Thèse de Pierre Schegg

Pilotage automatique d'un robot guide de cathéters pour un traitement en cardiologie interventionnelle

Cette thèse porte sur la navigation automatique de guides et cathéters dans les artères coronaires. Dans un premier temps, nous introduisons le contexte de la cardiologie interventionnelle et le cas particulier des interventions coronaires percutanées. Nous justifions aussi l'utilité de la robotisation de ces procédures. Nous faisons ensuite le pont entre le problème de la navigation de guides et le contrôle de robots déformables, puis examinons les travaux existants sur le même sujet. Notre étude commence par la conception de simulations dynamiques réalistes des artères, du coeur et de leur interaction avec les instruments chirurgicaux. Cela a nécessité la collecte de données patient, la compréhension de l'influence du battement cardiaque sur la déformation des artères et comment cette déformation impacte la navigation de guides. Les interventions coronaires percutanées considérées reposent également fortement sur les contacts entre les instruments et les parois artérielles, ce qui est une difficulté supplémentaire au regard du temps de simulation ainsi que de leur précision. Nous avons ensuite utilisé ces simulations pour formuler le problème de la navigation de guides dans les artères coronaires comme un problème de prise de décision séquentielle. Nous avons défini les espaces d'état et d'action correspondants et conçu une fonction de récompense adéquate. Nous avons testé plusieurs stratégies de contrôle, y compris des méthodes de contrôle basées sur un modèle inverse et des méthodes de recherche arborescente. Nous avons également proposé une nouvelle combinaison de ces méthodes qui atteint de bonnes performances dans les cas de figure testés. Finalement nous avons conçu un algorithme de vision et un schéma de recalage permettant de transférer les algorithmes de commande sur un robot physique. L'algorithme de contrôle en boucle fermé ainsi constitué a été testé sur deux fantômes en silicone différents sur lesquels l'algorithme atteint un taux de succès comparable à une navigation manuelle et à une navigation en télé-opérant le robot. Keywords : Robotique Déformable, Prise de Décision Séquentielle, Contrôle par Modèle Inverse, Monte Carlo Tree Search, Contrôle en Boucle Fermée

Jury

M. Christian DURIEZ INRIA - Lille - Nord-Europe - Cité Scientifique - Directeur de thèse Mme Jocelyne TROCCAZ - CNRS - Examinatrice Mme Marie-Odile BERGER - INRIA Nancy Grand Est - Examinatrice M. Christos BERGELES - King's College London - Examinateur M. Justin CARPENTIER - Inria / L’Ecole normale supérieure - PSL - Examinateur M. Jérémie DEQUIDT - Polytech’Lille - Examinateur M. Fernando BELLO - Imperial College London - Rapporteur M. Jérôme SZEWCZYK - Sorbonne Université - Rapporteur M. Bruno FOURNIER - Robocath - Invité M. Philippe PREUX Université de Lille Invité

Thèse de l'équipe DEFROST soutenue le 25/05/2022