Mesure du mouvement du membre supérieur et aide à l'interprétation clinique des données

par Emmanuel Roux

Thèse de doctorat en Informatique. Automatique et informatique des systèmes industriels et humains

Sous la direction de François-Xavier Lepoutre.

Soutenue en 2002

à Valenciennes .

mots clés

• Mesure 3D du mouvement
• Modélisation cinématique
• Arthroplastie gléno-humérale
• Membre supérieur
• Modélisation tridimensionnelle
• Cinématique -- Modèles mathématiques

Résumé

Ce travail vise à aider le chirurgien à évaluer objectivement les résultats de l'arthroplastie gléno-humérale et à améliorer cette pratique. Une technique d'évaluation de la cinématique du membre supérieur est proposée, utilisant un système vidéo de mesure 3D du mouvement et une méthode d'optimisation globale. L'aide à l'interprétation du mouvement provient de l'explication de caractères cliniques par les données de la cinématique. La méthode exploite l'induction d'arbres de décision flous et de règles floues à partir d'exemples. Une mesure de satisfiabilité évalue la capacité d'explication des règles. La base de règles peut aussi être exploitée afin de déterminer objectivement un caractère clinique donné. Ces méthodes sont évaluées par validation croisée stratifiée, dans le cas de la mise en relation du mouvement avec l'évaluation fonctionnelle. Les résultats montrent que les techniques proposées permettent d'atteindre les objectifs visés. Des perspectives de recherche sont exposées.

Titre traduit

Upper limb movement measurement and support for the clinical interpretation of data

Pas de résumé disponible.

Résumé

This thesis work aims to assist the surgeon in objectively evaluating the shoulder arthroplasty results and in improving this practice. An upper limb kinematics evaluation technique is proposed, using a video system of 3D movement measurement and a global optimisation method. The support for the clinical interpretation of the movement is based on the objective explanation of clinical characteristics by the kinematics data. The method uses fuzzy decision trees and rules induction from a set of examples. A satisfiability measure evaluates the explanation capacity of the rules. The rule base can also be exploited to objectively determine a given clinical characteristic. These methods are evaluated with the stratified ten-fold cross validation method, within the mapping of the kinematics data and the functional evaluation. Results show that the proposed methods permit to reach the initial aims. Then some research prospects are putted forward.