Assimilation de données images pour la personnalisation d'un modèle électromécanique du coeur

Les donnees cliniques disponibles pour le diagnostic et la planification de therapies sont de plus en plus variees et complexes, ce qui apporte des informations plus riches, mais rend la tâche du medecin difficile. Les modeles informatiques de cœur peuvent integrer et analyser ces donnees en s'adaptant a chaque patient de maniere a proposer au medecin une vue integree ainsi que des parametres intrinseques. Cependant, il faut pour cela mettre en place des methodes d'ajustement automatique de ces modeles mathematiques aux donnees du patient. Dans cette these, nous proposons une methodologie pour personnaliser un modele electromecanique a partir de sequences temporelles d'images volumiques telles que des sequences cine-IRM ou scanner. Cette personnalisation consiste en l'estimation de l'etat (position/vitesse) et des parametres electriques et mecaniques du modele electromecanique. Nous nous interessons ici a l'estimation du mouvement cardiaque et des parametres de contractilite du modele electromecanique. Dans un premier temps, la modelisation des differentes phases cardiaques a ete amelioree et une etude de sensibilite a ete effectuee. Puis, les approches de segmentation et de suivi du mouvement par modeles deformables ont ete generalisees en couplant un modele deformable proactif avec des sequences d'images 3D. Cette methode est evaluee sur des donnees synthetiques et appliquee a des sequences cine-IRM ou scanner. Enfin, une methode d'estimation automatique des parametres de contractilite a partir de sequences d'images 3D est proposee, la principale difficulte provenant des non-linearites liees aux changements de phases. La methode proposee est fondee sur l'assimilation de donnees variationnelle et le gradient du critere d'erreur est calcule a l'aide de la methode de l'etat adjoint. Cette methode est evaluee sur des donnees synthetiques avant d'etre appliquee a des cine-IRM cliniques. Cette these pose des bases de la personnalisation du modele electromecanique du cœur et ouvre des perspectives pour l'optimisation des traitements selon le patient considere.