技術原理
德國Storz耳鼻喉內窺鏡技術，是當今能對耳鼻喉腔進行詳細檢查的高端耳鼻喉科設備，被稱為耳鼻喉科醫生的第三隻眼睛，診療中通過耳鼻喉內窺鏡多角度、視野大等優點，直接窺視到耳腔、鼻竇腔和咽喉部的各個細節部位，並通過顯示監視系統，讓病變部位電腦計算到500倍的高清成像，清晰而詳細地觀察到周圍的病變，來對耳腔、鼻腔和咽喉部甚至鼻竇內部結構進行檢查，是診斷耳鼻喉科疾病的重要手段。
德國Storz耳鼻喉內窺鏡技術技術優勢
1、具有不易漏診而檢查準確;
2、對醫生實施耳鼻喉科手術時，可視、導航、手術更精細，治癒率更高;
3、使手術能夠達到傳統手術無法到達的區域，具有精準、微創、徹底、不損傷血管和正常組織等優點。
發病率
耳聾是世界範圍內的多發病。在我國，聽力殘疾占五大殘疾之首，成為嚴重危害我國人口健康及生活質量的疾病。2000年一項全國調查資料顯示，我國現有聽力殘疾人口約2780萬，7歲以下的聽障兒童約70～80萬，每年新生聽力殘疾兒童2～3萬。國家非常重視耳聾的預防和康復，在全國範圍內開展了新生兒聽力篩查工作,並將每年的3月3日定為全國“愛耳日”。
耳聾的病因複雜，有先天性和後天性因素，其中化膿性中耳炎是傳導性耳聾中最主要的致聾疾病。近年來，分泌性中耳炎成為兒童聽力減退的主要原因。感音神經性耳聾中，噪聲性聾、老年性聾、突發性聾、藥物性聾、先天性聾等是常見疾病。
耳聾分級
一般認為語言頻率(0.5、1、2kHz)平均聽閾在26dB以上時稱之為聽力減退或聽力障礙。按WHO(1980年)耳聾分級標準，按照平均語言頻率純音聽閾，將耳聾分為5級：
輕度聾：近距離聽一般談話無困難，聽閾在26～40dB。
中度聾：近距離聽話感到困難，聽閾41～55dB。
中重度聾：近距離聽大聲語言困難，聽閾56～70dB。
重度聾：在耳邊大聲呼喊方能聽到，聽閾71～91dB。
全聾：聽不到耳邊大聲呼喊的聲音，純音測聽聽閾超過91dB。
耳聾分類
按照病變性質：分為功能性聾和器質性聾。
按照病變部位：按病變部位及性質可分為四類：
(一)傳導性聾(conductivedeafness)：外耳、中耳傳音結構發生病變，聲波傳入內耳發生障礙。
(二)感音神經性聾(sensorineuraldeafness)：指耳蝸螺旋器病變不能將音波變為神經興奮或神經及其中樞途徑發生障礙不能將神經興奮傳入;或大腦皮質中樞病變不能分辯語言，統稱感音神經性聾。病變發生在耳蝸部位者，稱為感音性聾，或蝸性聾。病變發生在耳蝸之後的部位，成為神經性聾，或蝸後聾。
(三)混合性聾(mixeddeafness)：傳音和感音結構同時發生病變引起的聽覺障礙者。如長期慢性化膿性中耳炎、耳硬化症晚期等。
(四)中樞性聾(centraldeafness)中樞性耳聾的病變位於腦幹與大腦，累及蝸神經核及其中樞傳導通路、聽覺皮質中樞時導致中樞性耳聾。
電測聽檢查系統——查的準才能治得好!
技術原理：
電測聽是利用現代電子技術記錄因聲音刺激而在聽覺系統誘發的電位變化的方法。由於近代聽覺電生理學及電子計算機技術的發展，使誘發出的微弱電反應能清楚顯示，以客觀評價聽覺系統的功能狀態。
純音是指頻率成分單一的聲音;聽閾是最簡單的說法就是指人耳能聽到的最小的聲音，通過電測聽儀我們可以測試出各個頻率我們能聽到的最小的響度，人耳能感受到的頻率從20到20000Hz，電測聽儀一般測試範圍從125到8000Hz，有的高頻可測試到20000Hz。電測聽的響度單位是dB(A)HL，測量範圍一般從-10到120dB(A)HL，正常人聽力≤25dB(A)HL。
優勢：
1、適用於聽閾測定、功能性聾與與器質性聾的鑑別、耳蝸及蝸後病變的鑑別、聽神經瘤及某些中樞病變的定位診斷。
2、電測聽是對聽力損失患者的一項重要檢測手段，通過對患者氣、骨導聽力的檢測，明確聽力損失的原因：如傳導性耳聾、感音神經性耳聾、混合性耳聾，從而使醫生採取正確的治療方案。
聲阻抗測聽儀——耳聾耳鳴診斷分型
技術原理：
聲阻抗測聽儀是一種客觀測聽設備。它以定量測試聲音在中耳系統傳遞過程中所體現的以摩擦力、勁度為主要因素的聲阻抗為目的，為臨床診斷中耳系統疾病提供依據。聲阻抗測試主要有：“靜態聲順值”、“鼓室曲線”、“聲反射”、“聲衰減”等指標。它們分別體現了耳膜、錐骨、砧骨、鐙骨、中耳肌這一聲傳導鏈的功能狀況，並從一定程度上提示了蝸後病變的可能性。
優勢：
1、病人無需做出任何反應.成人患者結合純音聽閥測試可以對聽力損失進行定量、定位、定性診斷。
2、檢查方法不需要嚴格的隔聲設備，儀器靈敏度較高，操作簡便，結果客觀，有較高的準確性，是臨床測聽的常規檢查方法之一。
睡眠呼吸監測系統——國際監測鼾症
原理：
睡眠呼吸監測系統是診斷睡眠呼吸暫停綜合徵的最準確的儀器。它基於當前最新睡眠理論，和穩定、準確、高效、方便的設計原則，從使用者的角度出發，對多個細節作了精心設計。通過以波形特徵分析為基礎，結合模式識別與人工神經網路理論，採用自學習與多層前饋網路算法，多路信號關聯分析等技術，大大提高使睡眠分析，呼吸分析，心電分析的準確性。
能檢測：鼾聲/睡眠/微醒覺/呼吸事件/心率/心律失常/心率變異性，形成結論報告/呼吸報告/血氧報告/心電報告睡眠。
優勢：
1、通過中文Windows界面，準確地自動分析結論，人性化的操作設計，使睡眠呼吸分析報告變得輕鬆高效。
2、它可以記錄患者睡眠狀態下的許多生理信號，如：腦電圖、肌電圖、眼電圖、口鼻氣流、胸腹運動、血氧飽和度、心電圖、體位等，分析這些記錄指標可以明確診斷患者是否患有睡眠呼吸暫停綜合徵及其病情嚴重程度，初步估計適合套用何種方法治療。
