In situ tissue biopsy with an endoluminal catheter is an efficient approach for disease diagnosis, featuring low invasiveness and few complications. However, the endoluminal catheter struggles to adjust the biopsy direction by distal endoscope bending or proximal twisting for tissue sampling within the tortuous luminal organs, due to friction-induced hysteresis and narrow spaces. Here, we propose a pneumatically-driven robotic catheter enabling the adjustment of the sampling direction without twisting the catheter for an accurate in situ omnidirectional biopsy. The distal end of the robotic catheter consists of a pneumatic bending actuator for the catheter's deployment in torturous luminal organs and a pneumatic rotatable biopsy mechanism (PRBM). By hierarchical airflow control, the PRBM can adjust the biopsy direction under low airflow and deploy the biopsy needle with higher airflow, allowing for rapid omnidirectional sampling of tissue in situ. This paper describes the design, modeling, and characterization of the proposed robotic catheter, including repeated deployment assessments of the biopsy needle, puncture force measurement, and validation via phantom tests. The PRBM prototype has six sampling directions evenly distributed across 360 degrees when actuated by a positive pressure of 0.3 MPa. The pneumatically-driven robotic catheter provides a novel biopsy strategy, potentially facilitating in situ multidirectional biopsies in tortuous luminal organs with minimum invasiveness.


翻译:利用腔内导管进行原位组织活检是一种高效的疾病诊断方法,具有低侵入性和并发症少的优点。然而,由于摩擦引起的迟滞效应和狭窄空间限制,腔内导管难以通过远端内窥镜弯曲或近端扭转来调整活检方向,从而在曲折腔道器官内进行组织采样。本文提出一种气动驱动的机器人导管,无需扭转导管即可调整采样方向,实现精确的原位全向活检。该机器人导管的远端包含一个用于在曲折腔道器官中部署导管的气动弯曲致动器,以及一个气动旋转活检机制(PRBM)。通过分级气流控制,PRBM可在低气流下调整活检方向,并在较高气流下部署活检针,从而实现快速的原位全向组织采样。本文阐述了所提出机器人导管的设计、建模与特性表征,包括活检针的重复部署评估、穿刺力测量以及通过仿体实验进行的验证。PRBM原型机在0.3 MPa正压驱动下,可在360度范围内均匀分布六个采样方向。这种气动驱动的机器人导管提供了一种新颖的活检策略,有望以最小侵入性促进在曲折腔道器官中进行原位多向活检。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员