Infinite-Dimensional Adaptive Boundary Observer for Inner-Domain Temperature Estimation of 3D Electrosurgical Processes using Surface Thermography Sensing

要約

電気手術における表面下の有機組織温度の決定に使用するための新しい 3 D 適応オブザーバー フレームワークを提示します。
オブザーバー構造は、リアルタイムの赤外線サーモグラファーから得られた点ごとの 2D 表面温度の読み取り値を活用して、パラメーター推定と温度場観測の両方を行います。
分離されたパラメーターの適応と推定への新しいアプローチを紹介します。ここでは、パラメーターの推定はリアルタイムで実行でき、オブザーバー ループはより遅い時間スケールで実行されます。
これを達成するために、注意ベースのノイズロバスト平均化として知られる新しいパラメータ推定方法を導入します。この方法では、表面サーモグラフィの時系列を使用して組織の拡散率を直接推定します。
私たちのオブザーバーには、この拡散率適応法則に基づくリアルタイムのパラメーター適応コンポーネントと、感知された表面温度に基づくルエンベルガー型補正器が含まれています。
この作業では、ロボット手術の設定に適応した新しいモデル構造も提示します。ここでは、新しい非線形入力マッピングを含む、コンパクトにサポートされた大きさおよび速度制御の熱源として電気外科熱分布をモデル化します。
現実の実験的ex vivoブタ組織データを使用して、シミュレーションで適応オブザーバーの満足のいくパフォーマンスを示します。

要約(オリジナル)

We present a novel 3D adaptive observer framework for use in the determination of subsurface organic tissue temperatures in electrosurgery. The observer structure leverages pointwise 2D surface temperature readings obtained from a real-time infrared thermographer for both parameter estimation and temperature field observation. We introduce a novel approach to decoupled parameter adaptation and estimation, wherein the parameter estimation can run in real-time, while the observer loop runs on a slower time scale. To achieve this, we introduce a novel parameter estimation method known as attention-based noise-robust averaging, in which surface thermography time series are used to directly estimate the tissue’s diffusivity. Our observer contains a real-time parameter adaptation component based on this diffusivity adaptation law, as well as a Luenberger-type corrector based on the sensed surface temperature. In this work, we also present a novel model structure adapted to the setting of robotic surgery, wherein we model the electrosurgical heat distribution as a compactly supported magnitude- and velocity-controlled heat source involving a new nonlinear input mapping. We demonstrate satisfactory performance of the adaptive observer in simulation, using real-life experimental ex vivo porcine tissue data.

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