Méthodes numériques pour la résolution des problèmes direct et inverse en tomographie par impédance électrique
Auteur / Autrice : | Arrianne Crystal Velasco |
Direction : | Marion Darbas, Renier Mendoza |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Mathématiques |
Date : | Soutenance le 21/10/2020 |
Etablissement(s) : | Amiens |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences, technologie et santé (Amiens) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire amiénois de mathématique fondamentale et appliquée |
Jury : | Président / Présidente : Olivier Goubet |
Examinateurs / Examinatrices : Marion Darbas, Renier Mendoza, Yves Coudière, Juliette Leblond, Nabil Bedjaoui, Stéphanie Lohrengel, Youcef Mammeri | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Yves Coudière, Juliette Leblond |
Mots clés
Résumé
Dans cette thèse, nous étudions la tomographie par impédance électrique (EIT) du point de vue théorique et numérique. Mathématiquement, cela consiste à résoudre un problème direct et un problème inverse. Le problème direct permet de calculer les valeurs du potentiel électrique aux électrodes. Ces valeurs représentent les données pour le problème inverse : la reconstruction de la distribution de conductivité dans le domaine. Le modèle d'électrode complet (CEM) modélise avec précision les phénomènes d'interface électrode/tissu. Nous étudions en détail ce modèle et sa résolution numérique par éléments finis. De plus, afin de comprendre l'influence de la conductivité et de l'impédance de contact des électrodes sur le potentiel électrique, nous menons une analyse de sensibilité rigoureuse du problème direct. Le problème inverse est, quant à lui, formulé comme un problème de minimisation d'une fonctionnelle-coût représentant la différence entre les tensions mesurées et prédites aux électrodes. L'applicabilité de différents algorithmes métaheuristiques en tant que stratégie d'optimisation pour le problème de reconstruction est proposée. Des simulations numériques sont effectuées pour comparer leur efficacité. Enfin, nous nous intéressons à la modélisation des électrodes pour l'électroencéphalographie (EEG). Pour traiter la singularité du terme source, l'approche de soustraction est proposée. Nous démontrons un résultat d'existence et d'unicité