Modélisation et quantification 3D de la taille des superficies corporelles brûlées

Pour des patients grands brûlés, une estimation précise du pourcentage des superficies brûlées (%TBSA) est cruciale pour l’évaluation du pronostic vital et fonctionnel, la planification appropriée de traitements et pour minimiser les complications médicales et chirurgicales. Les méthodes cliniques actuelles manquent de précision et de fiabilité pour estimer des patients de morphologies différentes. Les approches de modélisation 2D/3D des brûlures approximent l’évaluation du %TBSA et sont imprécises. Seule la modélisation paramétrique satisfait aux exigences cliniques particulières aux grands brûlés (temps limité, patients inconscients, environnement restreint). Afin de répondre au besoin de personnalisation 3D de la morphologie des patients, il est suggéré d’utiliser le logiciel open source MakeHuman (MH). Ainsi, cette thèse propose une approche de modélisation 3D personnalisée de la morphologie des patients à partir d’un nombre de mesures anthropométriques limité pour l’estimation précise du %TBSA. D’abord, avec des performances prédictives supérieures à 98%, plusieurs analyses de régression ont permis de démontrer qu’un nombre limité de mesures anthropométriques est suffisant pour une modélisation 3D de la surface corporelle (BSA) précise. Ensuite, la pertinence de personnaliser les modèles 3D MH à la morphologie du patient pour une meilleure évaluation du %TBSA a été démontrée. En utilisant une interface de rendue 3D développée pour la représentation et le calcul du %TBSA, six patrons de brûlures ont été appliqués automatiquement à l’ensemble de 15 paires de modèles 3D ayant la même BSA, mais des morphologies différentes. Des petites variations dans la morphologie de 0.04 m2 ± 0.01 (caractérisée par le pourcentage de surface brûlée) ont induit des surestimations dans le %TBSA. 8 experts et 6 non-experts ont évalué le %TBSA de patrons de brûlures simulés sur 4 mannequins commerciaux avec la méthode clinique puis en 3D avec l’interface. La méthode clinique a obtenu une erreur moyenne de 34 % ± 11 tandis que l’approche proposée est plus précise, plus répétable et reproductible avec une erreur moyenne de 5 % ± 1. Enfin, à partir d’un échantillon stratifié de 50 000 morphologies générées aléatoirement, plusieurs algorithmes d’apprentissage machine ont été utilisés afin d’identifier les ensembles de 3 à 4 mesures anthropométriques les plus pertinentes pour une modélisation 3D précise de la morphologie. La précision de la modélisation 3D a été validée sur 8 sujets saints. Les algorithmes d’apprentissage machine ont mis en évidence la taille et les circonférences du buste, du cou, des hanches et du tour de taille comme étant les meilleures mesures anthropométriques pour une modélisation 3D des surfaces corporelles. Les modèles 3D des sujets saints modélisés à partir de 3 à 4 mesures anthropométriques ont montré une géométrie proche de celle des scans 3D avec une distance d’erreur moyenne de 1.1 cm ± 0.4 et une distance maximale moyenne de 7.4cm ± 1.1. La contribution de ce projet est de réduire à terme les complications médicales et chirurgicales des grands brûlés en diminuant l’erreur d’estimation du %TBSA. Ainsi, il est possible d’améliorer les chances de survie du patient et de son pronostic par la personnalisation de sa prise en charge et de son pronostic