Méthode d’optimisation multi-segmentaire pour l’estimation de la cinématique articulaire : propositions d’amélioration

Multi-body optimization method for the estimation of joint kinematics : prospects of improvement

• Auteur / Autrice : Vincent Richard
• Direction : Raphaël Dumas, Aurelio Cappozzo
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biomécanique
• Date : Soutenance le 28/06/2016
• Etablissement(s) : Lyon en cotutelle avec Università degli studi (Bologne, Italie)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique (Villeurbanne ; 1993-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Claude Bernard (Lyon ; 1971-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Biomécanique et Mécanique des Chocs
• Jury : Président / Présidente : Éric Jacquelin
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Andrea Cereatti
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Carla Chiara Frigo, Hélène Pillet

Mots clés

Mots clés contrôlés

Tissu mou

Genou

Membre inférieur

Analyse du mouvement

Mots clés libres

Analyse du mouvement

Membre inférieur

Genou

Centrale inertielle

Matrice de raideur

Artefacts de tissus mous

Optimisation multi-segmentaire

Biomécanique

Movement analysis

Lower limb

Knee

Magneto-inertial measurement unit

Stiffness matrix

Soft tissue artefact

Multi-body optimization

Biomechanics

Résumé

L'analyse du mouvement humain s'appuie généralement sur des techniques de suivi de marqueurs cutanés pour reconstruire la cinématique articulaire. Cependant, ces techniques d'acquisition présentent d'importantes limites dont les '' artefacts de tissus mous '' (i.e., le mouvement relatif entre les marqueurs cutanés et le squelette sous-jacent). La méthode d'optimisation multi-segmentaire viseà compenser ces artefacts en imposant aux trajectoires de marqueurs les degrés de liberté d'un modèle cinématique prédéfini. Les liaisons mécaniques modélisant classiquement les articulations empêchent toutefois une estimation satisfaisante de la cinématique articulaire. Cette thèse aborde des perspectives d'amélioration de la méthode d'optimisation multi-segmentaire pour l'estimation de la cinématique articulaire du membre inférieur,à travers différentes approches : (1) la reconstruction de la cinématique par suivi de la vitesse angulaire, de l'accélération et de l'orientation de centrales inertiellesà la place du suivi de marqueurs, (2) l'introduction d'un modèle articulaire élastique basé sur la matrice de raideur du genou, permettant une estimation physiologique de la cinématique articulaire et (3) l'introduction d'un modèle des artefacts de tissus mous '' cinématique-dépendant '', visantà évaluer et compenser les artefacts de tissus mous simultanément avec l'estimation la cinématique articulaire. Ce travail a démontré la polyvalence de la méthode d'optimisation multi-segmentaire. Les résultats obtenus laissent espérer une amélioration significative de cette méthode qui devient de plus en plus utilisée en biomécanique, en particulier pour la modélisation musculo-squelettique

Human movement analysis generally relies on skin markers monitoring techniques to reconstruct the joint kinematics. However, these acquisition techniques have important limitations including the ''soft tissue artefacts'' (i.e., the relative movement between the skin markers and the underlying bones). The multi-body optimization method aims to compensate for these artefacts by imposing the degrees of freedom from a predefined kinematic model to markers trajectories. The mechanical linkages typically used for modeling the joints however prevent a satisfactory estimate of the joint kinematics. This thesis addresses the prospects of improvement of the multi-body optimization method for the estimation of joint kinematics of the lower limb through different approaches: (1) the reconstruction of the kinematics by monitoring the angular velocity, the acceleration and the orientation of magneto-inertial measurement units instead of tracking markers, (2) the introduction of an elastic joint model based on the knee stiffness matrix, enabling a physiological estimation of joint kinematics and (3) the introduction of a ''kinematic-dependent'' soft tissue artefact model to assess and compensate for soft tissue artefact concurrently with estimating the joint kinematics. This work demonstrated the versatility of the multi-body optimization method. The results give hope for significant improvement in this method which is becoming increasingly used in biomechanics, especially for musculoskeletal modeling