Détermination de paramètres biomécaniques personnalisés à partir d'imagerie médicale : application aux sujets hémiplégiques

Determination of individual biomechanical parameters from medical images : application to hemiplegic patients

• Auteur / Autrice : Patrick Hédoux
• Direction : François-Xavier Lepoutre
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique et informatique des systèmes industriels et humains
• Date : Soutenance en 2004
• Etablissement(s) : Valenciennes

Mots clés

Mots clés contrôlés

Évolution

Muscles

Hémiplégie

Imagerie par résonance magnétique

Traitement d'images -- Techniques numériques

Anthropométrie

Biomécanique

Résumé

L'étude du mouvement humain nécessite la connaissance de données anthropométriques. Certaines sont facilement mesurables tandis que les inerties sont évaluées classiquement à l'aide de tables ou de modèles basés sur des moyennes de population. Il s'avère donc nécessaire de concevoir une méthode d'analyse individualisée. Ce travail propose une méthode automatique de détermination personnalisée des paramètres géométriques et inertiels des segments corporels à partir d'imagerie médicale tridimensionnelle IRM. La reconnaissance des tissus est réalisée à l'aide de différentes techniques de segmentation, dont une est basée sur la logique floue, cette dernière donnant les meilleurs résultats en terme d'efficacité et de robustesse. A partir des images segmentées, les paramètres biomécaniques des segments sont calculés. La précision de la détermination a été évaluée à l'air de pièces numériques étalons et les résultats obtenus comparés aux méthodes classiquement utilisées.

The study of kinematics and human kinetics requires knowledge of anthropomorphic data such as the dimensions and inertia moments of body segments. Dimensions are easily measured whereas inertia moments are classically evaluated from tables or from modelling methods based on population averages. So an individualized analysis method is necessary. This thesis work proposes an automatic method for the personalized determination of geometrical and inertial parameters of body segments from 3D medical images. MRI was selected for this research. Recognition of tissue types is performed with several image segmentation techniques. An original segmentation method using fuzzy logic was developed and yields better results in terms of efficacy and robustness. Geometric and inertial parameters were calculated for each body segment. The precision of the determination was studied on virtual images and standard anatomical pieces. The results were also compared to those of methods classically used.