Correct rheology simulation on compliant models
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Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Correct rheology simulation on compliant models Ramiro Moreno, Ming Chau, Bruno Tayllamin, Hervé Rousseau, Franck Nicoud, Frédéric Viart INSERM-I2MR , CHU Rangueil, équipe X, Toulouse I3M, CNRS, Université de Montpellier II ASA, Montpellier Société de Biomécanique, Toulon, 31 août 2009 Optimised Computational Functional Imaging for Arteries 1 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Introduction Motivation Les maladies cardiovasculaires représentent la plus grande cause de décès dans les pays développés. Les cliniciens ont besoin d’avoir des données fonctionnelles liées aux contraintes pariétales. Les techniques d´ imagerie médicale (IRM, CT, Ultrasons) sont essentiellement morphologiques. 2 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Introduction Motivation Les maladies cardiovasculaires représentent la plus grande cause de décès dans les pays développés. Les cliniciens ont besoin d’avoir des données fonctionnelles liées aux contraintes pariétales. Les techniques d´ imagerie médicale (IRM, CT, Ultrasons) sont essentiellement morphologiques. L´ imagerie fonctionnelle (IRM-PC, doppler) est localisée (1D ou 2D). La mesure de la pression artérielle est invasive (cathétérisme) → pas de cohérence biomécanique possible 3 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Introduction Motivation Les maladies cardiovasculaires représentent la plus grande cause de décès dans les pays développés. Les cliniciens ont besoin d’avoir des données fonctionnelles liées aux contraintes pariétales. Les techniques d´ imagerie médicale (IRM, CT, Ultrasons) sont essentiellement morphologiques. L´ imagerie fonctionnelle (IRM-PC, doppler) est localisée (1D ou 2D). La mesure de la pression artérielle est invasive (cathétérisme) → pas de cohérence biomécanique possible Aucune équipe clinique dans le monde ne dispose de cet outils → pas de correspondance avec la réalitée 4 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Introduction Motivation Les maladies cardiovasculaires représentent la plus grande cause de décès dans les pays développés. Les cliniciens ont besoin d’avoir des données fonctionnelles liées aux contraintes pariétales. Les techniques d´ imagerie médicale (IRM, CT, Ultrasons) sont essentiellement morphologiques. L´ imagerie fonctionnelle (IRM-PC, doppler) est localisée (1D ou 2D). La mesure de la pression artérielle est invasive (cathétérisme) → pas de cohérence biomécanique possible Aucune équipe clinique dans le monde ne dispose de cet outils → pas de correspondance avec la réalitée Pas de Gold Standard → pas d´ utilisation en clinique. 5 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Introduction Motivation Les maladies cardiovasculaires représentent la plus grande cause de décès dans les pays développés. Les cliniciens ont besoin d’avoir des données fonctionnelles liées aux contraintes pariétales. Les techniques d´ imagerie médicale (IRM, CT, Ultrasons) sont essentiellement morphologiques. L´ imagerie fonctionnelle (IRM-PC, doppler) est localisée (1D ou 2D). La mesure de la pression artérielle est invasive (cathétérisme) → pas de cohérence biomécanique possible Aucune équipe clinique dans le monde ne dispose de cet outils → pas de correspondance avec la réalitée Pas de Gold Standard → pas d´ utilisation en clinique. 6 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Introduction Contexte Scientifique Les maladies cardiovasculaires sont multifactorielles (vitesses, contraintes, biochimie de la paroi). La rhéologie de la paroi et du sang sont du même ordre de grandeur, la modélisation couplée (IFS) n´ est pas adaptée. 7 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Introduction Contexte Scientifique Les maladies cardiovasculaires sont multifactorielles (vitesses, contraintes, biochimie de la paroi). La rhéologie de la paroi et du sang sont du même ordre de grandeur, la modélisation couplée (IFS) n´ est pas adaptée. Les traitements endovasculaires (vrs chirurgie) sont moins lourds pour les patients et moins onéreux. Mais pas encore adaptés. 8 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Introduction Contexte Scientifique Les maladies cardiovasculaires sont multifactorielles (vitesses, contraintes, biochimie de la paroi). La rhéologie de la paroi et du sang sont du même ordre de grandeur, la modélisation couplée (IFS) n´ est pas adaptée. Les traitements endovasculaires (vrs chirurgie) sont moins lourds pour les patients et moins onéreux. Mais pas encore adaptés. La chirurgie de reconstruction ventriculaire peut bénéficier des modélisations pour augmenter le taux de réussite. 9 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Introduction Contexte Scientifique Les maladies cardiovasculaires sont multifactorielles (vitesses, contraintes, biochimie de la paroi). La rhéologie de la paroi et du sang sont du même ordre de grandeur, la modélisation couplée (IFS) n´ est pas adaptée. Les traitements endovasculaires (vrs chirurgie) sont moins lourds pour les patients et moins onéreux. Mais pas encore adaptés. La chirurgie de reconstruction ventriculaire peut bénéficier des modélisations pour augmenter le taux de réussite. La présence d´ organes, structures ou plaques d’athérome n´ est pas considérée par les lois de paroi. 10 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Introduction Contexte Scientifique Les maladies cardiovasculaires sont multifactorielles (vitesses, contraintes, biochimie de la paroi). La rhéologie de la paroi et du sang sont du même ordre de grandeur, la modélisation couplée (IFS) n´ est pas adaptée. Les traitements endovasculaires (vrs chirurgie) sont moins lourds pour les patients et moins onéreux. Mais pas encore adaptés. La chirurgie de reconstruction ventriculaire peut bénéficier des modélisations pour augmenter le taux de réussite. La présence d´ organes, structures ou plaques d’athérome n´ est pas considérée par les lois de paroi. De nouveaux paramètres biomécaniques issus des études cliniques permettront d´ améliorer la qualité des soins (gestes, médicaments). 11 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Introduction Contexte Scientifique Les maladies cardiovasculaires sont multifactorielles (vitesses, contraintes, biochimie de la paroi). La rhéologie de la paroi et du sang sont du même ordre de grandeur, la modélisation couplée (IFS) n´ est pas adaptée. Les traitements endovasculaires (vrs chirurgie) sont moins lourds pour les patients et moins onéreux. Mais pas encore adaptés. La chirurgie de reconstruction ventriculaire peut bénéficier des modélisations pour augmenter le taux de réussite. La présence d´ organes, structures ou plaques d’athérome n´ est pas considérée par les lois de paroi. De nouveaux paramètres biomécaniques issus des études cliniques permettront d´ améliorer la qualité des soins (gestes, médicaments). 12 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Introduction Contexte Technique L´ imagerie médicale (IRM, CT) est une méthode d´ exploration non invasive, mais présente des faiblesses importantes (résolution spatiale, temporelle, artéfacts, dose). L´ extraction des géométries artérielles n’est pas un sujet trivial, elles sont utilisateur dépendant. 13 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Introduction Contexte Technique L´ imagerie médicale (IRM, CT) est une méthode d´ exploration non invasive, mais présente des faiblesses importantes (résolution spatiale, temporelle, artéfacts, dose). L´ extraction des géométries artérielles n’est pas un sujet trivial, elles sont utilisateur dépendant. Les modélisations cardiovasculaires sont chronophages, besoin du calcul intensif. 14 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Introduction Contexte Technique L´ imagerie médicale (IRM, CT) est une méthode d´ exploration non invasive, mais présente des faiblesses importantes (résolution spatiale, temporelle, artéfacts, dose). L´ extraction des géométries artérielles n’est pas un sujet trivial, elles sont utilisateur dépendant. Les modélisations cardiovasculaires sont chronophages, besoin du calcul intensif. La pratique clinique demande un système convivial, ergonomique, robuste, rapide et accessible depuis un système PACS (picture archiving and communication system). 15 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Introduction Contexte Technique L´ imagerie médicale (IRM, CT) est une méthode d´ exploration non invasive, mais présente des faiblesses importantes (résolution spatiale, temporelle, artéfacts, dose). L´ extraction des géométries artérielles n’est pas un sujet trivial, elles sont utilisateur dépendant. Les modélisations cardiovasculaires sont chronophages, besoin du calcul intensif. La pratique clinique demande un système convivial, ergonomique, robuste, rapide et accessible depuis un système PACS (picture archiving and communication system). 16 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Plan 1 Méthode générale Description de la méthode Module de déformation Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM 2 Résultats in-vitro Modèle thoracique, Modèle thoracique, Modèle thoracique, Modèle Anevrisme, Modèle Anevrisme, 3 géométrie vitesses vecteurs description validation in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque 17 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Description de la méthode Module de déformation Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM Plan 1 2 3 Méthode générale Description de la méthode Module de déformation Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM Résultats in-vitro Modèle thoracique, géométrie Modèle thoracique, vitesses Modèle thoracique, vecteurs Modèle Anevrisme, description Modèle Anevrisme, validation in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque 18 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Description de la méthode Module de déformation Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM Description de la méthode 19 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Description de la méthode Module de déformation Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM Plan 1 2 3 Méthode générale Description de la méthode Module de déformation Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM Résultats in-vitro Modèle thoracique, géométrie Modèle thoracique, vitesses Modèle thoracique, vecteurs Modèle Anevrisme, description Modèle Anevrisme, validation in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque 20 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Description de la méthode Module de déformation Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM Méthode de déformation, algorithme d´ optimisation Le champ de déformation T (x) résulte d´ un problème d´ optimisation pour lequel la solution est le meilleur compromis entre une transformation efficace (1) et régulière (2). Z F1 = [Inative (x) − Itarget (T (x))]2 dΩ (1) Ω Z [|J| − 1] dΩ + F2 = Ω Z h −1 |J| i − 1 dΩ (2) Ω Où |J| est le Jacobien de T et F2 impose que |J| soit proche de 1. Le processus d´ optimisation consiste à trouver T en minimisant la combinaison linéaire de F1 and F2 : F = F1 + αF2 , (3) 21 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Description de la méthode Module de déformation Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM Module de déformation : Comparatifs avant / maintenant logiciel architecture parallélisme vectorisation temps interface utilisation avant matlab + C-Mex PC et Mac (32 bit) 1 CPU non 6 heures GUI matlab 1 centaine de clics maintenant C + shell + perl jade.cines.fr (64 bit) 19 CPU (MPI) oui (compilateur) 15 minutes terminal 1 ligne de commande 22 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Description de la méthode Module de déformation Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM Plan 1 2 3 Méthode générale Description de la méthode Module de déformation Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM Résultats in-vitro Modèle thoracique, géométrie Modèle thoracique, vitesses Modèle thoracique, vecteurs Modèle Anevrisme, description Modèle Anevrisme, validation in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque 23 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Description de la méthode Module de déformation Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM (click to start the animation) 24 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Modèle Modèle Modèle Modèle Modèle thoracique, thoracique, thoracique, Anevrisme, Anevrisme, géométrie vitesses vecteurs description validation in-vitro Plan 1 2 3 Méthode générale Description de la méthode Module de déformation Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM Résultats in-vitro Modèle thoracique, géométrie Modèle thoracique, vitesses Modèle thoracique, vecteurs Modèle Anevrisme, description Modèle Anevrisme, validation in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque 25 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Modèle Modèle Modèle Modèle Modèle thoracique, thoracique, thoracique, Anevrisme, Anevrisme, géométrie vitesses vecteurs description validation in-vitro Modèle thoracique, validation in-vitro géométrie mobile (click to start the animation) Figure: MOVING vrs MESH MRI 26 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Modèle Modèle Modèle Modèle Modèle thoracique, thoracique, thoracique, Anevrisme, Anevrisme, géométrie vitesses vecteurs description validation in-vitro Plan 1 2 3 Méthode générale Description de la méthode Module de déformation Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM Résultats in-vitro Modèle thoracique, géométrie Modèle thoracique, vitesses Modèle thoracique, vecteurs Modèle Anevrisme, description Modèle Anevrisme, validation in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque 27 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Modèle Modèle Modèle Modèle Modèle thoracique, thoracique, thoracique, Anevrisme, Anevrisme, géométrie vitesses vecteurs description validation in-vitro Modèle thoracique, validation in-vitro champ de vitesses (click to start the animation) Figure: CFD vrs MRI 28 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Modèle Modèle Modèle Modèle Modèle thoracique, thoracique, thoracique, Anevrisme, Anevrisme, géométrie vitesses vecteurs description validation in-vitro Plan 1 2 3 Méthode générale Description de la méthode Module de déformation Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM Résultats in-vitro Modèle thoracique, géométrie Modèle thoracique, vitesses Modèle thoracique, vecteurs Modèle Anevrisme, description Modèle Anevrisme, validation in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque 29 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Modèle Modèle Modèle Modèle Modèle thoracique, thoracique, thoracique, Anevrisme, Anevrisme, géométrie vitesses vecteurs description validation in-vitro Modèle thoracique, validation in-vitro vecteurs vitesse Figure: vecteurs vitesse CFD vrs MRI 30 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Modèle Modèle Modèle Modèle Modèle thoracique, thoracique, thoracique, Anevrisme, Anevrisme, géométrie vitesses vecteurs description validation in-vitro Plan 1 2 3 Méthode générale Description de la méthode Module de déformation Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM Résultats in-vitro Modèle thoracique, géométrie Modèle thoracique, vitesses Modèle thoracique, vecteurs Modèle Anevrisme, description Modèle Anevrisme, validation in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque 31 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Modèle Modèle Modèle Modèle Modèle thoracique, thoracique, thoracique, Anevrisme, Anevrisme, géométrie vitesses vecteurs description validation in-vitro Modèle Anevrisme, description 32 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Modèle Modèle Modèle Modèle Modèle thoracique, thoracique, thoracique, Anevrisme, Anevrisme, géométrie vitesses vecteurs description validation in-vitro Plan 1 2 3 Méthode générale Description de la méthode Module de déformation Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM Résultats in-vitro Modèle thoracique, géométrie Modèle thoracique, vitesses Modèle thoracique, vecteurs Modèle Anevrisme, description Modèle Anevrisme, validation in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque 33 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Modèle Modèle Modèle Modèle Modèle thoracique, thoracique, thoracique, Anevrisme, Anevrisme, géométrie vitesses vecteurs description validation in-vitro Modèle Anevrisme, validation in-vitro (click to start the animation) 34 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque Plan 1 2 3 Méthode générale Description de la méthode Module de déformation Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM Résultats in-vitro Modèle thoracique, géométrie Modèle thoracique, vitesses Modèle thoracique, vecteurs Modèle Anevrisme, description Modèle Anevrisme, validation in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque 35 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque Description d´ problème distal Figure: Stent avec un problème distal, correction 36 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque Description d´ problème distal Figure: Stent avec un problème distal, correction 37 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque Description d´ problème distal Figure: Stent avec un problème distal, correction 38 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque Plan 1 2 3 Méthode générale Description de la méthode Module de déformation Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM Résultats in-vitro Modèle thoracique, géométrie Modèle thoracique, vitesses Modèle thoracique, vecteurs Modèle Anevrisme, description Modèle Anevrisme, validation in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque 39 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque CFD vrs MRI (click to start the animation) 40 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque Plan 1 2 3 Méthode générale Description de la méthode Module de déformation Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM Résultats in-vitro Modèle thoracique, géométrie Modèle thoracique, vitesses Modèle thoracique, vecteurs Modèle Anevrisme, description Modèle Anevrisme, validation in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque 41 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque Intégration avec l´ imagerie morphologique (click to start the animation) Figure: Cas d´ un début de dissection, traumatisme post-chirurgie (coarctation aortique) 42 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque Plan 1 2 3 Méthode générale Description de la méthode Module de déformation Modèle expérimental, vélocimétrie par IRM Résultats in-vitro Modèle thoracique, géométrie Modèle thoracique, vitesses Modèle thoracique, vecteurs Modèle Anevrisme, description Modèle Anevrisme, validation in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque 43 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque Application à l´ imagerie cardiaque (click to start the animation) Figure: champ de vitesses dans un ventricule gauche chez un volontaire sain 44 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque Conclusion La méthode de simulation non-couplée utilisant un jeu de données IRM 7D est une bonne stratégie pour éviter de faire des erreurs sur la rhéologie de la paroi. La segmentation initiale du volume natif reste un sujet difficile, la méthode de seuillage sur les images de soustraction reste une bonne option. Les cliniciens sont habitués. 45 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque Conclusion La méthode de simulation non-couplée utilisant un jeu de données IRM 7D est une bonne stratégie pour éviter de faire des erreurs sur la rhéologie de la paroi. La segmentation initiale du volume natif reste un sujet difficile, la méthode de seuillage sur les images de soustraction reste une bonne option. Les cliniciens sont habitués. La création du domaine numérique (maillages natif) demande une forte intervention humaine. 46 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque Conclusion La méthode de simulation non-couplée utilisant un jeu de données IRM 7D est une bonne stratégie pour éviter de faire des erreurs sur la rhéologie de la paroi. La segmentation initiale du volume natif reste un sujet difficile, la méthode de seuillage sur les images de soustraction reste une bonne option. Les cliniciens sont habitués. La création du domaine numérique (maillages natif) demande une forte intervention humaine. L´ utilisation de la chaı̂ne OCFIA par un clinicien n´ est pas hors de portée (Osirix). 47 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque Conclusion La méthode de simulation non-couplée utilisant un jeu de données IRM 7D est une bonne stratégie pour éviter de faire des erreurs sur la rhéologie de la paroi. La segmentation initiale du volume natif reste un sujet difficile, la méthode de seuillage sur les images de soustraction reste une bonne option. Les cliniciens sont habitués. La création du domaine numérique (maillages natif) demande une forte intervention humaine. L´ utilisation de la chaı̂ne OCFIA par un clinicien n´ est pas hors de portée (Osirix). Un code mécanique des fluides a beaucoup de degrés de libértés. Problèmes de reproductibilité suivant les utilisateurs. 48 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque Conclusion La méthode de simulation non-couplée utilisant un jeu de données IRM 7D est une bonne stratégie pour éviter de faire des erreurs sur la rhéologie de la paroi. La segmentation initiale du volume natif reste un sujet difficile, la méthode de seuillage sur les images de soustraction reste une bonne option. Les cliniciens sont habitués. La création du domaine numérique (maillages natif) demande une forte intervention humaine. L´ utilisation de la chaı̂ne OCFIA par un clinicien n´ est pas hors de portée (Osirix). Un code mécanique des fluides a beaucoup de degrés de libértés. Problèmes de reproductibilité suivant les utilisateurs. L´ objectif de rendre les résultats réalistes dans un lapse de temps < 2H est envisageable d´ ici la fin du projet (janv 2011). 49 / 50 Méthode générale Résultats in-vitro Résultats in-vivo Problème distal CFD vrs MRI Intégration avec l´ imagerie morphologique Application à l´ imagerie cardiaque Conclusion La méthode de simulation non-couplée utilisant un jeu de données IRM 7D est une bonne stratégie pour éviter de faire des erreurs sur la rhéologie de la paroi. La segmentation initiale du volume natif reste un sujet difficile, la méthode de seuillage sur les images de soustraction reste une bonne option. Les cliniciens sont habitués. La création du domaine numérique (maillages natif) demande une forte intervention humaine. L´ utilisation de la chaı̂ne OCFIA par un clinicien n´ est pas hors de portée (Osirix). Un code mécanique des fluides a beaucoup de degrés de libértés. Problèmes de reproductibilité suivant les utilisateurs. L´ objectif de rendre les résultats réalistes dans un lapse de temps < 2H est envisageable d´ ici la fin du projet (janv 2011). 50 / 50
