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Simulation CFD (Computational Fluid Dynamics)

Computational Fluid Dynamics (CFD) ou dynamique des fluides numérique est une technologie permettant de simuler en 3D la circulation du flux d’air à l’intérieur de la cavité nasale à partir d’un scanner au format DICOM.

La CFD est un outil particulièrement intéressant, car elle apporte de nouvelles données objectives permettant de mieux comprendre les causes de l’altération de la respiration nasale.

Un outil prometteur pour mieux comprendre le SNV

La simulation CFD permet de visualiser avec précision la vitesse et la répartition du flux d’air, les zones de turbulence, ainsi que d’autres paramètres fonctionnels.

Les résultats de la CFD permettent d’analyser les conséquences des modifications anatomiques de la cavité nasale sur le flux d’air après une chirurgie.

Les données objectives fournies par la CFD sont utiles pour compléter un dossier médical et appuyer le diagnostic du SNV, en rendant visible le manque de résistance nasale à l’origine de certains symptômes du patient.

Il est essentiel que les patients aient connaissance de cet outil et se familiarisent avec son fonctionnement afin d’encourager son développement, sa diffusion et sa généralisation. Une utilisation plus large de la CFD pourrait contribuer à améliorer la reconnaissance ainsi que la prise en charge du SNV.

Un intérêt également en prévention

La CFD peut aider à rechercher les causes d’une obstruction nasale. Si le flux d’air est altéré par une cloison déviée, par exemple, cela sera visible sur la simulation. Elle peut ainsi aider à déterminer si une intervention chirurgicale est susceptible d’améliorer la respiration ou s’il est préférable de rechercher la cause ailleurs, évitant ainsi certaines chirurgies inutiles ou à risque.

Toute intervention chirurgicale est un acte invasif qui comporte des risques. Même sans atteinte aux cornets, des interventions telles que la rhinoplastie peuvent modifier le flux d’air et entraîner l’apparition de symptômes.

La CFD présente également un intérêt potentiel avant une chirurgie nasale, en permettant de simuler l’impact qu’une intervention pourrait avoir sur le flux d’air. Son utilisation pourrait ainsi contribuer à mieux préserver la fonction nasale et à limiter certains risques fonctionnels. Chez les patients SNV, elle peut aider à identifier les zones susceptibles d’être traitées par des implants, des injections ou d’autres approches thérapeutiques.

Une contribution importante pour la recherche

La CFD constitue une approche complémentaire précieuse pour enrichir les connaissances scientifiques sur le SNV et analyser l’impact des modifications anatomiques sur la respiration nasale. Ces informations pourraient aider à identifier différents profils de patients, à démontrer la réalité médicale du problème et à servir de base au développement de futurs traitements.

Il est dans l’intérêt de tous de participer aux études CFD ainsi qu’aux autres études sur le SNV, afin que les chercheurs disposent de données solides pour mieux comprendre les mécanismes responsables du SNV et leurs répercussions sur la respiration nasale physiologique.

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Projet JUNE : vers une CFD automatisée grâce à l’intelligence artificielle

L’objectif est de rendre la technologie CFD plus rapide, plus reproductible et plus accessible en pratique clinique afin d’améliorer le diagnostic des troubles respiratoires nasaux.

« L’objectif final est de fournir un prototype commercialisable et exploitable qui devrait résoudre de nombreuses incertitudes (Obstruction Nasale Chronique architectural, troubles obstructifs du sommeil, traitement de la qualité de vie post-cancer, suivi de rhino-sinusites chroniques, etc.). »

« L’objectif final est de fournir un prototype commercialisable et exploitable qui devrait résoudre de nombreuses incertitudes (Obstruction Nasale Chronique architectural, troubles obstructifs du sommeil, traitement de la qualité de vie post-cancer, suivi de rhino-sinusites chroniques, etc.). »

Aujourd’hui, la réalisation d’une CFD nécessite plusieurs étapes complexes et chronophages. Le projet JUNE utilise l’intelligence artificielle (IA) pour automatiser une grande partie de ce processus.

« de telles informations réduiraient de 25% le taux d’échec de chirurgies fonctionnelles parfois inutiles, réduiraient les échecs de prise en charge des patients souffrant de troubles obstructifs du sommeil permettant ainsi de réduire la charge financière du système de santé. »

« de telles informations réduiraient de 25% le taux d’échec de chirurgies fonctionnelles parfois inutiles, réduiraient les échecs de prise en charge des patients souffrant de troubles obstructifs du sommeil permettant ainsi de réduire la charge financière du système de santé. »