retenus comme solutions. Les résultats mitigés nous ont poussés à aller regarder de plus près la problématique liée à la mesure par capteurs inertiels.

L'envie de mieux maitriser la mesure afin de mieux comprendre les origines des problèmes a été satisfaite par la thèse d'Alexis Nez que j'ai encadrée à Poitiers.

Comme évoqué précédemment, l'engouement pour les capteurs embarqués s'explique pour partie par une volonté de simplification et de transportabilité des systèmes d'analyse du mouvement traditionnels mais aussi par de très nombreuses perspectives d'applications pour l'évaluation et le suivi de patients que ces capteurs semblent offrir. Malgré tout, la plupart souhaiteraient obtenir les mêmes informations à la fois en termes de cinématiques mais aussi de dynamiques articulaires que celles offertes par un laboratoire d'analyse du mouvement constitué d'un système optoélectronique et de plateformes de force et ce, dans un environnement « contrôlé » (e.g. dans un espace restreint en présence d'un opérateur) voire totalement libre (mesure ambulatoire).

Quel que soit le type de système utilisé, les points méthodologiques restent les mêmes à savoir :

- considérer la précision et la fiabilité de mesure des systèmes ;

- proposer un modèle cinématique/dynamique du corps humain en fonction des mesures effectuées;

- gérer l'artéfacts des tissus mous en cas d'utilisation de marqueurs/capteurs placés sur le corps.

<table><caption>Tableau 4 : Maturité de traitement de différents aspects méthodologiques associés aux systèmes d'analyse du mouvement</caption><thead><tr><th>Méthodologie</th><th>Syst.optoélectroniques</th><th>Capteurs inertiels</th><th>Syst. sans marqueur</th></tr></thead><tbody><tr><td>Mesure</td><td>Trajectoire :<br>Suffisamment précis<br>(~1mm)</td><td>Accélération :<br>Suffisamment précise<br>Vitesse angulaire :<br>insuffisamment précise<br>(bruit)<br><br>Champ magnétique :<br>insuffisamment précis<br>(bruit)<br><br>Orientation :<br>insuffisamment précise<br>(~1° mais dérive<br>temporelle)</td><td>Trajectoire : précision à<br>améliorer (&lt;1cm)</td></tr><tr><td>Modèle<br>cinématique</td><td>De nombreuses propositions,<br>bonne connaissance des<br>avantages et inconvénients<br>des différentes approches</td><td>Quelques propositions,<br>encore en<br>développement</td><td>Des propositions, encore<br>en développement</td></tr><tr><td>Impact de<br>l'artéfact des<br>tissus mous</td><td>Problématique bien connue<br>même si pas encore<br>parfaitement traitée</td><td>Pas encore traité</td><td>Ne s'applique pas (sous<br>cette forme)</td></tr></tbody></table>
Mais, comme illustré par le Tableau 4 pour la mesure cinématique, le niveau de maturité des méthodes proposées pour traiter les points ci-dessous est loin d'être équivalent pour les différents systèmes de mesures. Les développements technologiques et méthodologiques permettant d'envisager la mesure par capteurs embarqués étant encore récents, beaucoup reste donc à faire pour être en mesure d'obtenir la cinématique et dynamique des membres inférieurs par capteurs embarqués. Par ailleurs, il convient de préciser dès à présent qu'il semble ambitieux de penser que l'analyse du mouvement par capteurs embarqués puisse fournir des données de précision équivalente à celles offertes par les systèmes traditionnels.

### 4.1.1 Analyse cinématique du mouvement par capteurs inertiels

Si l'on reprend la Figure 18 et le Tableau 4, les pistes d'améliorations concernant l'analyse du mouvement par capteurs inertiels portent sur :

- la qualité de la mesure inertielle et la qualité de l'orientation

- la qualité du modèle cinématique

- la gestion de l'artéfact des tissus mous

Le projet se doit donc de considérer ces différents aspects.

#### 4.1.1.1 Qualité de la mesure inertielle

Les travaux menés par Alexis Nez ont permis de souligner l'importance du calibrage des capteurs sur la qualité de la mesure. Seulement, les solutions proposées dans ces travaux ne sont pas toujours aisées à mettre en œuvre. Des propositions de simplification et/ou d'automatisation des procédures proposées devront donc être développées et testées.

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>Figure 29 : Banc d'essai pour tester la méthodologie liée aux capteurs inertiels (proposition SARL ACPI).</figcaption></figure>

Pour cela, nous nous appuierons sur le projet déposé dans le cadre du CPER-Habisan (avec pour partenaire l'Institut XLIM-UMR CNRS7252 et le laboratoire PRISMATICS du CHU de Poitiers) ainsi que sur nos collaborations avec le CRITT-sport santé et bien
évidemment, avec nos collègues roboticiens. En effet, dans le cadre de ce projet, la mise en place d'un banc d'essai prenant la forme de deux bras robotisés a été formulée pour valider à la fois nos propositions méthodologiques, des capteurs conçus en interne mais aussi des solutions existantes (notamment incorporées dans les objets connectés).

Ce banc d'essai qui pourrait prendre la forme proposée en Figure 29 devrait notamment permettre la mise en place des procédures de calibrage des accéléromètres et des gyromètres. Pour les accéléromètres, le calibrage à partir d'un dispositif permettant de placer l'accéléromètre dans 9 orientations maitrisées différentes donne les meilleures résultats [142]. Les gyromètres étant particulièrement sensibles aux variations de la température, leur calibrage nécessite une variation de température. La solution proposée par Alexis Nez sera ainsi mise en œuvre. Seulement, pour gagner du temps, un système permettant de calibrer différents capteurs en même temps sera mis au point. Ceci devrait être rendu possible en fixant à l'aide d'un adaptateur adéquat plusieurs capteurs à l'extrémité du bras robotisé contrôlant l'orientation.

### 4.1.1.2 Orientation à partir de la mesure inertielle

Dans le cadre de la thèse d'Alexis Nez, seul un filtre de Kalman a été testé pour l'obtention de l'orientation du capteur inertiel à partir de la mesure inertielle. Or, récemment, des propositions basées sur des filtres complémentaires ont montré des résultats encourageants dans le cadre du mouvement humain. Seulement, la performance de ces filtres complémentaires n'a pas été testée dans des conditions très variées que ce soit en termes de durée du mouvement ou d'intensité du mouvement. De ce fait, de nouvelles études devront être menées pour répondre à cette interrogation. Les performances d'un filtre complémentaire pourraient ainsi être comparées à celles obtenues à l'aide du filtre de Kalman proposé par Alexis Nez.

Par ailleurs, les travaux menés dans la thèse d'Alexis Nez ont également mis en évidence le rôle important de l'initialisation des paramètres d'un filtre de Kalman. Seulement, il faut bien reconnaitre que la procédure d'identification de ces paramètres est à l'heure actuelle quelque peu laborieuse. Un expérimentateur mettait en effet en mouvement la baguette de calibrage du système optoélectronique sur lequel était fixé un capteur pendant trois périodes de 10min. Le banc d'essai évoqué précédemment devrait favoriser la mise en place de protocoles automatisés. Le banc d'essai devrait en effet permettre de remplacer l'expérimentateur pour la mise en mouvement du capteur mais aussi d'offrir une autre mesure de référence que celle offerte par le système optoélectronique.

Concernant la qualité de l'orientation, il a été fait remarquer que nous manquions de données objectives concernant la qualité des capteurs proposés dans le commerce. Là encore, et c'est l'un des objectifs du CPER, des protocoles d'évaluation de l'orientation obtenue à partir de ces capteurs inertiels seront développées sur le banc d'essai.
### 4.1.1.3 Modèle cinématique

D'après le chapitre 3 résumant la bibliographie récente et les travaux précédents sur le sujet, des incertitudes demeurent quant à la méthodologie optimale et aux modèles les plus adéquats pour obtenir la cinématique segmentaire à partir de la mesure inertielle. Il est donc proposé de tester différentes possibilités, de conserver les possibilités les plus prometteuses et de tenter de les améliorer. A court terme, la qualité du modèle cinématique sera l'objet principal des travaux effectués puisqu'abordée dans le cadre de la thèse de Léonie Pacher (débutée en septembre 2018).

Comme évoqué dans le chapitre précédent, deux approches permettent d'obtenir la cinématique articulaire. Avec la première approche, l'approche « directe », trois degrés de liberté sont considérés à chaque articulation. Il s'agit alors de déterminer l'orientation relative du segment distal à l'articulation par rapport au segment proximal. La deuxième approche propose quant à elle de considérer un modèle cinématique pouvant intégrer des contraintes sur les orientations obtenues.

Avec la première approche l'une des questions essentielles résident dans la détermination de l'orientation du capteur par rapport au segment sous-jacent, ce que nous avons appelé le calibrage anatomique. Ceci sera abordé dans le prochain paragraphe.

Avec la deuxième approche, différentes possibilités existent. Tout d'abord, la chaîne cinématique établie peut considérer comme données d'entrer les orientations. Ou encore, il peut être proposé d'intégrer dans le filtre de Kalman une chaîne cinématique, prenant comme données d'entrée les accélérations et vitesses angulaires. Ceci semble être l'approche proposée par le modèle MVN de la compagnie Xsens [198]. La cinématique articulaire ne serait donc pas obtenue en deux fois mais directement comme résultat de l'algorithme de fusion de données utilisé. Malgré tout, il sera quand même nécessaire de calibrer cette chaîne cinématique en regard des données la pilotant, ce qui impliquera également une forme de calibrage anatomique.

#### 4.1.1.3.1 Approche directe, calibrage anatomique

Depuis la thèse d'Alexis Nez, les travaux portant sur le calibrage anatomique ont été poursuivis mais il faut bien reconnaitre que les résultats sont loin d'être concluants. Les résultats de ces travaux ne sont pas encore publiés. Les expérimentations, les méthodologies proposées ainsi que quelques résultats supplémentaires sont développés en Annexe 2 de ce manuscrit.

##### Quels mouvements fonctionnels pour le calibrage ?

Comme évoqué précédemment, différentes familles de méthodes sont proposées pour parvenir à déterminer l'orientation relative d'un capteur inertiel par rapport au segment sous-jacent parmi elles on compte : la méthode statique, la méthode fonctionnelle, la méthode anatomique.

Par extrapolation des travaux menés à partir de systèmes optoélectroniques, l'approche fonctionnelle apparaît de prime abord comme la plus précise pour des sujets
non-pathologiques. Les premières expérimentations ont donc porté sur les mouvements pouvant être retenus pour calibrer les axes fonctionnels des différents segments. Les mouvements testés sont présentés dans le Tableau 5.

Pour tester ces différentes propositions, une expérimentation menée sur 12 sujets a été mise en place. L'objectif était de comparer les axes obtenus par une méthode simulant l'orientation obtenue par capteurs inertiels aux axes obtenus par une méthodologie purement basée sur les trajectoires des marqueurs, ces derniers étant considérés comme la référence.

Au cours de cette expérimentation, les sujets devaient effectuer les mouvements de calibrage fonctionnel par série de cinq. Pour la méthode de référence, les axes médio-latéraux (flexion/extension) du genou et de la cheville ainsi que les centres articulaires étaient obtenus à partir de la méthode fonctionnelle SARA [98] lors des séries de mouvements de squats et de fentes tandis que le centre articulaire de la hanche était obtenu en appliquant la méthode d'Halvorsen à tous les mouvements impliquant la hanche [96].

<table><caption>Tableau 5 : Mouvements fonctionnels testés pour calibrer les axes fonctionnels du bassin, de la cuisse, du tibia et du pied (ML : médio-latéral ; AP : antéro-postérieur ; L : longitudinal).</caption><thead><tr><th rowspan="2">Axe</th><th colspan="3">Cuisse</th><th colspan="2">Jambe</th><th>Pied</th></tr><tr><th>ML</th><th>AP</th><th>L</th><th>ML</th><th>L</th><th>ML</th></tr></thead><tbody><tr><td>Oscillations avt/arrière du bassin</td><td>X</td><td></td><td></td><td>X</td><td></td><td>X</td></tr><tr><td>Squats</td><td>X</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Fentes avant</td><td></td><td></td><td></td><td>X</td><td></td><td>X</td></tr><tr><td>Oscillations du bassin droite/gauche</td><td></td><td>X</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Elévation latérale du membre inf.</td><td></td><td>X</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Rot. longitudinale du membre inf.</td><td></td><td></td><td>X</td><td></td><td>X</td><td></td></tr><tr><td>Rot. longitudinale de la jambe (assis)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>X</td><td></td></tr></tbody></table>

Le choix de simuler l'orientation inertielle dans un premier temps avait été fait en vue de dissocier l'erreur associée à la méthode de calibrage de celle associée à la mesure. Pour simuler l'orientation inertielle, pour chaque segment, un repère était construit aléatoirement à partir de trois marqueurs localisés sur le segment. L'orientation de ces repères par rapport au repère global du système optoélectronique était alors exprimée sous forme de quaternion. Les axes fonctionnels étaient alors calculés par interprétation des orientations des repères associés aux segments proximaux et distaux à l'articulation autour de laquelle le mouvement était effectué. La formulation mathématique correspondante est détaillée en Annexe 2.

L'erreur exprimée sous forme d'angle entre l'axe de référence et l'axe obtenu par simulation de la donnée inertielle est représentée sur la Figure 30.

Il apparaît très nettement que les mouvements d'élévation du membre inférieur, pourtant souvent retenus, ne sont pas du tout appropriés pour obtenir l'axe antéro-postérieur de la cuisse. En effet, pour obtenir cet axe, c'est le mouvement relatif de la
cuisse par rapport au bassin qui est utilisé. Or, ici, ce mouvement d'élévation du membre inférieur ne se traduit pas par un mouvement d'abduction/adduction « pur », une rotation longitudinale de la cuisse et des mouvements du bassin étant souvent combinés à cette abduction/adduction.

A la vue de ces résultats, nous avons donc fait le choix de retenir :

- Les mouvements de squats pour calibrer les axes médio-latéraux de la cuisse, du tibia et du pied

- Les mouvements de rotation longitudinale du membre inférieur et de la jambe pour définir les axes longitudinaux des segments cuisse et jambe.

Non seulement ces mouvements présentaient les erreurs les plus faibles mais encore, dans le cas des squats, ils permettaient de calibrer les axes médio-latéraux de trois segments.

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>Figure 30 : Erreur sur l'axe fonctionnel obtenu pour les différents mouvements de calibrage proposés.</figcaption></figure>

## Première proposition de calibrage anatomique

Pour réellement obtenir la cinématique articulaire des membres inférieurs par capteur inertiel, les axes définis à partir de ces mouvements sont insuffisants. Il manque en effet un axe pour pouvoir définir un repère du pied et dans le cas de la hanche, il lui manque un repère proximal c'est-à-dire associé au bassin.

Nous avons donc complété les propositions précédentes afin d'obtenir la cinématique articulaire des membres inférieurs. Il a ainsi été proposé de rajouter une position statique « contrôlée » dans le sens que le bassin devait être en position neutre (pas d'anté/rétroversion), ce qui était vérifié visuellement par l'opérateur. Cette position statique devait permettre de définir l'axe longitudinal du bassin (supposé vertical pendant le statique) ainsi que l'axe antéro-postérieur du pied (supposé horizontal). Pour
le bassin, il était aussi proposé d'obtenir l'axe médio-latéral au cours des mouvements de squats.

Cette méthodologie a été appliquée à 10 sujets (en réalité, les mêmes sujets que précédemment mais la mesure a connu des problèmes pour deux d'entre eux, je suis un chat noir en expérimentation) sur lesquels des capteurs inertiels avaient été placés ainsi que des marqueurs réfléchissants servant à définir les valeurs de référence comme précédemment. Sur chaque cuisse et jambe, deux capteurs inertiels étaient placés dans le but d'observer l'effet éventuel d'un placement des capteurs sur les résultats. Le placement des capteurs correspondait à des emplacements où l'artéfact des tissus mous était jugé le plus faible [227].

<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>Figure 31 : Erreur quadratique moyenne (RMSE) entre la cinématique obtenue à l'aide de la méthode de référence et à l'aide des capteurs inertiels dans le plan sagittal au bassin, hanche, genou et cheville pour deux cycles de marche, course et pédalage</figcaption></figure>

Après les postures et mouvements de calibrage, les sujets devaient marcher, courir et pédaler à différentes allures. L'erreur quadratique moyenne (RMSE) étaient alors calculée entre la cinématique articulaire obtenue à l'aide du système optoélectronique et celle obtenue à l'aide des capteurs inertiels sur deux cycles. Cette erreur est présentée en Figure 31 pour les articulations de la hanche, du genou et de la cheville dans le plan sagittal pour les différentes activités.

De prime abord, les résultats pourraient sembler corrects. En effet, pour le genou et la cheville, des erreurs proches de 5° sont obtenues en moyenne. Mais pour le bassin et la hanche, les erreurs sont plus importantes puisqu'avoisinant les 10°. En fait, pour le bassin et la hanche, le problème majeur vient de l'erreur dans la définition de l'axe longitudinal du repère du bassin qui entraine cet offset (voir l'annexe 2 pour la
justification). En effet, comme illustré par la Figure 32 pour un sujet, la cinématique de
la hanche obtenue par capteurs inertiels présente bien des variations similaires à celle
obtenue avec la référence (le coefficient de corrélation est supérieur à 0.9) mais un offset
persistant tout au long du mouvement est bien également observable.

<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>Figure 32 : Cinématique des membres inférieurs au cours de deux cycles de marche. La cinématique est obtenue à partir du système optoélectronique et à partir des différentes combinaisons possibles de capteurs inertiels (Cp : capteur placé au milieu de la cuisse ; Cd : capteur placé au-dessus du genou ; Jp : capteur placé en haut de la jambe ; Jd : capteur placé en bas de la jambe).</figcaption></figure>

Si une certaine insatisfaction à la vue de ces résultats existe, c'est que ces moyennes masquent de grandes disparités interindividuelles. Ainsi, en regardant de plus près la Figure 31, on peut s'apercevoir que des erreurs de l'ordre de 30° existent pour certains sujets, et ce, même pour la flexion/extension du genou. Qui plus est, comme illustré par la Figure 32, dans les plans frontaux et transverses, les cinématiques obtenues sont bien éloignées des données de référence.

Enfin, concernant le placement des capteurs, aucune tendance n'émerge. En fonction
des sujets, certaines combinaisons de capteurs (proximal cuisse et distal tibia ; distal
tibia et pied) semblent fournir des cinématiques articulaires plus proches des données de
référence. Seulement, ce n'est pas le cas pour tous si bien que d'un point de vue
statistique, pas grand-chose n'émerge.
## Bilan de cette première série d'expérimentations

A la vue des résultats, on pourrait être tentés de jeter les capteurs inertiels. Seulement, ces premiers résultats ont été obtenus avec l'ancienne génération de capteurs présentant des caractéristiques moindres que les capteurs commercialisés en 2019. Il y a donc un espoir que les résultats soient moins décevants mais aussi plus « cohérents » avec des capteurs plus récents.

Sans doute du fait d'un trop grand enthousiasme alors que les résultats n'avaient pas encore été totalement dépouillés, cette méthodologie a été parallèlement appliquée dans le cadre d'autres expérimentations menées dans le laboratoire, ces expérimentations envisageant de se passer de système optoélectronique à l'avenir. Malheureusement, il s'avère que même les mouvements de calibrage fonctionnels proposés et qui semblaient initialement pertinents comme les squats ne donnaient pas satisfaction. Cela se traduisait par des hyperextensions au genou beaucoup trop importantes (jusqu'à 10°) pour être réelles.

Deux problèmes majeurs semblent donc apparaître :

- la définition de l'axe longitudinal du bassin ;

- la nécessité de bien guider les sujets lors de la réalisation des mouvements de calibrage comme les mouvements de squats.

Ces premières séries d'expérimentation nous ont donc poussés à envisager de revoir la méthodologie de calibrage initialement proposée.

## Quelles alternatives possibles ?

Il semblerait donc que le calibrage anatomique notamment par calibrage fonctionnel soit plus problématique que prévu dans sa mise en œuvre. Il convient par ailleurs de rappeler que nous n'avons pour l'instant testé la méthode que sur des sujets non-pathologiques, c'est-à-dire sans doute plus à même que des sujets pathologiques d'effectuer des rotations « pures » autour d'une articulation.

Malgré tout, nous souhaitons poursuivre nos travaux afin d'être en mesure de conclure définitivement. Ainsi, dans la thèse de Léonie Pacher, les différentes méthodes proposées dans la littérature à savoir anatomique, fonctionnelle et anatomique seront testées et comparées. Par ailleurs, nous proposons une méthode mixte faisant appel à un appareil de calibrage assez similaire à la proposition de Picerno et al. [180] pour calibrer l'axe longitudinal du bassin. Cette étude cherchera également à préciser la reproductibilité des mesures, ce qui n'est à l'heure actuelle pas encore établie.

Il nous faut toutefois bien admettre que nous nous heurtons également à une difficulté relativement classique à savoir, celle de constituer une mesure de référence. En effet, nous considérons actuellement les données cinématiques provenant de méthodologies issues de systèmes optoélectroniques comme mesures de référence. Or, ces mesures sont elles-mêmes imparfaites puisque, comme évoqués à plusieurs reprises, le modèle et les artéfacts des tissus mous altèrent la donnée. Malheureusement, nous n'avons actuellement pas la possibilité d'obtenir des données de référence issues de l'imagerie médicale ou de pins
intra-corticaux. Dans ce cas, le banc robotique ne nous est d'aucune utilité puisque ce sont justement les imperfections humaines (capacités à effectuer des rotations « pures », artéfacts des tissus mous, etc.) que l'on cherche à gérer.

Ces premiers résultats mettent sans doute aussi en évidence que l'approche « directe » n'est sans doute pas la plus appropriée pour obtenir une cinématique articulaire correcte. L'approche par chaîne cinématique, objet du prochain paragraphe, est peut-être plus pertinente.

### 4.1.1.3.2 Chaîne cinématique

Pour l'instant, nous n'avons fait aucune proposition pour cette chaîne cinématique. L'approche proposée par Kok et al. nous semble intéressante puisqu'elle intègre un modèle dynamique de mesure à une approche de type optimisation multi-segmentaire [201]. Leur problème de minimisation dans sa version simplifiée s'exprime de la façon suivante :

$$ \begin{array}{lll} \min_{z = \{x_{1:N}, \theta\}} & - \log p(x_1|y_1) - \log(p(\theta)) & - \sum_{t=2}^{N} \log p(x_t|x_{t-1}, \theta) \\ & \text{initialisation} & - \sum_{t=1}^{N} \log p(y_t|x_t, \theta) \\ & \text{modèle dynamique} & \text{modèle biomécanique} \end{array} $$

La phase d'initialisation fait notamment référence à la détermination du placement des capteurs par rapport à la chaîne cinématique. Nous préférerions traiter cette partie du problème séparément puisqu'elle fait intervenir le calibrage anatomique.

Ensuite, dans le modèle dynamique, les auteurs font intervenir les matrices de covariance des capteurs. Seulement, dans leur article, les auteurs utilisent la méthode d'Allan [228] pour définir ces matrices. Or, comme l'a montrée la thèse d'Alexis Nez [142], cette méthode n'est pas la plus adaptée et l'identification de ses composantes donne de meilleure estimation.

Par ailleurs, comme nous l'avons évoqué dans le chapitre précédent, il est également possible de reformuler le filtre de fusion de données afin que celui-ci fournisse en sortie la cinématique articulaire. Seulement, nous ne savons à l'heure actuelle lequel du filtre de Kalman ou du filtre complémentaire serait le plus approprié pour mettre en œuvre cette fusion de données.

Si l'on ajoute à cela la proposition de Kok, il apparaît donc que de nombreuses possibilités existent pour l'obtention de la cinématique articulaire à partir d'une chaîne cinématique. Il semblerait donc pertinent que cette problématique soit abordée par différentes équipes travaillant en commun et sur des jeux de données similaires afin d'être en mesure de conclure sur l'avantage d'une approche par rapport à une autre. Pour faciliter ce processus, nous envisageons donc de rendre disponibles les données acquises aux cours de nos expérimentations.
### 4.1.2 Dynamique du mouvement par capteurs embarqués

Cette dynamique du mouvement par capteurs embarqués ne sera pas abordée à court terme, l'obtention d'une mesure cinématique « correcte » par capteur embarqué étant considérée comme un prérequis.

L'approche la plus souvent utilisée pour parvenir à la dynamique articulaire fait appel à la dynamique inverse. Dans le cadre d'une analyse du mouvement pour des applications cliniques, les tâches les plus souvent explorées impliquent la station debout et la marche. De ce fait, pour remonter à la dynamique du mouvement, il apparaît nécessaire de caractériser les forces extérieures et donc, dans ces tâches qui impliquent la station debout et la marche, la réaction du sol.

La piste la plus sérieusement explorée pour parvenir à cette réaction du sol par capteurs embarqués fait appel aux capteurs de pression sous forme de semelles de pression si bien que différentes propositions ont été faites dans la littérature. Ces solutions seront donc étudiées et confrontées à la mesure par plateforme de force.

Malgré tout, il apparaît là-aussi très optimiste d'espérer qu'une mesure de la réaction du sol puisse être obtenue avec une précision proche de celle obtenue par plateforme de force compte-tenu des caractéristiques des capteurs. Les capteurs ne sont plus ici intégrés au niveau de la surface en contact avec le pied mais au niveau de la surface même du pied, qui est déformable. Par ailleurs, les capteurs de pression permettent de déduire la force normale à la surface et non la force totale d'interaction entre le capteur et le pied. La réaction du sol est donc nécessairement dégradée même si des propositions ont été faites pour revenir à la réaction du sol totale.

De ce fait, d'autres approches pourraient être testées. Il s'agirait, comme dans d'autres applications, d'utiliser la pression comme « représentation » de la réaction du sol. Une base de données associant force de pression et réaction du sol au cours de cycles de marche pourrait être constituée. Ici, il nous faudra donc créer cette base de données importante constituée de données de sujets pathologiques et non-pathologiques et mettre au point un algorithme de reconnaissance de pattern. Cette approche ne pourra être mise en œuvre que par le biais de collaborations avec des laboratoires d'analyse de la marche (e.g. le Bewegungslabor d'Heidelberg) pour le recueil de données et des laboratoires de traitement d'image (le laboratoire XLIM-SIC) pour la mise au point des algorithmes.

## 4.2 Coordination, contrôle du mouvement

### 4.2.1 Quantification de la coordination et du contrôle du mouvement

Ici, l'objectif n'est pas tant d'analyser les coordinations à proprement parler que de trouver les paramètres pouvant mettre en évidence des dysfonctions du système nerveux central lors du contrôle de la locomotion. En effet, les coordinations et synergie font l'objet d'un grand nombre d'études portant sur le contrôle moteur, ces études visant pour
la plupart à mieux comprendre le fonctionnement du système nerveux central et à mettre en évidence des stratégies lors de la locomotion de sujets pathologiques ou non.

Dans mon cas, la motivation est d'une part de pouvoir mettre en évidence des troubles locomoteurs attribués à des perturbations du système nerveux central et d'autre part de pouvoir assurer le suivi de populations pathologiques.

Dans la littérature, deux approches sont couramment retenues pour étudier la coordination lors de la locomotion en se basant sur la cinématique du mouvement. Il s'agit :

- D'analyser la cinématique de différentes articulations via par exemple la quantification des différences de phases [229,230]

- D'étudier un point de la chaîne segmentaire comme le pied [229] ou le tronc [231]. Le pied étant en bout de chaîne, on considère alors que sa trajectoire témoigne des coordinations de l'ensemble des articulations de la chaîne. Dans le cas du tronc, l'hypothèse est faite que la stabilité de la locomotion passe par un bon contrôle des mouvements du tronc [231].

Pour l'une ou l'autre des approches, un grand nombre de variables est proposé dans la littérature. Cette partie du projet s'intéresse donc à déterminer l'approche ainsi que les paramètres les plus pertinents. Ceci sera effectué dans le cadre de différents projets collaboratifs. L'un d'entre eux est détaillé ci-après.

## 4.2.2 Mise en œuvre dans le cadre des troubles du spectre autistique

### 4.2.2.1 Problématique

En juillet 2016, un groupe de recherche poitevin portant sur les Troubles du Spectre Autistique s'est constitué sous l'impulsion de Mme Véronique Bonnaud, psychologue au Centre Ressources Autisme Poitou-Charentes. Parmi les thématiques abordées par ce groupe figurent les perturbations de la motricité des enfants atteints de Troubles du Spectre Autistique. Un projet collaboratif réunissant le Laboratoire de Neurosciences Expérimentales et Cliniques (Inserm UMR_S 1084, Mr Mohamed Jaber), le Centre de recherche de la cognition et de l'apprentissage (CERCA, CNRS UMR 7295, Mme Christel Bidet-Ildei), le Centre de Ressources Autisme Vienne de l'hôpital psychiatrique de Poitiers (CRA Poitou-Charentes, Mr Jean Xavier et Mme Véronique Bonnaud) a donc vu le jour. Quand bien même aucun financement n'a pour l'heure été obtenu, des expérimentations préliminaires ont été réalisées.

Les troubles du spectre autistique (TSA) sont des anomalies neuro-développementales manifestées avant l'âge de trois ans. Ces TSA se définissent par des perturbations caractéristiques du fonctionnement se traduisant par des déficits persistants dans la communication sociale et les interactions sociales ainsi que par des modes restreints et répétitifs de comportements, d'intérêts ou d'activités (d'après la cinquième version du
Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, DSM 5). Selon la Classification Internationale, 1 enfant sur 110 est atteint de TSA. Cette prévalence importante fait des TSA un enjeu majeur de santé publique et sociétale. A l'heure actuelle, les TSA sont diagnostiqués à l'aide d'échelles spécifiques évaluant principalement les compétences sociales et linguistiques du patient.

D'un point de vue physiopathologique, un nombre croissant de preuves indique un rôle majeur de la dysfonction cérébelleuse dans le développement d'anomalies dans les TSA [232]. Ainsi, les études post-mortem chez l'homme et les modèles animaux de TSA ont systématiquement rapporté une perte et une diminution de la taille des cellules de Purkinje (PC), un type cellulaire clé du cervelet. Enfin, plusieurs gènes associés aux TSA sont liés au développement et à la fonction cérébelleuse. Or, si le cervelet est bien impliqué dans le traitement social et linguistique, tous deux affectés dans les TSA, il joue également un rôle important dans le contrôle moteur.

Ce n'est que plus récemment que ces anomalies « motrices » d'origine cérébelleuse ont été renseignées. Ainsi, il a été mis en évidence par des analyses de connectivité fonctionnelle que le cervelet était anormalement connecté avec les zones du cortex moteur et non moteur chez les patients atteints de TSA [233]. Des études de neuro-imagerie ont aussi montré que l'activité du cervelet était altérée dans les TSA au cours de tâches sensori-motrices [234]. Malgré ces preuves de dysfonctionnements du cervelet dans les TSA et son implication bien connue dans la fonction motrice, seul un petit nombre d'études s'est intéressé aux déterminants moteurs des TSA chez l'homme. Pourtant, des comportements moteurs altérés dans les TSA ont été rapportés dès le milieu du siècle dernier par Kanner dans son étude de cas portant sur 11 enfants [235]. Les quelques études portant sur les dysfonctionnements moteurs dans les TSA ont signalé des troubles de la marche, de l'équilibre et plus précisément des troubles de la motricité fine et globale (voir Papadopoulos et al., pour une revue [236]). Par ailleurs, pour certains auteurs, ces déficits moteurs pourraient précéder ou s'entrecroiser avec les déficits cognitifs des TSA [237].

Cependant, les études réalisées jusqu'à présent ont principalement utilisé des batteries de tests normalisés évaluant les compétences motrices générales [236,238]. Ces échelles peuvent donc se révéler insuffisantes pour évaluer précisément les composantes motrices spécifiquement altérées chez les patients autistes. Quelques études ont réussi à mieux isoler des composantes de la fonction motrice perturbées dans les TSA en utilisant des tâches motrices simples comme la tâche de Fitts [236], des tests de préhension [239], de dessin [240] ou de transport d'objet [241]. Ainsi, en analysant la cinématique et les mesures de force, les auteurs ont rapporté des anomalies du contrôle moteur en particulier lors de l'initiation du mouvement, du contrôle en ligne et de la production d'actions séquentielles.

Ces résultats ont permis d'enrichir la compréhension des dysfonctionnements moteurs chez les patients adultes atteints de TSA. Mais ce type d'études reste rare chez les enfants. De plus, à notre connaissance, aucune étude n'a spécifiquement étudié, chez un
même patient, la relation entre les difficultés sociales et motrices dans les TSA. Il est donc nécessaire de développer de nouveaux outils d'analyse pour mieux caractériser les dysfonctionnements moteurs dans les TSA et établir leur corrélation avec les symptômes cognitifs.

Ce projet possède de nombreux objectifs à court terme, moyen et long terme. Le premier objectif est de caractériser de manière exhaustive les déficits moteurs présents chez les enfants avec TSA. Ensuite, il s'agit d'étudier les liens existants entre ces difficultés motrices et les troubles cognitifs et sociaux retrouvés chez les patients souffrant de TSA. Qui plus est, se pose la question d'éventuelles différences de cette relation en fonction du sexe. Le développement de ces troubles moteurs en fonction de l'âge doit également être précisé. Enfin, l'origine « cérébelleuse » de ces troubles moteurs doit être vérifiée chez les enfants TSA.

A la suite de ces premiers objectifs, d'autres pourraient voir le jour en vue de proposer, par exemple, un protocole permettant de caractériser ces troubles moteurs en pratique clinique.

### 4.2.2.2 Caractérisations des troubles moteurs chez les enfants TSA

Pour remplir les premiers objectifs évoqués ci-dessous, un premier protocole a été proposé. Ce protocole permet de caractériser la motricité globale et fine d'enfants atteints de TSA et d'enfants non pathologiques âgés de 6 à 11 ans.

Pour la motricité globale des enfants, il est proposé de procéder en une analyse du mouvement des membres inférieurs et supérieurs à l'aide d'un système optoélectronique et d'une modélisation du corps humain suivant le Conventional Gait Model [19].

Pour les tâches motrices fines, l'écriture sera analysée sur une tablette numérique (Wacom A4 Pen and Touch) afin d'avoir accès aux coordonnées du mouvement du stylet en fonction du temps et de contrôler l'apparition des stimuli.

Les tâches motrices globales consisteront en trois répétitions de :

- un test de « Time up and go »

- une marche sur 7m

- une marche sur une ligne droite marquée au sol

- un examen stabilométrique (31s) réalisé yeux ouverts et yeux fermés.

Pour les tâches motrices fines mettant en évidence l'intégration d'informations sensorielles et les capacités d'anticipation motrice, il s'agira de réaliser :

- deux tâches de pointage de cible (intégration sensori-motrice et anticipation)

- deux tâches d'écriture (intégration sensori-motrice et anticipation)

Concernant l'intégration sensori-motrice, la tâche de pointage consistera à tester 5 index de difficulté (prenant en compte la taille et la distance des cibles) dans 3 positions différentes. Pour chaque index et chaque position, deux essais seront réalisés, ce qui fera un total de 30 essais pour cette tâche. Concernant l'écriture, nous proposerons aux
participants de produire la lettre « e » en 5 tailles différentes. Pour chaque taille, 2 essais seront effectués.

Pour essayer d'anticiper les difficultés de mise en œuvre ce protocole liées au fait de travailler avec de jeunes enfants qui plus est, des enfants présentant des troubles neurodéveloppementaux, certaines précautions seront prises. Tout d'abord, les marqueurs utilisés seront des marqueurs autocollants de très petites dimensions (3mm de diamètre). Ensuite, les tâches de motricité fine effectuées sur tablette nécessitant plus d'attention et de concentration seront effectuées avant les tâches de motricité globale.

Concernant les paramètres permettant de caractériser les troubles moteurs de la fonction motrice globale, nous anticipons deux difficultés majeures. La première consiste à proposer des paramètres permettant de mettre en évidence des troubles de la motricité en analysant des populations qui présentent des variabilités intra et interindividuelles importantes. La capacité pour certains jeunes enfants à varier leur schéma de marche malgré les consignes est très captivante : marche en évitant les plateformes de force ou toute marque située sur le sol, marche en utilisant une main pour se gratter le nez, marche en se retournant, marche en imitant un animal etc. Par ailleurs, la marche est considérée comme « mature » à environ 7-8 ans. De ce fait, pour les enfants les plus jeunes, des écarts dans cette maturité de la marche est à prévoir.

Compte-tenu de nos hypothèses de travail, à savoir un rôle majeur du cervelet dans les TSA qui se traduit par des troubles moteurs, il nous faut proposer des paramètres associés à l'ataxie cérébelleuse comme ceux caractérisant la fluidité du mouvement [242]. Cependant, ces paramètres ont peu été utilisés chez l'enfant. De ce fait, l'incertitude demeure quant à leur pertinence pour caractériser la fluidité du mouvement et donc la qualité du contrôle du mouvement chez une population aussi hétérogène.

Pour la locomotion, l'analyse de la « dynamique des mouvements » semble offrir une approche intéressante pour mettre en avant la qualité du contrôle moteur chez les enfants [243]. Dans cette étude de Bisi et al., l'analyse de quantification des récurrences et l'entropie multi-échelle lors de la marche ont ainsi permis de mettre en évidence l'évolution du développement moteur chez des enfants âgés de 6 à 10 ans. Cette dernière approche pourrait donc être utilisée et permettre de révéler des différences de développement moteur entre les enfants atteints de TSA et les enfants au développement typique.

## 4.3 Autre projet collaboratif : la mesure sans marqueurs

Dans le cadre de la collaboration qui s'effectue avec le service de gynécologie et d'obstétrique du CHU de Poitiers (thèse du Dr David Desseauve soutenue en janvier 2018), s'est avéré le besoin de procéder en une analyse du mouvement ou plutôt ici, de la posture, sans marqueur. En effet, la thèse de David Desseauve a mis en évidence un rôle de la flexion des cuisses sur le positionnement du détroit supérieur, l'orifice supérieur de la cavité pelvienne [244]. D'un point de vue de la mécanique obstétricale, la position
maternelle la plus favorable pour le fœtus se traduit par un axe de progression fœtale
perpendiculaire à ce détroit supérieur ainsi que par une courbe lombaire en position
neutre (i.e. sans lordose), ce qui peut être favorisé par la flexion des cuisses comme illustré
par la Figure 33.

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>Figure 33 : Illustration du rôle de la flexion des cuisses dans l'obtention de la position d'accouchement optimale (figure extraite de la thèse de D.Desseauve).</figcaption></figure>

Seulement, ces résultats ont été montrés chez des femmes enceintes mais pas au cours
de l'accouchement. Pour valider ces résultats, l'objectif est donc de parvenir à monitorer
la position maternelle au cours de l'accouchement et de renseigner l'issu obstétricale
comme la durée des phases de travail. Toutefois, pour respecter les contraintes
d'aseptisation, ceci ne peut être fait qu'en l'absence de marqueurs.

Cette capacité d'analyse du mouvement sans marqueur pourrait également faciliter
la mise en œuvre expérimentale du projet Autisme.

Cette analyse du mouvement sans marqueur pourrait également répondre à d'autres
besoins des membres du laboratoire concernant la mesure sur des animaux (projet sur la
paléontologie et le singe pour Mathieu Domalain) ou lors de certaines activités sportives
(projet BMX porté par Mathieu Domalain).

Ce travail s'effectuerait en collaboration avec des équipes spécialisées dans la
problématique comme Lionel Reveret de l'équipe Morphéo de l'INRIA Rhône-Alpes avec
lequel nous sommes en contact. Ici, nous nous situerions comme « utilisateurs finaux »
mais aussi comme équipe validant la solution proposée.
# Chapitre 5
## Curriculum vitae

### 5.1 Parcours professionnel

Depuis sept. 2012

Axe Robotique, Biomécanique Sport Santé

Maitre de conférences

Institut P'/UPR3346 CNRS, U. de Poitiers

* Recherche dans le domaine de l'analyse du mouvement pathologique.

* Développement des méthodologies associées à la mesure écologique de la performance motrice notamment par capteurs inertiels.

06/2012-09/2012

Institut Charles Delaunay

Ingénieure de recherche

U. de Technologie de Troyes

* Mise en réseau d'équipes de recherche dans le cadre du CEN Habitat et Logement. Ce CEN, supporté par le CNSA, visait à développer et promouvoir de nouvelles aides techniques pour un habitat favorisant la santé et l'autonomie des personnes âgées.

2010-2012

UMR6600 Biomécanique et Bio-ingénierie

Ingénieure de recherche CNRS

U. de Technologie de Compiègne

* Recherche associée au projet européen PAMAP projet visant à la mise en place d'un système de monitoring à domicile d'exercices de rééducation pour les personnes âgées.

* Elaboration et mise en place du projet région Picardie VESTA portant sur l'évaluation des solutions techniques pour l'adaptation de l'environnement d'une personne en perte d'autonomie.

2007-2010

Ganglabor

Chercheur Contractuel

Orthopädische Uniklinik Heidelberg (RFA)

* Recherche dans le domaine orthopédique, l'analyse de la marche et des mouvements des membres supérieurs, gestion de projets -dont le projet européen IATROFROM.

* Encadrement des travaux de recherche d'étudiants en médecine.

2005-2006

Motor Control and Biomechanics Laboratory

Post-Doctorat

Arizona State University (USA)

* Mise en place d'expériences, analyses de données, publications et recherche de financement pour des travaux concernant les effets de l'avance en âge et de la maladie de Parkinson sur le contrôle et l'exécution de mouvements multiarticulaires.
## 5.2 Activités d'encadrement

### 5.2.1 Co-encadrement de thèses

* 2014-2017 : A. Nez, Mesure inertielle pour l'analyse du mouvement humain : Optimisation des méthodologies de traitement et de fusion des données capteurs, intégration anatomique.

* 2013-2018 : D. Desseauve. Pour une meilleure compréhension du rôle des positions d'accouchement en mécanique obstétricale: Analyse biomécanique des postures segmentaires.

* 2018-En cours : L. Pacher. Analyse du mouvement : biomécanique et réseaux de capteurs sans fils.

### 5.2.2 Co-encadrement de thèses de médecine

Faculté de Médecine de Poitiers

2014-2015 : C-X Bichon. Étude des paramètres de marche chez des patients atteints de sclérose en plaques sous fampridine : apport des accéléromètres dans l'évaluation de la réponse au traitement.

Orthopädische Uniklinik Heidelberg (Allemagne)

* 2007-2009 : B. Liefhold. Mécanismes de compensation des contractures du coude (en allemand)

* 2007-2009 : M. Niklasch. Récupération des gestes de la vie quotidienne après implantation d'une prothèse inversée de l'épaule (en allemand)

### 5.2.3 Encadrement de Masters

Ne sont ici recensés que les encadrements d'étudiants ayant travaillé sur des travaux de recherche que je portais.

Master 2 IRHPM, Université de Poitiers

* 2015-2016 : F. Braconnier. Evaluation de la lordose lombaire en position allongée sur le dos par un tapis de pression : étude préliminaire.

* 2015-2016 : B. Nolais. Étude de deux éléments de semelles orthopédiques sur le contrôle postural, la cinématique du membre inférieur et l'activité neuromusculaire.

* 2014-2015 : Y. Cherni. Evaluation de la laxité ligamentaire : Application à la femme enceinte.

* 2013-2014 : A. Jossard. Contribution de l'AQM dans la prise en charge de la spasticité d'un sujet hémiplégique : étude de cas.

Cursus Ingénieur-Génie biologique, Université de Technologie de Compiègne ; Projet de fin d'étude

2017-2018 : K.Chen. Analyse de la locomotion équine par capteurs inertiels.
DEA « Physiologie et conditions matérielles de la pratique sportive », Université de
Renne II.

* 2001-2002 : L. Ballaz. Caractérisation de la co-contraction lors de la locomotion chez le sujet hémiplégique

* 2000-2001 : C. Durocher. Enchaînement segmentaire lors du tir en suspension au handball.

Master 1 Ingénierie et Science du Mouvement Humain, Université de Paris-Saclay
2018-2019 : K. Mengué. Analyse biomécanique de la technique d'accouchement par forceps.

Master 1 IRHPM, Université de Poitiers

* 2014-2015 : D. Perea Pallarés. Relation entre la lombalgie, la lordose lombaire et la laxité ligamentaire chez la femme enceinte.

Maitrise de STAPS, université de Rennes II

* 1999-2000 : M. Botcazou. Analyse de l'enchaînement segmentaire lors du tir en appui au handball

* 1999-2000 : C. Durocher. Analyse temporelle du tir au handball

## 5.3 Enseignement

### 5.3.1 Résumé des interventions depuis 2012

Depuis Septembre 2012, j'effectue au minimum 192h équivalent TD par année universitaire dans différentes Unités d'Enseignement de l'Université de Poitiers.

Je suis notamment intervenue en :

- Master 1 IRHPM (FSS): Biomécanique et handicap (CMs, TDs et TPs)

- Master 2 IRHPM (FSS): Analyse Quantifiée de la Marche (CMs, TDs et TPs)

- L1 STAPS (FSS): Biomécanique du mouvement humain (CMs, TDs et TPs)

- L3APAS (FSS): Déficiences motrices, approches biomécaniques (CMs, TDs)

- LPro TCIBB (SFA) : Technologie du handicap (CMs, TPs)

- Master 1 Ingénierie de Conception (SFA) : Ergonomie (TP)

- L2 STAPS (FSS): Biomécanique du mouvement humain (TDs et TPs)

- L2 STAPS (FSS): Anatomie (TDs)

Par ailleurs, nous sommes sollicités pour des interventions d'enseignement dans d'autres structures comme le CNAM, le Centre d'Etudes Supérieures de Musique et de Danse de Poitiers ou le CREPS de Poitiers pour y effectuer des enseignements de biomécanique appliquée sous la forme de TPs.
Depuis l'année 2018-2019, j'interviens enfin pour un volume de 30h de CMs et de TPs auprès de l'Institut de Formation de Masseur-Kinésithérapeute de Poitiers.

De 2012 à 218, j'ai également pris part comme mes collègues de l'équipe RoBioSS aux Classes Olympiques Sciences et Sport (http://www.critt-sl.com/les-classes-sciences-et-sports.html). Il s'agit d'ateliers proposés aux collégiens. Lors de ces ateliers, l'analyse de mouvement sportif est utilisée comme support à l'introduction de divers concepts mécaniques, mathématiques et physiologiques.

### 5.3.2 Responsabilités

* 2018-en cours : co-responsable avec C. Berton de la L3 APAS de la Faculté des Sciences du Sport de l'Université de Poitiers.

* 2014-2016 : co-responsable avec F. Colloud du DU « Expertise de la performance sportive : du muscle au mouvement ».

### 5.3.3 Montage de formations

En 2018, j'ai participé avec Tony Monnet et Arnaud Germaneau à la création du parcours « Biomécanique » du Master Ingénierie de Conception (SFA).

En 2014, j'ai participé avec Floren Colloud et Patrick Lacouture à la création du DU « Expertise de la performance sportive : du muscle au mouvement ».

## 5.4 Activités d'animation et de rayonnement

### 5.4.1 Organisation de colloques et congrès

Avec Tony Monnet, Arnaud Germaneau (équipe PEM de l'Institut P'), Manuel Roulaud et Tanguy Vendeuvre (du laboratoire Prismatics du CHU de Poitiers), nous organisons le 44ème Congrès de la Société de Biomécanique du 28 au 30 octobre 2019 (https://sb2019-poitiers.sciencesconf.org/).

Pour entrainement, nous avions organisé le Forum Biomécanique P'-CHU Poitiers les 26 et 27 juin 2018 (https://fbp2018.sciencesconf.org/). Ce forum international avait pour objectif de favoriser et développer les échanges chercheurs/cliniciens autour de travaux faisant appel à la biomécanique. Par ailleurs, dans le cadre de ce forum, un Workshop sur le logiciel libre de modélisation musculo-squelettique Opensim a été proposé.

Comme mes collègues biomécaniciens de l'équipe RoBioSS, j'ai pris une part active dans l'organisation du 33<sup>rd</sup> International Conference on Biomechanics in Sports en 2015.
### 5.4.2 GT biomécanique

Avec Tony Monnet et Arnaud Germaneau, nous avons proposé la constitution d'un Groupe Thématique « Biomécanique » au sein de l'Institut P'. Ce GT poursuit et formalise l'objectif à l'initiative du Forum Biomécanique à savoir le développement des interactions entre les chercheurs des différents départements de l'Institut P' et du CHU de Poitiers autour de travaux ayant trait à la biomécanique. La première réunion du GT s'est tenue le 25 mars 2019.

### 5.4.3 Chaire universitaire de recherche et d'enseignement Sport Santé
Bien-Être

Cette chaire de l'Université de Poitiers portée par Laurent Bosquet vise à la mise en commun des compétences de différents laboratoires autour de la question du sport-santé.

J'appartiens au bureau de la chaire depuis 2016.

### 5.4.4 Participation à des comités de sélections et expertises

Pour le travail de relectures, je relis en moyenne cinq articles par an pour des revues comme *Gait and Posture*, *Journal of Biomechanics*, *Sensors*, *Journal of Motor Behavior*, *Plus One* mais décline beaucoup de propositions, faute de temps. Il est à noter une explosion des sollicitations depuis 2018 avec la création de nombreuses revues open source plus ou moins sérieuses.

Depuis ma prise de fonction à Poitiers, je suis sollicitée environ une fois par an pour expertiser des projets. Il s'agissait de projets IFCE (une expertise), AAP-ID de l'Université de Nantes (une expertise), de financement de partenariats Hubert Curien (une expertise) ou encore du gouvernement polonais (une expertise).

J'ai pris part à quatre comités de sélections en 74ème section: à Bordeaux (2014) et Poitiers (deux en 2015 et 2019).

## 5.5 Mandats électifs

J'ai été élue à la Commission d'Expertise Scientifique de la 74ème section de l'Université de Poitiers en 2014 et en 2018.

Je suis également représentante élue du Conseil de Faculté de la Faculté des Sciences des Sports depuis 2016.
## 5.6 Collaborations, projets

### 5.6.1 Santé, médicale

#### 5.6.1.1 Service de Gynécologie-Obstétrique du CHU de Poitiers

A l'initiative du Pr Pierre, responsable du service de Gynécologie-Obstétrique du CHU de Poitiers, cette collaboration a débuté en 2013 par l'encadrement du doctorat de David Desseauve (soutenue en janvier 2018) ainsi que du Master-Recherche de Bertrand Gachon (2016). En parallèle, trois stages de Master IRHPM ont été encadrés sur des thématiques ayant trait à cette collaboration.

Le doctorat de David Desseauve portait sur l'analyse des positions d'accouchement tandis que le Master-recherche de Bertrand Gachon portait sur la laxité ligamentaire au cours de la grossesse.

Cette collaboration se poursuit actuellement. Notre contribution majeure consiste à apporter notre compétence technique et scientifique pour l'analyse du mouvement et de la posture.

Anaud Decatoire est associé à ce travail.

#### 5.6.1.2 Prestations d'analyse quantifiée de la marche :

La responsabilité de ces prestations est partagée avec Mathieu Domalain. Ces prestations se font pour les partenaires suivants :

- Service de Médecine Physique et Réadaptation au CHU Poitiers (responsable D^r Anne Jossart)

- Établissement de Soins de Suite et de Réadaptation Le Grand Feu à Niort (responsable D^r Frédéric Louis)

Ces prestations s'effectuent dans le cadre de conventions passées avec ces établissements. Dans le cas du CHU de Poitiers, ce partenariat avait été initié par Mathieu Domalain et Patrick Lacouture.

Ces prestations consistent à procéder en une analyse quantifiée de la marche (mise à disposition du matériel et apport technique), à traiter les données, à fournir un rapport et à participer à l'interprétation du rapport en présence des médecins responsables de l'analyse quantifiée de la marche pour les établissements.

### 5.6.2 Projets collaboratifs financés

Le Tableau 6 ci-dessous synthétise les différents projets collaboratifs qui ont été financés et auxquels j'ai pris part.

Depuis 2012, j'ai également contribué à la rédaction d'environ 15 projets ayant fait l'objet de demandes de financement qui n'ont malheureusement pas été retenues. Ces demandes sollicitaient des soutiens financiers divers comme ANR Recherche Translationnelle en Santé, ANR Jeune Chercheur, ANR-Tecsan, ANR-DFG, Fondation de France, PRTS, PEPS, ou encore la Fondation Motrice.
<table><caption>Tableau 6 : Récapitulatif des collaborations et des projets financés depuis le doctorat.</caption><thead><tr><td>Période</td><td>Projet</td><td>Mode de financement</td><td>Personnes associées*</td></tr></thead><tbody><tr><td>01/2019-01/2021</td><td>Evaluation de la locomotion du patient grâce aux solutions technologiques de type internet des objets.<br>Projet collaboratif Institut P'- RoBioSS, XLIM (U.Poitiers-U.Limoges), MOVE (U.Poitiers), PRISMATICS (CHU Poitiers)</td><td>CPER<br>Programme HaBiSan, Axe 1 : Thème 2 : Maintien de l'autonomie grâce aux solutions technologiques</td><td>P.Lacouture, L.Fradet</td></tr><tr><td>09/2019-06/2020</td><td>ABLE : Analyse Biomécanique de la Locomotion Équine<br>Projet collaboratif IFCE, CAIPS</td><td>IFCE, en collaboration avec le fonds Eperon</td><td>L.Fradet, J-F Debril</td></tr><tr><td>01/2019-01/2020</td><td>Analyse mécanique complète d'un segment humain par approches cinématique/dynamique et numérique</td><td>Actions incitatives de l'Institut P'</td><td>A.Germaneau, T.Monnet, L.Fradet</td></tr><tr><td>09/2017-06/2018</td><td>préABLE : Analyse Biomécanique de la Locomotion Équine<br>Projet collaboratif IFCE, CAIPS, société Equisense</td><td>IFCE, en collaboration avec le fonds Eperon</td><td>L.Fradet, J-F Debril, A.Decatoire</td></tr><tr><td>09/2017-06/2018</td><td>IMU4ROWING : Technologie de mesure des efforts en Aviron.<br>Programme de maturation initiale porté par le Laboratoire Motricité, Interactions, Performance (U.Nantes)</td><td>SATT Ouest Valorisation</td><td>F.Colloud, L.Fradet</td></tr><tr><td>05/2014-05/2015</td><td>FAMPYRA : Apport d'un dispositif ambulatoire de mesure dans l'évaluation de l'amélioration de la qualité de marche.<br>Projet collaboratif RoBioSS, service Neurologie du CHU de Poitiers</td><td>Prestation pour L'Association du Service de Neurologie du CHU de Poitiers.</td><td>L.Fradet</td></tr><tr><td>09/2013-09/2014</td><td>Développement d'une orthèse de cheville instrumentée et robotisée, pour l'évaluation et la rééducation de la locomotion<br>Projet collaboratif RoBioSS, service MPR du CHU de Poitiers</td><td>Actions incitatives de l'Université de Poitiers</td><td>M.Domalain, A. Laribi, P.Seguin, L.Fradet,</td></tr><tr><td>2013</td><td>Mise en œuvre d'une chaîne de mesure de la motricité humaine dans les centres de rééducation fonctionnelle.<br>Projet collaboratif RoBioSS, service MPR du CHU de Poitiers</td><td>Programme Régional pour les Equipements Scientifiques des Laboratoires</td><td>P.Lacouture, L.Fradet</td></tr><tr><td>01/2011-09/2012</td><td>VESTA : Visualisation et Estimation des Solutions Techniques pour l'Autonomie à domicile<br>Projet collaboratif avec l'Université d'Amiens et le Centre de Rééducation des 3 Vallées de Corbie</td><td>Fondation Caisse d'Epargne /Région Picardie</td><td>F. Marin, L.Fradet (Partenaires UTC)</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>02/2010-05/2012</td><td><strong>PAMAP</strong>: Physical Activity Monitoring of Aging People<br>Projet collaboratif avec Centre Allemand de recherche sur l'intelligence artificielle (DFKI), CHU de Rennes, et deux sociétés privées (grecque et allemande)</td><td>Projet Européen<br>(AAL-JP)<br>AAL-2008-1</td><td><strong>F. Marin</strong> (WP leader)<br>L. Fradet (Ingénieur de Recherche contractuel)</td></tr><tr><td>01/2009-12/2010</td><td><strong>Projekt Impingement-Syndrom</strong>: Projet de recherche sur l'analyse des origines du syndrome d'impingement de l'épaule chez les sujets paraplégiques.</td><td>Federal Medical Research Funding<br>Baden-Württemberg (F.09-0016).</td><td><strong>L.Fradet</strong>, S.Wolf (Partenaires<br>Ganglabor,<br>Orthopädische<br>Universitatsklinik Heidelberg)</td></tr><tr><td>01/2006-08/2008</td><td><strong>IATROFORM</strong>: The Development of a Novel, Active Modular Seating-system for Cerebral Palsy Patients<br>Projet collaboratif avec Enable Ireland et 8 sociétés privées (anglaises, espagnoles maltaises et allemandes)</td><td>Projet Européen<br>IATROFORM (COOP-CT-2005-017933)</td><td><strong>S.Wolf</strong>, L.Fradet (Partenaires<br>Orthopädische<br>Universitatsklinik<br>Heidelberg)</td></tr></table>

*En gras, sont indiqués les personnes qui ont contribué à écrire le projet. La personne citée en premier correspond au porteur ou responsable scientifique du projet.
# Chapitre 6

## Production scientifique

### 6.1 Synthèse de la production

#### Articles

<table><tr><td>Revues internationales avec comité de lecture et impact factor>1</td><td>28</td></tr><tr><td>Autres</td><td>13</td></tr><tr><td>Chapitres de livre</td><td>1</td></tr><tr><td>Manuscrits de thèse</td><td>2</td></tr></table>

#### Communications à des conférences

<table><tr><td>Internationale avec comité de sélection et publication des actes</td><td>18</td></tr><tr><td>Nationale avec comité de sélection et publication des actes</td><td>17</td></tr></table>

PUBLICATIONS

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

H-index : 16
## 6.2 Production scientifique par catégorie

### 6.2.1 Articles à comité de lecture de rang A (impact factor >1)

1. Cherni Y, Desseauve D, Decatoire A, Veit-Rubinc N, Begon M, Pierre F, Fradet L. Evaluation of ligament laxity during pregnancy. J Gynecol Obstet Hum Reprod. 2019 May;48(5):351-357. doi: 10.1016/j.jogoh.2019.02.009. Epub 2019 Feb 20.

2. Nez A, Fradet L, Marin F, Monnet T, Lacouture P. Identification of Noise Covariance Matrices to Improve Orientation Estimation by Kalman Filter. Sensors (Basel). 2018 Oct 16;18(10). pii: E3490. doi: 10.3390/s18103490.

3. Gachon B, Nordez A, Pierre F, Fradet L, Fritel X, Desseauve D. In vivo assessment of the levator ani muscles using shear wave elastography: a feasibility study in women. Int Urogynecol J. 2018 Jun 30. doi: 10.1007/s00192-018-3693-4.

4. Nez A, Fradet L, Laguillaumie P, Monnet T, Lacouture P. Simple and efficient thermal calibration for MEMS gyroscopes. Med Eng Phys. 2018 May;55:60-67. doi: 10.1016/j.medengphy.2018.03.002. Epub 2018 Mar 22.

5. Gachon B, Desgranges M, Fradet L, Decatoire A, Poireault F, Pierre F, Fritel X, Desseauve D. Is increased peripheral ligamentous laxity in term pregnant women associated with obstetric anal sphincter injury? Int Urogynecol J. 2018 Mar 7. doi: 10.1007/s00192-018-3598-2.

6. Desseauve D, Pierre F, Gachon B, Decatoire A, Lacouture P, Fradet L. New approaches for assessing childbirth positions. J Gynecol Obstet Hum Reprod. 2017 Feb; 46(2):189-195. doi: 10.1016/j.jogoh.2016.10.002.

7. Desseauve D, Fradet L, Lacouture P, Pierre F. Position for labor and birth: State of knowledge and biomechanical perspectives. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol. 2017 Jan; 208:46-54. doi: 10.1016/j.ejogrb.2016.11.006.

8. Gachon B, Fritel X, Fradet L, Decatoire A, Lacouture P, Panjo H, Pierre F, Desseauve D. Is levator hiatus distension associated with peripheral ligamentous laxity during pregnancy? Int Urogynecol J. 2017 Jan 12. doi: 10.1007/s00192-016-3252-9.

9. Nez A, Fradet L, Laguillaumie P, Monnet T, Lacouture P. Comparison of calibration methods for accelerometers used in human motion analysis. Med Eng Phys. 2016 Aug 30. pii: S1350-4533(16)30178-3. doi: 10.1016/j.medengphy.2016.08.004.

10. Fradet L, Marin F. Classification of physical activities based on body-segments coordination. Comput Biol Med. 2016 Sep 1;76:134-42. doi: 10.1016/j.compbiomed.2016.06.024.

11. Fradet L, Liefhold B, Rettig O, Bruckner T, Akbar M, Wolf SI. Proposition of a protocol to evaluate upper-extremity functional deficits and compensation mechanisms: application to elbow contracture. J Orthop Sci. 2015 Mar;20(2):321-30.

12. van Drongelen S, Wolf SI, Fradet L. Muscle load in reaching movements performed by a wheelchair user: a case study. Disabil Rehabil. Disabil Rehabil. 2014;36(13):1133-8.
13. Bleser G, Steffen D, Weber M, Hendeby G, Stricker D, Fradet L, Marin F, Ville N, Carré F. A Personalized Exercise Trainer for the Elderly. Journal of Ambient Intelligence and Smart Environments. 2013 Nov; 5(6):547-562.

14. Rezgui T, Megrot F, Fradet L, Marin F. On the imitation of CP gait patterns by healthy subjects. Gait Posture. 2013 Sep;38(4):576-81.

15. Fradet L, Tiernan J, McGrath M, Murray E, Braatz F, Wolf SI. The use of pressure mapping for seating posture characterisation in children with cerebral palsy. Disabil Rehabil Assist Technol. 2011;6(1):47-56.

16. Fradet L, Alimusaj M, Braatz F, Wolf SI. Biomechanical analysis of ramp ambulation of transtibial amputees with an adaptive ankle foot system. Gait Posture. 2010 Jun; 32(2):191-8.

17. Wolf SI, Alimusaj M, Fradet L, Siegel J, Braatz F. Pressure characteristics at the stump/socket interface in transtibial amputees using an adaptive prosthetic foot. Clin Biomech (Bristol, Avon). 2009 Dec;24(10):860-5.

18. Rettig O, Fradet L, Kasten P, Raiss P, Wolf SI. A new kinematic model of the upper extremity based on functional joint parameter determination for shoulder and elbow. Gait Posture. 2009 Nov;30(4):469-76

19. Alimusaj M, Fradet L, Braatz F, Gerner HJ, Wolf SI. Kinematics and kinetics with an adaptive ankle foot system during stair ambulation of transtibial amputees. Gait Posture. 2009 Oct;30(3):356-63.

20. Wolf SI, Fradet L, Rettig O. Conjunct rotation: Codman's paradox revisited. Med Biol Eng Comput. 2009 May;47(5):551-6.

21. Fradet L, Lee G, Stelmach G, Dounskaia N. Joint-specific disruption of control during arm movements in Parkinson's disease. Exp Brain Res. 2009 May;195(1):73-87.

22. Dounskaia N, Fradet L, Lee G, Leis BC, Adler CH. Submovements during pointing movements in Parkinson's disease. Exp Brain Res. 2009 Mar;193(4):529-44.

23. Fradet L, Siegel J, Dahl M, Alimusaj M, Wolf SI. Spatial synchronization of an insole pressure distribution system with a 3D motion analysis system for center of pressure measurements. Med Biol Eng Comput. 2009 Jan;47(1):85-92.

24. Fradet L, Lee G, Dounskaia N. Origins of submovements in movements of elderly adults. J Neuroeng Rehabil. 2008 Nov 13;5:28.

25. Fradet L, Lee G, Dounskaia N. Origins of submovements during pointing movements. Acta Psychol (Amst). 2008 Sep;129(1):91-100.

26. Lee G, Fradet L, Ketcham CJ, Dounskaia N. Efficient control of arm movements in advanced age. Exp Brain Res. 2007 Feb;177(1):78-94.

27. Bideau B, Multon F, Kulpa R, Fradet L, Arnaldi B, Delamarche P. Using virtual reality to analyze links between handball thrower kinematics and goalkeeper's reactions. Neurosci Lett. 2004 Nov 30;372(1-2):119-22.

28. Fradet L, Botcazou M, Durocher C, Cretual A, Multon F, Prioux J, Delamarche P. Do handball throws always exhibit a proximal-to-distal segmental sequence? J Sports Sci. 2004 May;22(5):439-47.
## 6.2.2 Articles à comité de lecture de rang B

1. Fradet L, Nez A, Monnet T, Lacouture P. Which functional movements for sensor-to-segment calibration for lower-limb movement analysis with inertial sensors? Comput Methods Biomech Biomed Engin. 2017 Oct;20(sup1):77-78. doi: 10.1080/10255842.2017.1382869.

2. Nez A, Fradet L, Monnet T, Lacouture P. Movement analysis with inertial sensors: identification of noise covariance matrices to improve body segment orientation using Kalman filtering. Comput Methods Biomech Biomed Engin. 2017 Oct;20(sup1):151-152. doi: 10.1080/10255842.2017.1382906.

3. Desseauve D, Gachon B, Bertherat P, Fradet L, Lacouture P, Pierre F. [In which position do women give birth in 2015? Results from a prospective multicenter study]. Gynecol Obstet Fertil. 2016 Jul 20. pii: S1297-9589(16)30172-2. doi: 10.1016/j.gyobfe.2016.06.010.

4. Gachon B, Desseauve D, Fradet L, Decatoire A, Lacouture P, Pierre F, Fritel X. [Changes in pelvic organ mobility and ligamentous laxity during pregnancy and postpartum. Review of literature and prospects]. Prog Urol. 2016 Mar 4. pii: S1166-7087(16)00026-9. doi: 10.1016/j.purol.2016.02.001.

5. Fradet L, Bleser G, Ville N, Carré F, Stricker D, Marin F. Le système PAMAP de monitoring de l'activité physique pour les personnes âgées : Description technique et essai clinique. La revue de Gériatrie, 2013, 38 : 601-608. ISSN 0397-7927, FRA

6. Rouzel E, Daoudi L, Paucton M, Farges G, Fradet L, Vignais N, Rezgui T, Marin F. Démarche Qualité En Laboratoire De Recherche Biomédicale : Application Pour L'analyse Quantifiée De La Marche (AQM). IRBM News 33, 2012 Sept, 4: 86-89.

7. Steffen D, Bleser G, Fradet L, Weber W, Marin F., Stricker D. A Personalized Exercise Trainer for Elderly. 5th Internation Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare, 2011, p24-31

8. Rezgui T, Megrot F, Fradet L, Marin F. influence des marches simulées sur les activations musculaires et articulaires. Kinésithérapie Scientifique, 2011 ; 522 (2011): 34-41.

9. Fradet L, Kulpa R, Bideau B, Multon F, Delamarche P. Kinematic simulation of handball throwing. European Simulation Multiconference 2003, juin 2003, Edité par D. Al-Dabass, SCS European Publishing House, San Diego, p323-328.

10. Fradet L, Kulpa R, Multon F, Bideau B, Delamarche P. Analyse/synthèse cinématique des mouvements d'un tireur au handball. Humanoïdes 2003, mai 2003, p155-164.

11. Bideau B., Fradet L, Multon F, Ménardais S, Kulpa R, Arnaldi B. Validation d'un processus de traitement allant de la capture de mouvement à l'immersion de sujets en réalité virtuelle : application au tir au handball. Revue de CFAO, 2003.

12. Fradet L, Crétual A, Kulpa R, Multon F, Delamarche P. Kinematic analysis of handball throwing. Proceedings of the International Society of Biomechanics in Sports, juillet 2002
13. Multon F, Fradet L, Delamarche P. Analyse/synthèse du mouvement d'un bras humain. Biométrie Humaine et Anthropologie, 2002, 20,1-2, p1-6.

### 6.2.3 Communications orales

1. Nez A, Fradet L, Monnet T, Lacouture P. Movement analysis with inertial sensors: identification of noise covariance matrices to improve body segment orientation using Kalman filtering. 42ème Congrès de la Société de Biomécanique, Reims, Jeudi 2 et vendredi 3 novembre 2017.

2. Desseauve D, Fradet L, Gachon B, Lacouture P, Pierre P. Squatting birth position? Yes, but on flat feet! Results of an innovative biomechanical study. ECIC, 3rd European Congress on Intrapartum Care, Stockholm (Suède), 25 – 27 May 2017.

3. Nez A, Fradet L, Laguillaumie P, Monnet T, Lacouture P. Comparison of calibration methods for accelerometers used in human motion analysis. 22nd Congress of the European Society of Biomechanics, Lyon, 11 juillet 2016.

4. Nez A, Fradet L, Monnet T, Lacouture P. Improvement of body segment orientation measurement from imu by kalman parameter identification. 22nd Congress of the European Society of Biomechanics, Lyon, 11 juillet 2016.

5. Fradet L, Bichon CX, Neau JP. Paramètres spatio-temporels mesurés en laboratoire vs en ambulatoire: pourquoi et comment? 15èmes journées de la SOFAMEA, Brest, 29 janvier 2016.

6. Desseauve D, Fradet L, Lacouture P, Pierre F. "Birth is like a marathon" revisiting childbirth by using sport biomechanics approaches, 33rd international society of biomechanics in sport, 2015.

7. Leboeuf F, Arnaud Decatoire A, Gross R, Fradet L. Amélioration de la répétabilité du modèle de Davis par un positionnement en temps réel des marqueurs ancillaires. 14èmes journées de la SOFAMEA, Genève, 6 février 2015.

8. Leboeuf F, Arnaud Decatoire A, Gross R, Fradet L. Effect of a realtime process for positioning the plug-in gait wand markers. 23rd Annual Meeting of the European Society of Movement Analysis in Adults and Children (ESMAC), Rome, Italie, 30 Septembre 2014.

9. Desseauve D, Fradet L, Decatoire A, Menard M, Lacouture P, Pierre F. Peut-on rendre la manœuvre de Mac Roberts plus efficace ? Résultat d'une étude de biomécanique obstétricale. *Journées francophones de recherche en obstétrique et gynécologie*, 4 décembre 2014.

10. Fradet L, Marin F. De l'utilisation des capteurs inertiels pour l'analyse de la marche : étude de l'influence du positionnement des capteurs. 12èmes journées de la SOFAMEA, Luxembourg, 25 janvier 2013.

11. Fradet L, Bleser G, Lamprinos I, Carré F, Marin F. The PAMAP system. AAL Forum, Lecce, Italie, 27 septembre 2011.
12. Fradet L, Marin F. Strength exercise monitoring: what to evaluate and how? 36ème congrès de la Société de Biomécanique, Besançon, Université de Franche-Comté, 31 août - 2 septembre 2011.

13. Fradet L, Marin F, Rasmussen J, Wolf S.I. Peak forces of the rotator cuff muscles during activity of daily-livings performed by a wheelchair user. 36ème congrès de la Société de Biomécanique, Besançon, Université de Franche-Comté, 31 août - 2 septembre 2011.

14. Fradet L, Marin F. Recognition of physical activity by biomechanical movement analysis. 2nd International Conference on *Ambulatory Monitoring of Physical Activity and Movement*, Glasgow, Scotland, 26 Mai 2011.

15. Fradet L, Marin F. Reconnaissance et quantification des activités physiques par l'analyse du mouvement. 10èmes journées de la SOFAMEA, Saint-Etienne, 21 janvier 2011.

16. Fradet L, Liefhold B, Wolf SI, Akbar M. Effect of a simulated elbow contracture on daily life movements. 18th Annual Meeting of The *European Society of Movement Analysis in Adults and Children* (ESMAC), London, UK., 18 Septembre 2009.

17. Fradet L, Alimusaj M, Braatz F, Wolf SI. Effets d'un nouveau genou prothétique motorisé sur la descente et montée d'escaliers et de rampes par un sujet amputé transfémoral. XIVème Congres National Scientifique ISPO-France, Strasbourg, 23 Octobre 2009.

18. Fradet L, Alimusaj M, Wolf SI. How to characterize stability during gait? Application to the gait of transtibial amputees during ramp descent. 34ème congres annuel de la Société de Biomécanique, Toulon, France, 1 Septembre 2009.

19. Fradet L, Rettig O, Wolf SI. Contribution of the scapulo-thoracic joint movements to arm elevation. 13th Annual Meeting of the *Gait and Clinical Movement Analysis Society* (GCMAS), in Richmond, USA, 5 Avril 2008.

20. Fradet L, Döderlein L, Wolf SI. Pressure monitoring for the control of the seating posture of children with Cerebral Palsy. 16th Annual Meeting of the *European Society of Movement Analysis in Adults and Children* (ESMAC), Athènes, Grèce, 29 Septembre 2007.

21. Fradet L, Kulpa R, Multon F, Bideau B, Delamarche P. Analyse/synthèse cinématique des mouvements d'un tireur au handball. *Société de Biomécanique* « Humanoïde », Valenciennes, Mai 2003.

22. Fradet L, Crétual A, Delamarche P. Dynamic analysis of the throwing arm during handball throwing. *European College of Sports Sciences*, Clermont-Ferrand, France, Juillet 2002.

23. Fradet L, Kulpa R, Crétual A, Multon F, Delamarche P. Angular velocities of the trunk and the throwing arm during handball throwing. *European College of Sports Sciences*, Athènes, Grèce, Juillet 2002.
24. Fradet L, Crétual A, Kulpa R, Multon F, Delamarche P. Kinematic analysis of handball throwing. *International Society of Biomechanics in Sports*, Caceres, Espagne, Juillet 2002.

### 6.2.4 Communications affichées

1. Fradet L, Nez A, Monnet T, Lacouture P. Which functional movements for sensor-to-segment calibration for lower-limb movement analysis with inertial sensors? 42ème Congrès de la Société de Biomécanique, Reims, Jeudi 2 et vendredi 3 novembre 2017.

2. Gachon B, Desgranges M, Fradet L, Decatoire A, Poireault F, Fritel X, Pierre F, Desseauve D. Is ligamentous laxity predictive of obstetrical anal sphincter injury in term pregnant women? International Urogynecological Association 's 42nd meeting, Vancouver (Canada), June 20 - 24, 2017.

3. Desseauve D, Fradet L, Gachon B, Pierre P, Lacouture P. Squatting birth position? How to optimize gynecological childbirth position? Firstly by assessing the relation between hip flexion, position of pelvis inlet plane and lordosis. ECIC, 3rd European Congress on Intrapartum Care, Stockholm (Suède), 25 - 27 May 2017.

4. Derrien A, Desseauve D, Verdier M, Fradet L, Lacouture P, Guillevain P, Pierre F. Etude de la corrélation clinico-radiologique des plans du détroit supérieur et perspectives pour une application clinique. *Journées francophones de recherche en obstétrique et gynécologie*, 3 décembre 2014.

5. Fradet L, Marin F. Classification of Physical Activity Based on a Biomechanical Approach. 3rd International Conference on *Ambulatory Monitoring of Physical Activity and Movement*, Amherst, MA, USA, 17 Juin 2013.

6. Fradet L, Marin F. Recognition of physical activity adapted to rehabilitation. 20th Annual Meeting of The European Society of Movement Analysis in Adults and Children (ESMAC), Vienne, Autriche, 15 Septembre 2011.

7. Fradet L, Alimusaj M, Braatz F, Wolf SI. Movements of transtibial amputees in the frontal plane during ramp descent. *Deutsche Gesellschaft für Biomechanik*, Münster, Allemagne, 16 Mai 2009.

8. Fradet L, Rettig O, Wolf SI. Contribution of the scapulo-thoracic complex to arm abduction/adduction in arthrotic patients. *Meeting of the International Shoulder Group*, Bologne, Italie, 12 Juillet 2008.

9. Fradet L, Lee G, Adler CH, Dounskaia N, Van Gemmert AWA. Effects of age and Parkinson's disease on secondary submovements during pointing movements. *Neurosciences 2006*, Atlanta, USA, Novembre 2006.

10. Fradet L, Lee G, Dounskaia N. Influence of experimental conditions on type of submovements. *ASU/Mayo Clinic Scottsdale Research Symposium*, Tempe, USA, Février 2006.

11. Fradet L, Lee G, Dounskaia N, Teulings H-L. Effect of changes in experimental conditions on submovements in accurate pointing tasks. *Neurosciences 2005*, Washington DC, USA, Novembre 2005.
### 6.2.5 Séminaires/symposiums

1. Fradet L, Comment explorer la biomécanique obstétricale ? Séminaire de Gynécologie-Obstétrique, Lausanne, 7 septembre 2017.

2. Fradet L, Place des objets connectés : réalité ou science-fiction ? Journées Françaises de l'Insuffisance Cardiaque. Lyon, 15 septembre 2016.

3. Séminaire "Human movement analysis for clinical applications", Department of kinesiology, McMaster University, Hamilton (Canada), juin 2013

4. "International Workshop on the Biomedical Basis of Human Performance across the Lifespan: Focus on Exercise & Human Physiology and Biomechanics", Workshop « K-algary 2013 », Calgary (Canada), 4-7 juin 2013.

5. Symposium « Wheel-chair technique/ Wheel-chair supply », Orhtopädie + Rehab-Technik 2012 - International Trade Show and World Congress for Prosthetics, Orthotics, Orthopaedic Footwear Technology, Compression Therapy and Rehabilitation Technology, Leipzig (RFA), 17 mai 2012.

6. Séminaire METIC organisé par Télécom-Montpellier, « De quoi l'homme a-t-il besoin pour vivre mieux ? Recherche et technologie pour améliorer la vie », Montpellier, 4 octobre 2011.

### 6.2.6 Colloques, vulgarisation scientifique

1. Fradet L, Les objets connectés pour la mesure de l'activité physique et de la locomotion. Les challenges de l'IOT : adéquation besoins-enjeux-formations, Poitiers, 26 mars 2019.

2. Fradet L, La mesure ambulatoire du mouvement humain. Forum Biomécanique PPRIME-CHU de Poitiers, 26 juin 2018.

3. Intervention « L'analyse écologique du mouvement », Fête de la Sciences, Lycée de L'Image et du Son, Angoulême, 12 octobre 2017

4. Fradet L. Objets connectés: fiabilité et validité de la mesure. Journée Sport Santé Bien-Etre. Poitiers, 15 juin 2017.

5. Fradet L. Santé et objets connectés. Forum Citoyen, *Robots et Objets Connectés*, Poitiers, 24 octobre 2016.

6. Fradet L. Ménard M. Analyse biomécanique de la marche nordique. Journée Départementale de la Marche Nordique. Poitiers, 19 mars 2016.

7. Fradet L. Accompagnement technologique et autonomie de la personne handicapée: présent, futur. Colloque Sport & Handicap, Poitiers, 5/ février 2016.

8. Fradet L. Pathologies du système locomoteur : apport de la recherche en biomécanique. Colloque « La prévention dans tous ses états. Poitiers, 7 novembre 2015.

9. Intervention au colloque des entraîneurs des équipes de Ligue organisé par la Fédération Française de Handball, Dijon, mai 2001.

10. Intervention au colloque d'entraîneurs organisé par la Ligue de Bretagne d'Athlétisme, Dinard, novembre 2000.
# Annexes

Annexe 1 : Tableau (sans doute non exhaustif) des capteurs inertiels commercialisés pour l'analyse du mouvement en 2018.

IB : instabilité du biais ; B : bruit RMS
<table><thead><tr><th>Marque</th><th>Dimension</th><th>Communication</th><th>Transmission</th><th>Stand alone</th><th>Durée d'enregistrement</th><th>Fréquence d'acquisition</th><th>Accélérom</th></tr></thead><tbody><tr><td>Tecnobody / TMA<br>(www.tecnobody.it)</td><td>25 x 55 x 80 mm<br>(80 g)</td><td>fils /<br>Bluetooth</td><td>20 -50 m</td><td>non</td><td>8 h</td><td>20 Hz - 50 Hz</td><td>±16g<br>IB : 0.5 mg<br>X, Y @ 25 Hz</td></tr><tr><td>iSen/STT-IBS<br>(www.stt-systems.com)</td><td>56 x 38 x 18 mm<br>(46g)</td><td>Wi-Fi</td><td></td><td>pas clair</td><td></td><td>&lt;400Hz</td><td>±16g</td></tr><tr><td>k-sens<br>(www.k-invent.com)</td><td>35 x 35 x 30 mm</td><td>Wi-Fi</td><td></td><td>non</td><td></td><td>&lt;1600Hz</td><td></td></tr><tr><td>GaitSmart<br>(www.gaitsmart.com)</td><td></td><td></td><td></td><td>non</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Xsens<br>(www.xsens.com)</td><td>47 x 30 x 13 mm (16g)</td><td>Awinda</td><td>20m</td><td>oui</td><td></td><td>60Hz<br>(&lt;5 capteurs: 120)</td><td>±16g</td></tr><tr><td>Delsys<br>(www.delsys.com)</td><td></td><td></td><td></td><td>non</td><td></td><td>148Hz</td><td></td></tr><tr><td>JimFIT<br>(www.jim-fit.nl)</td><td>40* 28* 18mm</td><td>BLE</td><td>70m</td><td>non</td><td></td><td>1000Hz</td><td>±16g</td></tr><tr><td>Blue Thunder IMU<br>(www.vicon.com)</td><td>40 x 30 x 15 mm (12g)</td><td></td><td>8-10m</td><td>oui</td><td></td><td>100Hz</td><td></td></tr><tr><td>Tech MCS<br>(www.technaid.com)</td><td>36x26x11 mm<br>(10g)</td><td>fils /<br>Bluetooth</td><td>50m</td><td>non</td><td></td><td>500Hz</td><td></td></tr><tr><td>HumanTrack<br>(www.humantrak.net)</td><td></td><td>+ kinect!</td><td></td><td>non</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>myomotion<br>(noraxon.com)</td><td></td><td></td><td></td><td>non</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>I2M (idem APDM?)<br>(www.nextenergo.com)</td><td>43.7x 39.7x13.7mm (16g)</td><td></td><td>30/100m</td><td>non</td><td></td><td></td><td>±16g</td></tr><tr><td>TEA captiv Tsens<br>(www.teaergo.com)</td><td>60 x 35 x 19 mm (32g)</td><td></td><td></td><td>non</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>OPAL APDM<br>(www.apdm.com)</td><td></td><td></td><td></td><td>oui</td><td>~8h synchronisés<br>&gt;48h sans</td><td>&gt;128Hz</td><td>±16g<br>5 mg/√H</td></tr><tr><td>Physilog Gaitup<br>(www.gaitup.com)</td><td>47.5 x 26.5 x 10 mm<br>(11g)</td><td></td><td></td><td>oui</td><td></td><td></td><td>±16g</td></tr><tr><td>WaveTrack<br>(www.cometasystems.com)</td><td>47.5x 26.5 x 10 mm (5.3g)</td><td></td><td></td><td>oui</td><td>8 heures</td><td>&gt;70Hz</td><td>±16g</td></tr><tr><td>Shimmer 3<br>(www.shimmersensing.com)</td><td>51 x 34 x 14 mm (23.6g)</td><td>Bluetooth</td><td></td><td>oui</td><td></td><td></td><td>±2g ±16g<br>acc)<br>0.6mg (br) (br) RMS)</td></tr></tbody></table>
# Annexe 2 : Détails des travaux menés sur le calibrage anatomique

Certains de ces travaux feront je l'espère l'objet d'une publication mais avant de pouvoir s'y référer voici une présentation de la méthodologie et des résultats obtenus. Une partie de la méthodologie a été présentée dans la thèse d'Alexis Nez [142] mais quelques modifications ont été apportées à la proposition initiale.

## Matériel et méthode

Douze sujets ont pris part à cette étude (10 hommes, 2 femmes ce qui n'est pas tout à fait représentatif de la population de l'Institut, le ratio homme/femmes y étant encore plus grand). Ils étaient âgés de 22 à 60 ans et étaient de morphologie variée. En moyenne, leur masse était de 78.5 ± 22 kg et leur taille de 175 ± 10.1 cm.

## Protocole

Un système optoélectronique (Vicon, Oxford Metrics) composé de 20 caméras cadencés à 250 Hz était utilisé pour suivre la trajectoire de marqueurs réfléchissants placés sur le sujet (Figure A2.1). Des marqueurs étaient en particulier placés sur les segments cuisse et jambe à des positions définies comme celles limitant les artéfacts de tissus mous [227]. 11 capteurs inertiels cadencés à 128Hz étaient également placés sur le sujet comme illustré en Figure A2.1. Pour chaque cuisse et chaque jambe, deux capteurs étaient apposés là encore en des locations supposées moins sujettes aux artéfacts des tissus mous. Ces deux variantes de position sont par la suite référées comme proximale et distale.

<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>Figure A2.1 : placement des marqueurs réfléchissants et des capteurs inertiels.</figcaption></figure>

Une première acquisition était effectuée en position statique. L'expérimentateur contrôlait : l'antéversion/rétroversion du bassin en essayant de placer le bassin du sujet dans une position neutre et ce, visuellement ; la position et l'écartement des pieds, les pieds devant être parallèles et l'écartement devant correspondre à la largeur des hanches
(pour cela, un fil à plomb était utilisé). Les sujets effectuaient ensuite les mouvements de calibrage recensés dans le Tableau 5. Puis ils effectuaient deux aller-retours de marche puis de course à chacune des trois allures lente, confortable et rapide. Enfin, 30s de pédalage à ces trois allures étaient réalisées.

## Traitement des données

### Cinématique de référence

Tout d'abord, les axes de flexion/extension du genou, de flexion plantaire/dorsale du pied étaient obtenus par la méthode fonctionnelle SARA lors des séries de mouvements de squats et de fentes avant. Il était fait en sorte que ces axes soient dirigés vers la droite du sujet. Le centre articulaire du genou G était ensuite défini comme étant situé sur l'axe de flexion/extension à mi-largeur du genou par rapport au marqueur KNE. Le centre articulaire de la cheville C était quant à lui défini comme étant situé sur l'axe de flexion plantaire/dorsale à mi-largeur de la cheville par rapport au marqueur ANK.

Les repères segmentaires étaient alors obtenus par :

Pour la cuisse :
$$ \vec{L}_C = \overrightarrow{GH} $$
$$ \overrightarrow{AP}_C = \vec{A}_{FE\ gen} \wedge \vec{L}_C $$
$$ \overrightarrow{ML}_C = \vec{L}_C \wedge \overrightarrow{AP}_C $$

la jambe :
$$ \vec{L}_j = \overrightarrow{CG} $$
$$ \overrightarrow{AP}_j = \vec{A}_{FE\ che} \wedge \vec{L}_j $$
$$ \overrightarrow{ML}_j = \vec{L}_j \wedge \overrightarrow{AP}_j $$

le pied :
$$ \vec{L}_p = \overrightarrow{ToeHee} $$
$$ \overrightarrow{AP}_p = \vec{A}_{FE\ che} \wedge \vec{L}_p $$
$$ \overrightarrow{ML}_p = \vec{L}_p \wedge \overrightarrow{AP}_p $$

le bassin :
$$ \overrightarrow{ML}_b = \overrightarrow{RasiLasi} $$
$$ \vec{L}_b = \overrightarrow{ML}_b \wedge \overrightarrow{RasiSacr} $$
$$ \overrightarrow{AP}_b = \overrightarrow{ML}_b \wedge \vec{L}_b $$

Les angles à l'articulation correspondant à la rotation du repère associé au segment proximal vers celui associé au segment distal étaient ensuite déterminés suivant la séquence d'Euler (ML/AP/L).

### Simulation de la donnée inertielle

Des repères orthonormés techniques dans le sens où leurs axes n'étaient pas alignés aux axes des repères segmentaires décrits ci-dessous étaient définis en utilisant les marqueurs RASI, LASI et LPSI pour le bassin ; KNM, THI et THD pour la cuisse ; MMD, TIB et TIP pour la jambe, les deux premiers axes des repères étant systématiquement définis en utilisant les marqueurs les plus éloignés. Pour le pied, nous nous sommes contentés d'un repère basé sur les marqueurs ANK, MMD, HEE et TOE de ce fait, les axes étaient très proches du repère segmentaire du pied.

Les matrices de rotation traduisant le passage du repère global du système optoélectronique vers le repère technique étaient exprimées à chaque pas de temps à partir des axes de ces repères puis converties en quaternions $q_{bt}$, $q_{ct}$, $q_{jt}$, $q_{pt}$ correspondant respectivement au quaternion du repère technique du bassin, des cuisses, des jambes et des pieds.
## Cinématique articulaire à partir des données inertielles simulées ou réelles

L'algorithme proposé pour obtenir la cinématique articulaire à partir des données inertielles simulées ou réelles est illustré par la Figure A2.2. Il s'agit donc dans un premier temps de définir les axes fonctionnels du segment sur lequel le capteur est apposé dans le repère technique correspondant à la mesure inertielle. Une fois ces axes fonctionnels obtenus, il est possible de définir les axes d'un repère segmentaire dans le repère technique et d'obtenir $q_{b bt}$, $q_{c ct}$, $q_{j jt}$, $q_{p pt}$, les quaternions de passage entre le repère du segment sous-jacent et le repère technique associé à la mesure inertielle.

<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>Figure A2.2 : Algorithme utilisé pour définir les axes fonctionnels nécessaires à la définition des repères segmentaires dans le cadre de la mesure inertielle.</figcaption></figure>

Pour les mouvements étudiés, la rotation permettant de passer du repère proximal au repère distal à l'articulation était tout d'abord exprimée sous forme de quaternion en appliquant la formule (le calcul par quaternions est beaucoup plus rapide que le calcul matriciel) :

$$q_{p\_d} = \bar{q}_{d\_dt} * q_{dt} * \bar{q}_{pt} * q_{p\_pt}$$

Où $p$ représente la donnée associée au repère proximal, $d$, celle associée au repère distal et $\bar{q}$ le conjugué du quaternion $q$.
Par la suite, ces quaternions étaient transformés en séquence d’Euler, toujours suivant la séquence ML/AP/L.

Détermination de l’axe de rotation

Dans la thèse d’Alexis Nez, trois méthodes étaient testées : la vitesse angulaire ; la méthode par identification de plan ; l’orientation relative. D’après les premiers résultats obtenus à partir de données inertielles simulées, on ne trouvait pas d’influence de la méthode mathématique. La solution retenue a donc été l’orientation relative. En effet, l’utilisation de la vitesse angulaire, pourtant directement issue des gyromètres n’est pas toujours utilisable seule. Par exemple, les pieds ne bougent pas lors des squats. De ce fait, c’est le mouvement des tibias par rapport aux pieds qui doit être étudié pour obtenir l’axe de flexion dorsale/plantaire de la cheville. A un moment ou un autre, la connaissance de l’orientation du pied par rapport au tibia est donc nécessaire. Par ailleurs, avec la vitesse, on approche des valeurs nulles -et donc inexploitables- plus souvent.

La méthode par orientation relative est la suivante. Dans un premier temps, nous exprimons l'orientation du repère technique distal dans le repère technique proximal :

$$q_{pt\_dt} = q_{dt} * \bar{q}_{pt}$$

Ensuite, dans ce repère technique proximal, nous observons les rotations du repère technique distal effectuées au cours du mouvement de calibrage. Seulement, nous ne définissons pas les rotations du repère technique par rapport à une position initiale de ce repère, cette position initiale pouvant ne pas être représentative (du fait d'un mouvement initial parasite par exemple). Nous définissons donc un nouveau quaternion caractérisant des variations d'orientation entre différentes positions du repère technique prises au cours du mouvement. Plus précisément, nous définissons des combinaisons de temps d'observation, en évitant les combinaisons incluant des différences de trames inférieures à 10 trames, les rotations étant alors trop faibles. Puis nous définissons les variations d'orientation pour ces différentes combinaisons de trames :

$$E_C = C_2^{1:10:L}$$

$$\delta q_{dt} = \bar{q}_{pt\_dt}(E_C(i)) * q_{pt\_dt}(E_C(i + 1)) \text{ pour n-1 combinaisons } E_C.$$

En théorie, les rotations s'effectuent principalement autour de l'axe recherché comme illustré par la Figure A2.3. La composante vectorielle du quaternion $\delta q_{dt}$ s'obtient par :

$$\vec{n} = \frac{\delta q_{dt}(1:3)}{\|\delta q_{dt}(1:3)\|}$$

Comme l'illustre la Figure A2.3, la précision de l'axe identifié par cette méthode est dépendante du débattement articulaire. Dans un premier temps, les orientations correspondant à un angle inférieur à 10% du débattement articulaire sont exclues. Ensuite, une densité de population est calculée pour chaque composante de ce vecteur en arrondissant les composantes au dixième près. Les valeurs moyennes sont alors calculées
pour les deux composantes présentant les densités de population les plus importantes et
la troisième est déduite en se basant sur le fait que le vecteur doit être normé.

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

Figure A2.3 : Composante vectorielle du quaternion $\delta q_{dt}$ représentée en fonction de l'angle de rotation du quaternion $\delta q_{dt}$ obtenue au cours d'un mouvement de calibrage de l'axe longitudinal de la cuisse. Les traits horizontaux en cyan représentent les coordonnées de l'axe de rotation obtenu. Les autres traits horizontaux représentent d'autres méthodes testées à savoir le calcul du quaternion moyen (en magenta) et de statistique directionnelle (en jaune) faisant appel à la distribution de Kent [245].

Sur la Figure A2.3, les traits horizontaux en cyan représente les coordonnées de l'axe de rotation ainsi obtenu. Les autres traits horizontaux représentent d'autres méthodes à savoir le calcul du quaternion moyen (en magenta) et le résultat d'une méthode de statistique directionnelle (en jaune) faisant appel à la distribution de Kent [245]. Il faut bien reconnaitre que les différences n'ont que très peu d'effet sur la cinématique articulaire.

## Validité de la méthode de calibrage

L'erreur quadratique moyenne (RMSE) a été calculée pour deux cycles consécutifs entre la cinématique obtenue à partir de la méthode de référence et la cinématique obtenue à partir :

- de la mesure inertielle simulée

- des capteurs inertiels (jusqu'à quatre combinaisons sont possibles pour la cinématique du genou)

Les erreurs obtenues étaient moyennées pour les douze sujets sur les deux côtés et les deux essais effectués par catégorie de mouvement.

## Quelques résultats

Les résultats présentant la RMSE pour les angles dans le plan sagittal pour les différentes méthodes et les différentes activités sont présentés dans le Tableau A.2.1.
<table><caption>Tableau A2.1 : Erreur quadratique moyenne (moyenne (écart-type)) pour la cinématique articulaire dans le plan sagittal au cours de la marche, de la course et du pédalage. Pour la hanche, I1 est obtenu à partir du capteur proximal à la cuisse, I2 à l'aide du capteur distal ; Pour le genou, I1 est obtenu en utilisant le capteur inertiel proximal de la cuisse et distal de la jambe ; I2, proximal et proximal ; I3 distal et distal ; I4 : distal et proximal. Pour le pied, la cinématique articulaire I1 était obtenue à partir du capteur proximal sur la jambe et I2, distal.</caption><thead><tr><th></th><th></th><th></th><th>Bassin A/R</th><th>Hanche F/E</th><th>Genou F/E</th><th>Cheville FP/D</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="10">Marche</td><td rowspan="4">Lent</td><td>Si</td><td>9.6 (3.2)</td><td>9.7 (4.1)</td><td>7 (5.7)</td><td>6.6 (6)</td></tr><tr><td>I1</td><td>7.4 (4.2)</td><td>10.9 (7.8)</td><td>10.2 (6.8)</td><td>9.7 (5.6)</td></tr><tr><td>I2</td><td></td><td>14.4 (7.5)</td><td>14.8 (8.7)</td><td>8.3 (4.2)</td></tr><tr><td>I3</td><td></td><td></td><td>9.3 (5.5)</td><td></td></tr><tr><td>I4</td><td></td><td></td><td>14.1 (7.5)</td><td></td></tr><tr><td>Si</td><td>9.6 (3.1)</td><td>10.1 (3.9)</td><td>7.2 (5.8)</td><td>6.7 (5.8)</td></tr><tr><td>I1</td><td>7.8 (3.8)</td><td>11.5 (7.3)</td><td>11.2 (8.1)</td><td>10.5 (5.3)</td></tr><tr><td>I2</td><td></td><td>14.6 (7)</td><td>15.4 (9.9)</td><td>8.9 (4.1)</td></tr><tr><td>I3</td><td></td><td></td><td>10.3 (7)</td><td></td></tr><tr><td>I4</td><td></td><td></td><td>14.6 (8.7)</td><td></td></tr><tr><td rowspan="4">Rapide</td><td>Si</td><td></td><td>10.3 (3.9)</td><td>7.1 (5.8)</td><td>6.5 (5.7)</td></tr><tr><td>I1</td><td></td><td>10.5 (7.3)</td><td>12.6 (8.4)</td><td>11.9 (14.6)</td></tr><tr><td>I2</td><td></td><td>14.3 (7.4)</td><td>16.7 (11.3)</td><td>10.6 (16.6)</td></tr><tr><td>I3</td><td></td><td></td><td>11.1 (6.1)</td><td></td></tr><tr><td>I4</td><td></td><td></td><td>14.8 (9.4)</td><td></td></tr><tr><td rowspan="10">Course</td><td rowspan="4">Lent</td><td>Si</td><td>9.7 (3.1)</td><td>10.8 (3.9)</td><td>7.2 (5.9)</td><td>6.5 (5.5)</td></tr><tr><td>I1</td><td>8.4 (3.3)</td><td>11.4 (7.9)</td><td>12.2 (9.9)</td><td>9.3 (4.2)</td></tr><tr><td>I2</td><td></td><td>14.8 (6.6)</td><td>16.5 (11.4)</td><td>8.1 (3.7)</td></tr><tr><td>I3</td><td></td><td></td><td>11.5 (7)</td><td></td></tr><tr><td>I4</td><td></td><td></td><td>14.9 (9.8)</td><td></td></tr><tr><td>Si</td><td>9.7 (3)</td><td>11.3 (4.1)</td><td>7.5 (5.7)</td><td>6.5 (5.2)</td></tr><tr><td>I1</td><td>8.9 (2.8)</td><td>12.4 (8.2)</td><td>12 (9.1)</td><td>9.9 (4.1)</td></tr><tr><td>I2</td><td></td><td>16.2 (6.7)</td><td>14.9 (10.4)</td><td>8.6 (4.5)</td></tr><tr><td>I3</td><td></td><td></td><td>11.4 (6.9)</td><td></td></tr><tr><td>I4</td><td></td><td></td><td>14.1 (8.4)</td><td></td></tr><tr><td rowspan="4">Rapide</td><td>Si</td><td>9.8 (3.2)</td><td>12.4 (4)</td><td>7.6 (5.7)</td><td>6.5 (5.1)</td></tr><tr><td>I1</td><td>9 (9.4)</td><td>14.8 (11.3)</td><td>14.1 (14.3)</td><td>11 (4.7)</td></tr><tr><td>I2</td><td></td><td>19.5 (10.2)</td><td>18 (14.7)</td><td>9.5 (5.1)</td></tr><tr><td>I3</td><td></td><td></td><td>13.9 (12.4)</td><td></td></tr><tr><td>I4</td><td></td><td></td><td>17.2 (13.7)</td><td></td></tr><tr><td rowspan="10">Pédalage</td><td rowspan="4">Lent</td><td>Si</td><td>10.2 (3.2)</td><td>14.4 (3.9)</td><td>8.2 (6)</td><td>6.2 (5.1)</td></tr><tr><td>I1</td><td>6.4 (4.6)</td><td>15.8 (10.6)</td><td>11.4 (7.5)</td><td>7.7 (3.7)</td></tr><tr><td>I2</td><td></td><td>15.5 (9.3)</td><td>13.1 (8.6)</td><td>8.2 (5.7)</td></tr><tr><td>I3</td><td></td><td></td><td>11.6 (7)</td><td></td></tr><tr><td>I4</td><td></td><td></td><td>12.1 (7.2)</td><td></td></tr><tr><td>Si</td><td>10.2 (3.2)</td><td>14.5 (3.7)</td><td>8 (6.2)</td><td>6.3 (5)</td></tr><tr><td>I1</td><td>6.2 (3.9)</td><td>16.5 (9.9)</td><td>11.9 (7.1)</td><td>7.8 (5)</td></tr><tr><td>I2</td><td></td><td>16.2 (10.3)</td><td>13.7 (10.3)</td><td>7.1 (5.1)</td></tr><tr><td>I3</td><td></td><td></td><td>11.8 (7)</td><td></td></tr><tr><td>I4</td><td></td><td></td><td>12 (8.2)</td><td></td></tr><tr><td rowspan="4">Rapide</td><td>Si</td><td>10.3 (3.3)</td><td>15.3 (3.6)</td><td>8.5 (6.3)</td><td>6.6 (5.2)</td></tr><tr><td>I1</td><td>5.5 (4.6)</td><td>16.4 (9.7)</td><td>12.6 (6.6)</td><td>7.7 (4.1)</td></tr><tr><td>I2</td><td></td><td>17.7 (11.8)</td><td>14.3 (9.1)</td><td>8.6 (5.9)</td></tr><tr><td>I3</td><td></td><td></td><td>12.6 (7.6)</td><td></td></tr><tr><td>I4</td><td></td><td></td><td>13.7 (9.1)</td><td></td></tr></tbody></table>
Les statistiques correspondant à une ANOVA testant l'effet de l'allure du mouvement et de la donnée (simulée, position des capteurs inertiels) sont synthétisés dans le Tableau A.2.2.

<table><caption>Tableau A.2.2 : Résultats statistiques de l'ANOVA réalisée sur l'erreur obtenue sur la cinématique articulaire dans le plan sagittal. Seuls les résultats significatifs sont indiqués. Ici, Marche ; C : course ; P : pédalage.</caption><thead><tr><th>Effet</th><th>Bassin A/R</th><th>Hanche F/E</th><th>Genou F/E</th><th>Cheville FP/D</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Donnée</td><td>P: p&lt;0.05</td><td>C, M&lt;0.001</td><td>C, M&lt;0.05</td><td rowspan="2">-</td></tr><tr><td>Si&gt;I1</td><td>Si, I1 &lt;I2</td><td>I3&lt;I4</td></tr><tr><td>Allure</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Donnée*allure</td><td>-</td><td>C, M &lt;0.001</td><td>C, M&lt;0.005</td><td>-</td></tr></tbody></table>

D'après ces résultats, la donnée inertielle ne détériore pas l'obtention de la cinématique articulaire dans le plan sagittal par rapport au système optoélectronique puisque nous ne notons pas de différence due à la mesure simulée mis à part pour le bassin. D'ailleurs, de manière intéressante, l'erreur est légèrement moins importante pour les données provenant de capteur inertiel. Ceci s'explique sans doute par l'inclinaison du capteur placé sur le sacrum, qui « corrige » légèrement l'antéversion qui subsiste en position statique lors de la définition de l'axe longitudinal du bassin.

Mis à part cela, il semble que le capteur placé distalement sur la cuisse engendre de moins bonne cinématique articulaire à la hanche et au genou notamment lors de la marche et de la course effectuées à des allures rapides puisqu'il est inclus dans les combinaisons I2 et I4 qui présentent les plus grandes erreurs.

<table><caption>Tableau A.2.3 : Coefficient de coordination r² (moyenne (écart-type)) pour la cinématique articulaire de la hanche dans le plan frontal et transverse au cours de la marche, de la course et du pédalage.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Abd/adduction</th><th colspan="3">Rot. Int/externe</th></tr><tr><th>Si</th><th>I1</th><th>I2</th><th>Si</th><th>I1</th><th>I2</th></tr></thead><tbody><tr><td>Marche</td><td>0.81 (0.81)</td><td>0.63 (0.32)</td><td>0.46 (0.36)</td><td>0.77 (0.77)</td><td>0.43 (0.33)</td><td>0.39 (0.45)</td></tr><tr><td>Course</td><td>0.85 (0.14)</td><td>0.58 (0.39)</td><td>0.54 (0.35)</td><td>0.83 (0.15)</td><td>0.18 (0.37)</td><td>0.34 (0.38)</td></tr><tr><td>Pédalage</td><td>0.66 (0.48)</td><td>0.36 (0.69)</td><td>0.61 (0.69)</td><td>0.69 (0.36)</td><td>-0.01 (0.56)</td><td>0.49 (0.52)</td></tr></tbody></table>

Pour les plans frontaux et transverses, le tableau A.2.3 montre les coefficients de corrélation pour l'abduction et la rotation interne de la hanche pour les trois activités. Les résultats montrent une faible corrélation entre la cinématique articulaire de référence et celle obtenue par les capteurs inertiels pour la marche, la course et le pédalage. Les coefficients de corrélation obtenus à partir des quaternions simulés sont quant à eux corrects pour la marche et la course car supérieurs à 0.7. On peut donc en déduire que la mesure par capteurs inertiels est largement détériorée pour la cinématique articulaire calculée dans les plans frontaux et transverses. Pour expliquer cela, nous avons une hypothèse qui serait que les artéfacts des tissus mous et le mouvement global en particulier affectent singulièrement la mesure par capteurs inertiels.
Pour les plans frontaux et transverses, comme cela peut être noté dans le tableau A2.4, les erreurs quadratiques moyennes se retrouvent donc importantes et ce pour toutes les articulations. D'un point de vue statistique, l'erreur quadratique moyenne est significativement supérieure pour la cinématique articulaire obtenue à partir des capteurs inertiels et il n'y a aucun effet du positionnement du capteur.

<table><caption>Tableau A2.4 : Erreur quadratique moyenne (moyenne (écart-type)) pour la cinématique articulaire à la hanche (H), genou (G) et cheville (C) dans le plan frontal et transverse au cours de la marche (M), de la course (C) et du pédalage (P).</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Plan frontal</th><th colspan="5">Plan transverse</th></tr><tr><th>SI</th><th>I1</th><th>I2</th><th>SI</th><th>I1</th><th>I2</th><th>I3</th><th>I4</th></tr></thead><tbody><tr><td>M</td><td>7.7 (4.6)</td><td>15.6 (10)</td><td>13.3 (7.2)</td><td>11.3 (6.3)</td><td>27.1 (16.8)</td><td>26 (18.1)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>H</td><td>7.4 (3.8)</td><td>16.1 (10.1)</td><td>14.7 (7.3)</td><td>11.6 (6.6)</td><td>28.2 (18.9)</td><td>26.2 (18.9)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>P</td><td>7.4 (4.4)</td><td>16.4 (10.4)</td><td>18.2 (9.8)</td><td>11.5 (8.6)</td><td>25.2 (18.5)</td><td>19.2 (11.3)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>M</td><td></td><td></td><td></td><td>5.6 (3.6)</td><td>28.8 (25.9)</td><td>31 (25.2)</td><td>27.4 (23.7)</td><td>27.8 (22.6)</td></tr><tr><td>G</td><td>7.4 (3.8)</td><td>16.1 (10.1)</td><td>14.7 (7.3)</td><td>7.8 (4.1)</td><td>31.8 (33.3)</td><td>34 (29.4)</td><td>29.1 (25.8)</td><td>28 (23.3)</td></tr><tr><td>P</td><td></td><td></td><td></td><td>8.4 (5.2)</td><td>22.3 (16.4)</td><td>17 (20)</td><td>22.9 (14)</td><td>25 (21.4)</td></tr><tr><td>M</td><td>5.1 (2.4)</td><td>18.5 (14.6)</td><td>16 (12.1)</td><td>8.3 (2.8)</td><td>18.3 (9.6)</td><td>14.8 (12.1)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>C</td><td>5.1 (2.2)</td><td>17.2 (12.8)</td><td>14.1 (10.3)</td><td>8.3 (3.3)</td><td>17.4 (7.7)</td><td>13.7 (7.5)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>P</td><td>5.4 (2.7)</td><td>14.6 (9.8)</td><td>16.8 (10.7)</td><td>6.2 (4.9)</td><td>12.9 (7.2)</td><td>11.6 (5.5)</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
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