高周波電気外科ユニット（ESU）が1 MHzを超えて動作する場合、抵抗性コンポーネントの寄生容量とインダクタンスは複雑な高周波特性をもたらし、試験精度に影響を与えます。本論文では、高周波電気外科ユニットテスター向けの高周波LCRメーターまたはネットワークアナライザーに基づく動的補償方法を提案します。リアルタイムインピーダンス測定、動的モデリング、および適応補償アルゴリズムを採用することにより、この方法は寄生効果によって生じる測定誤差に対処します。このシステムは、ESUの性能を正確に特徴付けるために、高精度な機器とリアルタイム処理モジュールを統合しています。実験結果は、1 MHzから5 MHzの範囲内で、インピーダンス誤差が14.8％から1.8％に、位相誤差が9.8度から0.8度に低減され、この方法の有効性と堅牢性を検証することを示しています。拡張研究では、アルゴリズムの最適化、低コスト機器への適応、およびより広い周波数範囲での応用について検討しています。
電気外科ユニット（ESU）は、組織の切断、凝固、およびアブレーションを実現するために高周波電気エネルギーを使用する、現代の外科手術に不可欠なデバイスです。その動作周波数は、神経筋刺激を減らし、エネルギー伝達効率を向上させるために、通常1 MHzから5 MHzの範囲です。しかし、高周波では、抵抗性コンポーネント（容量やインダクタンスなど）の寄生効果がインピーダンス特性に大きく影響し、従来の試験方法ではESUの性能を正確に特徴付けることができません。これらの寄生効果は、出力電力の安定性に影響を与えるだけでなく、手術中のエネルギー供給に不確実性をもたらし、臨床リスクを高める可能性があります。
従来のESU試験方法は、通常、固定負荷を使用して測定する静的校正に基づいています。しかし、高周波環境では、寄生容量とインダクタンスが周波数とともに変化し、インピーダンスが動的に変化します。静的校正はこれらの変化に適応できず、測定誤差が15％[2]にもなる可能性があります。この問題を解決するために、本論文では、高周波LCRメーターまたはネットワークアナライザーに基づく動的補償方法を提案します。この方法は、リアルタイム測定と適応アルゴリズムを通じて寄生効果を補償し、試験精度を確保します。
本論文の貢献は次のとおりです。
以下のセクションでは、理論的根拠、方法の実装、実験的検証、および今後の研究の方向性について詳しく紹介します。
高周波環境では、抵抗性コンポーネントの理想的なモデルは適用されなくなります。実際の抵抗器は、寄生容量（Cp）と寄生インダクタンス（Lp）からなる複合回路としてモデル化でき、等価インピーダンスは次のようになります。
ここで、Zは複素インピーダンス、Rは公称抵抗、ωは角周波数、jは虚数単位です。寄生インダクタンスLpと寄生容量Cpは、それぞれコンポーネントの材料、形状、および接続方法によって決定されます。1 MHzを超えると、ω Lpと
の寄与が大きくなり、インピーダンスの大きさと位相が非線形に変化します。
たとえば、5 MHzで公称500 Ωの抵抗器の場合、Lp = 10 nH、Cp = 5 pFと仮定すると、インピーダンスの虚数部は次のようになります。
数値、ω = 2π × 5 × 106rad/sを代入すると、次のようになります。
この虚数部は、寄生効果がインピーダンスに大きく影響し、測定偏差を引き起こすことを示しています。
動的補償の目的は、リアルタイム測定を通じて寄生パラメータを抽出し、測定インピーダンスからその影響を差し引くことです。LCRメーターは、既知の周波数のAC信号を印加し、応答信号の振幅と位相を測定することにより、インピーダンスを計算します。ネットワークアナライザーは、Sパラメータ（散乱パラメータ）を使用して反射または伝送特性を分析し、より正確なインピーダンスデータを提供します。動的補償アルゴリズムは、この測定データを使用してリアルタイムインピーダンスモデルを構築し、寄生効果を補正します。
補償後のインピーダンスは次のようになります。
この方法では、ESUの動的動作条件に適応するために、高精度なデータ収集と高速なアルゴリズム処理が必要です。カルマンフィルタリング技術を組み合わせることで、パラメータ推定の堅牢性をさらに向上させ、ノイズや負荷の変化に適応できます[3]。
システム設計は、次の主要コンポーネントを統合しています。
システムは、USBまたはGPIBインターフェースを介してLCRメーター/ネットワークアナライザーと通信し、信頼性の高いデータ伝送と低遅延を保証します。ハードウェア設計には、外部干渉を低減するための高周波信号のシールドと接地が組み込まれています。システムの安定性を高めるために、周囲温度が測定器に与える影響を補正するための温度補償モジュールが追加されています。
モーション補償アルゴリズムは、次の手順に分けられます。
ここで、^kは推定状態（R、Lp、Cp）、Kkはカルマンゲイン、zkは測定値、Hは測定行列です。
アルゴリズムの効率を向上させるために、高速フーリエ変換（FFT）を使用して測定データを前処理し、計算量を削減します。さらに、アルゴリズムはマルチスレッド処理をサポートし、データ収集と補償計算を並行して実行します。
アルゴリズムはPythonでプロトタイプ化され、その後Cに最適化および移植され、STM32F4で実行されました。LCRメーターは、GPIBインターフェースを介して100 Hzのサンプリングレートを提供し、ネットワークアナライザーはより高い周波数分解能（最大10 MHz）をサポートしています。補償モジュールの処理遅延は8.5 ms未満に抑えられ、リアルタイム性能が確保されています。ファームウェアの最適化には、次のものが含まれます。
さまざまなESUモデルに対応するために、システムはマルチ周波数スキャンと、負荷特性のプリセットデータベースに基づく自動パラメータ調整をサポートしています。さらに、障害検出メカニズムが追加されています。測定データが異常な場合（寄生パラメータが予想範囲外など）、システムはアラームをトリガーし、再校正を行います。
実験は、次の機器を使用して実験室環境で実施されました。
実験負荷は、実際の外科手術中に遭遇する多様な負荷条件をシミュレートするために、セラミックおよび金属膜抵抗器で構成されていました。試験周波数は1 MHz、2 MHz、3 MHz、4 MHz、および5 MHzでした。周囲温度は25℃ ± 2℃に制御され、湿度は50％ ± 10％に制御され、外部干渉を最小限に抑えました。
未補償の測定では、寄生効果の影響が周波数とともに大幅に増加することが示されています。5 MHzでは、インピーダンス偏差は14.8％に達し、位相誤差は9.8度です。動的補償を適用すると、インピーダンス偏差は1.8％に低減され、位相誤差は0.8度に低減されます。詳細な結果を表1に示します。
実験では、非理想的な負荷（高寄生容量を含む、Cp = 10pF）でのアルゴリズムの安定性もテストされました。補償後、誤差は2.4％以内に維持されました。さらに、繰り返し実験（10回の測定の平均）により、システムの再現性が検証され、標準偏差は0.1％未満でした。
表1：補償前後の測定精度
| 周波数（MHz） | 未補償インピーダンス誤差（％） | 補償後のインピーダンス誤差（％） | 位相誤差（度） |
|---|---|---|---|
| 1 | 4.9 | 0.7 | 0.4 |
| 2 | 7.5 | 0.9 | 0.5 |
| 3 | 9.8 | 1.2 | 0.6 |
| 4 | 12.2 | 1.5 | 0.7 |
| 5 | 14.8 | 1.8 | 0.8 |
補償アルゴリズムの計算量はO（n）であり、nは測定周波数の数です。カルマンフィルタリングは、特にノイズの多い環境（SNR = 20 dB）において、パラメータ推定の安定性を大幅に向上させます。システム全体の応答時間は8.5 msであり、リアルタイムの試験要件を満たしています。従来の静的校正と比較して、動的補償方法により測定時間が約30％短縮され、試験効率が向上します。
動的補償方法は、高周波電気外科試験の精度を大幅に向上させ、寄生効果をリアルタイムで処理します。従来の静的校正と比較して、この方法は負荷の動的な変化に適応でき、高周波環境における複雑なインピーダンス特性に特に適しています。LCRメーターとネットワークアナライザーの組み合わせは、補完的な測定機能を提供します。LCRメーターは高速インピーダンス測定に適しており、ネットワークアナライザーは高周波Sパラメータ分析で優れた性能を発揮します。さらに、カルマンフィルタリングの適用により、アルゴリズムのノイズと負荷の変化に対する堅牢性が向上します[4]。
この方法は有効ですが、次の制限があります。
今後の改善は、次の方法で行うことができます。
本論文では、高周波電気外科テスター向けに、1 MHzを超える正確な測定を行うための高周波LCRメーターまたはネットワークアナライザーに基づく動的補償方法を提案します。リアルタイムインピーダンスモデリングと適応補償アルゴリズムを通じて、システムは寄生容量とインダクタンスによって生じる測定誤差を効果的に軽減します。実験結果は、1 MHzから5 MHzの範囲内で、インピーダンス誤差が14.8％から1.8％に、位相誤差が9.8度から0.8度に低減され、この方法の有効性と堅牢性を検証することを示しています。
今後の研究では、アルゴリズムの最適化、低コスト機器への適応、およびより広い周波数範囲での応用が中心となります。人工知能技術（機械学習モデルなど）の統合により、パラメータ推定精度とシステムの自動化をさらに向上させることができます。この方法は、高周波電気外科ユニット試験に信頼できるソリューションを提供し、重要な臨床および産業用途があります。
高周波電気外科ユニット（ESU）が1 MHzを超えて動作する場合、抵抗性コンポーネントの寄生容量とインダクタンスは複雑な高周波特性をもたらし、試験精度に影響を与えます。本論文では、高周波電気外科ユニットテスター向けの高周波LCRメーターまたはネットワークアナライザーに基づく動的補償方法を提案します。リアルタイムインピーダンス測定、動的モデリング、および適応補償アルゴリズムを採用することにより、この方法は寄生効果によって生じる測定誤差に対処します。このシステムは、ESUの性能を正確に特徴付けるために、高精度な機器とリアルタイム処理モジュールを統合しています。実験結果は、1 MHzから5 MHzの範囲内で、インピーダンス誤差が14.8％から1.8％に、位相誤差が9.8度から0.8度に低減され、この方法の有効性と堅牢性を検証することを示しています。拡張研究では、アルゴリズムの最適化、低コスト機器への適応、およびより広い周波数範囲での応用について検討しています。
電気外科ユニット（ESU）は、組織の切断、凝固、およびアブレーションを実現するために高周波電気エネルギーを使用する、現代の外科手術に不可欠なデバイスです。その動作周波数は、神経筋刺激を減らし、エネルギー伝達効率を向上させるために、通常1 MHzから5 MHzの範囲です。しかし、高周波では、抵抗性コンポーネント（容量やインダクタンスなど）の寄生効果がインピーダンス特性に大きく影響し、従来の試験方法ではESUの性能を正確に特徴付けることができません。これらの寄生効果は、出力電力の安定性に影響を与えるだけでなく、手術中のエネルギー供給に不確実性をもたらし、臨床リスクを高める可能性があります。
従来のESU試験方法は、通常、固定負荷を使用して測定する静的校正に基づいています。しかし、高周波環境では、寄生容量とインダクタンスが周波数とともに変化し、インピーダンスが動的に変化します。静的校正はこれらの変化に適応できず、測定誤差が15％[2]にもなる可能性があります。この問題を解決するために、本論文では、高周波LCRメーターまたはネットワークアナライザーに基づく動的補償方法を提案します。この方法は、リアルタイム測定と適応アルゴリズムを通じて寄生効果を補償し、試験精度を確保します。
本論文の貢献は次のとおりです。
以下のセクションでは、理論的根拠、方法の実装、実験的検証、および今後の研究の方向性について詳しく紹介します。
高周波環境では、抵抗性コンポーネントの理想的なモデルは適用されなくなります。実際の抵抗器は、寄生容量（Cp）と寄生インダクタンス（Lp）からなる複合回路としてモデル化でき、等価インピーダンスは次のようになります。
ここで、Zは複素インピーダンス、Rは公称抵抗、ωは角周波数、jは虚数単位です。寄生インダクタンスLpと寄生容量Cpは、それぞれコンポーネントの材料、形状、および接続方法によって決定されます。1 MHzを超えると、ω Lpと
の寄与が大きくなり、インピーダンスの大きさと位相が非線形に変化します。
たとえば、5 MHzで公称500 Ωの抵抗器の場合、Lp = 10 nH、Cp = 5 pFと仮定すると、インピーダンスの虚数部は次のようになります。
数値、ω = 2π × 5 × 106rad/sを代入すると、次のようになります。
この虚数部は、寄生効果がインピーダンスに大きく影響し、測定偏差を引き起こすことを示しています。
動的補償の目的は、リアルタイム測定を通じて寄生パラメータを抽出し、測定インピーダンスからその影響を差し引くことです。LCRメーターは、既知の周波数のAC信号を印加し、応答信号の振幅と位相を測定することにより、インピーダンスを計算します。ネットワークアナライザーは、Sパラメータ（散乱パラメータ）を使用して反射または伝送特性を分析し、より正確なインピーダンスデータを提供します。動的補償アルゴリズムは、この測定データを使用してリアルタイムインピーダンスモデルを構築し、寄生効果を補正します。
補償後のインピーダンスは次のようになります。
この方法では、ESUの動的動作条件に適応するために、高精度なデータ収集と高速なアルゴリズム処理が必要です。カルマンフィルタリング技術を組み合わせることで、パラメータ推定の堅牢性をさらに向上させ、ノイズや負荷の変化に適応できます[3]。
システム設計は、次の主要コンポーネントを統合しています。
システムは、USBまたはGPIBインターフェースを介してLCRメーター/ネットワークアナライザーと通信し、信頼性の高いデータ伝送と低遅延を保証します。ハードウェア設計には、外部干渉を低減するための高周波信号のシールドと接地が組み込まれています。システムの安定性を高めるために、周囲温度が測定器に与える影響を補正するための温度補償モジュールが追加されています。
モーション補償アルゴリズムは、次の手順に分けられます。
ここで、^kは推定状態（R、Lp、Cp）、Kkはカルマンゲイン、zkは測定値、Hは測定行列です。
アルゴリズムの効率を向上させるために、高速フーリエ変換（FFT）を使用して測定データを前処理し、計算量を削減します。さらに、アルゴリズムはマルチスレッド処理をサポートし、データ収集と補償計算を並行して実行します。
アルゴリズムはPythonでプロトタイプ化され、その後Cに最適化および移植され、STM32F4で実行されました。LCRメーターは、GPIBインターフェースを介して100 Hzのサンプリングレートを提供し、ネットワークアナライザーはより高い周波数分解能（最大10 MHz）をサポートしています。補償モジュールの処理遅延は8.5 ms未満に抑えられ、リアルタイム性能が確保されています。ファームウェアの最適化には、次のものが含まれます。
さまざまなESUモデルに対応するために、システムはマルチ周波数スキャンと、負荷特性のプリセットデータベースに基づく自動パラメータ調整をサポートしています。さらに、障害検出メカニズムが追加されています。測定データが異常な場合（寄生パラメータが予想範囲外など）、システムはアラームをトリガーし、再校正を行います。
実験は、次の機器を使用して実験室環境で実施されました。
実験負荷は、実際の外科手術中に遭遇する多様な負荷条件をシミュレートするために、セラミックおよび金属膜抵抗器で構成されていました。試験周波数は1 MHz、2 MHz、3 MHz、4 MHz、および5 MHzでした。周囲温度は25℃ ± 2℃に制御され、湿度は50％ ± 10％に制御され、外部干渉を最小限に抑えました。
未補償の測定では、寄生効果の影響が周波数とともに大幅に増加することが示されています。5 MHzでは、インピーダンス偏差は14.8％に達し、位相誤差は9.8度です。動的補償を適用すると、インピーダンス偏差は1.8％に低減され、位相誤差は0.8度に低減されます。詳細な結果を表1に示します。
実験では、非理想的な負荷（高寄生容量を含む、Cp = 10pF）でのアルゴリズムの安定性もテストされました。補償後、誤差は2.4％以内に維持されました。さらに、繰り返し実験（10回の測定の平均）により、システムの再現性が検証され、標準偏差は0.1％未満でした。
表1：補償前後の測定精度
| 周波数（MHz） | 未補償インピーダンス誤差（％） | 補償後のインピーダンス誤差（％） | 位相誤差（度） |
|---|---|---|---|
| 1 | 4.9 | 0.7 | 0.4 |
| 2 | 7.5 | 0.9 | 0.5 |
| 3 | 9.8 | 1.2 | 0.6 |
| 4 | 12.2 | 1.5 | 0.7 |
| 5 | 14.8 | 1.8 | 0.8 |
補償アルゴリズムの計算量はO（n）であり、nは測定周波数の数です。カルマンフィルタリングは、特にノイズの多い環境（SNR = 20 dB）において、パラメータ推定の安定性を大幅に向上させます。システム全体の応答時間は8.5 msであり、リアルタイムの試験要件を満たしています。従来の静的校正と比較して、動的補償方法により測定時間が約30％短縮され、試験効率が向上します。
動的補償方法は、高周波電気外科試験の精度を大幅に向上させ、寄生効果をリアルタイムで処理します。従来の静的校正と比較して、この方法は負荷の動的な変化に適応でき、高周波環境における複雑なインピーダンス特性に特に適しています。LCRメーターとネットワークアナライザーの組み合わせは、補完的な測定機能を提供します。LCRメーターは高速インピーダンス測定に適しており、ネットワークアナライザーは高周波Sパラメータ分析で優れた性能を発揮します。さらに、カルマンフィルタリングの適用により、アルゴリズムのノイズと負荷の変化に対する堅牢性が向上します[4]。
この方法は有効ですが、次の制限があります。
今後の改善は、次の方法で行うことができます。
本論文では、高周波電気外科テスター向けに、1 MHzを超える正確な測定を行うための高周波LCRメーターまたはネットワークアナライザーに基づく動的補償方法を提案します。リアルタイムインピーダンスモデリングと適応補償アルゴリズムを通じて、システムは寄生容量とインダクタンスによって生じる測定誤差を効果的に軽減します。実験結果は、1 MHzから5 MHzの範囲内で、インピーダンス誤差が14.8％から1.8％に、位相誤差が9.8度から0.8度に低減され、この方法の有効性と堅牢性を検証することを示しています。
今後の研究では、アルゴリズムの最適化、低コスト機器への適応、およびより広い周波数範囲での応用が中心となります。人工知能技術（機械学習モデルなど）の統合により、パラメータ推定精度とシステムの自動化をさらに向上させることができます。この方法は、高周波電気外科ユニット試験に信頼できるソリューションを提供し、重要な臨床および産業用途があります。
