Description

La compréhension de la fonction mécanique des muscles faciaux lors des expressions et des mouvements mimétiques est essentielle pour établir un diagnostic quantitatif et définir une stratégie de rééducation fonctionnelle personnalisée chez les patients atteints de paralysie faciale ou ayant subi une transplantation du visage. Des modèles par éléments finis ont été développés afin d’étudier l’activation, la contraction et la coordination des muscles faciaux lors des expressions faciales [1,2]. Toutefois, la génération d’un maillage compatible garantissant la stabilité numérique et la convergence des solutions demeure un défi scientifique majeur. En particulier, la géométrie complexe issue de l’imagerie médicale ainsi que l’intégration de lois de comportement constitutives multi-échelles des tissus mous nécessitent la construction de maillages adaptatifs de haute qualité, prenant en compte le caractère anisotrope des différents matériaux.

L’objectif de cette thèse est de développer un maillage adaptatif du visage humain intégrant une géométrie complexe reconstruite à partir d’images médicales ainsi que le comportement multi-échelle des tissus mous. Afin de répondre à ces contraintes complexes, différentes procédures avancées de maillage seront étudiées, telles que la simplification du maillage pour la gestion des interfaces de contact, le lissage voxel, le lissage itératif et l’adaptation de la taille des éléments [3,4]. Des contraintes physiques liées aux patrons de contraction des muscles faciaux (longitudinale et circonférentielle) ainsi que des lois de comportement multi-échelles des tissus mous seront intégrées. L’approche de maillage développée sera testée dans le cadre de la construction d’un jumeau numérique du visage humain à partir d’images IRM.

Les expressions faciales seront simulées afin d’évaluer la qualité des structures maillées et de garantir la stabilité numérique ainsi que la convergence des résultats. Les différentes étapes du projet consisteront à : 1) réaliser un état de l’art des méthodes de maillage pour les systèmes biomécaniques complexes, 2) développer et implémenter le maillage adaptatif, 3) intégrer ce maillage adaptatif dans le jumeau numérique du visage humain issu de l’IRM, et 4) réaliser des simulations afin d’évaluer la qualité du maillage développé.

Compétences requises

Le candidat est un mécanicien des solides ou des fluides avec de solides compétences en mécanique numérique et en programmation (C, C++, python) Profil mécanique ou biomécanique Master 2 ou école d'ingénieur

Bibliographie

[1] Fan A-F., Dakpé S., Dao T.T, Pouletaut P., Rachik M., Ho Ba Tho M-C (2017) MRI-based finite element modeling of facial mimics: a case study on the paired zygomaticus major muscles. Comput Methods Biomech Biomed Engin 20(9):919-928. https://doi.org/10.1080/10255842.2017.1305363
[2] Dao TT, Fan AX, Dakpe S, Pouletaut P, Rachik M, Ho Ba Tho MC (2018). Image-based skeletal muscle coordination: case study on a subject specific facial mimic simulation. Journal of Mechanics in Medicine and Biology https://doi.org/10.1142/S0219519418500203
[3] Fourrier G., Rassineux, A., Leroy, F. H., Hirsekorn, M., Fagiano, C., & Baranger, E. (2023). Automated conformal mesh generation chain for woven composites based on CT-scan images with low contrasts. Composite Structures, 116673 https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2023.116673

[4] Rassineux, A. (2021). Robust conformal adaptive meshing of complex textile composites unit cells. Composite Structures, 114740 https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2021.114740

Mots clés

Maillage, Eléments finis, Lois de comportements, Imagerie méidcale