Optical Fibre-based Force Sensing Needle Driver for Minimally Invasive Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Minimally invasive surgery has been limited from its inception by insufficient haptic feedback to surgeons. The loss of haptic information threatens patients safety and results in longer operation times. To address this problem, various force sensing systems have been developed to provide information about tool–tissue interaction forces. However, the provided results for axial and grasping forces have been inaccurate in most of these studies due to considerable amount of error and uncertainty in their force acquisition method. Furthermore, sterilizability of the sensorized instruments plays a pivotal role in accurate measurement of forces inside a patient's body. Therefore, the objective of this thesis was to develop a sterilizable needle-driver type grasper using fibre Bragg gratings. In order to measure more accurate and reliable tool–tissue interaction forces, optical force sensors were integrated in the grasper jaw to measure axial and grasping forces directly at their exertion point on the tool tip. Two sets of sensor prototypes were developed to prove the feasibility of proposed concept. Implementation of this concept into a needle-driver instrument resulted in the final proposed model of the sensorized laparoscopic instrument. Fibre Bragg gratings were used for measuring forces due to their many advantages for this application such as small size, sterilizability and high sensitivity. Visual force feedback was provided for users based on the acquired real-time force data. Improvement and consideration points related to the current work were identified and potential areas to continue this project in the future are discussed.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».