Alice PEYRAUT soutiendra sa thèse réalisée au LMS à l'amphithéâtre du bâtiment de mécanique, avenue Becquerel, Palaiseau le 19 décembre 2024 à 14h30.
Titre : Modeling and estimation of Pulmonary Poromechanics: towards a Robust High-Fidelity Digital Twins approach for Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Encadrement : Martin GENET
Résumé : La Fibrose Pulmonaire Idiopathique (FPI) est une maladie au pronostic extrêmement sévère, qui affecte directement le parenchyme pulmonaire, et dont les mécanismes d'apparition et d'évolution restent encore mal compris. L'objectif de ce travail de thèse est d'approfondir la compréhension de la FPI en couplant modélisation biomécanique et traitement d'images biomédicales.
Tout d'abord, une revue de la littérature relative à la FPI ainsi qu'aux modèles pulmonaires actuels a été effectuée. Un accent particulier est mis sur l'analyse des mécanismes qui pourraient expliquer l'évolution de cette pathologie. En particulier, l'hypothèse d'un lien étroit entre la mécanique, et notamment les concentrations de contraintes, et la progression de la fibrose a été formulée dans la littérature.
Le premier axe de ce travail se concentre sur l'amélioration du modèle poromécanique pulmonaire développé dans l'équipe M3DISIM, en y intégrant la gravité et en supprimant le contact avec la cage thoracique. Inclure la gravité dans le modèle permet en effet de reproduire des hétérogénéités physiologiques de contraintes et de déformations lors de la respiration, absentes dans le modèle sans gravité, et permet également la prise en compte de l'orientation (e.g., pronation ou supination) du patient. Le contact avec la cage thoracique, instable et coûteux numériquement, a été remplacé par un champs de pression pleural contraint à vérifier l'équilibre global, modélisant l'ensemble des forces appliquées sur l'extérieur du poumon.
De plus, l'identification des paramètres d'un modèle est une étape cruciale pour sa personnalisation. Néanmoins, de nombreuses méthodes existent, chacune présentant ses propres avantages et inconvénients en termes de robustesse et de coût. Cette étude propose donc une méthode de quantification de la robustesse face au bruit et aux erreurs de modèle pour diverses méthodes d'identification. En particulier, une nouvelle formulation de la Méthode d'Écart à l'Équilibre (EGM) en grandes transformations est proposée. Il est démontré que l'EGM, qui est une méthode directe et donc naturellement assez instable, quand couplée à une régularisation par écart à l'équilibre du problème de suivi de mouvement, permet une estimation robuste des paramètres.
Le troisième axe de cette étude porte sur la quantification des incertitudes sur l'identification des paramètres du modèle poromécanique pulmonaire à partir d'images cliniques. L'identifiabilité des paramètres, ainsi que leur robustesse aux erreurs de modèle et de mesure, sont analysées afin de déterminer la meilleure paramétrisation du problème d'identification. L'influence du jeu de données utilisé en entrée sur la qualité de l'estimation est également évaluée.
Enfin, le dernier axe se concentre sur l'application de l'approche de jumeaux numériques à des jeux de données longitudinales de dix patients atteints de FPI. Pour chaque patient, deux images, l'une en fin d'expiration et l'autre en fin d'inspiration, sont fournies à trois instants d'évolution de la maladie. L'identification de biomarqueurs susceptibles de contribuer à l'explication de l'évolution de la maladie est explorée, notamment en étudiant la corrélation entre certaines quantités d'intérêt et la progression de la fibrose.
Ce travail constitue une avancée, en termes de modélisation et personnalisation, du jumeau numérique de poumon développé par l'équipe M3DISIM. Il améliore la physiologie du modèle, sa fiabilité numérique, et quantifie les incertitudes liées aux bruits de mesure et aux erreurs de modèle sur les biomarqueurs calculés. Ces avancées ouvrent la voie à des applications cliniques prometteuses et fournissent des premiers résultats permettant de mieux comprendre l'évolution de la Fibrose Pulmonaire.
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