Caractérisation, Analyse et Modélisation statistiques de fragments osseux crâniens pour la prédiction de paramètres mécaniques lésionnels.

• Main Author: Rambaud, Fabienne
• Language: FRE
• Published: Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambresis 2007
• Subjects: [SPI:OTHER] Engineering Sciences/Other; Analyse de données multidimensionnelle; données floues; Modélisation statistique; Régressions polynomiales; Biomécanique; Crâne; Accidentologie
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00290942; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/29/09/42/PDF/THESE_Fabienne_RAMBAUD.pdf

Les accidents de la circulation, fléau de la société, représentent un sérieux problème de santé. En France, 105980 usagers de la route ont été blessés au cours de l'année 2006, et 4942 tués. La tête représente un des segments corporels les plus vulnérables. <br />Cette thèse est une contribution à l'amélioration de la connaissance du comportement mécanique des os crâniens, en particulier dans le contexte accidentologique. <br />Les mécanismes de fractures du crâne ont été étudiés par un grand nombre de chercheurs. De multiples techniques et approches ont été élaborées pour la modélisation du comportement mécanique des os crâniens ; ces modèles ne permettent cependant pas de pallier aux problèmes de dispersions inter et intra individuelles propres aux sujets humains.<br />Dans un premier temps, selon un protocole expérimental, 289 éprouvettes prélevées sur différentes zones osseuses de 17 calottes crâniennes humaines sont testées en essais de flexion trois points quasi-statiques. La force de rupture obtenue à partir des courbes effort/déplacement représente le paramètre mécanique à prédire dans nos modèles statistiques. A partir de mesures morphométriques obtenues par analyse d'images et tests expérimentaux, 15 paramètres morphométriques et densitométriques sont définis pour chaque éprouvette.<br /> Ensuite, une analyse de données exploratoire multidimensionnelle est réalisée sur le tableau de données préalablement fuzzifiées. Cette analyse a permis de nous orienter sur les liaisons linéaires et non linéaires existant entre les paramètres. Des régressions multiples linéaires et curvilinéaires sont réalisées par ajustement des paramètres jugés pertinents. Les modèles sont choisis par la méthode de validation croisée, et par une étude complète de diagnostic des résidus.<br />L'élaboration de modèles statistiques a permis, selon un sexe et une classe d'âge, de prédire le comportement mécanique de fragments osseux crâniens soumis à des sollicitations de flexion quasi-statique de manière personnalisée.