Commande robotique basée simulation pour l’assistance à la radiologie interventionnelle
Langue Français
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Auteur : Baksic, Paul
Date de soutenance : 24-06-2022

Directeur(s) de thèse : Bayle, Bernard

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Robotique
Classification : Sciences de l'ingénieur

Mots-clés libres : Robotique médicale, Simulation inverse, Méthode des éléments finis, Commande partagée, Radiologie interventionnelle
Mots-clés :
  • Robotique en médecine
Résumé : Le traitement percutané par radiologie interventionnelle est indiqué pour les tumeurs hépatiques de tailles inférieures à 3 cm. Cela consiste en l’utilisation d’aiguilles par des radiologues pour atteindre les tissus cancéreux, ce qui requiert une grande maîtrise technique. Or, l’efficacité du geste dépend de la précision de ciblage alors que l’interaction aiguille-tissu induit des déformations non-triviales et que le radiologue ne voit pas ce qu’il fait directement. Cette thèse propose un outil d'assistance robotique aux procédures percutanées centré autour du praticien afin de réduire le niveau technique requis. Une méthode d'insertion automatique calculant une référence robotique permettant de compenser le couplage-aiguille tissu ainsi que les perturbations externes à l'aide d'une simulation inverse par éléments finis exécutée en temps-réel est d'abord proposée. Le partage de la commande associant les décisions du praticien à la commande automatique est ensuite abordé. Ces deux contributions sont évaluées dans le cadre d'expériences dans des tissus simulés dans un premier temps, puis dans un fantôme du foie dans un second temps. Pour cela, un dispositif expérimental est mis en place et évalué.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2022STRAD003
Type de ressource : Thèse