L’utilisation à long terme d’un fauteuil roulant après une lésion de la moelle épinière (LMÉ) est associée à une augmentation de la sédentarité et une diminution du niveau d’activité physique. Malheureusement, ces changements mènent à un cycle de déconditionnement qui contribue à l’augmentation de risques, au développement ou à l’aggravation de problèmes secondaires de santé touchant les membres supérieurs et inférieurs. En ce sens, 60 % de la population avec LMÉ présentent des douleurs et déficiences aux membres supérieurs. Aux membres inférieurs, l’ostéoporose est fréquente et chaque année, 10 % de la population avec LMÉ subit des fractures. Conséquemment, des répercussions sur la fonction et la qualité de vie en résultent. Pour contrer ce cycle vicieux, l’activité physique est recommandée. La marche au sol assistée par un exosquelette robotisé est une intervention prometteuse puisqu’elle nécessite des efforts musculaires aux membres supérieurs et augmente la mise en charge aux membres inférieurs. Toutefois, des cas de fractures aux membres inférieurs ont été rapportés. Ainsi, cette thèse visait à élaborer un algorithme d’entraînement préliminaire pour minimiser les risques de fractures pendant l’intervention, et à explorer les effets sur la force musculaire aux membres supérieurs, la performance et les habilités auto-rapportées en fauteuil roulant, et des marqueurs de force et de remodelage osseux aux membres inférieurs. L’algorithme d’entraînement a été développé par un consensus d’experts en suivant les critères de densité minérale osseuse de l’Organisation mondiale de la Santé. Dix individus (4 femmes, 46±11 ans) avec une LMÉ chronique (≥18 mois), qui utilisent un fauteuil roulant comme principale mode de locomotion, ont été recrutés pour suivre un programme de marche (16 semaines, 1 à 3 séances/sem). Les mesures suivantes ont été effectuées pré et post intervention : la force musculaire fonctionnelle (poussées/tirées sur une roue de fauteuil roulant, force de préhension), la masse musculaire (absorptiométrie), et la force relative (force/masse) aux membres supérieurs ; des tests de performance (vitesse de propulsion naturelle et maximale, slalom) et un questionnaire d’habilités en fauteuil roulant (Wheelchair Skills Test Questionnaire) ; l’ostéodensitométrie et la géométrie osseuse (CT-scan) aux membres inférieurs, ainsi que des marqueurs sanguins de remodelage osseux (ostéocalcine, télopeptide-C). La taille d’échantillon étant limitée (tests non paramétriques), un changement était significatif si : p<0,1 ; taille d’effet ≥0,5 ; et variation relative >5 %. D’une part, l’algorithme préliminaire a permis de moduler le volume d’entraînement en fonction du profil osseux (ostéoporose, ostéopénie et préservé) et aucun cas de fracture n’a été rapporté pendant le programme d’entrainement. D’autre part, suivant l’intervention, la force et la masse musculaire aux membres supérieurs sont demeurées stables. Néanmoins, la vitesse de propulsion naturelle a augmenté. Par ailleurs, une réponse osseuse prometteuse a été observée aux membres inférieurs (fémur : augmentation du contenu minéral osseux, et des indexes de résistance à la compression et à la flexion, mais réduction de l’épaisseur de l’os cortical ; tibia : augmentation de la section transversale corticale, et de l’index de résistance à la torsion). Ainsi, à la lumière des résultats, des interventions multimodales (ex. : combinées à des exercices plus ciblés aux membres supérieurs ou la pharmacothérapie pour l’ostéoporose aux membres inférieures) pourraient s’avérer nécessaires pour optimiser les effets potentiellement bénéfiques d’un tel programme, tant aux niveaux des membres supérieurs et inférieurs que sur la fonction quotidienne. / Long-term wheelchair use following a spinal cord injury (SCI) is associated with increased sedentary behaviour and decreased levels of physical activity. Unfortunately, these changes lead to a cycle of deconditioning that increases the risk, development, and/or aggravation of one or more secondary health conditions affecting the upper and lower limbs. In the upper limbs, pain and impairments are present in up to 60% of the SCI population. In the lower limbs, osteoporosis is commonly experienced. Further, each year up to 10% of this population experience fractures. Consequently, negative repercussions on function and quality of life are experienced. To counter this vicious cycle, physical activity is recommended. Overground exoskeleton-assisted walking is a promising intervention to help counter the cycle, since it requires muscular efforts in the upper limbs and increases weight bearing on the lower limbs. However, such an intervention is not without risk: cases of fractures in the lower limbs have been reported. Thus, this thesis aimed to develop a preliminary training algorithm to minimize the risk of fractures during the intervention, and to explore the effects of exoskeleton-assisted walking on upper limb muscle strength, performance and self-reported wheelchair skills, and strength and bone remodeling markers in the lower limbs. First, the training algorithm was developed by expert consensus following bone mineral density criteria from the World Health Organization. Thereafter, 10 individuals (4 women, 46±11 years) with chronic SCI (≥18 months), who use a wheelchair as their primary mode of locomotion, were recruited into the walking program (16 weeks, 1 to 3 sessions/week). The following measurements were taken pre and post intervention: functional muscle strength (pushing/pulling on a wheelchair wheel, grip strength), muscle mass (absorptiometry), and relative strength (strength/mass) of the upper limbs; wheelchair performance tests (natural and maximal propulsion speed, slalom) and skills (Wheelchair Skills Test Questionnaire); bone densitometry and bone geometry (CT-scan) in the lower limbs, as well as blood markers of bone remodeling (osteocalcin, telopeptide-C). Since the sample size was limited (non-parametric tests), a significant change was observed if three criteria were met: p<0.1; effect size ≥0.5; and relative change >5%. The preliminary algorithm modulated the training volume according to bone profile (osteoporosis, osteopenia and preserved) and no cases of fracture occurred. Following the intervention, strength and muscle mass in the upper limbs remained stable whereas only natural propulsion speed increased. Overall, a promising bone response was measured in the lower limbs (femur: increased bone mineral content, bone strength index, and stress-strain index, but decreased cortical bone thickness; tibia: increased cortical cross-sectional area, and polar moment of inertia). Ultimately, multimodal interventions (e.g., combining with specific upper limb exercises or pharmacotherapy for osteoporosis in the lower limbs) may be necessary to optimize the potential beneficial effects of such a program, both on the upper and lower limbs, and on function.

L'objectif de ce travail est de contribuer à la modélisation globale du système veineux jambier entrepris par les Laboratoires Innothera, en étudiant deux de ces aspects singuliers. La première partie porte sur les confluences. A l'aide d'une étude numérique validée expérimentalement nous proposons deux modèles permettant, d'une part de prédire la perte de charge singulière d'une confluence en fonction de sa géométrie et de son régime d'écoulement et, d'autre part, de prendre en compte les effets non newtoniens du sang en introduisant une viscosité dont la valeur dépend du débit. La seconde partie porte sur le remplissage et la vidange d'un tuyau souple. A l'aide d'un banc hydrodynamique nous avons développé une méthode de mesure de loi d'état de ces tuyaux et un modèle rendant compte de la cinématique de leur paroi. Enfin, nous avons réalisé la validation d'un code de simulation numérique permettant de résoudre le problème de l'écoulement d'un fluide dans une conduite déformable.

Dans cette thèse, nous présentons une méthode de segmentation d’images radiographiques des membres inférieurs en régions d’intérêt (ROIs), une méthode de recalage rigide tridimensionnel (3D) / bidimensionnel (2D) des prothèses du genou sur les deux images biplanaires radiographiques calibrées et une méthode de reconstruction 3D des membres inférieurs à partir de deux images biplanaires radiographiques calibrées. Le premier article présente une méthode de segmentation de rotule, astragale et bassin des images radiographiques en régions d’intérêt basée sur la fusion de multi-atlas et superpixels. Cette méthode utilise l’apprentissage d’une base de données d’images radiographiques de ces os segmentées manuellement et recalées entre elles pour estimer un ensemble de superpixels permettant de tenir compte de toute la variabilité locale et non linéaire existante dans la base, puis la propagation d’étiquettes basée sur le concept d’entropie pour raffiner la carte de segmentations en régions internes afin d’obtenir le résultat final. Le deuxième article présente une méthode de recalage rigide 3D / 2D des composants tibiaux et fémoraux de prothèse du genou sur deux images biplanaires radiographiques calibrées. Cette méthode utilise une mesure de similarité hybride basée sur les notions de contours et régions puis un algorithme d’optimisation stochastique pour estimer la position des composants. La similarité basée sur les régions est stable et robuste contre les bruits. Cependant, cette mesure n’est pas précise car le nombre de pixels aux contours est inférieur au celui à l’intérieur de la région. Au contraire, la similarité basée sur les contours est précise mais plus sensible au bruit ou à d’autres artefacts existant dans les images. C’est pourquoi la combinaison de ces deux similarités fournit une méthode de recalage robuste et précise. Le troisième article représente une méthode statistique biplanaire de reconstruction 3D de rotule, astragale et bassin. Cette méthode utilise un algorithme de réduction de dimensionnalité pour définir un modèle déformable paramétrique qui contient toutes les déformations statistiques admissibles apprises à partir d’une base de données des structures osseuses. Puis un algorithme d’optimisation stochastique est utilisé pour minimiser la différence entre la projection des contours / régions des modèles surfaciques osseux avec ceux segmentés sur les deux images radiographiques. / In this thesis, we present a segmentation method of lower limbs of X-ray images into regions of interest (ROIs), a three-dimensional (3D) / two-dimensional (2D) rigid registration method of knee implant components to biplanar X-ray images, and a 3D reconstruction method of the lower limbs using biplanar X-ray images. The first paper presents a superpixel and multi-atlas-based segmentation method of the patella, talus, and pelvis into regions of interest. This method uses a training dataset of pre-segmented and co-registered X-ray images of these bones to estimate a collection of superpixels allowing to take into account all the nonlinear and local variability existing in the dataset, then a propagation of label based on the entropy concept for refining the segmentation map into internal regions to the final result. The second paper presents a 3D / 2D rigid registration method of tibial and femoral components of knee implants to calibrated biplanar X-ray images. This method uses a hybrid edge- and region-based similarity measure then a stochastic optimization algorithm to estimate the component position. The region-based similarity is stable and robust to noise. However, this measure is not precise because the number of pixels in the border is fewer than the number of pixels inside the region. On the contrary, the edge-based similarity is accurate but more sensitive to noise or other artifacts existing in the images. That’s why the combination of these two similarity types provides a robust and accurate registration method. The third paper presents a statistical biplanar 3D reconstruction method of the patella, talus, and pelvis. This method uses a dimensionality reduction algorithm to define a deformable parametric model which contains all admissible statistical deformations learned from the bone structure dataset. Then a stochastic optimization algorithm is used to minimize the difference between the contour / region projection of bone models and the contours / regions in two segmented X-ray images.