Axe thématique : BioIngénierie, Numérique et Intelligence Artificielle

Axe thématique : BioIngénierie, Numérique et Intelligence Artificielle

L'axe thématique "BioIngénierie, Numérique, IA" favorise les collaborations interdisciplinaires à l'interface du numérique et de la bioingénierie, dans le but de développer de nouvelles technologies de santé et dispositifs médicaux innovants.

Domaines d’application

Les travaux du CEMEF dans cet axe couvrent divers champs médicaux :

• Neurovasculaire : anévrismes cérébraux
• Cardiovasculaire : insuffisance cardiaque, anévrismes coronaires
• Respiratoire : syndrome de détresse respiratoire aiguë, syndrome du nez vide
• Maxillo-facial et dentaire : malocclusion, implantologie
• Orthopédie : rupture du ligament croisé antérieur, réduction de fractures complexes
• Dermato-cosmétique

Les recherches menées s'étendent également au développement de dispositifs médicaux variés, assurant des actions mécaniques (stents, pompes cardiaques) ou physiques (biomatériaux dentaires, substituts osseux, bio-aérogels pour la libération de médicaments dans des pansements ou par voie orale, hydrogels pour la médecine régénérative).

Actions et innovations

Les activités de recherche sont multiples et visent à répondre à des besoins émergents :

• Développement de méthodes numériques avancées en mécanique des solides et fluides, permettant la simulation précise du comportement des matériaux biologiques (sang, vaisseaux, os, ligaments, biomatériaux) dans des applications médicales complexes et en présence de couplages mécaniques et physico-chimiques forts aux interfaces.
• Caractérisation et modélisation des matériaux biologiques, dont les propriétés particulières (densité, rigidité, résistance, réactivité) nécessitent des approches spécifiques. Ces études s'appuient sur divers moyens expérimentaux : essais mécaniques statiques et dynamiques, microfluidique, rhéologie, microscopie optique et électronique, spectrophotométrie UV-visible, impression 3D (DIW, SLA).
• Simulation haute performance de modèles personnalisés, intégrant des images 3D/4D issues de l’IRM et du CT scan, avec un processus complet allant de la segmentation d’image au maillage 3D.
• Validation et amélioration des modèles par confrontation aux données expérimentales, grâce à des comparaisons entre simulations in silico et mesures in vitro sur des modèles imprimés en 3D.
• Intégration de l’IA à tous les niveaux vers le jumelage numérique, notamment pour la segmentation automatique des images médicales, la prédiction rapide des modèles et la conception des dispositifs médicaux optimisés par apprentissage automatique.

Cette synergie entre caractérisation expérimentale, simulation numérique et intelligence artificielle offre une approche puissante pour explorer des phénomènes complexes à différentes échelles et d’optimiser les performances des dispositifs. Elle permet, par exemple, d’ajuster la composition d’un biomatériau poreux en fonction de la morphologie d’un défaut osseux, d’adapter la conception d’une endoprothèse à l’anatomie vasculaire, ou encore d’optimiser les propriétés biologiques d’un polymère pour des applications spécifiques.