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Colloque
Membre a labase
Alexandre Naaim : Université Claude-Bernard-Lyon-I
Introduction
L’analyse du mouvement du membre supérieur chez les enfants atteints de paralysie cérébrale devrait bénéficier des approches sans marqueurs. Au préalable il faudrait connaitre leur précision L’objectif est de créer une base de données combinant données sans marqueurs et avec marqueur, et d’évaluer la précision des algorithmes.
Méthodes
La base ARGOS visera 20 participants (2–12 ans) réalisant 20 tâches. Cinq enfants (âge moyen 5 ans) ont déjà réalisé 6 tâches (dessiner, jouer avec la pâte à modeler, couper, manger, se coiffer, s’essuyer les fesses) enregistrées par 8 caméras RGB et 10 caméras optoélectroniques qui fourniront les données de référence avec 25 marqueurs (Ø1 mm) positionner sur les centres articulaires (épaule, coude, poignet, main) [1]. Trois réseaux de neurones (HRNet, PoseResnet, RTMPose) ont été comparés à la référence via la distribution des écarts des positions 3D.
Résultats et Discussion
Tous les réseaux de neurones présentent une précision similaire (Figure 1) et légèrement meilleure que celle observée dans la littérature chez les adultes [2].
Conclusions
Le choix du réseau ne semble pas critique pour estimer la cinématique des membres supérieurs chez l’enfant. Une fois finalisée, la base ARGOS sera partagée avec la communauté pour l’entraînement et la validation de futurs modèles. Elle permettra aussi d’analyser l’impact de chaque étape du traitement sans marqueur sur la cinématique et les biomarqueurs.
L’analyse de mouvement est une technique amplement utilisée dans le domaine de la biomécanique appliquée à des sujets humains dans différentes disciplines (la performance sportive, la réadaptation, l’orthopédie et la neuroscience). Dans ces domaines d’application, la précision des données du mouvement utilisées devient un paramètre critique.
Les techniques de base utilisées aujourd’hui pour obtenir des données de mouvement précises se fondent soit sur l’utilisation de marqueurs actifs ou passifs détectés par des caméras optoélectroniques, soit sur l’utilisation de capteurs électromagnétiques ou inertiels qui permettent la mesure de la position et de l’orientation des segments corporels en 3D. Ces systèmes, même s’ils sont très précis, ont plusieurs inconvénients pour une utilisation dans le milieu clinique. L’ajout de marqueurs sur le patient devient une contrainte majeure pour la plupart des applications où la capture de mouvements naturels est nécessaire dans le milieu écologique.
Une alternative avec moins de contraintes est la capture de mouvements à partir de séquences vidéo RGB sans l’utilisation de marqueurs sur le sujet. De telles techniques permettent d’obtenir des données de mouvement dans un environnement moins contraignant et plus proche de l’environnement écologique de vie des sujets. Il y a par contre des limitations importantes à l’utilisation de ces techniques lorsque la précision devient un paramètre important requis. En effet, la plupart des algorithmes proposés ont comme première étape l’estimation de la pose, c.-à-d. l’identification de la position des centres articulaires dans l’espace 3D. Ces algorithmes utilisent généralement des techniques d’apprentissage machine, mais qui ont été entraînées et validées sur des bases de données qui manquent globalement de la précision nécessaire. L’objectif principal de ce colloque est de présenter l’état des connaissances ainsi que les avancées technologiques et informatiques dans ce domaine de l’analyse du mouvement.
Les principaux thèmes à aborder pendant le colloque, sans pour autant limiter la discussion à d’autres sujets connexes, seront :
Format
Le colloque se déroulera dans une session unique avec présentations orales, qui seront de 10 min plus 5 min pour questions et discussions. Un panel de discussion en fin de journée permettra d’aborder le sujet de la validation numérique des algorithmes d’estimation de la position des centres articulaires.
Thème du colloque :
Date :
7 mai 2025
Titre du colloque :
Thème du colloque :
Responsables :
