Nachricht

Aug 22, 2023

Eine Kraftmessplattform für einen vitreoretinalen chirurgischen Simulator mit einem künstlichen Augenmodul, das in einen Quarzkristallresonator integriert ist

Mikrosysteme und Nanotechnik

Microsystems & Nanoengineering Band 8, Artikelnummer: 74 (2022) Diesen Artikel zitieren

3303 Zugriffe

Details zu den Metriken

Um Augenärzten, die das Peeling der inneren Grenzmembran (ILM) praktizieren, ein quantitatives Feedback zum chirurgischen Fortschritt zu geben, haben wir ein künstliches Augenmodul entwickelt, das aus einem Quarzkristallresonator (QCR)-Kraftsensor und einem Dehnungskörper besteht, der als gleichmäßiger Kraftsender unter einem Netzhautmodell dient. Obwohl eine ausreichend große Anfangskraft auf die QCR-Kraftsensorbaugruppe ausgeübt werden muss, um einen stabilen Kontakt mit dem Dehnungskörper zu erreichen, ermöglicht die hochempfindliche und große Dynamikbereichseigenschaft dieses Sensors dem Augenmodul, die leichte Pinzettenkontaktkraft zu erkennen. Um eine gleichmäßige Kraftempfindlichkeit über den ILM-Schälbereich mit 4 mm Durchmesser zu erreichen, wird ein Dehnungskörper mit parallelen Platten verwendet. Die Kombination dieser beiden Komponenten ermöglichte einen messbaren Kraftbereich von 0,22 mN bis 29,6 N mit einem Empfindlichkeitsfehler von –11,3 bis 4,2 % über den ILM-Schälbereich. Mit diesem Augenmodul haben wir die ausgeübte Kraft während einer Simulation eines künstlichen ILM-Peelings durch eine ungeübte Person gemessen und die Langzeitdrift der erhaltenen Kraftdaten mithilfe eines neu entwickelten Algorithmus kompensiert. Die kompensierten Kraftdaten erfassten deutlich die Eigenschaften mehrerer Arten von Bewegungsabläufen, die aus Videoaufzeichnungen des Augenhintergrunds mit einem ophthalmologischen Mikroskop beobachtet wurden. Dadurch ist es uns gelungen, Merkmalswerte zu extrahieren, die möglicherweise mit dem Fähigkeitsniveau des Auszubildenden in Zusammenhang stehen, wie z. B. der Mittelwert und die Standardabweichung der Druck- und Schälkräfte, die im Fall eines ungeschulten Bedieners 122,6 ± 95,2 und 20,4 entsprechen ± 13,2 mN.

Augenärzte, die intraokulare Chirurgie praktizieren, müssen sich anspruchsvolle Fähigkeiten aneignen, um Verletzungen des Patienten zu vermeiden. Um ihre Fähigkeiten zu üben, führen Augenärzte in der Regel chirurgische Demonstrationen mit Tieraugen durch; Einige ihrer Strukturen ähneln jedoch nicht den Strukturen menschlicher Augen. Andere Trainingsansätze beinhalten die Nachahmung der Techniken von Experten ohne den Einsatz quantitativer taktiler Empfindungsmerkmale. Kompetente Trainer erläutern die für die Operation erforderlichen Fähigkeiten auch empirisch ohne quantitative Indizes. Eine weitere Option ist der Einsatz von Virtual-Reality-Simulatoren1, die meist teuer sind und kein präzises haptisches Gefühl in Bezug auf die wahre Substanz eines menschlichen Auges vermitteln, was für die Verbesserung der chirurgischen Fähigkeiten wichtig ist2. Diese Ausbildungsdefizite führen dazu, dass Patienten, die sich einer intraokularen Operation unterziehen, einem relativ großen Risiko einer Netzhautschädigung ausgesetzt sind, die von den Fähigkeiten eines Augenarztes abhängt.

Um dieses Problem anzugehen, haben wir versucht, gängige Modellmodelle3,4,5 zu verbessern, indem wir einen „Bionic Eye Surgery Evaluator (Bionic-EyE)“6,7,8 als Trainingsmodell entwickelt haben, das die Eigenschaften des Menschen bionisch reproduzieren kann Augen mit künstlichen Materialien. Das Bionic-EyE ist mit Sensoren zur Bewertung chirurgischer Fähigkeiten ausgestattet und besteht aus einem künstlichen Augenmodul mit Einwegteilen, die es den Auszubildenden ermöglichen, wiederholte Operationssimulationen durchzuführen (Abb. 1a). Quantitatives Feedback aus den vom Bionic-EyE erzeugten Sensorsignalen ermöglicht den schnellen Erwerb chirurgischer Fähigkeiten. Als Chirurgie, die mit dem Bionic-EyE trainiert werden kann, haben wir uns auf das Peeling der inneren Grenzmembran (ILM) konzentriert, eine komplizierte vitreoretinale Operation. Wie in Abb. 1b dargestellt, ist das ILM eine dünne und transparente Membran, die sich zwischen der Glaskörperrinde und der Netzhaut befindet9. Der hintere Teil der Netzhaut wird Makula genannt und ist für einen großen Teil des physiologischen Gesichtsfeldes verantwortlich. Der zentrale Teil der Makula wird Fovea genannt, der über eine hohe Dichte an Zapfen-Photorezeptoren verfügt und für das photopische Farbsehen mit hoher Sehschärfe verantwortlich ist10. Mit zunehmendem Alter des Menschen verflüssigt und zieht sich das Glaskörpermaterial in diesen Regionen zusammen, was bei den meisten Menschen schließlich zur Ablösung der hinteren Glaskörperrinde vom ILM der Netzhaut führt11. Wenn die Verflüssigung das Ausmaß der vitreoretinalen Dehiszenz überschreitet, kann ein Fragment des Glaskörpers auf der Makula (epiretinale Membran) zurückbleiben oder es kann aufgrund der Adhäsionstraktion zwischen der hinteren Glaskörperrinde ein Loch durch die Fovea (Makulaloch) punktiert werden und die Fovea12 (Abb. 1b). Diese Effekte führen direkt zu einer Verschlechterung des Sehvermögens. Da die weiche Netzhaut um das Loch herum durch das ILM gezogen wird, das bei älteren Menschen dick und steif ist13, schließt sich das durch diesen Prozess gebildete Makulaloch nicht auf natürliche Weise. Um diesen Zustand zu behandeln, wird das ILM im Allgemeinen abgezogen, wie vom Bionic-EyE6 in Abb. 1c gezeigt und reproduziert. Bei einigen ILM-Peeling-Operationen wurde über eine Zunahme des Verschlusses des Makulalochs und eine Abnahme der Rezidivrate berichtet14,15,16,17. Das Ablösen des ILM, das eine Dicke von 3 µm18 hat und an der Netzhaut haftet, erfordert offensichtlich eine ausgeprägte Fähigkeit, die entsprechende Kraft auf die betroffene Stelle anzuwenden. Allerdings gibt es in der Literatur kaum Diskussionen über den Einsatz von Kraftsensoren in Trainingsmodellen, obwohl versucht wurde, mit Dehnungsmessstreifen19,20 oder Faser-Bragg-Gitter-Kraftsensoren21,22,23,24 ausgestattete Zangen zu verwenden. Für die praktische Demonstration der intraokularen Chirurgie sollte die Fähigkeit zur Durchführung des ILM-Peelings quantifiziert werden, ohne dass Sensoren an der Pinzette angebracht werden müssen. Unser künstliches Augenmodul enthält einen Quarzkristallresonator-Kraftsensor (QCR) und einen Dehnungskörper als gleichmäßigen Kraftsender unter einem biomimetischen ILM-Modell, das wegwerfbar ist, um eine wiederholte Verwendung zu ermöglichen7,8.

ein Bild des Bionic-EyE, des von den Autoren entwickelten Augenchirurgie-Simulators, mit integriertem Augenmodul und Sensor. b Struktur des inneren Auges und Erkrankungen rund um die Makularegion (epiretinale Membran und Makulaforamen). c Bilder des ILM-Peelings in einem echten menschlichen Auge und in einem künstlichen ILM, das die mechanischen Eigenschaften des Auges nachbildet6.

Ein QCR-Kraftsensor ist ein oszillierender Sensor mit einer Selbsterregungsfrequenz, die linear proportional zur auf seinen Körper ausgeübten Kraft ist25,26. Zu den herausragenden Merkmalen von QCRs gehören ihre hohe Güte als Oszillatoren, ihre hohe mechanische Festigkeit – insbesondere im Vergleich zu Schlag- oder Torsionsoszillatoren – und hohe Trägerfrequenzen (>10 MHz). Basierend auf diesen Eigenschaften haben wir einen QCR-Kraftsensor mit hoher Empfindlichkeit und Steifigkeit und einem großen Dynamikbereich27,28,29,30,31,32,33 entwickelt, der es dem QCR ermöglicht, eine leichte Kraft zu erkennen, selbst wenn eine große Anfangskraft ausgeübt wird bei der Montage des Sensors im Augenmodul. Diese Eigenschaften verringern außerdem die Hysterese und ermöglichen eine schnelle Reaktion auf eine ausgeübte Kraft.

In dieser Studie nutzten wir unseren QCR-Kraftsensor als Grundlage für die Entwicklung einer Trainingsplattform für intraokulare Chirurgie, mit der die Fähigkeit des ILM-Peelings quantifiziert werden konnte. Die Methode zur Integration des QCR-Sensors in ein künstliches Netzhautmodell wurde im Hinblick auf die Anforderungen an Kraftempfindlichkeit und Gleichmäßigkeit über den gesamten ILM-Peeling-Operationsbereich bewertet. Um den praktischen Einsatz des Trainingsmoduls zu ermöglichen, wurde eine Driftkompensation des Kraftsignals mithilfe eines neuartigen Algorithmus erreicht, mit dem wir Kräfte während des Schälvorgangs bewerteten. Die Fähigkeit beim ILM-Schälen wurde durch kompensierte Kraftsignale charakterisiert, die vom Sensor erhalten wurden, sowie durch Bewegungsmerkmale, die während des Schälens per Video erfasst wurden.

Abbildung 2a zeigt den Aufbau eines Augenmoduls mit einem integrierten balkenförmigen QCR-Kraftsensor und einem Dehnungskörper an der Unterseite. Der Dehnungskörper verfügt über eine Parallelplattenstruktur mit einer Dicke von 0,1 mm, wodurch eine Verformung in Torsionsrichtung vermieden wird. Die Struktur behält eine konstante vertikale Verschiebung gegen jede konstante Kraft bei, die auf ihre Oberseite ausgeübt wird, unabhängig von der Kontaktposition innerhalb des ILM-Schälbereichs. Darüber hinaus ist der Dehnungskörper aus Edelstahl gefertigt, um die Ausübung einer bevorzugten linearen Elastizität zu gewährleisten. Die Abmessungen sind in Abb. 2a dargestellt. Der Abstand zwischen den parallelen Platten beträgt 2 mm.

a Konzeptualisierung des Augenmoduls bestehend aus einem balkenförmigen QCR-Kraftsensor, der an beiden Enden befestigt ist, und einem Dehnungskörper mit 0,1 mm dicken parallelen Platten. b Schematisches statisches Verformungsmodell einer Kraftmessstruktur aus Parallelfedern.

Unterhalb des Dehnungskörpers ist der balkenförmige QCR-Kraftsensor an beiden Enden befestigt und berührt die halbkugelförmige Spitze des Dehnungskörpers. Ein Teil einer externen Kraft P, die auf den Dehnungskörper ausgeübt wird, wird als Kraft \(P_s\) auf den QCR-Kraftsensor übertragen. Im Sensor wird \(P_s\) auf F vergrößert und in die QCR-Domäne des Erfassungsbereichs geladen. Die Kraftübertragungseffizienz von P auf \(P_s,\eta _1\) kann durch Anwendung der statischen Verformungstheorie des Parallelfedermodells (Abb. 2b) auf die Kraftmessstruktur wie folgt ausgedrückt werden:

Dabei sind \(k_m\) und \(k_s\) die Federkonstanten des Dehnungskörpers bzw. des QCR-Kraftsensors, E der Elastizitätsmodul des Quarzkristalls in der gewählten Kristallorientierung und I und l das Flächenmoment der Trägheit bzw. der Länge des balkenförmigen QCR-Kraftsensors.

Wir haben die Verformung des Dehnungskörpers mithilfe eines in COMSOL Multiphysics (COMSOL, Inc.) implementierten Finite-Elemente-Modells analysiert und die Ergebnisse mit denen verglichen, die für einen Dehnungskörper mit einer einzelnen Platte auf der Oberseite erzielt wurden. Der Ursprung des Modells wurde als Mittelpunkt des Dehnungskörpers definiert, und auf jeden Punkt von 0 bis 2,5 mm wurde in Abständen von 0,25 mm in radialer Richtung eine konstante Kraft ausgeübt. Abbildung 3a zeigt Konturdiagramme für die Einzel- und Parallelplatten-Dehnungskörper unter Kräften von 0 und 2 mm. Bei 0 mm verteilt sich die Spannung gleichmäßig auf beide Dehnungskörper; Bei 2 mm verteilt das Modell mit parallelen Platten jedoch die Spannung, während beim Modell mit einer Platte eine starke Belastung in einem Bereich der Platte auftritt. Die Federkonstante des Parallelplattenmodells \(k_m\) wurde mit 518 N/mm berechnet. Das Verhältnis u/w der horizontalen und vertikalen Verschiebungen der Dehnungskörperspitze, u bzw. w, wurde für jeden Punkt von 0 bis 2,5 mm berechnet. Abbildung 3b zeigt, dass das Verhältnis proportional zum Abstand zwischen der Mitte und dem Punkt, an dem die Kraft angewendet wird, sowohl bei den Einzelplatten- als auch bei den Parallelplatten-Dehnungskörpern zunimmt, wobei das Parallelplattenmodell ein etwa 55-mal kleineres Verhältnis aufweist als die des Einplattenmodells an jedem Punkt. Bei 2 mm beträgt das Verhältnis des Einzelplattenmodells 88 %, was nahezu 100 % entspricht, während das Verhältnis des Parallelplattenmodells auf 2 % (1,6 %) unterdrückt wird. Diese Ergebnisse bestätigen, dass die Parallelplattenstruktur die Spannungsverteilung gleichmäßig verteilt, indem sie die horizontale Verschiebung der Dehnungskörperspitze verringert und effizient eine vertikale Verschiebung erzielt.

eine Konturfigur, die die Verteilungen der Von-Mises-Spannung und -Verformung in Einzel- und Parallelplatten-Dehnungskörpern mit Kräften von 0 und 2 mm ausdrückt. b Diagramme des Verhältnisses der horizontalen zur vertikalen Verschiebung der Spitze des Dehnungskörpers an jeder Position der ausgeübten Kraft für Dehnungskörper mit Einzel- und Parallelplatten. c Diagramme der theoretischen Kurven der Modellkraftempfindlichkeit \(S_m\) und der maximalen Auslenkung des Sensors kurz vor der Zerstörung, \(\nu _{max}\), für verschiedene Sensorlängen, l. d Konturfigur der Verteilung der Von-Mises-Spannung auf der Kraftmessstruktur, bestehend aus einem Dehnungskörper mit parallelen Platten und einem an beiden Enden befestigten balkenförmigen QCR-Kraftsensor, wobei die Abbildung die Konzentration der dritten Hauptspannung im QCR-Bereich darstellt.

Die Abmessungen eines QCR-Kraftsensors sollten optimiert werden, um seine Leistung zu verbessern. Wir haben uns auf die Kraftempfindlichkeit und die maximale Auslenkung des Sensors kurz vor der Zerstörung konzentriert. Wir haben zunächst \(S_m\), die Kraftempfindlichkeit des kombinierten Sensors und Dehnungskörpers, theoretisch als Produkt dreier Parameter ausgedrückt: \(S_r\), die Kraftempfindlichkeit des QCR; und \(\eta _1\) und \(\eta _2\) werden die Kraftübertragungseffizienzen von P nach \(P_s\) bzw. von \(P_s\) nach F definiert (\(\eta _2\). in „Materialien und Methoden“). \(S_m\) muss den minimalen Wert überschreiten, der zur Erkennung der Kontaktkraft der Pinzette beim ILM-Peeling erforderlich ist und in der Größenordnung von ~1 mN liegt. Wir gingen davon aus, dass die Kraftauflösung unter 0,5 mN liegen sollte, und definierten die minimale Grenze als 2 × 103 Hz/N, indem wir den Rauschschwankungsbereich des Sensorausgangs, der mit 1 Hz angenommen wurde, durch die erforderliche Kraftauflösung dividierten. Anschließend berechneten wir den Grad der Strahlbiegung und erhielten \(\nu _{max}\), den Maximalwert, indem wir den QCR-Kraftsensor zur Vereinfachung der Berechnung als einen Balken annäherten, der aus einem gleichmäßigen Quarzkristall und einem isotropen linearen elastischen Festkörper besteht Auslenkung des Sensors kurz vor der Zerstörung, z

wobei \(\sigma _{max}\) und t die Zugfestigkeit des Quarzkristalls bzw. die Dicke des QCR-Kraftsensors sind. \(\nu _{max}\) sollte groß genug sein, um zu verhindern, dass der QCR-Kraftsensor bricht, wenn er im Augenmodul eingebettet ist. Bei der Montage muss der Sensor mit einer ausreichend großen Anfangskraft belastet werden, um einen stabilen Kontakt mit der halbkugelförmigen Spitze des Dehnungskörpers zu erreichen; Eine große maximale Auslenkung hilft auch bei der Ausrichtung der Sensorposition. Daher ist es optimal, ein möglichst großes \(\nu _{max}\) zu erhalten. Die Parameter der Kraftempfindlichkeit \(S_m\) und der maximalen Auslenkung \(\nu _{max}\) hängen hauptsächlich von der Sensorlänge l ab. Eine Verringerung von l verbessert \(S_m\), erschwert jedoch die Montage des Sensors aufgrund der Verringerung von \(\nu _{max}\); Umgekehrt macht eine Vergrößerung der Länge den Sensor haltbarer, aber weniger empfindlich, wenn \(\nu _{max}\) zunimmt und \(S_m\) abnimmt. Somit haben \(S_m\) und \(\nu _{max}\) eine Kompromissbeziehung, die optimiert werden sollte. Abbildung 3c zeigt die Beziehungen zwischen l und \(S_m\) und \(\nu _{max}\). Als Wert von l, der in den begrenzten Raum am Boden des Augenmoduls passt und gleichzeitig die Anforderungen für \(S_m\) und \(\nu _{max}\) erfüllt, haben wir 6 mm gewählt. Bei dieser Länge beträgt die theoretische Empfindlichkeit \(S_m\) 2,14 × 103 Hz/N, entsprechend einer Kraftauflösung von 0,47 mN.

Wir führten eine Finite-Elemente-Analyse einer Kraftmessstruktur bestehend aus einem Dehnungskörper und einem QCR-Kraftsensor durch, indem wir ein anisotropes Materialmodell auf einen Quarzkristall anwendeten, um zu untersuchen, ob das vorgeschlagene Verformungsmodell aus strukturmechanischer Sicht geeignet ist. Die in Abb. 3d gezeigten Ergebnisse entlang des Querschnitts des QCR-Kraftsensors veranschaulichen, dass der QCR-Bereich durch das Biegemoment einer starken Druckspannung ausgesetzt ist. Anhand der Ergebnisse der Analyse wurde die Kraftempfindlichkeit analytisch aus der auf die QCR-Domäne ausgeübten Druckspannung mit 2,36 × 103 Hz/N berechnet, ein Wert nahe der theoretischen Empfindlichkeit.

Wir haben die experimentelle Kraftempfindlichkeit zunächst mit einer Wägezelle kalibriert. Abbildung 4a zeigt die Konfiguration des Kalibriersystems. Der Kalibrierungsprozess ergab eine Empfindlichkeit der fabrizierten Kraftmessstruktur von 5,13 × 103 Hz/N (Abb. 4b), was 2,5-mal größer ist als die theoretischen und analytischen Werte. Es wurde geschätzt, dass sich der tatsächliche Dehnungskörper stärker verformte als analytisch vorhergesagt, da die Haftung zwischen parallelen Platten im Herstellungsprozess nicht perfekt war, was wiederum die Federkonstante \(k_m\) verringerte. Darüber hinaus wies die Ausgabe des Sensors als Funktion der ausgeübten Kraft einen hohen Grad an Linearität mit einem Korrelationskoeffizienten von nahezu eins auf. Messungen des Geräuschpegels des Ausgangs des QCR-Kraftsensors unter statischen Bedingungen für 3 Minuten nach dem Fahren und Aufwärmen für 2 Stunden mit einer Abtastrate von 100 Hz ergaben einen Frequenzausgangsschwankungsbereich von äquivalent zu 1,11 Hz oder 16 ppb (Abb . 4c). Dies entsprach einer Kraftauflösung von 0,22 mN, was für die Krafterkennung beim ILM-Schälen hoch genug zu sein schien (zum Vergleich: Die Kraftauflösung eines Faser-Bragg-Gitter-Kraftsensors beträgt 0,25 mN21). Die vom Gerät messbare maximale Kraft wurde mit 29,6 N berechnet, was einem dynamischen Bereich der Kraftmessstruktur des Augenmoduls entspricht, der mit 1,3 × 105 vergleichbar ist. Darüber hinaus haben wir bestätigt, dass der QCR-Kraftsensor innerhalb von a auf eine Eingabekraft reagieren kann Abtastrate von 10 ms während der Kalibrierung, was beweist, dass die Steifigkeit des Sensors nur einen geringen Dämpfungseffekt hatte.

a Schematische Darstellung des Systems zur Kalibrierung der Kraftempfindlichkeit. b Ergebnisse der Kraftempfindlichkeitskalibrierung. c Diagramme der Frequenzausgangsschwankung über 3 Minuten. d Fehlerverhältnisse der kalibrierten Empfindlichkeiten an mehreren Positionen auf der Oberseite des Dehnungskörpers relativ zur Empfindlichkeit in der Mitte, mit Darstellung der auf dem Dehnungskörper definierten Koordinatensysteme zur Auswertung.

Anschließend haben wir den Fehler in der Kraftempfindlichkeit in Bezug auf die Kontaktposition auf dem Dehnungskörper mithilfe des in Abb. 4d gezeigten xy-Koordinatensystems bewertet, bei dem der Ursprung in der Mitte des Dehnungskörpers liegt, wie auf seiner Oberseite definiert . Die x-Achse war entlang der Längsrichtung des QCR-Kraftsensors zu den Elektroden gerichtet. Außerdem wurde eine alternative x'y'-Koordinate definiert, die in einem Winkel von 45° gegen den Uhrzeigersinn relativ zum xy-Koordinatensystem ausgerichtet ist, und wir haben die Kraftempfindlichkeit an jedem Punkt von –3 bis 3 mm in Abständen von 0,5 mm kalibriert Jede der vier Koordinaten und das Fehlerverhältnis für jede erhaltene Empfindlichkeit im Verhältnis zum bei 0 mm erhaltenen Wert wurden berechnet. Innerhalb des erwarteten ILM-Schälbereichs mit einem Radius von 2 mm wurde das Fehlerverhältnis auf einen Bereich von –11,3 bis 4,2 % gedrückt. Der balkenförmige QCR-Kraftsensor weist hinsichtlich der Empfindlichkeit eine große Positionsabhängigkeit auf, was zu einem Verlust an Zuverlässigkeit der gemessenen Kraftwerte führt; Unsere Ergebnisse deuten jedoch darauf hin, dass der Dehnungskörper mit parallelen Platten die Kontaktposition mit der Sensoroberfläche lokalisiert und dadurch den Fehler im gemessenen Kraftwert auf ein zuverlässiges Niveau verringert.

Nach der Einbettung des gefertigten Augenmoduls in das Bionic-EyE-System haben wir die Kraftwerte gemessen, die wir während des ILM-Peeling-Trainings vom balkenförmigen QCR-Kraftsensor erhalten haben. In den Experimenten wurde das Augenmodul so fixiert, dass äußere Störungen, die durch Modulbewegungen entstehen, das Sensorsignal nicht beeinflussen würden. Die ILM-Peeling-Simulation wurde mit einem Teilnehmer ohne besondere Erfahrung oder Fähigkeiten bei der Durchführung der Operation durchgeführt. Während des Trainings zeichnete ein ophthalmologisches Mikroskop, das sich auf die Unterseite des Augenmoduls konzentrierte, Videos auf (Abb. 5a).

a Schematische Darstellung des Auswertesystems, das das vom Augenmodul erzeugte Kraftsignal mit Videobildern des ophthalmologischen Mikroskops vergleicht. b Diagramme der beim ILM-Schälprozess erzeugten Kraftsignale; b1 Diagramme der Teildaten, die Schwankungsbreiten der Kraftsignale mit und ohne eingesetzter Pinzette zeigen; b2 Diagramm des Teilsignals, das die gedämpfte Reaktion der Kraftsignale unmittelbar nach dem Pinzettenkontakt ausdrückt. c Diagramme der kompensierten Kraftsignale während des ILM-Schälprozesses.

Abbildung 5b zeigt das vollständige Kraftsignal, das während der ILM-Peeling-Übung erzeugt wurde. Bei der ILM-Peeling-Simulation wurden im Allgemeinen zwei Hauptbewegungen beobachtet: Drücken der Pinzette gegen die Netzhaut, um das ILM zu greifen, und Peeling. Das Augenmodul gibt ein positives Kraftsignal bei Druck durch den Dehnungskörper und ein negatives Signal bei Zugbewegung aus, und ein Vergleich zwischen dem Kraftsignal und den Videobildern bestätigte, dass die erfassten positiven und negativen Kräfte durchgehend Druck- bzw. Schälbewegungen entsprachen die Simulation. Darüber hinaus lagen die Größen der Schubkräfte im Bereich von einigen Dutzend bis Hunderten von Millinewton, wohingegen die Größen der Abziehkräfte in der Größenordnung von Dutzenden von Millinewton lagen. Die in der ILM-Peeling-Simulation ermittelte schubbedingte Kraft könnte die bei tatsächlichen chirurgischen Eingriffen gemessene Kraft übersteigen, die mehreren bis Dutzenden Millinewton entspricht19,20, da unser Netzhautmodell einen höheren Elastizitätsmodul (im MPa-Bereich) aufweist als eine echte Netzhaut (20 kPa34). ). Dies war jedoch in dieser Untersuchung nicht entscheidend, da wir nicht die Materialeigenschaften der Netzhaut bewerteten, sondern den Index, der sich auf das Niveau der chirurgischen Fähigkeiten in der Simulation bezieht und durch die Stärke der Kraft dargestellt wird.

Zusätzlich zu dem durch die Netzhautkontaktkraft während des ILM-Peelings erzeugten Signal wurden auch mehrere experimentelle Signale erfasst, die beispielsweise das Zittern der Pinzette (Abb. 5b1) und die gedämpfte Reaktion der Kraftmessstruktur (Abb. 5b2) darstellen. . Im Ausgangszustand, in dem die chirurgischen Instrumente noch nicht in das innere Augenmodul eingeführt waren, enthielt der Augapfel nur Wasser, dessen Signalschwankungsbreite etwa 0,3 mN betrug. Nach dem Einsetzen der Instrumente in das Modul, jedoch vor dem Kontakt mit dem Dehnungskörper, stieg die Signalschwankung auf 2 mN an. Infolgedessen breitete sich das Zittern der Pinzette über die Augenmuschel als Vibrationen aus dem Instrumenteneinführungsloch auf den QCR-Kraftsensor aus. Der Geräuschpegel des Schüttelns war jedoch geringer als die schwankenden Signale des Pinzettenkontakts und schien daher keinen Einfluss auf die Unterscheidung zwischen beiden zu haben. Es wurden auch Signale erkannt, von denen wir glauben, dass sie von viskosen Faktoren im Zusammenhang mit der Kraftmessstruktur erzeugt wurden, insbesondere unmittelbar nach dem Kontakt der Pinzette mit dem Netzhautmodell (Abb. 5b2). Dieses Signal schwankte während des Kontakts in einem Bereich von einigen Dutzend bis Hunderten von Millinewton und schwächte sich dann exponentiell ab, möglicherweise weil der QCR-Kraftsensor und die parallelen Platten des Dehnungskörpers mit Harzmaterialien befestigt waren.

Wir haben auch eine langfristige Drift des Kraftsignals während des ILM-Schälprozesses festgestellt. Die Drift, die mit einer Rate von –20 mN alle 2 Minuten auftrat, könnte auf Faktoren wie die Instabilität der QCR-Oszillation aufgrund der hohen Resonanzfrequenz von ~70 MHz, elektrisches Rauschen durch Streukapazitäten anderer Komponenten zurückzuführen sein. oder die Temperatureigenschaften des QCR. Diese Langzeitdrift schien eine sanfte und lineare Änderung zu beinhalten, die eine Kompensation nach der Signalaufzeichnung ermöglichte.

In Situationen, in denen eine Langzeitdrift im Sensorsignal auftritt, sollte der Kontaktkraftwert während des ILM-Peelings als relative Differenz zwischen dem Absolutwert der Kraft auf den signalschwankenden Bereich, der durch den Pinzettenkontakt verursacht wird, und dem Offsetwert von definiert werden die Kraft unmittelbar vor der Signalschwankung. Aus diesem Grund haben wir ein System zur automatischen Kompensation der Langzeitdrift des Kraftsignals durch Auswahl eines kompensierenden Standardkraftwerts unmittelbar vor dem Pinzettenkontakt entwickelt. Abbildung 5c ​​zeigt die Ergebnisse der kompensierten ILM-Schälkraftdaten. Abbildung 6a, b zeigt eine schematische Darstellung des Kompensationssystems bzw. der Ergebnisse der Driftkompensation. Der Vorgang beginnt im signalstabilen Zustand vor dem Kontakt, der als Zustand 0 bezeichnet wird. In diesem Zustand wird die Differenz zwischen den maximalen und minimalen Kräften \(\Delta F_i\) über das Zeitintervall von \(t_i\) berechnet \) zu \(t_i + \Delta t_1\). Hier drückt i die Anzahl der Zeitschritte aus und wird in Einheiten von eins erhöht, bis \(\Delta F_i\) den Kraftschwellenwert \(F_{thr}\) überschreitet, wobei der entsprechende \(t_i\) als festgelegt wird Der Moment kurz vor dem Pinzettenkontakt und an den Zustand 0 angehängt. Das Verfahren wechselt dann in den signalschwankenden Zustand mit Kontakt mit der Pinzette, der als Zustand 1 bezeichnet wird. In Zustand 1 wird i sowie der Gradient b und der Koeffizient erhöht der Definition \(R^2\) der linearen Regression des Kraftsignals von \(t_i - \Delta t_2/2\) nach \(t_i + \Delta t_2/2\) berechnet, bis die jeweiligen Parameter gleichzeitig fallen unter und über die Schwellen \(b_{thr}\) bzw. \(R_{thr}^2\) ansteigen, wobei das Signal an diesem Punkt als stabilisiert gilt, wenn die Pinzette aus der Netzhaut entfernt wird und \(t_i \) wird an Zustand 1 als Zeitpunkt angehängt, zu dem sich die Schwankung des Signals stabilisiert. Das Verfahren kehrt dann zum Zustand 0 zurück. Auf diese Weise werden die Zeiten \(t_i\), zu denen die durch den Zangenkontakt induzierte Signalschwankung beginnt und das Signal stabil wird, durch Wiederholen dieses Zyklus bis zum Ende des Schritts gespeichert. Nach der Erkennung wird eine Driftkompensation basierend auf Zustand 0 durchgeführt. Zu Beginn des Kompensationsprozesses wird der mittlere Kraftwert von \(t_i - \Delta t_{Offset}\) bis \(t_i\) als Offsetwert gegen berechnet Jeder Aktienindex i wird verwendet, um eine lineare Gleichung zwischen benachbarten erkannten Punkten abzuleiten. Eine Signalkompensation kann durchgeführt werden, indem diese Gleichung auf die 0-mN-Linie gegenüber dem Rohkraftsignal abgebildet wird. Mit dieser Methode konnten in unseren Experimenten 36 von 40 anhand des Kraftsignals und der Videoinformationen beobachteten Kontakten genau erkannt werden.

ein Schema des Driftkompensationssystems, das die Zeitpunkte unmittelbar vor dem Zangenkontakt erkennt und darauf basierend die Offset-Signale generiert. b Ergebnisse und Einzelheiten der Anwendung des Kompensationssystems auf das bei der ILM-Schäldemonstration erhaltene Kraftsignal.

Wir haben die Eigenschaften der driftkompensierten Kraftdaten ausgewertet, die vom ungeschulten Teilnehmer erstellt wurden. Der ILM-Schälvorgang kann in zwei Komponenten unterteilt werden: die Aufgabe, einen Lappen im ILM zu schneiden, und die Aufgabe, den ILM durch Ergreifen des Lappens zu schälen. Abbildung 7a, b zeigt einen repräsentativen Bewegungsablauf für jede Komponente. Im ersteren Prozess (Abb. 7a und Zusatzfilm 1) wird durch Drücken mit der Pinzette ein kontinuierliches positives Kraftsignal von ~120 mN erzeugt, um einen Lappen zu erzeugen, woraufhin eine kurzlebige negative Kraft von etwa –10 mN erzeugt wird durch vorübergehende Zugbewegung. Beim Schälvorgang (Abb. 7b und Zusatzfilm 2) wird durch das Schälen eine länger anhaltende negative Kraft von etwa –20 mN erzeugt, begleitet von intermittierenden positiven Kraftsignalen von etwa 100 mN vor der Schälbewegung. Im Allgemeinen sollte die Druckbewegung in der Peeling-Komponente minimiert werden, um zusätzliche Schäden an der Netzhaut zu vermeiden, und unsere Ergebnisse zeigen, dass der Teilnehmer Raum für eine Verbesserung seiner chirurgischen Fähigkeiten hatte.

ein Kraftsignal, das durch die ILM-Klappenproduktion erzeugt wird. b Durch ILM-Peeling erzeugtes Kraftsignal. c Verteilungen der absoluten Kraftwerte um die Mittel der Druck- (n = 40) und Schälbewegungen (n = 21).

Wie aus den Kraft- und Videoinformationen hervorgeht, wurden bei allen während des Demonstrationsprozesses hergestellten Kontakten Druckbewegungen festgestellt. Bei 21 von 40 Kontakten wurden Schälbewegungen festgestellt. Abbildung 7c zeigt Boxplots der Verteilungen der absoluten Kraftwerte für die Druck- und Schälbewegungen mit Mittelwerten und Standardabweichungen von 122,6 ± 95,2 bzw. 20,4 ± 13,2 mN, was darauf hindeutet, dass die Druckkraft größer und weiter verteilt war als die Schälkraft.

In dieser Studie haben wir ein Augenmodul für das ILM-Peeling-Training hergestellt, das auf einer Kraftmessstruktur basiert, die aus einem an beiden Enden befestigten balkenförmigen QCR-Kraftsensor und einem Dehnungskörper aus rostfreiem Stahl mit einer parallelen Plattenstruktur besteht. Das Modul wurde verwendet, um die Kontaktkraft zu bewerten, die von einer Pinzette auf ein Netzhautmodell am unteren Rand des Auges ausgeübt wird. Durch die Nutzung der Eigenschaften des QCR-Kraftsensors, einschließlich seiner hohen Empfindlichkeit und Steifigkeit sowie seines großen dynamischen Bereichs, konnte die Struktur eine Kraftauflösung von 0,22 mN erreichen, wodurch sie ausreichend empfindlich ist, um winzige Kräfte während des ILM-Schälens zu erkennen, selbst unter der anfänglichen Belastung auf die Struktur Größenordnung von mehreren Newton, die von der Baugruppe aufgebracht werden. Der Sensor hatte ein hochlineares Ausgangssignal und reagierte schnell auf ausgeübte Kräfte mit einer Abtastrate von fast 10 ms. Die parallele Plattenstruktur des Dehnungskörpers diente dazu, den mit der Kontaktposition auf dem Dehnungskörper verbundenen Krafterfassungsfehler innerhalb eines Radius von 2 mm – dem geschätzten Radius des praktischen ILM-Abziehens – auf einen Bereich von –11,3 bis 4,2 % zu unterdrücken. . Wir demonstrierten die Messung der Kraft im ILM-Schältraining und die Kompensation der Langzeitdrift des QCR-Kraftsensorsignals, wodurch wir 36 von 40 Kontakten korrekt erkennen konnten. Unsere Ergebnisse bestätigten, dass mit unserem Augenmodul Kontaktkräfte im Bereich von Dutzenden bis Hunderten von Millinewton unterschieden werden konnten, was die Extraktion einiger Merkmale der ILM-Peeling-Bewegung ermöglichte, die von einem ungeübten Chirurgen erzeugt wurde. In zukünftigen Arbeiten hoffen wir, das Augenmodul zur Protokollierung und Analyse von Kraftinformationen zu nutzen, die aus Simulationen stammen, die von Augenärzten durchgeführt wurden, die sich mit ILM-Peeling auskennen. Dies könnte möglicherweise wichtige Hinweise liefern, die die Verbesserung der chirurgischen Fähigkeiten von ILM-Peeling-Auszubildenden beschleunigen werden.

Die Resonanzfrequenz eines QCR verschiebt sich proportional zur ausgeübten Kraft wie folgt:26

wobei F, f, \(S_r\), \(K_f\), n, d und \(t_{QCR}\) die auf den QCR ausgeübte Kraft, die Resonanzfrequenz, die Empfindlichkeit, den Spannungsempfindlichkeitskoeffizienten und den Grad bezeichnen Obertonschwingung, Elektrodendurchmesser bzw. Waferdicke des QCR. Der QCR-Kraftsensor besteht aus drei Schichten, nämlich einem mittleren QCR-Wafer, der zwischen Verpackungsquarzwafern eingelegt ist, um seine Widerstandsfähigkeit gegen Krafteinwirkung zu erhöhen. Um einen hohen Q-Faktor zu gewährleisten, werden die Elektroden in einer Vakuumumgebung gehalten31. Um die Erfassung von Kräften im Mikronewton-Bereich zu ermöglichen, haben wir einen balkenförmigen QCR-Kraftsensor hergestellt, wie in Abb. 8a32 dargestellt. Die Position des QCR, die dem Erfassungsbereich entspricht, wird von der neutralen Ebene des balkenförmigen Sensors verschoben (Abb. 8b), wodurch der QCR aufgrund des Biegemoments auf den Balken eine verstärkte Kraft F aufnehmen kann Der Sensor übt eine winzige äußere Kraft, \(P_s\), auf die obere Oberfläche aus. Die Effizienz der Kraftübertragung von \(P_s\) auf F, \(\eta _2\), wird ausgedrückt als:

wobei M und I das auf die QCR-Domäne ausgeübte Biegemoment bzw. das Flächenträgheitsmoment des Sensors sind, l und \(l_x\) die Länge des Sensors und der Abstand zwischen den Elektroden und dem nächstgelegenen festen Ende sind, und \(y_1\) und \(y_2\) sind die Abstände von der neutralen Ebene zur nächsten bzw. am weitesten entfernten Oberfläche des QCR-Wafers. Wir haben uns für die Verwendung eines strahlförmigen Sensors entschieden, basierend auf der Annahme, dass dieser über eine ausreichende Kraftauflösung verfügt, um die beim ILM-Schälen erzeugte Kraft zu erfassen, die in der Größenordnung von mehreren Millinewton liegt19.

a Konzeptbild des balkenförmigen QCR-Kraftsensors, bestehend aus Elektroden mit QCR-Schichtmuster auf jeder Seite, Quarzdeckschichten und Polyimid-Klebefolien. b Darstellung des Dimensions- und Kraftmessmechanismus des Sensors. c Schematische Darstellung des Sensorherstellungsprozesses, der vom Aufbringen einer Schablonenmaske zum Sputtern des Elektrodenmusters auf den QCR über das Aufbringen der QCR-Schicht, das Strukturieren der Deckschichten mit lichtempfindlichem Klebstoff, das Bonden und schließlich das Würfeln reicht. d Bild des hergestellten QCR-Kraftsensors. e Bild des gefertigten Augenmoduls. f Schema des Schwingkreises.

Um den theoretischen Wert der Modellempfindlichkeit \(S_m\) zu berechnen, wurden die relevanten Parameter des QCR-Kraftsensors wie folgt eingestellt: \(l_x\) = 0,5 mm, Dicke der dicksten Deckschicht \(t_1\) = 40 µm, Dicke der dünnsten Deckschicht \(t_2\) = 20 µm, Dicke der Fotolackschicht \(t_{resist}\) = 15 µm, \(t_{QCR}\) = 20 µm, t = 110 µm, \ (y_1\) = 0 µm, \(y_2\) = 20 µm, w = 1 mm, D = 0,4 mm, I = \(wt^3\)/12, \(K_f\) = 2,5 × 10−11 mm/(Hz‧N)26, n = 1, E = 72,5 GPa und \(\sigma _{max}\) = 150 MPa35.

Für den Sensor wurde in unserer Forschung ein AT-geschnittener Quarzwafer ausgewählt. Es ist allgemein bekannt, dass die Resonanzfrequenz eines AT-geschnittenen Quarzwafers weniger von einer Temperaturänderung bei ~25 °C abhängt36. Darüber hinaus haben wir den AT-geschnittenen Wafer um 34,8° um den Normalenvektor der Waferebene gedreht, um temperaturbedingte Empfindlichkeitsschwankungen zu unterdrücken35. Der Durchmesser und die Dicke der Elektrode betrugen 0,4 mm bzw. 250 nm Au. Die Größe des Durchmessers wurde unter Berücksichtigung der Breite des Sensorstrahls und der Klebefläche zwischen dem QCR und den Deckschichten um die Elektrode definiert. Die Strahlbreite, 1 mm, wurde vor dem Durchmesser definiert, um gleichzeitig die maximale Ablenkung und Kraftempfindlichkeit innerhalb des begrenzten Raums des Augenmoduls zu gewährleisten. Darüber hinaus wurden der Durchmesser und die Dicke der Elektrode gemäß der Theorie von Bechmann37 definiert, die darauf hindeutet, dass es erforderlich sein sollte, den Elektrodendurchmesser, die Dicke und das Abnahmeverhältnis der Resonanzfrequenz aufgrund der Masse der Elektrode auszugleichen ( eine Abnahme der Frequenz lässt sich aus der Sauerbrey-Gleichung38) berechnen. Nach dieser Theorie wurde auch die Resonanzfrequenz auf ~70 MHz bestimmt. Der hergestellte Sensor oszillierte mit 69,396 MHz, um die er alle 3 Minuten im Bereich von 1,11 Hz schwankte (Abb. 4c); Daher wird unser Design der Elektrode als angemessen erachtet.

Abbildung 8c zeigt den Prozess zur Herstellung des QCR-Kraftsensors. Zunächst wurde eine Schablonenmaske zur Strukturierung der Elektroden des QCR hergestellt. Ein Si-Wafer, der auf einer Seite mit einem Cr-Film besputtert worden war, wurde 10 Minuten lang mit Aceton gespült, gefolgt von 10 Minuten lang mit denaturiertem Alkohol (Eta Cohol 7, Sankyo Chemical Co., Ltd) und 10 Minuten lang mit entionisiertem Wasser. und schließlich die Piranha-Lösung. Der Si-Wafer wurde dann mit einem Silan-Haftvermittler von OAP 10 s lang bei 1000 U/min schleuderbeschichtet, 30 min lang bei 145 °C gebrannt und unter Verwendung von SU-8 3050 (KAYAKU Advanced Materials, Inc.) als Negativ schleuderbeschichtet Fotowiderstand bei 3000 U/min für 30 s und gebacken bei 95 °C für 30 min, danach wurde er mit einer Fotomaske bedeckt, die mit der Form der Elektroden gemustert war, und mit einer Belichtungsmaschine (Suss MA6, SÜSS MicroTech SE) bei 40 mW belichtet 7 Sek. backen und abschließend 4 Min. bei 65 °C und 1 Min. bei 45 °C backen. Das SU-8-Muster wurde unter Verwendung eines PM-Verdünners (Tokyo Ohka Kogyo Co., Ltd.) 2 Minuten lang entwickelt, anschließend wurde der Wafer 4 Minuten lang bei 150 °C gebacken. Nach dem tiefen reaktiven Ionenätzen des SU-8-strukturierten Si-Wafers mit SPT MUC-21 ASE-Pegasus (Sumitomo Precision Products Co., Ltd.) und der Entfernung der Fotolacke und der Cr-Firma wurde der Schablonenmaskenprozess abgeschlossen. Anschließend wurde der QCR-Wafer hergestellt, indem eine Schablonenmaske auf einen 20-µm-Quarzwafer gelegt wurde, der auf die gleiche Weise wie der Si-Wafer gespült wurde, und 10 nm Cr und 250 nm Au mit einem CFS-4EP-LL i-Miller aufgespritzt wurden ( Shibaura Mechatronics Corporation) auf beiden Seiten. Die Deckschichten wurden verarbeitet, indem 20- und 41,7-µm-Quarzwafer, die auf jeder Seite mit negativen lichtempfindlichen Klebefolien (LPA, Toray Industries, Inc.) laminiert waren, 22,5 s lang belichtet wurden. Anschließend wurden die Wafer mit 2,38 % TMAH (Tokyo Ohka Kogyo) entwickelt Co., Ltd.) für 90 s, dann 30 min ruhen lassen, bei 110 °C backen und erneut 10 min ruhen lassen. Abschließend wurden Bonding-Deckschichten mit einer Kraft von 500 N bei 70 °C für 30 s auf beide Seiten des QCR-Wafers gepresst und anschließend 1 h bei 200 °C gebacken. Die verbundenen Wafer wurden mit einer Würfelsäge (DAD3650, DISCO Corporation) geschnitten, um sie in jeden QCR-Kraftsensor zu trennen. Beide Enden des hergestellten QCR-Kraftsensors wurden mit UV-härtbarem Klebstoff (LOCTITE 350, Henkel Japan Ltd.) an den Stützfüßen auf der Acrylplatte befestigt (Abb. 8d). Schließlich wurden eine Acrylplatte, die am QCR-Kraftsensor, dem Dehnungskörper und dem künstlichen Netzhautmodell (Mitsui Chemicals, Inc.) befestigt war, integriert, um das Augenmodul herzustellen (Abb. 8e).

Infolgedessen wurden die Elektroden des QCR mit Abdeckscheiben aus Quarzkristallen verpackt. Darüber hinaus wurde der QCR-Kraftsensor selbst im Augenmodul zwischen dem Dehnungskörper und der Acrylplatte untergebracht, wie in Abb. 3a dargestellt. Diese Verpackungsmethode führte zu einer Schwankungsbreite des Sensorausgangs, die mit 1,11 Hz oder 0,22 mN vergleichbar war (Abb. 3c); Daher wird davon ausgegangen, dass die Verpackung nur einen geringen Einfluss auf die Stabilität des Sensors hatte. Darüber hinaus zeigt seine Stabilität über 3 Minuten auch, dass die durch den Herstellungsprozess verursachte Restspannung am Sensor gering war.

Abbildung 8f zeigt ein Schema des Schwingkreises, der den QCR-Kraftsensor antreibt. Um einen QCR kontinuierlich in Schwingung zu versetzen und so eine Dämpfung zu vermeiden, wird häufig ein Colpitts-Oszillatorschaltkreis verwendet, der Schwingungen erzeugt und das Signal verstärkt. Darüber hinaus haben wir eine Push-Pull-Form, einen Hochpassfilter und einen LC-Bandpfadfilter verwendet, um die harmonische Verzerrung des Signals zu unterdrücken und einen hohen Q-Faktor zu erzielen.

Die im Gegentakt gebildete Schaltung hatte einen symmetrischen Aufbau. Der Colpitts-Schwingkreisbereich umfasste zwei Tankkondensatoren mit \(C_1\) = 27 pF und \(C_2\) = 4 pF, einen Emitterwiderstand mit \(R_{E1}\) = 6,2 kΩ, Widerstände für die Stromrückkopplungsvorspannung mit \(R_1\) = 33 kΩ und \(R_2\) = 68 kΩ und ein NPN-Bipolartransistor 1 (2SC5662, ROHM CO., Ltd.). Der Hochpassfilter hatte Elemente mit \(C_{H1}\) = 5 pF und \(R_{H1}\) = 100 kΩ. Der LC-Bandpassfilter hatte Elemente mit Widerständen von \(R_{B1}\) = 100 \({{\Omega }}\) und RB2 = 100 Ω, einer Induktivität von LB = 0,56 µH und einer Kapazität von \(C_B \) = 9 pF.

Die Frequenz des Spannungsausgangs des QCR-Kraftsensors wurde mit einem Frequenzzähler (53220A, Keysight Technologies Inc.) abgelesen (Abb. 4a und 5a). Der QCR-Kraftsensor wurde gegen eine Kraftmessdose (LTS-50GA, Kyowa Electronic Instruments Co., Ltd.) kalibriert, die an einen Mikromanipulator (Quick Pro, Micro Support Co., Ltd.) angeschlossen war (Abb. 4a). Bei der ILM-Peeling-Demonstration wurden mit dem ophthalmologischen Mikroskop gewonnene Videobilder der Operation mit einer USB-Kamera (Basler ace acA 1920-150uc, Basler AG) aufgenommen (Abb. 5a).

Um die Gültigkeit der Verwendung der Kompensationsmethode bei der Kontakterkennung zu bewerten, haben wir alle Kontaktfälle durch die Pinzette aufgezeichnet, basierend auf der Beobachtung des Kraftsignals und Videoinformationen als Referenz. Insgesamt haben wir 40 Kontakte erfasst. Wenn ein erkannter Kontaktmoment im Zustand 0 früher als der Referenzkontaktmoment lag, wurde davon ausgegangen, dass die Erkennung genau war; lag der erkannte Kontaktzeitpunkt später als der Referenzzeitpunkt, wurde die Erkennung als Fehler gewertet. Die Anzahl der Referenzmomente, die nicht erkannt wurden, und die zusätzlich erkannten Momente, um die es keine Referenzmomente gab, wurden ebenfalls gezählt. Durch Durchlaufen aller Kombinationen von \(F_{thr}\) von 3 bis 15 mN in Schritten von 1 mN werden Werte von \(b_{thr}\) von 0,5 bis 6 mN/s in Schritten von 0,5 mN/s ermittelt von \(R_{thr}^2\) von 0,05 bis 0,6 in Schritten von 0,05, Werte von \(\Delta t_1\) von 50 bis 400 ms in Schritten von 50 ms und Werte von \(\Delta t_1\) Von 50 bis 400 ms in Schritten von 50 ms konnten wir jeden Parameter optimieren, um die Anzahl ungenauer, nicht erkannter und fremd erkannter Ergebnisse zu minimieren. Auf dieser Grundlage wurde die optimierte Parameterkombination zu \(F_{thr}\) = 7 mN, \(b_{thr}\) = 1,5 mN/s, \(R_{thr}^2\) = 0,1 bestimmt , \(\Delta t_1\) = 400 ms und \(\Delta t_2\) = 200 ms. Um den Offset-Wert des Signals zu berechnen, wurde \(\Delta t_{Offset}\) als 100 ms definiert.

Schill, MA, Wagner, C., Hennen, M., Bender, HJ & Männer, R. EyeSi – ein Simulator für intraokulare Chirurgie. Med. Bildberechnung. Berechnen. Helfen. Inter. 1679, 1166–1174 (1999).

Google Scholar

Francone, A. et al. Die Auswirkung von haptischem Feedback auf Effizienz und Sicherheit bei der Simulation des präretinalen Membranpeelings. Trans. Vis. Wissenschaft. Technol. 8, 2 (2019).

Hirata, A., Iwakiri, R. & Okinami, S. Ein simuliertes Auge für eine Glaskörperoperation unter Verwendung japanischer Wachteleier. Graefes. Bogen. Klin. Exp. Ophthalmol. 251, 1621–1624 (2013).

Artikel Google Scholar

Iyer, MN & Han, DP Ein Augenmodell zum Üben des Peelings der vitreoretinalen Membran. Bogen. Ophthalmol. 124, 108–110 (2006).

Artikel Google Scholar

Rice, JC, Jonel, Steffen & du Toit, L. Simulationstraining in der vitreoretinalen Chirurgie: ein kostengünstiges Modell mit mittlerer Wiedergabetreue. Netzhaut 7, 427–435 (2018).

Google Scholar

Omata, S. et al. Ein chirurgischer Simulator zum Abschälen der inneren Begrenzungsmembran bei nassen Bedingungen. PLoS ONE 13, 1–11 (2018).

Artikel Google Scholar

Omata, S. et al. Bionischer Sensor zur Bewertung der ausgeübten Kraft in einem Netzhautchirurgie-Simulator. In Proc. 2020 IEEE/SICE Int. Symp. Syst. Integr. SII 2020. 64–67 (IEEE, 2020).

Taniguchi, Y. et al. Quantitative Kraftmessung des Augenchirurgie-Simulators für das ILM-Peeling mithilfe des QCR-Kraftsensors. Im Jahr 2021 21. Int. Konf. Halbleitersensor-Aktuatoren Microsyst. Eurosensoren (Wandler). 487–490 (IEEE, 2021).

Halfter, W., Sebag, J. & Cunningham, ET II. E. Vitreoretinale Schnittstelle und innere Begrenzungsmembran. in Vitreous (Hrsg. Sebag, J.) 165–191 (Springer, 2014).

Curcio, CA, Sloan, KR, Kalina, RE & Hendrickson, AE Topographie menschlicher Photorezeptoren. J. Comp. Neurol. 292, 497–523 (1990).

Artikel Google Scholar

Tsukahara, M., Mori, K., Gehlbach, PL & Mori, K. Ablösung des hinteren Glaskörpers, beobachtet durch Weitwinkel-OCT-Bildgebung. Ophthalmology 125, 1372–1383 (2018).

Artikel Google Scholar

Sebag, J. Anomale hintere Glaskörperablösung: ein einheitliches Konzept bei Glaskörper-Retinal-Erkrankungen. Graefes. Bogen. Klin. Exp. Ophthalmol. 242, 690–698 (2004).

Artikel Google Scholar

Candiello, J., Cole, GJ & Halfter, W. Altersabhängige Veränderungen in der Struktur, Zusammensetzung und biophysikalischen Eigenschaften einer menschlichen Basalmembran. Matrix Biol. 29, 402–410 (2010).

Artikel Google Scholar

Brooks, HL Makulalochchirurgie mit und ohne Peeling der inneren Begrenzungsmembran. Ophthalmology 107, 1939–1948 (2000).

Artikel Google Scholar

Lois, N. et al. Peeling der inneren Grenzmembran im Vergleich zu keinem Peeling bei idiopathischem Makulaforamen voller Dicke: eine pragmatische, randomisierte, kontrollierte Studie. Investig. Ophthalmol. Vis. Wissenschaft. 52, 1586–1592 (2011).

Artikel Google Scholar

Kwok, AKH, Lai, TYY, Li, WWY, Woo, DCF & Chan, NR Indocyaningrün unterstützte Entfernung der inneren Grenzmembran in der epiretinalen Membranchirurgie: eine klinische und histologische Studie. Bin. J. Ophthalmol. 138, 194–199 (2004).

Artikel Google Scholar

Lee, JW & Kim, IT Ergebnisse der idiopathischen Entfernung der epiretinalen Makulamembran mit und ohne Peeling der inneren Grenzmembran: eine vergleichende Studie. Jpn. J. Ophthalmol. 54, 129–134 (2010).

Artikel Google Scholar

Henrich, PB et al. Topografische und biomechanische Studien der menschlichen inneren Begrenzungsmembran im Nanomaßstab. Investig. Ophthalmol. Vis. Wissenschaft. 53, 2561–2570 (2012).

Artikel Google Scholar

Gupta, PK, Jensen, PS & de Juan, E. Chirurgische Kräfte und taktile Wahrnehmung während der Netzhautmikrochirurgie. Med. Bildberechnung. Berechnen. Helfen. Inter. 1679, 1218–1225 (1999).

Google Scholar

Jagtap, AD & Riviere, CN Angewandte Kraft während der vitreoretinalen Mikrochirurgie mit Handinstrumenten. In Conf. Proz. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. 2771–2773 (IEEE, 2004).

Iordachita, I. et al. Ein vollständig integriertes faseroptisches Kraftmessinstrument im Submillimeterbereich mit einer Auflösung von 0,25 mN für die Netzhautmikrochirurgie. Int. J. Comput. Helfen. Radiol. Surg. 4, 383–390 (2009).

Artikel Google Scholar

Üneri, A. et al. Neuer Augenroboter mit ruhiger Hand und Mikrokraftmessung für die vitreoretinale Chirurgie. Proz. IEEE RAS EMBS Int. Konf. Biomed. Roboter. Biomechatron. 2010, 814–819 (2010).

Artikel Google Scholar

Balicki, M. et al. Mikrokraftmessung beim robotergestützten Membranpeeling für die vitreoretinale Chirurgie. Med. Bildberechnung. Berechnen. Helfen. Inter. 6363, 303–310 (2010).

Google Scholar

Gonenc, B. et al. Kraftempfindliche motorisierte 3-DOF-Mikrozange für die robotergestützte vitreoretinale Chirurgie. IEEE Sens. J. 17, 3526–3541 (2017).

Artikel Google Scholar

Ballato, AD Auswirkungen der Anfangsspannung auf Quarzplatten, die in Dickenmodi schwingen. Im 14. Jahr. Symp. Freq. Kontr. 89–114 (IEEE, 1960).

Ratajski, JM Kraft-Frequenz-Koeffizient einfach rotierter schwingender Quarzkristalle. IBM J. Res. Entwickler 12, 92–99 (1968).

Artikel Google Scholar

Asakura, A., Fukuda, T. & Arai, F. Design, Herstellung und Charakterisierung eines kompakten Kraftsensors unter Verwendung von AT-geschnittenen Quarzkristallresonatoren. In Proceedings der IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). 506–511 (IEEE, 2008).

Narumi, K., Fukuda, T. & Arai, F. Design und Charakterisierung eines Lastsensors mit AT-Schnitt-QCR zur Miniaturisierung und Verbesserung der Auflösung. J. Roboter. Mechatron. 22, 286–292 (2010).

Artikel Google Scholar

Murozaki, Y. & Arai, F. Weitbereichslastsensor mit Quarzkristallresonator zur Erkennung biologischer Signale. IEEE Sens. J. 15, 1913–1919 (2015).

Artikel Google Scholar

Murozaki, Y., Nogawa, K. & Arai, F. Miniaturisierter Lastsensor unter Verwendung eines Quarzkristallresonators, der durch Mikrofertigung und Bonden hergestellt wurde. Robomech J. 1, 1–7 (2014).

Murozaki, Y., Sakuma, S. & Arai, F. Verbesserung des Messbereichs und der Temperatureigenschaften eines Lastsensors unter Verwendung eines Quarzkristallresonators mit allen Kristallschichtkomponenten. Sensoren. 17, 1067 (2017).

Sakuma, S., Sato, A., Kojima, N., Tao, F. & Arai, F. Kraftsensorsonde mit Quarzkristallresonator mit großem Messbereich zur mechanischen Charakterisierung von HepG2-Sphäroiden. Sens. Aktoren A Phys. 265, 202–210 (2017).

Artikel Google Scholar

Watanabe, S. et al. Nicht-invasive Biosignalerkennung zur kontinuierlichen Überwachung eines Neugeborenen mithilfe eines Quarzkristallresonators. Sens. Aktoren A Phys. 317, 112475 (2021).

Jones, I., Warner, M. & Stevens, J. Mathematische Modellierung der elastischen Eigenschaften der Netzhaut: eine Bestimmung des Young-Moduls. Auge 6, 556–559 (1992).

Artikel Google Scholar

Muraoka, S. & Nishimura, H. Eigenschaften eines rechteckigen Quarzresonators mit AT-Schnitt als Kraftsensor. Gesammelter Pap. Soc. Instrument. Kontroll-Ing. 32, 604–606 (1996).

Google Scholar

Mason, WP Quarzkristalle mit niedrigem Temperaturkoeffizienten. Klingelsystem. Technik. J. 19, 74–93 (1940).

Artikel Google Scholar

Bechmann, R. Quarz-Filterquarze vom Typ AT für den Frequenzbereich 0,7 bis 60 MHz. Proz. Zorn. 49, 523–524 (1961).

Google Scholar

Sauerbrey, G. Verwendung von schwingquarzen zur mikrowagungm. Z. Phys. 155, 206–222 (1959).

Artikel Google Scholar

Referenzen herunterladen

Fakultät für Maschinenbau, Universität Tokio, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokio, 113-8656, Japan

Yuta Taniguchi, Hirotaka Sugiura, Toshiro Yamanaka, Shiro Watanabe, Mamoru Mitsuishi und Fumihito Arai

Fakultät für fortgeschrittene Wissenschaft und Technologie, Universität Kumamoto, 2-39-1 Kurokami, Chuo-ku, Kumamoto-shi, Kumamoto, 860-8555, Japan

Seiji Omata

Zentrum für Krankheitsbiologie und Integrative Medizin, Universität Tokio, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokio, 113-0033, Japan

Für mich Harada

Abteilung für Augenheilkunde, Universität Tokio, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokio, 113-8655, Japan

Tomoyasu Shiraya, Koichiro Sugimoto, Takashi Ueta, Kiyohito Totsuka, Fumiyuki Araki, Muneyuki Takao und Makoto Aihara

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

YT, HS und FA waren an der Gestaltung des Forschungsablaufs beteiligt. YT entwarf und fertigte das Augenmodul, führte alle Experimente und Analysen durch und verfasste das Manuskript. HS unterstützte die Erstellung des Manuskripts. TY unterstützte die Experimente. SW hat den QCR-Kraftsensor entwickelt und hergestellt. SO war an der Gestaltung des Augenmoduls beteiligt. KH und MM gaben Feedback zur Verbesserung der Leistung des Augenmoduls. TS, KS, TU, KT, FA, MT und MA überwachten den medizinischen Aspekt dieser Forschung zum ILM-Peeling. FA übernahm die Gesamtaufsicht für die Forschung. Alle Autoren haben das Manuskript überprüft.

Korrespondenz mit Yuta Taniguchi.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Open Access Dieser Artikel ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License lizenziert, die die Nutzung, Weitergabe, Anpassung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium oder Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle angemessen angeben. Geben Sie einen Link zur Creative Commons-Lizenz an und geben Sie an, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die Bilder oder anderes Material Dritter in diesem Artikel sind in der Creative Commons-Lizenz des Artikels enthalten, sofern in der Quellenangabe für das Material nichts anderes angegeben ist. Wenn Material nicht in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten ist und Ihre beabsichtigte Nutzung nicht durch gesetzliche Vorschriften zulässig ist oder über die zulässige Nutzung hinausgeht, müssen Sie die Genehmigung direkt vom Urheberrechtsinhaber einholen. Um eine Kopie dieser Lizenz anzuzeigen, besuchen Sie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Nachdrucke und Genehmigungen

Taniguchi, Y., Sugiura, H., Yamanaka, T. et al. Eine Kraftmessplattform für einen vitreoretinalen chirurgischen Simulator mit einem künstlichen Augenmodul, das in einen Quarzkristallresonator integriert ist. Microsyst Nanoeng 8, 74 (2022). https://doi.org/10.1038/s41378-022-00417-8

Zitat herunterladen

Eingegangen: 13. November 2021

Überarbeitet: 24. Mai 2022

Angenommen: 29. Mai 2022

Veröffentlicht: 05. Juli 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41378-022-00417-8

Jeder, mit dem Sie den folgenden Link teilen, kann diesen Inhalt lesen:

Leider ist für diesen Artikel derzeit kein Link zum Teilen verfügbar.

Bereitgestellt von der Content-Sharing-Initiative Springer Nature SharedIt