Brevet FR3118696A1 — publié le 20220715

La présente invention concerne un dispositif et une méthode permettant d’analyser la marche d’une personne en déduisant la signature de marche propre à la personne. La signature de marche déterminée d’après la présente invention permet notamment de qualifier la qualité de marche d’une personne à l’aide d’un paramètre visuel se présentant sous la forme d’une courbe accompagnée d’une ou plusieurs valeurs tirées de la courbe Figure de l’abrégé : Figure 1 Méthode et dispositif de détermination d’un cycle de marche La présente invention concerne un dispositif et une méthode permettant d’analyser la marche d’une personne en déduisant la signature de marche propre à la personne. La signature de marche déterminée d’après la présente invention permet notamment de qualifier la qualité de marche d’une personne à l’aide d’un paramètre visuel se présentant sous la forme d’une courbe accompagnée d’une ou plusieurs valeurs tirées de la courbe. La signature de marche pourrait par exemple être utilisée par un professionnel de santé comme un indicateur supplémentaire de la santé de la personne. La signature de marche pourrait par exemple trouvée un intérêt dans le suivi de patients atteints de pathologies neurologiques affectant la marche telles que la sclérose en plaques. La capacité à marcher joue un rôle prépondérant dans l'autonomie et la vie quotidienne d'un individu. La marche résulte d'un processus biomécanique complexe faisant intervenir un large spectre de fonctions et structures qui interagissent les unes avec les autres : fonctions neurologiques, sensorielles, osseuses, musculaires, etc. De par cette complexité, plusieurs pathologies d'origines différentes (mécanique, neurologique, psychologique, etc.) peuvent être responsables de la dégradation de la fonction de marche en altérant une ou plusieurs de ces fonctions. Les nombreuses altérations possibles des fonctions et structures responsables de la marche d’un individu sont sources d’autant de symptômes différents d’une atteinte de la marche. Cette complexité dans les symptômes et dans les profils de patients entraîne donc une difficulté à évaluer la dégradation de la marche de manière objective par une mesure reflétant à la fois le type d'atteinte et sa sévérité. Plusieurs tests cliniques existent déjà pour évaluer les troubles de la marche. Ils consistent le plus souvent en un diagnostic dépendant de l'observation réalisée par un clinicien. L’observation visuelle du clinicien aboutit à une mesure non quantitative ou une mesure semi-quantitative qui dépend de l’expérience du clinicien et ne reflète qu'un aspect de la dégradation de la marche. Il est par exemple important de pouvoir correctement étudier la marche d’un patient atteint de la sclérose en plaques (SEP). Un patient atteint de SEP doit se rendre une à deux fois par an en consultation chez un neurologue. Les tests pour évaluer sa capacité à marcher consistent généralement à mesurer le temps nécessaire au patient pour parcourir une distance fixée ou la distance qu’il peut parcourir pendant une certaine durée. Ces tests constituent une mesure peu précise et n’ont lieu que lors des consultations. D'autres méthodes d'analyse complète de la marche telles que l'analyse quantitative de la marche, permettent un profilage complet de la démarche de l'individu. Ils impliquent cependant l'utilisation d'outils numériques et d'un matériel qui peut vite s'avérer coûteux et encombrant, et nécessitent la mise en place d'un laboratoire dédié dans lequel le patient doit se rendre pour effectuer un grand nombre de tests. Ce type d'examen est donc difficilement intégrable dans le suivi de l'évolution de la pathologie au cours du temps, qui implique de tester le patient de façon régulière (parfois plusieurs fois par an). La demande de brevet EP2646776 décrit un système et une méthode permettant de calculer des paramètres représentatifs d’un mouvement d’au moins deux membres d’une chaîne articulée, par exemple une jambe. Toutefois, cette demande de brevet n’enseigne pas comment obtenir une valeur caractéristique de la marche de la personne. En outre, cette demande de brevet nécessite pour la mesure des paramètres un grand nombre de données telles que les dimensions des parties qui composent la chaîne articulée (par exemple la longueur du tibia) pour modéliser cette dernière. Enfin, cette demande de brevet suggère d’utiliser un grand nombre de capteurs afin d’améliorer la précision de la mesure. La demande de brevet US 2018/0020969 décrit un dispositif et une méthode pour analyser le déplacement d’un segment du corps d’une personne, par exemple de la jambe. Cette demande de brevet suggère de placer plusieurs capteurs sur le corps de la personne pour améliorer la précision de la mesure et n’enseigne pas comment obtenir une valeur caractéristique de la marche de la personne. Aucune des solutions décrites dans ces demandes de brevet ne suggèrent l’analyse du cycle de marche d’une personne afin d’en déduire une signature de marche afin de pouvoir à partir de celle-ci poser un diagnostic. Il y a donc un manque de solution permettant la mesure d’un paramètre caractéristique de la marche de l’individu, représentatif du type d’atteinte de la marche et sensible à sa sévérité, et dont la mesure est réalisée par un dispositif qui puisse être utilisé aisément dans le cadre d’un suivi médical. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : Fig. 1 montre un cycle de marche classique d’une personne ; Fig. 2 montre la mesure de l’orientation du système de capteurs par rapport à un référentiel fixe ; Fig. 3 montre un exemple de données mesurées par le système de capteurs ; Fig. 4 montre un exemple de données comprenant des artefacts de mesures (changements du sens de rotation ou Sense rotation changes en anglais) et la correction appropriée de ces artefacts; Fig. 5 montre un exemple de données comprenant des artefacts de mesures (dérive sporadique ou Sporadic drift en anglais) et la correction appropriée de ces artefacts; Fig. 6 illustre les étapes consistant à détecter des extrema locaux ; Fig. 7 montre un exemple de signature de marche ; Fig. 8 montre un exemple de signature de marche avec post-traitement d’alignement. Méthode de détermination d’une signature de marche d’une personne, à partir d’une série temporelle de données, les données étant par exemple des quaternions, chaque donnée étant représentative d’une position d’un système de capteurs mesurée au cours du temps, la méthode comprenant: une étape de segmentation, l’étape de segmentation comprenant les étapes intermédiaires suivantes : identifier les extrema locaux de la série de données, déterminer entre deux extrema locaux successifs s’il s’agit d’une phase de rotation postérieure ou une phase de rotation antérieure, former des segments constitués d’une phase de rotation postérieure et d’une phase de rotation antérieure successives, une étape de sélection qui consiste à sélectionner les segments qui correspondent à un cycle de marche, une étape de calcul de la signature de marche à partir des segments sélectionnés. Méthode selon la revendication 1, où le système de capteurs comprend un référentiel local à trois axes, le type de phase de rotation entre un premier extrémum et un deuxième extrémum qui est subséquent au premier extrémum, est déterminé d’après l’angle formé entre un premier et un second axe, le premier axe étant considéré au temps correspondant à l’occurrence du premier extrema et le second axe étant considéré au temps correspondant à l’occurrence du deuxième extrema. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, où l’étape de sélection comprend une étape qui consiste à appliquer une interpolation sphérique linéaire à chaque segment de sorte que chaque segment constitué à l’étape de segmentation comprenne le même nombre de données. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, où l’étape de calcul de la signature consiste à calculer la moyenne des segments correspondant à des cycles de marches. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, où la méthode comprend en outre une étape préalable de traitement afin de détecter et supprimer les potentiels artefacts de mesure. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, où le système de capteurs est composé d’un accéléromètre 3 axes et d’un gyromètre 3 axes. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, où la fréquence de mesure du système de capteurs est d’au moins 50Hz, de préférence 100Hz Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, où le système de capteurs est placé au niveau de la hanche de la personne, par exemple fixé à une ceinture. Méthode d’aide à la caractérisation de la sévérité de l’atteinte de la marche qui comprend la méthode de détermination d’une signature de marche selon l’une quelconque des revendications précédentes, qui comprend en outre la comparaison de la signature de marche à des signatures de marche de référence pour obtenir un paramètre quantifiant la qualité de marche. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 8 lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 6 lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Dispositif de détermination d’une signature de marche d’une personne comprenant : un système de capteurs composé d’un accéléromètre 3 axes, d’un gyromètre 3 axes, un système de traitement de l’information configuré pour mettre en œuvre la méthode selon l’une des revendications 1 à 8, et un système de communication de préférence Bluetooth.