Université de Rennes 1 Apport de l'assistance par ordinateur lors de la pose d'endoprothèse aortique Computer aided surgery in endovascular aortic procedures navigation endovasculaireendoprothèse aortiqueanévrisme aortiqueréalité augmentéechirurgie assistée par ordinateurrecalagesimulation numériqueéléments finissizing. endovascular navigationaortic endograftaortic aneurysmaugmented realitycomputer assisted surgeryregistrationnumerical simulationfinite elementssizing. Anévrisme de l'aorte Thèses et écrits académiques Prothèses vasculaires Thèses et écrits académiques Systèmes d'aide à la décision Thèses et écrits académiques Chirurgie‎--Informatique Thèses et écrits académiques Les techniques endovasculaires, particulièrement pour l’aorte, sont en plein essor en chirurgie vasculaire. Ces techniques mini-invasives permettent de diminuer l’agression chirurgicale habituellement importante lors de la chirurgie conventionnelle. Les limites techniques sont repoussées à certaines localisations de l’aorte qui étaient il y a encore peu de temps inaccessibles aux endoprothèses. Le succès et l’efficience de ces interventions reposent en partie sur l'élaboration et la mise en œuvre de nouveaux outils d'aide à la décision. Ce travail entend contribuer à l’amélioration des procédures interventionnelles aortiques grâce à une meilleure exploitation de l’imagerie pré et peropératoire. Cette démarche s’inscrit dans le cadre plus général des Gestes Médico-Chirurgicaux Assistés par Ordinateur, dont les concepts sont revisités pour les transposer au domaine de la chirurgie endovasculaire. Trois axes sont développés afin de sécuriser et optimiser la pose d'endoprothèse. Le premier est focalisé sur l’analyse préopératoire du scanner (sizing) et montre les limites des outils de mesure actuels et évalue la précision d’un nouveau critère de mesure des longueurs de l’aorte (courbure externe). Le deuxième axe se positionne sur le versant peropératoire et montre la contribution de la réalité augmentée dans la pose d’une endoprothèse aortique. Le troisième axe s’intéresse au problème plus général des interventions sur les tissus mous et particulièrement aux déformations artérielles qui surviennent au cours des procédures interventionnelles qui mettent en défaut le recalage rigide lors de la fusion d’images. Nous présentons une approche originale basée sur un modèle numérique de prédiction des déformations qui utilise la simulation par éléments finis en y intégrant des paramètres géométriques et anatomo-mécaniques spécifique-patient extraits du scanner préopératoire. The development of endovascular aortic procedures is growing. These mini-invasive techniques allow a reduction of surgical trauma, usually important in conventional open surgery. The technical limitations of endovascular repair are pushed to special aortic localizations which were in the past decade indication for open repair. Success and efficiency of such procedures are based on the development and the implementation of decision-making tools. This work aims to improve endovascular procedures thanks to a better utilization of pre and intraoperative imaging. This approach is in the line with the framework of computer-assisted surgery whose concepts are applied to vascular surgery. The optimization of endograft deployment is considered in three steps. The first part is dedicated to preoperative imaging analysis and shows the limits of the current sizing tools. The accuracy of a new measurement criterion is assessed (outer curvature length). The second part deals with intraoperative imaging and shows the contribution of augmented reality in endovascular aortic repair. In the last part, image guided surgery on soft tissues is addressed, especially the arterial deformations occurring during endovascular procedures which disprove rigid registration in fusion imaging. The use of finite element simulation to deal with this issue is presented. We report an original approach based on a predictive model of deformations using finite element simulation with geometrical and anatomo-mechanical patient specific parameters extracted from the preoperative CT-scan. Electronic Thesis or DissertationText fr application/zip1 : 5311 Kohttps://ecm.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/fb1dd1ab-55d0-47e7-96ac-25f870f60099 Kaladji Adrien 1982-06-16 FR 156197340 kaladrien@hotmail.fr 2015REN1B008 http://www.theses.fr/2015REN1B008 2015-06-12 Biologie et sciences de la santé Université de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Doctorat non ouiHaigronPascalintervenant_1092081304LucasAntoineintervenant_2188786430 Vie-Agro-SantéecoleDoctorale_1 13908620X Laboratoire Traitement du Signal et de l'ImagepartenaireRecherche_1 177793767 ddc:610 HaigronPascalLucasAntoineUniversité de Rennes 1Sciences et technologie, médecine, pharmacie, odontologie, droit, économie, gestion, philosophieVie-Agro-SantéÉcole doctorale Vie-Agro-Santé (Rennes)Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image ASCII PDF 5437958