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Theses Year : 2020

Exploring new numerical methods for the simulation of soft tissue deformations in surgery assistance

Nouvelles méthodes numériques pour la simulation temps-réel des déformations des tissus mous dans le cadre de l’assistance peropératoire

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Abstract

This thesis addresses the problem soft tissue simulation for augmented reality applications in liver surgery assistance and, more specifically, the implementation of a non-rigid registration pipeline to be used by the medical staff to generate interactive deformations of a patient specific liver three-dimensional virtual representation. A formal physics-based framework is first defined and used as the basis for the construction of a biomechanical model capable of producing realistic deformations. Four basic requirements guided the development of the model: accuracy, speed, stability and simplicity of implementation. Meshless and immersed-boundary methods are both considered as alternatives to the traditional finite element method. A formal non-rigid registration algorithm is finally documented and tested with real-life scenarios. A comparison with new and rising machine learning and neural network solutions is also provided.
Cette thèse aborde le problème de simulation des tissus mous pour les applications de réalité augmentée en assistance peropératoire du foie et, plus précisément, la mise en oeuvre d'une procédure automatique de recalage non rigide entre une reconstruction préopératoire du foie d'un patient et les données acquises en temps réel pendant la chirurgie. Un cadre formel basé sur la physique est d'abord défini et utilisé comme base pour la construction d'un modèle biomécanique capable de reproduire les déformations du foie. Quatre directives de recherche ont guidé le développement du modèle : la précision, la rapidité, la stabilité et la simplicité de mise en oeuvre. Les méthodes sans maillage et les méthodes aux frontières immergées sont deux considérées comme des alternatives à la méthode traditionnelle des éléments finis. Un algorithme complet de recalage non rigide est documenté et testé avec des scénarios réels. Finalement, une introduction des émergentes en apprentissage automatique et réseaux de neurones est également fournie.
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Origin : Version validated by the jury (STAR)

Dates and versions

tel-03130643 , version 1 (03-02-2021)
tel-03130643 , version 2 (16-11-2022)

Identifiers

  • HAL Id : tel-03130643 , version 2

Cite

Jean-Nicolas Brunet. Exploring new numerical methods for the simulation of soft tissue deformations in surgery assistance. Bioinformatics [q-bio.QM]. Université de Strasbourg, 2020. English. ⟨NNT : 2020STRAD029⟩. ⟨tel-03130643v2⟩

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