Clinical decision support system for facial mimic rehabilitation - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2020

Clinical decision support system for facial mimic rehabilitation

Système de soutien à la décision clinique pour la réhabilitation de mimiques faciales

Tan-Nhu Nguyen

Résumé

Facial disorders negatively affect professional, social, and personal lives of involved patients.Thus, recovery of facial mimics into normal and symmetrical conditions allows these patients to improve their life qualities. Functional rehabilitation of facial disorders is an important clinical step to improve qualities of surgical interventions and drug therapies. However, facialmimic rehabilitation currently remains a major scientific, technological, and clinical challenge.Especially, conventional rehabilitation processes lack of quantitative and objective biofeedbacks. Moreover, rehabilitation exercises just included long-term and repetitive actions. This makes patients less ambitious for completing their training programs. Besides, numerous modeling methods, interaction devices, and system architectures have been successfully employed in clinical applications, but they have not been successfully applied for facial mimic rehabilitation. Consequently, this thesis was conducted to complement these drawbacks by designing a clinical decision-support system for facial mimic rehabilitation. Especially, patientspecific models and serious games were integrated with the system for providing quantitative and objective bio-feedbacks and training motivations. The thesis has six main contributions: (1) a novel real-time subject-specific head generation & animation systems, (2) a novel head-to-skull prediction process, (3) a muscle-oriented patientspecific facial paralysis grading system, (4) a novel serious game system for facial mimic rehabilitation, (5) a novel clinical decision-support system for facial mimic rehabilitation, and (6) a reference guide for developing real-time soft-tissues simulation systems. This thesis opens new avenues for new research areas relating to automatic generation of patient specific head from visual sensor and internal structures using statistical shape modeling and real-time modeling and simulation for facial mimic rehabilitation.
La paralysie faciale affecte négativement la vie professionnelle, sociale et personnelle des patients concernés. La récupération des mimiques faciales dans des conditions normales et symétriques permet à ces patients d'améliorer leurs qualités de vie. La rééducation fonctionnelle est une étape clinique importante pour améliorer les qualités des interventions chirurgicales. Cependant, la rééducation faciale reste actuellement un défi scientifique, technologique et clinique majeur. En particulier, l'approche conventionnelle manque des retours quantitatifs et objectifs pour optimiser les gestes et les exercices associées. L'objectif de cette thèse est de développer et d'évaluer un système d'aide à la rééducation fonctionnelle de la mimique faciale. La thèse a six contributions principales : (1) un nouveau processus de génération de la tête patient-spécifique avec la texture à partir d'un capteur sans contact de type Kinect ; (2) un nouveau processus de prédiction du crâne à partir de la surface de la tête en utilisant la modélisation statistique de la forme ; (3) une nouvelle méthode d'évaluation des mouvements de la mimique faciale en se basant sur les propriétés musculaires ; (4) un nouveau système de jeu sérieux pour la rééducation fonctionnelle de la mimique faciale (5) un nouveau système d'aide à la décision clinique pour le visage et (6) un guide de référence pour le développement de systèmes de simulation médicale en considérant la déformation des tissus mous en temps réel. Cette thèse ouvre de nouvelles perspectives liées aux différents domaines de recherche allant de la vision par ordinateur (génération automatique des modèles patient-spécifique à partir d'un capteur visuel), la modélisation biomécanique, et l'ingénierie des systèmes pour la rééducation fonctionnelle de la mimique faciale.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03312827 , version 1 (02-08-2021)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03312827 , version 1

Citer

Tan-Nhu Nguyen. Clinical decision support system for facial mimic rehabilitation. Bioengineering. Université de Technologie de Compiègne, 2020. English. ⟨NNT : 2020COMP2590⟩. ⟨tel-03312827⟩
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