Ce travail exploite un modèle biomécanique de la production de la parole comme sujet de référence pour étudier plusieurs phénomènes liés à l'adaptabilité et à la stabilité du contrôle moteur de la parole, en particulier l'équivalence motrice et le contrôle postural.La première partie de cette thèse s’intéresse au phénomène de l'équivalence motrice. L'équivalence motrice est une caractéristique essentielle du contrôle moteur de la parole, car les locuteurs doivent s'adapter constamment à des contextes phonétiques toujours différents et à conditions variables de production de la parole. Le concept de « Uncontrolled Manifold » (UCM) offre un cadre théorique pour comprendre les mécanismes sous-jacents à l'équivalence motrice : il propose de représenter la coordination entre les variables de contrôle moteur en deux sous-espaces séparés, un dans lequel tout changement des variables de contrôle affectent la sortie et un autre dans lequel ces changements n'influencent aucunement la sortie.Ce concept est développé et étudié pour la production de la parole en utilisant un modèle biomécanique 2D du conduit vocal. D'abord, une représentation des UCM linéarisées basée sur des matrices de projection orthogonale est proposée. Les UCM de différentes configurations du conduit vocal des 10 voyelles orales françaises sont ensuite caractérisées en étudiant les réponses aux perturbations de leurs commandes. On étudie alors si chaque catégorie phonétique, telle que les phonèmes, les voyelles antérieures/postérieures, ou les voyelles arrondies/non-arrondies, peut être caractérisée par une UCM unique ou si les UCM varient considérablement entre les différents représentants de chacune de ces classes. On a constaté que les UCM linéarisées, celles qui sont spécifiquement calculées pour chaque configuration du conduit vocal, mais aussi celles, plus globales, des classes phonétiques, permettent une réponse efficace aux perturbations des commandes. Cela suggère que des stratégies équivalentes d'équivalence motrice peuvent être mises en œuvre dans chacune de ces classes et que les UCM en fournissent des caractérisations exploitables. Des suggestions sont faites pour de futurs travaux pour déterminer quelles classes pourraient être utilisées dans la pratique.La deuxième partie étudie dans quelle mesure le contrôle postural de la langue exploit des mécanismes passifs - tels que les propriétés mécaniques et élastiques intrinsèques de la langue- ou des réflexes à faible latence - comme le réflexe d’étirement.Une perturbation en force a été appliquée au modèle biomécanique 2D, dans laquelle la langue est tirée vers l'avant par une force exercée sur le corps de la langue à l'aide d'un robot relié à la partie supérieure de la lame de la langue. Les simulations ont été comparées à des données expérimentales recueillies au Gipsa-lab dans des conditions similaires.Cette perturbation a été simulée avec différentes valeurs du paramètre qui dans le modèle module le feedback induit par l’étirement des fibres musculaires. Les résultats ont montré un effet de rebond dans les mouvements de la langue suite à la perturbation qui est imputable au mécanisme réflexe. Étant donné qu'un rebond similaire est observé dans les données expérimentales sur des sujets humains, ce résultat suggère qu’un mécanisme réflexe joue un rôle significatif dans la stabilité posturale de la langue. Les caractéristiques temporelles de ce réflexe ont été analysées et il s’avère que la précision du modèle est insuffisante pour tirer des conclusions sur l'origine, corticale ou spinale, de ce réflexe. Des pistes pour de futures études expérimentales sont proposées. / This work makes use of a biomechanical model of speech production as a reference subject to address several phenomena related to the adaptability and stability of speech motor control, namely motor equivalence and postural stability. The first part of this thesis is related to the phenomenon of motor equivalence. Motor equivalence is a key feature of speech motor control, since speakers must constantly adapt to various phonetic contexts and speaking conditions. The Uncontrolled Manifold (UCM) idea offers a theoretical framework for considering motor equivalence in which coordination among motor control variables is separated into two subspaces, one in which changes in control variables modify the output and another one in which these changes do not influence the output.This concept is developed and investigated for speech production using a 2D biomechanical model. First, a representation of the linearized UCM based on orthogonal projection matrices is proposed. The UCMs of various vocal tract configurations of the 10 French oral vowels are then characterized using their command perturbation responses. It is then investigated whether each phonetic class such as phonemes, front/back vowels, rounded/un-rounded vowels can be characterized by a unique UCM, or whether the UCMs vary significantly across representatives of these different classes. It was found that linearized UCMs, especially those that are specifically computed for each configuration, but also across many of the phonetic classes allow for a command perturbation response that is effective. This suggests that similar motor equivalence strategies can be implemented within each of these classes and that UCMs provide a valid characterization of an equivalence strategy. Further work is suggested to elaborate which classes might be used in practice.The second part addresses the question of the degree to which postural control of the tongue is accomplished through passive mechanisms - such as the mechanical and elastic properties of the tongue itself - or through short-latency reflexes - such as the stretch reflex.A specific external force perturbation, was applied to the 2D biomechanical model , namely one in which the tongue is pulled anteriorly using specific force profile exerted on the tongue body using a force effector attached to the superior part of the tongue blade. Simulation results were compared to experimental data collected at Gipsa-lab under similar conditions.This perturbation was simulated with various values of the model's parameter modulating the reflex strength (feedback gain). The results showed that a perturbation rebound seen in simulated data is due to a reflex mechanism. Since a compatible rebound is seen in data from human subjects, this can be taken as evidence of a reflex mechanism being involved in postural stability of the tongue. The time course of the mechanisms of this reflex, including the generation of force and the movement of the tongue, were analyzed and it was determined that the precision of the model was insufficient to make any conclusions on the origin of this reflex (whether cortical or brainstem). Still, numerous experimental directions are proposed.

Computed Tomography (CT) is often used for building 3D biomechanical models of human anatomy. This method exposes the subject to a significant x-ray dose and provides limited soft-tissue contrast. Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a potential alternative to CT for this application, as MRI offers significantly better soft-tissue contrast and does not expose the subject to ionizing radiation. However, MRI requires long scan times to achieve 3D images at sufficient resolution, signal-to-noise ratio (SNR), and contrast-to-noise ratio (CNR). These long scan times can make subject motion a problem. This thesis describes my work to reduce scan time while achieving sufficient resolution, SNR, and CNR for 3D biomechanical modeling of (1) the human larynx, and (2) the human hip. I focused on two important strategies for reducing scan time and improving SNR and CNR: the design of RF coils optimized to detect MRI signals from the anatomy of interest, and the determination of MRI relaxation properties of the tissues being imaged (allowing optimization of imaging parameters to improve CNR between tissues). Work on the larynx was done in collaboration with the Thomson group in Mechanical Engineering at BYU. To produce a high-resolution 3D image of the larynx, a 2-channel phased array was constructed. Eight different coil element designs were analyzed for use in the array, and one chosen that provided the highest Q-ratio while still meeting the mechanical constraints of the problem. The phased array was tested by imaging a pig larynx, a good substitute for the human larynx. Excellent image quality was achieved and MR relaxometry was then performed on tissues in the larynx. The work on the hip was done in collaboration with the Anderson group in orthopedics at the University of Utah, who are building models of femoral acetabular impingement (FAI). Accurate imaging of hip cartilage requires injection of fluid into the hip joint capsule while in traction. To optimize contrast, MR relaxometry measurements were performed on saline, isovue, and lidocaine solutions (all typically injected into the hip). Our analysis showed that these substances actually should not be used for MR imaging of the hip, and alternate strategies should be explored as a result.

Comment obtenir des données anatomiques pendant une neurochirurgie ? a été ce qui a guidé le travail développé dans le cadre de cette thèse. Les IRM sont actuellement utilisées en amont de l'opération pour fournir cette information, que ce soit pour le diagnostique ou pour définir le plan de traitement. De même, ces images pre-opératoires peuvent aussi être utilisées pendant l'opération, pour pallier la difficulté et le coût des images per-opératoires. Pour les rendre utilisables en salle d'opération, un recalage doit être effectué avec la position du patient. Cependant, le cerveau subit des déformations pendant la chirurgie, phénomène appelé Brain Shift, ce qui altère la qualité du recalage. Pour corriger cela, d'autres données pré-opératoires peuvent être acquises, comme la localisation de la surface corticale, ou encore des images US localisées en 3D. Ce nouveau recalage permet de compenser ce problème, mais en partie seulement. Ainsi, des modèles mécaniques ont été développés, entre autres pour apporter des solutions à l'amélioration de ce recalage. Ils permettent ainsi d'estimer les déformations du cerveau. De nombreuses méthodes existent pour implémenter ces modèles, selon différentes lois de comportement et différents paramètres physiologiques. Dans tous les cas, cela requiert un modèle anatomique patient-spécifique. Actuellement, ce modèle est obtenu par contourage manuel, ou quelquefois semi-manuel. Le but de ce travail de thèse est donc de proposer une méthode automatique pour obtenir un modèle du cerveau adapté sur l'anatomie du patient, et utilisable pour une simulation mécanique. La méthode implémentée se base sur les modèles déformables pour segmenter les structures anatomiques les plus pertinentes dans une modélisation bio-mécanique. En effet, les membranes internes du cerveau sont intégrées: falx cerebri and tentorium cerebelli. Et bien qu'il ait été démontré que ces structures jouent un rôle primordial, peu d'études les prennent en compte. Par ailleurs, la segmentation résultante de notre travail est validée par comparaison avec des données disponibles en ligne. De plus, nous construisons un modèle 3D, dont les déformations seront simulées en utilisant une méthode de résolution par Éléments Finis. Ainsi, nous vérifions par des expériences l'importance des membranes, ainsi que celle des paramètres physiologiques. / The general problem that motivates the work developed in this thesis is: how to obtain anatomical information during a neurosurgery?. Magnetic Resonance (MR) images are usually acquired before the surgery to provide anatomical information for diagnosis and planning. Also, the same images are commonly used during the surgery, because to acquire MRI images in the operating room is complex and expensive. To make these images useful inside the operating room, a registration between them and the patient's position has to be processed. The problem is that the brain suffers deformations during the surgery, in a process called brain shift, degrading the quality of registration. To correct this, intra-operative information may be used, for example, the position of the brain surface or US images localized in 3D. The new registration will compensate this problem, but only to a certain extent. Mechanical models of the brain have been developed as a solution to improve this registration. They allow to estimate brain deformation under certain boundary conditions. In the literature, there are a variety of methods for implementing these models, different equation laws used for continuum mechanic, and different reported mechanical properties of the tissues. However, a patient specific anatomical model is always required. Currently, most mechanical models obtain the associated anatomical model by manual or semi-manual segmentation. The aim of this thesis is to propose and implement an automatic method to obtain a model of the brain fitted to the patient's anatomy and suitable for mechanical modeling. The implemented method uses deformable model techniques to segment the most relevant anatomical structures for mechanical modeling. Indeed, the internal membranes of the brain are included: falx cerebri and tentorium cerebelli. Even though the importance of these structures is stated in the literature, only a few of publications include them in the model. The segmentation obtained by our method is assessed using the most used online databases. In addition, a 3D model is constructed to validate the usability of the anatomical model in a Finite Element Method (FEM). And the importance of the internal membranes and the variation of the mechanical parameters is studied.