水晶振動子と一体化した人工眼モジュールを用いた網膜硝子体手術シミュレータの力測定プラットフォーム

Microsistemi e nanoingegneria

Microsystems & Nanoengineering volume 8、記事番号: 74 (2022) この記事を引用

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メトリクスの詳細

内境界膜（ILM）剥離を実践している眼科医に手術の進捗に関する定量的なフィードバックを提供するために、水晶共振器（QCR）力センサーと、網膜モデルの下にある均一な力伝達装置として機能する歪体で構成される義眼モジュールを開発しました。歪体との安定した接触を実現するには、QCR 力センサーアセンブリに十分に大きな初期力を負荷する必要がありますが、このセンサーの高感度で広いダイナミックレンジ特性により、アイモジュールはわずかな鉗子接触力を検出できます。平行平板歪み体を使用して、直径 4 mm の ILM 剥離領域全体にわたって均一な力感度を実現します。これら 2 つのコンポーネントを組み合わせることで、ILM 剥離領域全体で 0.22 mN ～ 29.6 N の測定可能な力の範囲が可能になり、感度誤差は -11.3 ～ 4.2% 以内になりました。このアイモジュールを使用して、訓練を受けていない人による人工ILM剥離を伴うシミュレーション中に加えられた力を測定し、新たに開発したアルゴリズムを使用して、取得された力データの長期ドリフトを補正しました。補正された力のデータは、眼科顕微鏡を使用して眼底のビデオ記録から観察された数種類の動作シーケンスの特徴を明確に捉えていました。その結果、押し力と剥がし力の平均値と標準偏差（訓練を受けていないオペレータの場合、122.6±95.2と20.4に相当する）など、訓練者のスキルレベルに関連する可能性のある特徴量を抽出することに成功しました。それぞれ±13.2mN。

眼内手術を行う眼科医は、患者に怪我をさせないよう高度な技術を習得する必要があります。技術を練習するために、眼科医は通常、動物の目を使用して手術の実演を行います。ただし、これらの構造の一部は人間の目の構造に似ていません。他のトレーニングアプローチには、定量的な触感の手がかりを使用せずに専門家のテクニックを模倣することが含まれます。また、手術に必要なスキルを専門トレーナーが定量的な指標を使わずに経験的に解説します。さらなるオプションは、仮想現実シミュレーターの使用です1。そのほとんどは高価であり、外科技術の向上に重要である人間の目の本質に関連する正確な触覚を提供しません2。これらの訓練不足は、眼内手術を受ける患者が眼科医の技術に依存する網膜損傷の比較的大きなリスクを抱えていることを意味します。

この問題に対処するために、私たちは人間の特性を生物学的に再現できるトレーニングモデルとして「バイオニック眼科手術評価器（Bionic-EyE）」6、7、8を開発することにより、一般的なモックアップモデル3、4、5の改良を試みました。人工素材を使った目。 Bionic-EyEには、手術スキルを評価するためのセンサーが埋め込まれており、研修生が繰り返し手術シミュレーションを実行できるようにする使い捨て部品を備えた義眼モジュールで構成されています（図1a）。 Bionic-EyE によって生成されるセンサー信号からの定量的なフィードバックにより、外科スキルの迅速な習得が可能になります。 Bionic-EyEでトレーニングできる手術として、複雑な網膜硝子体手術である内境界膜(ILM)ピーリングに着目しました。図1bに示すように、ILMは硝子体皮質と網膜の間に位置する薄くて透明な膜です9。網膜の後部は黄斑と呼ばれ、生理学的視野の大部分を担っています。黄斑の中央部分は中心窩と呼ばれ、高密度の錐体光受容体を持ち、高い視力を備えた明所視の色覚を担っています10。人間が加齢に伴い、これらの領域の硝子体物質が液化して収縮し、最終的にはほとんどの人で網膜の ILM から後部硝子体皮質が剥離します 11。液状化が硝子体網膜裂開の程度を超えると、硝子体の破片が黄斑（網膜上膜）上に残ったり、後部硝子体皮質間の粘着性牽引の結果として中心窩（黄斑孔）に穴が開いたりすることがあります。そして中心窩１２（図１ｂ）。これらの影響は視力低下に直接つながります。黄斑円孔の周りの柔らかい網膜は、高齢者では厚くて硬い ILM によって引っ張られるため 13、このプロセスによって形成された黄斑円孔は自然には閉じません。この状態を治療するには、図 1c の Bionic-EyE6 で再現されているように、ILM を剥がすのが一般的です。一部の ILM 剥離手術では、黄斑円孔の閉鎖率の増加と再発率の低下が報告されています 14、15、16、17。網膜に張り付いた厚さ 3 μm18 の ILM を剥がすには、患部に適切な力を加える熟練した技術が必要であることは明らかです。しかし、ひずみゲージ 19、20 またはファイバーブラッググレーティング力センサー 21、22、23、24 を備えた鉗子の使用が試みられているものの、トレーニングモデルにおける力センサーの使用に関する文献では議論が不足しています。眼内手術の実践的なデモンストレーションのためには、鉗子にセンサーを追加することなく、ILM ピーリングを実行するために必要なスキルを定量化する必要があります。当社の義眼モジュールには、水晶振動子 (QCR) 力センサーと、生体模倣 ILM モデルの下に均一な力伝達装置としてのひずみ体が組み込まれており、繰り返し使用できるように使い捨てになっています 7,8。

著者らが開発した眼科手術シミュレーターであるBionic-EyEの画像。眼球モジュールにセンサーが統合されている。 b 目の内部の構造と黄斑領域（網膜上膜および黄斑円孔）の周囲で発生する状態。 c 実際の人間の目と目の機械的特性を再現した人工 ILM で剥離した ILM の画像 6。

QCR 力センサーは、本体に加えられる力に線形に比例する自励周波数を持つ振動センサーです25、26。 QCR の顕著な特徴には、発振器としての高品質要素、特にフラッピングまたはねじり発振器と比較した場合の高い機械的強度、および高い搬送周波数 (>10 MHz) が含まれます。これらの特性を踏まえ、初期に大きな力が加わっても微小な力を検出できる、高感度・高剛性でダイナミックレンジの広いQCR力覚センサを開発した27,28,29,30,31,32,33。アイモジュール内にセンサーを取り付ける際。これらの特性によりヒステリシスも低減され、加えられた力に対する素早い応答が可能になります。

この研究では、ILM ピーリングのスキルを定量化できる眼内手術用トレーニングプラットフォームを開発するための基礎として QCR 力センサーを使用しました。 QCR センサーを人工網膜モデルと統合する方法は、ILM 剥離手術領域全体にわたる力の感度と均一性の要件の観点から評価されました。トレーニングモジュールの実用化を可能にするために、剥離プロセス中の力を評価する新しいアルゴリズムを使用して力信号のドリフト補正を実現しました。 ILM ピーリングのスキルは、センサーから得られた補正された力信号とピーリング中にビデオでキャプチャされた動きの特徴によって特徴づけられました。

図 2a は、統合されたビーム状 QCR 力センサーとその底部に歪み体を備えたアイモジュールの設計を示しています。起歪体は厚さ0.1mmの平行平板構造となっており、ねじり方向の変形を防ぎます。この構造は、ILM 剥離領域内の接触位置に関係なく、上面に加えられる一定の力に対して一定の垂直変位を維持します。また、起歪体にはステンレスを採用し、良好な直線弾性を発揮します。寸法は図 2a に示されています。平行平板間の距離は２ｍｍである。

a 両端に固定された梁状の QCR 力センサーと 0.1 mm の平行平板を備えた起歪体からなる眼モジュールの概念図。 b 平行バネからなる力測定構造の概略的な静的変形モデル。

起歪体の下部には梁状の QCR 力センサーが両端で固定され、起歪体の半球先端に接触します。歪体に加えられた外力 P の一部は、力 \(P_s\) として QCR 力センサーに伝わります。センサー内では、\(P_s\) が F に拡大され、センシング領域の QCR ドメインにロードされます。 P から \(P_s,\eta _1\) への力の伝達効率は、平行ばねモデル (図 2b) の静的変形理論を力測定構造に適用することで次のように表すことができます。

ここで、\(k_m\) と \(k_s\) はそれぞれ歪体と QCR 力センサーのバネ定数、E は選択した結晶方位における水晶の弾性率、I と l は面積モーメントです。それぞれ、慣性の大きさとビーム状 QCR 力センサーの長さです。

COMSOL Multiphysics (COMSOL, Inc.) に実装された有限要素モデルを用いて起歪体の変形を解析し、上面に単板の起歪体で得られた結果と比較しました。モデルの原点を起歪体の中心とし、0～2.5mmの各点に半径方向に0.25mm間隔で一定の力を加えた。図 3a は、0 および 2 mm で力が加えられたときの単板および平行板の歪体の等高線プロットを示しています。 0 mm では、応力は両方の歪体に均一に分散されます。ただし、2 mm では、平行平板モデルは応力を分散しますが、単板モデルはプレートの 1 つの領域に強い応力を受けます。平行平板モデルのバネ定数 \(k_m\) は 518 N/mm と計算されました。歪体先端の水平変位と垂直変位の比 u/w、u と w を、0 ～ 2.5 mm の各点について計算しました。図 3b は、単板歪体と平行板歪体の両方で、中心と力が加わる点との間の距離に比例して比率が増加することを示しており、平行平板モデルの比率は約 55 分の 1 です。各点における単板モデルのそれ。 2mmでは単板モデルではその割合が88％と100％に近いのに対し、平行平板モデルでは2％以内（1.6％）に抑えられています。この結果より、平行平板構造は起歪体先端の水平方向の変位を低減し、垂直方向の変位を効率よく得ることで応力分布を均一に分散していることが確認できた。

0 および 2 mm で力を加えたときの単板および平行板の歪体のフォンミーゼス応力と変形の分布を表す等高線図。 b 単板および平行板の歪体に加えられた力の各位置における歪体の先端の水平変位と垂直変位の比のプロット。 c さまざまなセンサー長さ l に対する、モデルの力感度 \(S_m\) と破壊直前のセンサーの最大たわみ \(\nu _{max}\) の理論曲線のプロット。 d 平行平板歪体と両端に固定された梁状QCR力センサからなる力測定構造体のフォンミーゼス応力分布の等高線図とQCR領域における第3主応力の集中を示す図。

QCR 力センサーの性能を高めるには、その寸法を最適化する必要があります。私たちは、力の感度と破壊直前のセンサーの最大たわみに焦点を当てました。まず、センサーとひずみ体を組み合わせた力の感度 \(S_m\) を、理論的には 3 つのパラメーターの積として表しました。 \(S_r\)、QCR の力の感度。 \(\eta _1\) と \(\eta _2\) は、それぞれ P から \(P_s\) へ、および \(P_s\) から F への力伝達効率です (\(\eta _2\) は次のように定義されます) 「材料と方法」の項)。 \(S_m\) は、ILM 剥離における鉗子の接触力を検出するために必要な最小値 (~1 mN 程度) を超える必要があります。力の分解能は 0.5 mN 未満であるべきであると仮定し、1 Hz と仮定されるセンサー出力のノイズ変動範囲を必要な力の分解能で割ることにより、最小境界を 2 × 103 Hz/N と定義しました。次に、計算を簡略化するために、QCR 力センサーを均一な水晶結晶と等方性の線形弾性固体からなるビームとして近似することにより、ビームの曲がりの程度を計算し、最大値である \(\nu _{max}\) を求めました。破壊直前のセンサーのたわみ、

ここで、 \(\sigma _{max}\) と t は、それぞれ水晶振動子の引張強度と QCR 力センサーの厚さです。 \(\nu _{max}\) は、QCR 力センサーがアイモジュール内に埋め込まれたときに破損しないように十分な大きさにする必要があります。組み立て中、センサーには歪体の半球先端との安定した接触を実現するために、十分に大きな初期力を加える必要があります。大きな最大たわみもセンサー位置の調整に役立ちます。したがって、できるだけ大きな \(\nu _{max}\) を取得することが最適です。力の感度 \(S_m\) と最大たわみ \(\nu _{max}\) のパラメーターは、主にセンサーの長さ l に依存します。 l が減少すると \(S_m\) は改善されますが、\(\nu _{max}\) が減少するためセンサーの組み立てがより困難になります。逆に、長さを長くすると、センサーの耐久性は高くなりますが、\(\nu _{max}\) が増加し、\(S_m\) が減少するため、感度は低下します。したがって、 \(S_m\) と \(\nu _{max}\) には最適化する必要があるトレードオフの関係があります。図3cは、lと\(S_m\)および\(\nu _{max}\)の関係を示しています。 \(S_m\) と \(\nu _{max}\) の両方の要件を満たしながら、アイモジュールの底部の限られたスペース内に収まる l の値として、6 mm を選択しました。この長さでは、理論上の感度 \(S_m\) は 2.14 × 103 Hz/N で、力の分解能 0.47 mN に相当します。

異方性材料モデルを水晶に適用し、歪体とQCR力センサからなる力計測構造体の有限要素解析を実施し、提案した変形モデルが構造力学の観点から適切であるかどうかを検討した。図3dに示すQCR力センサーの断面に沿った結果は、QCRドメインが曲げモーメントから強い圧縮応力を受けることを示しています。解析結果を用いて、QCR 領域にかかる圧縮応力から力感度を解析的に計算すると、理論感度に近い値 2.36 × 103 Hz/N が得られました。

最初に、ロードセルを使用して実験的な力の感度を校正しました。図 4a に校正システムの構成を示します。校正プロセスにより、製造された力測定構造の感度が 5.13 × 103 Hz/N (図 4b) であることが明らかになり、これは理論値および分析値より 2.5 倍大きいです。製造プロセスにおいて平行平板間の接着が完全ではなかったため、実際の歪体は解析的に予測されていたよりも大きく変形し、その結果、バネ定数 \(k_m\) が減少したと推定されました。さらに、加えられた力の関数としてのセンサーの出力は、ほぼ 1 の相関係数を持つ高度な直線性を示しました。 100 Hzのサンプリングレートで2時間の運転とウォームアップ後の3分間の静的条件下でQCR力センサの出力のノイズレベルを測定したところ、1.11 Hzまたは16 ppbに相当する周波数出力変動幅が明らかになりました（図） .4c）。これは、力分解能 0.22 mN に相当し、ILM 剥離中の力検出には十分に高いと思われます (比較のために、ファイバーブラッググレーティング力センサーの力分解能は 0.25 mN21)。デバイスによって測定可能な最大の力は 29.6 N であると計算されました。これは、1.3 × 105 に匹敵するアイモジュールの力測定構造のダイナミックレンジに相当します。また、QCR 力センサーが入力された力に 1 秒以内に応答できることを確認しました。キャリブレーション中のサンプリングレートは 10 ms であり、センサーの剛性による減衰効果がほとんどないことが証明されました。

a 力の感度を校正するシステムの概略図。 b 力感度校正の結果。 c 3 分間の周波数出力変動のプロット。 d 歪体上面の複数の位置での校正感度の中心感度に対する誤差率。評価用に歪体上に定義した座標系を示す。

次に、図4dに示すxy座標系を使用して、歪体上の接触位置に関する力感度の誤差を評価しました。原点は、その上面に定義されている歪体の中心にあります。。 x 軸は、QCR 力センサーの長さ方向に沿って電極に向けられました。 xy 座標系に対して反時計回りに 45°の角度で配置された代替の x'y' 座標も定義され、各点の力の感度を -3 ～ 3 mm の範囲で 0.5 mm の間隔で校正しました。 4 つの座標のそれぞれと、0 mm で得られた値に対する、得られた各感度の誤差率を計算しました。想定される半径2mmのILM剥離領域内では、エラー率は-11.3～4.2%の範囲に抑えられました。ビーム形状の QCR 力センサーは感度の点で位置依存性が大きく、力の測定値の信頼性が損なわれます。しかし、我々の結果は、平行平板起歪体がセンサー表面との接触位置を局所化する効果を持ち、それによって力の測定値の誤差を信頼できるレベルまで減少させることを示しています。

作製した眼球モジュールをBionic-EyEシステムに組み込んだ後、ILM剥離トレーニング中にビーム状QCR力センサーから得られる力の値を測定しました。実験では、モジュールの動きから生じる外乱がセンサー信号に影響を与えないように、アイモジュールは固定されました。 ILM 剥離シミュレーションは、操作を実行するための特別な経験やスキルを持たない参加者を使用して実行されました。トレーニング中に、眼底モジュールに焦点を合わせた眼科顕微鏡がビデオを記録しました（図5a）。

a 評価システムの概略図。眼モジュールによって生成された力信号と眼科顕微鏡から取得したビデオ画像を比較します。 b ILM 剥離プロセスで生成される力信号のプロット。 b1 は、鉗子を挿入した場合と挿入しない場合の力信号の変動範囲を示す部分データのプロット。 b2 は、鉗子接触直後の力信号の減衰応答を表す部分信号のプロットです。 c ILM 剥離プロセス全体にわたる補正された力信号のプロット。

図 5b は、ILM 剥離演習で生成された完全な力信号を示しています。 ILM 剥離シミュレーションでは、一般に 2 つの主要な動作が観察されました。鉗子で網膜を押して ILM を掴む動作と、剥離する動作です。アイモジュールは起歪体による押圧時に正の力信号を出力し、牽引運動時に負の力信号を出力します。力信号とビデオ画像を比較することで、検出された正の力と負の力がそれぞれ押し動作と引き剥がし動作に対応していることを確認しました。シミュレーション。さらに、押す力の大きさは数十から数百ミリニュートンの範囲でしたが、剥離力の大きさは数十ミリニュートンのオーダーでした。 ILM 剥離シミュレーションで検出された押すことに関連した力は、数ミリニュートンから数十ミリニュートンに相当する実際の手術で測定された力を超える可能性があります 19,20。これは、網膜モデルの弾性率が実際の網膜 (20 kPa の範囲) よりも高いためです (20 kPa34)。）。しかし、本研究では網膜の材質を評価するのではなく、力の大きさで表されるシミュレーションにおける手術の熟練度に関わる指標を評価したため、重要ではありませんでした。

ILM 剥離中の網膜接触力によって生成される信号に加えて、たとえば鉗子の揺れ (図 5b1) や力測定構造の減衰応答 (図 5b2) を表すいくつかの実験信号も検出されました。。手術器具がまだ内眼部モジュールに挿入されていない初期状態では、眼球内には水しか存在しておらず、信号変動幅は約0.3mNであった。機器がモジュールに挿入された後、歪体と接触する前に、信号の変動は 2 mN に増加しました。その結果、鉗子の揺れは器具挿入穴から眼球殻を介して振動としてQCR力覚センサーに伝わりました。しかし、振動のノイズレベルは鉗子の接触による変動信号に比べて小さいため、両者の区別には影響を及ぼさないように思われた。力測定構造に関連する粘性因子から生成されたと思われる信号も、特に鉗子と網膜モデルとの接触直後に検出されました（図5b2）。この信号は接触中に数十～数百ミリニュートンの範囲で変動し、その後指数関数的に減衰しました。これは、QCR力センサーと起歪体の平行板が樹脂材料で固定されていたためと考えられます。

また、ILM 剥離プロセス全体を通じて力信号の長期的なドリフトも検出されました。 2分ごとに-20 mNの速度で発生したドリフトは、約70 MHzの高い共振周波数によるQCR発振の不安定性、他のコンポーネントによって生成される浮遊容量からの電気ノイズ、またはQCRの温度特性。この長期的なドリフトには穏やかで線形な変化が含まれるようで、信号記録後の補償が可能になります。

センサー信号に長期的なドリフトが発生する状況では、ILM 剥離時の接触力値は、鉗子の接触によって生じる信号変動領域にかかる力の絶対値と、信号変動領域のオフセット値との相対差として定義する必要があります。信号が変動する直前の力。そこで、鉗子接触直前にオフセット標準力値を選択することで、力信号の長期ドリフトを自動的に補償するシステムを設計しました。図 5c は、補正された ILM 剥離力データの結果を示しています。図 6a、b は、それぞれ補償システムの概略図とドリフト補償の結果を示しています。この手順は、状態 0 と呼ばれる、接触前の信号が安定した状態で開始されます。この状態では、最大力と最小力の差 \(\Delta F_i\) が \(t_i からの時間間隔にわたって計算されます) \) から \(t_i + \Delta t_1\) まで。ここで、i はタイムステップ数を表し、\(\Delta F_i\) が力のしきい値 \(F_{thr}\) を超えるまで 1 単位で増加します。対応する \(t_i\) は次のように設定されます。鉗子が接触する直前の瞬間を状態 0 に追加します。その後、鉗子との接触を伴う信号変動状態に移行します。これを状態 1 と呼びます。状態 1 では、i がインクリメントされ、傾き b と係数が変化します。 \(t_i - \Delta t_2/2\) から \(t_i + \Delta t_2/2\) までの力信号の線形回帰の定義 \(R^2\) は、それぞれのパラメータが同時に低下するまで計算されます。それぞれ、閾値 \(b_{thr}\) と \(R_{thr}^2\) を下回ったり、閾値 \(R_{thr}^2\) を上回ると、信号は網膜から鉗子を除去することによって安定したと見なされ、\(t_i状態１には、信号の変動が安定する時刻として\)が付加される。このようにして、鉗子接触による信号変動が始まり信号が安定する時刻 \(t_i\) を、ステップ終了まで繰り返すことでストックしていきます。検出後、状態 0 に基づいてドリフト補償が実装されます。補償プロセスの開始時に、\(t_i - \Delta t_{offset}\) から \(t_i\) までの平均力の値がオフセット値として計算されます。各株価指数 i は、隣接する検出点間の線形方程式を導出するために使用されます。信号補正は、この式を生の力信号に対する 0-mN ラインにマッピングすることで実行できます。この方法を使用して、力信号とビデオ情報から観察された 40 件の接触のうち 36 件が実験で正確に検出されました。

a ドリフト補償システムの概略図。鉗子が接触する直前の瞬間を検出し、これらに基づいてオフセット信号を生成します。 b ILM 剥離デモンストレーションで得られた力信号に対する補償システムの適用の結果と詳細。

トレーニングを受けていない参加者が作成したドリフト補償された力データの特性を評価しました。 ILM の剥離動作は、ILM のフラップを切断するタスクと、フラップを掴んで ILM を剥離するタスクの 2 つのコンポーネントに分けることができます。図 7a、b は、各コンポーネントの代表的な動作シーケンスを示しています。前者のプロセス（図7aおよび補足ムービー1）では、鉗子で押してフラップを作成することによって〜120 mNの連続的な正の力信号が生成され、その後、約-10 mNの短時間の負の力が生成されます。一時的な牽引運動によって。剥離プロセス（図7bおよび補足ムービー2）では、剥離動作の前に〜100 mNの断続的な正の力信号を伴う、剥離によって生成される約-20 mNの長期持続する負の力があります。一般に、網膜へのさらなる損傷を避けるために、剥離コンポーネントの押し込み動作は最小限に抑える必要があり、今回の結果は、参加者には手術スキルを向上させる余地があることを示しています。

a ILM フラップの生成によって生成されるフォース信号。 b ILM 剥離によって生成される力信号。 c 押す動作 (n = 40) と引き剥がす動作 (n = 21) の平均値の絶対値の分布。

力とビデオの情報によって明らかになったように、デモンストレーションプロセスを通じて生成されたすべての接触において、押す動作が検出されました。 40 件の接触のうち 21 件で剥離動作が検出されました。図 7c は、押す動作と剥がす動作の絶対力値の分布の箱ひげ図を示しています。平均値と標準偏差はそれぞれ 122.6 ± 95.2 および 20.4 ± 13.2 mN であり、押す力が押し力よりも大きく、より広範囲に分布していたことを示しています。剥離力。

本研究では、両端に固定された梁状のQCR力センサと平行平板構造のステンレス製起歪体からなる力計測構造をベースとしたILMピーリングトレーニング用眼球モジュールを作製した。このモジュールは、眼底にある網膜モデルに対する鉗子によって生成される接触力を評価するために使用されました。高感度、剛性、広いダイナミックレンジなどの QCR 力センサーの特性を利用して、この構造は 0.22 mN の力の分解能を達成することができ、ILM 剥離中の微小な力を検出するのに十分な感度を実現しました。アセンブリによって適用される数ニュートンのオーダー。このセンサーは直線性の高い出力を備えており、加えられた力に対して 10 ミリ秒近いサンプリングレート内で迅速に応答しました。起歪体の平行平板構造により、実用的なILM剥離半径である半径2mm以内の起歪体への接触位置に伴う力検出誤差を-11.3～4.2%の範囲に抑えることができた。。私たちは、ILM 剥離トレーニングにおける力の測定と、QCR 力センサー信号の長期ドリフトの補償を実証しました。これにより、40 件の接触のうち 36 件を正確に検出できるようになりました。私たちの結果は、数十から数百ミリニュートンの範囲の接触力をアイモジュールを使用して区別できることを確認し、訓練を受けていない外科医によって行われたILM剥離動作のいくつかの特徴を抽出できるようにしました。将来的には、ILM ピーリングに熟練した眼科医が行ったシミュレーションから得られる力の情報を、eye モジュールを使用してログに記録し、分析することで、ILM ピーリング研修生の手術技術の向上を加速する重要な手がかりが得られる可能性があると考えています。

QCR の共振周波数は、加えられた力に比例して次のようにシフトします。26

ここで、F、f、\(S_r\)、\(K_f\)、n、d、\(t_{QCR}\) は、QCR に加えられる力、共振周波数、感度、応力感度係数、応力の程度を表します。それぞれ、QCR の倍音発振、電極直径、およびウェーハの厚さです。 QCR 力センサーは、力に対する耐久性を高めるために、パッケージング石英ウェハーの間に挟まれた中間の QCR ウェハーの 3 層で構成されています。高い Q ファクターを確保するために、電極は真空環境に保たれます 31。マイクロニュートンオーダーの力の感知を可能にするために、図8a32に示すように、ビーム形状のQCR力センサーを作製しました。感知領域に対応する QCR の位置は、ビーム状センサーの中立面からずれており (図 8b)、QCR は、ビームにかかる曲げモーメントの結果として増幅された力 F を受けることができます。センサーは上面に微小な外力 \(P_s\) を加えます。 \(P_s\) から F への力の伝達効率 \(\eta _2\) は次のように表されます。

ここで、M と I はそれぞれ QCR ドメインにかかる曲げモーメントとセンサーの断面二次モーメント、l と \(l_x\) はセンサーの長さ、電極と最も近い固定端の間の距離、 \(y_1\) と \(y_2\) はそれぞれ中立面から QCR ウェーハの最も近い表面と最も遠い表面までの距離です。数ミリニュートン程度の ILM 剥離時に発生する力を検出するのに十分な力分解能を備えているとの仮定に基づいて、ビーム状センサーを使用することにしました19。

両側のQCR層パターン電極、石英カバー層、およびポリイミド粘着シートで構成されるビーム状QCR力センサーの概念図。 b センサーに適用される寸法と力の測定メカニズムの図。 c センサー製造プロセスの概略図。ステンシルマスクの適用から QCR 上に電極パターンをスパッタリングし、QCR 層の堆積、感光性接着剤を使用したカバー層のパターン化、接着、そして最後にダイシングに進みます。 d 作製した QCR 力センサーの画像。 e 作製した眼球モジュールの画像。 f 発振回路の概略図。

モデル感度の理論値 \(S_m\) を計算するために、関連する QCR 力センサーパラメーターを次のように設定しました: \(l_x\) = 0.5 mm、最も厚いカバー層の厚さ \(t_1\) = 40 μm、最も薄いカバー層の厚さ \(t_2\) = 20 μm、フォトレジスト層の厚さ \(t_{resist}\) = 15 μm、\(t_{QCR}\) = 20 μm、t = 110 μm、\ (y_1\) = 0 μm、\(y_2\) = 20 μm、w = 1 mm、D = 0.4 mm、I = \(wt^3\)/12、\(K_f\) = 2.5 × 10−11 mm/(Hz‧N)26、n = 1、E = 72.5 GPa、および \(\sigma _{max}\) = 150 MPa35。

私たちの研究では、センサーとしてATカット水晶ウエハーを選択しました。 AT カット水晶ウェーハの共振周波数は、約 25 °C の温度変化にあまり依存しないことが一般に知られています36。さらに、AT カットウェーハをウェーハ面の法線ベクトルを中心に 34.8°回転させ、温度による感度変動を抑制しました35。電極の直径および厚さは、それぞれ０．４ｍｍおよび２５０ｎｍのＡｕであった。直径サイズは、センサービームの幅と、QCR と電極周囲のカバー層の間の接着剤の面積を考慮して定義されました。ビーム幅 1 mm は、アイモジュールの限られたスペース内で最大のたわみと力の感度を同時に維持するために、直径の前に定義されました。また、電極の直径と厚さは Bechmann37 の理論に従って定義されており、電極の直径、厚さ、電極の質量による共振周波数の低下率のバランスを取る必要があることが示唆されました (周波数の減少は Sauerbrey の式から計算できます 38)。この理論に従って、共振周波数も約 70 MHz であると決定されました。作製したセンサーは69.396 MHzで発振し、その周囲で3分ごとに1.11 Hzの範囲で変動しました（図4c）。したがって、電極の設計は適切であると考えられます。

図 8c は、QCR 力センサーの製造に使用されるプロセスを示しています。まず、ＱＣＲの電極をパターニングするためのステンシルマスクを作製した。片面に Cr 膜をスパッタリングした Si ウェハをアセトンで 10 分間リンスし、続いて変性アルコール (Eta Cohol 7、三協化学株式会社) で 10 分間、脱イオン水で 10 分間リンスしました。そして最後にピラニアの解決策です。次に、OAP のシランカップリング剤を使用して、Si ウェハを 1000 rpm で 10 秒間スピンコートし、145 °C で 30 分間ベークし、ネガとして SU-8 3050 (KAYAKU Advanced Materials, Inc.) を使用してスピンコートしました。フォトレジスタを3000 rpmで30秒間露光し、95 °Cで30分間ベークした後、電極の形状をパターン化したフォトマスクで覆い、露光機（Suss MA6、SUSS MicroTech SE）を使用して40 mWで露光しました。 7 秒間焼き、最後に 65 °C で 4 分間、45 °C で 1 分間焼きます。 SU-8 パターンは、PM シンナー (東京応化工業株式会社) を使用して 2 分間現像され、その後、ウェハーは 150 °C で 4 分間ベークされました。 SPT MUC-21 ASE-Pegasus (住友精密製品株式会社) を使用した SU-8 パターンの Si ウェハの深い反応性イオンエッチングとフォトレジストと Cr 膜の除去に続いて、ステンシルマスクプロセスが完了しました。続いて、Siウェハと同様に洗浄した20μm石英ウェハ上にステンシルマスクを配置し、CFS-4EP-LL i-Millerを用いてCrを10nm、Auを250nmスパッタリングしてQCRウェハを作製した。芝浦メカトロニクス株式会社）を両面に貼り付けます。カバー層は、ネガ型感光性粘着シート (LPA、東レ株式会社) を両面にラミネートした 20 μm および 41.7 μm の石英ウェハーを 22.5 秒間露光することによって処理され、その後ウェハーは 2.38% TMAH (東京応化工業株式会社) を使用して現像されました。（株）製）90秒、30分放置、110℃で焼成、再度10分放置。最後に、接着カバー層を QCR ウェハの両面に 500 N の力で 70 °C で 30 秒間押し付け、続いて 200 °C で 1 時間ベーキングしました。貼り合わせたウェハをダイシングソー（ＤＡＤ３６５０、ディスコ社製）を用いて切断し、各ＱＣＲ力覚センサに分割した。作製した QCR 力センサーの両端を、UV 硬化性接着剤 (LOCTITE 350、ヘンケルジャパン株式会社) を使用してアクリル板上の支持スタンドに取り付けました (図 8d)。最後に、QCR 力センサーに取り付けられたアクリル板、歪体、人工網膜モデル (三井化学株式会社) を一体化して眼モジュールを作製しました (図 8e)。

その結果、QCR の電極は水晶のカバーウェーハでパッケージ化されました。さらに、図3aに示すように、QCR力センサー自体は、歪体とアクリル板の間のアイモジュールにパッケージ化されました。このパッケージング方法により、センサー出力の変動範囲は 1.11 Hz または 0.22 mN に匹敵しました (図 3c)。したがって、パッケージングはセンサーの安定性にほとんど影響を与えなかったと考えられます。さらに、3 分間にわたる安定性は、製造プロセスに由来するセンサーの残留応力が小さいことも示しています。

図 8f は、QCR 力センサーを駆動する発振回路の回路図を示しています。 QCRを減衰させないように連続発振させるには、発振を発生させて信号を増幅するコルピッツ発振回路がよく利用されます。さらに、プッシュプル形式、ハイパスフィルター、LCバンドパスフィルターを採用することで信号の高調波歪みを抑え、高いQ値を獲得しました。

プッシュプル構成の回路は対称構成をとりました。コルピッツ発振回路ドメインは、\(C_1\) = 27 pF および \(C_2\) = 4 pF の 2 つのタンクコンデンサ、\(R_{E1}\) = 6.2 kΩ のエミッタ抵抗、電流フィードバックバイアス用の抵抗で構成されています。 \(R_1\) = 33 kΩ、\(R_2\) = 68 kΩ、NPN バイポーラトランジスタ 1 (2SC5662、ローム株式会社)。ハイパスフィルターには \(C_{H1}\) = 5 pF および \(R_{H1}\) = 100 kΩ の要素がありました。 LC バンドパスフィルターには、抵抗 \(R_{B1}\) = 100 \({{\Omega }}\) および RB2 = 100 Ω、インダクタンス LB = 0.56 µH、および静電容量 \(C_B) の要素がありました。 \) = 9 pF。

QCR 力センサーの電圧出力の周波数は、周波数カウンター (53220A、Keysight Technologies Inc.) を使用して読み取られました (図 4a および 5a)。 QCR力センサーは、マイクロマニピュレーター（Quick Pro、Micro Support Co., Ltd.）に取り付けられたロードセル（LTS-50GA、協和電子機器株式会社）に対して校正されました（図4a）。 ILM剥離デモンストレーションでは、眼科顕微鏡を通して得られた手術のビデオ画像がUSBカメラ（Basler ace acA 1920-150uc、Basler AG）を使用して記録されました（図5a）。

接触検出における補償手法の使用の妥当性を評価するために、力信号とビデオ情報の観察に基づいて、参照として鉗子によるすべての接触事例を記録しました。合計 40 件のコンタクトを記録しました。状態 0 で検出された接触瞬間が基準接触瞬間よりも早ければ、検出は正確であるとみなされます。検出された接触瞬間が基準よりも遅かった場合、検出は失敗とみなされます。検出されなかった参照モーメントの数、および周囲に参照モーメントが存在しない余分に検出されたモーメントの数もカウントされました。 \(F_{thr}\) のすべての組み合わせを 3 ～ 15 mN まで 1 mN 刻みでスイープし、 \(b_{thr}\) の値を 0.5 ～ 6 mN/s まで 0.5 mN/s 刻みでスイープします。 \(R_{thr}^2\) の値は 0.05 ～ 0.6 (0.05 刻み)、\(\Delta t_1\) の値は 50 ～ 400 ms (50 ms 刻み)、および \(\Delta t_1\) の値50 ミリ秒から 400 ミリ秒まで、50 ミリ秒単位で各パラメーターを調整して、不正確な結果、未検出の結果、および無関係に検出された結果の数を最小限に抑えることができました。これに基づいて、最適化されたパラメーターの組み合わせは \(F_{thr}\) = 7 mN、\(b_{thr}\) = 1.5 mN/s、\(R_{thr}^2\) = 0.1 と決定されました。、\(\Delta t_1\) = 400 ミリ秒、および \(\Delta t_2\) = 200 ミリ秒です。信号のオフセット値を計算するために、\(\Delta t_{offset}\) は 100 ms として定義されました。

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Yuta Taniguchi, Hirotaka Sugiura, Toshiro Yamanaka, Shiro Watanabe, Mamoru Mitsuishi & Fumihito Arai

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Tomoyasu Shiraya, Koichiro Sugimoto, Takashi Ueta, Kiyohito Totsuka, Fumiyuki Araki, Muneyuki Takao & Makoto Aihara

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YT、HS、FA は研究フローの設計に関与しました。 YT は目のモジュールを設計および製作し、すべての実験と解析を実行し、原稿を書きました。 HS は原稿の準備をサポートしました。 TYさんは実験を手伝ってくれました。 SW は QCR 力センサーを設計および製造しました。 SO は目のモジュールの設計に携わりました。 KH と MM は、目モジュールのパフォーマンスを向上させるためにフィードバックを提供しました。 TS、KS、TU、KT、FA、MT、MA は、ILM ピーリングに関するこの研究の医学的側面を監修しました。 FA は研究全体の監督を行いました。著者全員が原稿をレビューしました。

Correspondence to Yuta Taniguchi.

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

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転載と許可

谷口裕也、杉浦博、山中哲他水晶振動子と統合された義眼モジュールを使用した網膜硝子体手術シミュレーター用の力測定プラットフォーム。 Microsyst Nanoeng 8、74 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41378-022-00417-8

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受信日: 2021 年 11 月 13 日

改訂日: 2022 年 5 月 24 日

受理日: 2022 年 5 月 29 日

公開日: 2022 年 7 月 5 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41378-022-00417-8

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