Development of methodology for the characterisation and modelling of soft tissues for real-time simulation. Application to the modelling of the viscoelastic mechanical response of brain tissue.
Palabras clave : 
Modelado matemático.
Cizalla simple.
Mechanical characterisation.
Brain tissue.
Soft tissues.
Surgery simulation.
Fecha de publicación: 
2015
Fecha de la defensa: 
25-sep-2015
Editorial : 
Servicio de Publicaciones. Univesidad de Navarra
Cita: 
MENDIZABAL, Ainhitze. ""Development of methodology for the characterisation and modelling of soft tissues for real-time simulation. Application to the modelling of the viscoelastic mechanical response of brain tissue"". Sanchez Tapia, E. y Aguinaga Hoyos, I. Tesis doctoral. Universidad de Navarra, 2015.
Resumen
The characterisation of the mechanical properties of biological soft tissues is of great interest for many applications in the bioengineering field: such as for the detection of tumours and diseases, for the development of medical assistive and surgical technologies. These technologies include surgery simulation, which based on computational methods, reproduces surgical procedures in order to develop the skills of the surgeon, to plan operations or to provide technical support to surgeon during the operation. However, modelling the physical behaviour of human organs and tissues remains a challenge. This is due to the difficulty in characterising the physical properties of biological soft tissues. Besides, the challenge lies on the computation time requirements for real-time simulations. Surgical real-time simulation should employ a sufficiently precise and simple model in order to provide a realistic tactile and visual feedback. To address these difficulties, this thesis presents a methodology for the characterisation and modelling of the mechanical properties of soft tissues, for its integration into real-time surgical simulators. The characterisation is performed in the laboratory using a parallel plate rheometer. The methodology has been applied to synthetic materials such as agar gel, as well as to biological tissues such as porcine brain tissue. By performing this characterisation, different mathematical models have been analysed and developed for the modelling of the selected tissues. These models have been studied in order to select the most appropriate one, depending on the specific requirements of the simulator.
La caracterización y modelado de las propiedades mecánicas de tejidos biológicos blandos resulta de gran interés para diversas aplicaciones en el ámbito de la bioingeniería, como por ejemplo, para la detección de tumores y enfermedades, así como para tecnologías de asistencia médica y quirúrgica. Entre estas tecnologías está la simulación quirúrgica, que basándose en métodos computacionales, reproduce procedimientos quirúrgicos con el fin de desarrollar las habilidades del cirujano, planificar operaciones o proporcionar técnicas de apoyo al cirujano durante la operación. Sin embargo, la modelización del comportamiento físico de los órganos y tejidos humanos sigue siendo un desafío. Por una parte, esto es debido a la dificultad para caracterizar las propiedades físicas de los tejidos blandos. Por otro lado, el reto reside en los requerimientos de tiempo de cálculo que se necesita en la simulación, cuando ésta se quiere realizar en tiempo real, siendo el mayor interés el minimizar estos tiempos. Con el fin de hacer frente a estas dificultades, en esta tesis se ha desarrollado una metodología para la caracterización y el modelado de las propiedades mecánicas de tejidos blandos para su integración en simuladores quirúrgicos. La caracterización se ha llevado a cabo en el laboratorio mediante un reómetro de platos paralelos. La metodología se ha aplicado a materiales sintéticos, como el gel de agar, así como a tejidos biológicos, como el tejido cerebral porcino. Mediante la realización de esta caracterización, se han analizado y desarrollado diferentes modelos matemáticos para los tejidos elegidos. Se han estudiado estos modelos, con el fin de seleccionar el más adecuado en función de los requerimientos del simulador.

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