Research and Development of Self-Propelled Endoscope using Single Material for Key Device

关键器件单一材料自走式内窥镜的研发

基本信息

批准号：
20K20238
负责人：
鈴木順
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Sendai National College of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では単一の酸化亜鉛（ZnO）材料を用いて生体内の悪環境下でも能動的に移動できる自走型のカプセル内視鏡について研究開発すること，発光素子，受光素子を製作し，アクチュエータと同期させた撮像システムを構築することを目的とした．本研究での今年度の計画に対する研究実績について以下に示す．１．最適なアクチュエータの機構と材料パラメータの最適化（線虫型，バルーン型等）：　ZnOの基礎的な材料特性を把握した上で，膜の応力等の機械的特性，静電容量，電気特性を評価する評価サンプルを製作し，アクチュエータ，発光素子，受光素子に関するパラメータの抽出を行う．2022年度には消化管で停止可能なアクチュエータの機構についてバルーンを用いた2次試作品を作製し，胃腸モデルでの摩擦力の評価を行った．バルーン形状についてカプセル内視鏡モデル本体に1点で支持していたものを2点で支持することによりバルーン位置の安定化を図った．また，バルーンの内圧を検出する空気圧制御システムを構築した．２．画素サイズと画素数の最適化：　発光素子に関しては，ZnO薄膜発光ダイオードやナノワイヤーを用いて，その電圧の印加方法や発光強度等の測定手法について検討し特性評価する．受光素子については画素サイズを変えながら画素サイズと受光感度の関係を確認し，画素サイズを小さくしていく．最終的には，アクチュエータの動作角度と特性評価で得られた受光感度の情報を基に視野角や空間分解能を考慮した画素サイズや画素数についてパラメータを最適化する．また，画像処理方法に関してのシステム最適化を行う．2022年度はZnOプロセスの最適化について実施したが，ナノワイヤーの結晶成長に至らなかった．画像認識システムの最適化では腫瘍検出におけるアルゴリズムの検討を行い，YOLOv3を用いることで，既存のアルゴリズムよりも胃腸モデルの腫瘍検出精度を向上できた．

这项研究旨在研究和开发一种自旋转的胶囊内窥镜，即使在体内贫乏的环境中，使用单个氧化锌（ZnO）材料也可以积极移动，并构建与执行器同步的成像系统。以下是今年计划的研究结果。 1。优化最佳执行器的机制和材料参数（线虫类型，气球类型等）：在了解ZnO的基本材料特性之后，生产了评估样品来评估机械性能，例如膜应力，电容，电容，电气和电气特性以及与操作仪，光发射元件和光电材料相关的参数。在2022年，使用气球制备了一个二级原型，以便在胃肠道中停止执行机理，并在胃肠道模型中评估了摩擦力。关于气球形状，通过支撑胶囊内窥镜模型在一个点上支撑胶囊内窥镜模型来稳定球囊的位置，该胶囊内窥镜模型在两个点的胶囊内窥镜模型上得到了支撑。此外，已经构建了气动压力控制系统以检测气球的内部压力。 2。优化像素的大小和像素数：关于发光元素，我们将检查和评估使用电压和测量方法（例如使用ZnO薄膜发光二极管和纳米线）等测量方法（例如发光强度）。对于光感受器，在更改像素大小的同时，检查像素大小和光感受器灵敏度之间的关系，并且像素大小降低。最后，根据从执行器的工作角度获得的光灵敏度和特征性评估的光灵敏度的信息，对像素大小和像素的数量进行了优化。此外，还针对图像处理方法进行了系统优化。在2022财年，我们实施了ZnO过程的优化，但没有实现纳米线的晶体生长。在优化图像识别系统时，我们研究了用于肿瘤检测的算法，并使用Yolov3，我们能够在现有算法中提高胃肠道模型中肿瘤检测的准确性。