Resumen

La caracterización en línea de los tejidos blandos es importante en la cirugía mínimamente invasiva asistida por robot para lograr un control robótico preciso y estable con retroalimentación háptica. Este artículo presenta una nueva metodología de filtrado adaptativo recursivo no lineal para la caracterización no lineal en línea de los tejidos blandos. Se desarrolla un filtro de Kalman adaptativo no escalado basado en el modelo de Hunt-Crossley por aproximación de ventanas para estimar en línea las covarianzas del ruido del sistema y de la medición. Para mejorar la precisión de las estimaciones de la covarianza del ruido, se desarrolla posteriormente una formulación recursiva para la estimación de las covarianzas del ruido del sistema y de la medición mediante la introducción de un factor de ponderación. Este factor de ponderación se modifica aún más para acomodar las estadísticas de ruido de gran variación que podrían ser causadas por eventos de ruptura y discontinuidades geométricas en la cirugía robótica asistida. Las simulaciones, los experimentos y los análisis comparativos demuestran que la metodología de filtrado adaptativo recursivo no lineal propuesta puede caracterizar los parámetros de los tejidos blandos en presencia de estadísticas de ruido del sistema o de medición tanto en pequeñas como en grandes variaciones para la cirugía asistida por robot. La metodología propuesta puede estimar eficazmente los parámetros de los tejidos blandos en presencia de ruidos del sistema y de medición tanto en pequeñas como en grandes variaciones, lo que mejora la precisión y la solidez del filtrado en comparación con UKF.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:covarianzas del ruido de medición, parámetros de los tejidos blandos, sistema, grandes variaciones, factor de ponderación, caracterización en línea de los tejidos blandos, filtro de kalman no perfeccionado adaptativo, metodología de filtrado adaptativo recursivo no lineal, caracterización en línea no lineal de los tejidos blandos, estadísticas del ruido de medición.
• Keywords:measurement noise covariances, soft tissue parameters, system, large variations, weighting factor, online soft tissue characterization, adaptive unscented kalman filter, nonlinear recursive adaptive filtering methodology, online nonlinear soft tissue characterization, measurement noise statistics