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Comportement de l’abdomen soumis au choc : apport de l’échographie ultra-rapide pour la validation interne des modèles / Internal response of the abdomen during an impact : validation of the internal response of human body models based on ultrafast ultrasound imaging

Lors d'un accident de voiture, l'abdomen peut être soumis à des chargements rapides pouvant entrainer des blessures des organes abdominaux. Bien que les modèles éléments-finis humains soient de plus en plus utilisés pour la prédiction de ces blessures pendant un choc, la validation de leur comportement interne reste difficile en particulier à cause d'un manque de données expérimentales disponibles. En effet, la vitesse de tels chargements ne permet pas d'utiliser des moyens d'imagerie « classiques » tel que l'IRM. Basé sur une récente technique d'imagerie (échographie ultra-rapide), ce travail porte sur l'étude du comportement interne de l'abdomen pendant un chargement rapide. D'une part, des essais de chargement rapides ont été menés sur sujet cadavérique permettant de mettre en évidence des relations entre le chargement externe et la cinématique interne du foie. Ces essais ont été simulés en utilisant un modèle humain existant et des tendances similaires ont pu être observées pour certains des résultats expérimentaux. D'autre part, afin d'aider à l'exploitation des données échographiques dans ce contexte, une méthode numérique a été développée permettant de calculer des cartes de déformations d'organe à partir d'images échographique ultra-rapide. Cette méthode a d'abord été évaluée numériquement et expérimentalement. Puis elle été appliquée à des images échographiques de reins isolés soumis à des chargements rapides (humain et porc) issus d'une précédente étude permettant de mettre en évidence l'influence de paramètres tels que la vitesse sur les déformations 2D des différentes régions de l'organe. Dans l'ensemble, ces travaux ont permis de progresser sur la connaissance de la réponse de l'abdomen au choc, et de mettre en évidence les limites de performances des modèles actuels de l'être humain. La méthodologie développée afin de calculer les cartes de déformation devrait aider à renforcer ces connaissances dans le futur / During an automotive accident, the abdomen can be subjected to rapid loading leading to abdominal organ injuries. Although human body models become increasingly prevalent to predict injuries during an impact, the validation of their internal response is difficult, in particular due to the lack of data available. Such impact last less than ten milliseconds making the use of standard imaging (e.g. MRI) tools difficult. Based on a recent imaging modality (ultrafast ultrasound imaging), this work focuses on the study of the internal response of the abdomen during an impact. The in situ internal response of abdominal organs (liver, colon) was observed during impacts delivered to post mortem human surrogates. For the first time, trends were found between the external response and the internal organ kinematics. These tests were simulated using an existing human body model leading to similar trends for some of the responses. Also, a method was developed allowing estimating 2D strains in organs during an impact based on ultrafast ultrasound images. This method was first evaluated numerically and experimentally. Then, it was used to process images of human and porcine kidneys during an impact from a previous study. Results highlight the influence of parameters such as the impact speed on the 2D strains estimated in different organ regions.Overall, this research allowed improving upon the current knowledge on the internal response of the abdomen subjected to impact. It also showed the performance limitation of current human body models. The method developed to compute strain maps should help to further improve that knowledge in the future

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2016LYSE1228
Date18 November 2016
CreatorsLe Ruyet, Anicet
ContributorsLyon, Beillas, Philippe
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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