Soutenance de thèse

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Monsieur Karim El Houari soutient son doctorat, intitulé "Modélisation et Imagerie Électrocardiographiques", le vendredi 14 Décembre à 9h00 au télé-amphithéâtre du Pôle Numérique Rennes Beaulieu (PNRB).
Le jury est composé de :
Mr. Christian JUTTEN, Professeur à l'Université de Grenoble Alpes / Rapporteur
Mr. Freddy ODILLE, Chargé de Recherche INSERM à l'Université de Lorraine, Nancy / Rapporteur
Mr. Sofiane BOUDAOUD, Maître de Conférences HDR à l'Université Technologique de Compiègne / Examinateur
Mr. Laurent ALBERA, Maître de Conférences HDR à l'Université de Rennes 1 / Directeur de thèse
Mr. Alfredo HERNÁNDEZ, Directeur de Recherche INSERM à l'Université de Rennes 1 / Co-directeur de thèse
Mme. Christelle BOICHON-GRIVOT, Ingénieure de Recherche à Ansys, Villeurbane / Co-directrice de thèse
Mr. Amar KACHENOURA, Ingénieur de Recherche à l'Université de Rennes 1 / Encadrant, membre invité
Résumé:

Résumé : L’estimation des solutions du problème inverse en ElectroCardioGraphie (ECG) représente un intérêt majeur dans le diagnostic et la thérapie d’arythmies cardiaques par cathéter. Ce dernier consiste à fournir des images 3D de la distribution spatiale de l’activité électrique du coeur de manière non-invasive à partir des données anatomiques et électrocardiographiques. D’une part ce problème est rendu difficile à cause de son caractère mal-posé. D’autre part, la validation des méthodes proposées sur données cliniques reste très limitée. Une alternative consiste à évaluer ces méthodes sur des données simulées par un modèle électrique cardiaque. Pour cette application, les modèles existants sont soit trop complexes, soit ne produisent pas un schéma de propagation cardiaque réaliste. Dans un premier temps, nous avons conçu un modèle coeur-torse basse-résolution qui génère des cartographies cardiaques et des ECGs réalistes dans des cas sains et pathologiques. Ce modèle est bâti sur une géométrie coeur-torse simplifiée et implémente le formalisme monodomaine en utilisant la Méthode des Éléments Finis (MEF). Les paramètres ont été identifiés par une approche évolutionnaire et leur influence a été analysée par une méthode de criblage. Dans un second temps, une nouvelle approche pour résoudre le problème inverse a été proposée et comparée aux méthodes classiques dans les cas sains et pathologiques. Cette méthode utilise un a priori spatiotemporel sur l’activité électrique cardiaque ainsi que le principe de contradiction afin de trouver un paramètre de régularisation adéquat.