| Summary: | Les résultats des chirurgies orthopédiques correctrices sont difficilement prévisibles et, malheureusement, parfois infructueux. D’autres maladies résultantes d’un handicap majeur tel que l’escarre sont encore très peu comprises. Malgré une prévalence dans la population conséquente, peu d’études ont été menées sur ces thèmes. L’étude volumétrique du muscle en tant que tissu mou actif manque d’informations détaillées. Particulièrement les déformations et raideurs subséquentes aux contractions de muscles à arrangement de fascicules complexes. La modélisation volumétrique des muscles, fournirait un outil puissant pour la simulation personnalisée des contraintes subies par le corps, durant des contactes prolongés ou récurrents avec des dispositifs médicaux standards et inadaptés à la morphologie, mais aussi la planification d’opérations chirurgicales ou de séquences de stimulation électrique fonctionnelle. Il n’existe actuellement aucun logiciel permettant la reconstruction automatique de l’architecture des fascicules, aponévroses et tendons à partir d’acquisitions IRM d’un patient spécifique. La méthode actuelle de modélisation volumétrique du muscle est coûteuse en temps de calcul, donc inefficaces pour des simulations temps-réel du comportement du système musculo-squelettique avec représentation des fonctions physiologiques. Cette thèse est dirigée par les contributions nombreuses qui restent encore à apporter dans le domaine. Les méthodes de modélisation actuelles basées sur la méthode des éléments finis classique sont complexes, manquent de flexibilité ou de précision en temps-réel. Nous proposons une approche multi-modèles basée sur le mapping barycentrique qui découple la fonction de densité d’énergie de déformations du muscle en un ensemble de modèles indépendants de moindre complexité, avec les objectifs suivants : - Améliorer la reconstruction de l’architecture musculaire à partir des acquisitions IRM en terme de complexité et flexibilité. - Séparer la modélisation du muscle en modèles simple et indépendants, de manière à offrir plus de flexibilité, en réduisant la complexité, qui permettront de découpler les résolutions des éléments déformables des éléments actifs du muscle. - En diminuant le nombre d’éléments finis garantissant la cohérence des résultats, nous diminuons le temps de calcul nécessaire à chaque pas de simulation .Nos méthodes s’inspirent des travaux précédents sur la représentation tri-dimensionnelle de la géométrie et l’architecture complexes des muscles de [Blemker and Delp, 2005]. De plus, la définition mathématique est étudiée [Chi et al., 2010] pour caractériser la densité d’énergie de déformations du muscle squelettique. En rapport avec les méthodes précédentes, nous revendiquons les avancées suivantes : - Amélioration de la représentation 3D des muscles de patients spécifiques avec architecture et géométrie complexes, à partir de mesures IRM. La méthode est plus flexible et rapide que les précédentes. - Une nouvelle méthode de modélisation des déformations musculaires via la modélisation découplée des différents tissus musculaires. Cette nouvelle approche permet une définition indépendante des fascicules musculaires, tissus conjonctifs, tendons et aponévroses en gardant une grande précision de déformations. Les performances sont confrontées au rendement de la méthode FEM classique. - Nous atteignons des vitesses de simulation élevées de muscles complexes sur des machines standards par rapport à la FEM. Les performances nous ont permis de simuler en temps-réel la force et les déformations d’un muscle d’individus spécifiques, avec une entrée d’activation actualisée en temps-réel à partir de mesures EMG. - La modélisation d’un muscle nécessite plus de compétence qu’une équipe de recherche peut envisager maitriser. L’approche multi-modèles permet un travail collaboratif, où chaque spécialiste se focalise uniquement sur son domaine de compétence. La modélisation en est extrêmement simplifiée. === Corrective orthopedic surgeries results are difficult to be predicted and, unfortunately, sometimes unsuccessful. Other diseases resulting from a motor disability as bedsores are still poorly understood, despite a significant prevalence in the population. However, studies on these topics still insufficient especially for the analysis considering the muscle as a soft tissue volumetric organ. Muscle fascicule architectures and their correlation with movement efficiency is poorly documented, it lack of the detailed information regarding its volumetric deformations and stiffness changes along with muscle contractions.Muscle volumetric modeling, would provide a powerful tool for the personalized accurate simulation of body stresses of disabled or SCI patients during prolonged or friction contacts with standard medical devices non-adapted to particular morphologies, but also the planning of surgeries or functional electrical stimulation sequences.There is currently no software for automatic reconstruction of the architecture of fascicles, aponeurosis and tendons from MRI acquisitions of a specific subject. Actual volumetric muscle modeling is expensive in computational time, and not effective for real-time simulations of musculoskeletal system behavior with representation of physiological functions. The objective of this thesis is directed by the many contributions that have yet to make in the area. The current modeling methods based on the conventional finite element method are complex, inflexible or inaccurate in real-time. We propose a multi-model based on barycentric mapping approach that decouples the muscle strain density energy function into a set of independent less complex models, with the following objectives:- Improve complex muscle architecture reconstruction from the MRI acquisitions in term of complexity and flexibility.- Split muscle modeling into simple independent models, to offer more flexibility and reducing complexity of modeling which allows to have independent resolutions between deformable elements and muscle fiber elements..- By reducing the number of finite elements ensuring consistency of results of force and deformations, we reduce the computation time required for each simulation.Our methods are inspired by the previous work on the three-dimensional representation of the geometry and the complex architecture of muscles [Blemker and Delp, 2005]. In addition, the mathematical definition is studied [Chi et al., 2010] to characterize the energy density of deformations of skeletal muscle.Related with the above methods, we demand the following advances:- Improved three-dimensional representation of specific patients with muscle architecture and complex geometry from MRI measurement for personalized modeling. The method is more flexible and faster than previous.- A novel modeling method for muscle deformation via decoupled modeling of solid and muscle fiber mechanics is established. This new modeling allowed independent definitions between deformable elements and fiber force generation elements while keeping its muscle deformation accuracy. The performance is compared to conventional FEM method. - We reach high computational speed on standard machines for muscle complex simulations compared to FEM. Real-time simulation of specific person’s muscle strain and force is performed with an activation input updated in real-time from surface EMG measures.- Muscle modeling requires interdisciplinary knowledge from different research team members. The multi-model approach allows collaborative work, where each specialist focuses only on its area of expertise thanks to the modular designed modeling.
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