Le visage humain joue un rôle important dans la communication interpersonnelle. La dysfonction du visage ou le défigurement due aux traumatismes ou pathologies peuvent entraver les activités sociales normales. Le traitement chirurgical est souvent nécessaire. De nos jours, le résultat du traitement chirurgical et l’état d’établissement ne sont estimé qu’avec les méthodes qualitatives telles que l’observation visuelle et la palpation. Dans l’attente de fournir des critères quantitatifs, cette thèse a pour l’objectif de modéliser la mimique faciale utilisant MEF (Méthode d’Éléments Finis) sur la base des données d’IRM (Imagerie par Résonance Magnétique). Un modèle sujet-spécifique du visage a été construit sur la base de la segmentation des données IRM ; il contient des parties osseuses, muscles de la mimique (p.ex. le muscle grand zygomatique), les tissues mous sous-cutanées et la peau. L’identification des tissus mous biologiques a été réalisée via des essais de traction bi-axiale et la modélisation numérique. Ensuite, le modèle géométrique a été maillé pour effectuer des calculs EF simulant trois mouvements mimiques du visage (sourire, prononciation du son « Pou » et « O »). Les muscles ont été modélisés comme un matériau quasi-incompressible, transversalement isotrope et hyperélastique, avec la capacité d’activation. Des informations pertinentes (p.ex. l’amplitude de contraction du muscle) utilisées dans la simulation ont été extraites de la mesure des données d’IRM. Il est à noter que les mêmes données expérimentales d’IRM telles qu’ils ont utilisées dans la modélisation ont été prises comme une référence de validation pour les résultats de simulation. Cette étude peut être appliquée cliniquement dans l’évaluation du traitement faciale et le rétablissement postopérative. / Human face plays an important role interpersonal communication. Facial dysfunction or disfigurement due to trauma or pathologies may impede normal social activities. Surgical treatment is often necessary. Nowadays, treatment outcome and rehabilitation condition are estimated only by qualitative methods, such as visual observation and palpation. In expectation of providing quantitative criteria, this thesis proposes to model facial mimics using FEM (Finite Element Method) on the basis of MRI (Magnetic Resonance Imaging) data. A subject-specific face model was reconstructed based on segmentation of MRI data; it contains bony parts, mimic muscles (e.g. zygomaticus major muscle), subcutaneous soft tissues and skin. Identification of biological soft tissues was conducted through bi-axial tension tests and numerical modeling. Then the geometric model was meshed to conduct FE calculations simulating three facial mimic movements (smile, pronunciation of sound “Pou” and “O”). Muscle was modeled as quasi-incompressible, transversely-isotropic, hyperelastic material, with activation ability. Relevant information (e.g. contraction amplitude of muscle) used in simulation was extracted from measurement of MRI data. It is to be noted that the same experimental MRI data as used in modeling was taken as validation reference for simulation results. This study can be applied clinically in evaluation of facial treatment andpostoperative recovery.

Ce travail de thèse, inclus dans un projet structurant plus vaste, projet SIMOVI (SImulation des MOuvements du VIsage), s’attache à étudier spécifiquement la mimique faciale en corrélant les déplacements visibles du revêtement cutané et les mouvements musculaires internes à travers le développement de plusieurs méthodologies. L’ensemble de la mimique faciale ne pouvant être étudié, étant donné la multitude d’expressions, les mouvements pertinents à étudier dans nos travaux ont été identifiés. Ces mouvements ont été caractérisés chez 23 sujets jeunes dans une analyse descriptive qualitative et clinique, basée sur une méthodologie s’appuyant sur l’analyse d’enregistrements vidéoscopiques, et le développement d’un codage issu du FACS (Facial Action Coding System). Une cohorte de référence a ainsi été constituée. Après avoir validé notre méthodologie pour la caractérisation externe de la mimique, l’analyse des muscles peauciers par l’IRM a été réalisée sur 10 hémifaces parmi les sujets sains issus de la cohorte. Cette caractérisation a fait appel, à partir d’une anatomie in vivo, à une modélisation de certains muscles peauciers (zygomaticus major en particulier) afin d’extraire des paramètres morphologiques, de réaliser une analyse plus fine de la morphologie musculaire en 3 dimensions, et d’apporter une meilleure compréhension du comportement cinématique du muscle dans différentes positions. Par son intégration dans un questionnement plus vaste :- comment caractériser objectivement la mimique faciale ? - quels sont les indicateurs qualitatifs et quantitatifs de la mimique que nous pouvons recueillir, et comment réaliser ce recueil ? - comment utiliser les développements technologiques dans les applications cliniques ? Ce travail constitue une étape préliminaire à d’autres travaux. Il pourra fournir des données de référence à des fins de modélisation, de simulation de la mimique faciale, ou de développements d’outil de mesures pour le suivi et l’évaluation des déficits de la mimique faciale. / The aim of this research is to study facials mimics movements and to correlate externat soft tissue (i.e., cutaneous) movement during facial mimics with internal (i.e., facial mimic muscle) movement. The entire facial mimicry couldn't be studied, that's why relevant movements had been selected. Those movements were characterised by a clinically qualitative analysis in 23 young healthy volunteers. The analysis was performed with video recordings including scaling derived from the FACS (Facial Action Coding System). After the validation of external characterisation by this method, internal characterisation of the mimic facial muscle was carried out in 10 volunteers. A modelization of selected facial mimic muscle as Zygomaticus Major was achieved. With this work, morphological parameters could be extracted, 3D morphometric data were analysed to provide a better understanding of cinematic behaviour of muscle in different positions.This research is included in the Simovi Project, which aims to determine to what extent a facial mimic can be evaluated objectively, to select the qualitative and quantitative indicators for evaluation of mimic facial disorders, and to transfer our technological developments in clinical field. This research is a first step and provides data for simulation or developments of measurement tools in evaluation and follow-up of mimic facial disorders.