Auteur / Autrice : | Hubert Mély |
Direction : | Jean-François Mathiot |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Physique des Matériaux |
Date : | Soutenance le 22/06/2011 |
Etablissement(s) : | Clermont-Ferrand 2 |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale des sciences fondamentales (Clermont-Ferrand) |
Partenaire(s) de recherche : | Equipe de recherche : Laboratoire de Physique Corpusculaire (Aubière, Puy-de-Dôme) |
Laboratoire : (LPC-Clermont) Laboratoire de Physique Corpusculaire de Clermont-Ferrand | |
Jury : | Président / Présidente : Jean-Marie Nedelec |
Examinateurs / Examinatrices : Sébastien Incerti, Alain Mazzolo, Patrice Laquerriere, David Sarramia | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Sébastien Incerti, Alain Mazzolo |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
Les biomatériaux interviennent dans de nombreuses applications médicales. La connaissance de leur évolution une fois implantés dans l’organisme est primordiale pour les améliorer et en créer de nouveaux. Dans cette optique, nous avons réalisé une modélisation à deux dimensions de la transformation d’un biomatériau en os. Pour cette modélisation, nous utilisons la théorie de la percolation. Celle-ci traite de la transmission d’information à travers un milieu où sont distribués un très grand nombre de sites pouvant localement relayer cette information. Nous présentons un modèle de double percolation sites-liens, pour prendre en compte d’une part la vascularisation (et/ou résorption) du biomatériau de l’implant dans un os, et d’autre part sa continuité mécanique. Nous identifions les paramètres pertinents pour d´écrire l’implant et son évolution, qu’ils soient d’origine biologique, chimique ou physique. Les différents phénomènes sont classés suivant deux régimes, percolant ou non-percolant, qui rendent compte des phases avant et après vascularisation de l’implant. Nous avons testé notre simulation en reproduisant les données expérimentales obtenues pour des implants de corail. Nous avons réalisé une étude des différents paramètres de notre modèle, pour déterminer l’influence de ceux-ci sur chaque phase du processus. Cette simulation est aussi adaptable à différents systèmes d’implants. Nous montrons la faisabilité d’une modélisation à trois dimensions en transposant la partie statique de notre simulation.