Présentation succincte de mes travaux de recherche :
Résumé de thèse
sous la direction d'Alain Trouvé
CMLA, ENS Paris-Saclay, 2011-2016
Titre : Modèles géométriques de croissance en anatomie computationnelle.
Mots clés : anatomie computationnelle, modèle de croissance, espaces de formes, métriques Riemanniennes, groupe de difféomorphismes, grandes déformations, méthodes variationnelles, contrôle optimal.
Dans le domaine de l'anatomie, à l'investissement massif dans la constitution de base de données collectant des données d'imagerie médicale, doit répondre le développement de techniques numériques modernes pour une quantification de la façon dont les pathologies affectent et modifient les structures biologiques. Le développement d'approches géométriques via les espaces homogènes et la géométrie riemannienne en dimension infinie, initialisé il y a une quinzaine d'années par U. Grenander, M.I. Miller et A. Trouvé, et mettant en œuvre des idées originales de d'Arcy Thompson, a permis de construire un cadre conceptuel extrêmement efficace pour attaquer le problème de la modélisation et de l'analyse de la variabilité de populations de formes. Néanmoins, à l'intégration de l'analyse longitudinale des données, ont émergé des phénomènes biologiques de croissance ou de dégénérescence se manifestant via des déformations spécifiques de nature non difféomorphique. On peut en effet observer lors de la croissance d'un composant organique, une apparition progressive de matière qui ne s'apparente pas à un simple étirement du tissu initial. Face à cette observation, nous proposons de garder l'esprit géométrique qui fait la puissance des approches difféomorphiques dans les espaces de formes mais en introduisant un concept assez général de déploiement où l'on modélise les phénomènes de croissance comme le déploiement optimal progressif d'un modèle préalablement replié dans une région de l'espace. Nous présentons donc une généralisation des méthodes difféomorphiques classiques pour modéliser plus fidèlement l'évolution de chaque individu d'une population et saisir l'ensemble de la dynamique de croissance. Nous nous appuyons sur l'exemple concret de la croissance des cornes animales. La considération d'un a priori sur la dynamique de croissance de la corne, nous permet de construire un chemin continu dans un espace de formes, modélisant l'évolution de la corne de sa naissance, d'un état réduit à un point (comme l'état d'embryon pour un humain ou de graine pour une plante) à un âge adulte quelconque de corne bien déployée. Au lieu d'étirer la corne, nous anticipons l'arrivée matière nouvelle en des endroits prédéfinis. Pour cela, nous définissons une forme mère indépendante du temps dans un espace virtuel, qui est progressivement plongée dans l'espace ambiant en fonction d'un marqueur temporel prédéfini sur la forme mère.
Finalement, nous aboutissons à un nouveau problème de contrôle optimal pour l'assimilation de données de surfaces évoluant dans le temps, conduisant à un problème intéressant dans le domaine du calcul des variations où le choix pour la représentation des données, courant ou varifold, joue un rôle inattendu. De plus, privilégier le mode de déploiement naturel amène à considérer de nouveaux termes de pénalisation.