Présentation
En anglaisRÉSUMÉ
Cet article aborde la problématique de modélisation biomécanique des tissus mous du corps humain dans un contexte de gestes médico-chirurgicaux assistés par ordinateur (GMCAO). Pour chaque organe d'intérêt, l'idée sous-jacente consiste à développer des modèles numériques patient-spécifiques de type éléments finis qui prédisent les déformations de l'organe suite à des contraintes externes ou internes. Sont abordés d'une part le cadre de modèles utilisés pour une assistance préopératoire (exemple de la chirurgie maxillo-faciale) et, d'autre part, le cas de modèles devant fournir des calculs en temps réels (avec les exemples de la prévention des plaies de pressions et de la résection de tumeurs en neurochirurgie).
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This paper focuses on biomechanical modeling of human soft tissues in the context of Computer Assisted Medical Interventions (CAMI). For each organ, the underlying idea consists in developing patient-specific numerical Finite Element models that predict the organ deformations due to internal and external constraints. Models used for assisting surgical planning are first presented (with the example of maxillofacial surgery) then models needing a real-time computation are discussed with examples of pressure ulcer prevention and brain shift compensation during neurosurgery.
Auteur(s)
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Yohan PAYAN : Directeur de recherche CNRS - Responsable de l'équipe GMCAO (Gestes médico-chirurgicaux assistés par ordinateur) Laboratoire TIMC-IMAG Université Joseph Fourier Grenoble 1
INTRODUCTION
Au carrefour de la médecine, de l'informatique et de la bio-ingénierie, les gestes médico-chirurgicaux assistés par ordinateur (GMCAO) sont en plein essor, en réponse à une forte demande médicale. En parallèle à l'entrée effective de l'informatique dans les hôpitaux (imagerie médicale, systèmes d'informations hospitaliers intégrés), les gestes médicaux deviennent de moins en moins « invasifs », pour réduire les traumatismes du patient, les temps d'hospitalisation et les conséquences postopératoires. Dans ce contexte, les GMCAO sont apparus afin d'assister le geste clinique en lui associant des techniques de traitement d'imagerie médicale, de modélisation, de fusion de données ou de robotique. Afin d'être de plus en plus précises, les stratégies opératoires vont par exemple associer aux planifications préopératoires classiques des techniques de simulation reposant sur des modèles complexes (modèles statistiques ou biomécaniques par exemple). De la même manière, avec des gestes chirurgicaux qui deviennent de moins en moins invasifs, et donc avec une vision réduite et un accès restreint aux organes, des techniques de réalité virtuelle peuvent être utilisées pour augmenter la perception du chirurgien, et des systèmes de guidage robotisés peuvent être requis pour compléter sa dextérité.
Les méthodologies des GMCAO sont très souvent présentées suivant trois étapes chronologiques. Dans un premier temps, des données sont collectées (imagerie médicale traditionnelle, vision par ordinateur, métrologie) puis éventuellement injectées dans de la connaissance a priori (modèles anatomiques, modèles statistiques, etc.) afin de construire un modèle virtuel du patient. La deuxième étape concerne alors la planification de l'intervention médicale ou chirurgicale. Le chirurgien va pour cela utiliser le modèle virtuel du patient pour définir la stratégie opératoire optimale. Cette stratégie peut mettre en œuvre des outils d'optimisation (pour délivrer aux tissus pathologiques la dose de radiations optimale en radiothérapie par exemple) ou des outils de modélisation géométrique et/ou mécanique (par exemple, pour des voies d'abord difficiles avec des trajectoires complexes, ou dans des situations pour lesquelles les structures anatomiques opérées peuvent bouger, voire se déformer au cours de l'intervention). Enfin, la dernière étape des méthodologies des GMCAO consiste à transférer le planning défini sur le modèle du patient dans les conditions du bloc opératoire. En d'autres termes, il s'agit de relier le monde informatisé des données, images et planning préopératoire, au monde réel de la salle d'opération, avec le patient, le chirurgien et ses ancillaires. La robotique médicale et ses ancillaires informatisés est la réponse qui a été proposée aux chirurgiens pour matérialiser ce lien entre planning informatique et bloc opératoire.
Cet article vise à fournir un aperçu des techniques relevant de la bio- mécanique tissulaire qui ont été mises en jeu dans un modèle virtuel du patient. Par biomécanique tissulaire, nous entendons la mise en œuvre d'outils de modélisation permettant de prédire les déformations des tissus mous du vivant. Nous évoquerons aussi bien les modèles biomécaniques utilisés pour une assistance au planning chirurgical (c'est-à-dire avant intervention) que les modèles exploités en temps réel (c'est-à-dire en cours de chirurgie ou pour un retour immédiat des résultats des simulations vers le chirurgien ou le patient).
Un glossaire est présenté en fin d'article.
MOTS-CLÉS
Modélisation des organes déformables modélisation biomécanique médecine biomédical médecine assistée par ordinateur chirurgie assistée bio-ingéniérie
KEYWORDS
Modeling of soft tissues | biomechanics modeling | medicine | biomedical | computer assisted medicine | medical intervention | bio-engineering
DOI (Digital Object Identifier)
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3. Verrous scientifiques de la biomécanique pour les GMCAO
Les modèles biomécaniques élaborés dans un cadre de GMCAO se heurtent à la question de la génération rapide de maillages 3D adaptés à la géométrie patient-spécifique de l'organe. Que le clinicien prévoit d'avoir recours au modèle pour une assistance au planning ou pour une utilisation peropératoire, il est de toute façon hors de question de passer plus de quelques minutes à construire ce modèle connaissant les contraintes cliniques. Si la technique du Mesh-Match-and-Repair fournit des résultats encourageants, elle présuppose que les différences morphologiques entre un atlas et l'organe du patient sont suffisamment faibles. Cette hypothèse risque d'être fausse dans le cas d'organes du patient dont la géométrie est « hors normes » du fait d'une pathologie spécifique (malformation ou excroissances par exemple). D'autres techniques de génération automatique de maillages patients devront alors être mises en œuvre.
Un autre enjeu scientifique concerne le choix des lois de comportement des tissus mous modélisés. Il apparaît clairement aujourd'hui que ces lois sont par nature patients-spécifiques. Rares sont malheureusement les outils précis permettant de caractériser in vivo des comportements patients-spécifiques . Ce point apparaît comme un verrou scientifique important pour les années qui viennent.
Enfin, il faut noter qu'une utilisation peropératoire de modèles biomécaniques patients-spécifiques reste encore aujourd'hui problématique lorsque les tissus modélisés ont un comportement mécanique non-linéaire (avec par...
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BIBLIOGRAPHIE
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(3) - MERLOZ (P.), TONETTI (J.), EID (A.), FAURE (C.), LAVALLÉE (S.), TROCCAZ (J.), SAUTOT (P.), HAMADEH (A.), CINQUIN (P.) - Computer assisted spine surgery. - Clin Orthop, vol. 337, p. 86-96 (1997).
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(5) - FORTIN (T.), COUDERT (J.L.), CHAMPLEBOUX (G.), SAUTOT (P.), LAVALLÉE (S.) - Computer assisted dental implant surgery using computed tomography. - ...
ANNEXES
• Logiciel Eléments Finis ANSYS http://www.ansys.com
• Plateforme de modélisation biomécanique ArtiSynth http://www.artisynth.org
HAUT DE PAGE2.1 Laboratoires – Bureaux d'études – Écoles – Centres de recherche (liste non exhaustive)
Laboratoire technique de l'Ingénierie médicale et de la complexité – informatique, mathématiques et applications, Grenoble (TIMC-IMAG) http://www-timc.imag.fr, UMR CNRS 5525, Université Joseph Fourier de Grenoble
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