Design and Manufacturing of Embedded Air-Muscles for a Magnetic Resonance Imaging Compatible Prostate Cancer Binary Manipulator
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance imaging (MRI) compatible robots can assist physicians with the insertion of biopsy needles and needle-like therapeutic instruments directly into millimeter-size tumors, using MR images as feedback. However, MRI systems present a challenging environment with high magnetic fields and limited space, making the development of MRI-compatible robots complex. This paper presents an MRI-compatible pneumatic actuation technology consisting of molded polymer structures with embedded air-muscles operated in a binary fashion. Along with its good positioning accuracy, the technology presents advantages of compactness, perfect MRI-compatibility, simplicity and low cost. Here, we specifically report the design and validation of a transperineal prostate cancer manipulator prototype that has 20 embedded air-muscles distributed in four star-like polymer structures. These compliant structures are made of silicone elastomer, using lost-core injection molding. Low motion hysteresis and good precision are achieved by designing molded joints that eliminate sliding surfaces. An effective design method for such embedded polymer air-muscles is proposed, using a manipulator model and four air-muscle design models: geometrical, finite elements, uniaxial analytic, and experimental. Binary control of each air-muscle ensures stability and accuracy with minimized costs and complexity. The prototype is found MRI-compatible with no observable effects on the signal-to-noise ratio and, with appropriate image feedback, is found to reach targets with precision and accuracy under 0.5 mm. The embedded approach reveals to be a key feature since it reduces hysteresis errors by a factor of ≈7 compared to a previous nonembedded version of the manipulator. The successful validation of this binary manipulator opens the door to a new design paradigm for low cost and highly capable pneumatic robots.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».