論文の概要: Compliance-Based Sensor Placement for Force Sensing on a Sensorized Prostate Phantom

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.06977v1
• Date: Fri, 05 Jun 2026 07:09:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-08 14:33:29.606063
• Title: Compliance-Based Sensor Placement for Force Sensing on a Sensorized Prostate Phantom
• Title（参考訳）: センサ付き前立腺ファントムにおける力センシングのためのコンプライアンスに基づくセンサ配置
• Authors: Sizhe Tian, Yinoussa Adagolodjo, Jeremie Dequidt,
• Abstract要約: 本研究は, 前立腺ファントムをセンサとした力覚センサ配置法を提案する。 ファントムは内圧センサーとして使用される3つの内部空気室と10面の変位マーカーを組み合わせた。 その結果, ソフトロボット医療ファントムでは, 領域認識のスパースセンサ配置により, 力の観測性が向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work presents a compliance-based sensor placement method for force sensing on a sensorized prostate phantom designed for Digital Rectal Examination training. The phantom combines three internal pneumatic chambers, used as intrinsic pressure sensors, with ten surface displacement markers. A finite-element simulation dataset is generated by applying external forces at sampled surface locations, from which a compliance matrix relating force inputs to pressure and displacement responses is constructed. Based on this matrix, we propose a weighted greedy selection strategy that maximizes local force reconstructability while prioritizing the clinically relevant posterior contact region and avoiding marker placement directly within the Region of Interest. Compared with a global QR-based placement strategy, the proposed method increases the mean reconstructability score in the target region by 22.5%. These results suggest that region-aware sparse sensor placement can improve force observability in soft robotic medical phantoms while maintaining a limited and practical sensing configuration.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,デジタル直腸検診訓練用に設計されたセンサ付前立腺ファントムを用いた力覚センサ配置法を提案する。 ファントムは内圧センサーとして使用される3つの内部空気室と10面の変位マーカーを組み合わせた。 サンプル表面位置の外部力を適用して有限要素シミュレーションデータセットを生成し、そこから圧力及び変位応答に関するコンプライアンス行列を構築する。 この行列に基づいて,臨床上関連する後部接触領域を優先し,興味領域内でのマーカー配置を回避しつつ,局所的な力の再構築性を最大化する重み付き欲求選択戦略を提案する。 グローバルQRベースの配置戦略と比較して,提案手法は対象領域の平均再構成可能性スコアを22.5%向上させる。 これらの結果から, ソフトロボット医療ファントムの力覚能力は, 限定的かつ実用的な感覚構成を維持しつつ, 領域認識型スパースセンサ配置により向上することが示唆された。

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