مهندسی مکانیک مدرس

مهندسی مکانیک مدرس

شبیه ساز تغییر شکل بافت نرم در سیستم های هپتیکی با استفاده از شبکه عصبی سلولی

نویسندگان
1 پژوهشکده رباتیک دانشگاه صنعتی امیرکبیر
2 دانشگاه صنعتی امیرکبیر
چکیده
امروزه استفاده از واقعیت مجازی در آموزش جراحی به دلیل کم‌خطر بودن، تکرارپذیری، هزینه‌ی کم و قابلیت‌های دیگر مورد توجه قرار گرفته است. روش‌های مختلف ارائه شده برای جراحی مجازی سعی در واقعی و در عین حال بلادرنگ بودن آن دارند. در این مقاله روشی جدید برای مدل‌سازی بافت نرم با استفاده از تلفیق شبکه عصبی سلولی و معادلات الاستیک و ویسکوالاستیک بافت نرم معرفی می‌گردد. به علاوه یک سیستم شبیه‌ساز هپتیکی برای مدل‌سازی ویسکوالاستیک تغییر شکل بافت نرم ارائه می‌شود. مدل ویسکوالاستیک بافت نرم با استفاده از معادلات ناویر کوشی و مدل کلوین – ویت ساخته شده است. با استفاده از شبکه‌ی عصبی سلولی، جابه‌جایی ایجاد شده در یک نقطه توسط نیروی خارجی، در کل بافت منتشر می‌شود. از آن‌جایی‌که این روش نیاز به مش‌بندی مکعبی دارد، الگوریتم مش‌بندی جدیدی طراحی شده و به صورت برون‌خط اجرا می‌شود. همچنین الگوریتم تشخیص برخورد برای تعیین برخورد ابزار با سلول و شناسایی سلول هدف، همراه با الگوریتم اصلی اجرا می‌شود. علاوه بر موارد ذکر شده، بازخورد نیرو با استفاده از مدل نیروی فراهم شده توسط شبکه‌ عصبی سلولی و واسط هپتیکی، به کاربر منتقل می‌شود. الگوریتم پیشنهادی بر روی کبد به صورت سه بعدی و به صورت برخط پیاده‌سازی می‌شود.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Simulation of Soft Tissue Deformation in Haptic Systems with Cellular Neural Networks

نویسندگان English

zeinab sabourimanesh 1
HeidarAli Talebi 2
MohammadReza Dehghan 2
1 robotic center of Amirkabir university of technology
چکیده English

Nowadays, using of virtual reality in surgical training is taken consideration due to safety, reproducibility, lower cost and other benefits. The various presented method for virtual surgery have attempt to make it more real and also make it online. This paper presents a new methodology for the deformation of soft tissue by drawing an analogy between cellular neural network (CNN) and elastic and viscoelastic equations. Viscoelastic model has been resulted from collection between Navier-Cauchi equations and Kelvin-Voigt model. Furthermore, a haptic system for viscoelastic modeling of soft tissue deformation is presented. The displacement created at a point by external force is released throughout the tissue via the cellular neural network. Because this method needs to cubic meshing, a new meshing algorithm is designed that executed offline. Indeed a collision detection algorithm is used to detect collision between tool and cells that executed inside the main algorithm and force feedback using the force model provided by the neural network and the haptic interface. This algorithm is implemented on a 3d liver model and executed online.

کلیدواژه‌ها English

Soft tissue modeling
Cellular Neural Network
Viscoelastic model
Force reaction
[1] N. Abolhassani, R. Patel, and M. Moallem, Needle insertion into soft tissue: A survey, Medical engineering & physics, vol. 29, pp. 413-431, 2007.
[2] C. Paloc, F. Bello, R. I. Kitney, and A. Darzi, Online multiresolution volumetric mass spring model for real time soft tissue deformation, international Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. Springer, Berlin, Heidelberg, pp. 219-226, 2002.
[3] K.S. Choi, H. Sun, and P.A. Heng, Interactive deformation of soft tissues with haptic feedback for medical learning, IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, vol 7(4), pp. 358-363, 2003.
[4] S. A. Cover, N. F. Ezquerra, J. F. O'Brien, R. Rowe, T. Gadacz, and E. Palm, Interactively deformable models for surgery simulation, Computer Graphics and Applications, IEEE, vol. 13(6), pp. 68-75, 1993.
[5] D. Terzopoulos and K. Fleischer, Deformable models, The Visual Computer, vol. 4, pp. 306-331, 1988.
[6] D. Terzopoulos and A. Witkin, Physically based models with rigid and deformable components, Computer Graphics and Applications, IEEE, vol. 8, pp. 41-51, 1988.
[7] S. F. Frisken-Gibson, Using linked volumes to model object collisions, deformation, cutting, carving, and joining, , IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol. 5, pp. 333-348, 1999.
[8] S. Cotin, H. Delingette, and N. Ayache, A hybrid elastic model for real-time cutting, deformations, and force feedback for surgery training and simulation, The Visual Computer, vol. 16, pp. 437-452, 2000.
[9] C. Basdogan, S. De, J. Kim, M. Muniyandi, H. Kim, and M. A. Srinivasan, Haptics in minimally invasive surgical simulation and training, IEEE Computer Graphics and Applications , vol. 24, pp. 56-64, 2004.
[10] Y. Zhong, B. Shirinzadeh, G. Alici, and J. Smith, A cellular neural network methodology for deformable object simulation, IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, vol. 10, pp. 749-762, 2006.
[11] A. Nahvi, Virtual Reality,simulators and it's application, Khaje Nasir University, First Edition, 1392 (In Persian)
[12] L.O. Chua, L.Yang, Cellular Neural Networks: Theory, IEEE Transactions on Circuits and Systems, Vol.35, No.10, 1988.
[13] T. Roska, L. O. Chua, D. Wolf, T. Kozek, R. Tetzlaff, and F. Puffer, Simulating nonlinear waves and partial differential equations via CNN-Part I: BasicTechniques, IEEE Transactions on Circuit and Systems - I: Fundamental Theory and Applications, Vol. 42, No. 10, 1995
[14] M. J. Aein, and H.A. Talebi; Introducing a Training Methodology for Cellular Neural Networks Solving Partial Differential Equations, Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks, Atlanta, Georgia, USA, 2009
[15] Y. Zhu, Y. Zheng, et al. Analyzing and modeling rheological behavior of liver fibrosis in rats using shear viscoelastic moduli. Journal of Zhejiang University. Science. B 15.4: 375: 2014