Projet ANR-15-CE19-0002 – LBSMI : Simulation Lattice Boltzmann à partir d'images médicales
Programme : Technologies pour la santé (DS0413) 2015
Année de financement : 2015
Coordinateur du projet : Monsieur Laurent Navarro (Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint Etienne)
Partenaires : Laboratoire public
Montant : 208464.0 euros
Date de début : 2016
Durée : 48 mois
Résumé : Le projet LBSMI vise à développer un workflow allant des images médicales à la simulation patient-spécifique des tissus mous. Un tel workflow n’existe pas aujourd’hui car les méthodes actuelles employées en biomécanique telles que les éléments finis nécessitent un modèle géométrique qui doit être construit à partir de données d'images médicales. Bien que l'imagerie médicale et le traitement d'image se soient grandement améliorés, il est encore trop difficile d’extraire ces modèles géométriques automatiquement. En outre, il apparait nécessaire de développer une méthode qui combinerait l'imagerie médicale et la simulation biomécanique dans un cadre unique. Le défi de LBSMI est d'unifier la biomécanique des tissus mous et le traitement des images médicales dans un workflow complet pour prédire les déformations sous certaines conditions de chargement sans segmentation préalable.
Le workflow développé dans LBSMI sera basé sur la méthode Lattice Boltzmann, issu de la physique statistique. L'avantage de cette méthode réside dans l'utilisation d'un réseau régulier pour résoudre les équations de la mécanique, à la différence des méthodes comme les éléments finis qui utilisent des maillages déformables. Par conséquent, le passage des images médicales à un réseau de Boltzmann est relativement simple. LBSMI utilisera la méthode Lattice Boltzmann à temps de relaxation multiples, qui permet des simulations complexes comme les interactions fluides/structures, ou l’utilisation de lois de comportement non linéaires. De plus, cette méthode est intrinsèquement adaptée à l’intégration des règles d'interactions intercellulaires car elle traite de particules en mouvement sur un réseau, ouvrant ainsi la voie vers la mécanobiologie. Le développement de la méthode Lattice Boltzmann pour les tissus mous changera la donne en ce qui concerne la simulation numérique en biomécanique.
Deux problèmes médicaux seront abordés à travers le développement de logiciels: (1) L’évaluation du risque de rupture des anévrismes intracrânien et de l'aorte, et (2) l'évaluation de l'efficacité des orthèses.
La rupture d'anévrisme se produit quand les déformations dépassent la résistance locale du tissu. Dans cette pathologie, la rapidité de décision est un paramètre déterminant directement lié à la vie des patients. Par conséquent, un workflow rapide et automatique, prenant les données des patients en entrée et proposant des scénarios simulés de l'évolution de pathologies, sera une aide considérable pour le travail des médecins.
La prescription d'orthèses est basée sur leurs effets supposés. Dans ce contexte, un workflow permettant la simulation de leur degré d'efficacité sur le maintien des structures musculo-squelettiques et aidant dans le choix d'une orthèse spécifique sera développé.
Pour aider au développement de ces logiciels spécifiques, des simulations utilisant les bases de données d'images médicales de patients provenant de trois projets européens (Thrombus, AARTEMIS et BIOLOCHANICS) dont les thèmes sont les anévrismes intracrânien et de l'aorte seront réalisées  et conduiront à une meilleure compréhension de ces pathologies.
La colonne vertébrale de LBSMI est composée d'ingénieurs et de médecins, tous experts dans leurs domaines. En outre, LBSMI se déroulera dans le cadre de trois projets européens, et l’équipe sera en étroite collaboration avec les consortiums qui y sont liés.
LBSMI constitue une innovation de rupture, car il aborde le problème de la simulation numérique des tissus mous sous un angle totalement nouveau. Cela permettra d'ouvrir de nouvelles voies dans la recherche appliquée en matière de simulation des tissus mous. LBSMI conduira au développement de solutions logicielles pour prédire l'évolution des maladies et contribuer au choix des traitements en simulant leurs effets. Ce projet donnera aux médecins la possibilité de mieux exploiter les images médicales et aller bien au-delà de la simple visualisation.