Lie-Group Theoretic Approach to Shape-Sensing Using FBG-Sensorized Needles Including Double-Layer Tissue and S-Shape Insertions

群(周期表) 人工智能 双层(生物学) 计算机科学 图层(电子) 生物医学工程 数学 材料科学 物理 工程类 复合材料 量子力学
作者
Dimitri A. Lezcano,Iulian Iordachita,Jin Seob Kim
出处
期刊:IEEE Sensors Journal [IEEE Sensors Council]
卷期号:22 (22): 22232-22243 被引量:12
标识
DOI:10.1109/jsen.2022.3212209
摘要

Flexible bevel-tipped needles are often used for needle insertion in minimally invasive surgical techniques due to their ability to be steered in cluttered environments. Shape-sensing enables physicians to determine the location of needles intraoperatively without requiring radiation of the patient, enabling accurate needle placement. In this article, we validate a theoretical method for flexible needle shape-sensing that allows for complex curvatures, extending upon a previous sensor-based model. This model combines curvature measurements from fiber-Bragg grating (FBG) sensors and the mechanics of an inextensible elastic rod to determine and predict the 3-D needle shape during insertion. We evaluate the model's shape sensing capabilities in C- and S-shaped insertions in single-layer isotropic tissue, and C-shaped insertions in two-layer isotropic tissue. Experiments on a four-active area, FBG-sensorized needle were performed in varying tissue stiffnesses and insertion scenarios under stereo vision to provide the 3-D ground truth needle shape. The results validate a viable 3-D needle shape-sensing model accounting for complex curvatures in flexible needles with mean needle shape-sensing root-mean-square errors (RMSEs) of $0.160 \boldsymbol {\pm } 0.055$ mm over 650 needle insertions.
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