Identification des propriétés hyperélastiques des muscles de la cuisse à l'état passif : couplage des techniques de corrélation d'images aux techniques d'imagerie médicale

• Main Author: Affagard, Jean-Sébastien
• Language: FRE
• Published: Université de Technologie de Compiègne 2013
• Subjects: [SDV:SA] Life Sciences/Agricultural sciences; [SDV:SA] Sciences du Vivant/Sciences agricoles; [SDV:MHEP] Life Sciences/Human health and pathology; [SDV:MHEP] Sciences du Vivant/Médecine humaine et pathologie; Propriétés mécaniques in vivo; Muscles de la cuisse; Hyperélasticité; Corrélation d'images numériques (CIN); Méthode inverse
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00975741; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/97/57/41/PDF/These_UTC_Jean_Sebastien_Affagard.pdf

La compréhension du comportement musculaire est un champ d'investigation primordial dans divers domaines tels que le sport, le crash automobile et la médecine. Peu de techniques in vivo permettent aujourd'hui de caractériser les propriétés mécaniques du muscle. Aussi, l'objectif de ce travail est de développer une méthode d'identification in vivo à partir demesures de champs de déplacement. La méthode d'identification est composée de 3 étapes interdépendantes. La première consiste à réaliser une IRM de la cuisse pour segmenter manuellement différents tissus musculaires (quadriceps, ischios, gracilis et sartorius) et le tissu adipeux. Un comportement Néo-Hookéen est choisi pour modéliser le comportement hyperélastique (C10, D). Dans un second temps, un dispositif expérimental de compression est développé pour mesurer le champ de déplacement in vivo à partir des techniques d'imagerie échographique et de Corrélation d'Images Numériques. Finalement, une méthode inverse est mise en œuvre pour identifier les paramètres C10 et D de chaque tissu. Par le biais d'un exemple numérique, l'erreur sur les paramètres identifiés est évaluée. Les cartographies des champs de déplacement expérimentaux confirment les observations qualitatives obtenues sur les images échographiques et sont validées par les champs de déformation obtenus par approximation diffuse. Une faible erreur d'identification (C10<3%, D<7%) est obtenue à partir de l'exemple numérique, et les paramètres mécaniques identifiés sont en accord avec la littérature. Ces résultats valident la démarche inverse mise en œuvre qui permettra, à terme, de suivre l'évolution des pathologies et de mener des simulations prédictives.