Soutenance de thèse de F. Morin le 05/10/2017
Fanny Morin de l'équipe GMCAO soutiendra sa thèse le jeudi 5 Octobre à 14h,
« Simulation biomécanique sous-contraintes de cerveau pour la compensation per-opératoire du brain-shift »
Direction de thèse :
M. Yohan Payan, Directeur de recherche CNRS, TIMC-IMAG, Grenoble - Directeur
M. Hadrien Courtecuisse, Chargé de recherche INRIA, ICube, Strasbourg - Co-encadrant
M. Matthieu Chabanas, Maître de conférences Grenoble INP, TIMC-IMAG, Grenoble - Co-encadrant
Jury :
M. Louis Collins, Professeur Université McGill, Institut Neurologique de Montréal, Canada - Rapporteur
Mme Maud Marchal, Maître de Conférences INSA, IRISA, Rennes - Rapporteur
Mme Ingerid Reinertsen, Chercheuse SINTEF, Trondheim, Norvège - Examinatrice
M. Olivier Palombi, Professeur CHUGA, Université Grenoble Alpes, Grenoble - Examinateur
Lieu : salle des thèses du bâtiment Boucherle / Faculté de médecine.
Mots clés
Brain-shift, Résection, Échographie per-opératoire, Simulation biomécanique, Multiplicateurs de Lagrange
Résumé
Objectif Lors de l’ablation de tumeurs cérébrales, la navigation chirurgicale est basée sur les examens IRM pré-opératoires. Or, la déformation per-opératoire du cerveau, appelée brain-shift, affecte cette navigation. Dans cette thèse, une méthode de compensation du brain-shift compatible avec un processus clinique est présentée.
Méthode Avant la chirurgie, un modèle biomécanique patient-spécifique est construit à partir des images pré-opératoires. Il intègre la géométrie des tissus mous mais également des vaisseaux. Pendant l’opération, des acquisitions échographiques localisées sont réalisées directement en contact avec le cerveau. Les modalités mode B et Doppler sont enregistrées simultanément, permettant respectivement l’extraction des vaisseaux et de l’empreinte de la sonde. Une simulation biomécanique est ensuite jouée pour compenser le brain -shift. Différentes contraintes sont appliquées au modèle de cerveau afin de modéliser les contacts avec la dure-mère, recaler les vaisseaux pré- et per-opératoires et contraindre la surface corticale avec l’empreinte de la sonde. Lors de la résection de tumeurs profondes, la trajectoire chirurgicale est également contrainte au sein de la cavité réséquée afin de retrouver les déformations latérales induites par l’écartement des tissus. Les images IRM pré-opératoires sont finalement mises à jour suivant le champ de déformation du modèle biomécanique.
Résultats La méthode a été évaluée quantitativement à partir de données synthétiques et cliniques de cinq patients. De plus, l’alignement des images a également été apprécié qualitativement, au regard des attentes des neurochirurgiens. Des résultats très satisfaisants, de l’ordre de 2 mm d’erreur, sont obtenus à l’ouverture de la dure-mère et dans le cas de résection de tumeurs en surface. Lors de la résection de tumeurs profondes, si la trajectoire chirurgicale permet de retrouver une grande partie des déformations induites par l’écartement des tissus, plusieurs limitations dues au fait que cette rétraction ne soit pas effectivement simulée sont montrées.
Conclusion Cette thèse propose une nouvelle méthode de compensation du brain-shit compatible avec une utilisation clinique. Elle aborde de plus le sujet peu traité de la résection, en particulier de tumeurs profondes. Ainsi, elle présente une étape supplémentaire vers un système optimal en neurochirurgie assistée par ordinateur.