Design, Fabrication and Testing of a Piezoresistive-Based Tactile Sensor for Minimally Invasive Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Minimally invasive robotic surgery (MIRS) has become a preferred method for patients for the last two decades, thanks to its crucial advantages over classical open surgeries. Although MIRS has some advantages, it has a few drawbacks. Since MIRS technology includes performing surgery through small incisions using long slender tools, one of the main drawbacks of MIRS becomes the loss of direct contact with the patient’s body in the site of operation. Therefore, the surgeon loses the sense of touch during the operation which is one of the important tools to investigate the health condition of the treated tissue. This paper presents a novel piezoresistive-based multifunctional tactile sensor that is able to measure the contact force, relative hardness of the contact object, and the position of a hidden lump at the same time. A prototype of the designed sensor has been fabricated, simulated, analyzed, and tested numerically and experimentally. The experiments have been performed on hyperelastic materials, which are silicone rubber samples with different hardness values that resemble different biological tissues. The ability of the sensor to measure the contact force and relative hardness of the contact objects is tested with several experiments. A finite element (FE) model has been built in COMSOL Multiphysics (v3.4) environment to simulate both the mechanical behavior of the silicone rubber samples, and the interaction between the sensor and the silicone rubbers. Both numerical and experimental analysis proved the capability of the sensor to distinguish between different silicone rubber samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».