An FBG-based Stiffness Estimation Sensor for In-vivo Diagnostics

要約

生体内組織の硬さの識別は、他の多くの用途の中でも、肺線維症の診断や低侵襲腫瘍の識別に役立ちます。
この研究では、組織の表面に座屈するセンサー化されたビームを使用する、組織の剛性を推定するための触診ベースの方法を提案します。
ファイバー ブラッグ グレーティング (FBG) は、デバイスが視覚的に監視されていないときでも、リアルタイムのビーム形状を取得するための形状推定モダリティとしてセンサーで使用されています。
座屈ビームの挙動を予測するために機械モデルが開発され、有限要素解析とファントム組織サンプル (PDMS および PA-Gel 製) を使用したベンチトップ テストを使用して検証されます。
ベンチトップ推定が実行され、結果が実際の剛性値と比較されました。
平均 RMSE および標準偏差 (実際の剛性からの) 値は 413.86 KPa および 313.82 KPa でした。
より柔らかいサンプルの推定値は実際の値に比較的近くなりました。
最終的に、\textit{in-vivo} センサーの実現可能性を実証するために、模擬同心円状のチューブ ロボット内の剛性センサーを使用しました。
ロボットを使用した場合と使用しない場合のベンチトップ試験では、\textit{in-vivo} アプリケーションにおけるこのユニークなセンシングモダリティの有効性が実証されています。

要約(オリジナル)

In-vivo tissue stiffness identification can be useful in pulmonary fibrosis diagnostics and minimally invasive tumor identification, among many other applications. In this work, we propose a palpation-based method for tissue stiffness estimation that uses a sensorized beam buckled onto the surface of a tissue. Fiber Bragg Gratings (FBGs) are used in our sensor as a shape-estimation modality to get real-time beam shape, even while the device is not visually monitored. A mechanical model is developed to predict the behavior of a buckling beam and is validated using finite element analysis and bench-top testing with phantom tissue samples (made of PDMS and PA-Gel). Bench-top estimations were conducted and the results were compared with the actual stiffness values. Mean RMSE and standard deviation (from the actual stiffnesses) values of 413.86 KPa and 313.82 KPa were obtained. Estimations for softer samples were relatively closer to the actual values. Ultimately, we used the stiffness sensor within a mock concentric tube robot as a demonstration of \textit{in-vivo} sensor feasibility. Bench-top trials with and without the robot demonstrate the effectiveness of this unique sensing modality in \textit{in-vivo} applications.

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