Characterization, data analysis and statistical modeling of human skull specimen to the prediction of injury mechanical characteristics.
Caractérisation, Analyse et Modélisation statistiques de fragments osseux crâniens pour la prédiction de paramètres mécaniques lésionnels.
Résumé
Injuries in traffic accidents represent a serious public health problem. In France in 2006, it has been estimated that 105980 people have been wounded and 4942 people have been killed. The human head is one of the most vulnerable of the human body segments.
This work is a contribution to the improvement of the knowledge of the skull bone mechanical behaviour, particularly in the crashworthiness context.
The mechanisms of skull fracture are studied by a large number of researchers. Multiples techniques and approaches are established in order to predict the mechanical behaviour of cranial bones; however, inter and intra individual dispersions of human being are not expressed in the models.
First, within an experimental protocol, 289 specimens are taken from different areas of 17 human skulls. These specimens are tested under quasi-static 3 points bending experimentations. The aim of this work is to predict the failure stress by statistical modeling. Morphometric values are got by analysing specimen's photography. Resulting to experimental tests and images analysis, we obtain 15 parameters for each specimen.
Then, fuzzy experimental data are explored by using multidimensional data analysis. This analysis allowed us the study the linear and non linear relationships between the parameters. After deciding which characteristics were pertinent for predicting the failure stress, we developed linear and polynomial regression analyses. The best regression models are chosen by crossed validation method, and by studying residuals.
Regression modeling, in step with gender and age, predict by personalised way the mechanical behaviour of human skull specimen, tested by quasi static bending tests.
This work is a contribution to the improvement of the knowledge of the skull bone mechanical behaviour, particularly in the crashworthiness context.
The mechanisms of skull fracture are studied by a large number of researchers. Multiples techniques and approaches are established in order to predict the mechanical behaviour of cranial bones; however, inter and intra individual dispersions of human being are not expressed in the models.
First, within an experimental protocol, 289 specimens are taken from different areas of 17 human skulls. These specimens are tested under quasi-static 3 points bending experimentations. The aim of this work is to predict the failure stress by statistical modeling. Morphometric values are got by analysing specimen's photography. Resulting to experimental tests and images analysis, we obtain 15 parameters for each specimen.
Then, fuzzy experimental data are explored by using multidimensional data analysis. This analysis allowed us the study the linear and non linear relationships between the parameters. After deciding which characteristics were pertinent for predicting the failure stress, we developed linear and polynomial regression analyses. The best regression models are chosen by crossed validation method, and by studying residuals.
Regression modeling, in step with gender and age, predict by personalised way the mechanical behaviour of human skull specimen, tested by quasi static bending tests.
Les accidents de la circulation, fléau de la société, représentent un sérieux problème de santé. En France, 105980 usagers de la route ont été blessés au cours de l'année 2006, et 4942 tués. La tête représente un des segments corporels les plus vulnérables.
Cette thèse est une contribution à l'amélioration de la connaissance du comportement mécanique des os crâniens, en particulier dans le contexte accidentologique.
Les mécanismes de fractures du crâne ont été étudiés par un grand nombre de chercheurs. De multiples techniques et approches ont été élaborées pour la modélisation du comportement mécanique des os crâniens ; ces modèles ne permettent cependant pas de pallier aux problèmes de dispersions inter et intra individuelles propres aux sujets humains.
Dans un premier temps, selon un protocole expérimental, 289 éprouvettes prélevées sur différentes zones osseuses de 17 calottes crâniennes humaines sont testées en essais de flexion trois points quasi-statiques. La force de rupture obtenue à partir des courbes effort/déplacement représente le paramètre mécanique à prédire dans nos modèles statistiques. A partir de mesures morphométriques obtenues par analyse d'images et tests expérimentaux, 15 paramètres morphométriques et densitométriques sont définis pour chaque éprouvette.
Ensuite, une analyse de données exploratoire multidimensionnelle est réalisée sur le tableau de données préalablement fuzzifiées. Cette analyse a permis de nous orienter sur les liaisons linéaires et non linéaires existant entre les paramètres. Des régressions multiples linéaires et curvilinéaires sont réalisées par ajustement des paramètres jugés pertinents. Les modèles sont choisis par la méthode de validation croisée, et par une étude complète de diagnostic des résidus.
L'élaboration de modèles statistiques a permis, selon un sexe et une classe d'âge, de prédire le comportement mécanique de fragments osseux crâniens soumis à des sollicitations de flexion quasi-statique de manière personnalisée.
Cette thèse est une contribution à l'amélioration de la connaissance du comportement mécanique des os crâniens, en particulier dans le contexte accidentologique.
Les mécanismes de fractures du crâne ont été étudiés par un grand nombre de chercheurs. De multiples techniques et approches ont été élaborées pour la modélisation du comportement mécanique des os crâniens ; ces modèles ne permettent cependant pas de pallier aux problèmes de dispersions inter et intra individuelles propres aux sujets humains.
Dans un premier temps, selon un protocole expérimental, 289 éprouvettes prélevées sur différentes zones osseuses de 17 calottes crâniennes humaines sont testées en essais de flexion trois points quasi-statiques. La force de rupture obtenue à partir des courbes effort/déplacement représente le paramètre mécanique à prédire dans nos modèles statistiques. A partir de mesures morphométriques obtenues par analyse d'images et tests expérimentaux, 15 paramètres morphométriques et densitométriques sont définis pour chaque éprouvette.
Ensuite, une analyse de données exploratoire multidimensionnelle est réalisée sur le tableau de données préalablement fuzzifiées. Cette analyse a permis de nous orienter sur les liaisons linéaires et non linéaires existant entre les paramètres. Des régressions multiples linéaires et curvilinéaires sont réalisées par ajustement des paramètres jugés pertinents. Les modèles sont choisis par la méthode de validation croisée, et par une étude complète de diagnostic des résidus.
L'élaboration de modèles statistiques a permis, selon un sexe et une classe d'âge, de prédire le comportement mécanique de fragments osseux crâniens soumis à des sollicitations de flexion quasi-statique de manière personnalisée.
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