Thèse Maillage Adaptatif du Visage Humain Intégrant une Géométrie Complexe Issue de l'Imagerie Médicale et le Comportement Multi-Échelle des Tissus Mous H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université de Technologie de Compiègne École doctorale : Sciences pour l'ingénieur Laboratoire de recherche : Mécanique, énergie et électricité Direction de la thèse : Alain RASSINEUX ORCID 0000000207293139 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-09-15T23:59:59 La compréhension de la fonction mécanique des muscles faciaux lors des expressions et des mouvements mimétiques est essentielle pour établir un diagnostic quantitatif et définir une stratégie de rééducation fonctionnelle personnalisée chez les patients atteints de paralysie faciale ou ayant subi une transplantation du visage. Des modèles par éléments finis ont été développés afin d'étudier l'activation, la contraction et la coordination des muscles faciaux lors des expressions faciales [1,2]. Toutefois, la génération d'un maillage compatible garantissant la stabilité numérique et la convergence des solutions demeure un défi scientifique majeur. En particulier, la géométrie complexe issue de l'imagerie médicale ainsi que l'intégration de lois de comportement constitutives multi-échelles des tissus mous nécessitent la construction de maillages adaptatifs de haute qualité, prenant en compte le caractère anisotrope des différents matériaux.

L'objectif de cette thèse est de développer un maillage adaptatif du visage humain intégrant une géométrie complexe reconstruite à partir d'images médicales ainsi que le comportement multi-échelle des tissus mous. Afin de répondre à ces contraintes complexes, différentes procédures avancées de maillage seront étudiées, telles que la simplification du maillage pour la gestion des interfaces de contact, le lissage voxel, le lissage itératif et l'adaptation de la taille des éléments [3,4]. Des contraintes physiques liées aux patrons de contraction des muscles faciaux (longitudinale et circonférentielle) ainsi que des lois de comportement multi-échelles des tissus mous seront intégrées. L'approche de maillage développée sera testée dans le cadre de la construction d'un jumeau numérique du visage humain à partir d'images IRM.

Les expressions faciales seront simulées afin d'évaluer la qualité des structures maillées et de garantir la stabilité numérique ainsi que la convergence des résultats. Les différentes étapes du projet consisteront à : 1) réaliser un état de l'art des méthodes de maillage pour les systèmes biomécaniques complexes, 2) développer et implémenter le maillage adaptatif, 3) intégrer ce maillage adaptatif dans le jumeau numérique du visage humain issu de l'IRM, et 4) réaliser des simulations afin d'évaluer la qualité du maillage développé. Context: Projet PREDIT4FACE (PEPR Santé Numérique)
The PhD research topic is part of the multidisciplinary PREDIT4FACE project, which was selected within the PEPR Digital Health Call for Projects of France 2030. PREDIT4FACE (PREdictive DIgital Twins for FACial Expression) aims to develop a multiscale predictive digital twin of the face to better understand, model, and rehabilitate facial expressions. The project is led by the BMBI laboratory (UTC-CNRS) and brings together a multidisciplinary consortium with the following partners: CHIMERE (UPJV-CHU Amiens, INSERM), LaMcube (Centrale Lille Institut, CNRS), LATIM (IMT Atlantique, INSERM), and Roberval (UTC).
The objective of this PhD project is to develop an adaptive meshing of the human face incorporating complex geometry derived from medical imaging and multiscale behavior of soft tissues. To scope with these complex constraints, different advanced meshing procedures such as mesh simplification to handle contact interface, voxel smoothing, iterative smoothing and mesh size adaptation will be studied [3,4]. Physical constraints related to the facial muscle contraction patterns (longitudinal and circumferential) and multi-scale soft tissue constitutive laws will be integrated. The developed meshing approach will be tested on the development of a digital twin of the human face derived from MRI images. Facial expressions will be simulated to evaluate the quality of the meshed structures to ensure the numerical stabilities and convergence of the results. The different steps of the project will to perform 1) the state of the art of meshing for complex biomechanical systems, 2) the development and implementation of the adaptive mesh, 3) the integration of the developed adaptive mesh onto the digital twin of the human face derived from MRI and 4) the simulations to evaluate the quality of the developed adaptive mesh.

Le candidat est un mécanicien des solides ou des fluides avec de solides compétences en mécanique numérique et en programmation (C, C++, python)
Profil mécanique ou biomécanique

Master 2 ou école d'ingénieur