Modèles statistiques réduits de la croissance cardiaque, du mouvement et de la circulation sanguine : application à la tétralogie de Fallot

par Kristin Mcleod

Thèse de doctorat en Automatique, traitement du signal et des images

Sous la direction de Xavier Pennec et de Maxime Sermesant.

Le jury était composé de Xavier Pennec, Maxime Sermesant, Daniel Rueckert, Patrick Clarysse, Reza Razavi, Alistair Young.


  • Résumé

    Cette thèse présente les travaux réalisés en vue de l’élaboration d’un modèle cardiaque associant croissance, mouvement et circulation sanguine pour permettre ensuite la construction d’un modèle patient à partir d’un modèle de population. Le premier axe de ce travail est la simulation de la croissance bi-ventriculaire. Un modèle existant de surface unique, calculé à l’aide de méthodes statistiques, a été généralisé à un modèle bi-ventriculaire puis appliqué à la tétralogie de Fallot (ToF). Le deuxième axe concerne la modélisation du mouvement cardiaque au niveau de la population. Un modèle d’ordre réduit basé sur un modèle Polyaffine et LogDemons a été proposé. Il simule la dynamique cardiaque avec peu de paramètres. Les paramètres de transformation sont analysés par des méthodes statistiques. Un modèle de mouvement moyen a été calculé pour représenter le mouvement standard de la population. Le troisième axe s'intéresse à la simulation de l’écoulement sanguin à l’échelle de la population. La complexité des simulations spécifiques à un patient a été réduite grâce à l’utilisation de méthodes d’analyse d’image, de dynamique des fluides numérique et de réduction d’ordre de modèle. La simulation du flux sanguin dans l’artère pulmonaire pour des patients ToF a permis de mieux comprendre l’impact du sang régurgité sur la pression et la vitesse. Étant donné nos contributions sur ces trois axes, nous sommes maintenant en bonne position pour élaborer le modèle couplé des contributions interdépendantes de la croissance, du mouvement et de l'écoulement sanguin. Ce modèle pourrait être utilisé afin d'aider la planification de la thérapie chez les patients atteints de maladies cardiaques.

  • Titre traduit

    Reduced-order statistical models of cardiac growth, motion and blood flow : application to the tetralogy of Fallot heart


  • Résumé

    This thesis presents work towards a coupled model of cardiac growth, motion, and blood flow to enable predictive patient-specific models to be built from a population-based model. The first axis of this work is to simulate bi-ventricular growth through aging. A previously proposed single surface model computed using statistical methods was extended to a bi-ventricular model and applied to Tetralogy of Fallot patients to model the complex evolution of the ventricles due to the pathology. The second axis concerns the development of a model to simulate cardiac motion at a population level. A reduced-order cardiac-specific motion model was proposed to simulate the motion dynamics with a small number of parameters using a Polyaffine and LogDemons based model. From the computed transformations, the parameters were analysed using statistical methods to obtain population-based measures of normality. A mean motion model was derived to represent the normal motion for a given population. The third axis is to develop a model of population-based flow dynamics. The complexity of patient-specific simulations was reduced by combining image analysis, computational fluid dynamics and model order reduction techniques. Blood flow through the pulmonary artery in Tetralogy of Fallot patients was simulated to better understand the impact of regurgitated blood on pressure and velocity. Given our contributions on these three axes, we are now in a good position to couple the models in order to capture the interrelated contributions of growth, motion and flow. Such a model could be used to aid in therapy planning and decision making for patients with heart disease.


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