Anmerkungen:
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Beschreibung:
Cette thèse est dédiée au développement d’algorithmes d’estimation d’état FSI en utilisant des données d’IRM de flux 4D. Elle est motivée par la demande croissante de simulations d’écoulement sanguin patient-spécifique pour l’évaluation de paramètres prédictives calculés à partir du Wall-Shear Stress (WSS). Cependant, les simulations patient-spécifiques soulève des difficultés techniques majeures comme l’imposition des conditions aux bords de flux entrants/sortants. Dans le premier chapitre, nous proposons une méthode d’extraction du déplacement et de la vitesse de la paroi du vaisseau, en utilisant un filtrage de Kalman. Le but est de tirer profit au maximum de la richesse des données contenues dans les IRM 4D pour réaliser une reconstruction non-statique et semi-automatique de la paroi de l’aorte dans son mouvement. Un filtre de Kalman est conçu pour corriger une prédiction du mouvement de la paroi issue d’un modèle dynamique simplifié avec des observations provenant d’un opérateur d’observation de position et des données de vitesse de l'IRM 4D. L’observation de position est complétée par les données de vitesse locale sur les images IRM 4D. L’estimation du déplacement de la paroi du vaisseau et de sa vitesse est appliquée à la reconstruction du mouvement d’une vésicule immergée dans un fluide visqueux, pour laquelle des données imitant l’IRM 4D ont été générées. Une application au tracking de la paroi de l’aorte d’un patient est finalement présentée, sous forme d’une segmentation semi-automatique et non-statique de la paroi de l’aorte à partir d’IRM 4D. Les second et troisième chapitres traitent de l’estimation d’état FSI sur un cas académique, celui de la propagation d’une onde de pression dans un tube. Nous proposons une approche nouvelle pour estimer l’état FSI sans imposer des conditions aux bords en entrée et en sortie de la géométrique. Dans le second chapitre, on suppose que l’onde de pression provoque des variations infinitésimales du tube et avec des approximations cinématiques bien choisies, le ...