Aide à la décision pour le remplacement valvulaire aortique percutané - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2019

Decision support for transcatheter aortic valve implantation

Aide à la décision pour le remplacement valvulaire aortique percutané

Résumé

Aortic stenosis represents the most frequent acquired valvular heart disease, affecting up to 10% of octogenarians. Transcatheter aortic valve implantation (TAVI) is booming and confronts clinicians with new issues that constitute a major field of research. Our work falls within the framework of computer-assisted medico-surgical interventions, and aims at proposing computer-assisted decision support systems. The present Thesis is composed of four parts. The first part focuses on the medical problematic surrounding TAVI, as well as the current French TAVI field on the basis of an article describing temporal trends in patients’ and procedural’s characteristics from 2010 to 2015 in the FRANCE 2 and FRANCE TAVI nationwide registries. This first part identifies medical issues that operators currently face, especially the optimal selection of TAVI candidates, and the reduction of procedural complications within the current trends towards treatment of patients with lower baseline surgical-risk profile. The second part deal with population-based studies, through standard statistical methods, to identify predictors of TAVI outcomes or selected procedural complications in order to facilitate procedural planning. Three articles compose this part. The first focuses on predictors of short-term cerebrovascular events post-TAVI, the second deals with conduction disturbances post-TAVI while the third aims at identifying predictors of global poor outcomes. We demonstrate the benefits of these analyses, which will remain necessary in the future, but also address their limitations, which support the use of new methods to store, sort, retrieve, and even augment relevant information to facilitate operators’ decision, especially at the pre-procedural step.The purpose of Part 3 is to address a case-based reasoning (CBR) decision-support system that could benefit from the identification of these prognostic factors and ultimately integrate them into a global and ergonomic interface for decision support. We have worked in the framework of the European project H2020 EurValve on the development of a CBR whose problematic is,for the time being, limited to the optimal choice of the approach, type and size of prosthesis. Our work focused on an analytical step in the design of this type of system dealing with the study and improvement of the similarity measure used to identify nearest neighbours (previously treated cases and their therapeutic "solution") of the current problem (case which clinicians are planning to treat). Finally, the last part focuses on increasing the information available for preoperative decision support through patient-specific numerical simulation. After a state of the art of the methods used in the field of TAVI, we worked on the elaboration and parameterization of a simulation model of the insertion of the stiff guidewire in the left ventricle (one of the first steps of the procedure that can condition the positioning of the prosthesis and thus the final result). In order to perform a first validation of this patient-specific simulation using preoperative 3D CT imaging, the proposed approach is based on the extraction of the region of interest in the 3D volume (segmentation) and its mapping to intraoperative 2D fluoroscopy through 3D / 2D registration. Our work on these image processing methods needed to implement and validate our simulation strategy is also discussed in this section. Finally, we present a potential clinical application of the simulation model regarding the influence of the shape of the guide and its insertion conditions on its stability and the pressure forces exerted on the left ventricle.
La sténose aortique serrée est la valvulopathie acquise de l’adulte la plus fréquente affectant jusqu’à 10% des octogénaires. Sa prise en charge percutanée est en plein essor et confronte les cliniciens à des problèmes nouveaux constituant un champ de recherche important. Notre travail s’inscrit dans le cadre des gestes médico-chirurgicaux assistés par ordinateur et vise à proposer des solutions d’aide à la décision basées sur l’assistance informatique. Cette Thèse est ainsi composée de 4 parties. Une première partie porte sur la problématique médicale dans laquelle s’inscrit le remplacement valvulaire aortique percutané (TAVI) ainsi que le contexte du TAVI en France et présente un article évaluant l’évolution des caractéristiques des patients et des procédures à l’échelle nationale entre 2010 et 2015 dans les registres nationaux FRANCE 2 et FRANCE TAVI. Ce premier chapitre identifie des problématiques médicales auxquelles les opérateurs sont confrontés au quotidien notamment la sélection optimale des candidats et la minimisation des complications de la procédure dans le contexte d’une réduction du profil de risque des patients traités. La seconde partie s’intéresse à l’étude de populations, par des méthodes statistiques classiques, pour établir des facteurs prédictifs de résultats du TAVI ou de survenue d’une complication donnée afin d’aider le clinicien dans sa planification de la procédure. Cette partie est articulée autour de 3 articles portant sur les facteurs prédictifs d’accidents vasculaires cérébraux, les troubles conductifs et les facteurs prédictifs de « mauvais résultats » après TAVI. Nous démontrons l’intérêt de ce type d’analyse qui resteront nécessaires à l’avenir mais abordons également leurs limites qui expliquent pourquoi d’autres pistes doivent être explorées pour stocker, trier, restituer les informations pertinentes à l’opérateur voire les augmenter pour faciliter ses décisions notamment en préopératoire.L’objet de la 3ème partie est d’aborder un système d’aide à la décision par ordinateur de type « case-based reasoning » (CBR) qui pourrait tirer bénéfice de l’identification de ces facteurs pronostiques et à terme les intégrer dans une interface globale et ergonomique d’aide à la décision. Nous avons travaillé dans le cadre du projet européen H2020 EurValve sur l’élaboration d’un CBR dont la problématique se concentre pour l’instant sur le choix optimal de la voie d’abord, du type et de la taille de prothèse. Notre travail s’est concentré sur une étape analytique de la conception de ce type de système portant sur l’étude et l’amélioration de la mesure de similarité utilisée pour rapprocher le cas à traiter (problème) de ses plus proches voisins (cas déjà traités et leur « solution » thérapeutique). Enfin, une dernière partie porte sur l’augmentation des informations disponibles pour l’aide à la décision en préopératoire par la simulation numérique spécifique patient. Après un état de l’art des méthodes utilisées dans le domaine du TAVI, nous avons travaillé à l’élaboration et au paramétrage d’un modèle de simulation de l’insertion du guide rigide dans le ventricule gauche (une étape de la procédure qui peut conditionner le positionnement de la prothèse et donc le résultat final). Afin de réaliser une première validation de cette simulation exploitant l’imagerie tomodensitométrique 3D préopératoire, l’approche proposée repose sur l’extraction de la région d’intérêt dans le volume 3D (segmentation) et sa mise en correspondance avec l’imagerie fluoroscopique 2D peropératoire par le biais d’un recalage 3D/2D. Nos travaux sur ces méthodes de traitement de l’image nécessaires à la mise en œuvre et la validation de notre stratégie de simulation sont discutés dans cette partie. Enfin nous présentons une application clinique potentielle du modèle de simulation portant sur l’influence de la forme du guide et de ses conditions d’insertion sur sa stabilité et les forces de pression s’exerçant sur le ventricule gauche
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Dates et versions

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Identifiants

  • HAL Id : tel-02960817 , version 1

Citer

Vincent Auffret. Aide à la décision pour le remplacement valvulaire aortique percutané. Médecine humaine et pathologie. Université de Rennes, 2019. Français. ⟨NNT : 2019REN1B035⟩. ⟨tel-02960817⟩
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