Modélisation multi-échelle d'écoulements sanguins et application à des pathologies congénitales du cœur

par Grégory Arbia

Thèse de doctorat en Mathématiques appliquées

Soutenue le 16-12-2014

à Paris 6 , dans le cadre de École doctorale de Sciences mathématiques de Paris Centre (Paris) , en partenariat avec Inria Paris-Rocquencourt (laboratoire) .

Le jury était composé de Alain Kassab, Bertrand Maury, Pascal Frey, Anne-Virginie Salsac.

  • Titre traduit

    Multiscale modeling of blood flow in the context of congenital heart disease


  • Résumé

    Dans cette thèse nous traitons de la simulation numérique des écoulements sanguins dans le contexte des maladies cardiaques congénitales. Nous nous concentrons d'une part sur l'intégration de données cliniques, et d'autre part sur les aspects de couplages multi-échelles. Dans l'introduction, nous présentons les pathologies structurelles du cœur et les traitements chirurgicaux nécessaires dans certaines cardiopathies sévères. Puis, nous consacrons un chapitre aux challenges liés à la simulation numérique des écoulements sanguins. Dans les deux chapitres suivants nous présentons une méthodologie permettant d'estimer des paramètres de modèles réduits modélisant l'arbre artériel pulmonaire, en y intégrant des mesures cliniques prises pour chaque patient à différents endroits avant intervention chirurgicale. Cette méthode est appliquée sur neuf patients et permet de représenter l'hémodynamique dans les artères pulmonaires pour chacun des patients. Le chapitre suivant est consacré au couplage des équations de Navier-Stokes 3D avec un modèle réduit, qui soulève des problèmes d'instabilités numériques dans nombre d'applications. Nous présentons d'abord un état de l'art des couplages 3D-0D communément utilisés pour ce type de problème. Nous présentons de plus une étude de stabilité pour montrer quels sont les avantages et inconvénients de chacun d'eux. Ensuite, nous présentons une nouvelle méthode de couplage 3D-3D qui est similaire, d'un point de vue énergétique, au couplage avec un modèle réduit. Nous comparons enfin les méthodes existantes à ce couplage 3D-3D sur trois cas de patients, côtés systémique et pulmonaire. Dans le dernier chapitre de cette thèse, nous nous intéressons à la propagation des incertitudes des données cliniques sur la simulation de l’hémodynamique dansle cadre de chirurgie virtuelle.


  • Résumé

    In this thesis, we deal with numerical simulation of blood flow in the context of congenital heart diseases. We focus on clinical data integration into reduced models, and from a numerical point view on the coupling of blood flow (3D Navier-Stokes equations) and reduced models. In the introduction, we present congenital heart diseases and the surgical palliations needed for severe pathologies. We then present a chapter on challenges in numerical simulations of blood flow. In the next chapters, we present a methodology to estimate parameters of reduced models taking into account the effect of the pulmonary vasculature and the clinical measurements performed at different locations prior to surgical intervention of each patient. This method is applied to nine patient-specific cases and provides a representation of the hemodynamics in pulmonary arteries at different palliation stages. The next part of this thesis is devoted to numerical coupling between 3D blood flow and reduced models, which leads to numerical instability in a number of applications. We first present the state of the art for the different coupling methods, and perform a stability analysis of each coupling approach, highlighting the pros and cons. Moreover we present the new 3D-3D coupling method which presents the same energy balance as the 3D-reduced model. We compare all these methods on three systemic or pulmonary patient-specific cases to assess the robustness and accuracy of each one. In the last part of this manuscript we present a framework to investigate the effect of uncertainty of clinical measurements on our methodology to estimate reduced models for surgery planning: we focus on the impact of clinical data uncertainty to estimate blood flow distribution and pressure loss due to a stenosis to assess if it should be removed or not.


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