Simulation numérique de la croissance d'anévrisme de l'aorte ascendante pour l'aide à la décision chirurgicale

Doctorante : Kexin YAN

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

École doctorale : ED162 : MEGA de Lyon (Mécanique, Énergétique, Génie civil, Acoustique)

Prévoir l'évolution de la croissance des anévrismes de l'aorte ascendante (AscAA) représente un défi majeur en raison de l'interaction complexe entre la géométrie aortique, le comportement des tissus et la dynamique des flux sanguins. Cette étude explore un modèle de Fluide-Structure­ Croissance (FSG), basé sur la théorie Homogenized constrained mixture model (HCMM), pour simuler de manière réaliste la croissance des AscAA. Le modèle par éléments finis est initialisé avec une zone de dégradation de l'élastine, définie par la distribution des contraintes de cisaillement pariétales moyennes (TAWSS) dérivées des simulations de dynamique des fluides computationnelle. Dans un premier temps, nous menons une étude paramétrique pour évaluer l'influence de paramètres d'entrée spécifiques-tels que la direction du jet d'entrée, qui détermine les zones de TAWSS élevé, et la prédéformation initiale, qui impacte l'état homéostatique des tissus-ainsi que des paramètres matériaux sur les résultats de simulation de croissance. Ensuite, nous calibrons ces paramètres pour reproduire la croissance observée dans cinq cas patients, dont un cas disposant de données longitudinales. Nous parvenons à reproduire cette croissance longitudinale en tenant compte des mises à jour du TAWSS et de la rigidité du support élastique. Nos résultats montrent que l'approche FSG proposée, combinée à un ajustement des paramètres sensibles, permet de reproduire avec succès les schémas de croissance observés cliniquement, en validant à la fois le diamètre de l'anévrisme et la distribution des déplacements par comparaison à l'imagerie CT de suivi. Ce travail montre un potentiel prometteur pour une application à d'autres cas patients, contribuant ainsi aux efforts visant à développer un outil prédictif pour soutenir la prise de décision clinique.

Développement et caractérisation de matériaux électroactifs conformables pour des applications médicales.

Doctorant : Simon TOINET

Laboratoire INSA : LGEF - Laboratoire de Génie Électrique et Ferroélectricité

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

Les maladies cardiovasculaires restent la première cause de mortalité mondiale, et leurs complications représentent un défi majeur pour la santé publique. Depuis une quinzaine d'années, les techniques endovasculaires se sont imposées comme le traitement de référence pour les anévrismes et les maladies artérielles périphériques, grâce à leur capacité à réduire les risques chirurgicaux et les coûts de santé. Cette évolution a été soutenue par une collaboration entre chirurgiens vasculaires et ingénieurs, visant à améliorer la précision opératoire et optimiser les conditions en bloc opératoire, notamment par la conception de guides et sondes orientables. Cependant, aucune solution actuelle ne répond pleinement aux exigences en termes de fiabilité, sécurité et encombrement. Cette thèse a pour objectif de développer un guide de navigation intra-artériel orientable électriquement. Deux polymères électroactifs, à base de polyfluorure de vinylidène (PVDF), ont été étudiés pour leur intégration dans un actionneur positionné à l'extrémité du guide. Une étude expérimentale combinant analyses électriques, mécaniques, structurelles, morphologiques et thermiques, appuyée par des modèles analytiques et éléments finis, a permis d'analyser les paramètres influençant la courbure de l'actionneur. Ces résultats ont conduit à l'élaboration d'une notice de calcul pour la conception optimale des actionneurs multicouches en flexion. L'optimisation du procédé de fabrication a permis de développer des actionneurs orientables à basse tension et faible courant, conformes aux normes de sécurité. Des prototypes de guides d'environ 1 mm, intégrant ces actionneurs optimisés, ont été fabriqués et testés dans un banc artère perfusé par un chirurgien. Les essais ont démontré la faisabilité du concept, atteignant les artères cibles du banc, constituant une preuve de concept solide du guide de navigation artérielle orientable électriquement.

Reconstruction bimodale d'images TEP/IRM assistée par intelligence artificielle

Doctorant : Valentin GAUTIER

Laboratoire INSA : CREATIS - Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'image pour la Santé
École doctorale : ED160 : Électronique, Électrotechnique, Automatique de Lyon

L'imagerie TEP/IRM est une méthode d'imagerie médicale qui gagne progressivement en popularité. Sa capacité à coupler une image anatomique de haute résolution fournie par l'IRM avec l'information fonctionnelle fournie par la TEP en font un outil prometteur en oncologie ou en neurosciences. Une contrainte majeure de cette technique d'imagerie est sa durée d'acquisition pouvant monter jusqu'à une heure. Diminuer le temps d'acquisition est ainsi un enjeu majeur qui permettrait d'augmenter le confort des patients et augmenter la disponibilité des machines. L'objectif dans cette thèse est de mettre au point de nouvelles méthodes de reconstruction faisant usage de la présence des deux modalités pour obtenir des images d'une qualité standard dans la pratique clinique avec des temps d'acquisitions plus courts. Est ainsi proposée dans un premier temps une méthode de reconstruction TEP guidée par IRM s'appuyant sur un autoencodeur variationnel bimodal pré entraîné sur des données de qualité clinique standard. Celui-ci est utilisé pour contraindre les solutions du problème inverse et permet, à travers son espace latent, d'obtenir une représentation jointe des deux modalités. Cette méthode apparaît robuste au bruit comparée à des méthodes classiques, témoignant ainsi de l'utilisation de l'information de la deuxième modalité pour compenser l'ajout de bruit sur les données. Cette méthode est ensuite étendue à la reconstruction jointe de la TEP et de l'IRM et sont explorées différentes architectures de VAE. Cette étude met notamment en avant un partage de l'information de l'IRM vers la TEP bien supérieur à celui de la TEP vers l'IRM. Finalement, cette thèse explore aussi l'utilisation des récents modèles de diffusion pour résoudre le problème de la reconstruction jointe.

L'Établissement français du sang sera de retour sur le campus de la Doua au Double Mixte pour la première édition 2025 de Sang pour Sang Campus !

🩸En partenariat avec l'Université Lyon 1 et le soutien des écoles du campus de la Doua ainsi que de nombreux partenaires.

Fabrication additive par frittage de matériaux métalliques biodégradables Mg-Zn pour implants orthopédiques.

Doctorant : Julien MOREAU

Laboratoire INSA : MATEIS - Matériaux Ingénierie et Sciences

École doctorale : ED34 : Matériaux de Lyon

Les alliages de magnésium (Mg) apparaissent comme des matériaux prometteurs pour les applications biomédicales en raison de leur biocompatibilité, leur biodégradabilité et leurs propriétés mécaniques favorables. Cependant, leur dégradation rapide dans des environnements aqueux ont freiné leur utilisation à grande échelle. Cette étude explore l’incorporation de zinc (Zn) et de zirconium (Zr) comme éléments d’alliage afin d’améliorer la résistance à la corrosion. L’objectif principal de cette thèse est la conception d’alliages, en utilisant des procédés de fabrication par métallurgie des poudres et des modifications microstructurales grâce à des traitements de vieillissement. Ces modifications ont été suivies par des mesures de dureté et de puissance thermoélectrique, avec pour but ultime d’obtenir un taux de dégradation contrôlé et prévisible dans des environnements physiologiques. Des alliages Mg-Zn-Zr de haute pureté ont été fabriqués par Spark Plasma Sintering (SPS), en accordant une attention particulière aux effets des paramètres de frittage sur la couche d’oxyde native entourant les particules de poudre d’alliage de magnésium. Les propriétés mécaniques des pièces denses obtenues ont été évaluées afin de déterminer les températures optimales de fabrication. Les propriétés des matériaux ont été caractérisées à l’aide de différentes techniques, notamment la spectroscopie à dispersion d'énergie (EDS), la microscopie optique, la microscopie électronique à balayage (SEM), la diffraction des électrons rétrodiffusés (EBSD), la micro-indentation, les mesures de polarisation potentiodynamique et les études de dégradation in vitro. Les traitements thermiques des alliages ont favorisé la formation de précipités, qui se sont révélés bénéfiques pour la résistance à la corrosion lorsque leur taille et leur distribution étaient correctement maîtrisées. Un autre aspect essentiel de cette étude concerne l’utilisation de la fabrication additive (AM) pour les alliages de magnésium. Outre la personnalisation qu’elle permet dans le domaine médical, l’AM facilite la création de structures cellulaires avec une porosité contrôlée. Ces structures permettent de moduler les propriétés mécaniques tout en favorisant l’invasion cellulaire, un facteur clé en ingénierie tissulaire. Les pièces ont été produits par robocasting, un procédé d’extrusion couche par couche utilisant une pâte composée de poudre et de liant. Ces structures ont ensuite été déliantées et frittées pour atteindre leurs propriétés finales. Bien que le frittage des alliages de magnésium présente des défis importants, l’utilisation du frittage en phase liquide et d’un creuset en labyrinthe a permis d’atteindre le frittage des pastilles pressées et des pièces imprimés. En résumé, cette thèse présente le développement d’un alliage biodégradable Mg-Zn-Zr conçu pour des applications orthopédiques. Les propriétés mécaniques et de corrosion ont été optimisées grâce à la fabrication de pièces denses par SPS, et une méthode de robocasting pour les alliages de magnésium a été développée, ouvrant la voie à des implants biodégradables imprimés en 3D.

Événement porté dans le cadre du FASSIL, Festival Arts Sciences et Sociétés de l'INSA Lyon.

Inspirée par le modèle de la Fresque du Climat et de la capacité à mobiliser de l’intelligence collective pour aborder des sujets complexes, Nightline crée la Fresque de la Santé Mentale®, dans une approche généraliste et universelle de la santé mentale à tout âge.

Son objectif ? Outiller chacun·e, et les jeunes en particulier, pour prendre soin de leur santé mentale et de celle des autres en :

👉 sensibilisant au sujet de la santé mentale via des espaces de discussion

👉 informant sur les ressources à disposition de chacun·e, pour soi et pour les autres

👉 proposant des pistes d’action pour s’engager en faveur de la santé mentale à une échelle collective Ainsi, la Fresque de la Santé Mentale® contribue au développement du pouvoir d'agir de chacun·e sur sa santé mentale.

Avec le soutien de la Fondation Sisley d’Ornano, et en partenariat avec le Psycom pour la conception.

Les ateliers se déploient en touchant en premier lieu le public cible de Nightline : les jeunes, et tout particulièrement les étudiant·e·s.

La Fresque de la Santé Mentale® est une marque déposée Nightline Pour plus d’informations, cliquez ici. Pour se donner une idée : https://www.youtube.com/watch?v=qTmRIiy19Mw

 

Événement porté dans le cadre du FASSIL, Festival Arts Sciences et Sociétés de l'INSA Lyon.

En savoir plus : → Je découvre le programme du Festival FASSIL : 

Health Data: Exploring And Enhancing Emerging Privacy- Protection Mechanisms

Doctorant : Thomas LEBRUN

Laboratoire INSA : CITI

École doctorale : ED512 Informatique et mathématiques de Lyon

Les données de santé représentent une grande quantité d'informations, générées quotidiennement et sensibles par nature. Cependant, leur partage est essentiel pour l'avancement de la recherche et, en fin de compte, l'amélioration des soins aux patients. L’utilisation des données médicales est confrontée à des limitations dues à leur sensibilité et à la nécessité de garantir la confidentialité, encadrée par les réglementations en vigueur. Cela nécessite une protection renforcée. L’intérêt pour des alternatives au partage de données brutes, telles que la pseudonymisation ou l’anonymisation, augmente avec les besoins d’accès à des données d’apprentissage pour l’utilisation de l’intelligence artificielle, qui requiert de grandes quantités de données pour fonctionner efficacement en tant qu’assistant médical. Dans cette thèse, nous examinons de nouvelles méthodes respectant la vie privée, rendues possibles par les avancées rapides de l’intelligence artificielle. Plus spécifiquement, mon analyse porte sur l’amélioration d’alternatives à la centralisation de données sensibles : l’apprentissage fédéré, une méthode décentralisée d’entraînement des modèles d’IA sans partage de données, ainsi que de la génération de données synthétiques, qui crée des données artificielles similaires aux données réelles. Considérant l’absence de consensus pour l’évaluation de la confidentialité de ces nouvelles approches, nous avons axé notre travail sur la mesure méthodique de la fuite de confidentialité ainsi que la balance avec l'utilité des données synthétiques ou du modèle d'apprentissage fédéré. Mes travaux incluent un mécanisme pour améliorer les propriétés de confidentialité de l'apprentissage fédéré ainsi qu'une nouvelle méthode de génération conditionnelle de données synthétiques. Cette thèse vise à contribuer au développement de cadres plus robustes pour le partage sécurisé des données de santé, en conformité avec les exigences réglementaires, facilitant ainsi des innovations en matière de santé.

Depuis quelque temps, la couverture médiatique sur la santé mentale des jeunes augmente. Comment rendre ce sujet moins froidement factuel ou médical mais plus sensible, plus artistique ?

Portée par trois insaliens en section Arts-plastiques-études, l’exposition Fissures invite à réfléchir aux complications que peuvent rencontrer les étudiants, à se questionner sur les signaux d’alarme, ou encore sur les pensées d'épisodes de mal-être. Sculptures, gravures, peintures (de Lucie Dumas, Marianne Gaillard, Yann Tobet) et poèmes (de Fatma Bouricha) dialoguent autour de ce thème.

Écoulement intraventriculaire en échocardiographie Doppler avec réseaux de neurones fondés sur la physique

Doctorant : Hang Jung LING

Laboratoire INSA : CREATIS
École doctorale : ED162 : MEGA de Lyon (Mécanique, Energétique, Génie civil, Acoustique)

Les maladies cardiovasculaires sont les principales causes de décès dans le monde, causant plus de 20 millions de décès chaque année. L'évaluation de la santé cardiaque est cruciale pour prévenir ces maladies. Pour cela, l'échocardiographie est couramment utilisée en routine clinique à cause de sa portabilité et de son coût abordable. Les examens échocardiographiques évaluent la fonction systolique et diastolique du cœur, mais les mesures de la fonction diastolique peuvent parfois donner des résultats de diagnostic discordants. Explorer des biomarqueurs alternatifs, comme le flux sanguin intracardiaque, pourrait améliorer la précision de la quantification de la fonction diastolique. La cartographie du flux vectoriel intraventriculaire ou “intraventricular vector flow mapping” (iVFM) est une technique qui reconstruit le flux sanguin vectoriel à partir des champs scalaires fournis par l'échocardiographie Doppler couleur, mais elle nécessite des étapes de prétraitement chronophages. Dans cette thèse, nous avons utilisé l'apprentissage profond (DL) pour automatiser ces étapes, y compris la segmentation du ventricule gauche et la correction des artefacts de repliement de phase ou l'aliasing. Nous avons également développé des méthodes basées sur les réseaux de neurones fondés sur la physique pour reconstruire l’écoulement vectoriel intraventriculaire, montrant que ces approches peuvent améliorer l'efficacité et la précision de l'iVFM. L'automatisation complète du pipeline d'iVFM à l'aide de réseaux de neurones, de la segmentation à la reconstruction du flux vectoriel, améliore la fiabilité de l'iVFM. La prochaine étape serait d'appliquer cet outil en milieu clinique pour explorer et extraire de nouveaux biomarqueurs basés sur le flux, ce qui pourrait bénéficier à la détection précoce des maladies cardiovasculaires.

Troisième séminaire "Let's look up! Ingénierie et recherche au prisme de la santé globale : Du soin dans l’ingénierie !"

Lors de ce troisième séminaire, le soin et le besoin de prendre soin des humains et des non-humains dans la conception, l'usage, l'appropriation, la production des techniques seront questionnés.

Avec la participation de :

• Jean-Philippe Pierron, Professeur des universités en philosophie de la vie, de la médecine et du soin, au Département de philosophie, UMR LIR3S, Université de Bourgogne et Directeur de la chaire Valeurs du soin de l’Université Jean-Moulin Lyon 3, France.
• Lucie Dalibert, maîtresse de conférences en philosophie des techniques et humanités médicales.
• Romain Colon de Carvajal, professeur agrégé d'ingénierie mécanique à l'INSA Lyon.

Séminaire co-modal (présentiel et distanciel). Inscription gratuite, mais obligatoire.