Modelowanie narządów wewnętrznych człowieka za pomocą wielościanów na potrzeby systemu treningowego dla robota chirurgicznego ROCH-1

• Autorzy: Leniowski R. , Zima M. , Jurkowski S.

Warianty tytułu

EN

Modeling of human internal organs using soft polyhedron for robotic surgery simulators

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Modele matematyczne miękkich tkanek spełniają istotną role w wirtualnych narzędziach treningowych stosowanych w chirurgii małoinwazyjnej. Umożliwiają one modelowanie i symulację zjawisk zachodzących podczas rzeczywistej operacji tkanką. W pracy zaproponowano oryginalną koncepcję modelowania narządów wewnętrznych człowieka w oparciu o elementarny model składowy o zredukowanej dynamice, który ma kształt wielościanu. Zastosowany model masa – sprężyna – tłumik (MSD) tworzy strukturę bryłową, ma własności lepko-sprężyste, zbliżone do tkanki biologicznej i reaguje prawidłowo na oddziaływania zewnętrzne, powodujące deformację elementu. Wielościan, nazywany dalej „kostką”, można dopasować do rozpatrywanego narządu człowieka poprzez modyfikację jego parametrów. „Kostkę” charakteryzuje ponadto łatwa implementacja programowa, dzięki czemu model fizyczny połączono z modelem graficznym, uzyskując wirtualne narządy (jelito grube, serce, nerkę), o bardzo realistycznych właściwościach. Istotne jest również to, że bieżąca implementacja modelu uwzględniania oddziaływania grawitacyjne oraz ciśnienia: wewnętrzne i zewnętrzne, występujące w warunkach rzeczywistych. Opracowany model wykorzystano do wytworzenia wirtualnej postaci jelita grubego, które poddano prostym i złożonym deformacjom. Jelito grube jest częścią składową systemu treningowego, opracowanego dla prowadzenia wirtualnych zabiegów (treningów) z użyciem robota chirurgicznego ROCH-1.

EN

Mathematical models of soft tissues play an important role in virtual simulation of surgical robots. The paper described an original adaptation of the reduced model of a polyhedron, which is very well suited for modeling of human organs (soft tissue). The proposed model MSD (mass-spring-damper) creates a solid structure which has viscoelastic properties similar to biological tissue. The elementary polyhedron, called the “cube”, can be tuned, depending on the type of human organs in question, by modifying the material parameters. Moreover, the “cube” is characterized be easy implementation of the program, so that the physical model is combined with a graphical model, to yield organs behaving very realistic. It should be noted that the current implementation of the model takes into account: gravitation, internal and external pressure and forces that occur in real terms. The example shows the complex deformations of the large intestine. This organ is part of the simulator software, developed for conducting virtual operations using a surgical robot ROCH-1.

Słowa kluczowe

PL

modelowanie; narządy wewnętrzne; system treningowy; robot chirurgiczny; ROCH-1; robotyka

EN

modeling; internal organs; training system; surgical robot; ROCH-1; robotics

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika
• Rocznik: 2012
• Tom: z. 182, t. 1
• Strony: 115--127
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys.

Twórcy

autor

Leniowski R.

• Politechnika Rzeszowska, Katedra Informatyki i Automatyki, Al. Powstańców Warszawy 12, 35-959 Rzeszów

autor

Zima M.

• Politechnika Rzeszowska, Katedra Informatyki i Automatyki, Al. Powstańców Warszawy 12, 35-959 Rzeszów

autor

Jurkowski S.

• Politechnika Rzeszowska, Katedra Informatyki i Automatyki, Al. Powstańców Warszawy 12, 35-959 Rzeszów

Bibliografia

• [1] O.C. Zienkiewicz, R.L. Taylor, J.Z. Zhu. The finite element method: its basic and fundamentals, Elsevier, 2005.
• [2] C.A. Felippa. Advanced Finite Element Methods, University of Colorado, 2000
• [3] W. Xunlei et al. Adaptive Nonlinear Finite Elements for Deformable Body Simulation Using Dynamic Progressive Meshes, EUROGRAPHICS 2001, Vol. 20, No, 3, pp. 349-358.
• [4] L. Jerabkova, T. Kuhlen. Stable cutting of deformable objects in virtual environment using XFEM, IEEE Computer Graphics and Applications 2009, Vol. 29, pp. 61-71.
• [5] D. Baraff, A. Witkin. Large Steps in Cloth Simulation, ACM 1998, pp. 43-54.
• [6] M. Garcia et al, Spring-particle model for hyperelastic cloth, DYNA 2007, vol. 74, pp.137-145.
• [7] J.J. Kaldor et al. Simulating knitted cloth at the yarn level, ACM SIGGRAPH 2008, pp.l00-110.
• [8] M. Tesher et al. Direct computation of nonlinear soft-tissue deformation, VMV 2000, pp. 383-390.
• [9] A. Rasmusson et al. Exploring parallel algorithms for volumetric mass-spring-damper model in CUDA, Biomedical simulation, Springer 2008, pp. 49-58.
• [10] Z. Wang, S. Hirai. Modeling and Parameter Identification of Rheological Object Based on FE Method and Nonlinear Optimization, 2009 IEEE/R 2009, pp. 47-68.
• [11] M.T. Ahmadian, A.A. Nikooyan. Modeling and prediction of soft tissue directional stiffness using in-vitro force displacement data, Int. J. Sci. R( 2006, Vol. 16, pp. 385-389.
• [12] R. Leniowski. Aktywne tłumienie wibracji w lekkich robotach, Rzeszów 2011
• [13] F. Kiss, J. Szentagothai, Atlas anatomii człowieka, PZWL, Warszawa 1979.