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about the MIMESIS team
16
Dec

Andréa MENDIZABAL defended her PhD thesis the 3rd december 2020

Andréa Mendizabal, doctoral student in the Mimesis team, defended her PhD on 3 December 2020!

Her thesis subject :  “Combinaison entre simulation numérique et apprentissage automatique – Applications à la formation, la planification préopératoire et l’assistance peropératoire”

PhD thesis under the direction of Stéphane Cotin, Inria research director and team leader Mimesis.

Congratulations to Andréa !

Abstract :

Il existe une multitude de domaines en ingénierie nécessitant le calcul de déformations non linéaires en temps réel, notamment dans le domaine de la médecine, avec les simulateurs pour l’entrainement des chirurgiens ou bien la chirurgie guidée par l’image. Dans un contexte de chirurgie augmentée, il est nécessaire de réaliser un recalage élastique des données préopératoires sur la vue intraopératoire de l’organe. L’objectif est de superposer en temps réel, un modèle virtuel spécifique à chaque patient, à la vue du champ opératoire dans le but de visualiser les structures internes de l’organe (tumeurs ou artères par exemple). Afin d’obtenir une précision adaptée, il est nécessaire de construire un modèle biomécanique personnalisé de l’organe. Pour ce faire, la méthode des éléments finis est la technique préférée afin de prédire la déformation des tissus mous. Cependant la complexité des calculs impliqués (notamment dans le cas de déformations non linéaires) rend cette méthode incompatible avec les exigences de temps réel et de précision, inhérentes au domaine d’application visé. Pour répondre à ces contraintes, on propose de combiner des simulations éléments finis avec des réseaux de neurones profonds pour modéliser le comportement biomécanique des tissus humains. En particulier on présente la plate-forme U-Mesh permettant de prédire en temps réel les déformations d’un organe comme le foie avec une précision adaptée à la chirurgie augmentée. Mots clés : Simulation temps réel, Simulation patient-spécifique, Réseau de neurones profond, Méthode des éléments finis, Chirurgie augmentée

Vidéo de la soutenance :

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