FR3118696A1

FR3118696A1 - Méthode et dispositif de détermination d’un cycle de marche

Info

Publication number: FR3118696A1
Application number: FR2100309A
Authority: FR
Inventors: Pierre DROUIN; Lise BELLANGER; Aymeric Stamm; Laurent CHEVREUIL; Vincent GRAILLOT
Original assignee: Umanit; Centre National de la Recherche Scientifique CNRS; Universite de Nantes
Current assignee: UMANIT, FR; Centre National de la Recherche Scientifique CNRS; Universite de Nantes
Priority date: 2021-01-13
Filing date: 2021-01-13
Publication date: 2022-07-15
Also published as: WO2022153010A1

Abstract

La présente invention concerne un dispositif et une méthode permettant d’analyser la marche d’une personne en déduisant la signature de marche propre à la personne. La signature de marche déterminée d’après la présente invention permet notamment de qualifier la qualité de marche d’une personne à l’aide d’un paramètre visuel se présentant sous la forme d’une courbe accompagnée d’une ou plusieurs valeurs tirées de la courbe Figure de l’abrégé : Figure 1

Description

Méthode et dispositif de détermination d’un cycle de marche

La présente invention concerne un dispositif et une méthode permettant d’analyser la marche d’une personne en déduisant la signature de marche propre à la personne. La signature de marche déterminée d’après la présente invention permet notamment de qualifier la qualité de marche d’une personne à l’aide d’un paramètre visuel se présentant sous la forme d’une courbe accompagnée d’une ou plusieurs valeurs tirées de la courbe. La signature de marche pourrait par exemple être utilisée par un professionnel de santé comme un indicateur supplémentaire de la santé de la personne. La signature de marche pourrait par exemple trouvée un intérêt dans le suivi de patients atteints de pathologies neurologiques affectant la marche telles que la sclérose en plaques.

La capacité à marcher joue un rôle prépondérant dans l'autonomie et la vie quotidienne d'un individu. La marche résulte d'un processus biomécanique complexe faisant intervenir un large spectre de fonctions et structures qui interagissent les unes avec les autres : fonctions neurologiques, sensorielles, osseuses, musculaires, etc. De par cette complexité, plusieurs pathologies d'origines différentes (mécanique, neurologique, psychologique, etc.) peuvent être responsables de la dégradation de la fonction de marche en altérant une ou plusieurs de ces fonctions. Les nombreuses altérations possibles des fonctions et structures responsables de la marche d’un individu sont sources d’autant de symptômes différents d’une atteinte de la marche. Cette complexité dans les symptômes et dans les profils de patients entraîne donc une difficulté à évaluer la dégradation de la marche de manière objective par une mesure reflétant à la fois le type d'atteinte et sa sévérité.

Plusieurs tests cliniques existent déjà pour évaluer les troubles de la marche. Ils consistent le plus souvent en un diagnostic dépendant de l'observation réalisée par un clinicien. L’observation visuelle du clinicien aboutit à une mesure non quantitative ou une mesure semi-quantitative qui dépend de l’expérience du clinicien et ne reflète qu'un aspect de la dégradation de la marche.

Il est par exemple important de pouvoir correctement étudier la marche d’un patient atteint de la sclérose en plaques (SEP). Un patient atteint de SEP doit se rendre une à deux fois par an en consultation chez un neurologue. Les tests pour évaluer sa capacité à marcher consistent généralement à mesurer le temps nécessaire au patient pour parcourir une distance fixée ou la distance qu’il peut parcourir pendant une certaine durée. Ces tests constituent une mesure peu précise et n’ont lieu que lors des consultations.

D'autres méthodes d'analyse complète de la marche telles que l'analyse quantitative de la marche, permettent un profilage complet de la démarche de l'individu. Ils impliquent cependant l'utilisation d'outils numériques et d'un matériel qui peut vite s'avérer coûteux et encombrant, et nécessitent la mise en place d'un laboratoire dédié dans lequel le patient doit se rendre pour effectuer un grand nombre de tests. Ce type d'examen est donc difficilement intégrable dans le suivi de l'évolution de la pathologie au cours du temps, qui implique de tester le patient de façon régulière (parfois plusieurs fois par an).

La demande de brevet EP2646776 décrit un système et une méthode permettant de calculer des paramètres représentatifs d’un mouvement d’au moins deux membres d’une chaîne articulée, par exemple une jambe. Toutefois, cette demande de brevet n’enseigne pas comment obtenir une valeur caractéristique de la marche de la personne. En outre, cette demande de brevet nécessite pour la mesure des paramètres un grand nombre de données telles que les dimensions des parties qui composent la chaîne articulée (par exemple la longueur du tibia) pour modéliser cette dernière. Enfin, cette demande de brevet suggère d’utiliser un grand nombre de capteurs afin d’améliorer la précision de la mesure.

La demande de brevet US 2018/0020969 décrit un dispositif et une méthode pour analyser le déplacement d’un segment du corps d’une personne, par exemple de la jambe. Cette demande de brevet suggère de placer plusieurs capteurs sur le corps de la personne pour améliorer la précision de la mesure et n’enseigne pas comment obtenir une valeur caractéristique de la marche de la personne.

Aucune des solutions décrites dans ces demandes de brevet ne suggèrent l’analyse du cycle de marche d’une personne afin d’en déduire une signature de marche afin de pouvoir à partir de celle-ci poser un diagnostic. Il y a donc un manque de solution permettant la mesure d’un paramètre caractéristique de la marche de l’individu, représentatif du type d’atteinte de la marche et sensible à sa sévérité, et dont la mesure est réalisée par un dispositif qui puisse être utilisé aisément dans le cadre d’un suivi médical.

Selon un premier aspect, la présente invention est une méthode de détermination d’une signature de marche d’une personne, à partir d’une série temporelle de données, les données étant par exemple des quaternions, chaque donnée étant représentative d’une position d’un système de capteurs mesurée au cours du temps, la méthode comprenant:
une étape de segmentation, l’étape de segmentation comprenant les étapes intermédiaires suivantes :
- identifier les extrema locaux de la série de données,
- déterminer entre deux extrema locaux successifs s’il s’agit d’une phase de rotation postérieure ou une phase de rotation antérieure,
- former des segments constitués d’une première phase correspondant à une rotation postérieure suivie d’une deuxième phase correspondant à une rotation antérieure,
une étape de sélection qui consiste à sélectionner les segments qui correspondent à un cycle de marche,
une étape de calcul de la signature de marche à partir des segments sélectionnés.

Une telle méthode est rapide et facile à mettre en œuvre. Elle permet de déterminer un paramètre caractéristique de la marche d’une personne. Un tel paramètre peut être considéré comme un biomarqueur aidant à la détermination de la sévérité d’une pathologie, par exemple de la SEP, et de son impact sur la marche. A partir de ce biomarqueur, le clinicien est en effet en mesure de quantifier la qualité de la marche d’une personne et par exemple, de la comparer avec des mesures de référence.

Le système de capteurs peut comprendre un référentiel local à trois axes, le type de phase de rotation entre un premier extrémum et un deuxième extrémum qui est subséquent au premier extrémum, est déterminé d’après l’angle formé entre un premier et un second axe, le premier axe étant considéré au temps correspondant à l’occurrence du premier extrema et le second axe étant considéré au temps correspondant à l’occurrence du deuxième extrema.

Le fait d’identifier des segments constitués d’un enchaînement de deux phases de rotations, lesdites phases de rotation étant de sens opposés et survenant dans un ordre similaire, à partir d’un unique système de capteurs porté par l’individu, permet une mesure précise et répétable dans le temps de la signature de marche de l’individu avec un encombrement matériel limité.

L’étape de sélection peut comprendre une étape qui consiste à appliquer une interpolation sphérique linéaire à chaque segment de sorte que chaque segment constitué à l’étape de segmentation comprenne le même nombre de données.

L’interpolation permet de régulariser le nombre d’éléments par segment et améliore la comparabilité des segments entre eux. Le nombre d’éléments que contient un segment peut être prédéterminé. Ce nombre peut être fixé par exemple à 50, 100, ou 200 éléments en fonction de la précision et du temps de calcul souhaité par l’utilisateur.

L’étape de sélection peut également comprendre une étape consistant à aligner les segments entre eux à partir d’une transformation réalisée par une méthode dit du « partitionnement en K-moyennes sur données fonctionnelles » (ou «K-mean alignment» en anglais). Cette nouvelle étape permet d’améliorer encore la comparabilité des segments entre eux.

L’étape de calcul de la signature de marche peut consister à calculer la moyenne des segments correspondant à des cycles de marches. La détermination de la moyenne des segments correspondants à des cycles de marches est avantageusement effectuée en même temps que l’étape de sélection par construction de la méthode de « partitionnement en K-moyennes ».

Une fois la signature de marche calculée, elle peut être normalisée de sorte qu’elle ne soit plus fonction du temps mais qu’elle soit exprimée en pourcentage de la durée total du cycle.

Exprimer une signature de marche en pourcentage de la durée total du cycle permet de faciliter la comparaison de signatures de marches de durées différentes entre elles. En effet, il est alors possible de comparer des signatures de marche mesurées chez un même individu à des dates différentes ou chez des individus ayant des cadences de marche différentes,i.e.dont les durées des cycles de marche vont différer.

La méthode peut comprendre en outre une étape préalable de traitement afin de détecter et supprimer les potentiels artefacts de mesure.

Le système de capteurs peut comprendre un accéléromètre 3 axes, un gyromètre 3 axes, un magnétomètre 3 axes ou une combinaison quelconque de ces capteurs. De préférence, le système de capteur comprend un accéléromètre 3 axes et un gyromètre 3 axes.

Un tel capteur permet une mesure précise du vecteur d’orientation relative du système de capteur, dans toutes les directions de marche. La mesure peut être effectuée alors que la personne marche dans toutes les directions. En particulier, la personne n’est pas limitée à une marche en ligne droite (c’est-à-dire dans un plan en deux dimensions).

La fréquence de mesure du système de capteurs peut être fixée de sorte à être suffisante pour la détermination du cycle de marche. En particulier, la fréquence peut être fixée de sorte à respecter au moins le critère de Shannon. A titre illustratif, la fréquence est d’au moins 50Hz, de préférence 100Hz.

Le système de capteurs peut être placé au niveau de la hanche de la personne, par exemple fixé à une ceinture. Ainsi, le système ne gêne pas le patient et n’impact pas sa marche.

Selon un autre aspect, l’invention concerne une méthode d’aide à l’évaluation de la pathologie qui comprend la méthode de détermination d’un cycle de marche décrite ci-avant comprenant en outre la comparaison de la signature de marche à des signatures de marche de référence, notamment pour l’évaluation de la dégradation de la marche dans le cas de maladie neuro-dégénérative.

A partir des comparaisons entre les signatures de marche mesurées d’après la méthode de la présente invention et des cycles de marche de référence, la présente invention permet avantageusement de donner un nouveau paramètre qui quantifie la qualité de marche d’un individu, par exemple atteint d’une maladie telle que la sclérose en plaque. Un professionnel de santé peut ainsi ajouter à son évaluation médicale la signature de marche de son patient comme paramètre de santé. Dans l’idéal, la signature de marche d’une personne pourrait être utilisée directement dans le diagnostic posé par le professionnel de santé.

Selon un autre aspect, l’invention concerne aussi un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé de l’invention, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. De même, l’invention concerne un support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention lorsque ce programme est exécuté par un processeur.

Enfin, l’invention concerne un dispositif de détermination d’une signature de marche d’une personne comprenant un système de capteurs composé d’un accéléromètre 3 axes et d’un gyromètre 3 axes, un système de traitement de l’information configuré pour mettre en œuvre la méthode décrite ci-avant, et un système de communication de préférence Bluetooth.

D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels :

Fig. 1

montre un cycle de marche classique d’une personne ;

Fig. 2

montre la mesure de l’orientation du système de capteurs par rapport à un référentiel fixe ;

Fig. 3

montre un exemple de données mesurées par le système de capteurs ;

Fig. 4

montre un exemple de données comprenant des artefacts de mesures (changements du sens de rotation ouSense rotation changesen anglais) et la correction appropriée de ces artefacts;

Fig. 5

montre un exemple de données comprenant des artefacts de mesures (dérive sporadique ouSporadic driften anglais) et la correction appropriée de ces artefacts;

Fig. 6

illustre les étapes consistant à détecter des extrema locaux ;

Fig. 7

montre un exemple de signature de marche ;

Fig. 8

montre un exemple de signature de marche avec post-traitement d’alignement.

Claims

Méthode de détermination d’une signature de marche d’une personne, à partir d’une série temporelle de données, les données étant par exemple des quaternions, chaque donnée étant représentative d’une position d’un système de capteurs mesurée au cours du temps, la méthode comprenant:
une étape de segmentation, l’étape de segmentation comprenant les étapes intermédiaires suivantes :
identifier les extrema locaux de la série de données,

déterminer entre deux extrema locaux successifs s’il s’agit d’une phase de rotation postérieure ou une phase de rotation antérieure,

former des segments constitués d’une phase de rotation postérieure et d’une phase de rotation antérieure successives,
une étape de sélection qui consiste à sélectionner les segments qui correspondent à un cycle de marche,
une étape de calcul de la signature de marche à partir des segments sélectionnés.
Méthode selon la revendication 1, où le système de capteurs comprend un référentiel local à trois axes, le type de phase de rotation entre un premier extrémum et un deuxième extrémum qui est subséquent au premier extrémum, est déterminé d’après l’angle formé entre un premier et un second axe, le premier axe étant considéré au temps correspondant à l’occurrence du premier extrema et le second axe étant considéré au temps correspondant à l’occurrence du deuxième extrema.
Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, où l’étape de sélection comprend une étape qui consiste à appliquer une interpolation sphérique linéaire à chaque segment de sorte que chaque segment constitué à l’étape de segmentation comprenne le même nombre de données.
Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, où l’étape de calcul de la signature consiste à calculer la moyenne des segments correspondant à des cycles de marches.
Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, où la méthode comprend en outre une étape préalable de traitement afin de détecter et supprimer les potentiels artefacts de mesure.
Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, où le système de capteurs est composé d’un accéléromètre 3 axes et d’un gyromètre 3 axes.
Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, où la fréquence de mesure du système de capteurs est d’au moins 50Hz, de préférence 100Hz
Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, où le système de capteurs est placé au niveau de la hanche de la personne, par exemple fixé à une ceinture.
Méthode d’aide à la caractérisation de la sévérité de l’atteinte de la marche qui comprend la méthode de détermination d’une signature de marche selon l’une quelconque des revendications précédentes, qui comprend en outre la comparaison de la signature de marche à des signatures de marche de référence pour obtenir un paramètre quantifiant la qualité de marche.
Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 8 lorsque ce programme est exécuté par un processeur.
Support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 6 lorsque ce programme est exécuté par un processeur.
Dispositif de détermination d’une signature de marche d’une personne comprenant :
un système de capteurs composé d’un accéléromètre 3 axes, d’un gyromètre 3 axes, un système de traitement de l’information configuré pour mettre en œuvre la méthode selon l’une des revendications 1 à 8, et un système de communication de préférence Bluetooth.