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Quantitative analysis and biomechanical modeling of the balance alteration during aging / Analyse quantitative et modélisation biomécanique de l’altération de l’équilibre durant le vieillissement

Le vieillissement de la population mondiale amène à se poser la question : comment bien vieillir ? La chute de personnes âgées est connue pour être le point de départ d’un cercle vicieux conduisant trop souvent à la perte d’autonomie avec un réel coût de prise en charge pour la société et le patient. La chute est la conséquence de la perte d’un équilibre efficace et économe en énergie, résultant d’une synergie entre le squelette, les muscles et les capacités cognitives. L’objectif de cette thèse est de rechercher les premiers signes d’un vieillissement pathologique afin de repérer, en amont, les personnes à risque. La première partie présente la caractérisation de l’alignement postural d’adultes jeunes et vieillissants, par l’analyse de reconstructions 3D du squelette obtenues à partir de radiographies bi-planaires. Elle permet d’identifier un invariant et des stratégies de compensation chez les sujets vieillissants. La deuxième partie s’intéresse au système musculaire via la reconstruction 3D de muscles à partir d’images IRM, pour des adultes jeunes et vieillissants avec déformations rachidiennes. Elle permet de mettre en évidence des changements musculaires en lien avec l’altération de la posture. La dernière partie de cette thèse aborde l’adaptation et la personnalisation d’un modèle biomécanique musculo-squelettique calculant les efforts résultants au niveau inter-vertébral. Une boucle de contrôle vise à limiter ces efforts en activant les muscles requis. L’utilisation de la géométrie 3D personnalisée dans ce modèle, ouvre à la voie à une compréhension fine des mécanismes de compensation se produisant au cours du vieillissement, normal ou pathologique. Cette partie révèle l’influence de l’altération de la posture sur le pattern de recrutement musculaire. Cette thèse met en évidence des altérations au cours du vieillissement, ce qui pourrait ouvrir la voie à l’identification de biomarqueurs permettant une meilleure prise en charge en amont des personnes vieillissantes à risque. / Aging of the global population challenges scientific community in finding ways to live longer, but also in better condition. Falling of the elderly is known to be the start of a vicious cycle leading to loss of autonomy, involving great costs for the society as well as for the patient. Falling is the consequence of the loss of an efficient balance involving skeleton, muscles and cognitive capacities. The objective of this PhD was to search for early changes leading to pathological aging, in order to detect people at risk. The first part reports the characterization of the postural alignment, of both young and older asymptomatic adults, from 3D reconstruction of their skeleton based on bi-planar X-rays. An invariant was found and compensatory strategies have been identified for aging adults. The second part focuses on the 3D reconstructions of the muscles, based on MRI images, both for young adults and older adults with spinal deformities. This part identifies muscular changes in relation with postural alterations. The last part of this PhD tackles the adjustment and personalization of a biomechanical musculo-skeletal model computing the resulting load in the inter-vertebral joint. The control loop approach of the model aims to limit these loads by activating appropriate muscles. The use of 3D personalized geometry as input of the model allows a better understanding of specific compensatory mechanisms occurring during aging or pathological evolution. This part reveals the influence of the postural alteration on the muscular recruitment pattern. This PhD brings to light aging alterations of the skeleton and muscles; this could lead to biomarkers’ identification allowing a better identification of aging people at risk.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2016ENAM0031
Date27 September 2016
CreatorsAmabile, Celia
ContributorsParis, ENSAM, Skalli, Wafa
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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