Apprentissage des formes de scoliose à l'aide de modèles anatomiques et de la capture de mouvement

Learning Scoliosis Patterns using Anatomical Models and Motion Capture

• Auteur / Autrice : Nicolas Comte
• Direction : Jean-Sébastien Franco, Sergi Pujades Rocamora, Aurélien Courvoisier, François Faure
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 29/11/2023
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Jean Kuntzmann (Grenoble)
• Jury : Président / Présidente : Jocelyne Troccaz
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Gregory Chagnon
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Lennart Scheys, Claudio Vergari

Mots clés

Mots clés contrôlés

Scoliose

Apprentissage par renforcement (intelligence artificielle)

Capture de mouvements

Mots clés libres

Apprentissage profond

Modélisation anatomique

Scoliose

Capture de mouvements

Scoliosis

Deep learning

Motion capture

Anatomical modeling

Résumé

La scoliose est une pathologie complexe affectant différentes parties du corps humain, ce manuscrit commencera alors par des définitions anatomiques de la colonne vertébrale et une présentation générale de la scoliose idiopathique de l'adolescent dans un chapitre dédié. Ensuite, nous décrirons les méthodologies existantes et les approches récentes qui permettent une caractérisation complète de cette pathologie et sa détection précoce. Nous présenterons ensuite nos contributions et la manière dont elles répondent aux défis actuels.En couvrant différents types d'approches dans cette thèse, nous pouvons faciliter la dissertation en les classant en deux types distincts :Le premier type est l'examination statique à partir d'images médicales. Nous soulignerons les limites et les défis actuels dans la caractérisation des alignements de la colonne vertébrale à l'aide de radiographies aux rayons X. Un accent particulier sera mis sur la quantification des déformations 3D à partir de méthodes non ionisantes par l'analyse externe du torse à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique. Nous ferons une revue de la littérature avant de présenter notre contribution qui permet une caractérisation 3D de l'ensemble de la colonne thoraco-lombaire tout en proposant une méthode d'examination accessible et non ionisante.Le deuxième type d'approche est dynamique, principalement basée sur l'analyse de la capture de mouvement. Nous présenterons les différents biomarqueurs qui sont habituellement suivis pendant les acquisitions et nous montrerons les différentes méthodes présentées dans la littérature avec leurs limites. Ensuite, nous présenterons notre approche pour relever les défis actuels de la caractérisation dynamique de la scoliose avec l'analyse de la capture de mouvement en tirant parti des modèles cinématiques sujet-specifiques.

As scoliosis is a complex medical condition affecting different parts of the human body, this manuscript will start with anatomical definitions of the spine and an introduction of Adolescent Idiopathic Scoliosis in a dedicated chapter. Next, we will outline the existing methodologies and state-of-the-art approaches that allow for a comprehensive characterization of this condition and its early detection. Then, we will present our contributions and how they address the current challenges.By covering different kind of approaches in this thesis, we can facilitate the dissertation by categorizing them into two distinct types:The first is the static method of examination from medical images. We will point out the current limitations and challenges in the characterization of the spinal alignments using X-ray radiographs. A particular emphasis will be placed on the quantification of the 3D deformities from non-ionizing methods by the external analysis of the torso using machine-learning methods. We will make a review of the literature before a presentation of our contribution that allow a 3D characterization of the full thoracolumbar spine while proposing an accessible, non-ionising examination method.The second type of approach is dynamic, mainly based on motion capture analysis. We will present the different biomarkers that are usually tracked during the acquisitions and show the different methods presented in the literature with their limitations. Then, we will present our approach to address the current challenges in the dynamic characterization of scoliosis with motion capture analysis by leveraging subject-specific kinematic models.