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Theses Year : 2022

Contribution to the exploitation of personalized musculoskeletal modelling of the lower cervical spine in a clinical setting

Contribution à l’exploitation de la modélisation musculosquelettique personnalisée du rachis cervical inférieur dans un contexte clinique

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Abstract

Neck pain is a leading cause of invalidity and the use of surgery to treat it has been on a rising trend. Numerical modelling has and can still contribute to a better understanding of degeneration and complication mechanisms. However, implementing these advances in a clinical setting can be challenging as they can lack personalization and often require experimental measurements. Thus, the aim of this PhD thesis is to contribute to the development of subject-specific lower cervical spine models as a tool for clinical evaluation. The first part is an analysis of the gravitational loading on the cervical spine, quantifying in biomechanical terms the postural changes associated with aging and following surgery. By adapting a previous model, the second part focuses on the quantification of spinal and muscular loadings for patients before and after surgery. Additionally, though MRI segmentation for personalised muscles is required to quantify evolutions of loading during patient follow-up, it appears spinal loading can be estimated using stereoradiographs exclusively. The third part deals with the reduction of a subject-specific finite-element model using beam elements. Computation time was cut by 95 %, making it more suitable for use in clinical routine and facilitating further development to personalize its loading conditions. Using medical imaging exclusively, the works carried out over the course of this PhD contribute to the implementation of these subject-specific cervical spine modelling tools in clinical practice for a more widespread application and thus the identification of clinically and biomechanically relevant parameters to improve prevention of degeneration and surgical complications.
La cervicalgie représente une cause d’invalidité majeure et sa prise en charge par chirurgie est de plus en plus commune. La modélisation numérique peut aider à mieux comprendre les mécanismes de dégénérescence et d’émergence de complications. L’implémentation clinique de ces outils est cependant difficile de par leur manque de personnalisation et la nécessité de mesures expérimentales. L’objectif de cette thèse est donc de contribuer au développement de modélisations sujet-spécifiques du rachis cervical inférieur pour l’évaluation clinique. La première partie analyse le chargement gravitationnel sur les cervicales et permet ainsi de quantifier les changements posturaux liés au vieillissement et à la chirurgie en des termes biomécaniques. En adaptant un modèle précédent, la seconde partie porte sur le chargement rachidien et musculaire chez des patients. En outre, bien que la personnalisation des muscles par segmentation IRM reste nécessaire pour quantifier l’évolution de ce chargement pour le suivi longitudinal de patients, il est malgré tout possible de l’estimer simplement à partir de stéréoradiographies. La troisième partie traite de la réduction du coût numérique d’un modèle sujet-spécifique en éléments finis. Son temps de simulation a pu être réduit de 95 %, le rendant ainsi plus compatible à une utilisation clinique et facilitant le développement futur de la personnalisation de ses conditions de chargement. En utilisant exclusivement de l’imagerie médicale, l’ensemble des travaux produits contribue à l’implémentation de ces outils de modélisation sujet-spécifique du rachis cervical en routine clinique pour une application plus large et donc l’identification de paramètres biomécaniques et cliniques pour une meilleure prévention des dégénérescences et des complications chirurgicales.
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tel-03639215 , version 1 (12-04-2022)

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Cite

Christophe Muth-Seng. Contribution à l’exploitation de la modélisation musculosquelettique personnalisée du rachis cervical inférieur dans un contexte clinique. Biomécanique [physics.med-ph]. HESAM Université, 2022. Français. ⟨NNT : 2022HESAE029⟩. ⟨tel-03639215⟩
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