Cette thèse s’inscrit dans la démarche de caractérisation mécanique des tissus mous du vivant in situ et in vivo par un dispositif de succion utilisable en salle opératoire. L’objectif est de fournir au chirurgien un outil simple, efficace, et si possible de coût réduit, pour estimer les propriétés mécaniques spécifiques au patient et en temps réel afin guider leur décisions. Malheureusement, les structures biologiques sont souvent hétérogènes due à leur composition (peau, muqueuse, fibres musculaires, matière adipeuse, fascias, vascularisation, …). En particulier, ces structures biologiques présentent un gradient de propriétés mécanique dans la profondeur. Il s’agit donc de répondre à un problème complexe, d’autant plus qu’il est nécessaire de proposer une méthode non destructive adaptée à une mesure in situ et in vivo en salle opératoire.Parmi les procédés de caractérisation mécanique rencontrés, les méthodes basées sur la succion sont courantes. Ce procédé de mesure consiste à aspirer un volume de tissu mou à travers une ouverture en mesurant simultanément la pression et la hauteur de tissu dans l’enceinte. Une procédure d’identification inverse est ensuite mise en place pour identifier les propriétés mécaniques du tissu. Cette mesure de hauteur étant généralement effectuée à l’aide d’une caméra, le design des systèmes rencontrés reste cependant délicat, en particulier pour respecter les contraintes d’encombrement et de stérilisation des systèmes.Au cours de ce travail, la méthode d’aspiration a été revisitée en remplaçant la mesure de hauteur par une mesure de volume. L’extrémité du dispositif d’aspiration se réduit maintenant à un simple tube : le système fourni est donc facilement stérilisable, le diamètre et la géométrie de l’ouverture peuvent être choisis en fonction des objectifs des mesures à effectuer. Il semble donc difficile d’imaginer un système plus simple, d’encombrement plus réduit et de coût inférieur à celui-ci.Plusieurs problématiques ont été étudiées autour de ce nouveau système :les précisions de mesures obtenues par volume ou, plus classiquement, par caméra ont été confrontées. Au bilan, la mesure de volume présente un ratio signal/bruit similaire ou inférieur aux mesures de volume obtenues par caméra. L’impact de différents paramètres expérimentaux a été évalué et quantifié, permettant d’optimiser la qualité des mesures.les résultats d’identification inverse ont été validés sur des échantillons en silicone. Leur matériau constitutif a été caractérisé pour référence en traction uniaxiale et par bulge test. Les modules de Young obtenus par identification inverse sur le test d’aspiration (calcul itératif par Elements Finis) montrent une sur-estimation de 7% au maximum avec les résultats des tests de référence. Ce résultat est une amélioration significative par rapport aux sur-estimations de 30% rencontrées dans la littérature.les caractéristiques du système ont été mises à profit pour mesurer directement l’épaisseur et les propriétés mécaniques de couches superficielles de tissus multicouches sans autre système de mesure. La preuve de concept a été effectuée expérimentalement sur un échantillon artificiel constitué de deux silicones différents. Au bilan, l’épaisseur de la couche supérieure a été identifiée avec une erreur inférieure à 4% , les modules de Young des deux matériaux avec une erreur inférieure à 8%. Ces résultats sont jugés très encourageants pour une future application de la méthode à des tissus du vivant.une méthode d’identification inverse des propriétés mécaniques en temps réelle a été développée. Cette procédure est basée sur une réduction de modèle et fournit également des indications sur la sensibilité de l’identification aux différents paramètres expérimentaux. L’utilisation de cette méthode d’inversion a montré une erreur d’identification de 10 et 12% par rapport aux valeurs de références sur les spécimens constitués de deux couches de silicones. / In-vivo characterization of biological soft tissues is a key step toward patient-specific biomechanical simulation and planning of intra-operative assisted surgery. These tissues’ structures are usually highly heterogeneous due to the variety of their constituents (skin, mucosa, muscle fibers, fat, fascia, vascularization, etc.). In particular, their local mechanical properties may change with depth.Among various characterization techniques, aspiration method is a standard due to its simplicity: tissue is aspirated through a hole while measuring the negative pressure and the associated apex height. An inverse problem is then solved to identify the material mechanical properties. In the literature, the apex height was usually measured using a camera, which induced design difficulties, in particular regarding the required sterilization process for in-vivo measurements.This thesis aims at developing new practical aspiration techniques and inverse analyze techniques to deal with these challenges.First, the aspiration method is revisited, replacing the apex height optical measurement by the measurement of the aspirated tissue volume. In the proposed method the system head was reduced to a simple tube: sterilization becomes easy and the aspiration aperture diameter can be changed according to experimental requirements. The proposed system is thus probably among the simplest, lightest and most inexpensive devices one could achieve.Then, many studies are developed: (i) a comparison of this volume-based method with classical techniques based on optical measurements, (ii) the validation of the volume-based aspiration device and inverse identification on soft homogeneous synthetic materials, (iii) the development of a method for in-vivo identification of multi-layered soft tissues and its validation on two-layer synthetic samples, and (iv) a method for real-time inverse mechanical identification of constitutive materials using the aspiration results.The experimental signal-to-noise ratio in raw volume measurements obtained either optically or by the volume-based method were compared. The effects on the accuracy of various experimental parameters were investigated and quantified: the volume measurement was proved to present the same order or even better accuracy compared to optical measurements.To validate the inverse identifications using the volume-based aspiration method, silicone samples were then made and characterized using (1) aspiration, and, as references, two standard tests such as (2) uniaxial and (3) equibiaxial extension tests. Performing a Finite Element (FE) inverse identification on the experimental results provided Young’s moduli similar to classical tests with about 7% maximum overestimation for the silicones. This underlines a significant improvement of the measurement method accuracy compared to the literature (about 30% relative overestimation).In the proposed device, the aspiration aperture diameter can be easily changed. This feature was used to develop a new method to characterize the mechanical properties as well as the superficial layers’ thicknesses in multi-layer soft tissues. A proof of concept was experimentally validated on two-layer artificial soft silicone specimens. As a conclusion, the superficial layer thicknesses and the materials Young’s moduli were identified with a maximum error of 4 and 8%, respectively. Such results thus provide encouraging perspectives for the in-vivo characterization of two-layer anatomical structures such as skin and sub-dermal tissues.Eventually, a Design Of Experiment (DOE) method was applied to drastically decrease the computation time involved during the inverse identification step, which is a prerequisite for any use in a clinical routine. The identifications using the DOE method were compared with the reference characteristics of the investigated silicones and maximum errors of 10 and 12% were obtained for the homogeneous and two-layer samples, respectively.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018GREAI059 |
| Date | 04 October 2018 |
| Creators | Elahi, Seyed Ali |
| Contributors | Grenoble Alpes, Payan, Yohan, Connesson, Nathanaël |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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