Offre de thèse LAMIH UMR CNRS 8201 (Valenciennes, France)
Modélisation neuro-musculosquelettique du risque de blessure ligamento-tendineux
Mots clés
Analyse du mouvement, Modélisation biomécanique, Cohérence intermusculaire, Eléments finis, Enthèse
Contexte
La plupart des études publiées sur les lésions tendineuses ou ligamentaires ont exploré des questionnements tels que le diagnostic, le traitement chirurgical, la rééducation postopératoire, les procédures pour faciliter une récupération rapide et la biomécanique post-lésion. Quelques études cadavériques ont porté sur les propriétés mécaniques et structurelles des ligaments du genou. Bien que ces informations soient précieuses, des limitations existent telles que des différences dans les sources de tissus cadavériques, les modes de préservation, les conditions in vitro, la conception expérimentale et les paramètres de charge. Comprendre le comportement mécanique des complexes ligamento-tendineux en accord avec la cinématique et les conditions de charge réelles nous aidera à mieux saisir la relation contrainte-déformation et les mécanismes de blessure.
Résumé du projet de thèse
Les ligaments et tendons se situent à l’intersection de groupes musculaires volontairement recrutés et des os au niveau des enthèses osseuses, une modélisation neuro-musculo-squelettique est donc nécessaire afin de prendre autant en considération la microstructure de l’enthèse que la géométrie anatomique ainsi que les stratégies de recrutement musculaires.
Cette thèse se situera à la jonction entre la modélisation biomécanique et l’analyse du mouvement. L’objectif principal est de créer la première brique de calcul prenant en compte des paramètres personnel d’un sujet, des données de mouvement et de recrutement musculaire afin de calculer des efforts musculaires et les injecter dans un modèle éléments-finis d’enthèse afin de calculer un risque de blessure personnalisé.
Les travaux se baseront sur des modèles éléments-finis biomécaniques ainsi que sur une modélisation intégrant la cohérence intermusculaire développés au sein du LAMIH. Concernant la modélisation musculosquelettique, l’utilisation du logiciel OpenSim est envisagée mais nécessitera dans un premier temps de réaliser une analyse de la sensibilité de l’algorithme de calcul aux variations des paramètres internes (modèle de Hill, nombre de fibres…). Les processus neurophysiologiques seront par la suite modélisés afin de prendre en compte la cohérence intermusculaire. Un modèle éléments finis paramétrable et personnalisable de l’enthèse sera enfin développé sur le logiciel Abaqus.
Les étapes de modélisation seront ponctuées de vérifications et de validations expérimentales. Des protocoles expérimentaux basés sur du matériel d’analyse du mouvement ainsi que des tests de caractérisation sur échantillons biologiques animaux seront à développer.
Profil et compétences recherchées
Le (la) candidat (e) aura un niveau BAC + 5 master ou ingénieur. Il (elle) aura une expérience significative en biomécanique et en modélisation mécanique. Il (elle) maitrisera les procédures expérimentales d'analyse du mouvement et les outils de simulation par méthodes d'éléments finis. Il (elle) aura un intérêt fort à la recherche et des compétences en programmation et analyse de données. Il (elle) sera à l'aise avec les outils de communication et de rédaction en anglais nécessaires à la valorisation des travaux. Des connaissances fines du système muscolosquelettique seraient un plus.
Encadrement
Encadrement de la thèse CHRISTOPHE MARECHAL Co-Encadrant Mathias BLANDEAU et Émilie MATHIEU
Conditions scientifiques matérielles (conditions de sécurité spécifiques) et financières du projet de recherches
Le candidat aura accès aux plateformes expérimentales d'analyses du mouvement du LAMIH.
Références bibliographiques
Marieswaran M, Sikidar A, Goel A, Joshi D, Kalyanasundaram D. An extended OpenSim knee model for analysis of strains of connective tissues. Biomed Eng Online. 2018 Apr 17;17(1):42. doi: 10.1186/s12938-018-0474-8. PMID: 29665801; PMCID: PMC5905155.
Sikidar A, Kalyanasundaram D. An open-source OpenSim® ankle-foot musculoskeletal model for assessment of strains and forces in dense connective tissues. Comput Methods Programs Biomed. 2022 Sep;224:106994. doi: 10.1016/j.cmpb.2022.106994. Epub 2022 Jul 3. PMID: 35843077.
Mateus RB, Ferrer-Roca V, João F, Veloso AP. Muscle contributions to maximal single-leg forward braking and backward acceleration in elite athletes. J Biomech. 2020 Nov 9;112:110047. doi: 10.1016/j.jbiomech.2020.110047. Epub 2020 Sep 19. PMID: 33035838.
Chen Z, Franklin DW. Musculotendon Parameters in Lower Limb Models: Simplifications, Uncertainties, and Muscle Force Estimation Sensitivity. Ann Biomed Eng. 2023 Jun;51(6):1147-1164. doi: 10.1007/s10439-023-03166-5. Epub 2023 Mar 13. PMID: 36913088; PMCID: PMC10172227.
Tits A, Ruffoni D. Joining soft tissues to bone: Insights from modeling and simulations. Bone Rep. 2020 Dec 23;14:100742. doi: 10.1016/j.bonr.2020.100742. PMID: 34150954; PMCID: PMC8190669.
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