FR 2943527 A1 20101001 FR 0952012 A 20090331 Système et procédé d'observation d'une activité de marche d'une personne La présente invention porte sur un système et un procédé d'observation d'une activité de marche d'une personne, ou, en d'autres termes d'observation d'un déplacement d'une personne par un mode de locomotion constitué par une suite de pas. Des systèmes d'analyse de mouvement de personnes sont de plus en plus répandus dans le domaine biomédical, notamment pour analyser l'activité physique d'une personne. La détection de l'activité de marche d'une personne est une information qui permet, par exemple, d'estimer une dépense énergétique d'une personne, d'évaluer un niveau de sédentarité d'une personne, ou d'estimer la qualité ou la perte de capacité fonctionnelle après une intervention chirurgicale ou un traitement médicamenteux. Le document "Stair climbing detection during daily physical activity using a miniature gyroscope" de Brian Coley, Bijan Najafi, Anisoara Paraschiv_lonescu, et Kamiar Aminian, paru dans Gait and Posture en 2005, porte sur la détection de la montée et de la descente d'escalier à l'aide d'un gyroscope. Pour cela, le système estime les différents instants caractéristiques d'un cycle de marche. La présente invention vise à permettre une analyse qualitative d'une activité de marche d'une personne, ce qui peut être particulièrement utile pour surveiller précisément l'activité d'une personne. Aussi, il est proposé, selon un aspect de l'invention, un système d'observation d'une activité de marche d'une personne, comprenant un dispositif adapté pour délivrer en sortie, pour un appui de pied de la personne, une première différence de vitesses angulaires du tibia correspondant entre l'instant auquel le talon du pied est posé et l'instant auquel le pied est à plat, une deuxième différence de vitesses angulaires du tibia correspondant entre l'instant auquel le talon du pied est posé et l'instant auquel le dernier orteil du pied est levé, et une vitesse angulaire du tibia correspondant à l'instant auquel le pied est à plat. Le système comprend, en outre, des moyens d'analyse des signaux délivrés par le dispositif adaptés pour déterminer un type de marche de l'utilisateur en fonction du temps en utilisant un modèle de Markov caché à N états correspondant respectivement à N types de marches. Un tel système permet, à coût réduit, d'observer et de déterminer avec précision l'activité de marche d'une personne. Selon un mode de réalisation, la densité de probabilité pl (x(n)) de correspondance entre les signaux délivrés par le dispositif et un état du modèle de Markov caché représentant un type de marche est définie par la première expression suivante : 1 (:(n)-P?' E ' (2.(n)-a) 2 .V 27r J dans laquelle : x(n) représente le vecteur colonne de composantes les trois signaux transmis par le dispositif ; 1u représente un vecteur colonne à trois composantes, représentatif de l'état du modèle de Markov caché correspondant audit type de marche ; et représente la valeur absolue du déterminant d'une matrice diagonale 1 de dimension 3 représentative de l'état du modèle de Markov caché correspondant audit type de marche. L'utilisation d'un tel modèle de Markov caché, permet de distinguer 20 précisément le type de marche pratiqué en temps réel. Dans un mode de réalisation, la densité de probabilité de correspondance entre les signaux délivrés par le dispositif et un état du modèle de Markov caché représentant un type de marche est défini par une combinaison linéaire desdites premières expressions des densités de 25 probabilités de l'ensemble des types de marche, la somme des coefficients de ladite combinaison linéaire valant 1. Cela permet d'améliorer sensiblement la précision des résultats. Selon un mode de réalisation, les moyens d'analyse sont adaptés pour déterminer le type de marche de l'utilisateur parmi un ensemble d'au 30 moins deux types de marche parmi la marche à plat, la marche en descente, la marche en montée, la montée d'escalier, la descente d'escalier. Ainsi, l'invention permet de distinguer tout type de marche parmi ces types de marche classiques. Dans un mode de réalisation, pour la marche à plat, les trois composantes ,ul,,u2,,u3 du vecteur colonne ,u sont telles que ,ul E [û1.2;û1], ,u2 e [0.25;0.35], et ,u3 [û0.3;û0.2], et les trois composantes diagonales E1,E2,E3de la matrice diagonale E sont telles que El e [10-3;510_2], E2 E [10;510-3], et E3 [10-4;5101 Selon un mode de réalisation, pour la marche en descente, les trois composantes ,ul,,u2,,u3 du vecteur colonne ,u sont telles que dul [ù1.4;ù1], ,u2 E [0.05;0.25], et ,u3 [ù0.7;ù0.2], et les trois composantes diagonales E1,E2,E3de la matrice diagonale E sont telles que El e [10-3;510-2], E2 E [10-3;10-2], et E3 E [10;510-2]. Dans un mode de réalisation, pour la marche en montée, les trois composantes ,ul,,u2,,u3 du vecteur colonne ,u sont telles que ,u, E [û1.1;û0.2], ,u2 e [0.1;0.2], et ,u3 [ù1.2;ù0.6], et les trois composantes diagonales E1,E2,E3de la matrice diagonale E sont telles que El e [10-3;510-2], E2 E [10-3;10-2], et E3 E [10-3;510-2]. Selon un mode de réalisation, pour la montée d'escalier, les trois composantes ,ul,,u2,,u3 du vecteur colonne ,u sont telles que,u1 E [û0.4;û0.15], ,u2 E [0;0.2], et ,u3 [û0.7;û0.4], et les trois composantes diagonales E1,E2,E3de la matrice diagonale E sont telles que El e [10 2;10 h], E2 E [510-3;510-2 ], et E3 E [10-2;10-1 ] . Dans un mode de réalisation, pour la descente d'escalier, les trois composantes ,ul,,u2,,u3 du vecteur colonne ,u sont telles que du, E [û0.8;û0.6], ,u2E [û0.3;û0.1], et ,u3 [û0.4;û0.25], et les trois composantes diagonales E1,E2,E3de la matrice diagonale Esont telles que El e [10-3;101, E2 E [10;10-3 ] , et E3 E [10;10-3 ] . Selon un mode de réalisation, les probabilités P, dudit modèle de Markov caché, de passage entre deux états représentant respectivement un desdits type de marche sont telles que : P(étati,état1)E [0.5;0.9999], lorsque i est différent de j; et P(étati,état1)E [0;0.5], lorsque i est égal à j La précision du système est ainsi améliorée. Dans un mode de réalisation, lesdits moyens d'analyse sont liés ou distants par rapport au dispositif, et le dispositif comprend des moyens de transmission avec ou sans fil pour transmettre ses mesures auxdits moyens d'analyse. Ainsi, de nombreux modes de réalisation peuvent être envisagés. Selon un mode de réalisation, le système comprend, en outre, des moyens d'affichage liés au dispositif et/ou des moyens d'affichages distants. Ainsi, les résultats d'analyse de l'activité de marche de l'utilisateur peuvent être visualisés directement, ou bien analysés et visualisés sur un plus grand écran externe, par exemple d'un ordinateur portable qui peut comprendre les moyens d'analyse. Selon un mode de réalisation, le dispositif comprend un magnétomètre, et/ou un accéléromètre, et/ou un gyromètre pour délivrer ses signaux de sortie. Selon un autre aspect de l'invention, il est également proposé un procédé d'observation d'une activité de marche d'une personne, à partir, lors d'un appui de pied, de signaux représentant une première différence de vitesses angulaires du tibia correspondant entre l'instant auquel le talon du pied est posé et l'instant auquel le pied est à plat, une deuxième différence de vitesses angulaires du tibia correspondant entre l'instant auquel le talon du pied est posé et l'instant auquel le dernier orteil du pied est levé, et une vitesse angulaire du tibia correspondant à l'instant auquel le pied est à plat. On analyse lesdits signaux pour déterminer un type de marche de l'utilisateur en fonction du temps en utilisant un modèle de Markov caché à N états correspondant respectivement à N types de marches. L'invention sera mieux comprise à l'étude de quelques modes de réalisation décrits à titre d'exemples nullement limitatifs et illustrés par les dessins annexés sur lesquels : - les figures 1 et 2 illustrent deux modes de réalisation de systèmes selon un aspect de l'invention ; et - la figure 3 illustre deux exemples de résultat d'un système selon un aspect de l'invention. Dans l'ensemble de figures, les éléments ayants les mêmes références sont similaires. Tel qu'illustré sur la figure 1, le système SYST d'observation d'une activité de marche d'une personne comprend un dispositif DISP adapté pour délivrer en sortie, pour un appui de pied de la personne, une première différence dva1 de vitesses angulaires du tibia correspondant entre l'instant auquel le talon du pied est posé et l'instant auquel le pied est à plat, une deuxième différence dva2 de vitesses angulaires du tibia correspondant entre l'instant auquel le talon du pied est posé et l'instant auquel le dernier orteil du pied est levé, et une vitesse angulaire va du tibia correspondant à l'instant auquel le pied est à plat. Un tel dispositif DISP est par exemple décrit dans la demande de brevet français FR 08/00571 comprenant un magnétomètre destiné à être fixé à un segment tibial de la personne pour générer un signal représentatif d'au moins une projection dans un plan sagittal d'un champ magnétique ambiant dans lequel il est immergé, et un module de traitement du signal pour identifier des instants et/ou des phases caractéristiques de la marche de la personne à partir du signal générer par le magnétomètre. En supposant que la personne se déplace dans un plan, c'est-à-dire que la personne marche selon une droite, il est possible à partir du magnétomètre d'estimer la vitesse angulaire du tibia. Cette information peut également être directement obtenu à partir d'un gyromètre. A partir de cette information, les instants caractéristiques du cycle de marche peuvent être déduits comme décrits dans le document "Stair climbing detection during daily physical activity using a miniature gyroscope" de Brian Coley, Bijan Najafi, Anisoara Paraschiv_lonescu, et Kamiar Aminian. En variante, le dispositif DISP peut comprendre un accéléromètre et/ou un gyromètre, et/ou un magnétomètre pour générer ses signaux de sortie. Les signaux de sortie du dispositif DISP sont transmis, par exemple par liaison sans fil, à un module d'analyse AN, distants, par exemple intégré à un ordinateur portable OP muni d'un grand écran d'affichage AFFD. En variante, comme illustré sur la figure 2, le module d'analyse peut être lié au dispositif DISP, et ce dernier peut être muni d'un écran d'affichage AFF. Dans la suite de la description, l'exemple nullement limitatif traité, est un système selon un aspect de l'invention, dans lequel le module d'analyse AN est adapté pour déterminer le type de marche de l'utilisateur en fonction du temps en utilisant un modèle de Markov caché à 5 états (N=5) correspondant respectivement à la marche à plat (état 1), la marche en descente (état 2), la marche en montée (état 3), la montée d'escalier (état 4), et la descente d'escalier (état 5). Ces trois signaux fournis par le dispositif DISP sont notés sous 5 forme d'un vecteur à trois dimensions (n) = [x1 (n), x, (n), x3 (n)]T = [dval (n), dva, (n), va(n)]' dans lequel n représente l'indice de l'échantillon à la fréquence fournie par le dispositif DISP, et x1, x2, et x3 représentent les valeurs des signaux correspondant aux trois signaux délivrés par le dispositif DISP, i.e. dval, dva2, et va. ~o La densité de probabilité p,.(x(n)) de correspondance entre les signaux délivrés par le dispositif et un état du modèle de Markov caché représentant un type de marche est définie par la première expression suivante : (3:(n)ûP E-�x(n)ûFl ) 1 j27r EI 15 dans laquelle : (n) représente le vecteur colonne de composantes les trois signaux transmis par le dispositif DISP ; ,u represente un vecteur colonne à trois composantes, représentatif de l'état du modèle de Markov caché correspondant audit type de marche ; et 20 IEI représente la valeur absolue du déterminant d'une matrice diagonale E de dimension 3 représentative de l'état du modèle de Markov caché correspondant audit type de marche. Les cinq types de marche de l'exemple considéré sont définis par les paramètres suivants correspondant à la première expression de la 25 densité de probabilité px,k associé à l'état k : - la marche à plat (état 1 du modèle de Markov caché) : 0.145 0 0 _ [1.4421; -1.8292; ù 0.9000]' et = 0 0.40 0 0 0 0.05 - la marche en descente (état 2 du modèle de Markov caché) : 0.041 0 0 = [1.9393; -1.0854; ù 0.6676]T et 1 = 0 0.073 0 0 0 0.1 e _ 2 ,u=[2.88;0.24;-0.34]T et E= ,u = [0.70; -1.0; -0.35]T et E = Les densités de probabilités de passage P(état; / état]) d'un état état; correspondant à un type de marche du modèle de Markov caché à un autre 10 état étau correspondant à un type de marche du modèle de Markov caché sont les suivantes, choisies de manière à assurer une bonne stabilité au système : P(état; / état]) état;=1 état;=2 état;=3 état;=4 état;=5 (marche à (marche (marche (montée (descente plat) en en d'escalier) d'escalier) descente) montée) état;=1 0.99 0.0025 0.0025 0.0025 0.0025 (marche à plat) état;=2 0.0025 0.99 0.0025 0.0025 0.0025 (marche en descente) état;=3 0.0025 0.0025 0.99 0.0025 0.0025 (marche en montée) état;=4 0.0025 0.0025 0.0025 0.99 0.0025 (montée 7 - la marche en montée (état 3 du modèle de Markov caché) : 0.95 0 0 0 0.24 0 0 0 0.45 la montée d'escalier (état 4 du modèle de Markov caché) : 0.39 0 0 ,u = [1.14; -2.19; 0.46]T et E = 0 0.60 0 0 0 0.16 - la descente d'escalier (état 5 du modèle de Markov caché) : 0.15 0 0 0 0.10 0 0 0 0.05 d'escalier) état1=5 0.0025 0.0025 0.0025 0.0025 0.99 (descente d'escalier) Un tel système permet de distinguer les passages entre les différents types de marche d'un utilisateur. Les probabilités de passage sont choisies suffisamment proches de 1 pour assurer une bonne stabilité au système. En effet, il est nécessaire d'observer durant au moins un certain délai que la nature des signaux a changée pour que le module d'analyse AN décide que le type de marche a changé. Il est possible d'améliorer sensiblement les performances du système en définissant la densité de probabilité de correspondance entre les signaux délivrés par le dispositif DISP et un état du modèle de Markov caché représentant un type de marche par une combinaison linéaire desdites premières expressions des densités de probabilités de l'ensemble des types de marche, la somme des coefficients de ladite combinaison linéaire valant 1. On pose ainsi, pour l'état i du modèle de Markov caché : 5 PX L(n)) _ ad,kpX,k L(n)) k =1 pX,k L(n)) étant ladite première expression de la densité de probabilité px,k associé à l'état k. ati k étant un coefficient de pondération 5 avec l ai,k =1 k=1 Dans cet exemple, les valeurs suivantes ont été utilisées pour les coefficients de pondération : k=1 k=2 k=3 k=4 k=5 (marche à (marche (marche (montée (descente plat) en en d'escalier) d'escalier) descente) montée) al,k 0.9 0 0 0 0.1 a2,k 0.025 0.9 0.025 0.025 0.0025 a3,k 0.025 0.025 0.9 0.025 0.0025 a4,k 0.025 0.025 0.025 0.9 0.0025 a5,k 0 0 0 0.03 0.97 Le module d'analyse AN détermine, à partir des signaux d'entrée et du modèle de Markov caché tel que défini, la séquence d'états (types de marche) la plus probable, selon des procédés classiques, par exemple en calculant pour l'ensemble des séquences d'états possibles la probabilité associée compte tenu du signal observé et en gardant la séquence la plus probable, tels que décrits par exemple dans le document "An introduction to hidden Markov models" de L.R. Rabiner et B.H. Juang, IEEE ASSP Magazine, January 1986, ou dans le livre "Inference in Hidden Markov Models" de Cappé, Moulines et Ryden de Springer, de la série "Springer series in statisctics". La figure 3 illustre un exemple d'enregistrement d'une séance de marche d'un utilisateur du système, avec sur le premier graphique les trois courbes représentant les valeurs de x1, x2 et x3 valant respectivement dva1, dva2 et va transmises par le dispositif DISP, en fonction du temps, et sur le deuxième graphique, l'état de marche du patient déterminé par le système SYST. Sur cet exemple, l'utilisateur a marché à plat (état 1) pendant 5 secondes, puis a marché en montée (état 3) pendant 10 secondes, puis a marché en descente (état 2) pendant 3 secondes, puis a marché à plat (état 1) pendant 60 secondes, puis a marché en descente (état 2) pendant 37 secondes, puis a marché en montée (état 3) pendant 69 secondes, puis a marché en descente (état 2) pendant 12 secondes, puis a marché en montée (état 3) pendant 11 secondes, puis a monté un escalier (état 4) pendant 22 secondes. La présente invention, permet, à coût réduit, de déterminer l'activité de marche d'une personne avec une précision améliorée. REVENDICATIONS1. Système d'observation d'une activité de marche d'une personne, comprenant un dispositif (D1SP) adapté pour délivrer en sortie, pour un appui de pied de la personne, une première différence de vitesses angulaires du tibia correspondant entre l'instant auquel le talon du pied est posé et l'instant auquel le pied est à plat, une deuxième différence de vitesses angulaires du tibia correspondant entre l'instant auquel le talon du pied est posé et l'instant auquel le dernier orteil du pied est levé, et une vitesse angulaire du tibia correspondant à l'instant auquel le pied est à plat, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens d'analyse (AN) des signaux délivrés par le dispositif adaptés pour déterminer un type de marche de l'utilisateur en fonction du temps en utilisant un modèle de Markov caché à N états correspondant respectivement à N types de marches. 2. Système selon l'une des revendications précédentes, dans lequel la densité de probabilité pr(x(n)) de correspondance entre les signaux délivrés par le dispositif et un état du modèle de Markov caché 20 représentant un type de marche est définie par la première expression suivante : 1 .\127rIEI dans laquelle : x(n) représente le vecteur colonne de composantes les trois signaux 25 transmis par le dispositif ; ,u représente un vecteur colonne à trois composantes, représentatif de l'état du modèle de Markov caché correspondant audit type de marche ;et ~EI représente la valeur absolue du déterminant d'une matrice diagonale E 30 de dimension 3 représentative de l'état du modèle de Markov caché correspondant audit type de marche. . 2 e 3. Système selon la revendication 2 , dans lequel la densité de probabilité de correspondance entre les signaux délivrés par le dispositif (DISP) et un état du modèle de Markov caché représentant un type de marche est définie par une combinaison linéaire desdites premières expressions des densités de probabilités de l'ensemble des types de marche, la somme des coefficients de ladite combinaison linéaire valant 1. 4. Système selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les moyens d'analyse (AN) sont adaptés pour déterminer le type de marche de l'utilisateur parmi un ensemble d'au moins deux types de marche parmi la marche à plat, la marche en descente, la marche en montée, la montée d'escalier, et la descente d'escalier. 5. Système selon la revendication 4, dans lequel, pour la marche à plat, les trois composantes ,ul,,u2,,u3 du vecteur colonne ,u sont telles que ,ul E [ù1.2;ù1], ,u2 E [0.25;0.35], et ,13 E [ù0.3;ù0.2], et les trois composantes diagonales E1,E2,E3de la matrice diagonale Esont telles que El e [10-3;510-2], E2 E [10;510-3], et E3 E [10;510-2]. 6. Système selon la revendication 4 ou 5, dans lequel, pour la marche en descente, les trois composantes ,ul,,u2,,u3 du vecteur colonne ,u sont telles que [ù1.4;ù1], /12e [0.05;0.25], et ,u3E [ù0.7;ù0.2], et les trois composantes diagonales E1,E2,E3de la matrice diagonale E sont telles que El e [10-3;510-2], E2 E [10-3;10-2], et E3 E [10;5101 7. Système selon l'une des revendications 4 à 6, dans lequel, pour la marche en montée, les trois composantes ,ul,,u2,,u3 du vecteur colonne ,u sont telles que ,ul E [ù1.1;ù0.2], /12e [0.1;0.2], et ,u3E [ù1.2;ù0.6], et les trois composantes diagonales E1,E2,E3de la matrice diagonale E sont telles que El e [10-3;510-2], E2 E [10-3;10-2], et E3 E [10-3;510-2]. 8. Système selon l'une des revendications 4 à 7, dans lequel, pour la montée d'escalier, les trois composantes du,,,u2,,u3 du vecteur colonne ,u sont telles que ,11 [ù0.4;ù0.15], ,u2 e [0;0.2], et ,u3E [ù0.7;ù0.4], et les trois composantes diagonales E1,E2,E3de la matrice diagonale E sont telles que El e [10-2;101, E2 E [510-3;510-2], et E3 E [10-2;10-1]. 9. Système selon l'une des revendications 4 à 8, dans lequel, pour la descente d'escalier, les trois composantes du,,,u2,,u3 du vecteur colonne ,u sont telles que du, [ù0.8;ù0.6], ,12E [ù0.3;ù0.1], et ,13E [ù0.4;ù0.25], et les trois composantes diagonales E1,E2,E3de la matrice diagonale E sont telles que El e [10-3;10-2], E2 E [10;101, et E3 E [10;10-3]. 10. Système selon l'une des revendications 3 à 9, dans lequel les probabilités P, dudit modèle de Markov caché, de passage entre deux états représentant respectivement un desdits type de marche sont telles que : P(étati,étati)E [0.5;0.9999], lorsque i est différent de j; et P(étati,état1)E [0;0.5], lorsque i est égal à j 11. Système selon l'une des revendications précédentes, dans lequel lesdits moyens d'analyse (AN) sont liés ou distants par rapport au dispositif (DISP), et le dispositif (DISP) comprend des moyens de transmission avec ou sans fil pour transmettre ses mesures auxdits moyens d'analyse (AN). 12. Système selon l'une des revendications précédentes, comprenant, en outre, des moyens d'affichage (AFF) liés au dispositif et/ou des moyens d'affichages distants (AFFD). 13. Système selon l'une des revendications précédentes, dans lequel ledit dispositif (DISP) comprend un magnétomètre, et/ou un accéléromètre, et/ou un gyromètre pour délivrer ses signaux de sortie.35 14. Procédé d'observation d'une activité de marche d'une personne, à partir, lors d'un appui de pied, de signaux représentant une première différence de vitesses angulaires du tibia correspondant entre l'instant auquel le talon du pied est posé et l'instant auquel le pied est à plat, une deuxième différence de vitesses angulaires du tibia correspondant entre l'instant auquel le talon du pied est posé et l'instant auquel le dernier orteil du pied est levé, et une vitesse angulaire du tibia correspondant à l'instant auquel le pied est à plat, caractérisé en ce que l'on analyse (AN) lesdits signaux pour déterminer un type de marche de l'utilisateur en fonction du temps en utilisant un modèle de Markov caché à N états correspondant respectivement à N types de marches.15