Extraction de caractéristiques de l’activité ambulatoire du patient par fusion d’informations de centrales inertielles

Extraction of characteristics of the ambulatory activity of the patient by fusion of information from kinematic sensors

• Auteur / Autrice : Kim Anh Quach
• Direction : Marc Berenguer, Norbert Noury
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : STIC Santé
• Date : Soutenance le 04/05/2012
• Etablissement(s) : Lyon 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Électronique, électrotechnique, automatique (Lyon)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : INL - Institut des Nanotechnologies de Lyon, UMR5270 (Rhône)
• Jury : Président / Présidente : Eric McAdams
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Marc Berenguer, Norbert Noury, Christine Barthod, Claudine Gehin
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Emil Novakov, Alain Pruski

Mots clés

Mots clés contrôlés

Domotique

Réseaux de capteurs (technologie)

Personnes âgées -- Soins à domicile

Actimétrie

Mots clés libres

Actimétrie

Postures

Centrales inertielles

Référentiel d’activités

Index d’activité

Actimetry

Postures

Kinematic sensors

Reference frame of activities

Activity indices

Résumé

Le vieillissement de la population pose aujourd'hui beaucoup de questions pour la prise en charge des personnes âgées afin qu'elles puissent vivre longtemps en autonomie. La quantification des activités quotidiennes joue un rôle important pour l'évaluation de la bonne santé et pour la détection précoce des signes de perte d'autonomie. Dans cette thèse, nous présentons nos travaux et les résultats que nous avons obtenus sur l'élaboration de données actimétriques en utilisant des centrales inertielles (accéléromètres, magnétomètres et gyroscopes tri-axes) portées par le sujet ou bien intégrées dans un smartphone. Nous abordons la détection des postures comme une étape vers le suivi des « activités de la vie quotidienne » (AVQ). Nous envisageons la personnalisation d'un référentiel d'activités propre au sujet pour améliorer les détections. Enfin nous proposons l'élaboration d'un index unique qui résume le niveau de réalisation des activités quotidiennes du sujet et permette ainsi d'évaluer la tendance globale de l'actimétrie du sujet. L'actimétrie embarquée présente un grand potentiel applicatif pour le marché des technologies pour le maintien à domicile des personnes âgées

The increase in the elderly population poses today many questions on the care of elderly so that they can live a long time in autonomy. The quantification of the daily activities plays a big role for the evaluation of the good health and the early detection of the signs of loss of autonomy. In this thesis, we present our work and the results which we obtained on the development of actimetric data by using kinematic sensors (accelerometers, magnetometers and gyroscopes tri-axes) carried by the subject or integrated in a smartphone. We approach the detection of the postures like a first stage towards the follow-up of the “Activities of Daily Living” (ADL). We then consider the personalization of a reference frame of activities suitable for the subject to improve detections. Finally we propose the development of a single index which summarizes the level of realization of the daily activities of the subject and thus makes it possible to evaluate the total trend of the actimetry of the subject. The actimetry has a great potential on the market of technologies for the maintenance to residence of the elderly