Quantification d'incertitudes pour la modélisation pulmonaire personnalisée - Département de mécanique
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Quantification d'incertitudes pour la modélisation pulmonaire personnalisée

Résumé

Le développement d’un modèle in-silico personnalisé de poumons pourrait permettre d’améliorer la prise en charge de différentes maladies, e.g. la fibrose pulmonaire idiopathique, en définissant des biomarqueurs obtenus en fusionnant modèles physiques et données cliniques. Une étape importante de la personnalisation est l’identification des paramètres de comportement et de chargement du modèle. Afin de quantifier la fiabilité de l’estimation, nous proposons dans ce travail une approche statistique, qui consiste à appliquer le processus d’identification sur des donnée synthétiques bruitées et biaisées.
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04611023 , version 1 (27-09-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04611023 , version 1

Citer

Alice Peyraut, Martin Genet. Quantification d'incertitudes pour la modélisation pulmonaire personnalisée. CSMA 2024 - 16ème Colloque National en Calcul de Structures, CNRS, CSMA, ENS Paris-Saclay, CentraleSupélec, May 2024, Giens, France. ⟨hal-04611023⟩
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