Thèse MAGRIT: Vers un modélisation fonctionnelle de la valve mitrale

Equipe d’accueil: MAGRIT (commune au LORIA et à l’iNRIA)

Encadrants: Marie-Odile Berger (marie-odile.berger@inria.fr) et Pierre Frédéric Villard  (pierrefrederic.villard@loria.fr)

Début de la thèse: 1/10/2020

Date limite de candidature: 20 mai 2020

Financement: Contrat Doctoral

Contexte

La valve mitrale du cœur assure la circulation unidirectionnelle du sang oxygéné de l’oreillette gauche vers le ventricule gauche. Cependant, de nombreuses pathologies endommagent l’anatomie de la valve, produisant un reflux indésirable, ou régurgitation, diminuant l’efficacité cardiaque et pouvant conduire à une insuffisance cardiaque si elle n’est pas traitée. De tels cas pourraient être traités par une réparation chirurgicale de la valve. Cela est cependant techniquement difficile et les résultats dépendent fortement de l’expérience du chirurgien. Une solution pourrait consister à utiliser des simulations sur ordinateur pour prédire le résultat des procédures chirurgicales. La valve mitrale est composée de feuillets qui sont maintenus par les cordages pendant le pic de systole. L’équipe Magrit a déjà travaillé sur l’extraction des cordages dans le cadre de l’équipe associée CURATIVE (https://team.inria.fr/curative). Le sujet de ce doctorat est de poursuivre cette recherche dans le but de développer un modèle fonctionnel de la valve mitrale qui soit physiquement valide et qui reproduise des mesures réelles.

Missions

L’état de l’art sur la simulation de la valve mitrale se concentre soit sur une donnée unique qui a été manuellement segmentée ou acquise dans des conditions in vivo spéciales [Tom17, Kha19], soit sur des ensembles de cordages simplifiés [Feng18]. Au contraire, notre objectif est de pouvoir effectuer des simulations avec un modèle réaliste construit à partir d’images de n’importe quel patient.

Les travaux précédents de l’équipe [Pani19a, Pani19b] ont permis d’extraire automatiquement des cordages e à partir d’images de tomodensitométrie représentées sous la forme d’un graphique de lignes centrales, incluant les bifurcations. Cependant, certains cordages peuvent être manquants ou incorrectement détectés, ce qui peut entraîner un comportement physique incorrect de la valve. En outre, il existe un ensemble dense de petits cordages près des feuillets qui ne peuvent pas être correctement détectés à partir des images. L’un des principaux objectifs du doctorat sera de développer un modèle simplifié de la valve à partir des données du patient, qui ne considère pas les cordages trop petits, et donne un résultat fonctionnel équivalent.

Pour atteindre cet objectif, des améliorations sont attendues à la fois sur la segmentation et sur le plan mécanique :

  • Pour le processus de segmentation, l’accent sera mis sur l’application de contraintes structurelles sur l’arborescence des cordages et sur l’identification des parties (bifurcations ou lignes médianes) qui sont moins fiables que d’autres. Cette fiabilité pourrait être incluse dans le processus d’optimisation globale qui est actuellement utilisé pour affiner l’arborescence à partir du graphe initial. Comme la forme des cordages n’est pas un cylindre elliptique parfait, nous avons également l’intention d’étudier l’utilisation de techniques de réseaux convolutionnels pour apprendre comment les formes des cordages diffèrent d’un cylindre mathématique et améliorer leur détection
  •  Sur la base de l’arborescence typique des cordages, des simulations mécaniques seront réalisées afin de comprendre comment la partie supérieure dense de l’arborescence pourrait être simplifiée pour donner un comportement mécanique équivalent. Le doctorant utilisera d’abord un code informatique existant [Ham11] pour la simulation et des améliorations sur cet aspect pourraient avoir lieu avec P. Hammer (BioRobotic Labs) dans le cadre de l’équipe CURATIVE. Outre la définition de stratégies de simplification, l’un des défis consistera également à définir le moment où la simulation atteint un état stable et à comparer deux simulations. En effet, considérer le mouvement moyen n’est pas approprié puisque le mouvement du feuillet peut être uniquement local.
  • Il conviendra de définir des stratégies pour trouver l’arbre simplifié qui soit en bon accord avec l’image et physiquement cohérent. En particulier, les structures extraites pourraient avoir un certain relâchement (entraînant des erreurs dans la modélisation de la valve). Des moyens de réduire ce relâchement tout en donnant un comportement mécanique équivalent seront développés.

L’étudiant évaluera les modèles fonctionnels proposés avec différents états typiques de la valve mitrale : pathologie saine et après réparation chirurgicale. Le défi consistera à définir correctement les paramètres mécaniques, les conditions limites, la méthode numérique de résolution et sa convergence afin que le modèle soit robuste et prédictif.

Il faut noter que les cordages et les feuillets sont nécessaires à la simulation mécanique. Cependant, la détection des feuillets dans les images de fermeture de la vanne ne semble actuellement pas accessible par des moyens automatiques. Au cours de la thèse, des outils semi-automatiques d’aide à l’extraction des feuillets seront donc conçus. L’idée n’est pas d’écrire un logiciel mais plutôt d’utiliser les outils existants et de concevoir des étapes spécifiques dédiées à la segmentation du feuillet.

 

Bibliographie:

[Feng18] Liuyang Feng, Nan Qi, Hao Gao, Wei Sun, Mariano Vazquez, Boyce E Griffith, Xiaoyu Luo, On the chordae structure and dynamic behaviour of the mitral valve, IMA Journal of Applied Mathematics, Volume 83, Issue 6, December 2018, Pages 1066–1091

[Ham11] Peter E Hammer, Simulating heart valve mechanical behavior for planning surgical repair, Tufts University, 2011.

[Kha19] A .Khalighi and B. V. Rego and A. Drach and R.C. Gorman and J.H. Gorman and M. S. Sacks, Development of a Functionally Equivalent Model of the Mitral Valve Chordae Tendineae Through Topology Optimization, Annals of Biomedical Engineering 47 (2019), no. 1, 60–74.

[Pani19a] Daryna Panicheva, Pierre-Frederic Villard, Marie-Odile Berger, Toward an automatic segmentation of mitral valve chord, SPIE Medical Imaging, 16-21 February 2019, San Diego.

[Pani19b] Daryna Panicheva, Pierre-Frederic Villard, Peter E. Hammer, Marie-Odile Berger, Physically- coherent Extraction of Mitral Valve Chordae, IEEE Computing in Cardiology, Volume 46 September 2019, Singapore.

[Tom17] M. Toma and D. Einstein and C. Bloodworth IV and R. Cochran. and A.P. Yoganathan and K.S. Kunzelman, Fluid–structure interaction and structural analyses using a comprehensive mitral valve model with 3D chordal structure, International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering 33 (2017), no. 4.

[Yez03] A.J. Yezzi and J.L. Prince, An Eulerian PDE Approach for Computing Tissue Thickness, IEEE Transactions on Medical Imaging 22 (2003), no. 10, 1332–1339, DOI 10.1109/TMI.2003.817775.

 

Cadre: Les recherches s’intègrent dans l’équipe associée CURATIVE (https://team.inria.fr/curative) commune entre l’INRIA et le Biomedical Robotics Lab (boston). Des visites à Boston sont prévues pendant la thèse.

Profil et compétences :

Une Master en mathématiques appliquées ou en informatique est requis.

Nous recherchons un étudiant très motivé avec un fort penchant pour la recherche interdisciplinaire.

Les candidats doivent avoir une solide formation à la fois en mathématiques (modélisation, optimisation, simulations numériques), en traitement d’images (segmentation), et quelques connaissances en mécanique. Une certaine connaissance des techniques d’imagerie médicale sera appréciée.

Les candidats intéressés doivent envoyer CV, relevé de notes de master, lettre de motivation et l’adresse de deux personnes pouvant les recommander à marie-odile.berger@loria.fr et pierrefrederic.villard@loria.fr

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