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Science子刊:直接在活体器官表面3D打印柔性传感器

时间:2022-01-28 15:09 来源:先进功能材料 作者:admin 阅读:
       近年来,三维(3D)打印技术得到了快速的发展。展望未来,人们期待可以通过3D打印技术,在皮肤上甚至身体内部制造柔软、顺应性的生物医学设备和传感器,从而推进个性化患者健康监测、伤口治疗以及改善器官功能。例如,在活体中对肺部变形进行时空监测,可用于为呼吸力学研究、慢性肺病诊断和肺癌治疗提供有价值的信息。在活体器官上,直接打印兼容的生物医学设备的能力,可以有利于患者监测和伤口治疗,这需要3D打印机适应生物表面的各种变形(而且是动态的)。
         美国明尼苏达大学的科研人员开发了一种原位3D打印系统,可以用于监测目标器官表面的运动和变形,以实时调整刀具路径。通过使用这种打印系统,可以成功地将水凝胶基传感器打印在动态呼吸下的猪肺上(活体)。该传感器与组织表面相适应,并通过电阻抗断层扫描(EIT)提供对动态变形的连续空间映射。这种自适应3D打印方法,可以通过增材制造功能增强机器人辅助医疗,从而实现可穿戴电子设备和生物材料在人体内外的自主和直接打印。相关研究工作以题为“3D printed deformable sensors”发表在国际顶尖学术期刊Science Advances (IF=13.116)上。


      研究人员在之前的工作中,演示了对目标表面刚体运动的实时跟踪,包括总共6个用于平移和旋转的自由度(DoF)。这种闭环策略可以直接在没有表面变形的移动物体上打印,例如人的手背。本文提出了一种更高级的打印程序:可在动态变形表面上打印,作者通过将视觉传感系统与3D打印机集成,来实时跟踪随3D几何形状,在可变形肺上制造电阻抗断层扫描(EIT)应变传感器。
        作者通过两阶段程序:(1)首先,从离线预扫描数据集中学习表面几何的低维参数模型,以降低后续在线过程的计算复杂度;(2)然后,通过使用立体相机实时测量的一组稀疏基准标记估计离线学习模型中的参数,在线恢复保形刀具路径几何。
        对于离线学习,研究人员采用了具有亚毫米级精度和分辨率的结构光3D扫描仪。3D扫描仪获得了具有基准标记的变形肺的多次高保真3D扫描(图1A)。在3D扫描的基础上,作者构建了一个数据样本之间具有逐点对应关系的点云训练数据集,并使用机器学习算法来学习表面变形的线性形状基础模型。对于在线跟踪,立体摄像头系统由一对具有高采样率(最大149 Hz)和可调焦距(~0.1 m)的同步机器视觉摄像头组成,以3D方式跟踪基准标记(图1B)。标记位置允许基于学习的变形模型完全恢复形状变形。这种重建被用作输入来实时估计用于在呼吸肺上进行自适应打印的适形工具路径(图1C)。打印的 EIT 应变传感器符合肺的变形,可以提供肺变形的原位时空映射(图1D)。
图1、在呼吸肺上原位3D打印EIT传感器的过程。
(A)肺表面3D扫描示意图。
(B)呼吸肺的实时跟踪。
(C)水凝胶墨水在呼吸肺上的自适应打印。
(D)肺变形的原位监测EIT传感器。
图2、用于变形评估的闭环AI。
(A)从3D扫描计算共形刀具路径。
(B)在PCA分析中具有四个最大特征值的形状基向量。
(C)3D扫描与基于两个、四个和六个SBV以及3、6和12个标记重建的估计形状之间的位置误差。
(D)跟踪相机的快照图像,显示了圆形标记的实时检测(蓝色方块为动态搜索窗口,绿色轮廓为圆形标记的周长,绿色点为检测圆的中心),估计的肺部姿势,以及喷嘴尖端沿共形刀具路径的航路点(蓝点)。
(E)从呼吸肺收集的四个拟合变形参数的时间序列。
图3、EIT可变形传感器的设计和表征。
(a)基于水凝胶的EIT传感器分层设计的示意图。
(b)具有八个电极的EIT系统外围操作电路的示意图。
(c)带有用于变形验证的标记的EIT传感器的照片。
(d)对于从六个变形状态收集的所有数据点,作为2D-VS函数的估计误差。
(e)作为时间函数的所有电极对的平均电压测量值,带有黑色边框的彩色点显示对应于(d)中的点云的六种变形状态。
(f)EIT传感器表面的3D扫描,变形为20.4%平均2D-VS,以及相应的EIT估计、3D扫描的地面实况和ROI内2D-VS分布的EIT估计误差(左到右)。
图4、在猪肺上进行3D打印,用于原位监测变形和在可变形的幻影面部上进行3D打印。
(a)使用结构光3D扫描仪对猪肺进行3D扫描。
(b)定制3D打印龙门系统的照片。
(c)在猪肺上原位3D打印水凝胶墨水的照片。
(d)3D打印圆形水凝胶层的照片。
(e)带有硅胶环和嵌入式电极的水凝胶层的紫外线固化。

(责任编辑:admin)

weixin
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