Environnement générique pour la validation de simulations médicales

A generic framework for validation of medical simulations

• Auteur / Autrice : Aurélien Deram
• Direction : Yohan Payan, Emmanuel Promayon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Modèles, méthodes et algorithmes en biologie, santé et environnement
• Date : Soutenance le 23/10/2012
• Etablissement(s) : Grenoble
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale ingénierie pour la santé, la cognition, l'environnement (Grenoble ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Techniques de l'Ingénieurie Médicale et de la Compléxité
• Jury : Président / Présidente : François Faure
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Yohan Payan, Emmanuel Promayon, Michel Rochette
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Stephane Cotin, François Goulette

Mots clés

Mots clés libres

Validation

Vérification

Comparaison

Caractérisation

Tissu mous

Biomécanique

Validation

Verification

Comparison

Characterization

Soft tissues

Biomechanics

Résumé

Dans le cadre des simulations pour l'entrainement, le planning, ou l'aide per-opératoire aux gestes médicaux-chirurgicaux, de nombreux modèles ont été développés pour décrire le comportement mécanique des tissus mous. La vérification, la validation et l'évaluation sont des étapes cruciales en vue de l'acceptation clinique des résultats de simulation. Ces tâches, souvent basées sur des comparaisons avec des données expérimentales ou d'autres simulations, sont rendues difficiles par le nombre de techniques de modélisation existantes, le nombre d'hypothèses à considérer et la difficulté de réaliser des expériences réelles utilisables. Nous proposons un environnement de comparaison basé sur une analyse du processus de modélisation et une description générique des éléments constitutifs d'une simulation (e.g. géométrie, chargements, critère de stabilité) ainsi que des résultats (expérimentaux ou provenant d'une simulation). La description générique des simulations permet d'effectuer des comparaisons avec diverses techniques de modélisation (e.g. masse-ressorts, éléments finis) implémentées sur diverses plateformes de simulation. Les comparaisons peuvent être faites avec des expériences réelles, d'autres résultats de simulation ou d'anciennes versions du modèle grâce à la description commune des résultats, et s'appuient sur un ensemble de métriques pour quantifier la précision et la vitesse de calcul. La description des résultats permet également de faciliter l'échange d'expériences de validation. La pertinence de la méthode est montrée sur différentes expériences de validation et de comparaison de modèles. L'environnement et ensuite utilisé pour étudier l'influence des hypothèses de modélisations et des paramètres d'un modèle d'aspiration de tissu utilisé par un dispositif de caractérisation des lois de comportement. Cette étude permet de donner des pistes pour l'amélioration des prédictions du dispositif.

Numerous models have been developed to describe the mechanical behavior of soft tissues for medical simulation. Verification, validation and evaluation are crucial steps towards the acceptance of simulation results by clinicians. These tasks, often based on comparisons between simulation results and experimental data or other simulations, are difficult because of the wide range of available modeling techniques, the number of possible assumptions, and the difficulty to perform validation experiments. A comparison framework is proposed based on the analysis of the modelisation process and on a generic description of both constitutive elements of a simulation (e.g. geometry, loads, stability criterion) and results (from simulations or experiments). Generic description allows comparisons between different modeling techniques implemented in various simulation platforms. Comparisons can be performed against real experiments, other simulation results or previous versions of a model thanks to the generic description of results and use a set of metrics to quantify both accuracy and computational efficiency. This description also facilitates validation experiments sharing. The usability of the method is shown on several validation and comparison experiments. The framework is then used to investigate the influence of modeling assumptions and parameters in a biomechanical finite element model of an in-vivo tissue aspiration device. This study gives clues towards the improvement of the predictions of the characterization device.