Thèse Développement d'Un Jumeau Numérique de Poumon Humain à l'Échelle de l'Organe H/F - Doctorat_Gouv

Établissement : Institut Polytechnique de Paris École nationale supérieure de techniques avancées
École doctorale : Ecole Doctorale de l'Institut Polytechnique de Paris
Laboratoire de recherche : LMI - Laboratoire de Mécanique et de ses Interfaces
Direction de la thèse : Alexandre DABY-SEESARAM ORCID 0000000223740971
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-06-30T23:59:59Notre équipe a récemment mis au point une nouvelle méthode de réduction d'ordre s'appuyant sur la polyvalence des nouvelles méthodes d'apprentissage profond tout en restant interprétable et exempte de 'boîte noire' en hybridant ces outils avec la méthode des éléments finis et la PGD au sein de la NN-PGD. Cette méthode repose sur les atouts des développements modernes, tels que la différenciation automatique et la compatibilité GPU, tout en conservant l'interprétabilité de la méthode des éléments finis et de la PGD. Le travail proposé suit cette voie et se situe à l'intersection de ces nouvelles approches d'apprentissage profond et des méthodes déterministes de réduction de modèles pour construire des jumeaux numériques destinés à des applications médicales. L'objectif est de fournir des modèles de substitution efficaces et entièrement personnalisés aux patients. À cette fin, nous avons développé un algorithme de recalage de formes et un modèle statistique de formes, dont les coefficients sont conçus pour être injectés dans le modèle de substitution pulmonaire. Le projet vise à poursuivre le développement du modèle de réduit pulmonaire que nous avons construit, tant à l'échelle macroscopique que microscopique. L'objectif finale de cette recherche est de parvenir à une simulation en temps réel du problème de physique multi-échelle décrivant la réponse chimio-mécanique du poumon. À cet effet, la méthodologie gloable permettant de construire les jumeaux numériques doit être davantage développée et affinée pour les spécificités des échelles macro et micro. Ce projet de doctorat vise spécifiquement à construire un jumeau numérique des poumons, s'adaptant aux différentes morphologies des patients, à l'échelle de l'organe.

Digital twins play an increasingly important role in medicine, where combining numerical organ models with patient-specific data enables personalised predictions of bio-markers used for diagnostic and prognostic. To be clinically useful, such models must provide near real-time mechanical solutions for decision-making during consultations and for the numerous simulations required in the model identification phase. Moreover, clinically relevant organ simulations involve multi-scale and multi-physics computations. Hence, the computational framework must be both robust and versatile, capable of handling complex, highly non-linear problems.

Titulaire d'un Master 2 (ou équivalent) en mécanique numérique, justifiant d'une expertise approfondie en mécanique des milieux continus et en méthodes des éléments finis.