La inserción de agujas en línea recta es una herramienta prevalente en intervenciones quirúrgicas en el cerebro, como la Estimulación Cerebral Profunda y la Administración Mejorada por Convección, que tratan una variedad de condiciones desde la enfermedad de Alzheimer hasta el cáncer cerebral. Utilizar una aguja steerable para ejecutar trayectorias curvas y corregir desviaciones posicionales podría permitir más posibilidades de intervención, al tiempo que reduce el riesgo de complicaciones en estos procedimientos. Este artículo identifica experimentalmente los parámetros del modelo utilizando un algoritmo de maximización de expectativas (EM) para dos modelos de agujas steerable diferentes. Los resultados compararon un modelo motivado físicamente con el modelo de aguja de bicicleta establecido y encontraron que el primero era preferido para modelar la inserción de agujas en tejido cerebral blando. Los resultados también apoyaron el uso de los modelos parametrizados experimentalmente en futuras aplicaciones como el control de dirección de agujas.