# Recherche en analyse du mouvement et applications cliniques

Laetitia Fradet

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## To cite this version:

Laetitia Fradet. Recherche en analyse du mouvement et applications cliniques : Du laboratoire vers l'ambulatoire. Sciences de l'ingénieur [physics]. Université de Poitiers, 2019. tel-04033777

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Submitted on 17 Mar 2023

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# Habilitation à Diriger des Recherches

## Spécialité : Biomécanique et Bio-ingénierie

Recherche en analyse du mouvement et
applications cliniques.

Du laboratoire vers l'ambulatoire.

Présentée devant l'Université de Poitiers par

Laetitia FRADET

Le 18/10/2019

## JURY

Mme Laurence Chèze

Mme Hélène Pillet

Mr Philippe Pudlo

Mr Raphaël Dumas

Mr Patrick Lacouture

Mr Frédéric Marin

Mr Philippe Rigoard

Université Claude Bernard Lyon 1

Arts et Métiers ParisTech

Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis

IFSTTAR Lyon

Université de Poitiers

Université de Technologie de Compiègne

Centre Hospitalier Universitaire de Poitiers

Rapporteurs

Examineurs
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Remerciements

Je vais tout naturellement commencer par remercier les membres du jury Mme Laurence Chèze, Mme Hélène Pillet, Mr Philippe Pudlo, Mr Raphaël Dumas, Mr Philippe Rigoard, Frédéric et Patrick. Vous constituez mes références en recherche et suis donc très honorée que vous ayez accepté de faire partie de ce jury sans hésitation. D'autant plus que pour « récompense », vous vous retrouvez avec ce petit manuscrit comme roman d'été. J'essaierai de me faire pardonner par un pot d'HDR digne de ce nom.

Ces remerciements vont finir par être aussi longs que des remerciements suivant la remise d'un césar (la statuette et la robe de cocktail en moins) mais j'ai beaucoup de personnes à remercier. Il m'a été recommandé de ne pas y faire allusion sur ma page de garde comme cela était initialement le cas mais je considère que cette habilitation doit à chacune de mes expériences passées en recherche et donc à toutes les personnes avec qui il m'a été donné de travailler. Et ça fait beaucoup.

Je commencerai par le Pr Patrick Villechaise qui travaille de l'autre côté de la rue à l'ENSMA. C'est en effet dans son laboratoire que j'ai effectué un stage d'initiation à la recherche portant sur la caractérisation d'un acier austéno-ferritique par EBSD. Si la thématique ne semble pas forcément le présager, ce stage a été une expérience fantastique faite de potions magiques, de polissage et de manipulation d'appareils de haute technologie. Merci donc à Mr Villechaise de m'avoir fait découvrir un monde qui m'était totalement inconnu et de m'avoir donné le virus.

A Rennes, outre les très bons moments passés avec mes collègues biomécaniciens et physios (je ne vous nomme donc pas, vous êtes trop nombreux mais je prends toujours un grand plaisir à vous revoir à Llança, Rouen, Paris, Poitiers, Tripoli ou ailleurs excepté HZ) j'ai bien retenu que la logique, la rigueur et la forme étaient importantes pour faire passer un message scientifique. Je reconnais peut-être aussi tardivement des vertus aux fameuses réunions du jeudi en reconnaissant qu'elles favorisent le sentiment d'appartenance à une équipe. Merci donc à vous tous (permanents et anciens camarades doctorants).

Passer de 363 jours de pluie par an en Bretagne à 2 en Arizona est assez similaire en termes de décalage (d'un point de vue de l'organisation et de la conception d'un laboratoire) que de passer du LPBEM au laboratoire du Pr Dounskaia. Malgré ce grand changement, ce fut encore une très belle expérience. Natalia, vous m'avez donné ma chance et je n'oublie pas ce que vous avez fait à mon arrivée en Arizona. Vous m'avez « juste » hébergée, nourrie, habillée (petit problème de bagages) et motorisée. Et puis vous m'avez permis de travailler pour la première fois sur une population pathologique.
Le contraste fut également important entre l'Arizona et le Baden Württemberg. Passer d'une incitation à renoncer à 2 semaines de vacances à une incitation à poser 2 mois consécutifs (petite pensée émue pour Herr Kroll) est à ce titre assez illustratif. En fait, je ne sais pas s'il me faut vraiment remercier Sebastian pour le temps passé à Heidelberg. En effet, le retour en France a été quelque peu délicat après cela. C'est donc avec une nostalgie parfois teintée de frustration que je repense à cette expérience allemande. En effet, travailler au sein même d'un hôpital, le bureau ouvert aux patients et médecins, a été particulièrement stimulant. Chacun de nos travaux devait avoir une utilité directe pour ces patients et médecins. S'il y a frustration, c'est que je n'ai pas pour l'instant retrouvé ce lien aussi étroit avec le milieu clinique. Et puis, humainement, au Ganglabor, vous êtes tous d'une telle gentillesse, tellement bienveillants qu'il n'est pas évident de retrouver une ambiance de travail aussi agréable.

Frédéric, je sais ce que je te dois. Nico et Khalil aussi sans doute. Tu continues de nous suivre et de nous soutenir alors que nous n'avons travaillé ensemble que sur une courte période (pour Nico et moi). C'est assez amusant d'ailleurs de savoir que l'on peut s'entendre alors que l'on partage une vision si différente de voir ou de faire les choses (je garde un souvenir amusé de nos corrections respectives d'articles) Mais, justement, il est très appréciable d'avoir cette « perspective contraire ». Ces coups de fil ou ces e-mails « positivistes » quand je rumine un problème quelconque sont également bien apaisants.

Ce n'est pas seulement pour le plaisir d'écrire que j'ai eu un plan à Troyes pendant trois mois que je mentionne ce court passage à l'UTT. Mr Duchêne, merci aussi à vous pour votre gentillesse et pour m'avoir fait partager votre expérience dans la constitution de projets et l'organisation de réseaux.

Voilà depuis maintenant 7 ans que je suis à Poitiers. C'est mon record et je n'ai pas vu le temps passé... Alors merci à vous mes chers collègues de me supporter depuis si longtemps. Merci à Patrick (on a souvent des avis différents mais cela ne me gêne pas si l'argumentation finie par me convaincre ; ok, c'est rare), Floren (avec qui nous refaisons le monde), Tony (et son flegme quand je râle), Arnaud (copain de bureau et de chocolat), Arnaud (qui parvient à écouter très stoïquement mes complaintes et merci pour la relecture), Mathias (et nos échanges sur l'enseignement et les livres, plus que 837 pages et j'ai fini le premier tome) et Mathieu (mon camarade d'expériences étrangères et de soirées) pour ceux que j'embête le plus au quotidien. Et merci à mes collègues de Rob, de P' et de l'UP. Pensée spéciale à Christel et Mr Jabber puisque je mentionne notre projet dans cette HDR. On croise les doigts pour les patients et les financements.

Nous savons tous que nos travaux de recherche avancent notablement grâce aux étudiants. Alexis et David, mes deux premiers doctorants si différents, merci à vous. Bon j'admets qu'écrire une HDR après avoir encadré une thèse sur les capteurs inertiels et une autre sur les positions d'accouchement n'a pas été des plus aisé. Alexis, nous savons tous que tu as toutes les qualités pour devenir un brillant scientifique alors, n'hésite pas. David, c'est assez amusant de voir que tu es passé de doctorant à chef d'équipe de recherche aussi aisément et rapidement. J'espère que tu penseras à ta « directrice » de
thèse quand tu monteras ton projet européen. Par ailleurs, le banc nous attend avec Mathieu le soir de la soutenance (espérons que Patrick ait encore pensé au verre).

Léonie, tu commences tout juste alors je ne vais pas te mettre la pression mais merci par avance !

A tous les doctorants et étudiants qui ne font parfois que passer. C'est quand même dur de vous voir partir, on s'attache... alors n'oubliez pas de nous donner de vos nouvelles. Et si c'est bien volontaire, merci à vous de laisser systématiquement les vieux permanents gagner nos oppositions sportives.

Enfin, je vais terminer par remercier mes amis hors travail et ma famille (y compris ceux qui ne sont plus là). Bon, la probabilité que vous lisiez ces lignes est proche du néant mais on va dire que c'est l'intention qui compte. Désolée, je n'ai pas été très présente ces derniers temps. Promis, ce ne sera plus le cas dès que l'HDR aura été soutenue. Enfin, peut-être qu'il faudra attendre le congrès. Quoiqu'après il y aura beaucoup d'enseignements (mais comment font les autres pour tout si bien concilier ?!?). Bref, désolée et comme le dirait la famille de ma belle-fille, merci d'être vous ! Vous ne vous rendez pas forcément compte et je ne le dis pas assez combien ces moments passés avec vous sont importants et permettent de relativiser les « problèmes de boulot ». Ah et merci pour vos envois de photos de festins, soirées et piscines alors que j'étais à mon bureau en train de rédiger ce manuscrit. Cela a été une source de motivation non négligeable pour finaliser ce travail...
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# Sommaire

Sommaire 1

Table des figures 4

Liste des tableaux 7

Avant-propos 9

Chapitre 1 : Introduction 11

1.1 L'analyse du mouvement humain, positionnement du problème 11

1.2 Intérêt de l'analyse du mouvement humain dans le cadre clinique 13

1.3 Objectifs scientifiques, thématiques de recherche pour l'analyse du mouvement dans le cadre clinique 15

1.4 Besoins, contraintes de l'analyse du mouvement à des fins cliniques 16

1.4.1 Niveau d'observation 17

1.4.2 Contraintes liées à l'environnement, la population observée 17

1.4.3 Mesures ambulatoires 17

1.4.4 Simplification des méthodologies 18

1.5 Résumé de l'introduction 18

Chapitre 2 : Contributions antérieures à l'analyse du mouvement dans un cadre clinique 19

2.1 Travaux portant sur la compréhension des dysfonctions du système neuro-musculo-squelettique 19

2.1.1 Atteintes de la coordination des mouvements multi-segmentaires chez les sujets âgés et Parkinsoniens 19

2.1.2 Origine du syndrome d'impingement de l'épaule chez les sujets paraplégiques 21

2.1.3 Analyse des positions d'accouchement, prévention des dystocies mécaniques 23

2.2 Travaux portant sur l'évaluation de prise en charge 24

2.2.1 Effet d'un nouveau type de pied prothétique sur la marche de sujets amputés transtibiaux 24

2.3 Apports méthodologiques 25

2.3.1 Caractérisation de la posture d'enfants paralysés cérébraux par l'analyse de la pression d'interface 25

2.3.2 Caractérisation de l'activité physique par capteurs inertiels 26

2.3.3 Analyse du mouvement par capteurs inertiels, mise au point des méthodologies 27

2.4 Bilan 28
# Chapitre 3 : Méthodologie pour l'analyse du mouvement dans le cadre d'applications cliniques. Où en est-on en 2019 ?

31

## 3.1 Cinématique articulaire : définitions et recommandations

32

3.1.1 Recommandations de l'ISB pour la hanche et le genou

32

3.1.2 Cinématique de la cheville et du pied

35

## 3.2 Cinématique articulaire : appareils de mesure et méthodologies associées

36

3.2.1 Imagerie médicale

36

3.2.2 Systèmes optoélectroniques

41

3.2.3 Systèmes vidéo sans marqueurs

50

3.2.4 Dispositifs embarqués

56

## 3.3 Mesure des forces

72

3.3.1 Capteurs de force

73

3.3.2 Plateformes de force

73

3.3.3 Mesure de la réaction du sol en embarquée

75

## 3.4 Bilan

76

# Chapitre 4 : Projet de recherche; Du laboratoire vers l'ambulatoire

79

## 4.1 Analyse du mouvement par capteurs embarqués

80

4.1.1 Analyse cinématique du mouvement par capteurs inertiels

82

4.1.2 Dynamique du mouvement par capteurs embarqués

91

## 4.2 Coordination, contrôle du mouvement

91

4.2.1 Quantification de la coordination et du contrôle du mouvement

91

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

92

## 4.3 Autre projet collaboratif : la mesure sans marqueurs

95

# Chapitre 5 : Curriculum vitae

97

## 5.1 Parcours professionnel

97

## 5.2 Activités d'encadrement

98

5.2.1 Co-encadrement de thèses

98

5.2.2 Co-encadrement de thèses de médecine

98

5.2.3 Encadrement de Masters

98

## 5.3 Enseignement

99

5.3.1 Résumé des interventions depuis 2012

99

5.3.2 Responsabilités

100

5.3.3 Montage de formations

100

## 5.4 Activités d'animation et de rayonnement

100

5.4.1 Organisation de colloques et congrès

100

5.4.2 GT biomécanique

101

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

101

5.4.4 Participation à des comités de sélections et expertises

101

## 5.5 Mandats électifs

101

## 5.6 Collaborations, projets

102

5.6.1 Santé, médicale

102

5.6.2 Projets collaboratifs financés

102
Chapitre 6 : Production scientifique 105

6.1 Synthèse de la production 105

6.2 Production scientifique par catégorie 106

6.2.1 Articles à comité de lecture de rang A 106

6.2.2 Articles à comité de lecture de rang B 108

6.2.3 Communications orales 109

6.2.4 Communications affichées 111

6.2.5 Séminaires/symposiums 112

6.2.6 Colloques, vulgarisation scientifique 112

Annexes 113

Annexe 1 : Tableau des capteurs inertiels commercialisés pour l'analyse du mouvement en 2018. 113

Annexe 2 : Détails des travaux menés sur le calibrage anatomique 115

Bibliographie 123
Table des figures

<table><tr><td>Figure 1 : Schématisation du processus aboutissant à la réalisation d'un mouvement volontaire effectué par le système neuro-musculo-squelettique.</td><td>11</td></tr><tr><td>Figure 2 : Modélisation du corps humain en analyse du mouvement.</td><td>13</td></tr><tr><td>Figure 3 : Du système neuro-musculo-squelettique au mouvement, approche mécanique.</td><td>15</td></tr><tr><td>Figure 4 : Apports scientifiques de l'analyse du mouvement dans le cadre de dysfonctions du système neuro-musculo-squelettique.</td><td>16</td></tr><tr><td>Figure 5 : Protocole d'analyse des tâches de pointer.</td><td>20</td></tr><tr><td>Figure 6 : Modélisation musculo-squelettique du mouvement d'un sujet paraplégique.</td><td>22</td></tr><tr><td>Figure 7 : Protocole pour l'analyse des effets d'un nouveau type de pied prothétique sur la marche de sujets amputés transtibiaux.</td><td>24</td></tr><tr><td>Figure 8 : Caractérisation de la rotation transverse du basin par l'analyse des pressions.</td><td>25</td></tr><tr><td>Figure 9 : Coordinations typiques relevées pour la marche, la course et le pédalage entre les accélérations verticales des cuisses droite et gauche.</td><td>26</td></tr><tr><td>Figure 10 : Algorithme proposé pour reconnaitre les activités aérobies à partir des coordinations de référence.</td><td>27</td></tr><tr><td>Figure 11 : Définition des repères segmentaires pour la caractérisation de la cinématique aux articulations de la hanche et de genou d'après l'article de Grood et Suntay et les recommandations de l'ISB.</td><td>33</td></tr><tr><td>Figure 12 : Définition des repères segmentaires pour la caractérisation de la cinématique du complexe articulaire de la cheville d'après les recommandations de l'ISB.</td><td>35</td></tr><tr><td>Figure 13 : Système d'imagerie radiographique dynamique monté sur portique.</td><td>39</td></tr><tr><td>Figure 14 : Représentation schématique du dispositif proposé par Niu et al. [45] pour l'acquisition de la cinématique du complexe tibio-fémoral par ultrason.</td><td>41</td></tr><tr><td>Figure 15 : Procédure de capture du mouvement sans marqueurs basés sur les algorithmes génératif ou discriminatif.</td><td>51</td></tr><tr><td>Figure 16 : angles à la cheville, genou et hanche à deux vitesses de marche (A) 1.3 m/s et (B) 1.6 m/s. les courbes représentent les moyennes des angles obtenues et l'intervalle de confiance à 90 pour le système optoélectronique et la Kinect.</td><td>54</td></tr><tr><td>Figure 17 : a) système de navigation inertielle du Missile S3 (Musée de l'Air et de l'Espace, Paris Le Bourget) ; b) capteur inertiel LN-200 (Northrop Grumman).</td><td>57</td></tr><tr><td>Figure 18 : Etapes de l'analyse du mouvement par capteurs inertiels. Illustration extraite de la thèse d'A.Nez.</td><td>58</td></tr></table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Figure 19 : illustration de l'obtention de la rotation à l'aide de la mesure inertielle</td>
      <td>59</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 20 : Schématisation d'un filtre de Kalman</td>
      <td>60</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 21 : Comparaison des erreurs d'orientation (RMSE sur l'angle du quaternion représentant la rotation permettant de passer de la mesure de référence à l'orientation obtenue) pendant un mouvement d'une durée de 10min avec en haut quatre paramétrages différents des filtres de Kalman, avec les valeurs obtenues pour les mouvements lents, les mouvements intermédiaires et rapides et avec un filtre de Kalman adaptatif. En bas, l'erreur sur l'orientation obtenue par le filtre de Kalman adaptatif est comparée avec celle obtenue à l'aide de l'algorithme fabriquant. L'orientation obtenue à l'aide d'un système optoélectronique servait de référence.</td>
      <td>61</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 22 : A gauche, schématisation d'un observateur non-linéaire pour l'obtention de l'orientation à partir de mesures inertielles. A droite, comparaison des performances d'un observateur non-linéaire (CF) et d'un filtre de Kalman (SF) par rapport à l'intégration directe de la vitesse angulaire (INT) lors d'une tâche de locomotion.</td>
      <td>64</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 23 : A gauche, méthode d'alignement « physique » des capteurs inertiels par rapport aux segments proposée par [162]. A droite, illustration de la position des axes longitudinaux et des axes de capteurs inertiels placés en surface du segment sur une image EOS (AJC, KJC et HJC représentent les centres articulaires de la cheville, du genou et de la hanche).</td>
      <td>65</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 24 : A gauche, définition des repères segmentaires pendant la T-pose (Xsens, base.xsens.com) ; à droite, représentation des axes longitudinaux de la cuisse et du tibia sur une image EOS.</td>
      <td>66</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 25 : Cinématique articulaire obtenue pour un sujet sain à l'aide du protocole Outwalk et des capteurs inertiels Xsens (en jaune) et du protocole CAST et d'un système optoélectronique (en bleu).</td>
      <td>71</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 26 : Tapis roulant équipé de plateforme de forces et de surface irrégulière.</td>
      <td>75</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 27 : Chaussure instrumentée de capteurs de force.</td>
      <td>76</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 28 : Place du projet de recherche au sein des thématiques scientifiques relatives à l'analyse du mouvement dans le cadre de dysfonctions du système neuro-musculo-squelettique.</td>
      <td>80</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 29 : Banc d'essai pour tester les méthodologies associées aux capteurs inertiels.</td>
      <td>82</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 30 : Erreur sur l'axe fonctionnel obtenu pour les différents mouvements de calibrage proposés.</td>
      <td>86</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 31 : Erreur quadratique moyenne 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.</td>
      <td>87</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>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.</td>
      <td>88</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table><tr><td>Figure 33 : Illustration du rôle de la flexion des cuisses dans l'obtention de la position d'accouchement optimale.</td><td>96</td></tr></table>
## Liste des tableaux

Tableau 1 : Forces musculaires moyennes (N) des muscles de l'épaule pour trois activités de préhension et la propulsion en fauteuil................................................................................................................22

Tableau 2 : Influence du calibrage et apport de l'identification des paramètres de Kalman sur l'erreur d'orientation (RMSE sur l'angle du quaternion représentant la rotation permettant de passer de la mesure de référence à l'orientation obtenue) pendant trois mouvements d'une durée de 10min réalisée avec une vitesse lente, intermédiaire et rapide [142]. ....................................62

Tableau 3 : Caractéristiques techniques des gyroscopes présents dans les capteurs inertiels dédiés à l'analyse du mouvement commercialisés................................................................................................63

Tableau 4 : Maturité de traitement de différents aspects méthodologiques associés aux systèmes d'analyse du mouvement cinématique................................................................................................................81

Tableau 5 : Mouvements fonctionnels testés pour calibrer les axes fonctionnels du bassin, de la cuisse, du tibia et du pied. ................................................................................................................................................................................85

Tableau 6 : Récapitulatif des collaborations et des projets financés depuis le doctorat................................................................................................................103
# Avant-propos

Pour l'être humain, le mouvement est une caractéristique de la vie. Un corps inanimé, totalement immobile, n'est plus en vie. Le mouvement chez l'être humain peut donc en premier lieu refléter l'accomplissement de fonctions naturelles essentielles comme, par exemple, les mouvements de la cage thoracique témoignent de la respiration.

Mais le mouvement humain est le reflet d'autres facultés très diversifiées. Pour Aristote, l'âme motrice (la volonté et la capacité à se mouvoir) constitue ainsi une fonction essentielle de l'être humain puisqu'elle lui permet de satisfaire des besoins vitaux (se nourrir, se protéger etc.). De nos jours, cette capacité à se mouvoir est considérée comme indispensable à l'être humain car associée à l'accomplissement d'actes de la vie quotidienne mais aussi à la possibilité de satisfaire certains besoins sociaux et personnels. Nous bougeons une ou plusieurs parties du corps pour nous laver ou nous vêtir mais nous nous déplaçons et nous nous mouvons aussi dans le cadre d'activités professionnelles ou de loisirs. Notre indépendance, notre bien-être, notre intégration sociale peuvent donc se retrouver compromis lorsque notre corps ne nous permet plus de nous mouvoir. L'autonomie de l'être humain passe donc par cette capacité à se mouvoir. Et lorsque celle-ci est compromise, il est nécessaire de la recouvrer ou de parvenir à compenser sa perte.

Par ailleurs, dans le cadre de ces activités professionnelles et de loisirs, la capacité que certains peuvent avoir à se mouvoir et le résultat qui en découle peuvent provoquer une certaine fascination. Si l'on pense plus naturellement aux musiciens, danseurs ou autres sportifs pour lesquels l'acte est plus communément associé à l'accomplissement de mouvements, l'expertise d'un artisan ébéniste ou encore d'un chirurgien réside également dans sa gestuelle.

De nombreux domaines scientifiques s'intéressent de ce fait au mouvement humain. Le biomécanicien spécialisé en analyse du mouvement peut donc se retrouver sollicité pour répondre à des problématiques dans des domaines les plus variés comme le sport, l'ergonomie, la robotique, la santé et tous ces autres domaines pour lesquels postures et mouvements du corps revêtent une importance. Il peut analyser les membres inférieurs, les membres supérieurs, et peut même être amené à travailler sur les animaux.

Si j'ai effectivement depuis mon doctorat travaillé sur des projets très divers, mon champ de recherche s'inscrit dans le cadre de l'analyse du mouvement en vue d'applications cliniques. En resserrant encore, depuis quelques années maintenant, ces thématiques de recherche portent majoritairement sur l'analyse de la locomotion.

Dans l'introduction qui suit, je préciserai la problématique liée à mes travaux de recherches et le point de vue suivant lequel j'ai proposé d'aborder cette problématique.
Le deuxième chapitre de ce travail proposera une synthèse des travaux déjà menés.

Le troisième chapitre de ce travail a consisté à faire un état des lieux des méthodologies utilisées pour l'analyse du mouvement des membres inférieurs dans un cadre clinique. Ceci a été choisi afin de faire « d'une pierre deux coups ». En effet, le temps manque souvent pour se maintenir à jour de toutes les avancées dans un domaine aussi vaste que l'analyse du mouvement. Or, ces connaissances sont nécessaires pour être pertinent à la fois dans sa propre thématique de recherche mais aussi dans la construction de projets.

Dans le quatrième chapitre de ce travail, qui peut s'assimiler à mon projet de recherche, les problématiques et perspectives associées à l'analyse du mouvement par capteurs inertiels seront plus particulièrement développées. Il sera aussi question des différents projets envisagés dans le domaine clinique.

Enfin, ce manuscrit sera conclu par un curriculum vitae reprenant mes tâches d'encadrement, d'enseignement, de collaborations ainsi que ma production scientifique.

Bon courage.
# Chapitre 1

## Introduction

### 1.1 L'analyse du mouvement humain, positionnement du problème

D'un point de vue mécanique, le mouvement d'un système résulte de l'application d'actions mécaniques (force, couple) à ce système.

Dans le cas du système singulier que constitue le corps humain, le processus impliqué dans la réalisation volontaire du mouvement peut se schématiser par la Figure 1. Ce processus fait intervenir un ensemble d'organes constituant le système locomoteur encore appelé système neuro-musculo-squelettique. Selon ce processus, le système nerveux central qui tient compte de l'environnement externe et de l'état interne du corps humain formule la commande motrice. Celle-ci est transmise via le système nerveux périphérique aux muscles, lesquels vont par leur contraction exercer des forces sur le système squelettique qui provoqueront le mouvement.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 1 : Schématisation du processus aboutissant à la réalisation d'un mouvement volontaire effectué par le système neuro-musculo-squelettique.</figcaption></figure>

La mécanique est la science qui caractérise les mouvements d'un système physique soumis à des actions mécaniques (forces/couples) internes et externes. L'analyse
mécanique du mouvement humain consiste dans ce cadre en l'étude systématique du mouvement humain par le recueil d'informations quantitatives sur la mécanique du système neuro-musculo-squelettique lors de l'exécution d'une tâche motrice. L'objectif essentiel de l'analyse du mouvement humain est de comprendre, de caractériser la fonction mécanique du système locomoteur pendant l'exécution d'une tâche motrice.

On peut dans certains cas s'attacher à décrire uniquement le mouvement indépendamment de sa cause. Il s'agit alors d'analyse cinématique. Dans les études dynamiques, les forces et moments à l'origine des mouvements sont également investigués. Seulement, ces analyses qu'elles soient cinématiques ou dynamiques se heurtent rapidement au fait que le corps humain -comme celui de tout animal - ne constitue pas une machine comme les autres. L'observation de son comportement in vivo comporte ainsi de nombreuses difficultés et contraintes.

La première difficulté pour le biomécanicien concerne la modélisation du corps humain ou de la partie du corps humain qu'il souhaite analyser. En effet, le corps humain est un système complexe contenant près de 206 os, 600 muscles squelettiques auxquels s'ajoutent d'innombrables tissus dont les propriétés mécaniques peuvent venir influencer la réalisation du mouvement. La déformabilité, la forme, l'enchевêtement de ces différents éléments ajoutent une difficulté supplémentaire lors de la représentation de ce système physiologique en un système physique.

En général, les études portant sur l'analyse du mouvement humain proposent d'appliquer les principes de la mécanique du solide indéformable de sorte que le corps humain est représenté sous la forme d'éléments rigides poly-articulés. En fonction de l'objet de l'étude et du niveau d'observation (macroscopique vs articulaire) la question se pose quant à la définition des éléments rigides (segments vs os), des articulations ainsi que des actions mécaniques (forces/moments externes, forces et moments inter-segmentaires, forces musculaires).

A l'heure actuelle, on peut distinguer deux familles de modélisations principales : la modélisation qualifiée ici de « segmentaire » et la modélisation dite « musculo-squelettique ».

La modélisation « segmentaire » en adoptant un point de vue macroscopique considère les segments du corps humain (pied, avant-bras etc.) comme des solides rigides indépendamment du nombre d'os les constituant. Les forces s'appliquant sur ces solides sont donc tout d'abord les forces externes (poids, réaction du support etc.). Les forces internes (musculo-tendineuses, forces de contact articulaires, forces ligamentaires) sont représentées par l'intermédiaire des forces inter-segmentaires. Les moments des forces internes et en particulier ceux témoignant de l'activation musculaire sont quant à eux considérées par l'intégration d'un moment articulaire résultant aux articulations (voir Figure 2). Même si cette approche à ses limites (le moment articulaire résultant ne représente pas uniquement l'action des muscles, il contient en partie la différence entre les moments correspondant aux forces des muscles agonistes et à celles des muscles
antagonistes au mouvement), cette approche reste encore très largement répandue. Ainsi, dans le domaine clinique, cette modélisation est encore utilisée lors de l'analyse quantifiée de la marche.

Pour la deuxième modélisation dite « musculo-squelettique », les différents os peuvent être représentés ainsi que les complexes musculo-tendineux et les ligaments. Ce type de modèle est généralement privilégié lorsqu'il s'agit d'apprécier les forces de contact aux articulations, les forces musculo-tendineuses ou encore ligamentaires.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 2 : Modélisation du corps humain en analyse du mouvement. A gauche, illustration de la modélisation appelée dans ce manuscrit « segmentaire », à droite, illustration de la modélisation musculo-squelettique.</figcaption></figure>

Après le choix de la représentation du corps humain, la deuxième difficulté porte sur la connaissance des paramètres d'inertie des éléments rigides ainsi que, dans la deuxième modélisation, des paramètres nécessaires à la modélisation du comportement mécanique des muscles, tendons et ligaments, ces paramètres étant requis pour l'application des lois de la Mécanique. De nombreux travaux portent sur la détermination de ces paramètres et leur personnalisation. Ce sujet ne sera pas développé dans cette HDR.

Enfin, la dernière difficulté porte sur l'objectivation de l'observation. Ceci passe le plus souvent par la caractérisation des actions mécaniques, des mouvements et de l'activité musculaire. En effet, en aucun cas, l'observation ne doit « dégrader » le corps humain or, une partie des phénomènes que l'on souhaiterait observer demeure difficile d'accès car protégée par de nombreux tissus dont la peau.

Par ailleurs, comme évoqué précédemment, le niveau d'observation peut être très différent. Dans certains cas, il s'agira de caractériser les mouvements globaux du corps humain, dans d'autres, il s'agira de définir avec précision les mouvements des os autour des articulations. Les outils de mesure permettant d'accéder à l'un ou l'autre de ces niveaux d'observation ne seront pas les mêmes.

## 1.2 Intérêt de l'analyse du mouvement humain dans le cadre clinique

De nos jours, les motivations pour l'utilisation de l'analyse du mouvement à des fins cliniques peuvent se résumer en six domaines principaux :
* La compréhension de la réalisation des mouvements sains et pathologiques (ce qui peut être considérée comme de la recherche « fondamentale ») : la compréhension des mécanismes et lois régissant le mouvement humain permet de mieux appréhender leur dysfonctionnement et aussi de permettre l'élaboration de prise en charge ou d'appareillage.

* La compréhension de l'origine des pathologies (ce qui peut aussi être considérée comme de la recherche « fondamentale ») : les travaux portant sur ce domaine cherchent à comprendre les mécanismes aboutissant à des perturbations du système locomoteur.

* L'aide au diagnostic : l'analyse quantifiée du mouvement permet de préciser objectivement la nature mais aussi le degré de déviation d'un mouvement pathologique par rapport à la « norme », c'est-à-dire par rapport à une population ne présentant à priori aucun dysfonctionnement.

* L'évaluation d'une prise en charge/intervention (traitement, opération, rééducation, appareillage) : l'objectif est ici de quantifier les modifications dans le mouvement d'un patient à la suite d'une prise en charge.

* La conception d'appareillages, d'outils de rééducation, de suivi : dans ce cas, l'analyse du mouvement permet de contribuer à la définition du cahier des charges lors de la conception de ces appareils mais aussi de préciser les modalités de contrôle et de retour fourni aux patients qui sont parfois intégrés dans ces dispositifs.

* La prédiction d'intervention : il s'agit ici d'essayer de prédire le résultat d'une intervention sur un patient en tenant compte de ses caractéristiques. Ce dernier objectif est encore largement en phase de développement.

Comme cela a été illustré par la Figure 1, le processus permettant d'aboutir à un mouvement fait intervenir le système neuro-musculo-squelettique, un « système de systèmes » constitué de nombreux organes et éléments du corps humain. L'analyse du mouvement humain s'attachera dans certains cas pour partie à caractériser les déficiences du système neuro-musculo-squelettique proprement dit c'est-à-dire les défauts en termes de commande, de production de force ou d'amplitude de mouvement à une articulation. Dans d'autres, c'est la capacité du système neuro-musculo-squelettique à réaliser une tâche qui sera investiguée.

Dans le premier cas, on cherche à revenir à l'origine du dysfonctionnement du système neuro-musculo-squelettique tandis que dans le second, on se focalise en premier lieu sur la conséquence de ce dysfonctionnement en termes de motricité (Figure 3). Avec la première approche, des tâches simples faisant intervenir un membre isolé du corps humain sont souvent proposées. Dans l'autre, un mouvement correspondant à une activité de la vie quotidienne sert de support. Les tests d'évaluation des capacités musculaires sur machine isocinétique sont la parfaite illustration de la première approche tandis que l'analyse quantifiée de la marche est un exemple de la deuxième approche.
En clinique, la seconde approche est souvent privilégiée et ce, pour plusieurs raisons :

* Le système neuro-musculo-squelettique a pour fonction la réalisation de mouvement

* Il apparaît assez intuitif d'évaluer ce système par son efficacité à réaliser sa fonction principale

* L'autonomie de l'être humain passe par leur capacité à se mouvoir et la volonté des cliniciens est au minima d'assurer l'autonomie de leur patient quand la déficience est irréversible

* L'analyse de la marche a largement contribué à diffuser l'intérêt de l'analyse du mouvement en clinique.

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 3 : Du système neuro-musculo-squelettique au mouvement, approche mécanique.</figcaption></figure>

## 1.3 Objectifs scientifiques, thématiques de recherche pour l'analyse du mouvement dans un cadre clinique

Très schématiquement, en complétant la Figure 3, les objectifs scientifiques des études portant sur l'analyse du mouvement humain peuvent être représentés par la Figure 4. Comme évoqué précédemment, d'un point de vue clinique, les objectifs consistent à mieux comprendre le fonctionnement du système neuro-musculo-squelettique, l'origine de ses dysfonctions, à permettre son évaluation et à préciser les effets d'intervention, d'appareillage ou à contribuer à leur conception.
La contribution des biomécaniciens d'analyse du mouvement schématisée sur la partie droite de la figure se situe également dans la mise en œuvre de méthodologies permettant d'accéder aux données cinématiques, dynamiques et électromyographiques nécessaires à l'accomplissement des objectifs cliniques. Ces méthodologies font appel à des mesures expérimentales, à de la modélisation et simulation.

Un troisième apport du biomécanicien réside dans la proposition de critères et autres indices objectifs permettant de qualifier le mouvement.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 4 : Apports scientifiques de l'analyse du mouvement dans le cadre de dysfonctions du système neuro-musculo-squelettique.</figcaption></figure>

Dans le cadre de cette HDR, en accord avec mes travaux antérieurs et mon projet de recherche, l'analyse du mouvement sera principalement évoquée par le prisme des mesures expérimentales. De bonnes mesures expérimentales constituent en effet un prérequis essentiel à la modélisation ou encore à la validation de données obtenues par simulation.

## 1.4 Besoins, contraintes de l'analyse du mouvement à des fins cliniques

Comme l'indique le titre, dans ce paragraphe sont évoqués les besoins et contraintes lors de la mise en œuvre expérimentale de l'analyse du mouvement dans un cadre clinique. Il est à noter que beaucoup des besoins et contraintes mentionnés ci-après se retrouvent dans d'autres domaines d'application comme le domaine sportif, même si les raisons invoquées peuvent être légèrement différentes.
### 1.4.1 Niveau d'observation

Plus tôt, certaines difficultés associées à la mesure du mouvement humain étaient déjà évoquées. Lors d'applications cliniques, certains besoins et contraintes prennent les formes suivantes. Tout d'abord, pour certaines applications cliniques, l'objectif consiste à établir l'effet d'une intervention au niveau articulaire (prothèses, intervention chirurgicale) sur la fonction locomotrice. Cela se traduit par une analyse du mouvement requérant une très grande précision en termes de mesures mais aussi par le besoin d'une analyse au niveau fonctionnel. Or, comme évoqué précédemment et comme cela sera développé dans le chapitre 3, peu d'outils permettent de répondre à ces deux objectifs.

### 1.4.2 Contraintes liées à l'environnement, la population observée

Par ailleurs, en fonction des applications, il peut être nécessaire de mesurer le mouvement dans un environnement clinique. Or, l'espace rendu disponible pour la mesure du mouvement peut être restreint, ce qui peut compromettre l'utilisation de certains outils de mesure.

Ensuite, dans certains cas, une aseptisation de la pièce et du matériel est imposée (lors d'accouchement, d'interventions chirurgicales) ce qui rend impossible le port de capteurs ou de marqueurs. Concernant ce port de capteurs ou de marqueurs, celui-ci peut également être mal toléré par certaines populations comme les jeunes enfants ou encore les patients atteints de troubles cognitifs.

### 1.4.3 Mesures ambulatoires

Cette mesure ambulatoire ou « écologique » réalisée au quotidien et in-situ c'est-à-dire directement sur le lieu de travail, les lieux d'activités ou tout simplement de vie possède des perspectives très nombreuses dans le domaine de la santé.

Un besoin prégnant pour cette mesure se fait ainsi ressentir dans le cadre de la prévention de pathologies et de détection de situations adverses (chutes par exemple). Les données collectées dans la vie quotidienne doivent ainsi permettre de mieux comprendre l'origine de ces pathologies et situations adverses.

Ces données sont également nécessaires pour l'expansion de la télésanté et le développement d'applications permettant un meilleur suivi de patients atteints de maladies chroniques affectant la fonction locomotrice et nécessitant une modulation du traitement au cours du temps (sclérose en plaques, maladie de Parkinson, maladie d'Alzheimer etc...).

Ces données sont enfin fondamentales pour le développement de nouveaux appareillages mieux adaptés aux différentes situations de la vie quotidienne mais nécessitant un retour d'information sur la fonction motrice (prothèses bioniques, systèmes de rééducation à domicile).

On peut rajouter à ces applications, la volonté d'évaluer l'apport d'un traitement ou d'une prise en charge en définissant son impact sur la locomotion quotidienne des patients
et donc en évaluant le mouvement en dehors du seul cadre du laboratoire à un instant donné.

### 1.4.4 Simplification des méthodologies

Du point de vue du biomécanicien, la mesure du mouvement est toujours possible seulement, certains cliniciens qui ne connaissent pas l'analyse du mouvement peuvent parfois faire preuve de prudence voire de réticence vis-à-vis des méthodes et des appareils de mesure utilisés. Les outils utilisés leur semblent parfois trop complexes et trop contraignants pour le sujet, les protocoles et expérimentations trop longues.

Il est ainsi parfois difficile de faire comprendre l'intérêt de l'utilisation de 20 caméras infrarouges alors qu'ils ont entendu qu'avec une caméra VHS et des logiciels libres, il était possible de quantifier le mouvement.

D'un point de vue scientifique ou plutôt métrologique, si l'on ne peut utiliser les méthodes les plus précises possibles, il s'agit au moins d'utiliser la méthode qui a un niveau de précision suffisant pour quantifier les variations que l'on souhaite mettre en évidence.

## 1.5 Résumé de l'introduction

Cette introduction a permis de présenter l'approche abordée dans le cadre de mes travaux de recherche. Il s'agit donc de contribuer à l'analyse du mouvement humain en vue d'applications cliniques. Les choix méthodologiques possibles, les difficultés associées ainsi que les objectifs des études portant sur l'analyse du mouvement ont donc été exposés.

Le chapitre suivant propose de décrire quelques travaux effectués dans ce cadre.
# Chapitre 2

## Contributions antérieures à
l'analyse du mouvement dans un
cadre clinique

Dans ce chapitre seront abordés les principaux travaux antérieurs effectués dans le cadre d'application clinique. Tous les travaux mentionnés ont fait l'objet d'au moins une publication dans une revue internationale à impact factor supérieur à 1.

### 2.1 Travaux portant sur la compréhension des dysfonctions du système neuro-musculo-squelettique

Si nous reprenons les objectifs scientifiques présentés par la Figure 4, les travaux présentés ici portent plus particulièrement sur la compréhension des dysfonctions du système neuro-musculo-squelettique.

#### 2.1.1 Atteintes de la coordination des mouvements multi-segmentaires chez les sujets âgés et Parkinsoniens

**Lieu** : Motor Control and Biomechanics Laboratory (Arizona State University, USA).

**Partenaires** : Pr Adler, Département de neurologie de la Clinique Mayo (Scottsdale, AZ, USA)

**Financement** : NIH grant

**Contexte** : Les principes sous-jacents la réalisation et la coordination de mouvements multi-segmentaires de même que les effets de certaines pathologies telle la maladie de Parkinson sur cette coordination sont encore assez mal connus.

La maladie de Parkinson est une maladie neurologique dégénérative des ganglions de la base engendrée par un déficit dopaminergique. Ses effets se traduisent par de nombreux troubles moteurs relativement complexes qui restent à préciser. Contrairement à certains symptômes comme l'akinésie, la rigidité et le tremblement, les altérations de la coordination multi-segmentaire sont encore mal caractérisées et résistent aux traitements médicamenteux.
Chez le sujet âgés, la dégradation de certains mécanismes de contrôle des mouvements multi-segmentaires sont également mal connus.

Le but des travaux réalisés au cours de ce post-doctorat était donc d'investiguer les
coordinations multi-segmentaires de sujets âgés ou parkinsoniens afin de mieux préciser
les effets de l'avance en âge ou de la maladie de Parkinson sur la réalisation et la
coordination de mouvements multi-segmentaires. Dans le cas de la maladie de Parkinson,
un but supplémentaire était de déduire de nos travaux les fonctionnements du cortex
moteur et des structures sous corticales.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 5: Protocole d'analyse des tâches de pointer.</figcaption></figure>

**Etude 1** : La lenteur est une caractéristique bien connue des sujets âgés et plus encore des sujets parkinsoniens. Il a été suggéré par de nombreuses études que la nécessité d'effectuer des « sous-mouvements » correctifs lors de tâches de précision était à l'origine de cette lenteur. Par l'analyse de tâches de pointer de différentes natures (directes, réciproques et passants à travers la cible) effectuées vers des cibles de différentes tailles (Figure 5), il a été démontré que ce qui était jusqu'à présent défini comme sous-mouvements lors de ces mouvements de pointer n'était majoritairement pas lié à des contraintes de précision. Certains de ces sous-mouvements apparaissent en effet du fait de la nécessité de stabiliser le doigt et donc de dissiper de l'énergie lorsque la cible est atteinte. D'autres apparaissent alors que le mouvement devient plus lent, suggérant ainsi que la lenteur serait plus une cause qu'une conséquence des mécanismes à l'origine de ces sous-mouvements. Ces résultats imposaient donc de reconsidérer l'origine de la lenteur des mouvements de précision effectués par des sujets âgés et parkinsoniens de même que les mécanismes utilisés pour assurer la précision d'un mouvement.

**Etude 2** : Une hypothèse propose qu'une articulation « dominante » est principalement à l'origine d'un mouvement multi-segmentaire alors que les articulations « subalternes » ne font qu'exploiter et ajuster le mouvement imposé par les moments d'interaction articulaires.
Par l'analyse de tâches de pointer et de tâches de dessin incluant différentes demandes en termes de coordination intra-segmentaire, il a été démontré que les sujets Parkinsoniens ne pouvaient pas exploiter les moments d'interaction articulaires aussi efficacement que les sujets-contrôle en particulier à l'articulation qui « subit » le mouvement. Ces résultats suggèrent que l'incoordination des mouvements multi-segmentaires apparaissant chez les sujets parkinsoniens provient principalement d'un contrôle altéré de l'articulation subordonnée alors que la bradykinésie est plus associée avec le contrôle de l'articulation « créant » le mouvement.

### 2.1.2 Origine du syndrome d'impingement de l'épaule chez les sujets paraplégiques

**Lieu** : Gangl labor, Orthopädische Uniklinik Heidelberg (Allemagne).

**Partenaire** : Pr Michael Ackbar, groupe AnyBody du Département d'ingénierie mécanique de l'université de Aalborg (Danemark)

**Financement** : Forschungsförderung, département d'orthopédie de l'Université de Heidelberg.

**Contexte** : De nombreuses études ont témoigné d'une prévalence importante des pathologies de l'épaule chez les sujets paraplégiques. L'origine de cette prévalence demeure incertaine.

De nombreuses études font en effet l'hypothèse que les sujets paraplégiques ont, par rapport aux populations non-paraplégiques, pour particularité principale la propulsion de leur fauteuil. De ce fait, beaucoup de travaux se sont focalisés sur l'investigation des forces à l'articulation gléno-humérale et des forces exercées par les muscles environnants lors des mouvements de propulsion du fauteuil. Seulement, chez les populations non-paraplégiques développant le même type de pathologies, ces dernières sont souvent associées à la réalisation de mouvements effectués au-dessus de la ligne des épaules. Ces pathologies sont en effet fréquemment observées chez les peintres en bâtiment, les volleyeurs et autres sportifs effectuant des lancés au-dessus de la ligne des épaules. Or, les populations paraplégiques du fait de leur position assise permanente sont amenées à réaliser un plus grand nombre de mouvements au-dessus de la ligne des épaules que des sujets non-paraplégiques.

**Etude** : Cette étude avait pour but d'investiguer les forces inter-segmentaires et musculaires à l'articulation gléno-humérale de sujets paraplégiques lors de la réalisation de différents mouvements quotidiens incluant des mouvements de préhension effectués au-dessus de la ligne des épaules. En addition d'une analyse biomécanique traditionnelle incluant l'électromyographie, une simulation musculo-squelettique effectuée à l'aide du logiciel AnyBody (AnyBody Technology™) a été effectuée afin de mieux évaluer la position relative de l'humérus par rapport à l'acromion ainsi que le comportement des muscles de la coiffe des rotateurs tel le supraspinatus, difficilement atteignable par électromyographie de surface (Figure 6).
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 6: Modélisation musculo-squelettique du mouvement d'un sujet paraplégique.</figcaption></figure>

Les résultats (Tableau 1) montrent que la tâche consistant à poser un pack de six bouteilles d'eau d'1.5L sur une table était celle qui entraînaient les plus grandes forces pour les muscles de la coiffe des rotateurs. Le second mouvement le plus sollicitant consistait à poser un livre de 900g sur une étagère située en face du sujet, les mouvements relatifs à la propulsion du fauteuil ne venant qu'après.

Ces résultats tendent à montrer que les pathologies de l'épaule du sujet paraplégique n'ont vraisemblablement pas pour seule origine les mouvements de propulsion du fauteuil.

<table><caption>Tableau 1 : Forces musculaires moyennes (N) des muscles de l'épaule pour trois activités de préhension et la propulsion en fauteuil (Place./saisi : phase de placement/saisi de l'objet sur/depuis le support).</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Livre devant</th><th colspan="2">Livre côté</th><th colspan="2">Pack d'eau</th><th colspan="2">Fauteuil</th></tr><tr><th>place.</th><th>saisi</th><th>place.</th><th>saisi</th><th>place.</th><th>saisi</th><th>prop.</th><th>récup.</th></tr></thead><tbody><tr><td>Biceps brach. (chef court)</td><td>13</td><td>12</td><td>11</td><td>10</td><td>58</td><td>73</td><td>34</td><td>4</td></tr><tr><td>Biceps brach. (chef long)</td><td>43</td><td>28</td><td>23</td><td>16</td><td>115</td><td>98</td><td>41</td><td>7</td></tr><tr><td>Coracobrachial</td><td>38</td><td>37</td><td>7</td><td>9</td><td>59</td><td>50</td><td>69</td><td>34</td></tr><tr><td>Deltoïde (faisceau spinal)</td><td>324</td><td>339</td><td>239</td><td>192</td><td>678</td><td>555</td><td>307</td><td>227</td></tr><tr><td>Deltoïde (faisceau clav.)</td><td>117</td><td>120</td><td>23</td><td>33</td><td>83</td><td>64</td><td>122</td><td>29</td></tr><tr><td>Infraspinatus</td><td>128</td><td>122</td><td>80</td><td>84</td><td>252</td><td>213</td><td>106</td><td>64</td></tr><tr><td>Grand dorsal</td><td>29</td><td>27</td><td>44</td><td>38</td><td>14</td><td>12</td><td>26</td><td>33</td></tr><tr><td>Elévateur scapula</td><td>20</td><td>18</td><td>15</td><td>13</td><td>19</td><td>19</td><td>4</td><td>17</td></tr><tr><td>Grand pec. (faisceau thor.)</td><td>47</td><td>58</td><td>63</td><td>47</td><td>15</td><td>20</td><td>78</td><td>20</td></tr><tr><td>Grand pec. (faisceau clav.)</td><td>11</td><td>23</td><td>18</td><td>12</td><td>5</td><td>3</td><td>9</td><td>4</td></tr><tr><td>Petit pec.</td><td>29</td><td>29</td><td>13</td><td>10</td><td>3</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td></tr><tr><td>Rhomboïde</td><td>29</td><td>24</td><td>52</td><td>44</td><td>23</td><td>24</td><td>11</td><td>26</td></tr><tr><td>Serratus anterior</td><td>203</td><td>202</td><td>181</td><td>157</td><td>305</td><td>257</td><td>162</td><td>88</td></tr><tr><td>Sous-scapulaire</td><td>86</td><td>93</td><td>92</td><td>76</td><td>344</td><td>208</td><td>128</td><td>331</td></tr><tr><td>Supraspinatus</td><td>148</td><td>150</td><td>39</td><td>51</td><td>253</td><td>232</td><td>98</td><td>48</td></tr><tr><td>Teres major</td><td>7</td><td>8</td><td>13</td><td>12</td><td>6</td><td>4</td><td>4</td><td>5</td></tr><tr><td>Teres minor</td><td>44</td><td>43</td><td>34</td><td>31</td><td>17</td><td>22</td><td>28</td><td>20</td></tr><tr><td>Trapèze (faisceau scap.)</td><td>149</td><td>160</td><td>115</td><td>98</td><td>250</td><td>237</td><td>121</td><td>54</td></tr><tr><td>Trapèze (faisceau clav.)</td><td>58</td><td>61</td><td>84</td><td>76</td><td>235</td><td>237</td><td>68</td><td>41</td></tr><tr><td>Triceps brach. (long chef)</td><td>46</td><td>48</td><td>41</td><td>28</td><td>25</td><td>26</td><td>27</td><td>68</td></tr><tr><td>Triceps brach. (chef méd.)</td><td>12</td><td>13</td><td>11</td><td>5</td><td>31</td><td>41</td><td>11</td><td>13</td></tr><tr><td>Triceps brach. (chef lat.)</td><td>17</td><td>23</td><td>7</td><td>3</td><td>39</td><td>52</td><td>14</td><td>11</td></tr></tbody></table>
### 2.1.3 Analyse des positions d'accouchement, prévention des dystocies mécaniques

**Doctorant impliqué dans les travaux** : Dr David Desseauve (doctorat de 2014 à 2018)

**Partenaires** : Pr Pierre (service de Gynécologie-Obstétrique du CHU de Poitiers)

**Financement** : Fonds propres P', service de Gynécologie-Obstétrique du CHU de Poitiers

**Contexte** : Différents phénomènes peuvent entraver le déroulement d'un accouchement. Parmi ces phénomènes, figure la dystocie mécanique. Cette dystocie fait référence à une perturbation de la progression naturelle du « travail obstétrical ». Elle peut survenir lors des phases de dilatation du col, et/ou de descente de la tête fœtale dans le bassin maternel jusqu'à la naissance. Les dystocies mécaniques sont réparties en anomalies du contenant avec les dystocies osseuses et les dystocies des tissus mous, les anomalies du mobile fœtal puis les anomalies des deux (on parle alors de disproportion fœto-pelvienne). L'attitude thérapeutique face à la dystocie est variable d'une équipe d'obstétriciens à l'autre, le plus souvent par manque de connaissance et/ou de compréhension des mécanismes en cause. Cette étude de mécanique obstétricale s'est donc dans un premier temps focalisée sur une meilleure définition des postures d'accouchement en précisant leur influence sur la position du bassin (plus particulièrement du plan du détroit supérieur définissant l'orifice supérieure du bassin) et de la courbure lombaire, deux éléments jugés essentiels pour la prévention des dystocies mécaniques.

**Etude 1** : En premier lieu, une enquête épidémiologique régionale a été effectuée afin de recenser les positions d'accouchement les plus fréquemment adoptées et d'identifier les facteurs associés à leur adoption. D'après cette étude, la position dite gynécologique demeure très largement pratiquée.

**Etude 2** : Par une analyse du mouvement, l'influence de la posture des cuisses (flexion et abduction) sur la posture du plan du détroit supérieur et du rachis lombaire a été étudiée tout d'abord en position gynécologique puis en position accroupie. En position gynécologique, d'après les résultats, l'hyperflexion des cuisses joue un rôle majeur dans la posture du plan du détroit supérieur mais un rôle moindre sur la courbe lombaire. De ce fait, si l'hyperflexion des cuisses peut être employée pour favoriser le placement du détroit supérieur, l'absence de lordose lombaire doit être systématiquement vérifiée. En position accroupie, il a été mis en évidence que le fait de placer les pieds à plat sur le sol permettait systématiquement d'éviter la lordose lombaire. En position accroupie, la consigne de mettre les pieds à plat devrait être formulée auprès des parturientes.

**Etude 3** : L'importance de la posture initiale des cuisses sur les mouvements segmentaires a été évaluée au cours d'une manœuvre obstétricale (McRoberts), manœuvre couramment utilisée en cas de dystocie des épaules. Il apparaît ici que le
positionnement initial n'a pas d'influence sur le basculement du détroit supérieur recherché lors de cette manœuvre.

Ce travail a permis de mettre en évidence l'importance de la caractérisation des postures segmentaires pour la compréhension des bénéfices d'une position d'accouchement sur une autre.

## 2.2 Travaux portant sur l'évaluation de prise en charge

Les travaux qui ont été effectués dans ce cadre ont principalement porté sur l'évaluation d'un pied prothétique dit « bionique » qui avait pour objectif de faciliter la marche sur escalier et rampe de sujets amputés transtibiaux.

### 2.2.1 Effet d'un nouveau type de pied prothétique sur la marche de sujets amputés transtibiaux

**Lieu** : Gangl labor, Orthopädische Uniklinik Heidelberg (Allemagne).

**Partenaire** : compagnie Össur

**Contexte** : Du fait de la dorsiflexion fixe des pieds prothétiques conventionnels, la marche des sujets amputés transtibiaux est particulièrement compromise lors de la marche en pente ou sur escaliers. Des pieds prothétiques proposent d'ajuster la dorsiflexion du pied lors de la marche effectuée dans ces conditions particulières. Seulement, les bénéfices supposés de ces nouveaux types de pieds n'étaient alors pas évalués.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 7: Protocole pour l'analyse des effets d'un nouveau type de pied prothétique sur la marche de sujets amputés transtibiaux.</figcaption></figure>

**Etude** : Cette étude a caractérisé les effets réels d'un de ces nouveaux types de pieds prothétiques sur la marche de sujets amputés transtibiaux sur rampe ou escalier (Figure 7). Il a ainsi été démontré que la flexion du genou du côté atteint était favorisée et se rapprochait des sujets-contrôle dans toutes les conditions, exceptées lors de la descente de rampe. En conséquence, les sujets amputés étaient plus à même de générer ou d'absorber des puissances au niveau du genou atteint lors de l'élévation/descente du centre de gravité, limitant ainsi les phénomènes compensatoires au niveau de la hanche ou du côté sain.
## 2.3 Apports méthodologiques

Les travaux mentionnés ci-après font référence à des développements méthodologiques qui ont été proposés dans le but d'apporter des solutions pour la caractérisation de la posture ou du mouvement de sujets pathologiques en laboratoire mais aussi en dehors.

### 2.3.1 Caractérisation de la posture d'enfants paralysés cérébraux par l'analyse de la pression d'interface

**Lieu** : Gangl labor, Orthopädische Uniklinik Heidelberg (RFA).

**Partenaires** : Jenx Limited (GB), Pera Innovation Limited (GB), Enable Ireland (Irelande), Centre de recerca i investigation de Catalunya S.A. (Espagne), Top Glass SPA (GB), Fothergill Enginneered Fabrics LTD (GB)

**Financement** : projet européen IATROFORM (6th Framework Program)

**Contexte** : Cette étude a été effectuée dans le cadre d'un projet européen, le projet IATROFORM. Le but de ce projet était de développer une chaise « innovante » pour les enfants atteints de paralysie cérébrale. Cette chaise devait en effet intégrer un système permettant d'évaluer la position de l'enfant afin d'en limiter les postures adverses pouvant à long terme entraîner des déformations.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 8 : Caractérisation de la rotation transverse du basin par l'analyse des pressions.</figcaption></figure>

**Etude** : L'objectif de ce travail consistait dans l'utilisation de la cartographie de pression mesurée sur le siège pour caractériser la posture assise des enfants atteints de paralysie cérébrale. Pour cela, des analyses des cartographies de pression et de vidéo d'enfants assis ont été effectuées au cours d'un protocole incorporant différentes postures et tâches normalisées ainsi que des activités de la vie quotidienne.

Les périodes d'inactivité des enfants pouvaient être détectées en utilisant la variation moyenne de pression. D'autres paramètres se sont révélés efficaces pour évaluer la posture des enfants. Ainsi, la position du centre de pression par rapport aux tubérosités ischiatiques permettait de détecter des « postures indésirables » impliquant une obliquité pelvienne, une flexion médio-latérale du tronc ou encore une inclinaison antéro-postérieure pelvienne. L'angle entre l'axe principal des pressions et l'axe médio-latéral du
siège a également été proposé pour caractériser la rotation transverse du bassin (Figure 8).

Ces travaux montraient donc que les enregistrements de la pression d'interface intégrés à un siège pouvaient être utilisés pour évaluer qualitativement et quantitativement la posture assise des enfants atteints de paralysie cérébrale.

### 2.3.2 Caractérisation de l'activité physique par capteurs inertiels

**Lieu** : UMR 6600-BMBI, Université de Technologie de Compiègne.

**Partenaires** : Le centre allemand pour la recherche en intelligence artificielle GmbH (DFKI RFA), INTRACOM TELECOM (Grèce), TRIVISIO Prototyping GmbH (RFA), le Centre Hospitalier Universitaire de Rennes

**Financement** : projet européen PAMAP (7th Framework Program)

**Contexte** : Cette étude avait pour cadre le projet européen Physical Activity Monitoring of Aging People. Le but de ce projet était de développer un dispositif visant à favoriser et à superviser la pratique de l'activité physique à domicile par une population âgée ou présentant des pathologies diverses (orthopédiques, cardiaques).

Ce système proposait donc de monitorer à l'aide de capteurs inertiels l'activité physique des utilisateurs. Dans le cadre d'une rééducation, les activités physiques recommandées peuvent être divisées en deux catégories principales, les activités physiques dites aérobies promouvant la santé du système cardio-vasculaire et les exercices de musculation promouvant la santé du système musculaire. Le système devait donc permettre de s'assurer que l'utilisateur du système suivait le programme d'activité physique qui lui avait été recommandé à domicile.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 9: Coordinations typiques relevées pour la marche, la course et le pédalage entre les accélérations verticales des cuisses droite et gauche.</figcaption></figure>

**Etude** : Les activités aérobiques correspondent à des activités typiques telles que la marche, la course ou le cyclisme. Le monitoring des activités aérobiques consiste donc en la caractérisation de l'activité effectuée, de sa durée et de son intensité. De nombreuses études proposent la classification des activités physiques par l'analyse fréquentielle de l'accélération recueillie à l'aide d'accéléromètre ou de capteurs inertiels. Dans le cadre de
ce projet, une nouvelle méthode a été développée. En effet, les méthodes basées sur l'analyse fréquentielle nécessitent l'entraînement d'algorithmes d'apprentissage (e.g. réseaux de neurones) avec un certain nombre de données représentatives. Cette approche est difficile à mettre en œuvre pour chaque type de population variant en âge et en pathologie susceptible d'utiliser le système. Une méthode basée sur une caractérisation des coordinations personnelles et spécifiques de chaque activité à classifier a été proposée pour permettre une classification à la fois plus robuste et plus personnalisée des activités. Ces coordinations spécifiques sont illustrées sur la Figure 9.

De légères variations interindividuelles peuvent apparaître dans ces coordinations. La solution développée proposait de prendre pour chaque sujet ses propres coordinations pour constituer les données de référence utilisées par l'algorithme. Cet algorithme est représenté à la Figure 10.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 10 : Algorithme proposé pour reconnaitre les activités aérobies à partir des coordinations de référence.</figcaption></figure>

### 2.3.3 Analyse du mouvement par capteurs inertiels, mise au point des méthodologies

**Etudiant impliqué dans les travaux** : Alexis Nez (doctorat de 2014 à 2017)

**Partenaire** : Frédéric Marin (Université de Technologie de Compiègne)

**Financement** : Thèse financée par un contrat doctoral normalien ; Matériel financé par le Programme Régional pour les Equipements Scientifiques des Laboratoires du Poitou-Charentes.

**Contexte** : Face aux limites auxquelles doivent faire face les systèmes optoélectroniques, les capteurs inertiels constituent une alternative prometteuse pour la mesure du mouvement humain que ce soit in situ ou en ambulatoire (c'est-à-dire de façon autonome et embarquée autorisant ainsi l'analyse de manière continue et sans restriction d'espace).
Si les dernières avancées techniques en termes de miniaturisation des capteurs et de consommation d'énergie rendent possible leur utilisation en ambulatoire, ces progrès ont peu porté sur les performances de ces capteurs. Or, la mesure inertielle est dégradée par différents types de perturbations (stochastiques et déterministes) qui se propagent au cours du processus dit de fusion des données visant à estimer l'orientation des segments humains. Classiquement, cette opération est réalisée à l'aide d'un filtre de Kalman dont le rôle est d'estimer une grandeur à partir d'une mesure bruitée en la confrontant à un modèle d'évolution.

A cette problématique, une autre s'ajoute pour l'estimation de la cinématique articulaire à partir des capteurs inertiels. En effet, pour y parvenir, l'orientation relative du capteur par rapport au repère segmentaire doit être définie.

**Etude 1 :** Dans une première étude, les bruits de mesure issus des capteurs inertiels ont été étudiés puis un modèle leur a été attribué afin de les prendre en compte au sein du filtre de Kalman. Ensuite, différentes procédures de calibrage des différents capteurs présents dans un capteur inertiel (accéléromètres, gyromètres et magnétomètres) ont été analysées et évaluées en précisant leur effet réel sur la mesure afin d'émettre quelques propositions en termes de compromis performance/mise en œuvre.

**Etude 2 :** Après avoir proposé un filtre de Kalman adapté à la mesure du mouvement humain, un problème récurrent à ce stade a été abordé : l'identification des matrices de covariance dont le rôle est d'attribuer une caractérisation globale aux erreurs de mesure. Cette méthode, basée sur une confrontation de la mesure avec une référence issue d'un système optoélectronique, a mis en évidence la nécessité de traiter ce problème rigoureusement.

**Etude 3 :** La définition de l'orientation relative du capteur par rapport au repère segmentaire a été dans ces travaux abordée par l'approche fonctionnelle qui consiste à réaliser des mouvements considérés comme purs autour des axes fonctionnels nécessaires à la définition des repères segmentaires. L'objectif de ces premiers travaux étaient de définir les mouvements les plus pertinents en termes de précision pour définir ces axes.

Les résultats de ces travaux seront développés plus en détail dans un prochain chapitre.

## 2.4 Bilan

Ce chapitre présentait donc différents travaux réalisés depuis mon doctorat intégrant l'analyse du mouvement dans le cadre d'applications cliniques.
D'un point de vue méthodologique, ces travaux font ressortir deux besoins qui peuvent sembler opposés et qu'il peut donc paraitre délicats de concilier :

- un besoin de plus de précision et de plus de détails au niveau du système neuro-musculo-squelettique afin d'approcher plus finement les mécanismes mis en jeu lors de la réalisation de mouvements;

- un besoin de mesures permettant un suivi des mouvements/activités dans la vie quotidienne.

Par ailleurs, la qualité et la maitrise des données recueillies pour procéder à ces analyses sont fondamentales pour répondre au mieux à l'objectif de ces travaux. Or, les demandes grandissantes en analyse du mouvement ainsi que les progrès technologiques perpétuels engendrent une production scientifique dans le domaine très conséquente.

Le prochain chapitre propose donc de faire un point sur les méthodologies associées à l'analyse du mouvement.
<figure><img src="image_16.png" /></figure>
# Chapitre 3

## Méthodologie pour l'analyse du mouvement dans le cadre d'applications cliniques.

## Où en est-on en 2019 ?

Dans ce chapitre un état des lieux de la méthodologie employée pour la mesure en analyse du mouvement en 2019 est donc présenté.

L'objectif de ce chapitre est de proposer un bilan sur les méthodes actuelles utilisées en biomécanique. Il ne s'agit donc pas d'une revue systématique de la littérature mais d'une évocation des études les plus marquantes, de celles qui établissent des recommandations sur des aspects méthodologiques ou encore de celles qui décrivent les propositions méthodologiques les plus avancées ou les plus prometteuses. Certaines parties, en particulier les premières, font état de méthodologies bien connues de l'analyse du mouvement par systèmes optoélectroniques. Si elles sont une nouvelle fois rappelées ici, c'est que leur transposition à l'analyse du mouvement par capteurs inertiels -qui sera particulièrement développée dans le chapitre suivant- peut être envisagée.

D'autres parties peuvent également paraitre éloignées de l'approche par marqueurs/capteurs externes considérée jusqu'à présent dans ce manuscrit. Même s'il ne s'agit pas d'un domaine qu'il m'a été personnellement donné de mettre en œuvre, les méthodes d'analyse du mouvement basées sur l'imagerie médicale sont ainsi évoquées. En effet, ces méthodes sont considérées comme les méthodes de référence pour la validation de nouvelles méthodologies et permettent d'accéder à certaines données utilisées pour la modélisation. Elles doivent pour cela être connues.

Les méthodologies évoqueront principalement l'analyse des membres inférieurs. En effet, les applications du laboratoire en robotique humanoïde de même que les collaborations cliniques actuelles portent principalement sur les membres inférieurs.
# 3.1 Cinématique articulaire : définitions, recommandations

## 3.1.1 Recommandations de l'International Society of Biomechanics pour la hanche et le genou

Pour rappel, la communauté biomécanique via l'International Society of Biomechanics (ISB) a présenté en 2002 une standardisation pour la définition des systèmes de coordonnées et la cinématique segmentaires des membres inférieurs [1]. Ces recommandations reprenaient des propositions faites par Grood and Suntay [2] pour l'articulation du genou. Cette standardisation semble largement respecter par les auteurs si l'on se réfère au fameux « d'après les recommandations de l'ISB » retrouvé dans la partie méthodologie d'un grand nombre de publications.

Dans la publication de 2002, il est à noter que certains axes et autres positions élémentaires étaient définis à l'aide de repères osseux. Depuis, il a été proposé d'obtenir certains de ces éléments par méthode fonctionnelle, ce qui sera développé dans un prochain paragraphe.

D'après ces recommandations, les mouvements articulaires sont obtenus en caractérisant les 3 rotations et les 3 translations décrivant la transformation permettant de passer du repère associé au segment proximal au repère associé au segment distal à l'articulation. Le repère proximal est donc considéré comme fixe alors que le repère distal est considéré comme mobile. Si la proposition originale de Grood et Suntay et reprise par l'ISB [1] des rotations du repère proximal au repère distal ne s'exprime pas en premier lieu en termes d'angles d'Euler, Grood and Suntay établissent toutefois la correspondance entre leur formulation et une séquence d'Euler spécifique. Ainsi, à leur formulation correspond la séquence d'Euler (X, Y', Z'') ou l'axe X représente l'axe médio-latéral du segment distal, l'axe Y', l'axe antéro-postérieur obtenu après la première rotation et l'axe Z'', l'axe longitudinal du segment distal après double rotation. Il est à noter que la désignation des axes des repères fait l'objet d'une grande variété dans la littérature. De ce fait, il serait sans doute plus approprié de parler de séquence (ML/AP'/L'') où ML correspondrait à l'axe médio-latéral, l'axe AP à l'axe antéro-postérieur et l'axe L, à l'axe longitudinal du repère orthonormé associé au segment proximal à l'articulation.

D'autres formalismes ont été exprimés pour représenter les rotations notamment les rotations intervenant au niveau des membres supérieurs permettant pour certaines de « répondre » au fameux paradoxe de Codman ou encore d'éviter certaines discontinuités [3]. Seulement, ces formalismes n'ont jamais été adoptés en pratique pour l'analyse du mouvement, leur interprétation, notamment par les cliniciens, n'étant pas intuitive. Ces autres formalismes comme les quaternions restent toutefois retenus lors de problématiques de calcul, d'interpolation ou encore d'optimisation.

La Figure 11 représente les propositions faites par Grood and Suntay [2] et l'ISB [1] pour la définition des repères segmentaires et la caractérisation de la cinématique articulaire de la hanche et du genou. Compte-tenue de ces propositions, la définition des
axes longitudinaux est primordiale puisqu'il s'agit des premiers axes à partir desquels les autres axes du repère sont définis. Par ailleurs, comme l'axe correspondant à l'axe du genou n'est utilisé que pour définir un plan, c'est donc son positionnement antéro-postérieur qui est essentiel. On peut également noter que l'axe de flexion/extension du genou ne sera pas aligné avec les axes médio-latéraux des segments cuisses et tibia s'il n'est pas initialement parfaitement perpendiculaire avec l'axe longitudinal des segments. Ce choix peut à priori paraitre surprenant puisque la première rotation définie se fait autour de cet axe.

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 11 : Définition des repères segmentaires pour la caractérisation de la cinématique aux articulations de la hanche et de genou d'après l'article de Grood et Suntay [2] et les recommandations de l'ISB [1].</figcaption></figure>

Définition des axes des repères segmentaires :

$$ \vec{v}_1 = \frac{\vec{e}_1}{\|\vec{e}_1\|} \qquad \vec{v}_3 = \frac{\vec{e}_1 \wedge \vec{e}_2}{\|\vec{e}_1 \wedge \vec{e}_2\|} \qquad \vec{v}_2 = \vec{v}_3 \wedge \vec{v}_1 $$

Pour le bassin, le repère $R_b$ obtenu a pour origine HJC et pour axes ($\vec{x}_b = \vec{v}_2, \vec{y}_b = \vec{v}_3, \vec{z}_b = \vec{v}_1$).

Pour la cuisse, le repère $R_c$ obtenu a pour origine HJC et pour axes ($\vec{x}_c = \vec{v}_3, \vec{y}_c = \vec{v}_1, \vec{z}_c = \vec{v}_2$)

Pour le tibia, le repère $R_t$ obtenu a pour origine KJC et pour axes ($\vec{x}_t = \vec{v}_3, \vec{y}_t = \vec{v}_1, \vec{z}_t = \vec{v}_2$).

Ici, les axes $\vec{x}_b, \vec{x}_c, \vec{x}_t$ représentent les axes médio-latéraux des segments, les axes $\vec{y}_b, \vec{y}_c, \vec{y}_t$, les axes antéro-postérieurs et les axes $\vec{z}_b, \vec{z}_c, \vec{z}_t$, les axes longitudinaux.

MSIS : milieu des deux épines iliaques postéro-supérieures

R/LASI : épines iliaques antéro-supérieures droite/gauche

L/MFE : épicondyle fémoral latéral/médial

HJC : centre articulaire de la hanche

KJC : centre articulaire du genou

AJC : centre articulaire de la cheville

Seulement, tout d'abord, pour des sujets non-pathologiques, les axes longitudinaux « mécaniques » du fémur et du tibia sont presque parfaitement alignés et perpendiculaires à l'axe mécanique de flexion/extension du genou, l'angle entre les axes mécaniques du fémur et du tibia étant en moyenne de 1.2 ± 2.2° [4]. Ensuite, les propositions de l'ISB pour définir ces axes faisaient principalement référence à des points de repères anatomiques. De ce fait, une erreur dans la localisation de ces points de
référence se répercute fatalement dans la définition de l'axe. Toutefois, plus les points sont éloignés, moins une erreur sur leur positionnement aura d'effet sur la définition de l'axe. Or, la distance séparant les centres articulaires de la hanche et du genou étant beaucoup plus importante que celle séparant les épicondyles fémoraux latéral et médial, nous pouvons supposer qu'il est pertinent d'utiliser comme axe principal l'axe longitudinal des segments pour définir les systèmes de coordonnées segmentaires.

Ces choix posent plus question pour les populations pathologiques possédant des varus/valgus importants. Ainsi certains sujets peuvent atteindre 20° de varus du genou [5].

Avec cette proposition, trois rotations sont systématiquement calculées à une articulation quand bien même il est admis que l'articulation n'autorise que de très faibles rotations suivant certains axes. C'est le cas de la rotation suivant l'axe antéro-postérieur du genou, l'angle de varus/valgus (encore appelé abduction/adduction) [6].

Dans la communauté d'analyse de la marche, le varus/valgus est souvent utilisé comme critère de qualité expérimentale. Il est alors considéré qu'un varus/valgus important au cours de l'expérimentation traduit une mauvaise définition des repères segmentaires, notamment de l'axe médio-latéral du genou. La justification est la suivante : une mauvaise définition des repères segmentaires provoque des erreurs dans la définition de la cinématique articulaire, ces erreurs s'amplifient avec l'ordre de la rotation dans la séquence [7]. Ce « cross-talk » peut donc être visible à l'articulation du genou à travers l'angle de varus-valgus.

Certaines méthodes d'optimisation multi-segmentaire qui seront évoquées dans un autre paragraphe proposent de minimiser l'écart entre les données mesurées et celles issues d'un modèle cinématique. Dans ce cas, pour le genou, le varus/valgus est utilisé comme critère de minimisation [8]. D'autres approches proposent de corriger à postériori l'axe antéro-postérieur du genou pour réduire cet angle de varus/valgus [9,10].

D'après les recommandations de l'ISB, les mouvements des segments autour d'une articulation devraient être caractérisés par des rotations et des translations. Dans les études utilisant les systèmes optoélectroniques, la modélisation du corps humain appelée « segmentaire » en introduction est largement adoptée. Dans ce cadre, et compte-tenue de la précision des systèmes de mesure d'analyse du mouvement, très peu d'études [11] proposent de caractériser les translations entre les segments des membres inférieurs. Ceci peut aussi se justifier par le fait que les mouvements les plus importants relevés entre les segments des membres inférieurs correspondent à des rotations.

Les études proposant de caractériser les translations font généralement appel à une modélisation plus fine de l'articulation et des structures osseuses l'encadrant et passent par l'imagerie médicale [12–17].

Il est à noter que pour représenter en un seul formalisme mathématique les rotations et translations à une articulation, il a été recommandé d'utiliser l'axe fini de rotation [18].
### 3.1.2 Cinématique de la cheville et du pied

La proposition initiale formulée par l'ISB est représentée à la Figure 12. Dans cette proposition, le pied est modélisé sous forme d'un seul solide rigide. Ce modèle simplifié a été très largement adopté puisque retrouvé dans le Conventionnal Gait Model et ses variantes [19,20] qui sont très répandus dans les laboratoires d'analyse de la marche. Il est à noter qu'une modification récente de ce Conventionnal Gait Model permet de décomposer le pied en deux segments l'avant et l'arrière-pied [21].

Si nous comparons les propositions qui ont été faites pour la cinématique du genou et la cinématique de la cheville, il apparaît que les repères associés au segment tibia ne sont pas définis exactement de la même manière puisque dans un cas, c'est l'axe de flexion/extension du genou qui est utilisé pour constituer le repère et dans l'autre, celui de la cheville. Cette modification permet de prendre en compte d'éventuelles déformations (torsion) du tibia.

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 12 : Définition des repères segmentaires pour la caractérisation de la cinématique du complexe articulaire de la cheville d'après les recommandations de l'ISB [1].</figcaption></figure>

Ce modèle simplifié du pied est très largement remis en cause puisque, d'un côté, il ne permet pas de caractériser des pathologies affectant les articulations du pied et de l'autre, ces pathologies et autres déformations du pied affectent la cinématique de la cheville puisqu'influençant la définition des axes du repère segmentaire [22,23]. Par exemple, l'axe parallèle à la voute plantaire est défini à partir de deux marqueurs placés au niveau du calcanéum et du 2ème métatarse, ces deux marqueurs devant être à la même hauteur lorsque le pied est à plat. Or, non seulement des mouvements aux articulations médio-tarsienne et tarso-métatarsienne existent mais encore, l'alignement du calcanéum et du second métatarse peut être modifié en cas de déformation du pied.
Des modèles multi-segmentaires du pied ont donc été proposés. D'après la revue de la littérature de Léardini et al. [23], neuf modèles multi-segmentaires du pied comportant jusqu'à 11 segments ont été décrits dans la littérature. Toujours d'après cette revue, aucune supériorité d'un modèle sur les dix autres en termes de fiabilité n'a pu être réellement démontrée. De ce fait, dans les laboratoires d'analyse du mouvement, les différents modèles coexistent même si l'Oxford Foot Model est particulièrement populaire car implémenté sous forme de module dans l'interface logicielle de certains systèmes d'analyse du mouvement.

## 3.2 Cinématique articulaire : appareils de mesure et méthodologies associées

D'après ce qui précède, pour obtenir la cinématique articulaire, il est nécessaire de définir la trajectoire de certains points ou bien l'orientation de repères segmentaires au cours du mouvement réalisé. Les paragraphes qui suivent présentent les différents appareils de mesure et méthodologies associées à la mesure de ces trajectoires ou orientations.

### 3.2.1 Imagerie médicale

L'imagerie médicale constitue la méthode de référence pour la caractérisation de la cinématique articulaire puisqu'elle peut donner un accès direct aux segments rigides qui composent le corps humain, i.e. les os. Une grande variété de techniques a été proposée pour mesurer les mouvements des articulations humaines. Ces techniques ont inclus la tomodensitométrie, la résonance magnétique, la fluoroscopie et, plus récemment, l'échographie.

Pendant très longtemps, l'imagerie médicale ne pouvait être utilisée à proprement parler pour l'analyse du mouvement puisqu'elle ne permettait que la prise d'images de sujets immobiles. Les analyses se faisaient alors en pseudo-statique c'est-à-dire qu'elles proposaient d'analyser une succession de positions statiques [24]. Cette limite a été dépassée et l'on peut dorénavant accéder à différentes méthodologies d'imagerie médicale dites « dynamiques » c'est-à-dire offrant la possibilité d'acquérir une succession d'images et donc de faire des enregistrement de sujets en mouvement [25].

Alors que toutes ces technologies ont grandement contribué à notre compréhension de la cinématique articulaire, chaque méthode possède des avantages et inconvénients qui lui sont propres. Par ailleurs, comme nous le verrons par la suite, l'imagerie médicale reste difficile à mettre en œuvre et ne permet pas encore d'analyser toutes les articulations lors de la réalisation des mouvements humains les plus courants. De ce fait, elle reste majoritairement utilisée dans le cadre d'études s'attachant à caractériser une articulation donnée.
### 3.2.1.1 IRM dynamique

L'Imagerie par Résonance Magnétique permet de produire des vues en deux ou trois dimensions du corps humain et des éléments qui le composent par exposition à une source magnétique importante et à des ondes radios non ionisantes. L'IRM repose principalement sur les propriétés magnétiques des atomes d'hydrogène, très abondants dans le corps humain et dont la proportion varie en fonction de la nature des éléments et des tissus.

La technologie IRM présente de nombreux atouts. Elle est en effet présente dans de nombreux hôpitaux, elle n'est pas irradiante et permet d'analyser simultanément les mouvements des tissus osseux et mous. Ces caractéristiques rendent donc l'IRM très intéressante pour l'évaluation de la cinématique articulaire mais aussi pour l'accès à des données sur les complexes musculo-tendineux au cours du mouvement.

L'IRM dynamique développée dans les années 90 constitue la méthodologie basée sur l'IRM qui permet d'accéder à la cinématique d'une articulation. De nombreuses études ont donc fait appel à cette technique pour présenter des données de cinématique articulaire pour un grand nombre d'articulations [26]. Seulement, la notion de dynamique reste relative. Les différentes techniques utilisées, que ce soit l'IRM ciné, temps réel ou encore multi-planaire souffrent encore de certaines difficultés du fait d'un temps d'acquisition d'une image toujours conséquent [26]. De ce fait, les fréquences d'acquisition rapportées pour la cinématique articulaire restent relativement faibles puisque le plus souvent inférieures à 15Hz [26,27]. Une amélioration de l'émission des ondes radio dans le cadre de la technique temps-réel a permis de réduire la résolution temporelle à 10ms pour une fréquence d'acquisition de 100Hz. Seulement, ces performances ne sont pour l'instant obtenues que pour l'analyse de mouvements de tissus mous comme la langue [28] et non pour les mouvements des os.

Nous pouvons nous attendre à ce que les performances associées à l'IRM dynamique continuent de progresser dans les prochaines années et atteignent des fréquences d'acquisition plus proches des besoins réels de l'analyse de la cinématique articulaire.

Seulement, outre les faibles fréquences d'acquisition encore affichées, l'IRM dynamique présente d'autres défauts. Ainsi, les tâches analysées par IRM dynamique restent limitées puisque restreintes au volume défini par l'anneau permettant de créer le champ magnétique. Pour pallier à cet inconvénient, des IRMs grands volumes sont proposés et des solutions faisant appel à des dispositifs « portatifs » sont en cours de développement [29].

Par ailleurs, dans la majorité des IRMs, les sujets sont en position horizontale. De ce fait, les articulations, notamment des membres inférieurs, sont dites en condition de non-portance puisque soumis à une orientation de la gravité différente de celle retrouvée en position debout.

Si la soumission du corps humain à un champ important qu'il soit magnétique ou de fréquences radio est considérée comme non-dangereuse, les réactions provoquées par l'attraction du champ magnétique sur les objets ferromagnétiques peuvent avoir des
conséquences fatales [30]. L'IRM est donc contre-indiquée aux personnes possédant des implants médicaux comme les prothèses, les stents ou encore les pacemakers. Enfin, des malaises peuvent apparaître notamment chez les sujets claustrophobes du fait du confinement dans le dispositif.

### 3.2.1.2 Fluoroscopie 3D

La fluoroscopie fait référence à l'utilisation de rayons X pour obtenir une succession d'images représentant la structure interne d'un objet ou dans notre cas, du corps humain et de ses organes. Lorsque les rayons X traversent le corps, ils sont plus ou moins atténués en fonction de la densité des tissus. L'atténuation subie est traduite en projetant les rayons X sur un film ou un écran dont les atomes vont réagir par le biais de l'effet photoélectrique. Une partie de l'énergie résultant de cet effet sera émise sous forme de lumière visible. Le terme de fluoroscopie trouve son origine dans l'utilisation d'un écran fluorescent pour visualiser les rayons X. De nos jours, cet écran a été remplacé par une caméra.

Les systèmes de fluoroscopie commercialisés de type arceau (C-arm en anglais) proposent à l'heure actuelle des fréquences d'acquisition maximales de 25 à 30Hz [31] et des zones de capture de l'ordre de 30cm*30cm [32]. Ces zones de capture ainsi que l'absence de mobilité de l'appareil limitent le nombre d'articulations et le type de tâche analysées [32]. Malgré tout, sa conception permet non seulement d'étudier un sujet en position debout mais aussi de ne pas restreindre le sujet à un espace. Certains auteurs ont ainsi proposé d'analyser la cinématique du genou lors de changement de direction [33].

Ces systèmes commerciaux font appel à l'approche plan unique en d'autres termes, une seule caméra est utilisée. Une autre technique, la fluoroscopie biplan, fait quant à elle appelle à deux dispositifs et donc deux caméras. Avec ces derniers systèmes, des fréquences d'acquisition allant jusqu'à 500Hz peuvent être obtenues en utilisant des caméras hautes fréquences [25,34].

Pour obtenir la cinématique articulaire en 3D, le plus généralement, il est proposé de faire coïncider un modèle 3D des os analysés sur les images provenant de la fluoroscopie que ce soit image par image et vue par vue ou de manière simultanée et sur une succession d'images [35]. Cette méthode est utilisée pour les deux types de fluoroscopie. Une fois ce recalage effectué, la position et l'orientation du modèle sont déduites. Seulement, l'automatisation de ce procédé à l'aide d'algorithmes reste imparfait car sujet aux erreurs provoquées par la détection de poses erronées, erreurs qui se retrouvent amplifiées lorsque la qualité de l'image est moindre (en termes de netteté, exposition, résolution etc.). Une intervention importante de l'utilisateur reste donc souvent nécessaire pour aligner le modèle 3D du segment osseux sur les projections fluoroscopiques et se rapprocher le plus possible de la pose réelle.

Dans le cadre de la fluoroscopie orthogonale double, il est également proposé d'incorporer des perles de tantale dans les os pour faciliter le suivi de trajectoire. Avec
cette technique, en dynamique, des précisions de l'ordre de 0,12 mm sont rapportées alors que des valeurs de 0,74 mm sont obtenues par recalage d'un modèle [36]. Dans cette étude, la précision était estimée en recalculant la distance moyenne séparant deux positions au cours d'une course effectuée sur tapis roulant, la référence étant établie à partir de la distance séparant deux perles de tantale mesurée en position statique par tomodensitométrie.

Concernant la précision de la mesure, celle-ci se détériore en profondeur lors de la fluoroscopie à plan unique [25] et dépend de la distance entre les os et les écrans ainsi que de la vitesse linéaire et angulaire du mouvement [37].

Pour pallier au faible volume dans lequel les mouvements peuvent se produire dans le cas de systèmes fixes, il a été proposé de monter les appareils de fluoroscopie sur des plateformes mobiles contrôlées par ordinateur pour maintenir le champ de vision des caméras localisées sur l'articulation étudiée pendant que le sujet se déplace librement dans l'espace. Cette approche, appelée imagerie radiographique dynamique (DRI), a été mise en œuvre en utilisant des portiques [38], comme illustrée en Figure 13, ou encore des bras robotisés [39,40].

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 13 : Système d'imagerie radiographique dynamique monté sur portique. D'après [38].</figcaption></figure>

La fluoroscopie biplan est souvent considérée comme la méthode de référence pour l'analyse cinématique articulaire du fait de sa précision et de la possibilité de faire des acquisitions à des fréquences élevées. Les inconvénients cités précédemment que sont le champ de vision limité, l'appareillage et les montages nécessaires, le temps de mise en œuvre et de traitement peuvent constitués des facteurs limitants à son utilisation. Comparativement à l'IRM ou l'échographie, elle ne fournit pas non plus d'informations sur les tissus mous.

Mais l'inconvénient majeure est que cet examen radioscopique implique une dose de rayonnement ionisant pour le patient. Si la dose a été réduite avec les recherches récentes, elle peut toutefois atteindre des valeurs importantes en particulier lorsqu'une
configuration bi-planaire est utilisée en combinaison avec de la tomodensitométrie (pour obtenir le modèle osseux 3D). Une étude récente [41] a proposé d'estimer la dose de rayonnement délivrée au patient pendant une analyse fluoroscopique de l'articulation de la hanche effectuée à une fréquence de 25 Hz. D'après les résultats, pour une mesure fluoroscopique de 20 secondes, la dose efficace estimée est comprise entre un minimum de 0,36 et un maximum de 2,18 mSv suivant l'angle des rayons. Cette dose maximale estimée correspond à environ 3 fois l'exposition au rayonnement pour une radiographie de la hanche et à 0,36 fois l'exposition pour une tomographie par ordinateur du bassin [41]. Cette dose estimée correspond toutefois à une limite basse puisque basée sur une seule image et sur une durée d'acquisition relativement faible.

### 3.2.1.3 Tomodensitométrie

La tomodensitométrie (TDM) est un autre outil clinique courant utilisant les rayons X pour reconstituer des données anatomiques volumétriques tridimensionnelles. Par rapport à la radiographie, sa particularité est de procéder par coupes, la rotation simultanée de la source et du détecteur permettant d'obtenir plusieurs projections à partir desquelles sont reconstruites les images 3D.

Si comme pour l'IRM la technique de tomodensitométrie dynamique est évoquée, la notion de dynamique reste là aussi très relative puisque les fréquences d'acquisition atteintes sont de l'ordre du hertz [42]. Qui plus est, il est aussi recommandé de procéder en des mouvements de faibles accélérations pour assurer une certaine netteté des images [42].

A ces inconvénients, s'ajoute : le champ de mesure limité puisque contenu dans l'espace situé entre l'anneau autour duquel la source va tourner ; le fait que le sujet soit en position horizontale dans la plupart des dispositifs commercialisés ; la radiation ionisante du sujet. Ces différents éléments expliquent vraisemblablement pourquoi très peu d'études ont fait appel à cette technique, la plupart se focalisant sur le poignet [42,43].

### 3.2.1.4 Echographie

L'échographie constitue une technique d'imagerie non invasive et non ionisante basée sur la réflexion d'ondes sonores à haute fréquence, les ultrasons, dans les tissus. L'écho de ses ondes sera différent en fonction de la nature du tissu rencontré et convertit en un signal vidéo dont le niveau de gris dépendra de la densité tissulaire.

Tout comme l'IRM, l'échographie permet une visualisation de différents tissus biologiques constituant le système locomoteur comme les os, les ligaments, les muscles et les tendons. Parmi ses autres avantages, les appareils à ultrasons sont présents dans de nombreuses structures.

S'ils ont été au préalable très largement employés pour caractériser les mouvements de fascicules musculaires, des tendons ou encore des ligaments [44], l'échographie a plus récemment été proposée pour caractériser les mouvements aux articulations [45,46].
<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 14 : Représentation schématique du dispositif proposé par Niu et al. [45] pour l'acquisition de la cinématique du complexe tibio-fémoral par ultrason.</figcaption></figure>

Lors de l'utilisation de cette technique, la problématique majeure réside dans le fait que les ultrasons sont émis et réceptionnés par le biais d'une sonde. Cette sonde doit donc se retrouver en surface de la zone étudiée. Or, même si des sondes sans fil et de plus petites dimensions sont de nos jours commercialisés, leur volume et masse demeurent non négligeables. Par ailleurs, la fréquence d'acquisition demeure également relativement faible puisque de l'ordre de 20Hz.

Les positions des éléments obtenus par imagerie à ultrasons étant définies dans un repère local associé à la sonde, pour obtenir le mouvement dans un repère global, il est nécessaire de définir le mouvement de la sonde [45,46]. Ceci passe par l'utilisation d'un dispositif tierce, le plus souvent un système optoélectronique. Pour ce faire, des marqueurs réfléchissant sont placés sur la sonde afin de définir un repère technique dont les mouvements pourront être qualifiés dans le repère global du système optoélectronique [45,46].

Avec cette technique, comparativement à la cinématique articulaire du genou obtenue par pins intracorticaux, des erreurs inférieures à 4° pour les rotations et 5mm pour les translations ont été obtenues mais dans le cadre d'une étude cadavérique [45].

L'analyse du mouvement par imagerie médicale a donc fortement évolué ces dernières années. Le coût des dispositifs, leur manque de portabilité, leur encombrement restreignent toutefois encore leur utilisation comparativement aux systèmes optoélectroniques évoqués ci-après.

### 3.2.2 Systèmes optoélectroniques

Un grand nombre de systèmes optoélectroniques dédiés à la capture du mouvement sont commercialisés de nos jours. Par ailleurs, l'arrivée récente de nouveaux fabricants
de systèmes de capture du mouvement a augmenté la concurrence. Ces dispositifs étant également utilisés pour l'animation d'emojis dans le cadre de la conception de jeux vidéo, du cinéma ou de la publicité, ce marché est particulièrement florissant. Ainsi, aux Etats-Unis des rapports prédisent un doublement du marché des systèmes de capture du mouvement entre 2016 et 2022 [47]. Même si les fabricants proposent souvent des solutions différentes aux animateurs et aux chercheurs/cliniciens, les évolutions techniques bénéficient généralement à toutes les solutions.

Pour rappel, la particularité de ces systèmes est que les caméras en réseau qui le composent captent la lumière infrarouge (ou proche infrarouge). Pour certains d'entre eux, les caméras sont aussi équipées de diodes qui émettent de la lumière infrarouge. Des marqueurs -dits passifs- dont la surface est constituée de matière réfléchissante sont alors employés pour renvoyer vers l'objectif la lumière émise. Pour d'autres, ces diodes émettrices constituent par eux-mêmes les marqueurs -alors qualifiés d'actifs- placés sur l'élément dont le mouvement est observé. Dans les deux cas, la lumière infrarouge captée par les caméras permet de déduire la position du centre des marqueurs en trois-dimensions. Bien que les spécifications de ces systèmes puissent nettement différer, les principes de base sont similaires dans le sens que, plusieurs points d'intérêt sont localisés dans des images offrant différents angles de vue, sont convertis en coordonnées de l'espace réel par triangulation puis utilisés pour déduire la pose 3D du squelette ou de l'objet sous-jacent.

Parmi les évolutions techniques majeures de ces systèmes depuis le début de leur commercialisation dans les années 1980, celles portant sur la résolution, la fréquence d'acquisition des caméras, les algorithmes de reconnaissance des marqueurs, de suivi et d'identification des trajectoires comptent parmi les plus significatives.

A l'heure actuelle, les capacités des caméras semblent suffisamment importantes en termes de résolution (jusqu'à 16Mpixels pour les caméras Vantage V16, Vicon, Oxfords Metrics) et de fréquence d'acquisition (jusqu'à 3.6Gpixels/s pour les Oqus 7+, Qualisys) pour permettre la capture de tous les segments humains et de tout type de mouvement.

Un intérêt majeur de l'augmentation de la résolution est de pouvoir faire des acquisitions de marqueurs de petites tailles sur un grand champ. Outre l'apport pour l'analyse des mouvements de petits segments (doigts des mains et des pieds), du visage, ceci permet également de rendre plus discret le dispositif, ce qui n'est pas négligeable lors d'expérimentations effectuées sur des populations dont l'attention peut être vite détournée comme les enfants ou des personnes présentant des troubles cognitifs.

Les modifications apportées à ces systèmes ont donc également bénéficié aux algorithmes d'identification des marqueurs, de suivi et de labellisation automatique de trajectoire. Bien qu'il soit difficile d'objectiver ces évolutions, ces algorithmes semblent plus robustes et plus rapides facilitant ainsi le post-traitement des acquisitions. Qui plus est, les algorithmes proprement dits ne sont pas divulgués par les fabricants si bien que les paramètres permettant de moduler ces algorithmes restent pour le moins abscons.
Parmi les améliorations apportées aux systèmes optoélectroniques d'analyse du mouvement, nous pouvons également évoquer des facilités apportées pour l'intégration de systèmes tiers (plate-forme de forces, électromyographie etc.). La suite logicielle de certains dispositifs offre également la possibilité de lancer des pré-traitements de données via des modules depuis l'interface même du logiciel de capture du mouvement, modules pouvant être créés à partir de langages de programmation courants (matlab, python).

Il est à noter que les critiques formulées à l'égard des systèmes optoélectroniques n'ont pas beaucoup évoluées. Ainsi, dans le cadre d'une utilisation classique où les caméras sont fixes dans une pièce, le champ de mesure reste par nature restreint. Le fait que chaque marqueur doive impérativement être vu au minimum par deux caméras tout au long du mouvement pour que sa trajectoire soit reconstruite en 3-dimensions sans interruption reste aussi une contrainte inhérente à la nature même de la technologie optoélectronique. Il faut toutefois reconnaitre que le volume d'acquisition a pu être notablement agrandi et l'occultation des marqueurs largement réduite grâce à l'augmentation de la résolution des caméras mais aussi grâce à l'augmentation du nombre de caméras intégrés dans les systèmes, augmentation favorisée par la diminution de leur coût.

Ensuite, malgré les promesses faites par certains fabricants, il faut bien reconnaitre que la lumière du soleil reste une source majeure d'interférences et qu'il nous faut toujours limiter sa présence lors des acquisitions.

Enfin, même si quelques améliorations ont été apportées pour faciliter leur transport, la portabilité de ce type de dispositif demeure une limite majeure.

L'exactitude de la mesure fournie par ces dispositifs semble largement suffisante pour l'analyse du mouvement humain puisque des erreurs inférieures à 1mm sont généralement rapportées [48]. Seulement, nous pouvons regretter qu'il n'y ait pas de comparaison des différents systèmes suivant un même protocole rapportée depuis 1999 [49].

Comme souligné par Windolf et al., l'exactitude des mesures fournies par ces systèmes optoélectroniques dépend fortement de l'installation et la configuration du dispositif [50]. Le positionnement des caméras, leur calibrage, la distance entre les caméras et les marqueurs, leur nombre de même que les mouvements des marqueurs à localiser dans le champ d'acquisition sont reconnus pour influencer l'exactitude des mesures [51,52]. De ce fait, l'exactitude devrait être déterminée pour chaque salle d'analyse du mouvement [50] voire pour chaque type d'expérimentation. Si quelques propositions ont été faites pour définir un protocole [53] et des démarches qualité [54] et que des standardisations ont été formulées par des sociétés savantes [55], nous pouvons regretter que ces procédures ne soient pas encore systématisées dans les laboratoires.

Pour conclure sur l'évolution des systèmes optoélectroniques d'acquisition du mouvement, les caractéristiques techniques de certains de ces systèmes sont telles en
matière de résolution, de fréquence des caméras et de traitement des données que, si leur financement est possible, on peut considérer que ces systèmes ne possèdent plus de frein majeur à l'analyse du mouvement humain en vue d'application clinique. Les problèmes inhérents à la technologie à savoir, le port de marqueurs par le sujet, l'impossibilité de capter les marqueurs placés sur des segments dans certaines configurations (le dos alors que la personne est allongée sur le dos par exemple) ou leur occultation demeureront. Enfin, comme dans d'autres cadres, les systèmes low-cost sacrifient nécessairement un élément technique (nombre de caméras, résolution etc.), ce qui rendra inévitablement moins flexible et performante l'utilisation du dispositif.

### 3.2.2.1 Problèmes méthodologiques associés aux systèmes optoélectroniques

#### 3.2.2.1.1 L'artéfact des tissus mous

Comparativement à l'imagerie médicale, le défaut majeur des systèmes d'analyse du mouvement nécessitant l'utilisation de marqueurs ou de capteurs externes -c'est-à-dire placés en surface du corps humain- demeure inchangé, il s'agit toujours de l'artéfact des tissus. Cette problématique reste d'actualité comme l'atteste l'issue spéciale de la revue *Journal of Biomechanics* qui lui a été consacrée en 2017 [56]. D'après Camomilla en introduction de cette issue spéciale, l'intérêt pour cet artéfact se justifie par le fait que l'analyse du mouvement en clinique est de plus en plus fréquente et qu'elle met parfois en jeu des mouvements aux articulations qui peuvent être de même ampleur que ceux des tissus mous. Il est donc impératif de limiter l'impact de l'artéfact des tissus mous pour déterminer la cinématique articulaire avec une précision plus importante que celle atteinte aujourd'hui [56].

Cet artéfact des tissus mous représente les mouvements de marqueurs/capteurs placés sur le sujet par rapport à la structure sous-jacente (os, muscle) qu'ils doivent qualifier. Trois types ou modes de mouvements des tissus mous sont considérés dans le cas où plusieurs marqueurs sont placés sur un segment : des mouvements inter-marqueurs, appelés déplacement propre ou part individuelle qui sont principalement attribués à l'élasticité de la peau ; un mouvement global, encore mentionné sous le nom de part rigide, attribué aux déplacements des masses molles situées sous la peau (muscle, tissus adipeux) par rapport à l'os sous-jacent [36] ; un mouvement provenant de la variation de l'enveloppe cutanée qui peut intervenir au cours du mouvement [57] sous l'effet de la contraction musculaire par exemple.

L'étude de ces artéfacts nécessite des moyens relativement « lourds » et onéreux ainsi que des processus relativement longs [58]. En effet, une mesure de référence faisant appel à des pins intra-corticaux ou de l'imagerie médicale est nécessaire pour quantifier ces artéfacts.

Les travaux effectués sur le sujet ont mis en évidence que les artéfacts de tissus mous dépendent de la position des marqueurs/capteurs [59,60], des caractéristiques anthropométriques des individus [61] ainsi que du mouvement effectué [62-64]. Ces mouvements des tissus mous ne sont pas négligeables puisqu'ils peuvent atteindre 40mm
pour la cuisse et 15mm pour la jambe [61,65-67]. Des valeurs de 52.1mm ont également été mesurées chez des sujets obèses pour des marqueurs placés sur le bassin [68]. Il est à noter qu'une proposition récente a été effectuée pour standardiser la description de ces artéfacts afin de faciliter la comparaison entre les études [58].

Il a aussi été montré à partir d'une approche statistique que les marqueurs les plus perturbés étaient situés aux extrémités des segments, c'est-à-dire à proximité des articulations, alors que les marqueurs les moins affectés étaient situés au milieu des segments, sur les faces antérieures et sur le fascia latta [60,69].

Concernant l'impact des différents types d'artéfact, il est maintenant admis que la part rigide est prépondérante, qu'elle se traduit à la fois par des mouvements de translation et de rotation qui peuvent affecter la cinématique articulaire [70,71].

Une attention doit donc être apportée au positionnement des marqueurs pour faire en sorte de les placer sur les zones les moins soumises à l'artéfact. Seulement, cette attention ne permet pas d'annuler totalement cet artéfact. Qui plus est, malheureusement, le domaine de fréquence de ces artéfacts est similaire à celui du mouvement des os ce qui rend impossible leur suppression par filtres fréquentiels [64,72].

Des travaux proposent donc de modéliser cet artéfact pour le compenser mathématiquement [36,73-75]. Comme évoqué précédemment, cet artéfact est dépendant de la position du marqueur sur un segment, du segment, du sujet et du type d'activité. A l'heure actuelle, une équipe a proposé un modèle propre à certaines activités comme la marche ou le changement de direction [36] tandis qu'une autre propose de formuler le modèle d'artéfact en fonction des angles aux articulations proximale et distale [74,75]. Si ces modèles semblent bien représenter l'artéfact des tissus mous, les auteurs reconnaissent que les fortes variations interindividuelles observées impliquent un paramétrage propre à chaque sujet. Malheureusement, cette personnalisation du modèle n'est pas évidente à mettre en œuvre puisque des données provenant de pins intra-corticaux sont utilisées [36,74].

La méthode qui reste privilégiée pour tenter de limiter l'impact de l'artéfact des tissus mous sur la cinématique articulaire est basée sur la méthode d'optimisation multi-segmentaire [8,76]. Cette optimisation multi-segmentaire qui permet de pallier d'autres défauts associés aux méthodologies d'analyse du mouvement sera développée dans un prochain paragraphe. Succinctement, elle consiste à optimiser la pose des segments d'un modèle sous contraintes cinématiques en minimisant les différences existant entre les trajectoires de marqueurs mesurées et celles prédites par le modèle. Dans le cadre de la correction de l'artéfact des tissus mous, la compensation obtenue dépend du nombre de degrés de liberté de la chaîne cinématique, la compensation étant plus importante dans des chaînes cinématiques fortement contraintes [77,78]. Malgré tout, pour des rotations et des translations de faibles amplitudes comme au genou, les compensations obtenues avec cette approche sont insuffisantes [79]. Toutefois lorsqu'un modèle de l'artéfact est intégré à cette optimisation, les résultats semblent prometteurs [80,81].
D'autres propositions ont été faites en prédisant la cinématique articulaire par le biais d'un filtre de Kalman [77,82,83]. Comparativement aux méthodes basées sur l'optimisation multi-segmentaire, la compensation de l'artéfact semble similaire [77]. En revanche, la combinaison d'un filtre de Kalman et d'un modèle d'artéfact des tissus mous semblent offrir des résultats nettement supérieurs à ceux obtenus par la combinaison de l'optimisation multi-segmentaire et du modèle d'artéfact [82].

En résumé, à l'heure actuelle, aucune méthode ne fait l'unanimité pour compenser l'artéfact des tissus mous et si les dernières approches incorporant un modèle de l'artéfact semblent prometteuses, leur diffusion reste difficile puisque nécessitant une mesure de référence.

### 3.2.2.1.2 Détermination des axes fonctionnels et des centres articulaires

Comparativement à l'imagerie médicale, les systèmes optoélectroniques ne permettent pas de visualiser directement les segments osseux mais de localiser des marqueurs placés en surface du corps, ces marqueurs se retrouvant alors séparés des segments osseux par une couche non négligeable de tissus mous. Or, pour définir la cinématique articulaire, il est nécessaire d'identifier les centres articulaires et autres axes fonctionnels sur lesquels sont établis les repères segmentaires.

A l'heure actuelle, trois méthodes demeurent employées pour y parvenir, certains modèles cinématiques pouvant même mixer les approches pour obtenir un axe ou un centre articulaire. Ces méthodes sont les méthodes dites anatomiques, prédictives et les méthodes fonctionnelles.

Les méthodes anatomiques consistent à définir un axe ou un centre articulaire en se basant sur la position de points ou repères osseux. Ces points pourront être directement identifiés en y apposant un marqueur réfléchissant ou en définissant leurs positions dans un repère technique au cours d'un processus de calibrage faisant parfois appel à un pointeur [84]. Avec cette approche, l'hypothèse est faite que des axes ou centres fonctionnelles d'une articulation sont fixes au regard de la géométrie des os définissant l'articulation. En d'autres termes, à des axes/centres anatomiques correspondent des axes/centre fonctionnelles. Il a été mis en évidence que la plus grosse erreur faite sur l'identification des axes ou des centres articulaires avec cette méthode provenait d'une erreur dans le repérage des points anatomiques [85].

Les méthodes prédictives -lesquelles concernent la détermination de centres articulaires [86]- peuvent paraître proches de la méthode anatomique dans le sens où elles proposent elles-aussi de retrouver le centre articulaire en se basant sur la localisation de repères osseux. Seulement, dans le cas des méthodes prédictives, la localisation n'est pas directe puisqu'elle est le résultat d'équations faisant intervenir des coefficients définis sur la base d'une analyse statistique d'une population. Pour cette approche, l'erreur sur l'estimation du centre articulaire provient non seulement de l'erreurs sur l'identification des repères osseux mais aussi de la validité de l'équation proposée.
Enfin, les méthodes fonctionnelles partent du principe que les axes/centres articulaires peuvent être assimilés à des axes/centres de rotation. Les trajectoires d'éléments situés sur les segments adjacents à l'articulation formeront donc une portion de cercle ou de sphère autour de ce centre de rotation qu'il sera possible d'identifier mathématiquement. De nombreuses propositions ont été faites pour identifier ces axes et centres de rotation.

Seulement, que ce soit pour les méthodes prédictives mais surtout pour les méthodes fonctionnelles, différents éléments sont à considérer dans la méthodologie mise en place pour identifier le centre/axe de rotation [87] :

- Le formalisme mathématique utilisé pour calculer le centre/axe

- Le modèle cinématique

- Les mouvements de calibrage effectuées en termes d'amplitude et de direction à effectuer

- Les caractéristiques des sujets (taille, IMC et donc artéfact des tissus mous, amplitude de mouvement possible)

La grande variété de combinaisons possible entre ces différents éléments explique sans doute les difficultés à conclure quant à la méthode la plus appropriée.

## Détermination du centre articulaire de la hanche

Pour tester les méthodes, il est le plus souvent proposé de mesurer l'erreur entre la position du centre obtenu par la méthode avec une position de référence obtenue à partir d'une technique d'imagerie médicale.

En ce qui concerne les méthodes prédictives, dans la littérature, les erreurs dans l'estimation du centre articulaire de la hanche varient entre 7,4 et 50,8 mm [88]. Les équations de Harrington (la 2ème version est la plus souvent adoptée) qui se basent sur des repérages osseux, des mesures du bassin et de la longueur de la jambe montrent une plus grande précision pour les populations pathologiques et non pathologiques, enfants [89,90] ou adultes [91,92]. Seulement, ce consensus sur la supériorité des équations de Harrington pourrait être remis en cause par une nouvelle méthode de régression, la méthode Hara. En effet, une étude récente semble témoigner d'une meilleure estimation du centre articulaire de la hanche et ce, pour une population de sujets très variés [93].

Pour les méthodes fonctionnelles, les erreurs présentées s'échelonnent entre 0,07 et 45,9 mm [88]. Lorsque les méthodes fonctionnelles sont comparées entre elles, les méthodes d'ajustement géométriques de sphère semblent être plus précises pour l'estimation du centre articulaire de la hanche que ce soit chez les adultes [92] ou les enfants [89].

La comparaison des méthodes prédictives et fonctionnelles montrent que les méthodes fonctionnelles sont plus précises que les méthodes prédictives chez les adultes possédant une amplitude articulaire à la hanche supérieure à 30° [88] mais que, dans le cas contraire, les équations de Harrington sont plus précises [89]. Chez les enfants, les équations de Harrington semblent plus performantes à la fois chez les enfants pathologiques et non pathologiques, peut-être du fait de la petite taille des segments [94].
A partir de certains de ces résultats, des recommandations ont été émises en 2015 par l'International Society of Biomechanics [88]. Ainsi, les méthodes fonctionnelles d'ajustement géométriques devraient être utilisées chez les personnes ayant une mobilité active de la hanche suffisante et les équations de Harrington devraient être utilisées quand ce n'est pas le cas. Par ailleurs, pour les méthodes fonctionnelles, des mouvements multi-plans comportant au moins 60° de flexion/extension et 30° d'abduction/adduction sont recommandés.

Toutefois, il convient de relever qu'en termes de fiabilité, pour l'estimation du centre articulaire de la hanche, les méthodes prédictives semblent meilleures que les méthodes fonctionnelles [95]. Qui plus est, la fiabilité de ces dernières peut être fortement dégradée si les mouvements de calibrage sont mal effectués (pas assez de directions parcourues et/ou amplitude de mouvement insuffisante) ou si uniquement un marqueur est utilisé pour déterminer le centre articulaire [95].

## Détermination de l'axe fonctionnel et du centre articulaire du genou

Pour obtenir l'axe fonctionnel, la méthode la plus simple et qui reste très répandue dans le cadre de l'analyse de la marche en clinique [21] consiste à définir cet axe à partir de deux marqueurs placés sur les épicondyles médiales et latérales du genou.

Les méthodes fonctionnelles se composent quant à elles de deux grandes familles de méthodes avec d'un côté les techniques d'ajustement [96,97] et de l'autre, les techniques de transformation des axes [98]. Une troisième méthode, appelée DynaKAD, propose de minimiser la variance dans le plan frontal de la cinématique [99].

Contrairement au centre articulaire de la hanche, il n'y a à l'heure actuelle pas de réel consensus sur la méthode la plus précise mais il faut reconnaitre que cet axe n'a pas fait l'objet d'autant d'attention que le centre articulaire de la hanche. D'après de Rosario et al., abordées d'un point de vue théorique, les différentes méthodes d'identification des axes de rotation semblent relativement équivalentes même lorsque l'impact de l'artéfact des tissus mous est considéré [100]. En pratique, la méthode DynaKad encore appelé 2DoFKnee semble la plus précise que ce soit pour des sujets non pathologiques [101] ou pathologiques [102].

Concernant les mouvements de calibrage, des flexions/extensions passives à l'articulation engendre une meilleure estimation de l'axe que des mouvements actifs [101] mais, à notre connaissance, il n'y a pas encore d'études précisant l'amplitude de mouvement nécessaire.

Comparée à ces méthodes fonctionnelles, la méthode anatomique basée sur les deux marqueurs placés sur les épicondyles médiales et latérales du genou semble donner une moins bonne estimation de l'axe de flexion/extension du genou [101].

Concernant le centre articulaire du genou, il n'y a à notre connaissance pas d'étude proposant de comparer la précision offerte par les différentes méthodes quand bien même ce centre est important puisque servant à définir les axes longitudinaux de la cuisse et
de la jambe. Toutefois, la fiabilité de différentes méthodes a été récemment comparée
[103]. D'après cette étude, la cinématique obtenue à partir d'un centre articulaire du
genou obtenu en le définissant comme le milieu de deux marqueurs placés sur les
épicondyles médiales et latérales du genou apparaît très bonne comparativement aux
méthodes fonctionnelles [103]. Toutefois il convient de noter que dans cette étude, le
mouvement de calibrage fonctionnel proposé basé sur des flexions/extensions actives
jambe levée n'était sans doute pas idéal.

De nouvelles études devront donc être menées pour pouvoir fournir des
recommandations comme cela a pu être fait pour la hanche.

Détermination des axes fonctionnels et du centre articulaire de la cheville

Encore moins d'études ont porté sur la détermination de l'axe de flexion
plantaire/dorsale de la cheville et de son centre articulaire.

La méthode anatomique la plus simple et qui demeure elle aussi très répandue pour
l'analyse de la marche en clinique [21] consiste à considérer l'axe fonctionnel comme étant
colinéaire à l'axe passant par deux marqueurs placés sur les malléoles interne et externe.
Le centre articulaire est quant à lui défini comme étant situé au milieu de ces deux
marqueurs.

Pour définir le centre articulaire à partir d'une méthode fonctionnelle, certains auteurs
proposent d'utiliser les méthodes développées pour la hanche [104].

Concernant la fiabilité des méthodes, les résultats d'une étude, comme pour le genou
et la hanche, semblent confirmer l'absence de bénéfices réels apportés par les méthodes
fonctionnelles sur la méthode anatomique proposant de définir le centre articulaire de la
cheville comme étant le milieu de marqueurs placés sur les malléoles interne et externe
[105].

Ces études mériteraient donc largement d'être complétées pour aboutir à une
connaissance plus approfondie des méthodes permettant de définir aussi bien l'axe
fonctionnel de la cheville que son centre articulaire.

3.2.2.1.3 Méthodes d'optimisation multi-segmentaire

En vue d'obtenir la cinématique articulaire, une autre approche consiste à ajuster un
modèle biomécanique multi-segmentaire à un ensemble de trajectoires de marqueurs
mesurées au cours d'une expérimentation. Cette approche est évoquée sous les termes de
cinématique inverse ou encore de méthode d'optimisation globale ou multi-segmentaire
[106]. Comme précisé précédemment, elle est majoritairement adoptée dans l'objectif de
limiter l'artéfact des tissus mous [8,64,79].

La première étape consiste donc à représenter le corps humain sous la forme de solides
rigides articulés reliés par des liaisons mécaniques qui vont contraindre les mouvements.
Le système correspondant est alors décrit sous forme de coordonnées, le plus
généralement des coordonnées dites généralisées puisqu'elles peuvent décrire aussi bien
des positions absolues que relatives ou encore angulaires. Des contraintes vont donc être imposées pour respecter à la fois la rigidité des segments et les degrés de liberté autorisés à une articulation [106]. Le problème peut alors s'exprimer sous la forme d'un problème d'optimisation sous contraintes formulées par une fonction objective utilisant la formulation de Lagrange [106,107].

L'une des problématiques qui se posent lors de l'utilisation des méthodes d'optimisation multi-segmentaire réside dans la représentation des contraintes cinématiques. Ainsi, un modèle trop contraint ne représentera que partiellement les mouvements réels du corps humain alors qu'un modèle peu contraint ne permettra pas d'obtenir une cinématique satisfaisante [77]. Ceci est d'autant plus vrai que les contraintes sont dans beaucoup des premiers modèles publiés formulées pour représenter des liaisons sphériques et pivots idéales. Les travaux récents proposent donc de nouvelles formes de contraintes, les contraintes dites anatomiques puisque cherchant à représenter des conditions de contact [108] ou encore le comportement des ligaments à une articulation [109]. Comme souligné par Leardini et al. [78], la qualité des résultats est obligatoirement dépendante de la qualité du modèle et de la représentation des articulations. De ce fait, une amélioration de la formulation des contraintes ainsi que leur personnalisation comme proposée par Charbonnier et al. [110] devraient permettre d'améliorer les résultats.

Concernant la résolution du problème, d'autres formulations du problème que la formulation au moindre carré majoritairement adoptée sont à attendre prochainement. Ainsi, il a été récemment proposé d'utiliser une formulation bayésienne pour minimiser les différences entre les trajectoires des marqueurs et les trajectoires simulées [111]. Et comme le souligne les auteurs de cette étude, en robotique, d'autres formulations de la résolution du problème ont été proposées comme les réseaux de neurones et les méthodes heuristiques.

### 3.2.3 Systèmes de caméras vidéo sans marqueurs

Comme évoqué en introduction de ce manuscrit, l'utilisation de marqueurs doit être évitée dans certaines expérimentations du fait de contraintes d'aseptisation ou encore du fait de populations qui pourraient ne pas tolérer le port de marqueurs. Les systèmes vidéo sans marqueurs constituent ici une possibilité totalement non-intrusive. Une revue a été récemment proposée pour évoquer l'évolution de la technologie basée sur la vision [112]. Le présent paragraphe reprend certains points évoqués dans cette revue.

L'analyse du mouvement à l'aide de systèmes sans marqueur n'est pas récente puisque les travaux d'Eadweard Muybridge considérés comme précurseurs en matière d'analyse du mouvement se sont faits sans marqueurs. Malgré tout, avant même l'ère des systèmes optoélectroniques, l'ajout de marqueurs a été proposé pour faciliter le repérage de points clés du corps humain.

Les méthodes sans marqueur ne sont pas les plus utilisées dans les laboratoires de biomécanique. Par ailleurs, à notre connaissance, relativement peu de systèmes sont
commercialisés en incluant à la fois des caméras et une suite logicielle de traitement. On
peut ainsi seulement évoquer les systèmes proposés par Simi (Simi Reality Motion
Systems GmbH ©), Captury Studio Ultimate (The Captury), BioStage (Organic Motion),
Dari Motion, Eumotus et Kinatrax.

L'utilisation de marqueurs permet donc de localiser un point d'intérêt situé sur le corps avec, en biomécanique, l'objectif d'en déduire des informations relatives aux structures osseuses sous-jacentes. Dans le cadre des systèmes sans marqueur, deux approches peuvent être utilisées : comme pour les systèmes optoélectroniques, localiser des points d'intérêt situés à l'extérieur du corps ; recaler une chaîne cinématique dans l'image obtenue. La première approche a été largement abandonnée au profil de la deuxième.

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 15 : Procédure de capture du mouvement sans marqueurs basés sur les algorithmes génératifs (en vert) ou discriminatifs (en orange). D'après Colyer et al [112].</figcaption></figure>

D'après Colyer et al. [112], les quatre principaux composants des systèmes de capture de mouvement sans marqueur sont : le système de caméra utilisé, les caractéristiques de l'image exploitées ; le modèle du corps utilisé ; les algorithmes utilisés pour déterminer les paramètres du modèle.

En général, le processus constituant un système de capture de mouvement sans marqueur prendra la forme montrée à la Figure 15. L'approche générative propose de trouver la meilleure adéquation entre les paramètres du modèle et l'image. Pour l'approche discriminative, l'image est utilisée pour déduire les paramètres du modèle à l'aide d'algorithmes du type machine learning [112].

Nous n'aborderons pas la partie relative aux caractéristiques de l'image exploitées, les problématiques associées à l'extraction d'une silhouette dans une image nous semblant trop éloignées de la biomécanique.
### 3.2.3.1 Les caméras de profondeur

Une carte de profondeur est une image où chaque pixel, au lieu de décrire la couleur ou la luminosité, décrit la distance d'un point dans l'espace de la caméra.

Au cours des dernières années, de nouvelles familles de caméras de profondeur sont apparues. Parmi celles-ci, on distingue généralement deux familles de technologie : les caméras Temps-de-Vol (ou caméras TOF) et les caméras à lumière structurée.

Les caméras Temps-de-Vol envoie un signal optique proche de l'infrarouge en direction des objets/personnages de la scène. Le signal réfléchi est recueilli par un capteur qui en déduira la distance séparant ces objets/personnages de la scène. Pour les caméras à lumière structurée, la profondeur est détectée au travers des déformations d'un motif connu projeté sur la scène.

Les deux technologies possèdent à la fois des caractéristiques de bruit et des compromis entre précision de la profondeur et résolution spatiale différents. Malgré un certain engouement, il faudrait reconnaitre que les caractéristiques de ces caméras devraient limiter leur utilisation pour des applications biomécaniques en particulier si une précision importante est requise. Ainsi, des erreurs sur l'estimation d'une position allant jusqu'à 3 cm sont évoquées [113] (nous recommandons la lecture de l'article de Sarbolandi et al. [113] pour plus de détails sur le fonctionnement de ces caméras et sur les sources d'erreur).

En plus de ce défaut de précision, le champ de vision de ces caméras et leur portée sont restreints et des interférences lumineuses peuvent venir perturber la mesure. Avec les caméras Temps-de-Vol, au-delà de 5 mètres, le rayonnement infrarouge réfléchi devient trop faible pour être mesurable avec précision. A l'inverse, si des objets/personnages sont trop près du capteur, le signal sature le capteur.

Enfin, la fréquence d'acquisition est limitée puisque les caméras commercialisées atteignent actuellement tout juste 30Hz.

### 3.2.3.2 Les systèmes de caméras stéréovision

Qu'elles soient fixées ou non sur un seul bloc, le principe de ces systèmes de caméras stéréovision est le même à savoir utiliser la parallaxe obtenue entre des images acquises selon des points de vue différents pour retrouver la troisième dimension manquante par triangulation. Cette méthode encore appelée stéréophotogrammétrie est utilisée depuis des décennies pour analyser le mouvement en trois dimensions [114]. Cette méthode est également exploitée par les systèmes optoélectroniques. Pour que la reconstruction 3D soit possible, les caméras doivent être synchronisées et calibrées, ce calibrage renvoyant à l'identification des paramètres nécessaires pour effectuer la correspondance entre les positions 2D provenant des images correspondant aux différents points de vue pour en déduire la position en trois-dimensions.

Une caméra dite 3D de stéréovision binoculaire comme la Zed de chez StereoLabs est en réalité constituée de deux caméras synchronisées fixées sur un même boitier. Le système de caméras proposé par Simi (Simi Reality Motion Systems GmbH ©) est lui
composé de 2 à 8 caméras synchronisées, chaque caméra pouvant être placée librement dans l'espace.

L'intérêt de tels systèmes est qu'ils permettent l'utilisation de caméras aux fréquences d'acquisition bien supérieures à celles proposées par les caméras Temps-de-Vol et à lumière structurée actuelles. Par exemple, le système Zed affiche une fréquence d'acquisition de 100Hz tandis que Simi propose des systèmes composés de caméras cadencées à 500Hz.

Concernant la précision de ces systèmes commerciaux, il faut bien reconnaitre que les données manquent puisque des données n'ont été publiées à notre connaissance que pour le système Organic Motion [115].

### 3.2.3.3 Les algorithmes d'identification des poses segmentaires

Dans beaucoup de systèmes ou de suites d'algorithmes proposées dans le cadre de système sans marqueurs, le suivi de points extérieurs du corps a été abandonné pour privilégier l'extraction directe de la pose des segments d'une chaîne cinématique.

Ce procédé propose donc en amont la définition d'un modèle squelettique là encore sous forme de solides rigides articulés. Le modèle squelettique est alors paramétré suivant les longueurs des segments identifiés sur l'image.

Pour les approches génératives, une représentation du modèle prenant également en compte le volume des segments est générée et par la suite comparée aux caractéristiques extraites de l'image. Pour cela, une fonction de coût est construite. D'après Colyer et al. [112], la constitution de cette fonction de coût est primordiale pour garantir une estimation réaliste de la pose des segments.

Pour les approches discriminatives, les images ou certaines caractéristiques extraites de l'image sont utilisées pour établir une correspondance avec des images/caractéristiques dont la pose est connue à l'aide d'un algorithme d'apprentissage. Toutefois, cette approche nécessite la création d'une base de données conséquentes pour laquelle les poses des segments ont été établies avec précision [112].

### 3.2.3.4 Précision et fiabilité des systèmes de capture de mouvement humain sans marqueur

La précision des systèmes est testée par comparaison de la cinématique articulaire obtenue à partir des systèmes sans marqueur avec celle obtenue à partir d'un système optoélectronique (parfois qualifié de « silver standard » par comparaison à l'imagerie médicale qui constitue le « gold standard »). De ce fait, le plus souvent, il n'est pas possible de distinguer la part de l'imprécision provenant de la qualité des images proprement dites de celle provenant du traitement des images ou encore de l'algorithme permettant d'ajuster le modèle cinématique aux données extraites de l'image. Pour remédier à ce problème, il a été proposé de partager des données correspondant aux acquisitions des caméras vidéo ainsi qu'aux acquisitions simultanées d'un système optoélectronique (ces données sont accessibles sur le site HumanEva à l'adresse humaneva.is.tue.mpg.de). Mais tous les travaux n'ont pas utilisé ces jeux de données qui
sont considérés par certains comme de pauvre qualité du fait du faible nombre et du placement des caméras [112,116]. Cette démarche intéressante n'a par ailleurs pas été adoptée pour les travaux portant sur les caméras de profondeur.

En ce qui concerne les systèmes basés sur des caméras vidéo, des résultats relativement satisfaisants ont été publiés et ce, dès 2010 [116]. En effet, dans leur étude, Corazza et al présentent l'erreur quadratique moyenne obtenue sur la détermination des centres articulaires lors d'essais de marche et de course. Cette erreur est de 15±10mm en moyenne pour les centres articulaires des membres inférieurs [116]. Un autre résultat de cette étude montre que l'erreur diminue sensiblement lorsqu'au moins 8 caméras vidéo sont utilisées [116]. Pour la cinématique articulaire, certains résultats sont également encourageants puisque l'erreur quadratique moyenne étaient inférieures à 4° [117]. Pour les autres études, d'une manière générale, il ressort que les données dans le plan transverse [112,115,118,119] mais aussi à la cheville sont les moins bonnes [112,118,119].

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 16 : angles à la hanche, genou et cheville à deux vitesses de marche (A) 1.3 m/s et (B) 1.6 m/s. les courbes représentent les moyennes des angles obtenues et l'intervalle de confiance à 90 pour le système optoélectronique (en gris) et la Kinect (en noir). D'après [120].</figcaption></figure>

En ce qui concerne les caméras de profondeur, les résultats présentés sont très mitigés que ce soit pour la marche sur tapis roulant [120] ou différents tests cliniques comme le Sit to Stand ou le Timed Up and Go [121]. Dans l'étude d'Eltoukhy et al portant sur la marche sur tapis roulant [120], les angles de flexion/extension du genou n'étaient ainsi corrélés avec ceux obtenus à l'aide d'un système optoélectronique qu'avec un coefficient de corrélation égal à 0.57 [120]. Comme illustré par la Figure 16, des écarts importants entre les deux mesures étaient aussi relevés et pouvaient atteindre jusqu'à 20° pour l'angle de flexion plantaire/dorsale de la cheville.
En fait, comme évoqué précédemment, ces résultats contrastés ne sont pas aisés à interpréter. Ici, on ne peut pas distinguer les limites de la caméra de la limite du modèle. Pour pallier cette difficulté, une étude à proposer de ne pas utiliser le modèle cinématique associé à la caméra de profondeur et de recaler sur les segments identifiés sur les images de profondeur des marqueurs placés selon un modèle cinématique classique [122]. Les angles ainsi obtenus sont relativement bons puisqu'au cours d'une tâche de squats les différences maximales relevées étaient inférieures à 5° pour la hanche et le genou et ce quel que soit le plan du mouvement. Il semblerait donc que l'erreur majeure réside dans le modèle cinématique utilisé pour définir les angles.

Une autre étude de 2015 réalisée avec la version V2 de la caméra Kinect de Microsoft présente des résultats d'analyse de la marche pouvant être considérés comme médiocres pour la cinématique articulaire mais bonnes pour les paramètres spatio-temporels [123]. Dans cette étude, les auteurs qui avaient choisi de placer la caméra de face discutent le positionnement des caméras. En effet, une seule caméra de profondeur est utilisée. De ce fait, des erreurs importantes apparaissent non seulement dans les plans perpendiculaires au plan des caméras (perpendiculaire à la profondeur) mais aussi du côté du membre opposé à la caméra [121].

Concernant la fiabilité des méthodes, ce sujet n'a pas été abordé pour les dispositifs basés sur des caméras vidéo.

A l'heure actuelle les systèmes de mesure sans marqueur basés sur des caméras de profondeur sont encore à perfectionner tant au niveau de l'image que des modèles cinématiques. Comme évoqué précédemment pour les systèmes optoélectroniques l'attrait pour la simplicité (un faible nombre de caméras, une absence de marqueurs) et pour le moindre coût va difficilement de pair avec une qualité des résultats. Par ailleurs, comme précisé par Napoli et al. [121], l'objectif initial de Microsoft au moment de la conception de la Kinect était la conception de jeux vidéo. D'un point de vue matériel, la caméra Kinect est donc basée sur une combinaison de capteurs à faible coût. Du point de vue logiciel, l'algorithme de suivi de modèle de Microsoft est conçu pour les performances de jeu et la possibilité de généralisation à toute morphologie de joueur plutôt que pour la précision de suivi. Ainsi, pour réduire le temps de calcul nécessaire pour le suivi des articulations, le flux de données est traité en temps réel et trame par trame. Bien qu'efficace sur le plan informatique, ce choix n'assure pas de continuité dans les trajectoires aux articulations prédites.

Des propositions pourraient donc être faites pour améliorer cet algorithme d'identification et de suivi de trajectoire. On peut donc envisager de gagner en précision et en fiabilité en proposant des modèles et des algorithmes propres ainsi qu'en utilisant plusieurs caméras de profondeur [121]. L'utilisation de plusieurs caméras devraient limiter l'occultation de segments, étendre le champ de vision et améliorer la précision des données [124]. Des propositions commerciales ont été faites pour combiner plusieurs caméras de
profondeur (Ipi Soft, Brekel) mais leur performance reste à tester. Des perturbations dues aux interférences résultant de l'émission de plusieurs sources lumineuses sont en effet à attendre.

Concernant le modèle et les algorithmes associés, ce qui ressort est que le modèle cinématique proposé parait bien « simple » au regard des modèles cinématiques évoqués dans le cadre des méthodes d'optimisation multi-segmentaire. De même, à notre connaissance, il n'est pas encore question d'intégrer une formulation de Lagrange pour garantir une certaine continuité dans les poses, vitesses et accélérations des segments du modèle. Par ailleurs, l'approche discriminatives pourrait paraitre prometteuse en particulier si la base de données pouvait être constituée à partir d'imagerie médicale.

Même si Microsoft a cessé la fabrication de caméras de profondeur, le marché est très actif et la demande forte de différentes communautés scientifiques pour des applications très variées (réalité virtuelle, réalité augmentée, télésanté etc.) devrait faire en sorte que de nouvelles solutions soient proposées. Le nombre d'articles dédié à ces caméras reste en effet très important (déjà plus d'une cinquantaine d'article publié en 2019 en avril et une issue spéciale dans le journal Sensors en mars 2019).

Pour les systèmes basés sur les caméras vidéo, là aussi des progrès sont sans doute à
envisager notamment en termes de modèle cinématique et d'algorithme de recalage.

Il est à noter que, ce domaine étant très actif, au moment où ce paragraphe sera lu,
de nombreuses nouvelles propositions auront été faites.

3.2.4 Dispositifs embarqués

3.2.4.1 Les capteurs inertiels

A en juger par le nombre de revues de la littérature récentes sur le sujet, on peut considérer que la mesure par capteurs inertiels est également un sujet très actuel. Des revues portent donc sur les algorithmes utilisés dans le cadre de l'analyse du mouvement [125], les algorithmes de fusion de données intra ou inter-capteurs [126,127], sur la méthodologie pour obtenir la cinématique articulaire des membres inférieurs [128] et des membres supérieurs [129], sur les applications utilisant la mesure inertielle [130] ou encore sur l'analyse de la marche [131]. Il faut également noter que la thématique est aussi bien abordée par les biomécaniciens que par la communauté de l'animation.

La mesure inertielle fait référence à la mesure de l'accélération linéaire et/ou de la vitesse angulaire. Les capteurs inertiels ou unités de mesure inertielles (IMU) sont donc des capteurs combinant des accéléromètres et gyromètres (contrairement à l'anglais, en français une distinction est faite entre un gyroscope qui mesure une orientation et un gyromètre qui mesure une vitesse angulaire). Beaucoup de ces capteurs comportent également des magnétomètres (l'acronyme devient alors MIMU). Ces capteurs inertiels utilisent le principe d'inertie pour mesurer leur propre mouvement : l'accélération linéaire
et la vitesse angulaire sont ainsi liées à la résistance au mouvement (inertie) d'une masse libre contenue dans le capteur lorsqu'il est accélérée par respectivement une force ou un moment externe.

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 17 : a) système de navigation inertielle du Missile S3 (Musée de l'Air et de l'Espace, Paris Le Bourget) ; b) capteur inertiel LN-200 (Northrop Grumman).</figcaption></figure>

A l'origine, les capteurs inertiels ont été développés pour la navigation des missiles puis des véhicules volants et spatiaux [132]. Ainsi, on retrouve les premiers systèmes de guidage par capteurs inertiels dans les missiles allemands V2 utilisés pendant la Seconde Guerre Mondiale. Puis, à la fin des années 1940, des éléments de navigation inertielle développés par le M.I.T. sont présents dans des missiles balistiques américains terrestres et maritimes. Le guidage inertiel a également trouvé sa place dans l'épopée spatiale des années 1960 en étant développé pour la fusée Apollo. Depuis lors, les systèmes de guidage inertiel sont aussi utilisés pour le guidage des avions militaires puis commerciaux et, à l'heure actuelle, pour le guidage des drones [133]. Seulement, les capteurs inertiels retrouvés dans ces dispositifs sont très loin de ceux que l'on peut utiliser pour l'analyse du mouvement humain. Comme cela peut être observé sur la Figure 17, les capteurs inertiels utilisés pour la navigation sont en effet très imposants et filaires.

Comme évoqué par Picerno [128], on a sans doute tort d'introduire les capteurs inertiels comme une alternative récente aux systèmes d'analyse du mouvement optoélectronique. En effet, dès les années 70 des études proposaient de caractériser la marche humaine à partir de mesure de l'accélération [134]. Malgré tout, il faut attendre le début des années 2000 pour voir augmenter le nombre de travaux de recherche portant sur les capteurs inertiels. D'après Picerno, le fait de présenter l'analyse du mouvement par capteurs inertiels comme relativement récente proviendrait de l'avènement des capteurs inertiels de technologie micro-électro-mécanique (MEMS suivant l'acronyme anglais) et du boom des travaux de recherche qui a suivi. En effet, c'est au début des années 2000 que des capteurs inertiels de plus faibles dimensions voient le jour et la fin des années 2000 pour que des capteurs sans fil soient commercialisés [135].
A partir des données inertielles, des propositions ont été faites pour caractériser la stabilité ou encore les paramètres spatio-temporels lors de la marche. D'autres ont proposé des données quantifiables caractérisant les performances à des tests cliniques (voir Iosa et al. [136] pour une revue détaillée de l'utilisation des données inertielles dans le cadre d'applications cliniques). D'autres encore utilisent les accélérations comme substitut aux plateformes de stabilométrie pour évaluer les capacités posturales. Et, bien sûr, de nombreuses études ont proposé d'utiliser l'accélération pour « quantifier » l'activité physique réalisée comme l'atteste de nombreuses revues systématiques portant sur le sujet [137-141]. Dans le cadre de cette utilisation directe des mesures inertielles, le questionnement ne provient pas tant de la mesure inertielle que des indices ou paramètres proposés pour caractériser la fonction locomotrice.

Pour substituer en partie les systèmes optoélectroniques, les capteurs inertiels devraient permettre de mesurer la cinématique articulaire et donc de fournir l'orientation voire les translations des segments. Pour obtenir l'orientation des segments, deux approches existent. La première approche, illustrée par la Figure 18 nécessitent deux étapes. La première étape consiste à obtenir l'orientation du capteur (le terme attitude est aussi utilisée dans la littérature relative à la mesure inertielle) à partir de la mesure inertielle ; la seconde étape consiste à obtenir l'orientation du segment à partir de celle du capteur inertiel. Les deux prochains paragraphes évoquent chacune de ces deux étapes. Par ailleurs, elles reprendront certains résultats de la thèse d'Alexis Nez soutenue en 2017 [142] et des articles qui en découlent [143].

La deuxième approche, moins fréquemment retrouvée, consiste à retrouver la cinématique articulaire en passant par un modèle cinématique. Cette dernière approche sera abordée dans le dernier paragraphe.

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 18: Etapes de l'analyse du mouvement par capteurs inertiels. Illustration extraite de la thèse d'A.Nez [142].</figcaption></figure>
### 3.2.4.1.1 Orientation des capteurs

Les capteurs inertiels mesurent donc des accélérations linéaires et des vitesses angulaires et très souvent, le champ magnétique environnant. De ce fait, en première intention, pour obtenir une rotation, la vitesse angulaire peut être numériquement intégrée. Cependant, les capteurs inertiels conçus pour l'analyse du mouvement humain sont basés sur une technologie micro-électromécanique (MEM) certes à faible coût mais qui souffre d'un bruit et de biais importants de mesure [144]. Ce bruit et ce biais affectent en particulier la mesure de la vitesse angulaire [145] de sorte que l'estimation de l'orientation par intégration numérique de la vitesse angulaire conduit à une erreur bien connue, la dérive d'orientation [146].

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 19 : Illustration de l'obtention de la rotation à l'aide de la mesure inertielle.</figcaption></figure>

Pour améliorer le calcul de l'orientation, les données du capteur sont combinées [147], l'accélération linéaire et le champ magnétique étant utilisés pour corriger l'estimation initiale obtenue par intégration numérique de la vitesse angulaire [146]. En effet, en l'absence de mouvement, l'accélération linéaire mesurée par le capteur devrait être la gravité que l'on sait être verticale. Cette information peut ainsi être exploitée pour définir l'inclinaison du capteur. Le champ magnétique mesuré peut également être utilisé pour exprimer l'orientation du capteur par rapport au champ magnétique terrestre. Cependant, dans la pratique, de telles conditions idéales ne sont jamais obtenues. Puisque les capteurs inertiels sont utilisés dans le but de caractériser les mouvements humains,
les accéléromètres mesurent l'accélération externe induite par les mouvements du segment corporel en plus de l'accélération induite par la gravité. Quant aux magnétomètres, ils sont sensibles aux composants ferromagnétiques situés à proximité du capteur inertiel, ce qui constitue un problème récurrent. Cette problématique liée à l'obtention de l'orientation à partir de mesure inertielle est illustrée par la Figure 19.

L'approche classique pour parvenir à exploiter toutes ces mesures bruitées et perturbées pour obtenir l'orientation du capteur inertiel est de les fusionner à l'aide d'un filtre, typiquement, un filtre de Kalman. Le filtre de Kalman constitue en effet l'outil le plus communément adopté pour effectuer la fusion de données à partir de mesures bruitées [148,149]. L'idée principale est de combiner les différentes mesures de capteurs avec un modèle dynamique qui traduit le comportement dans le temps de l'état à estimer tel qu'illustrer par la Figure 20. Bien qu'il soit largement utilisé dans le traitement de la mesure inertielle, il n'y a pas de consensus sur la structure du filtre de Kalman et de son paramétrage [148]. Par ailleurs, s'agissant des dispositifs commercialisés, il est assez rare de trouver des informations sur l'algorithme de fusion de données utilisé. De ce fait, il est assez délicat d'évaluer la qualité des capteurs inertiels proposés pour l'analyse du mouvement humain puisqu'il reste délicat de dissocier la qualité de mesure du capteur de celle de l'algorithme permettant d'obtenir l'orientation.

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Figure 20 : Schématisation d'un filtre de Kalman</figcaption></figure>

Par ailleurs, les travaux d'Alexis Nez ont également mis en évidence l'importance du paramétrage du filtre de Kalman [142]. En effet, un point critique lors de la mise en œuvre d'un filtre de Kalman est l'initialisation des matrices de covariance qui caractérisent les erreurs de modélisation ainsi que le bruit des capteurs [150]. Or, ces matrices de covariance sont crucales car une mauvaise définition de ces matrices peut conduire à des estimations inexactes voire à des problèmes de divergence et de stabilité du filtre [151]. Lorsqu'elles sont appliquées à l'estimation de l'orientation par les données inertielles, les matrices de covariance représentent donc le bruit de mesure des gyroscopes, des accéléromètres et des magnétomètres. Mais ils représentent également les perturbations externes de l'accélération et du champ magnétique puisque, comme
mentionné précédemment, l'accélération externe subie par le capteur ainsi que les perturbations magnétiques tendent à provoquer des erreurs sur l'orientation estimée. Or, les problèmes liés à l'initialisation des matrices de covariance sont très peu documentés [152,153] et étonnamment jamais considérés dans l'analyse du mouvement humain par capteurs inertiels.

Une méthode permettant d'identifier les paramètres de Kalman nécessaires à la définition des matrices de covariance a donc été proposée par Alexis Nez [142]. Ce qui ressort de ces travaux est que les paramètres de Kalman optimaux dépendent de l'intensité du mouvement (en termes d'accélération linéaire et de vitesse angulaire) et qu'une meilleure estimation de l'orientation est obtenue en adaptant les paramètres de Kalman à l'intensité du mouvement effectué. Dans ces travaux, les mouvements lents étaient définis comme des mouvements subissant une accélération moyenne et une vitesse angulaire de l'ordre de 0.3m.s⁻² et 40°/s, les mouvements intermédiaires de 6.9m.s⁻² et 300°/s et les mouvements rapides de 39m.s⁻² et 700°/s. D'après ces résultats, comme cela est illustrée par la Figure 21, des erreurs très importantes dans l'estimation de l'orientation apparaissent lorsque les paramètres de Kalman sont inappropriés.

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Figure 21 : Comparaison des erreurs d'orientation (RMSE sur l'angle du quaternion représentant la rotation permettant de passer de la mesure de référence à l'orientation obtenue) pendant un mouvement d'une durée de 10min avec en haut quatre paramétrages différents des filtres de Kalman, avec les valeurs obtenues pour les mouvements lents, les mouvements intermédiaires et rapides et avec un filtre de Kalman adaptatif. En bas, l'erreur sur l'orientation obtenue par le filtre de Kalman adaptatif est comparée avec celle obtenue à l'aide de l'algorithme fabriquant. L'orientation obtenue à l'aide d'un système optoélectronique servait de référence (voir [142] pour plus de détails sur la méthodologie).</figcaption></figure>
Une meilleure définition des paramètres de Kalman permet donc de réduire sensiblement l'erreur sur l'obtention de l'orientation (Tableau 2). Par ailleurs, ce résultat a été obtenu pour des capteurs inertiels de qualité moindre comme ceux utilisés pour l'analyse du mouvement humain (Opal, APDM) mais aussi pour un capteur de meilleur qualité utilisé pour le pilotage de machine dans l'industrie (3DM-GX4-25, MicroStrain), la qualité étant attestée par leurs valeurs de l'instabilité du biais [154].

Ce qui ressort également des travaux menés dans la thèse d'Alexis Nez est l'importance du calibrage des capteurs. Ainsi, le Tableau 2 montre les erreurs dans l'estimation de l'orientation en fonction du calibrage des différents capteurs fournissant la mesure inertielle. Le rôle propre de la qualité du calibrage des capteurs apparaît très clairement. Ainsi, les erreurs sur l'orientation sont presque réduites de moitié après un calibrage des gyromètres lors de mouvements effectués à intensité intermédiaire et rapide tandis que les mouvements à intensité lente gagnent nettement du recalibrage des accéléromètres et magnétomètres.

<table><caption>Tableau 2 : Influence du calibrage et apport de l'identification des paramètres de Kalman sur l'erreur d'orientation (RMSE sur l'angle du quaternion représentant la rotation permettant de passer de la mesure de référence à l'orientation obtenue) pendant trois mouvements d'une durée de 10min réalisée avec une vitesse lente, intermédiaire et rapide [142]. L'orientation obtenue à l'aide d'un système optoélectronique servait de référence (voir [142] pour plus de détails sur la méthodologie). Deux types de capteurs ont été testés, des capteurs de grade consommateur utilisés pour l'analyse du mouvement humain (Opal, APDM) et un capteur de grade tactique utilisé dans l'industrie (3DM-GX4-25, MicroStrain).</caption><thead><tr><th rowspan="2">Intensité du mouvements</th><th colspan="3">Grade consommateur (APDM Opal)</th><th>Grade tactique (MicroStrain)</th></tr><tr><th>Lent</th><th>Intermédiaire</th><th>Rapide</th><th>Lent</th></tr></thead><tbody><tr><td>Algorithme constructeur</td><td>8.5 ± 3.0°</td><td>13.0 ± 10°</td><td>36.1 ± 32.2°</td><td>0.8°</td></tr><tr><td>Calibrage constructeur</td><td>5.5 ± 1.3°</td><td>8.0 ± 0.9°</td><td>25.0 ± 7.5°</td><td>0.4°</td></tr><tr><td>Recalibrage gyromètres</td><td>5.4 ± 1.7°</td><td>4.3 ± 0.7°</td><td>14.0 ± 5.4°</td><td></td></tr><tr><td>Filtre de Kalman adaptatif</td><td>Recalibrage gyromètres +accéléromètres</td><td>3.0 ± 1.2°</td><td>3.3 ± 0.5°</td><td>14.3 ± 5.2°</td><td></td></tr><tr><td></td><td>Recalibrage gyromètres +accéléromètres +magnétomètres</td><td>1.5 ± 0.2°</td><td>2.9 ± 0.3°</td><td>14.0 ± 5.3°</td><td></td></tr></tbody></table>

Seulement, si les dispositifs commercialisés permettent parfois de recalibrer les gyromètres et les magnétomètres (c'est le cas pour les capteurs APDM que nous possédons), à notre connaissance, aucun système dédié à l'analyse du mouvement ne propose de recalibrer les accéléromètres. Pourtant, des méthodes relativement simples à
mettre en œuvre comme celle qui consiste à placer le capteur sur ses différentes face sur une surface horizontale permettent de calibrer de nouveau les accéléromètres [143].

Si les résultats présentés dans le Tableau 2 peuvent à première vue être considérés comme alarmants sur la capacité à obtenir une orientation à partir de la mesure inertielle, il y a toutefois des raisons d'être optimiste. En premier lieu, la qualité des capteurs a fortement progressé ces dernières années.

Ainsi, les gyroètres inclus dans les capteurs inertiels dédiés à l'analyse du mouvement atteignent dorénavant le grade dit *tactique* (Tableau 3). Par exemple, le gyroètre équipant la dernière version du capteur inertiel Opal de la compagnie APDM présentent des instabilités du biais de 4°/heure alors que la version précédente affichait des instabilités du biais de l'ordre de 180°/heure (source fabriquant).

<table><caption>Tableau 3 : Caractéristiques techniques des gyroscopes présents dans les principaux capteurs inertiels dédiés à l'analyse du mouvement commercialisés.</caption><thead><tr><th>Modèle</th><th>Instabilité du biais<br>(deg/heure)</th><th>Bruit<br>(deg/s/√Hz)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Grade tactique</td><td>0.1-30</td><td></td></tr><tr><td>MTw Awinda (Xsens)</td><td>10</td><td>0.01</td></tr><tr><td>Opal V2 (APDM)</td><td>4</td><td>0.025</td></tr><tr><td>Shimmer3 (Shimmer)</td><td>Non communiquée</td><td>0.01</td></tr><tr><td>WaveTrack (Cometa)</td><td>Non communiquée</td><td>Non communiquée</td></tr><tr><td>Physilog (GaitUp)</td><td>Non communiquée</td><td>Non communiquée</td></tr><tr><td>Opal V1 (APDM)</td><td>180</td><td>0.139</td></tr></tbody></table>

L'une des difficultés actuelles pour les biomécaniciens intéressés par la mesure inertielle consiste donc à sélectionner un capteur. A moins de développer ses propres capteurs, ce qui demandent des compétences en électronique et en traitement du signal, il est parfois difficile de s'y retrouver dans le choix des dispositifs commercialisés, d'autant plus que les informations directement accessibles sont souvent relativement faibles. Par exemple, il ne nous a pas été possible de trouver les caractéristiques en termes de biais et de bruit des gyroscopes inclus dans deux des principaux systèmes actuellement commercialisés en analyse du mouvement (Tableau 3). En Annexe 1, un tableau des dispositifs basés sur des capteurs inertiels ainsi que leurs caractéristiques techniques sont présentées. Un peu moins de 20 systèmes ont été recensés en 2019. L'intérêt d'acheter ce type de dispositif plutôt que des capteurs individuels est que la communication et synchronisation inter-capteurs est déjà assurée. A l'heure actuelle, tous les systèmes proposent de la mesure sans fil avec une transmission en direct des données par une antenne à une unité centrale sur laquelle les données sont enregistrées. Certains d'entre eux proposent également une mesure embarquée pendant laquelle les données sont stockées sur une carte mémoire incluse dans chaque capteur. Malheureusement, à notre connaissance, aucun des systèmes actuellement commercialisés ne permet d'accéder aux données brutes des capteurs (la société APDM ne le permet plus dans sa nouvelle version
des capteurs Opal) de sorte qu'il est difficile de proposer sa propre méthode de calibrage. Enfin, comme évoqué précédemment, l'algorithme de fusion de données n'est quasiment jamais évoqué mis à part pour les capteurs inertiels MTw Awinda (Xsens)[155].

La commercialisation de ces nombreux dispositifs étant encore récente, il est donc difficile de prédire la qualité des capteurs en termes de rotation. Par ailleurs, à notre connaissance, aucune comparaison des dispositifs n'a été proposée. En fait, si l'on effectue le parallèle avec les systèmes optoélectroniques, nous pouvons considérer que la précision obtenue par les dispositifs n'est pas encore suffisamment faible pour que l'on n'y accorde plus d'importance.

En perspective, pour l'obtention de l'orientation des capteurs à l'aide de la mesure inertielle, des progrès à la fois en termes de qualité du gyromètre mais aussi de miniaturisation sont encore à attendre dans les prochaines années [154]. Les gyromètres de technologie MEM resteront pour quelque temps encore utilisés dans les capteurs inertiels dédiés à l'analyse du mouvement, les gyromètres basés sur d'autres technologies comme les gyromètres à fibre optique étant encore beaucoup trop imposants et filaires [154].

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>Figure 22 : A gauche, schématisation d'un observateur non-linéaire pour l'obtention de l'orientation à partir de mesures inertielles. A droite, comparaison des performances d'un observateur non-linéaire (CF) et d'un filtre de Kalman (SF) par rapport à l'intégration directe de la vitesse angulaire (INT) lors d'une tâche de locomotion. Figures provenant de [147].</figcaption></figure>

Concernant les algorithmes de fusion de données, des ajustements des filtres de Kalman sont encore possibles. Comme évoqué plus haut, des filtres adaptatifs prenant en compte l'intensité du mouvement effectué doivent permettre d'améliorer l'estimation de l'orientation. Par ailleurs, des alternatives au filtre de Kalman existent comme les algorithmes basés sur les observateurs non linéaires [156-158]. Si cette approche est considérée comme plus simple que le filtre de Kalman tant en termes de structure que de paramétrage, peu d'études à notre connaissance ont proposé l'utilisation de ce filtre pour l'analyse du mouvement humain [159]. Pourtant, les performances de ces algorithmes de fusion de données semblent bonnes (cf Figure 22) et soutiennent la comparaison avec les
résultats issus des filtres de Kalman [147,159,160]. Des améliorations des algorithmes de fusion de données peuvent donc encore être effectives dans les prochaines années.

### 3.2.4.1.2 Définition des repères segmentaires (calibrage anatomique)

Le paragraphe précédent évoque l'obtention de l'orientation du capteur à partir de la mesure inertielle. Suivant la Figure 13, la deuxième étape nécessaire à l'obtention de la cinématique articulaire consiste à établir la transformation permettant de passer du repère du capteur inertiel vers le repère du segment. Cette étape correspond donc au calibrage anatomique encore appelé calibrage capteur-segment.

Différentes approches ont été proposées pour y parvenir. Grossièrement, on peut les classer en 4 catégories.

Avant de présenter ces 4 catégories, on peut mentionner une approche singulière qui propose de mettre à zéro les angles obtenus par les capteurs inertiels dans une phase particulière d'un cycle de marche [161]. Seulement, il faut bien avouer que la méthodologie employée dans l'article est peu explicite.

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Figure 23 : A gauche, méthode d'alignement « physique » des capteurs inertiels par rapport aux segments proposée par [162]. A droite, illustration de la position des axes longitudinaux et des axes de capteurs inertiels placés en surface du segment sur une image EOS (AJC, KJC et HJC représentent les centres articulaires de la cheville, du genou et de la hanche).</figcaption></figure>

La première catégorie d'approches propose d'aligner physiquement les axes des capteurs avec ceux du segment sous-jacent. L'un des axes du capteur est donc « aligné » avec l'axe longitudinal du segment, tandis qu'un deuxième est plus ou moins aligné avec l'axe de flexion/extension du segment. Cette méthode est largement discutable. Tout d'abord, les axes réels des segments sont difficilement identifiables en ne se basant que sur une vision externe du segment. Ensuite, comme illustré par la Figure 23, les masses molles entourant les segments osseux rendent délicat l'alignement d'un axe du capteur avec l'axe longitudinal du segment. A côté de ces sources d'erreur, le léger désalignement entre le repère réel du capteur défini par le montage des accéléromètres, magnétomètres et gyroscopes et celui du boitier externe sur lequel se base le placement du capteur par l'opérateur peut paraitre négligeable. Par ailleurs, bien qu'à notre connaissance cela n'ait pas été étudié, cette méthode pose question sur la reproductibilité de la mesure, celle-ci dépendant de la capacité de l'opérateur à aligner à chaque expérimentation les capteurs de la même manière.

Malgré tout, cette technique a été adoptée dans différents travaux portant sur les membres supérieurs [163], le thorax [164] mais aussi la cuisse et le tibia [161,162,165–
172]. Il peut être remarqué que pour les membres inférieurs cette méthode est encore utilisée, notamment pour des applications en rééducation et/ou ambulatoire.

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Figure 24 : A gauche, définition des repères segmentaires pendant la T-pose (Xsens, base.xsens.com) ; à droite, représentation des axes longitudinaux de la cuisse et du tibia sur une image EOS.</figcaption></figure>

La seconde catégorie de procédures place le sujet dans une ou plusieurs positions statiques particulières. L'hypothèse est alors faite que, dans ces positions, certains axes des segments sont alignés avec une direction facilement identifiable l'horizontale ou la verticale.

La plus connue pour les membres inférieurs est la N-pose et pour le corps entier, la T-pose (Figure 24). Pendant ces deux poses, il est supposé que les axes longitudinaux des segments cuisses et tibia sont alignés avec la verticale [173]. Comme illustrée par la Figure 24, l'hypothèse selon laquelle on puisse naturellement et aisément aligner les axes longitudinaux des segments avec l'horizontale ou la verticale est très contestable [174]. Même pour l'expérimentateur, il est peu évident de modifier la position du sujet pour faire en sorte que l'alignement soit bien effectif. L'étude de Morton et al. [174] a ainsi mis en évidence que lors de la T-pose, alors que l'angle de flexion/extension du genou devrait être de 0° avec cette approche, l'angle réel obtenu à l'aide d'une méthode de référence basée sur un système optoélectronique était de 20° pour un sujet. D'après Morton et al., cette approche ne devrait être utilisée que pour des acquisitions ayant pour objectif la visualisation de mouvement.

Malgré cela, cette approche est encore adoptée par certains auteurs et ce, encore récemment [175-179]. Sa simplicité de mise en œuvre reste un argument mis en avant.

D'autres procédures ont proposé une approche « anatomique ». Comme cela est effectué dans le cas de la mesure par systèmes optoélectroniques, il s'agit ici de définir la position d'axe et/ou de points anatomiques dans le repère du capteur. Pour cela des pointeurs [180], ou des images [181-183] sont utilisés pour effectuer cette localisation. Ainsi Bisi et al. [181] proposent d'utiliser un pointeur sur lequel est fixée une caméra. La
reconnaissance d'une mire (sous forme de damier) placée sur le capteur permet alors de définir les matrices de passages. D'autres auteurs proposent quant à eux d'utiliser une photographie pour relever l'orientation et la position des capteurs inertiels relativement aux axes longitudinaux de la cuisse et du tibia en positions statiques [182,183].

Cette approche est toutefois très peu retenue sans doute du fait qu'elle nécessite du matériel supplémentaire.

La dernière famille de méthodes est basée sur une approche fonctionnelle. Avec cette approche, un mouvement ou une variation de position à une articulation est utilisé pour définir les axes des segments. Dans le cas de mouvement, l'hypothèse est faite que le vecteur vitesse angulaire est aligné avec l'axe du segment autour duquel s'effectue le mouvement [184-186]. Dans le cas de variation de position, l'axe de rotation est défini comme étant perpendiculaire au vecteur accélération mesuré dans les différentes postures [187,188]. Parfois, cette approche fonctionnelle est mixée avec des postures statiques pour obtenir les deux axes nécessaires à la définition d'un repère segmentaire [186,188-190].

Pour les membres inférieurs, de nombreuses procédures intègrent cette approche [184,186-189,191-193]. Seulement, parmi toutes les études, si toutes définissent l'axe de flexion du genou, seulement deux d'entre elles proposent aussi de définir l'axe de flexion plantaire/dorsale de la cheville [187,192]. Seule une étude propose de déterminer les axes fonctionnels du bassin et de cuisse [186] alors que [192] ne fait qu'évoquer une possible extension de leur procédé à la hanche.

Si cette approche fonctionnelle semble être pertinente, des auteurs ont souligné que les résultats issus des approches fonctionnelles étaient dépendants de la capacité des sujets à effectuer les mouvements uniquement autour de l'axe souhaité. Ainsi, dans le cadre des membres supérieurs, Bouvier et al. évoquent que pour le calibrage de l'axe de flexion/extension du poignet, leurs résultats mitigés pouvaient s'expliquer par la difficulté des sujets à effectuer une flexion/extension « pure » c'est-à-dire sans composante d'abduction/adduction [194]. Or, dans les différentes propositions faites pour le calibrage fonctionnel, les auteurs ne semblent à priori pas intégrer ou discuter cette problématique.

Pour finir, il convient d'évoquer une dernière proposition récente qui ne peut être classée dans aucune des familles citées ci-avant. Les auteurs de cette proposition obtiennent l'orientation du capteur inertiel par rapport au segment sous-jacent à l'aide d'un réseau de neurones prenant, comme données d'entrée, la vitesse angulaire et l'accélération du capteur [195]. Si les résultats de l'étude présentaient des erreurs dans l'estimation de l'orientation importantes (supérieure à 20° en moyenne), les données utilisées pour entrainer le réseau de neurones étaient principalement constituées de données simulées. Nous pouvons nous attendre à de meilleures estimations avec un réseau de neurones entrainé à partir de données réelles.

Dans la littérature, on ne retrouve que deux modèles qui proposent de retrouver les cinématiques articulaires du bassin, de la hanche, du genou et de la cheville. Les modèles
proposés sont basés sur des méthodes mixtes de calibrage faisant appel à des positions statiques et des méthodes fonctionnelles [188,189].

A notre connaissance, l'étude de Bouvier et al. est la seule qui propose une comparaison de différentes méthodes de calibrage anatomique mais ces méthodes sont dédiées à l'analyse du mouvement des membres supérieurs [194]. Les résultats de cette étude ne mettent pas en évidence de supériorité de la méthode fonctionnelle sur les autres que ce soit en termes d'exactitude ou de fiabilité.

Il serait intéressant de conduire une étude similaire avec les différentes méthodes proposées pour les membres inférieurs.

### 3.2.4.1.3 Cinématique articulaire à partir des capteurs inertiels

Pour retrouver la cinématique articulaire, on retrouve les mêmes approches qu'avec la mesure par système optoélectronique : dans un cas la cinématique articulaire est directement déduite des rotations permettant de passer du repère segmentaire proximal au repère distal à une articulation ; dans l'autre cas, un modèle cinématique contraignant certains degrés de liberté est défini et « piloté » par la mesure provenant des capteurs.

La cinématique articulaire obtenue à partir des orientations des capteurs dépend donc de la qualité de l'estimation de la transformation permettant de passer du repère du capteur au repère du segment i.e. du calibrage anatomique mais aussi de la validité de l'hypothèse suivant laquelle le capteur inertiel est rigidement attaché au segment. Cette dernière hypothèse fait donc abstraction de l'artéfact des tissus mous.

Dans le cadre de la mesure inertielle, l'approche par modèle cinématique peut prendre deux formes. Pour la première, on retrouve la méthode d'optimisation multi-segmentaire avec la définition d'une chaine cinématique mais cette fois pilotée à partir des données des capteurs dont l'orientation. Pour la deuxième, la chaine cinématique est animée directement à partir des données des capteurs inertiels avant fusion c'est-à-dire à partir des vitesses angulaires et des accélérations.

Koning et al. ont ainsi décrit un nouveau type de driver afin de piloter le modèle musculo-squelettique Anybody à partir de données provenant de capteurs inertiels [196]. Très récemment, une librairie, la librairie OpenSense, a été créée pour faire de même à partir du modèle musculo-squelettique proposé par OpenSim. Dans ces deux modèles, seules les orientations sont utilisées. Dans sa thèse, Richard propose d'intégrer l'orientation mais aussi la vitesse angulaire et l'accélération comme données d'entrée de son modèle [197]. Malgré tout, la combinaison de ces différentes données d'entrée dans la fonction objective ne fait pas ressortir d'amélioration de l'estimation de la cinématique articulaire par rapport à la seule utilisation de l'orientation.

Richard a également testé la possibilité d'exploiter uniquement les vitesses angulaires comme données d'entrée de sa méthode d'optimisation multi-segmentaire [197]. Les résultats restent proches de ceux obtenus à partir de l'orientation. Mais la méthode qui
reste la plus utilisée pour obtenir la cinématique articulaire sans passer par l'orientation des capteurs consiste à combiner une chaine cinématique et un filtre de Kalman. Le modèle basé sur cette méthode le plus connu est le modèle proposé par Roetenberg et al., ce modèle étant implémenté par la société Xsens et référencé dans certaines études comme le modèle MVN [198]. Dans ce modèle, un filtre de Kalman est donc défini pour obtenir l'orientation et la position des segments à partir des mesures des gyroscopes, des accéléromètres et magnétomètres. Seulement, nous n'avons pas trouvé la description exacte du modèle et du filtre de Kalman associé. Il faut noter que Cooper et al. proposaient déjà cette approche mais seulement pour l'articulation du genou [199].

D'autres modèles de ce type ont été décrits pour les membres inférieurs dans la littérature. Dans le modèle proposé par Young [200], l'accélération est utilisée pour obtenir une première estimation de l'orientation des segments. La relation entre la vitesse angulaire et l'accélération est ensuite exploitée pour corriger cette première estimation. Seulement, cette proposition a seulement été testée via des simulations de données inertielles bruitées.

Le modèle proposé par Kok et al. [201] semble quant à lui unifier un peu l'approche par méthode d'optimisation multi-segmentaire et celle par filtre de Kalman. En effet, ces auteurs proposent bien une chaine cinématique et formule bien un problème de minimisation mais, dans leur formulation du problème, ils incorporent un modèle dynamique et un modèle du capteur assez voisin de ce qui est proposé dans un filtre de Kalman [201]. Pour ce faire, ils décrivent des variables d'état définissant les positions, vitesses et orientations des capteurs à partir des mesures des capteurs ainsi qu'un modèle de la mesure de la vitesse angulaire qui tient compte du biais du gyromètre [201].

D'autres modèles existent certainement pour les membres inférieurs mais semblent moins nombreux que ceux proposés pour les membres supérieurs (voir [129]). Il faut également noter que ces modèles sont parfois publiés dans des revues ou conférences liées à la communauté d'ingénierie en informatique qui nous sont moins familiers à nous biomécaniciens. Par exemple, la proposition de Kok et al. a été présentée dans les proceedings du congrès de The International Federation of Automatic Control [201].

Dans ces modèles utilisant une chaine cinématique, comme cela a été souligné par Richard [197], le calibrage anatomique du modèle qui consiste ici à adapter la chaine cinématique aux dimensions du sujet et à préciser la position des capteurs inertiels sur les segments est un prérequis qui peut grandement influencer les résultats. Or, cette problématique est pour l'instant peu abordée. Par exemple, Roetenberg [198] évoque bien des étapes de calibrage du modèle et Richard précise que la méthode anatomique de Picerno [180] était reprise alors que Koning ne donne aucune information sur ce point [196].
### 3.2.4.1.4 Validité et reproductibilité de la cinématique articulaire des membres inférieurs obtenue à l'aide de capteurs inertiels

Dans ce paragraphe, seront rapportées uniquement les études cherchant à valider la cinématique articulaire de la hanche, du genou et de la cheville dans les trois plans.

La majorité des études compare la cinématique articulaire obtenue à partir de la mesure inertielle avec la cinématique articulaire obtenue à partir d'un « Silver standard » combinant système optoélectronique et modèle classique type Conventional Gait Model [19]. Par ailleurs, toutes les études proposant de valider un modèle intègrent la marche dans leur expérimentation [188,191,202,203]. On retrouve également des tâches de squats et de sauts [202], de tâches de montée et descente d'escalier [203], une tâche de Timed Up and Go (mais seul l'angle de flexion/extension du genou est rapporté) [185] ou encore des tâches de manipulation [177].

Certaines études proposent de dissocier la part d'erreur liée à la mesure inertielle proprement dite de celle à attribuer au protocole de calibrage anatomique [177,185,188,191]. Pour cela, certains auteurs appliquent le protocole de calibrage anatomique aux données issues de la mesure optoélectronique tandis que différents protocoles issus de la mesure optoélectronique dont le CAST [191] sont appliqués à la mesure inertielle. Par exemple, dans l'étude de Ferrari et al [191], les repères segmentaires définis à l'aide de la mesure optoélectronique étaient directement transposés dans les repères du capteur inertiel lors d'une position statique. D'après les résultats, le protocole proposé pour obtenir la cinématique articulaire à partir de la mesure inertielle donne des résultats très proches du protocole CAST. Comme souligné par les auteurs, on peut toutefois noter l'existence d'un décalage constant entre les angles témoignant d'une définition du zéro légèrement différente. Ainsi, les différences entre les valeurs obtenues par la méthode optoélectronique et la méthode inertielle pour la cinématique articulaire de la cheville sont de l'ordre de 10° dans les plans frontaux et transverses lors des essais de marche. Les résultats comparant les données provenant du système optoélectronique avec celles provenant du système inertiel semblent également très bons puisque les coefficients de corrélation multiples sont supérieurs à 0.96 excepté pour l'angle de rotation interne/externe de la cheville. Seulement, comme évoqué par les auteurs, le choix de la méthode CAST comme méthode de référence leur est plutôt favorable puisque cette méthode utilise des repères techniques en positionnant des clusters rigides de marqueurs sur les segments. De ce fait, ces clusters peuvent plus aisément « simulés » une mesure inertielle que des marqueurs placés directement sur les segments comme cela est proposé dans le Conventional Gait Model. Concernant cette étude, une remarque doit toutefois être faite. D'après les résultats, les angles de varus-valgus et de rotation interne/externe du genou obtenus par la méthode inertielle présentent des décalages importants avec la mesure optoélectronique (cf Figure 25). Or, comme évoqué précédemment, l'angle de varus/valgus est souvent utilisé comme marqueur de la qualité de la mesure puisqu'une valeur de varus-valgus importante résulterait d'un cross-talk témoignant d'une mauvaise définition des repères segmentaires [6,7].
Comparativement, les résultats de l'étude de Palermo et al. semblent moins bons, un plus grand offset existant entre la cinématique articulaire issus de leur protocole et celle de référence [188]. Seulement, dans cette étude, c'est le Conventional Gait Model qui est utilisé comme modèle de référence et les marqueurs réfléchissants sont placés directement sur les segments et non sur des clusters rigides.

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>Figure 25 : Cinématique articulaire obtenue pour un sujet sain à l'aide du protocole Outwalk et des capteurs inertiels Xsens (en jaune) et du protocole CAST et d'un système optoélectronique (en bleu). D'après [191].</figcaption></figure>
Concernant les études basées sur des chaines cinématiques ou des filtres de Kalman, les résultats présentés ne font état que d'un seul sujet [196,204]. De ce fait, ils ne sont pas détaillés ici.

La reproductibilité des méthodes a peu été testée. Dans l'étude de Palermo et al. [188], les résultats semblent encourageants puisque seuls les angles de la cheville (dorsi/plantaflexion et inversion/éversion) sont statistiquement différents après répétition de la procédure de calibrage. L'étude de Al-Amri et al. qui teste le système et le modèle proposé par Xsens au cours de trois tâches (marche, saut et squat) obtiennent quant à eux des résultats plus mitigés [202]. La reproductibilité intra-évaluateur dans le plan sagittal est correcte quelle que soit la tâche avec des coefficients de corrélation intra-classe supérieurs à 0.6 pour les extrema et l'amplitude articulaire. Toutefois, dans les plans frontaux les résultats sont moins bons pour la cheville et ce particulièrement au cours de la marche (ICC>0.3) et se dégradent très nettement dans le plan transverse pour le genou et la cheville (ICC>0.1). Les comparaisons inter-évaluateurs sont également relativement faibles. Ainsi, dans le plan frontal, l'ICC pour la hanche est seulement supérieur à 0.4.

Ces derniers résultats semblent à première vue moins bons que ceux présentés par Cloete et Scheffer pourtant basés sur les mêmes capteurs et modèle [205]. Seulement, l'étude de Cloete et Scheffer ne testait que la marche qui n'implique que peu de mouvements dans les plans frontaux et transverses.

A l'heure actuelle, nous n'avons donc pas encore assez d'études comparant les différentes propositions faites pour obtenir la cinématique articulaire à partir de capteurs inertiels en termes d'exactitude et de fiabilité. Il reste donc difficile de conclure quant à la possible supériorité d'une méthode par rapport aux autres. Par ailleurs, à notre connaissance, toutes les expérimentations proposées pour valider les méthodes avaient jusqu'à présent pour sujets des sujets non pathologiques.

## 3.3 Mesure des forces

Comme évoqué en introduction, en analyse du mouvement et pour une analyse dynamique, les forces et moments à l'origine du mouvement sont également investigués. Pour y parvenir, il est souvent là-aussi nécessaire de procéder en un minimum de mesures. Ici, nous nous focaliserons sur la mesure des forces et moments extérieurs en trois-dimensions. Les lecteurs sont invités à lire les revues de littérature de D'Lima et al. [206] et de Roriz et al. [207] pour plus de détails concernant les dispositifs internes et autres implants permettant de mesurer les forces de contact articulaires ou encore les forces musculo-tendineuses. Il est toutefois à noter que les problématiques et technologies concernant les capteurs de force implantables ou externes sont majoritairement communes.
### 3.3.1 Capteurs de force

Les capteurs de force 3D utilisés dans le cadre d'applications biomécaniques sont encore principalement basés sur des technologies piézorésistives ou des jauges de déformation (souvent appelés jauges de contrainte). Les avantages des technologies piézorésistives sont quelles sont plus aisément miniaturisables. De son côté, la technologie des jauges de déformation assure une stabilité de la mesure à long terme et les capteurs sont moins sensibles à la température.

Ces capteurs de force représentent une technologie hautement testée, mature, offrant une bonne sensibilité, des mesures précises et un prix compétitif. Ce sont donc des capteurs de ce type que l'on retrouve dans les dispositifs permettant la mesure des forces de serrage et autres forces dues aux interactions matérielles comme, dans le cadre de la locomotion, les canes, les béquilles ou les déambulateurs instrumentés.

Dans le milieu médical, les capteurs basés sur des fibres optiques sont également très répandus en particulier dans les dispositifs haptiques utilisés en chirurgie. La possibilité d'utiliser ces capteurs dans un IRM puisqu'ils sont insensibles au champ magnétique environnant les rendent particulièrement attractifs [208].

Pour tous ces capteurs de force, les perspectives consistent à proposer des solutions totalement embarquées et donc de continuer à progresser sur la miniaturisation des capteurs, l'intégration des éléments électroniques, la consommation d'énergie, la communication et transfert de données, la robustesse et le prix [209].

Dans ce cadre, de nouvelles propositions font appel à l'impression 3D pour la conception de capteurs de force pouvant plus aisément être intégrés dans des dispositifs comme, par exemple, dans une cane [210].

### 3.3.2 Plateformes de force

D'un point de vue technologique, les plateformes commercialisées pour des mesures en laboratoire n'ont pas beaucoup évolué et présentent toujours majoritairement des capteurs de force piezoélectriques ou à jauges de déformation. Certaines compagnies proposent également des plateformes intégrant des capteurs à effet Hall dans certains de leurs modèles, les capteurs à effet Hall étant de coût moindre et permettant l'élaboration de plateformes moins volumineuses et plus légères.

Les problématiques associées à l'utilisation des plateformes de force restent là encore bien connues. Ainsi, les paramètres des équations fournis par le fabriquant pour définir le centre de pression à partir des données des capteurs montés dans la plateforme peuvent ne plus être totalement adaptés en laboratoire. Le montage de la plateforme (fondation, type de montage et rigidité de la plaque, tolérances dans la planéité du montage) influence en effet la relation entre les données capteurs et le centre de pression si bien que des erreurs allant jusqu'à 2cm sont relevées dans l'estimation de la position du centre de pression une fois la plateforme montée [211]. De ce fait, des procédures de calibrage sont proposées et, récemment, il a été montré que calibrer de nouveau les plateformes de force pouvaient réduire les erreurs quadratiques moyennes faites sur l'estimation du
centre de pression de 60% [211]. Cette étude propose par ailleurs une procédure de calibration qu'il est recommandé de reproduire environ tous les 5 ans [211].

L'impact de l'imprécision des données de la plateforme lors du calcul par dynamique inverse étant important [212], il semblerait donc bienvenue de respecter ces préconisations.

La volonté d'investiguer la locomotion humaine dans des environnements de plus en plus variés a entrainé des modifications dans l'utilisation initiale des plateformes de force. Ainsi, de plus en plus de laboratoires dédiés à l'analyse de la marche possèdent dorénavant des dispositifs permettant d'obtenir les réactions du sol lors de la marche en pente ou dans les escaliers. Pour cela, la structure métallique rigide utilisée pour créer la pente ou l'escalier dans le laboratoire est fixée sur la plateforme ou la plateforme est imbriquée dans la structure. Dans ce cas, l'obtention de la réaction du sol et du centre de pression ne pose pas de problème majeur.

D'autres applications entrainent certains ajustements et donc certaines questions méthodologiques. Actuellement, les travaux portant sur l'utilisation des plateformes de force dans le cadre de l'analyse de la locomotion s'intéressent particulièrement à l'adaptation de la méthodologie à trois conditions : la marche sur sol irrégulier, instable et la marche sur tapis roulant.

Concernant la locomotion sur sol irrégulier, l'approche consiste à placer au-dessus de la plateforme de la matière correspondant au sol sur laquelle la locomotion doit se faire comme par exemple du sable [213], ou encore des cailloux [214]. La problématique principale dans ces conditions concerne le calcul de la position du centre de pression à partir des données mesurées par la plateforme en prenant en compte la déformation du sol [214].

Dans des études portant sur la stabilité, la plateforme de force est montée sur une structure mobile. Dans ce cas, il est nécessaire d'ajuster les données de la plateforme et notamment de compenser les effets de l'inertie et de la gravité pour obtenir la réaction du sol [215].

L'intégration de plateforme de force dans les tapis roulants n'est pas nouvelle et des sociétés commercialisent déjà des dispositifs de ce type, l'intérêt étant de pouvoir mesurer la dynamique lors de la marche ou de la course sur un temps plus long et un plus grand nombre de cycles. D'après une étude, les erreurs concernant la position du centre de pression sont de l'ordre du centimètre et donc comparables à celles obtenues avec des plateformes intégrées dans le sol dans des conditions ou la charge appliquée est constante. Lorsque celle-ci varie, les erreurs faites sur la position du centre de pression qui dépendent de la charge appliquée et de la vitesse du tapis peuvent dépasser 2 cm suivant l'axe antéro-postérieur [216].
<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>Figure 26 : Tapis roulant équipé de plateforme de forces et de surface irrégulière. D'après [209].</figcaption></figure>

Pour aller encore plus loin, comme illustrée à la Figure 26, il a récemment été proposé d'ajouter sur le tapis roulant équipé de plateforme, des obstacles [217].

### 3.3.3 Mesure de la réaction du sol en embarquée

La solution actuellement privilégiée pour obtenir la réaction du sol et le centre de pression à l'aide de capteurs embarqués consiste à utiliser des semelles de pression [218]. Seulement, la mesure de cette pression permet d'obtenir uniquement la réaction perpendiculaire au plan du capteur alors que la composante tangentielle est également d'intérêt. Qui plus est, l'expression de cette réaction du sol est souhaitée dans un repère global.

Pour retrouver les informations manquantes, des modèles de prédiction sont élaborés à partir de méthode linéaire [219] ou encore de méthode d'apprentissage [220,221]. Succinctement, la majorité des propositions comprend la mesure de la pression plantaire mais aussi de la cinématique des membres inférieurs à l'aide d'un système optoélectronique ou de capteurs inertiels. Ensuite, une correspondance est établie entre ces mesures et celles obtenues en laboratoire au cours d'expérimentations pendant lesquelles la réaction du sol est mesurée par une plateforme de force. Pendant la marche, les coefficients de corrélation entre les réactions du sol mesurées par plateforme de force et obtenues par ces méthodes sont très bons (supérieurs à 0.90 pour les composantes verticales et antéropostérieures [218]). Toutefois, des erreurs quadratiques moyennes dépassant 27N et 7N sont présentées respectivement pour la composante verticale et les autres composantes [218]. D'après Shahabpoor et Pavic [218], le manque de précision ainsi que la détérioration rapide du calibrage des capteurs de pression constituent les problématiques majeures associées à cette approche.

Certains auteurs présentent quant à eux des chaussures instrumentées équipées de capteurs de force afin d'obtenir directement la réaction du sol et le centre de pression (Figure 27). Dans ce cas, la principale difficulté réside dans la conception d'une chaussure (dimensionnement, position et nombre de capteurs de force) qui assure un compromis entre la rigidité apportée par les capteurs et la flexibilité qu'il est nécessaire de conserver pour ne pas perturber la réalisation du pas. Il est à noter que les valeurs affichées pour
la réaction du sol sont pour certaines propositions très bonnes car ne dépassant pas 10N [222] même si dans cette dernière étude le pic de force antérieure noté en phase d'appui semble largement sous-estimé (de près de 50N d'après une figure).

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>Figure 27 : Chaussure instrumentée de capteurs de force. D'après [222].</figcaption></figure>

D'autres auteurs proposent de procéder par dynamique inverse seule. Dans ce cas, un modèle du corps humain sous forme de solides rigides articulés est décrit, ses paramètres inertiels sont définis et les équations de la dynamique appliquées [218]. Pour que la solution soit embarquée, la mesure cinématique peut être obtenue à partir de capteurs inertiels [223,224]. Avec ces méthodes, les estimations sont généralement moins bonnes qu'avec les semelles de pression [218], puisque dépendantes de la qualité du modèle, de la précision des paramètres d'inertie ainsi que des données d'entrée. Qui plus est, en phase de double appui, se pose le problème de dissociation de la réaction du sol globale en réaction du sol associée au pied gauche et au pied droit [218].

Pour une réelle mesure ambulatoire, les méthodes basées sur les semelles de pression semblent les plus pertinentes. Toutefois, les semelles de pression actuelles ne sont pas conçues pour une utilisation journalière. Le développement de nouveaux capteurs ainsi que leur miniaturisation devraient permettre dans un proche avenir le développement de nouvelles solutions.

## 3.4 Bilan

Si l'on effectue un bilan de Chapitres 2 et Chapitre 3, du point de vue de la méthodologie en analyse du mouvement les points suivants ressortent :

- Les méthodologies associées à l'imagerie médicale évoluent de manière conséquente offrant de nouvelles possibilités pour la caractérisation de la cinématique articulaire et la validation de méthodes

- Les mesures expérimentales et la méthodologie associées à la mesure en laboratoire (systèmes optoélectroniques et plateformes de force) semblent avoir atteint un certain degré de maturité même si des pistes d'amélioration
demeurent (e.g. la gestion de l'artéfact des tissus mous pour la mesure par système optoélectronique)

- La mesure cinématique par capteurs inertiels offrant des perspectives intéressantes en vue de la simplification des méthodologies (encombrement, portabilité) et de la mesure ambulatoire n'offre encore pas assez de garantie en termes de précision et de fiabilité de la mesure.
<figure><img src="image_34.png" /></figure>
# Chapitre 4

## Projet de recherche :
Du laboratoire vers
l'ambulatoire

Comme cela était déjà souligné en introduction, l'analyse du mouvement en vue d'applications cliniques est de plus en plus demandeuse de données permettant de caractériser la locomotion en ambulatoire. Dans ce cadre, la mesure ambulatoire du mouvement constitue un objectif important à atteindre pour répondre à de nouvelles attentes notamment en termes d'évaluation ou encore de suivi des patients.

La première partie de mon projet de recherche portera donc plus particulièrement sur la mesure ambulatoire du mouvement par capteurs embarqués à commencer par la mesure cinématique par capteurs inertiels. Il abordera donc les développements méthodologiques pour l'analyse du mouvement par capteurs embarqués.

Les Figure 1 et Figure 3 présentées en introduction mettaient en évidence l'importance de la commande motrice et de la coordination des activités musculaires assurées par le système nerveux central et périphérique. Suivant la Figure 1, une altération de la commande motrice se traduira par une altération de la production de force musculaire (en amplitude et/ou temporalité) et donc par une altération (en amplitude et/ou temporalité) des mouvements aux articulations.

Seulement, si l'électromyographie est privilégiée pour approcher la commande motrice, elle n'est pas toujours aisée à mettre en œuvre. Des électrodes doivent être apposées en vis-à-vis de chacun des muscles étudiés, ce qui se traduit par une durée supplémentaire d'expérimentation et un encombrement notable du sujet. Qui plus est, si des systèmes de mesure électromyographique autorisant jusqu'à 8h de mesure en continue sont commercialisés, cette solution ne peut être privilégiée pour le suivi au quotidien de patients souffrant de troubles neurologiques.

Par ailleurs, comme cela pu être fait dans le cadre de travaux antérieurs [225,226] et comme cela est fait dans certaines études portant sur le contrôle moteur, l'analyse de la cinématique et la dynamique peut permettre d'accéder à la coordination et au contrôle du mouvement. Seulement, ces approches sont encore assez peu répandues pour qualifier
la locomotion et les activités motrices dites globales. Les amplitudes de mouvement et les forces musculaires -sans doute du fait que ce sont des problèmes d'ordre orthopédique et non neurologique qui ont été initialement abordés en analyse du mouvement- ont été au centre des propositions méthodologiques.

La deuxième partie de mon projet de recherche s'intéressera donc à cette problématique. Sa mise en œuvre sera évoquée à travers un projet portant sur la motricité d'enfants atteints de troubles du spectre autistique.

La place de ces deux parties de mon projet de recherche au sein des thématiques scientifiques relatives à l'analyse du mouvement dans le cadre de dysfonctions du système neuro-musculo-squelettique est représentée à la Figure 28.

Dans une dernière partie de ce chapitre, il sera évoqué divers projets de collaboration envisagés pour répondre à d'autres problématiques comme l'analyse du mouvement sans marqueur.

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>Figure 28 : Place du projet de recherche au sein des thématiques scientifiques relatives à l'analyse du mouvement dans le cadre de dysfonctions du système neuro-musculo-squelettique.</figcaption></figure>

## 4.1 Analyse du mouvement par capteurs embarqués

Ce projet de recherche s'inscrit dans la continuité de travaux menés la première fois à l'Orthopädische Uniklinik Heidelberg à la fin des années 2000. Pour partie, il s'agissait d'estimer la validité d'un système commercial pour caractériser la locomotion de sujets amputés sur un vaste parcours constitué de rampes, d'escaliers et de sols irréguliers. Les premières expérimentations étaient loin d'être concluantes. Par la suite, à Compiègne, différents projets européens sur lesquels nous travaillions proposaient de caractériser le mouvement à domicile ou sur le lieu de travail. Là encore, des capteurs inertiels étaient