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Analyse de la marche grâce à la caractérisation de courbes de vitesse angulaire du membre inférieur sur une population de sujets sains et arthrosiques

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Dyas, Clémence (2019). Analyse de la marche grâce à la caractérisation de courbes de vitesse angulaire du membre inférieur sur une population de sujets sains et arthrosiques. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Le genou est l’articulation la plus complexe du corps humain. Pour comprendre le fonctionnement de cette articulation, il est alors essentiel de caractériser son patron de marche. L’analyse de la marche s’effectue le plus souvent avec des capteurs optoélectroniques qui mesurent des positions et des orientations dans l’espace. Or, il y a un intérêt grandissant pour les capteurs inertiels qui sont moins chers et plus versatiles que les systèmes optiques mais qui mesurent des vitesses et des accélérations.

Le but de ce projet est de caractériser les courbes de vitesses angulaires du genou, du tibia et du fémur grâce aux données dérivées de données de capteurs optoélectroniques. Afin de caractériser les courbes durant la marche, quatre points caractéristiques ont été sélectionnés dans la littérature pour le genou. Ainsi nous pouvons déterminer des différences entre des populations atteintes d’arthrose du genou (OA) et d’évaluer si certains de ces paramètres ont une signification clinique.

Dans un premier temps, nous présenterons l’anatomie du genou, sa cinématique 3D à la marche ainsi que les méthodes d’analyse de la marche. De plus, les quatre paramètres sélectionnés pour le tibia et le genou dans le plan sagittal seront présentés. Ensuite, nous présenterons les différents calculs des vitesses angulaires à partir de données cinématiques. Nous présenterons également la méthode de traitements des données qui est semi-automatique et unilatérale et qui se décompose en trois parties : 1- Filtrage 2- Découpage en pourcentage de cycles de marche 3- Sélection des cycles les plus répétables. Dans un second temps, nous appliquerons cette méthode développée à deux bases de données. Une première base de données de 90 sujets sains (49 femmes et 41 hommes) et une deuxième base de données composée de 428 sujets arthrosiques (262 femmes et 166 hommes).

Les résultats obtenus grâce à ces 2 bases de données montrent tout d’abord qu’un patron de marche distinct ressort pour le fémur, le tibia et le genou dans le plan sagittal et qu’il existe des différences significatives entre les hommes et les femmes. La caractérisation a aussi permis de constater que des différences entre les sujets sains et les sujets arthrosiques sont presents et ce, plus particulièrement dans le plan frontal. Les résultats montrent que lors d’un mouvement en abduction; plus le grade d’arthrose est élevé et plus la vitesse angulaire pour un sujet arthrosique est faible.

Ces résultats indiquent qu’il est possible de caractériser un cycle de marche et de visualiser des différences entre une population de sujets sains et une population de sujets souffrant d’arthrose au genou.

Titre traduit

Gait analysis through the characterization of angular velocity of the lower limbs on a healthy and arthritic population

Résumé traduit

The knee is the most complex joint of the human body. To understand knee function, it is important to characterize the gait cycle. Gait analysis is most often done with optoelectronic sensors that measure positions and orientations in space. However, there is a growing interest in inertial sensors that are less expensive and more versatile than optoelectronic systems but that measure velocity and accelerations.

The aim of this project is to characterize the angular velocity curves of the knee, thigh and shank using data derived from optoelectronic sensors. In order to characterize the curves during walking, four characteristics points were selected in the literature. Using these points, differences between populations with knee osteoarthritis (OA) and healthy people have been assessed in order to determine if some of these parameters have clinical significance.

First, knee anatomy, 3D gait kinematics and different methods of gait analysis are presented. Moreover, the four parameters selected for the thigh and knee in the sagittal plane are presented. Next, the method to calculate the angular velocities from kinematics data is presented. The method of data processing which is semi-automatic and unilateral and is then described, divided into three parts: 1- Filtering 2- Detection of gait cycles 3- Selection of the most repeatable cycles. Second, this method is applied to two databases. A first database consists of 90 healthy subjects (49 women and 41 men) and a second database consists of 428 osteoarthritis subjects (262 women and 166 men).

The results obtained from these two databases show firstly that a distinct walking pattern emerges for the thigh, shank and knee in the sagittal plane and that there are significant differences between men and women. The characterization also revealed that differences between healthy subjects and OA patients are present, especially in the frontal plane. The results show that during an abduction movement, the higher the grade of osteoarthritis the lower is the angular velocity.

These results indicate that it is possible to characterize a gait cycle and visualize differences between a population of healthy subjects and a population of subjects with knee osteoarthritis.

Type de document: Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires: "Mémoire présenté à l'École de technologie supérieure comme exigence partielle à l'obtention de la maîtrise avec mémoire en génie concentration technologie de la santé". Comprend des références bibliographiques (pages 115-119).
Mots-clés libres: vitesse angulaire, marche, capteurs, arthrose
Directeur de mémoire/thèse:
Directeur de mémoire/thèse
Hagemeister, Nicola
Codirecteur:
Codirecteur
Fuentes, Alexandre
Programme: Maîtrise en ingénierie > Génie
Date de dépôt: 06 mai 2019 15:08
Dernière modification: 06 mai 2019 15:08
URI: http://espace.etsmtl.ca/id/eprint/2301

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