論文の概要: MVP-Tac: A Miniaturized Dual-Modal Vision and Photoelastic Tactile Sensor for Robot-Assisted Minimally Invasive Surgery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.18660v1
• Date: Tue, 21 Jul 2026 03:08:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-22 19:05:05.299546
• Title: MVP-Tac: A Miniaturized Dual-Modal Vision and Photoelastic Tactile Sensor for Robot-Assisted Minimally Invasive Surgery
• Title（参考訳）: MVP-Tac:ロボットによる最小侵襲手術のための小型デュアルモーダルビジョンと光弾性触覚センサ
• Abstract要約: MVP-Tacは視覚ベースの触覚センサーで、視覚と触覚の同時検出を提供する。 半透明膜と制御可能な照明により、視覚モードと触覚モードを切り替えることができる。 MVP-Tacは、RMISの臨床的に有用な触診を回復するための実践的な道を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.932367783395812
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robot-assisted minimally invasive surgery (RMIS) offers major benefits over open and conventional laparoscopic procedures, yet it still lacks tactile feedback for palpation while operating under strict requirements to preserve reliable vision for navigation and safety. In practice, visual feedback is indispensable, and tactile solutions that cannot coexist with vision are difficult to translate into RMIS tools. To address both needs, we introduce MVP-Tac, a compact, vision-based tactile sensor that provides co-located vision and tactile sensing. MVP-Tac uses reflective photoelastic imaging: a thin photoelastic elastomer produces stress-dependent interferograms under contact that are captured by an embedded camera through a miniaturized reflective polariscope. A semi-transparent membrane and controllable illumination enable switching between visual mode and tactile mode, enabling tactile perception without sacrificing vision. We validate MVP-Tac through force calibration in the 0 to 2 N range and demonstrate its potential for tumor palpation via video-based hardness classification on tissue phantoms, achieving 97% accuracy for exposed-tumor classification and 92% accuracy for subdermal-tumor classification. Finally, we conduct a simulated colonoscopy to validate both visual and tactile modalities in a constrained lumen, including vision-guided 3D photomapping of the luminal wall and in situ hardness classification of localized nodules. Overall, MVP-Tac provides a practical path toward restoring clinically useful palpation in RMIS while maintaining essential visual feedback. The design, fabrication, and firmware of MVP-Tac are open-sourced at https://mvp-tac.github.io/
• Abstract（参考訳）: ロボットによる最小侵襲手術(RMIS)は、腹腔鏡下手術よりも大きなメリットがあるが、ナビゲーションと安全性の信頼性を維持するための厳格な要件の下では、触覚による触覚フィードバックを欠いている。 実際、視覚フィードバックは不可欠であり、視覚と共存できない触覚ソリューションはRMISツールへの変換が困難である。 両方のニーズに対処するために、MVP-Tacという、コンパクトで視覚ベースの触覚センサを導入しました。 MVP-Tacは反射弾性イメージングを使用し、薄い光弾性エラストマーは接触下でストレス依存のインターフェログラムを生成し、小型の反射偏光顕微鏡を通して埋め込みカメラによってキャプチャされる。 半透明膜と制御可能な照明は、視覚モードと触覚モードの切り替えを可能にし、視覚を犠牲にすることなく触覚知覚を可能にする。 0～2N範囲での力量校正によるMVP-Tacの検証を行い, 組織ファントムによるビデオベース硬度分類による腫瘍触診の可能性を示し, 露出腫瘍分類では97%, 皮下腫瘍分類では92%の精度を示した。 最後に,明暗壁の視覚誘導型3Dフォトマッピングや局所結節のin situ硬度分類など,拘束された腔内における視覚的・触覚的モダリティの両立をシミュレートした大腸内視鏡を施行した。 MVP-Tacは、基本的な視覚的フィードバックを維持しながら、RMISの臨床的に有用な触診を回復するための実践的な道を提供する。 MVP-Tacの設計、製造、ファームウェアはhttps://mvp-tac.github.io/でオープンソース化されている。

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