LAPKaans:工具-运动跟踪和夹持力-感觉模块化智能腹腔镜培训系统

ty10086 提交于 周三, 08/25/2021 - 16:32
文章英文标题
LAPKaans: Tool-Motion Tracking and Gripping Force-Sensing Modular Smart Laparoscopic Training System
正文
腹腔镜手术需要高技能的外科医师。传统上,外科医生的知识是通过在导师-受训者的方法下操作获得的。近年来,腹腔镜模拟器作为技能获取的工具而获得了应用。尽管腹腔镜仿真器可供选择的范围很广,但很少受训者提供客观的反馈。这些带有量化反馈的系统由于成本的原因,往往是可用性有限的高端解决方案。开发了一种模块化智能训练器,采用商用传感器,将工具跟踪和用力相结合。此外,提出了一种基于聚二甲基硅氧烷( PDMS )体模的力训练系统,用于样本刚度的区分。本原型以39名被试为被试,分别在新手( 13名)、中间品( 13名)和专家( 13名)之间进行测试,评估训练练习中各组间的执行差异。估计费用为200美元(仅包括部件),不包括腹腔镜器械。对运动系统进行降噪和位置验证试验,平均误差为0.94 mm。抓握力近似相关系数为0.9975。此外,幻影刚度的差异有效地反映了用户的操控。实验组在执行时间、累计距离、平均抓握力和最大抓握力上存在显著差异。获得了关于运动和力的准确信息。研制的力觉测量工具可方便地转移到临床设定。进一步的工作将包括在更广泛的任务范围和更大的志愿者样本上对模拟器进行验证。
文章内容(英文)
Laparoscopic surgery demands highly skilled surgeons. Traditionally, a surgeon’s knowledge is acquired by operating under a mentor-trainee method. In recent years, laparoscopic simulators have gained ground as tools in skill acquisition. Despite the wide range of laparoscopic simulators available, few provide objective feedback to the trainee. Those systems with quantitative feedback tend to be high-end solutions with limited availability due to cost. A modular smart trainer was developed, combining tool-tracking and force-using employing commercially available sensors. Additionally, a force training system based on polydimethylsiloxane (PDMS) phantoms for sample stiffness differentiation is presented. This prototype was tested with 39 subjects, between novices (13), intermediates (13), and experts (13), evaluating execution differences among groups in training exercises. The estimated cost is USD $200 (components only), not including laparoscopic instruments. The motion system was tested for noise reduction and position validation with a mean error of 0.94 mm. Grasping force approximation showed a correlation of 0.9975. Furthermore, differences in phantoms stiffness effectively reflected user manipulation. Subject groups showed significant differences in execution time, accumulated distance, and mean and maximum applied grasping force. Accurate information was obtained regarding motion and force. The developed force-sensing tool can easily be transferred to a clinical setting. Further work will consist on a validation of the simulator on a wider range of tasks and a larger sample of volunteers.
来源出处
Journal|[J]SensorsVolume 20, Issue 23. 2020. PP 6937-6937
DOI
https://doi.org/10.3390/s20236937

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