术日渐成熟,可以带来预期稳定的骨整合[1],如何放置种植体成为临床医师首要考虑的问题[2-3]。由于获取信息的手段匮乏,医师曾经只能通过曲面断层片来判断患者的颌骨信息,以避免损伤重要解剖结构如上颌窦腔、下颌神经管等。随着计算机辅助设计与制造(computeraideddesign/computeraidedmanufacturing,CAD/CAM)技术和锥形束CT(conebeamcomputedtomography,CBCT)影像技术的发展,医师在兼顾种植体位置的同时能够注重最终修复体的功能及美学效果[4-5],真正实现以修复体为指导的现代种植修复理念[6]。数字化导板作为整合数字化信息与临床应用的工具,使患者、医师、技师之间对最终修复效果的交流成为可能。如今数字化技术已成为口腔种植领域发展的新趋势,已有大批不同厂家生产的数字化口腔种植手术导板与引导工具进入市场并投入临床使用,但部分医师对其效果及准确性依旧存疑。本文对数字化导板进行简介,就数字化口腔种植技术的优缺点、数字化导板的精确性和影响数字化导板精确性的相关因素作一综述。


  1数字化导板简介


  1.1数字化导板的概念与分类


  数字化导板是牙种植导向模板的简称,是为了实现种植手术方案所设计制造的个性化手术辅助工具。根据导板支持形式的差异可分为牙支持式手术导板、骨支持式手术导板和黏膜支持式手术导板。1)牙支持式手术导板:是一种覆盖在患者缺牙区邻近牙齿上以获得固位,稳定性较好的手术导板,适用于缺牙较少的牙列缺损患者。2)骨支持式手术导板:覆盖在翻开黏骨膜瓣后暴露的牙槽骨骨面上,需用固定钉辅助固定,适用于缺牙较多的牙列缺损或牙列缺失患者。3)黏膜支持式手术导板:无需翻瓣直接覆盖在牙槽嵴黏膜上,需用固定钉辅助固定,适用于无牙颌患者。


  1.2数字化导航系统的组成


  数字化导航系统包括数字化导板,引导工具和与其匹配的设计软件。引导工具中包括固定钉、固定钉钻、定位钻、扩孔钻、牙龈环切钻、压板,不同厂家所配备的引导工具略有差异。


  1.3数字化导板的设计与制造


  通过术前CBCT拍摄与口内模型采集,得到患者颌骨影像信息与口内信息,导入匹配的导板设计软件确定种植手术及修复方案,生成数字化导板的基体;同时根据患者具体条件与手术方案,如颌骨情况、黏膜厚度、种植体规格等确定与数字化导板配套的钻针、压板等引导工具的规格,两者作为一个系统在种植手术过程中起导航作用。数字化导板基体设计生成完成后,将其3D模型导入3D打印机中,完成导板基体的制作。再经过清洗、装配导管等一系列工序得到最终成品的个性化定制数字化导板。目前有些公司将CBCT扫描、导板设计与CAD/CAM软件整合,利用热塑性材料,通过替换扫描导板部件实现椅旁制作牙支持式手术导板,大大缩短了术前设计与导板制作时间;但该方法有一定局限性,仅适用于简易的牙列缺损情况。


  2数字化口腔种植技术的优缺点


  2.1数字化口腔种植技术优点


  首先,数字化口腔种植技术最显而易见的优点是简化手术步骤,减少手术时间[7]。在数字化导板及配套引导工具的帮助下,节省了传统方式中翻瓣以及定点定位的时间,依据设计好的钻针顺序操作即可完成备洞。其次,不翻瓣技术的运用会带来更快的黏膜愈合速度和更少的骨量丧失[8-10],同时减少术后反应,适用于牙科焦虑症患者。对照试验[7,11]发现,不翻瓣种植方式与传统手术方式相比会显著减少患者术后的焦虑程度,可将该方式应用于某些医学妥协症(比如凝血功能障碍)患者。由于术前即可充分了解患者实际骨量信息,合理设计种植体位置,所以可避免复杂骨增量手段,并决定最终修复体的功能、发音影响和美观[7]。术前还可利用CAD/CAM技术设计制作临时义齿,易于种植术后即刻修复,这可迅速减少患者缺牙所带来的美观与功能上的不适[12-13]。不少学者[14-15]报道,以修复体为指导,数字化导板引导的种植手术并发症更少。


  2.2数字化口腔种植技术缺点


  首先,与传统种植方式相比,运用数字化导板在术中缺少视野与感觉的控制。依照导板与引导工具进行手术并不能及时调整钻针方向,只能根据术前设计进行备洞,可操控性较低,如同时运用不翻瓣方式,则存在损伤重要解剖结构的风险[16]。其次,患者不适宜的开口度会影响术中操作,尤其在后牙区,数字化导板与压板、钻针的高度叠加对患者开口度是种考验。再次,由于导板与患者天然牙及黏膜贴合紧密,套筒、压板与钻针间缝隙很小,术中易过度产热,冷却水并不能起到很好的效果。最后,运用数字化导板技术同时需要承担导航系统准确性不足带来的并发症的风险。VandeVelde等[17]曾报道,与传统种植方式相比,不翻瓣数字化种植技术会产生更高的穿孔率。也有学者[18]提出,种植体三维位置上的精准性对前牙区美学有着显著影响。


  3数字化导板的应用


  数字化导板导航备洞一般包括3种方案。1)定位钻导航方案。在导板支持下,定位钻在导板引导下完成初始洞的预备,然后去除导板再应用相应种植系统配套工具完成后续备洞步骤,可运用于所有种植系统。2)通用引导工具的备洞方案。在导板支持下,用一组不同直径的通用钻头逐级备洞,完成最后成型钻之前的所有步骤,获得角度、位置、深度准确的底洞,然后去除导板,应用相应配套工具完成最终扩孔钻的备洞,适用于未配备导航系统的各种种植体系统。3)专用引导工具的备洞方案。种植体系统有其相应配套的导航系统,在导板引导下完成所有备洞步骤及种植体的植入,适合具备专用引导工具的种植体系统。


  数字化导板因其具有直观的术前设计,精准的手术定位,方便快捷的手术方式,轻微的术后反应等优势,目前在部分骨量不足,前牙美学区单颗或多颗牙列缺损及全牙列缺失病例的应用中效果良好。随着该技术的改进与完善,今后将会适用于更多情况,实现口腔种植诊疗的数字化。


  4数字化导板的精确性


  传统种植方式已开展50余年,而数字化口腔种植技术作为一项对现有治疗手段的改良方式,要广泛应用于临床势必需要大量临床试验来验证其可行性与安全性[14]。临床医师最关心的是能否将术前设计准确转移到术中患者口内,即数字化导板的精确性能否得到保证。目前已有学者对该问题进行了一些相关研究。


  4.1数字化导板精确性的研究方法


  为评价数字化导板的精准性,需要比较术前所设计的种植体位置与术后实际种植体位置之间的偏差值。最有效的方法是将术前术后的CBCT影像重合来测量有关偏差值的参数。也有学者为减少患者额外放射量,先运用手术导板制备石膏模型,再与患者利用该导板种植术后1年的模型进行重合比对。考虑到患者在行CBCT扫描时的晃动会干扰术前方案的设计与术后偏差值的测量,对最终结果产生干扰,而且CBCT扫描时间较长,尤其对老年人,很难做到一直保持稳定状态,此时模型重合对照就有一定优势。但该方法将引入新的不可控偏差参数。Komiyama等[19]的试验显示,模型重合对照与传统CBCT扫描数据重合间偏差值的差异有统计学意义,还需更多的临床随机对照试验来验证该方法的可行性。


  4.2数字化导板精确性的结果统计


  VanAssche等[20]对19篇文献进行了Meta分析,包括1688枚种植体,10个不同的引导系统,得出总体的角度偏差值为3.81°,种植体头部偏差值1.09mm,种植体尾部偏差值1.28mm,深度偏差值0.46mm。DiGiacomo等[21]的临床预实验纳入4例牙列缺损患者共计21枚种植体,测量得出角度偏差值7.25°,种植体头部偏差值1.45mm,尾部偏差值2.99mm。Beretta等[22]选择了2例全口牙列缺失患者共计14枚种植体,测量得出角度偏差值2.42°,种植体头部偏差值0.56mm,尾部偏差值0.64mm。Ozan等[23]的临床试验共评价了110枚种植体,其中50枚应用骨支持式导板,30枚应用牙支持式导板,30枚应用黏膜支持式导板,经测量得出,角度偏差值在骨支持组为4.63°±2.6°,牙支持组为2.91°±1.3°,黏膜支持组为4.51°±2.7°,头部与尾部偏差值在骨支持组分别为(1.28±0.90)mm和(1.57±0.90)mm,牙支持组分别为(0.87±0.40)mm和(0.95±0.60)mm,黏膜支持组分别为(1.06±0.60)mm和(1.60±1.00)mm。Valente等[24]的回顾性研究纳入了于两个种植中心完成手术的25例患者,共计植入106枚种植体,测量得出角度偏差值为7.9°,头部与尾部偏差值分别为1.4mm与1.6mm,并未发现不同种植中心行数字化口腔种植手术间的差异性。目前基本上所有研究均把2mm定为应用数字化导板导航种植的安全距离,否则会有损伤重要解剖结构的风险。2mm的安全距离看上去很大,但远小于传统种植方式产生的偏差。究其原因可能是由于在骨密度不高的骨质上备洞时,种植钻倾向于向阻力小的方向偏移[20]。Sarment等[25]在模型上对传统方式与导板引导种植方式作了对比,角度偏差值分别为8.0°和4.5°;Nickenig等[26]进行了同样的实验,结果为10.4°和4.2°。当然以上结果不排除在体外实验与非活体试验中,术者更易获得较好的视野来控制钻针轴向,并排除了患者术中移动和唾液、血液等种种干扰因素,所得结果对数字化导板的准确性估计过高,对误差值估计不足[27]。也有学者[28]的临床随机对照试验不支持这个结论,认为除术后并发症(疼痛与肿胀)外,应用数字化导板导航种植与传统种植方式在结果上的差异无统计学意义。这表明数字化导板的准确性仍需大量的临床随机对照试验来验证。


  5影响数字化导板精确性的相关因素


  目前为止有关影响数字化导板精确性的因素并没有定论,因为数字化口腔种植手术步骤繁多,在CT扫描、数据转换、导板制作、导板放置、备洞植入诸多步骤中均可能出现偏差[16],任一环节都可能对最终种植体的位置产生干扰,从而影响种植手术的成功率。由于缺乏临床随机对照试验,影响数字化导板准确性的因素尚未完全明确,但已有研究对精确性的影响因素进行了讨论。


  5.1生产过程中的偏差


  口内采集印模不够精准,CT扫描时患者的移动,CBCT影像伪影的产生,三维重建中阈值的设置,模型扫描数据与CT数据配对等系统误差均会对数字化导板的精准性产生影响。据报道,3D打印过程中所产生的偏差值小于0.25mm[29],而CBCT扫描层厚0.2~0.4mm[30]。CBCT扫描层厚决定了CBCT的精度,进而会影响后续方案的设计。


  5.2导板支持形式


  Ozan等[23]通过对比不同的导板支持形式发现,在角度及尾部偏差上,牙支持式导板的偏差值明显小于其余两种支持方式。VanAssche等[20]的Meta分析结果同样提出,骨支持式导板对数字化导板的准确性有负面影响。但是,Ersoy等[31]的研究发现,不同导板支持形式所产生的偏差值间并无统计学差异;Turbush等[32]的体外实验也未发现3种导板支持形式在角度偏差值上有明显差异,但在种植体头部和尾部,黏膜支持式较另两种支持形式的准确性更低。5.2.1导板数量运用单一导板和多个导板相比,各个偏差值参数之间有统计学差异,即导板数量的增加会降低数字化导板的准确性[20]。


  5.2.2固定针数量当使用一个及以上固定针时,每个偏差值参数的平均值均会减小,但并未发现不同参数间有统计学差异[20]。


  5.2.3上下颌骨Ersoy等[31]与Arisan等[33]均未发现上下颌骨不同种植位点有统计学差异,但Vasak等[34]提出,下颌导板引导植入的种植体偏差更小;Pettersson等[35]也通过非活体试验支持该结论。DiGiacomo等[36]通过临床试验发现,角度偏差值在使用黏膜支持式导板时上下颌间的差异有统计学意义,上颌的偏差值更大。


  5.2.4引导系统目前认为,不同数字化导板引导系统的精准度不同,但这些研究往往局限于单个试验,并没有足够样本量互相比较。Arisan等[33]运用SafeSurgiGuide®与Aytasarim®进行比较,结果发现,牙支持式和骨支持式导板的结果更精确。Cassetta等[37]也提出SafeSurgiGuide®明显优于SurgiGuide®的结论。Dreiseidler等[30]研究则未发现SICAT®与NobelGuide®系统间存在任何差异。


  5.2.5是否引导种植体放置据报道[16],应用专用引导工具引导种植体植入产生的偏差值最小。


  5.2.6术者经验Rungcharassaeng等[38]对比了10名有经验的医师与10名无经验医师利用数字化导板植入1枚种植体所产生的偏差值,在垂直向偏差即种植体植入深度上,无经验医师所造成的偏差值是对照组的2倍以上。Cushen等[39]做了类似试验,得出无经验医师在垂直向偏差与角度偏差均较对照组增加的结论。但Valente等[24]与Cassetta等[37]的研究结果未发现术者经验与数字化导板准确性间的联系。


  5.2.7术区牙位有关术区牙位对精准性影响的研究很少。DiGiacomo等[21]和Vasak等[34]发现,前牙区的角度偏差值较低,而D’haese等[16]则未发现不同牙位间有差异。有学者[40-41]提出,种植体长度越长,空间上的偏差值越大,要验证不同牙位的差异,角度的偏差值更有说服力,因其不随种植体的长度而改变,这一点仍需设计随机对照试验来验证。


  5.2.8其他影响因素目前分析牙槽嵴高度和宽度即剩余骨量对导板准确性的影响还较少[20]。多数文献均提到,数字化导板应用于“合适充足的骨量”而未提及具体数值。Arisan等[33]提出,牙槽嵴宽度应≥4.5mm才可用数字化导板进行引导种植手术。Beretta等[22]设定了严格的纳入排除标准,并提出在牙槽嵴顶冠状向应至少有3mm附着龈。假设在较窄的牙槽嵴上行备洞步骤,其上部坚硬的骨皮质更容易造成钻针偏移;同样剩余牙槽嵴高度在无牙患者中也起着关键作用,因其决定了数字化导板的稳定程度,在牙槽嵴严重吸收的颌骨上放置导板可能会带来更大的偏差。Verhamme等[40]以25例无牙患者为研究对象,共计植入150枚种植体,53%均出现了实际植入深度较术前设计深度表浅的情况。VanAssche等[41]和Koop等[42]均强调钻针的稳定性至关重要,这也解释了右利手医师在植入右侧牙位与远中牙位偏差值间的差异。还有学者讨论过其他影响因素,例如长时间使用的钻针磨耗度的影响[43],黏膜厚度对黏膜支持式导板的影响[34,44]等,但差异均无统计学意义。


  6小结


  如果数字化导板的精准性能得到保证,将提高种植手术的成功率,减少重要解剖结构的损伤率,使即刻种植修复更易实现。当然这也要与数字化导板的造价、时间、学习成本、使用限制等因素相权衡,临床医师应筛选适用于数字化口腔种植技术的患者进行种植手术。目前仍需更多大样本量的临床随机对照试验来验证其准确性及影响因素,改进现有的数字化理念,从而推进口腔数字化诊疗技术的发展。


  第4篇:我国增设计算机诈骗罪的必要性探析


  何立荣(广西民族大学法学院,广西南宁530006)


  摘要:行为人通过向计算机输入虚伪的电磁信息或者不正当指令等手段,非法获取公私财产的行为日益增多,严重侵害了公私财产所有权和社会经济秩序。在法益遭受严重侵害的情况下,由于法益的有限性,通过“解释”的方法依靠现有相关罪名无法实现法益保护的目的。我国刑法中现有的盗窃罪、诈骗罪和信用卡诈骗罪在行为对象上并不包括“财产性利益”;在行为方式上,“盗窃”与“诈骗”的概念又与计算机诈骗行为中的“诈骗”不同。通过现有的相关罪名无法对计算机诈骗行为进行有效的规制,我国有必要借鉴国外立法经验,增设独立的计算机诈骗罪。


  关键词:计算机诈骗罪;盗窃罪;诈骗罪;信用卡诈骗罪


  曾经学者们围绕“机器能否被骗”的问题,针对许霆恶意取款的行为定性展开了激烈的讨论,分析论证了许霆的行为究竟构成盗窃罪、诈骗罪,抑或是信用卡诈骗罪。笔者认为,许霆利用信用卡在ATM机上恶意透支取款的行为,反映了“计算机”代他人管理和处理财产事务的科技时代特征,对于许霆案如何定性的个案论战,实际上还拉开了一场更为深入的关于“计算机诈骗罪”学术研究的序幕。我们开始反思,我国是否需要借鉴国外经验设立“计算机诈骗罪”,用以规制日益增加的新型“计算机诈骗”行为。


  一、计算机诈骗行为严重侵害法益


  (一)计算机诈骗行为


  要分析计算机诈骗行为侵害法益的严重性,不得不首先明确哪些行为属于计算机诈骗行为,才能结合犯罪行为进行法益侵害的研究分析。


  本文所说的计算机诈骗中的“计算机”,主要是指“以计算机为依托的能够进行预设信息处理的智能化半智能化电子设备,以及其他具有辅助性功能的电子计算机设备,例如自动取款机(ATM)、自动售货机、财产替代型卡片读取机等”。[1]这里的“计算机”仅限于代他人处理事务且具有代为“交付”功能的计算机,不包括非智能化的机械化机器。因此,类似于“智能锁”这样的计算机虽然具有“智能化”,但因其欠缺“财产交付”功能,并不能实施“财产处分”行为,因此不属于“计算机诈骗”中所指的计算机。计算机诈骗,是指通过向代人处理事务的计算机输入虚伪的资料、数据信息或不正当指令等,对计算机程序施加非法影响的手段,进而获取财产的行为。[2]计算机此时在行为过程中充当的接近于“被害人”的角色,这与传统上的单纯利用计算机作为盗窃或者诈骗的犯罪工具并不相同。


  刘明祥教授曾总结出四种日本典型的计算机诈骗犯罪行为,结合我国具体情况,在我国目前大致存在以下几种典型的计算机诈骗行为:一是,行为人通过连接到银行事务中心的计算机,私下更改银行账户上的存款记录,增加存款数额,再进行转账或者取款的行为;二是,行为人同过伪造取得他人的存款凭证后,在计算机上进行转账或者取款的行为;三是,使用经过不正当手段处理过的乘车卡,通过计算机自动检票获得运输服务的行为,等等。[3]虽然是参照了刘明祥教授对于日本计算机诈骗罪的典型行为的归纳,但是笔者建议我国设置的计算机诈骗罪与日本的计算机诈骗罪存在以下两个不同点:一是,基于计算机诈骗的行为性质不等同于盗窃,我国的计算机诈骗罪的犯罪对象不仅限于“财产性利益”,同时也包括“财物”;二是,拾得、窃取他人真实的存款凭证后,在计算机上进行转账或者取款的行为不属于计算机诈骗的范畴。对此,笔者在下文会进行具体的论述。


  (二)计算机诈骗侵害了“公私财产所有权”和“社会经济秩序”


  从法益侵害的角度来说,无论计算机能否被骗,都不能影响和改变计算机诈骗行为造成法益侵害结果的事实。本文采纳法益等同于我国的犯罪客体的观点定义法益概念,法益就是指刑法所保护的某种社会关系。具体而言,计算机诈骗侵犯了公私财物所有权和扰乱了社会主义市场经济秩序,因此计算机诈骗罪所侵犯的客体是复杂客体而非单一客体。


  第一,计算机诈骗严重侵害了公私财产所有权。有学者认为,计算机诈骗就是在不能严格区分使用计算机盗窃和使用计算机诈骗的情况下,将二者合二为一的一种立法技术。[4]因此,行为人通过对计算机实施的行为无论是被定义为盗窃还是诈骗,其直接目的显然都是为了获取公私财产所有权,与诈骗罪和盗窃罪具有天然的共性。并且,随着电子计算机、自动取款机等智能计算机的普遍使用,利用这类计算机非法占有他人财产的案件也不断增加,人类已经迈入了以信息化为特征的后工业化时代。比传统的盗窃和诈骗他人财产更严重的是,通过利用计算机进行犯罪活动非法占有公私财产具有更强的隐蔽性、迷惑性,被非法占有的财产数额往往也非常巨大。例如,某县邮政储蓄的一名计算机维护员张某,从2003年8月开始使用伪造的身份证开设了多个账户,在10月5日登录到计算机系统往这些账户中“存款”11笔,共计80余万元,而后张某又多次到不同的自动取款机或者柜台上取款。[5]张某利用计算机“虚存实取”的行为,隐蔽性强,涉案金额高,张某将钱款多次分批取出,邮政储蓄银行需要通过仔细的账目核查后,才能发现钱款丢失的情况。


  第二,计算机诈骗还严重侵害了社会的经济秩序。王作富教授将诈骗分为传统型诈骗和新型诈骗,虽然我国目前并没有设置计算机诈骗罪,但王教授仍然指出“计算机诈骗罪”属于与传统型诈骗罪不同的新型诈骗罪,随着科学技术的迅猛发展及其在社会生活领域中的广泛应用,以新型科学技术作为犯罪手段而实施的诈骗犯罪呈增长的趋势,计算机诈骗行为的实施,不仅和传统型诈骗罪一样侵犯公私财产所有权,还必然对社会的经济秩序也构成了侵犯。[6]计算机的广泛应用,加强了整个市场经济的密切联系,通过计算机建构起来的财产事务办理变得日益便捷,不受地域和时间的限制,加速了经济贸易的交流和财产交易。广泛利用计算机代理财产事务的管理和交易,这是一把双刃剑,一旦计算机被行为人恶意利用,其行为不仅仅是侵犯了某人的公私财产,而且还打击了使用计算机代理财产管理和交易事务者的信心,破坏了整个在计算机基础上建立起来的体系内的正常交易秩序网络,具有“牵一发而动全身”的不良影响。


  (三)法益的有限性致使法益保护存在漏洞


  计算机诈骗严重侵害法益,不仅表现在行为的多发性和产生后果的严重性上,而且法益的有限性使得刑法保护存在漏洞,在一定程度上造成了法益侵害保护的不周延。我们可以将法益划分为“先法性法益”、“宪法性法益”和“后刑法法益”。其中,宪法性法益用以指导刑法确定“立法上的法益”,也就是说立法者在设计刑法条文时从宪法性法益中寻找和确定当为刑法所保护的法益;而后刑法法益则是“司法上的法益”,刑法条文的行为构成规定了具体的犯罪,也就因此确定了具体的保护的法益。[7]与宪法性法益相比,后刑法法益表现出了非常明显的有限性。因此,如果需要继续坚持依靠现有刑法中的盗窃罪、诈骗罪和信用卡诈骗罪对计算机诈骗行为进行规制,必须要结合这些犯罪的具体条文所保护的法益能否涵盖计算机诈骗行为所侵害的法益。


  首先,盗窃罪、诈骗罪的犯罪行为所侵犯的客体是单一客体,即公私财产所有权,并不包括前文所述的计算机诈骗行为所侵犯的“社会经济秩序”。其次,信用卡诈骗罪的犯罪行为所侵犯的客体被认为是复杂客体,包括“公私财产所有权”和“国家关于信用卡的管理秩序”。但是“国家关于信用卡的管理秩序”并不等同于“社会经济秩序”,“社会经济秩序”的范畴要大于“国家关于信用卡的管理秩序”的内涵,信用卡管理秩序最多也只能说属于市场经济秩序中的一部分。比如,信用卡诈骗罪并不能说明行为人利用信用卡以外的磁卡从ATM机上取款的行为,也不能解释行为人用他人存折获取财产性利益的定性。[8]


  总而言之,从法益的保护的角度来看,我国刑法中现有相关罪名的所涵盖的法益并不能实现对计算机诈骗所侵害的先刑法法益(宪法性法益)的保护,而不少学者试图通过从宪法性法益的角度对这些条文做司法应用上的解释,试图解决这一法益保护不周延的问题,但这种解释被指有违罪刑法定原则,是“法益定”而非“刑法定”,司法应用上所做的解释必须符合后刑法法益的标准。[7]在这种困境之中,通过立法的方式增设计算机诈骗罪是一条可行的突围之路。


  二、我国刑法无法规制计算机诈骗行为


  前文主要是从计算机诈骗罪的客体展开讨论,计算机诈骗罪的犯罪客体与现有的相关犯罪的犯罪客体并不相同。而从犯罪客观方面来说,我们同样可以发现计算机诈骗与现有刑法中相关犯罪之间存在重大区别。


  强调在我国没有必要增设计算机诈骗罪的学者,主要是认为我们完全可以依靠现有的盗窃罪、诈骗罪或者信用卡诈骗罪这三个犯罪进行规制。但是,笔者认为,无论是从行为对象上来说,还是从行为方式上来看,计算机诈骗行为都不构成这三种犯罪。一方面,从犯罪的行为对象来说,计算机诈骗的行为对象既包括“财物”,也包括“财产性利益”。另一方面,计算机诈骗行为从行为类型或者行为性质上来说,并不完全等同于我国刑法中对“盗窃”或者“诈骗”的定义。有学者认为,因为很难严格的区分出某些行为到底是属于使用计算机盗窃,还是使用计算机诈骗,计算机诈骗罪实际上是将两者合二为一进行处罚的立法技术,计算机诈骗包含有部分“诈骗行为”和部分“盗窃行为”,这是计算机诈骗行为不构成相关犯罪的一个重要原因。[2]这一观点虽然看似很有道理,但是笔者不能赞同这一观点。计算机诈骗行为不能被定性为“盗窃”或者“诈骗”,并不能因为无法严格区分“盗窃”或者“诈骗”就推出计算机诈骗就是部分“盗窃”与部分“诈骗”的结合体的结论。恰恰相反,正是因为计算机诈骗行为本身就既不符合“盗窃”的定义,同时也不符合“诈骗”的具体内涵,它是独立与两者之外的第三种“两不像”的新的行为方式。


  (一)计算机诈骗行为不构成盗窃罪


  在我国,盗窃罪是指行为人以非法占有的目的,秘密地多次窃取或者窃取数额较大的公私财物的行为。之所以说计算机诈骗行为不构成盗窃罪,理由有二:


  第一,盗窃罪的犯罪对象被限定为“财物”,并不包括“财产性利益”。这是一个公认的观点。计算机诈骗行为取得的财产不是财物,而仅仅是一种财产性利益。比如,行为人使用伪造的信用卡通过ATM机给他人转账2万元,如果非要说行为人实施的是一个盗窃行为,那么行为人却不能构成我国刑法上的盗窃罪,因为2万元只能是财产记录数据上的转移,属于一种财产性利益,而非盗窃罪所规定的“财物”。又譬如,行为人通过侵入银行计算机系统,将他人账下的存款转移到自己的账户之中的情形,也属于非法占有财产性利益罢了。张明楷教授认可盗窃罪在盗窃对象上存在这种限定,但是他也坚持认为这些行为属于“盗窃”而非“诈骗”,因此只能考虑行为人是否构成盗窃罪。为了能够将类似的行为入罪,张明楷教授指出我国刑法需要对盗窃罪进行扩张解释,将盗窃罪的行为对象拓展到财产性利益。[9]从现有的司法解释来看也并没有明确将盗窃罪中的“公私财物”扩张为“公私财产”的规定。这也是学者的建议或者说是学理解释,虽然有将盗窃他人通信线路使用的这种“盗窃财产性利益”的行为依照刑法264条的盗窃罪进行定罪处罚的规定,但是绝不能据此得出“我国已经或者应该讲盗窃罪的犯罪对象扩展至财产性利益”的结论,反而更说明了这对于盗窃罪来说是极其特殊的个例。


  第二,从行为方式看,计算机诈骗行为不符合“秘密窃取”的盗窃的行为特征。“事实上,自古以来,所谓盗窃都有窃而取之的含义。我国的通说也认为,盗窃是行为人采用自认为不使财物的所有人或管理人发觉的方式窃取(即秘密取得)他人财物”。[10]“盗窃”中的“秘密窃取”实际上包含着两层意思:一是行为人自认为自己非法占有他人财物,财物的所有人或者管理人并不知情;二是“秘密取得”暗含着盗窃并不需要通过财产所有人或者管理人将财物“交付”行为而取得的财物。首先,行为人在实施计算机诈骗行为非法占有财物时,很难说行为人自认为财产所有人或管理人不知情。比如,某甲使用虚假的电磁记录信息制作而成的信用卡到ATM机进行转账操作,将2万元钱款转到某乙账户支付欠款。实际上,每台ATM机都是24小时受到银行的数据信息和视频监控的,某甲在ATM机上的转账的交易行为不论是否正当,作为财产所有人或者说管理人的银行实际上是知情的,有记录的。某甲在主观上也知道银行正通过电子眼或数据信息记录“看着”、“观察”着自己实现转账(通过计算机诈骗取得了财产性利益),可以说这是一个“公开”的行为。某甲获取非法的财产性利益所依仗的不是秘密进行的“盗窃”行为,而是利用虚假的电磁记录和信用卡让计算机识别为真实信息而得以通过验证获得财产性利益的类似于“诈骗”的行为(当然这种“诈骗”也并不等同于诈骗罪中的“诈骗”,详见下文)。其次,盗窃罪属于非“支付性”犯罪,而计算机诈骗存在间接的“交付”财产的行为。如上述案例,无论某甲是转账获得财产性利益,还是直接取款拿到现金,都属于ATM机背后的所有人或者管理人将财产间接交付与行为人的情况。正如本文开篇所指出的,计算机诈骗中的“计算机”是具有财产交付功能的智能计算机。因此,计算机诈骗罪与我国现有的诈骗罪都可归入“交付罪”的范畴,计算机诈骗罪中的“交付”属于“间接交付”。但是,这种以“计算机”为中介的间接交付与诈骗罪中以“自然人”间接交付并不完全等同。


  (二)计算机诈骗行为不构成诈骗罪


  第一,计算机诈骗行为不构成诈骗罪同样存在与盗窃罪一样的原因,那就是本身我国刑法中的诈骗罪的行为对象与德国和日本不同,我国的诈骗的行为对象和盗窃罪一样均为“公私财物”,并不包括“财产性利益”。王作富教授也在呼吁,面对计算机诈骗等新型诈骗行为的出现,我国确实有必要将诈骗罪的犯罪对象从“公私财物”修改为“公私财产”。[6]不论王教授的这一建议是否可行,至少可以说明根据现有的诈骗罪的规定,由于诈骗罪在犯罪对象上存在的限制确实不能达到规制计算机诈骗罪的目的。


  第二,计算机诈骗不构成诈骗罪的另外一个重要原因是机器不能被“骗”。对与“机器能否被骗”的问题,有很多不同的观点。第一种观点认为“机器不能成为受骗者”。机器只是也仅限于对人能力的极其有限的模仿,机器无论如何也不能像人那样具有“基于认识错误而处分财产”的认识能力。[11]第二种观点认为“机器可以直接被骗”。智能计算机依程序处理某项财产事务时与自然人一样,都具有处分财产的权限,此时的计算机可称为“电子代理人”,它和自然人一样都依照“指令”进行事务处理,行为后果均直接归属于被代理人,因此机器可以别骗。[4]第三种观点认为“机器可以间接被骗”。对计算机实施诈骗,骗的是计算机背后的人,机器作为人和人之间关系的中介,具有间接性。[1]笔者认为,第三种观点实质上还是在强调“骗的是自然人”,严格来说不属于“机器能够被骗”的观点范畴。笔者赞同第一种纯粹的“机器不能成为受骗者”的观点,这应该是我们要一直坚持的,诈骗的成立必须有人受欺骗,欺骗必须作用于被害人(受骗者)的大脑。[12]因此,计算机诈骗显然不是传统意义上的“诈骗”。


  我们这里所说的计算机诈骗,之所以将其称之为“计算机诈骗”而非“计算机盗窃”或者其他名称,也仅仅是罪名称谓上的用词,不能望文生义,认为这里计算机诈骗中的行为就是传统刑法意义上的“诈骗行为”,分析理解一个罪名主要是从该罪的罪状进行详细的判定。从各国的计算机诈骗罪的规定也可以看出,都没有采用“使受害人限于错误认识并‘自愿’处罚财产”的意思来进行罪状描述,并没有采用“诈骗”、“欺骗他人”等表述。[9]计算机诈骗是与传统的“诈骗”不同的犯罪行为,我们的重点不是像众多学者那样强制努力地希望通过“解释”的方法,认为机器能直接或者间接被骗,打破传统“诈骗仅对自然人实施”的原则,实现对计算机诈骗行为进行规制。实际上,我们要做的是说明这种新型的“计算机诈骗”行为究竟是什么即可。


  第三,即使通过立法的方式确立了计算机诈骗罪,也不能像张小虎教授那样推出“日本刑法增设使用计算机诈骗罪实质上就是承认了‘机器可以被骗’”的结论。[2]因为,这反而说明了日本正是希望坚持原有的“机器不能被骗”的原则,在不触动原有的普通诈骗罪的基础上另辟蹊径,否则日本大可直接将计算机诈骗行为直接归入原有诈骗罪之中了。非要将计算机诈骗行为根据普通诈骗罪进行规制,还存在其他不合理的问题。比如,有学者提出,在计算机正常运行的条件下机器才能被骗,利用计算机实施的非法占有财产的行为定诈骗罪;在计算机非正常运行的情况下,这种行为又应当定盗窃罪。[1]笔者认为,行为人基于同样的非法占有公私财产的主观态度,实施了同样的利用计算机实施非法占有财产的行为,却因为自己行为所作用的对象(计算机)的程序是否正常运行得出两个完全不同的结论,这是不合理的。行为人是否构成诈骗罪不应当由计算机的运行情况来决定,那种认为运行出错的计算机“失去了得以信赖的基础”而不能被骗的理由并不充分。既然这种承认计算机能够被骗是在被代理人对计算机的信赖的基础上建立起来的,那显然这种信赖本身就应该包括对机器能够正常运行的信赖,无论计算机能否正常运行都是行为人的意思的延伸,而不能将这种计算机对被代理人的“失信”所要承担的责任转移到行为人身上。


  第四,对于什么样的情形属于计算机运行不正常的判定也显得十分不合理,试图通过先判断计算机是否正常运行,再判断行为人的行为构成盗窃罪还是诈骗罪的方式并不科学。比如,有学者认为“行为人通过技术手段非法进入银行客户管理计算机系统,通过修改账户信息的方式非法增加自身的银行资产,这种行为没有利用机器的正常程序,不存在机器违背所有人意思的计算机代为交付,因此不能构成诈骗罪,应按盗窃罪处理。”[1]笔者认为,这种情况下计算机没有出现故障,运行程序正常,行为人只是利用了计算机正常程序下本身所存在的漏洞进行了非法增资的行为罢了。


  (三)计算机诈骗行为不构成信用卡诈骗罪


  有学者认为,我国刑法第287条规定“利用计算机实施金融诈骗”,而信用卡诈骗罪属于金融诈骗罪,据此可以推理出利用计算机实施信用卡诈骗犯罪的,按照信用卡诈骗罪定罪处罚。张明楷教授的观点与此相对,刑法第287条仅仅是注意性规定,并非一种刑法上的拟制。[13]笔者赞同张明楷教授的观点,刑法第287条的规定旨在提醒司法者注意,当某种行为符合相关的基本条款所规定构成要件时,才能以相应的罪名对其定罪处罚,并不能直接地推理得出利用计算机实施信用卡犯罪需要定信用卡诈骗罪的结论。同时,计算机诈骗行为基于以下的原因也不可能构成信用卡诈骗罪:


  第一,信用卡诈骗罪与诈骗罪是包容关系,而非交叉竞合关系。我国《刑法》266条规定的普通诈骗罪与第196条规定的信用卡诈骗罪是包容关系。[2]张明楷教授主张“刑法第196条(信用卡诈骗罪)是刑法第266条(诈骗罪)的特殊规定,两者属于特别法与一般法的关系”[9]刘明祥教授认为两者属于交叉竞合的关系,笔者认为这一观点值得商榷。据此,刘教授指出我国刑法196条的信用卡诈骗罪中的“恶意透支”不具有诈骗性质,这部分的信用卡诈骗就排除在信用卡诈骗罪与诈骗罪交叉区域之外了。[10]既然刘明祥教授本身也在一再强调“机器不能被骗,可能被骗的是机器背后的人”,那实际上刘明祥教授似乎也还是坚持“使用信用卡在ATM机上恶意取款的行为属于对自然人的欺骗”,这与传统上的“诈骗”的定义并无本质上的差别了。那么,这种“恶意透支”行为当然也是具有诈骗罪的诈骗性质的,不应将其排除在诈骗罪的包容圈之外,196条的信用卡诈骗罪包容于266条的诈骗罪中。并且,从刑法历史上来看,譬如信用卡诈骗罪等金融诈骗罪本身也是由诈骗罪分离出来的。一旦我们弄清了信用卡诈骗罪与诈骗罪的包容关系,根据上文的论述,计算机诈骗行为不能构成诈骗罪,当然也就不构成信用卡诈骗罪。


  第二,行为方式不同。刘明祥教授认为德国、日本的计算机诈骗罪是包含信用卡诈骗的,也就是说计算机诈骗罪包容了信用卡诈骗罪。[10]笔者认为刘教授的观点还是值得商榷,信用卡诈骗罪与计算机诈骗罪最多只能是交叉关系,而不是包容关系。我国刑法的信用卡诈骗罪包含四种客观的行为类型,这四种行为均不属于计算机诈骗行为的范畴。一是,使用伪造的信用卡,或者使用以虚假的身份证明骗领的信用卡进行的诈骗。二是,使用作废的信用卡进行诈骗;三是冒用他人的信用卡进行诈骗;四是使用信用卡进行恶意透支。[6]其中,第三种“冒用他人信用卡”,我国司法解释认为“拾得他人信用卡后使用的属于冒用他人信用卡”的行为,但是这并不属于计算机诈骗罪的行为范畴,因为行为人实际上使用真实的信用卡。行为人拾得他人真实的信用卡到ATM机取款,计算机要做的验证仅仅是卡里的金额数据和秘密,卡里的所携带的信息和行为人输入的密码正确真实,不属于向计算机输入了虚伪的电磁记录或者不正当指令,并没有对持卡人进行指纹识别或者人脸扫描识别,因此,行为人是不是持卡人不属于计算机要识别的对象,这种行为只能考虑定信用卡诈骗罪,而不能定计算机诈骗罪,第四种类似于许霆使用自己真实的信用卡恶意取款的情况道理也是一样的。


  第一、第二种行为可以说是利用虚伪的电磁记录获得了钱款,似乎符合计算机诈骗的要求。但是,信用卡诈骗罪中的“诈骗”属于诈骗罪的补充或者特别规定,正如张明楷教授所坚持的那样,类似于第一、第二种的诈骗行为只有针对自然人(如银行柜台职员)实施,才能定信用卡诈骗罪,否则则可考虑定计算机诈骗罪。如果对直接利用计算机实施了第一、第二种行为的,应当定计算机诈骗罪而非信用卡诈骗罪。


  第三,虽然某些计算机诈骗行为类似于信用卡诈骗,但因为数据储存介质不是信用卡的计算机诈骗也不能定信用卡诈骗罪。根据《全国人大常委关于刑法有关信用卡的解释》,刑法规定的“信用卡”,是指由商业银行或者其他金融机构发行的具有消费支付、信用贷款、转账结算、存取现金等全部功能或者部分功能的电子支付卡。故信用卡诈骗中的信用卡包括银行卡、借记卡等在内。但是,信用卡诈骗罪中的信用卡即使做广义的解释,也并不能包含所有的信用卡以外的磁卡、存折和其他经过不正当磁性处理的电话卡、乘车卡等。行为人如果利用的是信用卡以外的其他磁卡进行计算机诈骗非法占有财产,则不能依照信用卡诈骗罪进行定罪处罚。因此,正如张明楷教授指出的信用卡诈骗罪难以说明行为人利用信用卡以外的磁卡从ATM机上取款的行为的定性。[8]


  三、结语


  综上所述,计算机诈骗行为不属于单纯地利用计算机实施相关盗窃罪、诈骗罪和信用卡诈骗罪的情形,因为计算机诈骗行为在侵犯客体上的复杂性、行为方式的独特性,现有的刑法相关罪名无法对其实现有效的规制,通过“解释”的方法也无法满足法益保护的要求。日本刑法第246条规定了普通诈骗罪,在第246条之二规定了使用计算机诈骗罪:“除前条规定外,向他人处理事务使用的电子计算机输入虚伪信息或者不正当的指令,从而制作与财产权的得失或者变更有关的不真实的电磁记录,或者提供与财产权的得失、变更有关的虚伪的电磁记录给他人处理事务使用,取得财产上的不法利益或者使他人取得的。”[12]因此,笔者认为,我国有必要在普通诈骗罪和金融诈骗之外另行增设计算机诈骗罪,罪状设计可以参考日本刑法对于计算机诈骗罪的规定。根据计算机诈骗罪所侵害的“公私财产所有权和社会经济秩序”复杂客体的特点,笔者建议将该罪增设在刑法第十章“扰乱市场秩序罪”中。