La Prospective selon Gaston Berger : anticiper l’avenir pour mieux le construire

Depuis toujours, l’Homme s’est intéressé à l’avenir ; la Prospective, néologisme né sous la plume de Gaston Berger à la fin des années 1950, n’est qu’une manière méthodique de manifester cet intérêt. Ce terme décrit un concept assez simple : l’étude des futurs possibles ; des multiples chemins que l’Histoire pourrait emprunter. Pour cela, la Prospective du fondateur de l’INSA, considère que l’avenir n’est pas « prédéterminé, mais à construire ».

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Des pistes cyclables aux feux intelligents : l’IA au service de la mobilité douce

À l’heure où la mobilité urbaine cherche à réconcilier sécurité, fluidité et respect de l’environnement, l’intelligence artificielle apparaît comme un outil pertinent pour explorer des solutions de gestion du trafic. Dans sa thèse intitulée « Algorithmes d'apprentissage pour le cyclisme urbain : modèles implicites et infrastructure dynamique », publiée en 2024, Lucas Magnana, alors doctorant au laboratoire CITI, a plongé méthodiquement dans les données comportementales des cyclistes et a utilisé des algorithmes récents d’intelligence artificielle. Un travail innovant qui démontre également la possibilité de réconcilier les apports de l’IA avec les impératifs écologiques. 

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Le bilan carbone des super-héros ou le poids de la machine culturelle

Combien de quantité de nourriture Flash doit-il ingurgiter pour que son corps produise l’énergie lui permettant de courir à la vitesse qu’on lui prête dans la fiction ? Selon les calculs de Miles Traer, géologue et enseignant à l’Université de Stanford, « en se nourrissant de beurre de cacahuètes, de pizza, de tofu et d’œufs » et en ne courant « qu’à 15% de la vitesse de la lumière », le super-héros brûlerait en une seconde, le nombre de calories qu’un américain moyen mange en un an. Sur son site internet, le « scientifique pop en liberté » passe ainsi au crible l’impact écologique des super-héros les plus célèbres. Et le bilan fait sourire autant qu’il interroge : quel poids les histoires de nos super-héros exercent sur l’imaginaire collectif face à l’urgence climatique ?

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Existe-t-il une chimie plus verte ?

Le point commun entre la barbe à papa, les groupes sanguins ou les détergents biosourcés ? Les carbohydrates, autrement dit, les glucides - ou sucres - qui représentent 75% de la biomasse produite par les végétaux sur Terre. Selon Yves Queneau, chercheur CNRS en glycochimie à l'Institut de Chimie et Biochimie Moléculaires et Supramoléculaires, ces composés sont une ressource essentielle pour la chimie biosourcée. Dans un contexte d’urgence environnementale et alors que les effets de l’ère industrielle sur le climat, la biodiversité et les écosystèmes sont désormais bien documentés, le secteur de la chimie, comme tous les autres, est sommé de se réinventer. Décarboner la chimie devient ainsi une nécessité : cap sur un univers étonnant où les molécules issues de la nature dessinent les contours d’une chimie plus durable.

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Iris roussel : l’entrepreneur qui soulage les patients en prenant le pouls du terrain

Comment peut-on construire des systèmes de santé qui prennent davantage en compte le vécu et l’expérience du patient ?  Comment fluidifier l’accès à l’information pour les patients, assurer un meilleur suivi à la sortie de l’hôpital ou digitaliser les dossiers médicaux ? En promouvant une santé innovante, humaine et optimiste, Iris Roussel œuvre depuis maintenant 6 ans pour améliorer le parcours santé des patients.

Diplômée de l’INSA Lyon, cette entrepreneure conseille les établissements de santé, les territoires et les laboratoires pharmaceutiques en leur proposant des solutions innovantes pour rendre le quotidien des patients plus doux, en alliant ses savoir-faire d’ingénieure et de designer.

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IRM quantitative pour la planification de la radiothérapie dans la zone tête et cou

Doctorante : Laura SAYAQUE

Laboratoire INSA : CREATIS - Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé
École doctorale : ED n°205 ISS - Interdisciplinaire Sciences-Santé

Lors d’un traitement par radiothérapie, les patients oto-rhino-laryngé (ORL) passent plusieurs examens à visée diagnostique tels qu’un scanner X (CT) et une IRM (Imagerie à Résonnance Magnétique). Lors du CT le patient est positionné à l’identique au traitement. La dosimétrie est calculée sur les images du CT et l’IRM permet, au-delà du diagnostic, d’ajuster le contour des volumes tumoraux et à risque. Néanmoins, l’IRM pourrait être utilisée pour l’ensemble de la planification afin de réduire les erreurs liées au recalage intermodal et limiter l’examen à une seule imagerie non irradiante. Un CT synthétique (sCT) remplacerait l’actuel CT pour la dosimétrie. Les méthodes les plus récentes permettent de construire ce sCT par apprentissage automatique, mais elles nécessitent des bases de données suffisamment grandes et diversifiées. En effet, elles sont peu sensibles aux variations anatomiques de chaque patient et peuvent donner des résultats biaisés dans le cas de variations non présentes dans la base de données d’apprentissage. De plus, les patients atteints de cancers de la zone ORL montrent des localisations tumorales très variées et sont, en général, âgés de plus de 50 ans avec pour la plupart des plombages, couronnes ou implants dentaires. Ces plombages engendrent des artefacts dont l’impact diffère en fonction de leurs caractéristiques et de leur localisation par rapport à la tumeur et aux organes à risques (OAR) mais aussi en fonction de la modalité d’imagerie utilisée. Leur caractère imprévisible accentue le besoin de méthodes qui se détachent de l’anatomie des patients pour la génération du sCT. Dans ce contexte, cette thèse vise à proposer des méthodes d’IRM quantitative fondées uniquement sur des images paramétriques ou multiparamétriques pour réaliser une radiothérapie ORL à partir d’un examen IRM. La première partie de cette thèse s’intéresse à une nouvelle approche fondée sur la quantité d’hydrogène contenue dans les tissus. Elle s’obtient à partir de la mesure de la densité de protons, estimée avec une séquence IRM à temps d’écho ultra court (UTE). De premières études ont montré un lien entre la quantité d’hydrogène dans les tissus, leur coefficient d’atténuation massique et leur pouvoir d’arrêt massique, qui sont liés à la densité électronique. Ce lien nous a permis de générer un CT synthétique (sCT) pour le calcul de la dosimétrie, qui est comparée à celle du CT de référence. La comparaison, effectuée sur 25 patients, montre des résultats proches de la littérature (différence de doses <2% en moyenne). Néanmoins, l’erreur absolue moyenne (MAE) entre le sCT et le CT reste élevée en raison des difficultés à correctement mesurer le signal de l’os et des implants. La deuxième partie de cette thèse s’intéresse à l’impact de la qualité du sCT sur la dosimétrie. Plusieurs sCT sont comparés en faisant varier le nombre de pixels assignés aux tissus osseux avec une méthode d’assignation de densité. L’étude menée sur 24 patients montre des différences de doses plus faible pour le sCT sans assignation osseuse (<2% pour la plupart des volumes), et des résultats similaires avec une classe de tissus osseux au plus juste et surestimée. Un CT “sans os” est aussi évalué en leur assignant l’intensité de l’eau (0 Unités Hounsfield, UH). La différence de doses est inférieure à 1% pour presque tous les OAR et les volumes tumoraux. L’impact de l’énergie à laquelle le scanner X est effectué sur le contraste entre les tissus a été validé à l’aide d’un fantôme. Comparé au CT à 120kV, à l’énergie de traitement (6MV), la différence d’UH entre les tissus diminue, notamment entre l’os et les tissus mous, se rapprochant du contraste de l’IRM. L’importance de l’attribution correcte des régions osseuses n’est donc pas aussi impactante que le laisserait supposer le contraste sur les images de CT. Ainsi, une conversion directe des images IRM en densités électroniques permettrait un calcul de dose plus proche de la référence.

Apprentissage fédéré en segmentation en imagerie cérébrale

Doctorant : Matthis MANTHE

Laboratoire INSA : CREATIS - Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'lmage pour la Santé

École doctorale : ED160 EEA - Electronique, Electrotechnique Automatique de Lyon

L'apprentissage profond en analyse d'image médicale peut amener des outils cliniques intéressants, en accélérant les tâches rébarbatives et ouvrant la porte à des propositions de diagnostique automatiques. Ces modèles entraînés en laboratoire montrent souvent une pauvre capacité de généralisation, principalement dûe au manque de données d'entraînement ce qui limite leur utilité clinique. La construction de bases de données inter-institutionnelles et internationales se heurte aux questions de sensibilité des données de santé. Construire de grandes bases de données dans le domaine médical est excessivement difficile, que ce soit dû aux régulations de données strictes ou aux nombreuses barrières humaines et systémiques. L'apprentissage fédéré a été proposé en 2016 comme un paradigme d'apprentissage décentralisé, collaboratif et sécurisé. Il pourrait être une réponse partielle au problème de partage de données, permettant la collaboration entre différentes entités médicales pour l'entraînement de gros modèles profonds pour un coût légal et de sécurité des données limité. L'algorithme pionnier FedAvg donne des résultats convaincants sur un grand nombre de tâches, mais son utilisation pose de nombreuses questions telles que la justice dans la fédération, sa robustesse aux données aberrantes et ses réelles capacités en sécurité des données. Entre autre apparaissent de sérieuses contraintes sur la distribution des données dans ces fédérations, chaque institution ne possédant qu'une fraction des données biaisée et non représentative. Cette configuration hétérogène des données a été montrée comme altérant significativement la convergence des apprentissages. L'objectif de cette thèse est principalement exploratoire à travers la question de recherche suivante: Comment entraîner des réseaux profonds de manière fédérée pour des tâches de segmentation d'images neurologiques, dans des configurations cross-silo (entre 10 et 100 institutions) et hétérogènes (avec différents modes d'acquisition et de labellisation des données entre institution)?Les organisateurs du challenge Brain Tumor Segmentation (BraTS) ont publié le partitionnement par institution de cette base de données populaire, créant la première (et seule à l'époque) grande base fédérée publique réaliste pour cette préciseuse tâche; FeTS 2021 et 2022. L'étude de l'apprentissage fédéré profond cross-silo et hétérogène pour cette tâche est le point focal de cette thèse. Nous avons dans un premier temps produit un large benchmark de méthodes d'apprentissage fédéré sur la base FeTS 2022. Nous avons exploré pour la première fois les performances de méthodes personalisées et clusterisées pour cette tâche. Nous avons montré que extit{FedAvgJ performe déjà très bien, mais peut être légèrement battu par certaines autres méthodes globales, personalisées ou clusterisées. Nous avons complété ce travail par une méthode basée de comparaison des coûts de ces algorithmes fédérés dans toute leur complexité. De plus, nous avons proposé un nouvel algorithm de rafinement fédéré clusterisé par patient specifiquement pour la segmentation automatique de tumeurs cérébrales. Par un clustering côté serveur basé sur des mesures radiomiques par volume, nous pouvons ratiner un modèle fédéré par type d'acquisition, améliorant légèrement les performances de segmentation. Enfin, nous avons généralisé ce paradigm d'apprentissage fédéré clusterisé par image pour une hétérogénéité d'apparence en segmentation. Nous proposons un clustering dans l'espace des gradients d'un modèle pendant son apprentissage fédéré, montrant une correspondance surprenamment précise avec des aprioris sur l'origine des données. Nous sommes sortis du champ biomédical dans ce travail, évaluant ce paradigme avec une base de données jouet ainsi qu'une tâche de segmentation courante en adaptation de domaine, Cityscapes et GTAS.

Modèle poro-élastique multi-échelle du système tige/fémur pour fabrication additive d'une tige fémorale personnalisable à gradient de propriétés mécaniques

Doctorant : Emmanuel THOULON

Laboratoire INSA : LAMCOS - Laboratoire de Mécanique des Contacts et des Structures

École doctorale : ED n°162 MEGA - Mécanique, Énergétique, Génie Civil, Acoustique
 

L'arthroplastie totale de la hanche (THA) est en un remplacement complet de l'articulation de la hanche par un implant. Il s'agit du seul traitement disponible pour de nombreuses pathologies de la hanche liées à l'âge. La durée de vie de la prothèse est limitée, nécessitant souvent une nouvelle intervention au bout de plusieurs années. L'augmentation de l'espérance de vie et la baisse de l'âge de première implantation contribuent à l'accroissement du nombre de patients concernés. Le prolongement de la durée de vie des prothèses de hanche constitue un enjeu à la fois économique et sociétal. La principale cause de réintervention est le descellement aseptique, caractérisé par une résorption osseuse à l'interface os­ implant. Cela entraîne une instabilité de l'implant et est attribué au « bouclier de contrainte » (stress shielding), qui résulte de la différence de raideur entre le titane et l'os. Cela réduit la transmission des contraintes dans l'os et favorise la résorption osseuse liée au désusage. Dans un contexte médical plus large, où les solutions personnalisées sont privilégiées, cette thèse explore le concept de tige fémorale mécano-biofidèle, c'est-à-dire une tige imitant la géométrie et les propriétés mécaniques de l'os naturel. Alors que l'aspect géométrique a déjà été étudié par Braileanu (2020), ce travail se concentre sur la détermination de propriétés mécaniques optimales pour adapter l'implant à chaque patient. Il s'appuie sur les travaux antérieurs de Perrin (2018) et de Coftigniez (2021), qui portaient respectivement sur une modélisation poroélastique de l'os et sur la fabrication additive de supports en titane destinés à la croissance osseuse. L'objectif principal est de créer un modèle poroélastique de l'os incluant la simulation de la cicatrisation et du remodelage, puis de confronter ses résultats à ceux obtenus par fabrication additive. La cicatrisation et le remodelage étant deux processus biologiques distincts, aucun modèle numérique ne les simule simultanément. Deux modèles issus de la littérature ont été sélectionnés et implémentés dans un modèle éléments finis simplifié, axisymétrique, du système tige-fémur à l'aide de subroutines UMAT. Grâce à un document externe et à l'utilisation d'un predefine field, les calculs de remodelage reprennent au dernier pas de calcul de cicatrisation, assurant ainsi la continuité entre les deux processus. Une procédure de validation a été appliquée pour vérifier l'insensibilité au maillage, la justesse des calculs de contraintes et le comportement asymptotique de la raideur avec un nombre croissant de cycles. Pour évaluer la précision du modèle, les résultats de la simulation numérique ont été comparés à ceux de trois patientes scannées respectivement 5 mois, 4 ans et 12 ans après l'implantation. Les résultats préliminaires sont encourageants, avec une même distribution de raideur et des écarts maximaux de 6 %, 24 % et 11 %. Ils mettent en évidence certaines limites, notamment l'approximation géométrique qui réduit la précision dans la zone de la tête fémorale. La surestimation de la raideur dans le modèle de remodelage suggère une sensibilité aux conditions initiales et une possible surestimation inhérente au modèle lui-même. L'utilisation d'images préopératoires offrirait certainement des améliorations pour les futures études. Enfin, une première étude des matériaux a montré que l'introduction de porosité dans le titane permet de diminuer la raideur, de réduire l'effet de bouclier de contrainte et de favoriser la colonisation cellulaire. Un prototype poreux en titane a pu être fabriqué par stéréolithographie, tandis qu'aucune éprouvette en polymère n'a pu être produite en raison de contraintes dimensionnelles imposées par les techniques disponibles. Des recherches complémentaires sur les procédés de mise en forme des polymères seront donc nécessaires. La prochaine étape de ce travail consistera en une caractérisation mécanique et biologique de l'éprouvette en titane.

Le thème du 4ᵉ séminaire Let’s look up! porte sur les récits et les imaginaires pour penser notre relation au monde (technique, éthique, altérité, vivants non-humains)

Ce quatrième séminaire viendra clôturer notre action dans le cadre de l’appel d’offres IXXI/MSH. À cette occasion, nous vous invitons pour une matinée de conférences, accessibles également en visioconférence, animées par Jean-Philippe Ferrière avec comme intervenants Yannick Rumpala, Angela Biancofiore, Clément Barnaudy, Marianne Chouteau et Céline Nguyen. Après un buffet végétarien auquel vous êtes conviés, vous pourrez participer à un atelier naturaliste au choix : Biodiversité sur le campus par Arthropologia et par Des espèces parmi’Lyon ou découverte de la biodiversité du Vietnam grâce au parcours Vietnamazing au zoo de la Tête d’Or.

L’ensemble des activités de cette journée, ainsi que le buffet sont gratuits, mais l’inscription est obligatoire. Attention, le nombre de places aux ateliers est limité !

Doppler couleur cardiaque à partir d'un nombre réduit d'échantillons par apprentissage profond

Doctorante : Julia PUIG

Laboratoire INSA : CREATIS - Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'image pour la Santé

École doctorale : ED160 EEA - Électronique, Électrotechnique, Automatique de Lyon

L'échocardiographie Doppler couleur permet la visualisation du flux sanguin à l'intérieur du cœur. Cependant, la faible cadence d'images du Doppler couleur empêche une évaluation quantitative de la vitesse du sang tout au long du cycle cardiaque, compromettant ainsi une analyse complète de la fonction ventriculaire. La formation d'une image Doppler couleur implique une acquisition ultrasonore composée d'environ huit acquisitions temporelles, suivie d'un filtrage du clutter pour récupérer les informations sanguines, puis d'une estimation de la vitesse Doppler. Une solution à la faible cadence d'images consiste à réduire le nombre d'acquisitions temporelles pour la reconstruction de chaque image. Cependant, les méthodes classiques de traitement Doppler couleur pour le filtrage du clutter et l'estimation de la vitesse Doppler sont sensibles à cette réduction d'informations temporelles. Parallèlement, l'apprentissage profond, et en particulier les réseaux de neurones convolutionnels, montrent des résultats prometteurs pour le post-traitement des données échocardiographiques dans diverses applications. Cette thèse explore l'utilisation de modèles d'apprentissage profond pour le traitement Doppler couleur d'acquisitions avec un nombre réduit d'échantillons temporels. Nous avons adopté une approche d'apprentissage supervisé en simulant des acquisitions Doppler couleur cardiaques basées sur des patients à l'aide d'un pipeline de simulation modélisant à la fois les mouvements des tissus et du sang. Nous avons ensuite exploré l'utilisation de modèles U-Net basés sur l'attention pour le filtrage du clutter, obtenant des résultats surpassant ceux d'un filtre passe-haut classique. Pour l'estimation de la vitesse Doppler à partir des signaux filtrés, nous avons proposé des modèles d'apprentissage profond basés sur U-Net, ainsi que des stratégies d'augmentation de données permettant d'égaler ou de surpasser la méthode de référence par autocorrélation, tout en atténuant efficacement l'aliasing et le bruit. Pour ces deux tâches, nous avons comparé l'utilisation de représentations en valeurs réelles et complexes, et évalué les modèles proposés sur des expériences in silico et in vivo. Globalement, tous les modèles proposés ont montré une bonne capacité de généralisation aux données in vivo malgré un entraînement uniquement sur des séquences in silico. Enfin, la combinaison des deux méthodes a donné des résultats prometteurs sur des acquisitions avec seulement trois échantillons temporels. Ces résultats démontrent l'intérêt des méthodes d'apprentissage profond supervisé pour le traitement Doppler couleur à partir d'un nombre réduit d'acquisitions.

Vers une qualification interdisciplinaire de la vulnérabilité sanitaire individuelle et des vécus face aux fortes chaleurs : croisement et mise à l'épreuve de la modélisation du stress et des astreintes thermiques avec le terrain ethnographique

Doctorante : Célia Sondaz

Laboratoire INSA : CETHIL - Centre d'Énergétique et de Thermique de Lyon

École doctorale : ED162 MEGA - Mécanique, Énergétique, Génie Civil, Acoustique

L'exposition aux vagues de chaleur, de plus en plus fréquentes, longues et intenses, altère la santé et le bien-être des habitants, notamment en milieu urbain. Les interactions entre les individus et leur environnement physique et social à l'origine de cette altération sont complexes, multifactorielles et multidimensionnelles. C'est pourquoi cette thèse propose et expérimente une approche interdisciplinaire de qualification des conséquences des surchauffes urbaines sur la santé individuelle et de la vulnérabilité associée. Deux méthodes sont ainsi croisées : (i) la modélisation et la simulation numérique des ambiances thermiques intérieures et des réactions thermo-physiologiques associées, (ii) le recueil et l'analyse des réactions à la chaleur, des stratégies d'adaptation, des percepts et des représentations individuelles et sociales, via une enquête qualitative de terrain. Cette approche a été expérimentée sur une population épidémiologiquement vulnérable aux fortes chaleurs, les femmes âgées, et en se consacrant principalement à l'exposition à l'intérieur des logements. Dans cette thèse, la modélisation a pour objectif d'étudier l'exposition thermique dans le logement ainsi que les réactions physiologiques induites. Pour cela, le modèle thermo-physiologique multisegments et multi-nœuds JOS-3 a été adapté pour simuler les astreintes thermiques, hydriques et cardiovasculaires. Ainsi, le nouveau modèle développé, aJOS-3, inclut un bilan hydrique complet, le calcul de la fréquence cardiaque et les limites de thermorégulation dues aux astreintes hydriques et cardiovasculaires. Des études de sensibilité de aJOS-3 à ses paramètres d'entrée, au pas de temps et aux asymétries en entrée ont montré la pertinence, en première approximation, de réaliser des simulations en série avec le modèle de STD de bâtiment EnergyPlus avec un pas de temps de 15 minutes. En parallèle de la modélisation, l'enquête de terrain réalisée auprès de 7 femmes de plus de 70 ans vivant seule dans trois modes d'habiter différents durant les étés 2022 et 2023 a reposé sur: (i) des mesures thermiques en continu dans les logements, (ii) des entretiens semi­ directifs, et (iii) un suivi quotidien à l'aide de carnets de bord et d'entretiens téléphoniques. Les résultats montrent notamment que les réactions psychologiques, sociales et comportementales sont au moins aussi problématiques que les symptômes physiques pour les participantes. Les percepts thermiques sont influencés par de multiples facteurs, et les représentations de la chaleur et de la vulnérabilité jouent un rôle clé dans l'adoption de stratégies d'adaptation ainsi que dans la tolérance à la chaleur et à ses conséquences. Au travers de deux études de cas, la chaîne de modèles EnergyPlus - aJOS-3 a été mise à l'épreuve du terrain afin d'évaluer son apport pour la compréhension des réactions à la chaleur. La comparaison des astreintes physiologiques simulées avec les vécus estivaux rapportés suggère que ce croisement des approches constitue un outil pertinent pour personnaliser les stratégies d'adaptation à conseiller. De plus, la modélisation des astreintes avec aJOS-3 semble plus représentative de la répartition temporelle des réactions physiques que l'estimation d'indices de stress thermique classiques tels que la PET. Le développement méthodologique, l'analyse du terrain et les études de cas montrent comment le croisement de la modélisation du stress et des astreintes thermiques avec le terrain permet d'appréhender les vécus et réactions en périodes de forte chaleur, par exemple par l'identification des réactions les plus marquantes, par celles des facteurs affectant l'exposition, les percepts ou la tolérance aux réactions, etc. L'approche interdisciplinaire permet également d'identifier les besoins, atouts, limites et perspectives propres aux différentes méthodes ainsi que les enjeux liés à leur croisement interdisciplinaire.

Robocasting de ciment de phosphate de calcium bifasique renforcé par du graphène pour l'ingénierie des tissus osseux

Doctorante : Stephanie GROSSI ROEDEL

Laboratoire INSA : MATEIS - Matériaux Ingénierie et Sciences

École doctorale : ED34 : ML - Matériaux de Lyon

La bioingénierie a considérablement bénéficié des techniques de fabrication additive, offrant des solutions hautement personnalisées pour accélérer la récupération des patients. En génie tissulaire osseux, ces techniques permettent la production de structures et d'implants personnalisés avec des géométries complexes adaptées aux besoins spécifiques de chaque patient. Parmi ces méthodes, le robocasting se distingue par la fabrication de biocéramiques pour les applications osseuses, en utilisant l'extrusion de suspensions céramiques concentrées pour construire les pièces couche par couche. Cette méthode permet l'utilisation d'«encres» enrichies d'additifs qui améliorent à la fois la résistance mécanique et les fonctionnalités biologiques de la pièce finale, favorisant ainsi l'interaction avec le corps. Les phosphates de calcium (CaP) présentent d'importants avantages par rapport à d'autres biomatériaux en raison de leur similarité avec la phase minérale des os, permettant une intégration naturelle sans provoquer de réponses inflammatoires, et étant progressivement absorbés pendant le processus de régénération osseuse. Cela élimine le besoin d'opérations supplémentaires pour retirer les implants. Parmi les différentes formes de phosphate de calcium, les ciments de phosphate de calcium biphasique (BCPC) sont particulièrement avantageux, car ils combinent l'hydroxyapatite (HA), qui fournit un soutien structurel, et le 13-tricalcium phosphate (13- TCP), qui est résorbable et favorise la régénération osseuse. Cette combinaison permet l'absorption progressive du 13-TCP tout en maintenant une intégrité structurelle de l'HA, rendant le BCPC idéal pour les applications de guérison osseuse à long terme. Les ciments phosphocalciques (CPC) se distinguent par leur consolidation à des températures proches de l'ambiante par des réactions de prise, éliminant ainsi le besoin de frittage, ce qui facilite l'incorporation de substances bioactives et thermosensibles, essentielles pour accélérer la régénération. Les nanoplaquettes de graphène (GNP) sont des exemples d'additifs qui peuvent fournir à la fois des améliorations mécaniques et des fonctionnalités biologiques lorsqu'elles sont combinées avec des phosphates de calcium. Les ciments à base de CaP peuvent être mis en forme par robocasting, à condition que leurs propriétés rhéologiques soient optimisées pour garantir la formation de filaments homogènes qui s'écoulent lors de l'extrusion mais conservent leur forme immédiatement après le dépôt, permettant d'obtenir des pièces structurellement solides avec une faible concentration de défauts. Ce travail se concentre sur le développement et l'étude de structures imprimées en 3D à l'aide de la technique de robocasting à basse température, avec des ciments de phosphate de calcium biphasique renforcés de nanoplaquettes de graphène. L'objectif est d'améliorer les propriétés mécaniques et le potentiel biologique du produit final. L'étude a analysé les aspects rhéologiques des pâtes viscoélastiques, l'imprimabilité des pâtes avec et sans graphène, la résistance mécanique des pièces imprimées par des tests de flexion à trois points, ainsi que des évaluations biologiques concernant la cytotoxicité et l'activité métabolique associées aux pièces imprimées.

 

Développement d’outils pour le diagnostic et le traitement des maladies neurodégénératives

Maître de conférences des universités (MCU) : Adina-Nicoleta LAZAR

Laboratoire INSA :  LaMCoS

Composition du jury : 

Rapporteurs : Elmira Arab-Tehrany, Marc Dhenain, Sophie Lecomte

Jury : 

Civilité	Nom et Prénom	Grade/Qualité	Établissement
Mme	ARAB-TEHRANY Elmira	Rapporteur	Université de Lorraine
Mme	LECOMTE Sophie	Rapporteur	CBMN, Université de Bordeaux
M.	DHENAIN Marc	Rapporteur	MIRCen, Université Paris-Saclay
Mme	BERNOUD-HUBAC Nathalie	Examinateur	INSA Lyon
Mme	MANITI Ofelia	Examinateur	Université Lyon 1
M.	DELATOUR Benoît	Examinateur	ICM, Sorbonne Université, Paris

 

Développement d'une séquence IRM pour une quantification robuste et efficace de la vitesse du sang simultanément dans le cœur et les grands vaisseaux.

Doctorante : Marta BEGHELLA BARTOLI

Laboratoire INSA : CREATIS - Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'image pour la Santé
École doctorale : ED162 MEGA - Mécanique, Énergétique, Génie Civil, Acoustique

L'IRM en flux 4D (4D Flow MRI) est une technique d'imagerie par contraste de phase qui permet une évaluation complète de la fonction cardiovasculaire en fournissant des mesures volumétriques du flux sanguin tout au long du cycle cardiaque. La phase du signal IRM est proportionnelle à la vitesse et est limitée par le paramètre d'encodage de vitesse (VENC), ce qui restreint la plage de vitesses à -VENC et +VENC. L'IRM en flux 4D permet de capturer des modèles complexes de flux sanguins, incluant des vitesses faibles dans les veines et des vitesses élevées dans les artères. Le choix du bon VENC est crucial : un VENC faible entraîne un aliasing lorsque les vitesses dépassent ±VENC, tandis qu'un VENC élevé introduit du bruit, rendant les mesures de flux lent peu précises. Le VENC optimal équilibre un bon rapport signal sur bruit (VNR) pour des mesures de flux lent précises et une large gamme dynamique pour éviter l'aliasing. Pour étendre la gamme dynamique de la vitesse, des techniques à double ou multiple VENC sont utilisées, en acquérant des données avec différentes valeurs de VENC. Le déballage standard en double-VENC utilise les données VENC_high pour détecter les sauts de phase dans les données VENC_low, ajoutant ou soustrayant des multiples de 2n pour combiner les avantages des deux acquisitions. Cependant, dans les cas pathologiques, cette méthode est limitée par l'aliasing dans les données VENC_high en raison de vitesses imprévues et élevées. Pour résoudre ce problème, nous avons introduit une nouvelle séquence 4D Flow MRI à double-VENC, basée sur la règle des coprimes pour le rapport de VENC, permettant une gamme dynamique de vitesses étendue, accompagnée d'un algorithme de déballage de vitesses efficace en termes de temps, validé in vitro et démontré in vivo chez des patients présentant des pathologies cardiovasculaires. Malgré ces progrès, les séquences à double-VENC sont limitées par des temps d'acquisition longs. L'échantillonnage radial 3D a émergé comme une solution prometteuse, conservant les données de basse fréquence essentielles lors de l'undersampling, et étant plus résistant aux artefacts de mouvement. En utilisant des acquisitions en libre circulation et des techniques d'auto-gating, l'IRM en flux 4D avec échantillonnage radial 3D permet d'extraire les signaux cardiaques et respiratoires directement des données de k-space, éliminant le besoin d'appareils externes comme les ECG. Nous avons également étudié la performance de la séquence double-VENC coprime combinée avec l'échantillonnage radial 3D pour résoudre les limitations de temps d'acquisition des méthodes à double-VENC. Bien que l'IRM en flux 4D offre des mesures détaillées, sa nature chronophage et son coût élevé la rendent moins pratique comparée à l'échocardiographie, notamment le Doppler couleur, qui est abordable, portable et offre une imagerie en temps réel. Cependant, la nature unidimensionnelle du Doppler couleur et sa dépendance à l'angle d'incidence limitent sa capacité à capturer des modèles complexes de flux tridimensionnels. Des techniques comme la cartographie du flux vectoriel intraventriculaire (iVFM) ont été développées pour extraire des champs de vitesses bidimensionnels à partir des données Doppler couleur, fournissant une représentation plus précise de la dynamique du flux sanguin. Bien que l'iVFM ait été validé par des simulations de dynamique des fluides computationnelle (CFD), des défis demeurent lors de la comparaison de ses résultats avec ceux de l'IRM en flux 4D, la norme en matière de mesures de vitesses de flux sanguin in vivo. Un défi majeur est la possibilité de divergences lors de la comparaison des champs de vitesses instantanés dérivés de l'iVFM avec les données moyennées dans le temps de l'IRM en flux 4D. Dans cette thèse, nous avons développé une méthodologie visant à réconcilier ces divergences en comparant les champs de vitesses mesurés par les deux techniques au sein du ventricule gauche.