Vidéosurveillance intelligente pour la détection de chutes chez les personnes âgées

Les pays industrialisés comme le Canada doivent faire face au vieillissement de leur population. En particulier, la majorité des personnes âgées, vivant à domicile et souvent seules, font face à des situations à risques telles que des chutes. Dans ce contexte, la vidéosurveillance est une solution innovante qui peut leur permettre de vivre normalement dans un environnement sécurisé. L’idée serait de placer un réseau de caméras dans l’appartement de la personne pour détecter automatiquement une chute. En cas de problème, un message pourrait être envoyé suivant l’urgence aux secours ou à la famille via une connexion internet sécurisée. Pour un système bas coût, nous avons limité le nombre de caméras à une seule par pièce ce qui nous a poussé à explorer les méthodes monoculaires de détection de chutes. Nous avons d’abord exploré le problème d’un point de vue 2D (image) en nous intéressant aux changements importants de la silhouette de la personne lors d’une chute. Les données d’activités normales d’une personne âgée ont été modélisées par un mélange de gaussiennes nous permettant de détecter tout événement anormal. Notre méthode a été validée à l’aide d’une vidéothèque de chutes simulées et d’activités normales réalistes. Cependant, une information 3D telle que la localisation de la personne par rapport à son environnement peut être très intéressante pour un système d’analyse de comportement. Bien qu’il soit préférable d’utiliser un système multi-caméras pour obtenir une information 3D, nous avons prouvé qu’avec une seule caméra calibrée, il était possible de localiser une personne dans son environnement grâce à sa tête. Concrêtement, la tête de la personne, modélisée par une ellipsoide, est suivie dans la séquence d’images à l’aide d’un filtre à particules. La précision de la localisation 3D de la tête a été évaluée avec une bibliothèque de séquence vidéos contenant les vraies localisations 3D obtenues par un système de capture de mouvement (Motion Capture). Un exemple d’application utilisant la trajectoire 3D de la tête est proposée dans le cadre de la détection de chutes. En conclusion, un système de vidéosurveillance pour la détection de chutes avec une seule caméra par pièce est parfaitement envisageable. Pour réduire au maximum les risques de fausses alarmes, une méthode hybride combinant des informations 2D et 3D pourrait être envisagée.

Compression de données d'animation acquises par capture de mouvements

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Développement et validation d'un modèle de simulation numérique personnalisé à une athlète de plongeon

Les entraîneurs en sports acrobatiques disposent de peu d’outils permettant d’améliorer leur compréhension des saltos vrillés et la performance des athlètes. L’objectif de ce mémoire était de développer un environnement graphique de simulation numérique réaliste et utile des acrobaties aériennes. Un modèle composé de 17 segments et de 42 degrés de liberté a été développé et personnalisé à une athlète de plongeon. Un système optoélectronique échantillonné à 300 Hz a permis l’acquisition de huit plongeons en situation réelle d’entraînement. La cinématique articulaire reconstruite avec un filtre de Kalman étendu a été utilisée comme entrée du modèle. Des erreurs quadratiques moyennes de 20° (salto) et de 9° (vrille) entre les performances simulées et réelles ont permis de valider le modèle. Enfin, une formation basée sur le simulateur a été offerte à 14 entraîneurs en sports acrobatiques. Une augmentation moyenne de 11 % des résultats aux questionnaires post-test a permis de constater le potentiel pédagogique de l’outil pour la formation.

Expérience subjective et différences individuelles dans l'intégration d'informations visuelle et kinesthésique

L’expérience subjective accompagnant un mouvement se construit a posteriori en intégrant différentes sources d’informations qui s’inter-influencent à différents moments tant avant qu’après le mouvement. Cette expérience subjective est interprétée par un modèle d’attribution bayésien afin de créer une expérience d’agentivité et de contrôle sur les mouvements de son propre corps. Afin de déterminer l’apport de l’interaction entre les paramètres considérés par le modèle d’attribution et d’investiguer la présence de disparités inter-individuelles dans la formation de l’expérience subjective du mouvement, une série de 90 pulsations simples de stimulation magnétique transcrânienne (SMT) sur le cortex moteur primaire (M1) suivi de multiples questions sur l’expérience subjective reliée au mouvement provoqué a été effectuée chez 20 participants normaux. Les données objectives du mouvement ont été recueillies par électromyographie (EMG) et capture du mouvement. Un modèle de régression a entre autres été effectué pour chaque participant afin de voir quelle proportion du jugement subjectif pouvait être expliqué par des indices objectifs et cette proportion variait grandement entre les participants. Les résultats de la présente étude indiquent la présence d’une capacité individuelle à se former des jugements subjectifs reflétant adéquatement la réalité comme en témoigne la cohérence entre les différentes mesures d’acuité et plusieurs variables mesurant l’expérience subjective.

Video-based analysis of Gait pathologies

L’analyse de la marche a émergé comme l’un des domaines médicaux le plus im- portants récemment. Les systèmes à base de marqueurs sont les méthodes les plus fa- vorisées par l’évaluation du mouvement humain et l’analyse de la marche, cependant, ces systèmes nécessitent des équipements et de l’expertise spécifiques et sont lourds, coûteux et difficiles à utiliser. De nombreuses approches récentes basées sur la vision par ordinateur ont été développées pour réduire le coût des systèmes de capture de mou- vement tout en assurant un résultat de haute précision. Dans cette thèse, nous présentons notre nouveau système d’analyse de la démarche à faible coût, qui est composé de deux caméras vidéo monoculaire placées sur le côté gauche et droit d’un tapis roulant. Chaque modèle 2D de la moitié du squelette humain est reconstruit à partir de chaque vue sur la base de la segmentation dynamique de la couleur, l’analyse de la marche est alors effectuée sur ces deux modèles. La validation avec l’état de l’art basée sur la vision du système de capture de mouvement (en utilisant le Microsoft Kinect) et la réalité du ter- rain (avec des marqueurs) a été faite pour démontrer la robustesse et l’efficacité de notre système. L’erreur moyenne de l’estimation du modèle de squelette humain par rapport à la réalité du terrain entre notre méthode vs Kinect est très prometteur: les joints des angles de cuisses (6,29◦ contre 9,68◦), jambes (7,68◦ contre 11,47◦), pieds (6,14◦ contre 13,63◦), la longueur de la foulée (6.14cm rapport de 13.63cm) sont meilleurs et plus stables que ceux de la Kinect, alors que le système peut maintenir une précision assez proche de la Kinect pour les bras (7,29◦ contre 6,12◦), les bras inférieurs (8,33◦ contre 8,04◦), et le torse (8,69◦contre 6,47◦). Basé sur le modèle de squelette obtenu par chaque méthode, nous avons réalisé une étude de symétrie sur différentes articulations (coude, genou et cheville) en utilisant chaque méthode sur trois sujets différents pour voir quelle méthode permet de distinguer plus efficacement la caractéristique symétrie / asymétrie de la marche. Dans notre test, notre système a un angle de genou au maximum de 8,97◦ et 13,86◦ pour des promenades normale et asymétrique respectivement, tandis que la Kinect a donné 10,58◦et 11,94◦. Par rapport à la réalité de terrain, 7,64◦et 14,34◦, notre système a montré une plus grande précision et pouvoir discriminant entre les deux cas.

Détection de chute à l'aide d'une caméra de profondeur

Les chutes chez les personnes âgées représentent un problème important de santé publique. Des études montrent qu’environ 30 % des personnes âgées de 65 ans et plus chutent chaque année au Canada, entraînant des conséquences néfastes sur les plans individuel, familiale et sociale. Face à une telle situation la vidéosurveillance est une solution efficace assurant la sécurité de ces personnes. À ce jour de nombreux systèmes d’assistance de services à la personne existent. Ces dispositifs permettent à la personne âgée de vivre chez elle tout en assurant sa sécurité par le port d'un capteur. Cependant le port du capteur en permanence par le sujet est peu confortable et contraignant. C'est pourquoi la recherche s’est récemment intéressée à l’utilisation de caméras au lieu de capteurs portables. Le but de ce projet est de démontrer que l'utilisation d'un dispositif de vidéosurveillance peut contribuer à la réduction de ce fléau. Dans ce document nous présentons une approche de détection automatique de chute, basée sur une méthode de suivi 3D du sujet en utilisant une caméra de profondeur (Kinect de Microsoft) positionnée à la verticale du sol. Ce suivi est réalisé en utilisant la silhouette extraite en temps réel avec une approche robuste d’extraction de fond 3D basée sur la variation de profondeur des pixels dans la scène. Cette méthode se fondera sur une initialisation par une capture de la scène sans aucun sujet. Une fois la silhouette extraite, les 10% de la silhouette correspondant à la zone la plus haute de la silhouette (la plus proche de l'objectif de la Kinect) sera analysée en temps réel selon la vitesse et la position de son centre de gravité. Ces critères permettront donc après analyse de détecter la chute, puis d'émettre un signal (courrier ou texto) vers l'individu ou à l’autorité en charge de la personne âgée. Cette méthode a été validée à l’aide de plusieurs vidéos de chutes simulées par un cascadeur. La position de la caméra et son information de profondeur réduisent de façon considérable les risques de fausses alarmes de chute. Positionnée verticalement au sol, la caméra permet donc d'analyser la scène et surtout de procéder au suivi de la silhouette sans occultation majeure, qui conduisent dans certains cas à des fausses alertes. En outre les différents critères de détection de chute, sont des caractéristiques fiables pour différencier la chute d'une personne, d'un accroupissement ou d'une position assise. Néanmoins l'angle de vue de la caméra demeure un problème car il n'est pas assez grand pour couvrir une surface conséquente. Une solution à ce dilemme serait de fixer une lentille sur l'objectif de la Kinect permettant l’élargissement de la zone surveillée.

Analysis of the esophagogastric junction using the 3D high resolution manometry

Contexte & Objectifs : La manométrie perfusée conventionnelle et la manométrie haute résolution (HRM) ont permis le développement d’une variété de paramètres pour mieux comprendre la motilité de l'œsophage et quantifier les caractéristiques de la jonction œsophago-gastrique (JOG). Cependant, l'anatomie de la JOG est complexe et les enregistrements de manométrie détectent à la fois la pression des structures intrinsèques et des structures extrinsèques à l'œsophage. Ces différents composants ont des rôles distincts au niveau de la JOG. Les pressions dominantes ainsi détectées au niveau de la JOG sont attribuables au sphincter œsophagien inférieur (SOI) et aux piliers du diaphragme (CD), mais aucune des technologies manométriques actuelles n’est capable de distinguer ces différents composants de la JOG. Lorsqu’on analyse les caractéristiques de la JOG au repos, celle ci se comporte avant tout comme une barrière antireflux. Les paramètres manométriques les plus couramment utilisés dans ce but sont la longueur de la JOG et le point d’inversion respiratoire (RIP), défini comme le lieu où le pic de la courbe de pression inspiratoire change de positif (dans l’abdomen) à négatif (dans le thorax), lors de la classique manœuvre de « pull-through ». Cependant, l'importance de ces mesures reste marginale comme en témoigne une récente prise de position de l’American Gastroenterology Association Institute (AGAI) (1) qui concluait que « le rôle actuel de la manométrie dans le reflux gastro-œsophagien (RGO) est d'exclure les troubles moteurs comme cause des symptômes présentés par la patient ». Lors de la déglutition, la mesure objective de la relaxation de la JOG est la pression de relaxation intégrée (IRP), qui permet de faire la distinction entre une relaxation normale et une relaxation anormale de la JOG. Toutefois, puisque la HRM utilise des pressions moyennes à chaque niveau de capteurs, certaines études de manométrie laissent suggérer qu’il existe une zone de haute pression persistante au niveau de la JOG même si un transit est mis en évidence en vidéofluoroscopie. Récemment, la manométrie haute résolution « 3D » (3D-HRM) a été développée (Given Imaging, Duluth, GA) avec le potentiel de simplifier l'évaluation de la morphologie et de la physiologie de la JOG. Le segment « 3D » de ce cathéter de HRM permet l'enregistrement de la pression à la fois de façon axiale et radiale tout en maintenant une position fixe de la sonde, et évitant ainsi la manœuvre de « pull-through ». Par conséquent, la 3D-HRM devrait permettre la mesure de paramètres importants de la JOG tels que sa longueur et le RIP. Les données extraites de l'enregistrement fait par 3D-HRM permettraient également de différencier les signaux de pression attribuables au SOI des éléments qui l’entourent. De plus, l’enregistrement des pressions de façon radiaire permettrait d’enregistrer la pression minimale de chaque niveau de capteurs et devrait corriger cette zone de haute pression parfois persistante lors la déglutition. Ainsi, les objectifs de ce travail étaient: 1) de décrire la morphologie de la JOG au repos en tant que barrière antireflux, en comparant les mesures effectuées avec la 3D-HRM en temps réel, par rapport à celle simulées lors d’une manœuvre de « pull-through » et de déterminer quelles sont les signatures des pressions attribuables au SOI et au diaphragme; 2) d’évaluer la relaxation de la JOG pendant la déglutition en testant l'hypothèse selon laquelle la 3D-HRM permet le développement d’un nouveau paradigme (appelé « 3D eSleeve ») pour le calcul de l’IRP, fondé sur l’utilisation de la pression radiale minimale à chaque niveau de capteur de pression le long de la JOG. Ce nouveau paradigme sera comparé à une étude de transit en vidéofluoroscopie pour évaluer le gradient de pression à travers la JOG. Méthodes : Nous avons utilisé un cathéter 3D-HRM, qui incorpore un segment dit « 3D » de 9 cm au sein d’un cathéter HRM par ailleurs standard. Le segment 3D est composé de 12 niveaux (espacés de 7.5mm) de 8 capteurs de pression disposés radialement, soit un total de 96 capteurs. Neuf volontaires ont été étudiés au repos, où des enregistrements ont été effectués en temps réel et pendant une manœuvre de « pull-through » du segment 3D (mobilisation successive du cathéter de 5 mm, pour que le segment 3D se déplace le long de la JOG). Les mesures de la longueur du SOI et la détermination du RIP ont été réalisées. La longueur de la JOG a été mesurée lors du « pull-through » en utilisant 4 capteurs du segment 3D dispersés radialement et les marges de la JOG ont été définies par une augmentation de la pression de 2 mmHg par rapport à la pression gastrique ou de l’œsophage. Pour le calcul en temps réel, les limites distale et proximale de la JOG ont été définies par une augmentation de pression circonférentielle de 2 mmHg par rapport à la pression de l'estomac. Le RIP a été déterminée, A) dans le mode de tracé conventionnel avec la méthode du « pull-through » [le RIP est la valeur moyenne de 4 mesures] et B) en position fixe, dans le mode de représentation topographique de la pression de l’œsophage, en utilisant l’outil logiciel pour déterminer le point d'inversion de la pression (PIP). Pour l'étude de la relaxation de la JOG lors de la déglutition, 25 volontaires ont été étudiés et ont subi 3 études de manométrie (10 déglutitions de 5ml d’eau) en position couchée avec un cathéter HRM standard et un cathéter 3D-HRM. Avec la 3D-HRM, l’analyse a été effectuée une fois avec le segment 3D et une fois avec une partie non 3D du cathéter (capteurs standard de HRM). Ainsi, pour chaque individu, l'IRP a été calculée de quatre façons: 1) avec la méthode conventionnelle en utilisant le cathéter HRM standard, 2) avec la méthode conventionnelle en utilisant le segment standard du cathéter 3D-HRM, 3) avec la méthode conventionnelle en utilisant le segment « 3D » du cathéter 3D-HRM, et 4) avec le nouveau paradigme (3D eSleeve) qui recueille la pression minimale de chaque niveau de capteurs (segment 3D). Quatorze autres sujets ont subi une vidéofluoroscopie simultanée à l’étude de manométrie avec le cathéter 3D-HRM. Les données de pression ont été exportés vers MATLAB ™ et quatre pressions ont été mesurées simultanément : 1) la pression du corps de l’œsophage, 2cm au-dessus de la JOG, 2) la pression intragastrique, 3) la pression radiale moyenne de la JOG (pression du eSleeve) et 4) la pression de la JOG en utilisant la pression minimale de chaque niveau de capteurs (pression du 3D eSleeve). Ces données ont permis de déterminer le temps permissif d'écoulement du bolus (FPT), caractérisé par la période au cours de laquelle un gradient de pression existe à travers la JOG (pression œsophagienne > pression de relaxation de la JOG > pression gastrique). La présence ou l'absence du bolus en vidéofluoroscopie et le FPT ont été codés avec des valeurs dichotomiques pour chaque période de 0,1 s. Nous avons alors calculé la sensibilité et la spécificité correspondant à la valeur du FPT pour la pression du eSleeve et pour la pression du 3D eSleeve, avec la vidéofluoroscopie pour référence. Résultats : Les enregistrements avec la 3D-HRM laissent suggérer que la longueur du sphincter évaluée avec la méthode du « pull-through » était grandement exagéré en incorporant dans la mesure du SOI les signaux de pression extrinsèques à l’œsophage, asymétriques et attribuables aux piliers du diaphragme et aux structures vasculaires. L’enregistrement en temps réel a permis de constater que les principaux constituants de la pression de la JOG au repos étaient attribuables au diaphragme. L’IRP calculé avec le nouveau paradigme 3D eSleeve était significativement inférieur à tous les autres calculs d'IRP avec une limite supérieure de la normale de 12 mmHg contre 17 mmHg pour l’IRP calculé avec la HRM standard. La sensibilité (0,78) et la spécificité (0,88) du 3D eSleeve étaient meilleurs que le eSleeve standard (0,55 et 0,85 respectivement) pour prédire le FPT par rapport à la vidéofluoroscopie. Discussion et conclusion : Nos observations suggèrent que la 3D-HRM permet l'enregistrement en temps réel des attributs de la JOG, facilitant l'analyse des constituants responsables de sa fonction au repos en tant que barrière antireflux. La résolution spatiale axiale et radiale du segment « 3D » pourrait permettre de poursuivre cette étude pour quantifier les signaux de pression de la JOG attribuable au SOI et aux structures extrinsèques (diaphragme et artéfacts vasculaires). Ces attributs du cathéter 3D-HRM suggèrent qu'il s'agit d'un nouvel outil prometteur pour l'étude de la physiopathologie du RGO. Au cours de la déglutition, nous avons évalué la faisabilité d’améliorer la mesure de l’IRP en utilisant ce nouveau cathéter de manométrie 3D avec un nouveau paradigme (3D eSleeve) basé sur l’utilisation de la pression radiale minimale à chaque niveau de capteurs de pression. Nos résultats suggèrent que cette approche est plus précise que celle de la manométrie haute résolution standard. La 3D-HRM devrait certainement améliorer la précision des mesures de relaxation de la JOG et cela devrait avoir un impact sur la recherche pour modéliser la JOG au cours de la déglutition et dans le RGO.

Analyse cinématique 3D de la coordination des articulations de l'épaule par l'entremise du rythme scapulo-huméral

L'épaule est souvent affectée par des troubles musculo-squelettiques. Toutefois, leur évaluation est limitée à des mesures qualitatives qui nuisent à la spécificité et justesse du diagnostic. L'analyse de mouvement tridimensionnel pourrait complémenter le traitement conventionnel à l'aide de mesures quantitatives fonctionnelles. L'interaction entre les articulations de l'épaule est estimée par le rythme scapulo-huméral, mais la variabilité prononcée qu'il affiche nuit à son utilisation clinique. Ainsi, l'objectif général de cette thèse était de réduire la variabilité de la mesure du rythme scapulo-huméral. L'effet de la méthode de calcul du rythme scapulo-huméral et des conditions d'exécution du mouvement (rotation axiale du bras, charge, vitesse, activité musculaire) ont été testées. La cinématique des articulations de l'épaule a été calculé par chaîne cinématique et filtre de Kalman étendu sur des sujets sains avec un système optoélectronique. La méthode usuelle de calcul du rythme scapulo-huméral extrait les angles d'élévation gléno-humérale et de rotation latérale scapulo-thoracique. Puisque ces angles ne sont pas co-planaires au thorax, leur somme ne correspond pas à l'angle d'élévation du bras. Une nouvelle approche de contribution articulaire incluant toutes les rotations de chaque articulation est proposée et comparée à la méthode usuelle. La méthode usuelle surestimait systématiquement la contribution gléno-humérale par rapport à la méthode proposée. Ce nouveau calcul du rythme scapulo-huméral permet une évaluation fonctionnelle dynamique de l'épaule et réduit la variabilité inter-sujets. La comparaison d'exercices de réadaptation du supra-épineux contrastant la rotation axiale du bras a été réalisée, ainsi que l'effet d'ajouter une charge externe. L'exercice «full-can» augmentait le rythme scapulo-huméral et la contribution gléno-humérale ce qui concorde avec la fonction du supra-épineux. Au contraire, l'exercice «empty-can» augmentait la contribution scapulo-thoracique ce qui est associé à une compensation pour éviter la contribution gléno-humérale. L'utilisation de charge externe lors de la réadaptation du supra-épineux semble justifiée par un rythme scapulo-huméral similaire et une élévation gléno-humérale supérieure. Le mouvement de l'épaule est souvent mesuré ou évalué en condition statique ou dynamique et passive ou active. Cependant, l'effet de ces conditions sur la coordination articulaire demeure incertain. La comparaison des ces conditions révélait des différences significatives qui montrent l'importance de considérer les conditions de mouvement pour l'acquisition ou la comparaison des données.

Multi-view 3D reconstruction using virtual cameras

Ce mémoire s'intéresse à la reconstruction d'un modèle 3D à partir de plusieurs images. Le modèle 3D est élaboré avec une représentation hiérarchique de voxels sous la forme d'un octree. Un cube englobant le modèle 3D est calculé à partir de la position des caméras. Ce cube contient les voxels et il définit la position de caméras virtuelles. Le modèle 3D est initialisé par une enveloppe convexe basée sur la couleur uniforme du fond des images. Cette enveloppe permet de creuser la périphérie du modèle 3D. Ensuite un coût pondéré est calculé pour évaluer la qualité de chaque voxel à faire partie de la surface de l'objet. Ce coût tient compte de la similarité des pixels provenant de chaque image associée à la caméra virtuelle. Finalement et pour chacune des caméras virtuelles, une surface est calculée basée sur le coût en utilisant la méthode de SGM. La méthode SGM tient compte du voisinage lors du calcul de profondeur et ce mémoire présente une variation de la méthode pour tenir compte des voxels précédemment exclus du modèle par l'étape d'initialisation ou de creusage par une autre surface. Par la suite, les surfaces calculées sont utilisées pour creuser et finaliser le modèle 3D. Ce mémoire présente une combinaison innovante d'étapes permettant de créer un modèle 3D basé sur un ensemble d'images existant ou encore sur une suite d'images capturées en série pouvant mener à la création d'un modèle 3D en temps réel.