Abstrakt. Kanylinsättning är vanligt vid minimalt invasiva ingrepp såsom biopsi eller brachyterapi. När kanylen förs in i mjukvävnaden orsakar krafter som verkar vid nålspetsen vävnadsdeformation och nåldeformation. Exakt mätning av nålspetskraft ger information om interaktion mellan nål-vävnad och hjälper till att upptäcka och kompensera potentiella felplaceringar. För detta ändamål introducerar vi en bildbaserad metod för att beräkna nålspetsens kraft med hjälp av en optisk fiber som avbildar deformationen av ett epoxyskikt under nålspetsen över tiden. För kalibrering och kraftuppskattning introducerar vi en ny djupt lärandebaserad sammansmält konvolutionell GRU-CNN-modell som effektivt utnyttjar den spatiotemporala datastrukturen. Nålen är lätt att tillverka och vår modell uppnår ett absolut fel på i genomsnitt 1,76 ± 1,50 mN med en korreleringskoefficient på 0,9996, klart bättre än andra metoder. Vi testar nålar med olika material för att visa att metoden kan anpassas för olika sensibiliteter och kraftområden. Dessutom validerar vi vår strategi i ett ex-vivo prostata nål insättning scenario.
Gessert m.fl. föreslog en ny metod för uppskattning av nålspetskraft genom att använda OCT fiber avbildning, och ett ex vivo experiment med en mänsklig prostata testades REF.
Needle Tip Force Estimation using an OCT Fiber and a Fused convGRU-CNN Architecture
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}