A Fiber Bragg Grating Sensing Structure for the Design, Simulation and Stress Strain Monitoring of Human Puncture Surgery
Notice bibliographique
Résumé
In order to improve the precision and stability of puncture surgical operations to assist doctors in completing fine manipulation, a new of type puncturing needle sensor is proposed based on a fiber Bragg grating (FBG). Compared with the traditional puncture needle sensor, the new type of puncturing needle sensor is able to sense not only the axial force, but also the torque force during the puncture process. A spoke-type structure is designed near the needle tip. In order to eliminate the influence of temperature and realize temperature compensation, a reference fiber method using three FBGs is applied. FBG1 and the reference FBG2 are pasted on the upper and lower surfaces of the new-type elastic beam, and FBG3 is pasted into the groove on the surface of the new type of puncturing needle cylinder. The difference of Bragg wavelength between FBG1 and the reference FBG2 is calibrated with the torque force, while the difference between the Bragg wavelength of the FBG3 and the reference FBG2 is calibrated with the axial force. Through simulation and sensing tests, when the torque force calibration range is 10 mN·m, the torque average sensitivity is 22.8 pm/mN·m, and the determination coefficient R2 is 0.99992, with a hysteresis error YH and repetition error YR of 0.03%FS and 0.81%FS, respectively. When the axial force calibration rang is 5 N, the axial force average sensitivity is 0.089 nm/N, and the determination coefficient R2 is 0.9997, with hysteresis error YH and repetition error YR of 0.014%FS and 0.11%FS, respectively. The axial force resolution and torque resolution of the new type of puncturing needle sensor are 0.03 N and 0.8 mN·m, respectively. The experimental data and simulation analysis show that the proposed new type of puncturing needle sensor has good practicability and versatility.
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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 | 0,000 | 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 ».