Estimation de cartes d'énergie de hautes fréquences ou d'irrégularité de périodicité de la marche humaine par caméra de profondeur pour la détection de pathologies

Ce travail présente deux nouveaux systèmes simples  d'analyse de la marche humaine grâce à une caméra de profondeur (Microsoft Kinect) placée devant un sujet marchant sur un tapis roulant conventionnel, capables de détecter  une marche saine et celle déficiente. Le premier système repose sur le fait qu'une marche normale présente typiquement  un signal de profondeur lisse au niveau de chaque pixel avec  moins de hautes fréquences, ce qui  permet d'estimer une carte  indiquant l'emplacement et l'amplitude de l'énergie de  haute fréquence (HFSE). Le second système analyse les parties  du corps qui ont un motif de mouvement irrégulier,  en termes de périodicité, lors de la marche. Nous supposons que  la marche d'un sujet sain présente partout dans le corps,  pendant les cycles de marche, un signal de profondeur avec un  motif périodique sans bruit. Nous estimons, à partir de la séquence  vidéo de chaque sujet, une carte montrant les zones d'irrégularités  de la marche (également appelées énergie de bruit apériodique).  La carte avec HFSE ou celle visualisant l'énergie de bruit apériodique peut être  utilisée comme un bon indicateur d'une éventuelle pathologie, dans  un outil de diagnostic précoce, rapide et fiable, ou permettre de fournir  des informations sur la présence et l'étendue de la maladie ou  des problèmes (orthopédiques, musculaires ou neurologiques) du patient.  Même si les cartes obtenues sont informatives et très discriminantes  pour une classification visuelle directe, même pour un non-spécialiste,  les systèmes proposés permettent de détecter automatiquement les individus  en  bonne santé et ceux avec des problèmes locomoteurs. This work presents two new and simple human gait analysis  systems based on a depth camera (Microsoft Kinect)  placed in front of a subject walking on a conventional  treadmill, capable of detecting a healthy gait from an  impaired one. The first system presented relies on the  fact that a normal walk typically exhibits a smooth motion  (depth) signal, at each pixel with less high-frequency spectral energy content than an abnormal walk. This permits  to estimate a map for that subject, showing the location and  the amplitude of the high-frequency spectral energy (HFSE).  The second system analyses the patient's body parts that have  an irregular movement pattern, in terms of periodicity, during  walking. Herein we assume that the gait of a healthy subject  exhibits anywhere in the human body, during the walking cycles,  a depth signal with a periodic pattern without noise. From each  subject’s video sequence, we estimate a saliency color map  showing the areas of strong gait irregularities also called  aperiodic noise energy.  Either the HFSE or aperiodic noise energy shown in the map  can be used as a good indicator of possible pathology in an  early, fast and reliable diagnostic tool or to provide  information about the presence and extent of disease or  (orthopedic, muscular or neurological) patient's problems. Even if the maps obtained are informative and highly  discriminant for a direct visual classification, even for  a non-specialist, the proposed systems allow us to  automatically detect maps representing healthy individuals  and those representing individuals with locomotor problems.

Keyphrases: Analyse clinique de la marche, bruit apériodique, énergie spectrale haute fréquence, classification de la marche, capteur de profondeur Kinect, mouvement périodique de la marche, Clinical gait analysis, aperiodic noise, spectral energy, asymmetry gait or swing, noise aperiodicity, gait classification, Kinect depth sensor, periodic gait motion