Thèse soutenue

Commande sans contact d'éclairage opératoire par méthodes de vision informatique

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Auteur / Autrice : Jean-François Collumeau
Direction : Bruno EmileHélène Laurent
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences et technologies industrielles
Date : Soutenance le 31/01/2014
Etablissement(s) : Orléans
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire)
Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Laboratoire Pluridisciplinaire de recherche en ingénierie des systèmes, mécanique et énergétique (Orléans ; 2008-....)
Jury : Président / Présidente : Didier Coquin
Examinateurs / Examinatrices : Bruno Emile, Hélène Laurent, Didier Coquin, Salah Bourennane, Patrice Dalle, Nacim Ramdani, Bertrand Guilleminot
Rapporteurs / Rapporteuses : Salah Bourennane, Patrice Dalle

Résumé

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De nos jours, le maintien de l'asepsie dans la salle d'opération est vital pour la limitation de la transmission d'infections nosocomiales au patient lors de l'opération. Des mesures d'asepsie drastiques ont pour but de préserver la zone stérile de tout agent infectieux.Elles interdisent actuellement au chirurgien d'interagir avec les équipements non-stériles du bloc.Le chirurgien opérant souhaiterait cependant disposer d'un contrôle direct sur certains équipements spécifiques du bloc dans des situations données sans enfreindre ces mesures.Les travaux présentés dans cette thèse concernent le développement d'une Interface Homme-Machine permettant la commande gestuelle sans contact, et donc sans transmission d'agents infectieux, de tels équipements.Dans la continuité des travaux existants dans la littérature, une chaîne de traitement basée sur des techniques de vision informatique et un prototype de caméra portée par l'utilisateur ont ainsi été développés pour atteindre ces objectifs. Ce document présente les études comparatives menées sur des algorithmes issus de la littérature afin de sélectionner les plus aptes à être employés dans la chaîne logicielle. Un descripteur géométrique dédié aux mains est introduit, et des approches coopératives sont investiguées sur les étapes de localisation de la main et de classification de la posture prise.Les performances de la chaîne de traitement ainsi créée sont évaluées dans différentes situations à l'aide de bases d'images et de vidéos extensives acquises dans des conditions proches de celles du bloc opératoire, ainsi que sur des images synthétiques réalisées sur un modèle virtuel de main créé ad hoc.Un démonstrateur composé de la chaîne de traitement développée et d'un prototype de caméra frontale permet, associé à une simulation de bras-support d'éclairage opératoire, d'illustrer les possibilités ouvertes par le système développé au cours de cette thèse.