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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．

In this paper, we study the application of ZnO material in vivo and in vivo environment, and explore the development of a self-propelled endoscope for the fabrication of photoreceptors and photoemitters. The results of this study are as follows: 1. Optimization of the structure and material of the system (Line worm type, Bug type, etc.): ZnO's basic material characteristics are grasped, mechanical characteristics such as film strength, electrostatic capacity, and electrical characteristics are evaluated. Production, emission, and photoreception are evaluated. In 2022, the digestive tube may be stopped. An evaluation of friction in gastrointestinal tract. The shape of the endoscope body is supported at 1 point and supported at 2 points. The position of the endoscope body is stabilized. 2. Optimization of pixel structure and pixel number: light emitting element, ZnO thin film light emitting element, measurement method of voltage and light intensity, etc. The relationship between the pixel sensitivity and the light-receiving sensitivity is confirmed. Finally, the angle of motion and the characteristic evaluation are used to obtain the information of the light sensitivity, the angle of view and the spatial decomposition energy. In 2022, the optimization of ZnO film processing method was carried out, and the crystal growth of ZnO film was improved. The optimization of image recognition system is to improve the accuracy of tumor detection in the case of YOLOv3.