La chirurgie informatisée est une science nouvelle dont le but est de croiser la chirurgie avec les sciences de l’informatique afin d’aboutir à des améliorations significatives dans les deux domaines. Avec l’évolution des nouvelles techniques chirurgicales, une collaboration étroite entre chirurgiens et chercheurs est devenue à la fois inévitable et essentielle à l’optimisation des soins chirurgicaux. L’utilisation de modèles mathématiques est la pierre angulaire de ce nouveau domaine. Cette thèse démontre comment une approche systématique d’un problème clinique nous a amenés à répondre à des questions ouvertes dans le domaine chirurgical en utilisant des modèles mathématiques à grande échelle. De manière générale, notre approche inclut (i) une vision générale du problème, (ii) le ciblage du/des système(s) physiologique(s) à étudier pour y répondre, et (iii) un effort de modélisation mathématique, qui a toujours été poussé par la recherche d’un compromis entre complexité du système étudié et réalité physiologique. Nous avons consacré la première partie de cette thèse à l’optimisation des conditions limites à appliquer à un bio-réacteur utilisé pour démultiplier le tissu pulmonaire provenant d’un donneur. Un modèle géométrique de l’arbre trachéo-bronchique couplé à un modèle de dépôt de soluté nous a permis de déterminer l’ensemble des pressions à appliquer aux pompes servant le bio-réacteur afin d’obtenir une distribution optimale des nutriments à travers les cultures de tissus. Nous avons consacré la seconde partie de cette thèse au problème de resténose des greffes de veines utilisées pour contourner une occlusion artérielle. Nous avons reproduit l’apparition de resténose grâce à plusieurs modèles mathématiques qui permettent d’étudier les preuves cliniques et de tester des hypothèses cliniques avec un niveau croissant de complexité et de précision. Pour finir, nous avons développé un cadre de travail robuste pour tester les effets des thérapies géniques afin de limiter la resténose. Une découverte intéressante a été de constater qu’en contrôlant un groupe de gènes spécifique, la perméabilité à la lumière double après un mois de suivi. Grace aux résultats obtenus, nous avons démontré que la modélisation mathématique peut servir de puissant outil pour l’innovation chirurgicale. / Computational surgery is a new science that aims to intersect surgery and computational sciences in order to bring significant improvements in both fields. With the evolution of new surgical techniques, a close collaboration between surgeons and computational scientists became unavoidable and also essential to optimize surgical care. A large usage of mathematical models is the cornerstone in this new field. The present thesis shows how a systematic approach to a clinical problem brought us to answer open questions in the field of surgery by using mathematical models on a large scale. In general, our approach includes (i) an overview of the problem, (ii) the individuation of which physiological system/s is/are to be studied to address the question, and (iii) a mathematical modeling effort, which has been always driven by the pursue of a compromise between system complexity and closeness to the physiological reality. In the first part, we focused on the optimization of the boundary conditions to be applied to a bioreactor used to re-populate lung tissue from donor. A geometrical model of tracheobronchial tree combined with a solute deposition model allowed us to retrieve the set of pressures to be applied to the pumps serving the bioreactor in order to reach an optimal distribution of nourishment across the lung scaffold. In the second part, we focused on the issue of post-surgical restenosis of vein grafts used to bypass arterial occlusions. We replicated the event of restenosis with several mathematical models that allow us to study the clinical evidences and to test hypothesis with an escalating level of complexity and accuracy. Finally, we developed a solid framework to test the effect of gene therapies aimed to limit the restenosis. Interestingly, we found that by controlling a specific group of genes, the lumen patency is double after a month of follow-up. With the results achieved, we proved how mathematical modeling can be used as a powerful tool for surgical innovation.

Le cancer du sein est le cancer le plus fréquent chez les femmes. Il y a une multitude de solutions proposées concernant une éventuelle intervention médicale pour le cancer du sein ‐ une en particulier est la chirurgie mammaire conservatrice (tumoréctomie). Le but de la tumoréctomie est de parvenir à un contrôle local du cancer, ainsi que de préserver une forme du sein qui satisfait les besoins esthétiques de la femme. Bien que ces objectifs sont généralement atteint, il reste encore parfois des résultats inattendus,tels qu'une tumeur récurrence locale, ou des résultats cosmétiques insuffisants.L'objectif de cette thèse est de proposer une plateforme de calcul, qui contribue à la tumoréctomie. Cela comprend:1) Une étude de la dynamique de croissance des tumeurs du sein.2) Une étude sur la prédiction du contour du sein grâce a la chirurgie virtuelle.3) Un modèle de calcul de la forme finale du sein après cicatrisation. / Breast cancer is the most common cancer among women in the developed as well as the developing countries. There are a plethora of proposed solutions regarding possible medical interventions for breast cancer–one in particular is Breast Conserving Therapy (BCT). BCT comprises of complete surgical excision of the tumor (partialmastectomy), and post-operative radiotherapy for the remaining breast tissue. This is a feasible treatment for most women with breast cancer. The goal of BCT is toachieve local control of the cancer, as well as to preserve breast shape that appeases awoman’s cosmetic concerns. Although these goals are usually achieved, there are still occasional unexpected results, such as reexcision of the tumor due to a positive margin assessment, tumor local recurrence, unsatisfactory cosmetic results, and breastpain. Other than surgical experience and judgment, there are currently no toolswhich can predict the outcome of partial mastectomy on the contour and deformity of the treated breast. The objective of this dissertation is to propose computational framework, which contributes to BCT operations, this was achieve by exploring two areas.On the one hand we developed a multiscale model adapted for breast cancer tumor growth, ductal carcinoma in situ (DCIS). The model features included: nutrients growth limitation, wall degradation enzyme and HER2 chemical expression tumor phenotype. Our model successfully simulate some pattern of DCIS carcinoma.Among the interesting result we showed that the enzyme contributed to a greater tumor size and that when HER2 was over expressed, the growth limiting factor wasthe EGFR. On the other hand, we developed a virtual surgery box to simulate BCT surgery. The box will input MRI patient data and will output cosmetic and functional indicator to rate the impact of the surgery. It appears that stiffness of the tissue, resection radius as well as the lump quadrant location are the most sensitive parameters to the indicators. A healing model was also embedded to simulate the wound closure after resection, this model was stress dependent and illustrate anasymmetric wound closure progression.The tools developed in this research allows a new type of field convergence between the surgery and computation field. At the local level it will allow surgeons and patient to be able to communicate on the pertinence and necessity of performing alumpectomy surgery, enabling to anticipate the possible outcome of the operation.On the global aspect this type of tool gives birth to a new type of field: computational surgery, where computer scientist and surgeons work hand in hand to provide the best and the most reliable service to the patients.

Améliorer la gestion et l’organisation des blocs opératoires est une tâche critique dans les hôpitaux modernes, principalement à cause de la diversité et l’urgence des activités impliquées. Contrairement à l’aviation civile, qui a su optimiser organisation et sécurité, le management de bloc opératoire est plus délicat. Le travail ici présenté abouti au développement et à l’installation de nouvelles technologies assistées par ordinateur résolvant les problèmes quotidiens des blocs opératoires. La plupart des systèmes existants modélisent le flux chirurgical et sont utilisés seulement pour planifier. Ils sont basés sur des procédés stochastiques, n’ayant pas accès à des données sûres. Nous proposons une structure utilisant un modèle multi-agent qui comprend tous les éléments indispensables à une gestion efficace et au maintien de la sécurité dans les blocs opératoires, allant des compétences communicationnelles du staff, au temps nécessaire à la mise en place du service de nettoyage. Nous pensons que la multiplicité des ressources humaines engagées dans cette structure cause des difficultés dans les blocs opératoires et doit être prise en compte dans le modèle. En parallèle, nous avons construit un modèle mathématique de flux d’air entre les blocs opératoires pour suivre et simuler la qualité de l’environnement de travail. Trois points sont nécessaires pour la construction et le bon fonctionnement d’un ensemble de bloc opératoire : 1) avoir accès au statut du système en temps réel grâce au placement de capteurs 2) la construction de modèles multi-échelles qui lient tous les éléments impliqués et leurs infrastructures 3) une analyse minutieuse de la population de patients, du comportement des employés et des conditions environnementales. Nous avons développé un système robuste et invisible qui permet le suivi et la détection automatique d’événements dans les blocs. Avec ce système nous pouvons suivre l’activité à la porte d’entrée des blocs, puis l’avancement en temps réel de la chirurgie et enfin l’état général du bloc. Un modèle de simulation numérique de mécanique des fluides de plusieurs blocs opératoires est utilisé pour suivre la dispersion de fumée chirurgicale toxique, ainsi qu’un modèle multi-domaine qui évalue les risques de propagation de maladie nosocomiale entre les blocs. La combinaison de ces trois aspects amène une nouvelle dimension de sensibilisation à l’environnent des blocs opératoires et donne au staff un système cyber-physique capable de prédire des événements rares impactant la qualité, l’efficacité, la rentabilité et la sécurité dans l’hôpital. / Improving operating room management is a constant issue for modern large hospital systems who have to deal with the reality of day to day clinical activity. As opposed to other industrial sectors such as air civil aviation that have mastered the topic of industry organization and safety, progress in surgical flow management has been slower. The goal of the work presented here is to develop and implement technologies that leverage the principles of computational science to the application of OR suite problems. Most of the currently available models of surgical flow are used for planning purposes and are essentially stochastic processes due to uncertainties in the available data. We propose an agent-based model framework that can incorporate all the elements, from communication skills of the staff to the time it takes for the janitorial team to go clean an OR. We believe that human factor is at the center of the difficulty of OR suite management and should be incorporated in the model. In parallel, we use a numerical model of airflow at the OR suite level to monitor and simulate environment conditions inside the OR. We hypothesize that the following three key ingredients will provide the level of accuracy needed to improve OR management : 1) Real time updates of the model with ad hoc sensors of tasks/stages 2) Construction of a multi-scale model that links all key elements of the complex surgical infrastructure 3) Careful analysis of patient population factors, staff behavior, and environment conditions. We have developed a robust and non-obtrusive automatic event tracking system to make our model realistic to clinical conditions. Not only we track traffic through the door and the air quality inside the OR, we can also detect standard events in the surgical process. We propose a computational fluid dynamics model of a part of an OR suite to track dispersion of toxic surgical smoke and build in parallel a multidomain model of potential nosocomial contaminant particles flow in an OR suite. Combining the three models will raise the awareness of the OR suite by bringing to the surgical staff a cyber-physical system capable of prediction of rare events in the workflow and the safety conditions.