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Enregistrement W4383186795 · doi:10.1021/acsami.3c04821

Screen-Printed Resistive Tactile Sensor for Monitoring Tissue Interaction Forces on a Surgical Magnetic Microgripper

2023· article· en· W4383186795 sur OpenAlexafffund
D. Anastasia Aubeeluck, Cameron Forbrigger, Sara Mohseni Taromsari, Tianhao Chen, Eric Diller, Hani E. Naguib

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMaterials scienceTactile sensorResistive touchscreenPiezoresistive effectElectrical conductorFabricationThermoplastic polyurethaneHaptic technology3D printingElectrodeNanotechnologyMicroelectromechanical systemsTriboelectric effectBiomedical engineeringOptoelectronicsComputer scienceRobotComposite materialElastomer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the recent development of novel miniaturized magnetically controlled microgripper surgical tools (of diameter 4 mm) for robot-assisted minimally invasive endoscopic intraventricular surgery, the surgeon loses feedback from direct physical contact with the tissue. In this case, surgeons will have to rely on tactile haptic feedback technologies to retain their ability to limit tissue trauma and its associated complications during operations. Current tactile sensors for haptic feedback cannot be integrated to the novel tools primarily due to size limitations and low force range requirements of these highly dextrous surgical operations. This study introduces the design and fabrication of a novel 9 mm 2, ultra-thin and flexible resistive tactile sensor whose operation is based on variation of resistivity due to changes in contact area and piezoresistive (PZT) effect of the sensor’s materials and sub-components. Structural optimization was performed on the sub-components of the sensor design, including microstructures, interdigitated electrodes, and conductive materials in order to improve minimum detection force while maintaining low hysteresis and unwanted sensor actuation. To achieve a low-cost design suitable for disposable tools, multiple layers of the sensor sub-component were screen-printed to produce thin flexible films. Multi-walled carbon nanotubes and thermoplastic polyurethane composites were fabricated, optimized, and processed into suitable inks to produce conductive films to be assembled with printed interdigitated electrodes and microstructures. The assembled sensor’s electromechanical performance indicated three distinct linear sensitivity modes within the sensing range of 0.04–1.3 N. Results also indicated repeatable and low-time responses while maintaining the flexibility and robustness of the overall sensor. This novel ultra-thin screen-printed tactile sensor of 110 μm thickness is comparable to more expensive tactile sensors in terms of performance and can be mounted onto the magnetically controlled micro-scale surgical tools to increase the safety and quality of endoscopic intraventricular surgeries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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