Pour comprendre et diagnostiquer des pathologies telles que la scoliose qui affectent l'organisation spatiale de notre squelette, il est essentiel d'aborder ces problématiques en trois dimensions. Dans le cadre de leur collaboration franco-canadienne, le Laboratoire de Biomécanique et le Laboratoire de recherche en Imagerie et Orthopédie ont développé des méthodes de reconstruction 3D du squelette à partir de radiographies biplanes, notamment à partir du système de radiographie base dose EOS (Biospace Med, Paris). Ces techniques permettent une analyse clinique globale du patient, en position debout et avec très peu d'irradiations. Néanmoins, le temps de reconstruction reste contraignant pour une utilisation en routine clinique. L'objectif de cette thèse est donc de progresser dans l'automatisation des méthodes de reconstruction 3D à partir de radiographies biplanes. Les méthodes développées seront appliquées au rachis thoracique et lombaire, dans le contexte spécifique de l'étude de la scoliose. Une méthode de reconstruction s'appuyant sur une description paramétrée du rachis et sur des inférences statistiques longitudinales et transversales a été proposée et évaluée. Cette méthode permet, à partir de la saisie opérateur de quelques repères anatomiques dans les radiographies, d'obtenir très rapidement (2min 30s) une reconstruction 3D pré-personnalisée du rachis ainsi que des paramètres cliniques dédiés au diagnostic de la scoliose. Une reconstruction 3D plus précise peut être obtenue en un temps relativement réduit (10min) à partir d'ajustement opérateurs du modèle, qui s'auto-améliore par inférences au fur et à mesure des retouches. Afin de poursuivre la semi-automatisation de cette méthode, des techniques de recalage 2D/3D par traitement d'image, basées sur la segmentation des radiographies mais également sur des mesures de similarités entre des radiographies simulées et les clichés réels ont été proposées. Ces algorithmes s'appuient sur des modèles pseudo-volumiques de vertèbres, plus réalistes que les modèles surfaciques couramment utilisés. Les techniques de recalage ont été intégrées dans le protocole de reconstruction utilisant une description paramétrée du rachis et des inférences, pour proposer et évaluer une nouvelle méthode de reconstruction. Ce travail de thèse ouvre des perspectives concrètes en termes d'utilisation de telles méthodes en routine clinique et permet de poser des bases importantes pour automatiser les méthodes de reconstruction 3D à partir de radiographies biplanes de l'ensemble du squelette.

Les modèles humains numériques sont devenus des outils indispensables à l’étude de la posture est du mouvement dans de nombreux domaines de la biomécanique visant des applications en ergonomie ou pour la clinique. Ces modèles intègrent une représentation géométrique de la surface du corps et un squelette filaire interne composé de segments rigides et d’articulations assurant leur mise en mouvement. La personnalisation des mannequins s'effectue d’abord sur les dimensions anthropométriques externes, servant ensuite de données d’entrée à l’ajustement des longueurs des segments du squelette en interne. Si les données externes sont de plus en plus facilement mesurables à l’aide des outils de scanning 3D actuels, l’enjeu scientifique est de pouvoir prédire des points caractéristiques du squelette en interne à partir de données uniquement externes. L’Institut de Biomécanique Humaine Georges Charpak (Arts et Métiers ParisTech) a développé des méthodes de reconstruction des os et de l’enveloppe externe à partir de radiographies biplanes obtenues avec le système basse dose EOS. En s’appuyant sur cette technologie, ces travaux ont permis de proposer de nouvelles relations statistiques externes-internes pour prédire des points du squelette longitudinal, en particulier l’ensemble des centres articulaires du rachis, à partir d’une base de données de 80 sujets. L'application de ce travail pourrait permettre d’améliorer le réalisme des modèles numériques actuels en vue de mener des analyses biomécaniques, principalement en ergonomie, nécessitant des informations dépendant de la position des articulations comme les mesures d’amplitude de mouvement et de charges articulaires / Digital human models have become instrumental tools in the analysis of posture and motion in many areas of biomechanics, including ergonomics and clinical settings. These models include a geometric representation of the body surface and an internal linkage composed of rigid segments and joints allowing simulation of human movement. The customization of human models first starts with the adjustment of external anthropometric dimensions, which are then used as input data to the adjustment of internal skeletal segments lengths. While the external data points are more readily measurable using current 3D scanning tools, the scientific challenge is to predict the characteristic points of the internal skeleton from external data only. The Institut de Biomécanique Humaine Georges Charpak (Arts et Métiers ParisTech) has developed 3D reconstruction methods of bone and external envelope from biplanar radiographs obtained from the EOS system (EOS Imaging, Paris), a low radiation dose technology. Using this technology, this work allowed proposing new external-internal statistical relationships to predict points of the longitudinal skeleton, particularly the complete set of spine joint centers, from a database of 80 subjects. The implementation of this work could improve the realism of current digital human models used for biomechanical analysis requiring information of joint center location, such as the estimation of range of motion and joint loading