Evaluating perceptual maps of asymmetries for gait symmetry quantification and pathology detection

Le mouvement de la marche est un processus essentiel de l'activité humaine et aussi le résultat de nombreuses interactions collaboratives entre les systèmes neurologiques, articulaires et musculo-squelettiques fonctionnant ensemble efficacement. Ceci explique pourquoi une analyse de la marche est aujourd'hui de plus en plus utilisée pour le diagnostic (et aussi la prévention) de différents types de maladies (neurologiques, musculaires, orthopédique, etc.). Ce rapport présente une nouvelle méthode pour visualiser rapidement les différentes parties du corps humain liées à une possible asymétrie (temporellement invariante par translation) existant dans la démarche d'un patient pour une possible utilisation clinique quotidienne. L'objectif est de fournir une méthode à la fois facile et peu dispendieuse permettant la mesure et l'affichage visuel, d'une manière intuitive et perceptive, des différentes parties asymétriques d'une démarche. La méthode proposée repose sur l'utilisation d'un capteur de profondeur peu dispendieux (la Kinect) qui est très bien adaptée pour un diagnostique rapide effectué dans de petites salles médicales car ce capteur est d'une part facile à installer et ne nécessitant aucun marqueur. L'algorithme que nous allons présenter est basé sur le fait que la marche saine possède des propriétés de symétrie (relativement à une invariance temporelle) dans le plan coronal.

Analyse quantifiée de l'asymétrie de la marche par application de Poincaré

La marche occupe un rôle important dans la vie quotidienne. Ce processus apparaît comme facile et naturel pour des gens en bonne santé. Cependant, différentes sortes de maladies (troubles neurologiques, musculaires, orthopédiques...) peuvent perturber le cycle de la marche à tel point que marcher devient fastidieux voire même impossible. Ce projet utilise l'application de Poincaré pour évaluer l'asymétrie de la marche d'un patient à partir d'une carte de profondeur acquise avec un senseur Kinect. Pour valider l'approche, 17 sujets sains ont marché sur un tapis roulant dans des conditions différentes : marche normale et semelle de 5 cm d'épaisseur placée sous l'un des pieds. Les descripteurs de Poincaré sont appliqués de façon à évaluer la variabilité entre un pas et le cycle complet de la marche. Les résultats montrent que la variabilité ainsi obtenue permet de discriminer significativement une marche normale d'une marche avec semelle. Cette méthode, à la fois simple à mettre en oeuvre et suffisamment précise pour détecter une asymétrie de la marche, semble prometteuse pour aider dans le diagnostic clinique.

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.

Une nouvelle méthode de détection du glaucome par la mesure de l'asymétrie interoculaire : l’asymétrie du rapport de la surface neurorétinienne sur la surface du disque optique ou rim area to disc area asymmetry ratio (RADAAR)

Cette thèse constitue à la fois un apport de nature clinique et technologique dans l’approche diagnostique du glaucome. Plus précisément, nous nous proposons d’étudier une nouvelle façon de détecter le glaucome par la mesure de l’asymétrie du rapport de la surface de l’anneau neurorétinien et de la surface de la papille ou du disque optique ou rim to disc area asymmetry ratio (RADAAR). Pour atteindre cet objectif, nous avons recours à une base de données composée d’une population subdivisée en 4 différents groupes de diagnostic (normal, glaucome possible, glaucome probable et glaucome définitif). Les mesures du RADAAR sont calculées de différentes façons à partir des paramètres stéréométriques de la tête du nerf optique des sujets, produits par la microscopie confocale à balayage laser (Heidelberg Retina Tomograph (HRT) (Heidelberg Engineering, Germany)). Nous procédons à une analyse de données grâce au logiciel SPSS où nous mettons en exergue la distribution du RADAAR dans les différentes populations, sa validité et son utilité dans le dépistage du glaucome. Nous enrôlons donc 523 sujets dans cette étude avec 82 sujets atteints de glaucome définitif. La moyenne d’âge est de 62 ans. Il y a plus de femmes que d’hommes et plus de Caucasiens que d’Africains Caribéens. Nous trouvons que la distribution de la mesure du RADAAR est différente des sujets d’un groupe de diagnostic à l’autre. En termes de performance, la sensibilité de la mesure du RADAAR est très basse c'est-à-dire que sa capacité de détecter la maladie est basse. En revanche la mesure du RADAAR est plus spécifique c'est-à-dire que sa capacité d’identifier les sujets exempts de la maladie est plus grande. Elle tendrait à être aussi plus performante chez les Africains Caribéens que chez les Caucasiens. De même, elle serait plus sensible chez les hommes que chez les femmes. La mesure du RADAAR est utile si on l’associe à une autre méthode de diagnostic comme l’analyse de Régression de Moorfields (MRA) incluse dans le logiciel du HRT3 spécialement lors de la détection du glaucome dans la population à haut risque. En définitive, nous déterminons que la mesure du RADAAR se veut un outil d’aide au diagnostic. Elle est particulièrement intéressante dans le contexte de dépistage de glaucome.

Analyse d’information tridimensionnelle issue de systèmes multi-caméras pour la détection de la chute et l’analyse de la marche

Réalisé en cotutelle avec le laboratoire M2S de Rennes 2

Analysis of scoliosis trunk deformities using ICA

This paper describes a method for analyzing scoliosis trunk deformities using Independent Component Analysis (ICA). Our hypothesis is that ICA can capture the scoliosis deformities visible on the trunk. Unlike Principal Component Analysis (PCA), ICA gives local shape variation and assumes that the data distribution is not normal. 3D torso images of 56 subjects including 28 patients with adolescent idiopathic scoliosis and 28 healthy subjects are analyzed using ICA. First, we remark that the independent components capture the local scoliosis deformities as the shoulder variation, the scapula asymmetry and the waist deformation. Second, we note that the different scoliosis curve types are characterized by different combinations of specific independent components.

Evaluation of Reducibility of Trunk Asymmetry in Lateral Bending

The value of the lateral bending test is important in the assessment of spinal curve mobility and prediction of surgical outcome in the treatment of adolescent idiopathic scoliosis (AIS). However, radiographic bending tests are unable to assess the reducibility of trunk asymmetry. This study aims to exploit surface topography measurement in order to evaluate the changes in shape of the trunk (a) between bending and neutral standing positions, and (b) between standing pre- and post-operative visits, in a cohort of adolescents with AIS having undergone surgical correction; and to correlate the differences measured in cases (a) and (b). Our cohort includes 13 patients with right thoracic AIS. Each patient had their 3D trunk surface digitized with a multi-head InSpeck system in standing posture (at the pre-op and post-op visits) and in maximum voluntary right and left bending (at the pre-op visit). We developed a novel trunk shape analysis method which produces a set of inclined trunk cross-sections allowing comparison between different postures. Two asymmetry indices, trunk rotation (TR) and back surface rotation (BSR), were computed in all cases and a statistical analysis was performed. Our correlation study (Pearson test) showed fair correlations in most cases between the changes in side-bending and those post-surgery, with the strongest relationship (p-value < 0.01) when combining the TR measurements from both bendings. These results provide evidence that the bending test can be used to assess trunk asymmetry reducibility. The proposed approach could provide a non-invasive trunk asymmetry reducibility test for routine clinical use in AIS surgery planning.

Differences in Standing and Sitting Postures of Youth with Idiopathic Scoliosis from Quantitative Analysis of Digital Photographs

The objective of this study was to explore whether differences in standing and sitting postures of youth with idiopathic scoliosis could be detected from quantitative analysis of digital photographs. Standing and sitting postures of 50 participants aged 10–20-years-old with idiopathic scoliosis (Cobb angle: 15° to 60°) were assessed from digital photographs using a posture evaluation software program. Based on the XY coordinates of markers, 13 angular and linear posture indices were calculated in both positions. Paired t-tests were used to compare values of standing and sitting posture indices. Significant differences between standing and sitting positions (p < 0.05) were found for head protraction, shoulder elevation, scapula asymmetry, trunk list, scoliosis angle, waist angles, and frontal and sagittal plane pelvic tilt. Quantitative analysis of digital photographs is a clinically feasible method to measure standing and sitting postures among youth with scoliosis and to assist in decisions on therapeutic interventions.

Estimation de cartes d'énergie de hautes fréquences ou d'irrégularité de périodicité de la marche humaine par caméra de profondeur pour la détection de pathologies

Ce travail présente deux nouveaux systèmes simples d'analyse de la marche humaine grâce à une caméra de profondeur (Microsoft Kinect) placée devant un sujet marchant sur un tapis roulant conventionnel, capables de détecter une marche saine et celle déficiente. Le premier système repose sur le fait qu'une marche normale présente typiquement un signal de profondeur lisse au niveau de chaque pixel avec moins de hautes fréquences, ce qui permet d'estimer une carte indiquant l'emplacement et l'amplitude de l'énergie de haute fréquence (HFSE). Le second système analyse les parties du corps qui ont un motif de mouvement irrégulier, en termes de périodicité, lors de la marche. Nous supposons que la marche d'un sujet sain présente partout dans le corps, pendant les cycles de marche, un signal de profondeur avec un motif périodique sans bruit. Nous estimons, à partir de la séquence vidéo de chaque sujet, une carte montrant les zones d'irrégularités de la marche (également appelées énergie de bruit apériodique). La carte avec HFSE ou celle visualisant l'énergie de bruit apériodique peut être utilisée comme un bon indicateur d'une éventuelle pathologie, dans un outil de diagnostic précoce, rapide et fiable, ou permettre de fournir des informations sur la présence et l'étendue de la maladie ou des problèmes (orthopédiques, musculaires ou neurologiques) du patient. Même si les cartes obtenues sont informatives et très discriminantes pour une classification visuelle directe, même pour un non-spécialiste, les systèmes proposés permettent de détecter automatiquement les individus en bonne santé et ceux avec des problèmes locomoteurs.