| Título: |
Caracterización de tejido cerebral artificial utilizando Inverse-FEM para simular indentación y comprensión Inverse-FEM Characterization of a Brain Tissue Phantom to Simulate Compression and Indentation |
| Autores: |
Mesa-Múnera, Elizabeth; Researcher Universidad Nacional de Colombia, Medellín–Colombia. Ramírez–Salazar, Juan F; Researcher Universidad Nacional de Colombia, Medellín–Colombia. Boulanger, Pierre; University of Alberta Branch, John W; Researcher Universidad Nacional de Colombia, Medellín–Colombia. |
| Fecha: | 2012-11-30 |
| Publicador: | Revista Ingeniería y ciencia |
| Fuente: |
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| Tipo: |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| Tema: |
Mecanica de solidos deformables inverse-FEM, Ensayo a Compresión, Indentación, Calibración de tejidos, Simuladores Quirúrgicos. Numerical methods; Finite element methods Inverse FEM, Compression Test, Indentation, Tissue Calibration, Surgical Simulators. |
| Descripción: |
Una simulación realista de la interacción tejido-herramienta es necesaria para desarrollar simuldores quirúrgicos, y la presición en modelos biomecánicos de tejidos es determinante para cumplir tal fin. Los trabajos previos han caracterizado las propiedades de tejidos blandos; sin embargo, ha faltado una validación apropiada de los resultados. En este trabajo se determinaron las propiedades mecánicas de un tejido blando minimizando la diferencia entre las mediciones experimentales y la solución analítica o simulada del problema. Luego, fueron seleccionados los parámetros que mejor se ajustaron a los datos experimentales para simular una compresión con fricción y la indentación de una aguja con punta plana. Se concluye que el inverse-FEM permite la precisa estimación de las propiedades del material. Además, estos resultados fueron validados con varias interacciones tejido-herramienta sobre el mismo espécimen. The realistic simulation of tool-tissue interactions is necessary for the development of surgical simulators and one of the key element for it realism is accurate bio-mechanical tissue models. In this paper, we determined the mechanical properties of soft tissue by minimizing the difference between experimental measurements and the analytical or simulated solution of the deformation. Then, we selected the best model parameters that fit the experimental data to simulate a bonded compression and a needle indentation with a flat-tip. We show that the inverse FEM allows accurate material property estimation. We also validated our results using multiple tool-tissue interactions over the same specimen. |
| Idioma: | Inglés |
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