Numerical solution for a portable medical scanner

Solution numérique pour un scanner médical portable Les déchirures de la coiffe des rotateurs (RCTs) représentent l'une des blessures les plus fréquentes de l'épaule et évoluent souvent vers des conditions plus graves au fil du temps. Bien que l'IRM soit la modalité d'imagerie standard pour détecter les RCTs, son utilisation est limitée aux centres d'imagerie et elle n'est pas toujours précise pour représenter la présence et l'étendue des déchirures. Un outil de diagnostic portable, non invasif et rentable pour le diagnostic sur site des RCTs est en demande. Cette thèse présente les contributions apportées au développement d'un modèle numérique pour ce scanner médical, qui repose sur la résolution répétée du problème Maxwell. La discrétisation par éléments finis de ce problème aboutit à un système linéaire de grande taille et mal conditionné, difficile à résoudre. Notre première contribution est le développement d'un préconditionneur de type Schwarz basé sur le PML qui améliore l'efficacité de la résolution de ce problème, en termes de taux de convergence et de temps de calcul. Ensuite, nous utilisons une modélisation numérique de pointe pour introduire un système d'imagerie portable pour la reconstruction tridimensionnelle de l'épaule. Cette tâche est difficile en raison de la grande taille électrique de l'épaule, de son anatomie complexe et de la nature hétérogène des tissus, caractérisée par des pertes élevées. L'étude de faisabilité montre des résultats prometteurs dans la détection des RCTs. Cependant, cette méthode peut être limitée par de forts niveaux de bruit ou les habitudes corporelles du patient. Pour remédier à cela, nous générons un grand ensemble de données, en utilisant une version optimisée du système d'imagerie et nous employons un algorithme d'apprentissage automatique pour la détection automatique et en temps réel des RCTs.