Modélisation et simulation des phénomènes de transport pour mieux comprendre l'imagerie fonctionnelle dynamique de la perfusion des organes

La perfusion et la fonction des organes constituent un aspect crucial du processus décisionnel ou de l'évaluation chirurgicale. Dans ce contexte, l'imagerie fonctionnelle dynamique est un domaine très actif de l'imagerie médicale. L'imagerie fonctionnelle fait souvent appel à un traceur, qui est transporté dans la circulation sanguine, avec une certaine dynamique temporelle lorsqu'il traverse les différents composants du système circulatoire. Les signaux sont souvent interprétés par des mesures du « temps jusqu'au pic » ou de « l'aire sous la courbe », qui sont des marqueurs non spécifiques de la perfusion et de la fonction sous-jacentes. Cela empêche une utilisation clinique plus large de cette modalité. Ce projet de doctorat en modélisation computationnelle vise à mieux comprendre ces signaux dynamiques, en combinant la modélisation mathématique du flux et du transport, les simulations numériques, la détermination des paramètres du modèle à partir des données d'imagerie et l'apprentissage automatique. Comprendre quel modèle est pertinent compte tenu d'un signal dynamique conduit à des études mathématiques intéressantes [1]. Du point de vue de l'application, nous avons démontré qu'une telle analyse peut fournir de nouveaux biomarqueurs pendant la transplantation afin de prédire son résultat postopératoire [2]. Mais notre analyse précédente n'a été réalisée que sur une région d'intérêt bien sélectionnée de l'organe, et une analyse plus approfondie est nécessaire pour évaluer la perfusion de l'organe et son hétérogénéité. Dans un travail précédent [3], nous avons établi un pipeline de validation de principe pour évaluer les modèles pharmacocinétiques (PK) actuels utilisés en imagerie dynamique. Cette analyse a révélé l'influence de l'espace, actuellement négligée dans ces modèles pharmacocinétiques. Nous avons donc décidé de comprendre dans quelles hypothèses ces modèles pharmacocinétiques sont valables, et de concilier les phénomènes physiques de « transport » spatio-temporel avec ces modèles pharmacocinétiques « compartimentaux » [4]. Nous avons compris comment l'hétérogénéité d'un arbre vasculaire peut induire la diffusion du signal [thèse de doctorat de Kowalski, en cours], mais il reste encore beaucoup à comprendre sur la manière de relier un signal d'imagerie à l'architecture et à la perfusion sous-jacentes de l'organe. C'est essentiel pour parvenir à déduire à partir de ces signaux d'imagerie le degré de maladie d'un organe, et ainsi améliorer le diagnostic, la planification du traitement, la surveillance du patient et le pronostic. Dans cette thèse, nous proposons donc de développer un outil numérique permettant d'évaluer la perfusion et la fonction des organes à partir de l'imagerie dynamique, dans le but d'éclairer les décisions chirurgicales afin de prévenir les complications postopératoires. Les applications pour lesquelles nous avons établi des collaborations comprennent la transplantation hépatique [2], la perfusion des jambes après revascularisation [5] et l'évaluation du traitement du cancer [3]. École doctorale : Ecole Doctorale de l'Institut Polytechnique de Paris Direction : Irene VIGNON-CLEMENTEL Financement : Allocation doctorale AMX,