Modélisation hémodynamique du ventricule gauche à partir d'images échocardiographiques

L’observation et l’étude des flux sanguins dans le coeur, semble être un bon indicateur de la santé cardiaque et pourrait permettre de détecter de manière précoce l’insuffisance cardiaque congestive (ICC) chez des patients à risque. Néanmoins, la pertinence des observations est aujourd’hui limitée par la qualité de l’imagerie médicale fluide. Ce mémoire propose une méthode alternative : la conception d’un nouveau modèle de Mécanique des Fluides Numériques (MFN) permettant la simulation de l’écoulement sanguin à l’intérieur du ventricule cardiaque gauche (VG). Le modèle, basé sur l’échocardiographie (EcG), permet de reconstruire de manière simplifiée et en deux dimensions les flux sanguins, à partir de données facilement accessibles en clinique. Le mémoire s’inscrit dans le cadre du projet PETALE, qui étudie les effets à long terme des traitements contre la leucémie lymphoblastique aiguë chez les enfants. Le modèle proposé vise à observer les flux sanguins à l’intérieur du coeur et à identifier de nouveaux indicateurs mécaniques de la fonction cardiaque personnalisés à chaque patient. A long terme, son but serait de permettre la détection précoce de l’insuffisance cardiaque congestive chez les survivants de cancer pédiatrique. Les objectifs de ce mémoire sont les suivants : développer une méthode de segmentation efficace du VG à partir d’images EcG, proposer un modèle MFN simplifié de simulation numérique (ANSYS Fluent) de l’écoulement sanguin en 2D basé sur une géométrie prescrite issue des données EcG, proposer des éléments de validation du modèle et l’appliquer aux patients du projet PETALE pour évaluer sa capacité à détecter les risques d’ICC. Les travaux réalisés dans ce mémoire sont exploratoires et fournissent une base pour la construction d’un modèle MFN plus complexe, robuste et fiable. Néanmoins, des différences de comportement mécanique du modèle ont été détectées, en fonction de la santé cardiaque des patients. Les résultats présentés semblent indiquer qu’il est possible de trouver à partir d’une reconstruction numérique simplifiée, des indicateurs du risque de développer une ICC. De nombreuses limitations existent et de plus amples travaux de validation sont nécessaires afin de s’assurer de la pertinence du modèle. Des pistes d’amélioration sont également proposées pour de futures recherches. Plus généralement, les travaux réalisés dans ce mémoire soulignent l’importance de la simulation numérique pour la détection précoce de l’insuffisance cardiaque chez les survivants de cancer pédiatrique.

Abstract

Observing and studying blood flow in the heart appears to be a good indicator of cardiac health and could allow early detection of congestive heart failure (CHF) in at-risk patients. However, the relevance of these observations is currently limited by the quality of fluid medical imaging. This thesis proposes an alternative method: the design of a new Computational Fluid Dynamics (CFD) model to simulate blood flow inside the left ventricle (LV) of the heart. The model, based on echocardiography (EcG), enables simplified and two-dimensional reconstruction of blood flow using easily accessible clinical data.This thesis is part of the PETALE project, which investigates the long-term effects of treatments for pediatric acute lymphoblastic leukemia. The proposed model aims to observe blood flow inside the LV and identify new mechanical indicators of cardiac function personalized to each patient. Its long-term goal is to enable early detection of CHF in pediatric cancer survivors. The objectives of this thesis are as follows: develop an efficient segmentation method of the LV based on EcG images, propose a simplified CFD model (ANSYS Fluent) of 2D blood flow based on a prescribed geometry derived from EcG data, provide elements for model validation, and apply the model to PETALE patients to assess its ability to detect CHF risks. The work conducted in this thesis is exploratory and provides a foundation for the construction of a more complex, robust, and reliable CFD model. However, differences in mechanical behavior of the model were observed depending on the cardiac health of the patients. The presented results suggest that it is possible to find indicators of the risk of developing CHF through a simplified numerical reconstruction. Several limitations exist, and further validation work is needed to ensure the relevance of the model. Suggestions for improvement are also provided for future research. In general, the work conducted in this thesis emphasizes the importance of numerical simulation for early detection of heart failure in pediatric cancer survivors.