Estimation de la pression aortique à l'aide de l'imagerie par résonance magnétique : développement d'un modèle biomécanique d'écoulement

par Khalil Rachid

Thèse de doctorat en Physique

Sous la direction de Dima Rodriguez.

Soutenue le 17-09-2018

à Paris Saclay , dans le cadre de École doctorale Electrical, optical, bio-physics and engineering (Orsay, Essonne) , en partenariat avec Imagerie par Résonance Magnétique Médicale et Multi-Modalités (laboratoire) et de Université Paris-Sud (établissement opérateur d'inscription) .

Le président du jury était Stéphane Avril.

Le jury était composé de Dima Rodriguez, Stéphane Avril, Alain Lalande, José-Maria Fullana, Emmanuel Durand, Astrid Decoene.

Les rapporteurs étaient Alain Lalande, José-Maria Fullana.


  • Résumé

    Les maladies cardiovasculaires représentent la première cause de mortalité dans le monde. L’hypertension artérielle et l’hypertrophie du ventricule gauche en constituent deux facteurs de risque souvent asymptomatiques. Dans ce contexte, la pression aortique s’impose comme un indicateur de la santé cardiovasculaire reflétant non seulement les propriétés biomécaniques des artères centrales mais aussi la post-charge ventriculaire. La mesure de ce paramètre hémodynamique est donc cruciale pour le diagnostic et la prise en charge thérapeutique. L’objectif de ce travail est d’estimer non-invasivement la pression aortique en couplant l’Imagerie par Résonance Magnétique Cardiovasculaire (IRM-CV) à la modélisation de l’écoulement sanguin. Nous avons ainsi opté pour un modèle biomécanique unidimensionnel (1D) réduit, prenant en compte l’interaction du sang avec la paroi élastique de l’aorte. Ce segment 1D est couplé en sortie à un modèle Windkessel, dit 0D, modélisant l’ensemble du réseau vasculaire en aval de l’aorte. Les paramètres locaux du modèle 1D ainsi que ses conditions aux limites (conditions d'entrée et paramètres du modèle 0D) sont déterminés à partir des données acquises non-invasivement par IRM-CV. Cela permettrait des prédictions 1D spécifiques à chaque sujet/patient. Nous avons évalué la validité du modèle sur des fantômes d’aorte saine et pathologique. Un banc expérimental compatible avec l’IRM a été mis en œuvre; il reproduit au mieux l’écoulement aortique in vivo. Des mesures de pression invasives ont été confrontées à celles prédites par le modèle 1D. Nous avons également évalué la sensibilité du modèle 1D aux paramètres d’entrée.

  • Titre traduit

    Estimation of aortic blood pressure using Magnetic Resonance Imaging and blood flow modeling


  • Résumé

    Cardiovascular (CV) diseases remain the most common cause of death worldwide. Hypertension and left ventricle hypertrophy are two major risk factors associated to such diseases. In this context, aortic blood pressure is considered as a biomarker of increased CV risk and, more generally, a CV health indicator. In fact, it encodes information about biomechanical properties of central elastic arteries and represents left ventricle afterload. Assessment of this hemodynamic parameter is thus crucial for CV disease diagnosis and for evaluating therapeutic benefits. The aim of this work is to non-invasively assess the aortic blood pressure by coupling CV Magnetic Resonance Imaging (CV-MRI) to blood flow modeling. We thus developed a reduced one-dimensional (1D) flow model taking into account the fluid-structure interaction. A Windkessel (or zero-dimensional (0D)) model describing the arterial tree downstream of the aorta was coupled to the 1D segment. Both 1D model parameters and boundary conditions (inlet condition and 0D model parameters) were non-invasively determined using CV-MRI data. This gives the opportunity of deriving subject- or patient-specific blood flow models. To validate our approach, we applied our model to both healthy and pathologic aorta phantoms. Each phantom was mounted in an experimental setup reproducing as well as possible in vivo aortic flow and compatible with the MRI environment. Invasive pressure recording was compared to predicted pressure waves. We also performed a sensitivity analysis of our reduced 1D model.


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