Système implantable pour la mesure de la pression vésicale et analyse prédictive de la miction

L'incontinence et les autres pathologies liées aux troubles du système urinaire inférieur peuvent causer de très profonds traumas psychologiques, en plus de limiter l'autonomie des patients. En effet, ce sujet, toujours tabou, est très difficile à évoquer. Ainsi, de nombreuses personnes en souffrent d'autant plus qu'elles n'osent pas en parler à leurs proches ou leurs médecins. Pourtant, des solutions existent, notamment des sphincters artificiels qui permettent d'éviter les fuites involontaires d'urine, en particulier chez les paraplégiques et les tétraplégiques. Cependant, ces solutions, bien qu'efficaces, ne sont pas optimales. N'ayant pas la sensation d'envie, les patients ne peuvent savoir lorsque leur vessie est pleine. Ceci limite donc grandement leur autonomie. En effet, une vessie trop pleine (volume supérieur à 600 mL) peut mener à de graves infections et même menacer la vie du patient. La mesure du volume de la vessie est possible par échographie et peut se substituer au sondage pour évaluer la rétention urinaire et rechercher des résidus post-mictionnels par exemple avec le Bladder-scan BVI-3000®. Cette méthode, non-invasive, ne permet cependant pas de prédire la miction. Elle n'est, de plus, pas vraiment portable. Ainsi, plutôt que de mesurer le volume de la vessie, la mesure de la pression du détrusor – muscle recouvrant les parois de la vessie – est beaucoup plus intéressante et utile. Cette dernière se calcule par la soustraction de la pression abdominale à la pression vésicale. La mesure de cette pression peut être faite par un implant, ce qui est invasif, mais limite les risques d'infection tout en maximisant le confort du patient. Pour cette maîtrise, le travail effectué s'appuie sur la réalisation, le développement et le prototypage d'un tel implant dans un souci de biocompatibilité et d'acceptation chez l'être humain. Par ailleurs, et faisant suite au développement de cet implant, un travail sur la prédiction de la miction chez le rat a été réalisé. Dans cette étude, l'utilisation d'algorithmes d'apprentissages solides nécessitant une faible puissance de calcul a été favorisée. À terme, cela permettra une intégration facile dans des implants vésicaux. La pertinence des résultats permet d'envisager des études plus poussées et complètes, notamment en augmentant la taille des bases de données utilisées. Pour cela, une génération de courbes temporelles de pression de la vessie par modélisation informatique a été tentée, qui n'est malheureusement pas encore concluante.

Abstract

Urinary incontinence (UI) and the other lower urinary tracts symptoms are both limiting convalescents' autonomy and psychologic well-being. Indeed, this subject is still taboo in most part of the world. For people suffering from UI, it is very difficult to bring the subject with their relatives or their doctors. However, solutions exist, for instance, artificial sphincters allow to avoid involuntary leakage of urine in particularly for tetraplegic or paraplegic. Nevertheless, these solutions are efficient, but the patients cannot know whether their bladder is full or empty. Patients' autonomy is then still low – they cannot be far from a bathroom for more than two hours. Though, having a more than 600 mL bladder volume can lead to serious infections and even threaten the patient's life. Ultrasounds, for instance the Bladder-scan BVI-3000® device, allow the measurement of the bladder volume. It can be used instead of catheter to measure the volume of retained urine or post-urination residue. However, this non-invasive method cannot help to predict micturition. Moreover, this device cannot be easily carried out. Therefore, the measurement of the detrusor pressure – the muscle of the bladder wall – is far more useful. This pressure is computed by subtracting the abdominal pressure to the vesical pressure. The measurement of the pressure is done by invasive implants, which has some obvious drawbacks, but avoid infection risks and maximize the patient comfort. The presented master work relies on the realisation, the development and the prototyping of such an implant in a care of human biocompatibility. Besides, following the implant development, the main work consists of finding a way to predict voiding. It was executed with data on rats having normal and overactive bladder conditions. The prediction was done thanks to machine learning algorithm, which minimize power consumption in order to allow an integration of this algorithm in an embedded device. Our positive results confirm the possibility of predicting voiding and allow to consider new studies with larger set of data. Generating data with the help of an informatic modeling was tried. Unfortunately, our results still present some flaws in terms of similarity with a typical bladder pressure curve in rats.