Partie 3 : MESURE NUMÉRIQUE DU MOUVEMENT DES MASSES MOLLES
5.4/ Analyse des composantes du mouvement des masses molles
La méthode numérique développée dans cette partie a pour dernier objectif de distinguer les o posa tes du d pla e e t des a ueu s afi d esti e le ou e e t des asses olles sous- jacentes. Cette estimation est disponible à partir du mouvement commun des marqueurs, c'est-à-dire
celui p o o u pa la o posa te à l u isso du ou e e t des asses olles. Au u e thode de f e e e iste da s la litt atu e pou disti gue et esu e u i ue e t les o posa tes du mouvement des masses molles, une approche matricielle puis vectorielle a donc été proposée pour disti gue es deu o posa tes. L a al se e to ielle o t e ue les a ueu s su isse t plus la o posa te à l u isso ue la o posa te p op e. L a al se des lasse e ts alis s à pa ti de la pa t du ou e e t à l u isso su ie pa les a ueu s a o t ue, d u sujet à l aut e, les marqueurs subissent ces composantes de façon similaire. Cependant le mouvement des masses
olles e otatio et e t a slatio a ie d u sujet à l aut e.
Malg l a se e de thode de f ence, de récentes études se sont intéressées au rapport entre les composantes. Le résultat obtenu par la méthode numérique développée ici est en
accord avec ces quelques études. Andersen et al. [28] le t ai si ue l e eu i duite da s le al ul de la cinématique dû aux artéfacts de tissus ous est plus le fait d u ou e e t « rigide » des a ueu s u u ou e e t i di iduel de es de ie s. De ‘osa io et al. [13] montrent que la o posa te à l u isson peut être quatre fois supérieure à la composante propre. Grimpampi et al.
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[104], montrent, quant à eux, que les valeurs maximales et minimales de translation et de rotation à l u isso hez t ois ada es so t plus i po ta tes ue la o posa te p op e.
Au u e de es tudes e s est atta h e à d i e le ou e e t des asses olles à l u isso alors que le mouvement commun des marqueurs peut être considéré comme le mouvement des
masses molles sous-jacentes [36]. Grimpampi et al. [104] s i t essent au pic de rotation et de translation du mouvement des masses molles, mais ne donnent aucune indication sur la cinématique
des masses molles alors que cette étude dispose de la référence osseuse et de marqueurs cutanés.
Les résultats ont montré que, quel ue soit le seg e t tudi , le ou e e t à l u isso e otatio est statisti ue e t plus i po ta t autou de l a e lo gitudi al du seg e t. Le ou e e t des asses olles plus i po ta t e to sio appa ait o e u l e t d e pli atio su le fait ue les artéfacts de tissus mous touchent plus les angles de rotation interne-externe [24, 25, 34] que les
autres degrés de rotation du genou. En translation, les masses molles tendent plus à glisser le long de l a e a t o-postérieur que le long des deux autres axes.
Une seule étude, menée par Gao et al. [37], permet de comparer les résultats de la méthode
numérique de cette partie au regard de la littérature. Le constat effectué par Gao et al. [37] sur les
amplitudes de rotations et de translation est identique à celui fait dans cette partie (e.g rotations plus i po ta tes autou de l a e lo gitudi al et t a slatio plus i po ta te le lo g de l a e a t o- postérieur). Ces variables sont calculées lors de la marche dans un repère anatomique attaché à une
triade de marqueurs cutanés. Ils obtiennent ces valeurs sur un ensemble de triades de marqueurs
réparties sur les segments et constatent ainsi des rotations et translations différentes en fonction de l e pla e e t des g oupes de a ueu s. Cette sp ifi it d o ie tatio de g oupes de a ueu s par rapport à un groupe de référence est également constatée par Camomilla et al. [83] qui montrent ai si ue le ou e e t de g oupes de a ueu s est pas fo e t o lé. La différence entre
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l tude de Gao et al. [37] et celle menée dans cette thèse vient du fait que le mouvement des masses olles est pas esti lo ale e t su les seg e t ais su l e se le des seg e ts.
Cette diff e e e p he pas pou auta t de o state , o e Gao et al. [37], un plus g a d d pla e e t des asses olles le lo g de l a e a t o-postérieur et une plus grande rotation de celles-ci en torsion. Néanmoins, une analyse des déplacements locaux est une application du
modèle numérique envisageable. Le découpage des seg e ts e plusieu s zo es d u e o e de marqueurs, 8 pour la cuisse et 9 pour la jambe, permettrait de connaitre le mouvement de ces g oupes pa appo t à l os od lis e atta ha t à ha u de es g oupes u ep e seg e tai e. O pou ait s i t esse à leu s ou e e ts e fo tio de la fa e du seg e t u ils e ou e t. U e analyse par regroupement de ces triades en fonction du comportement commun en rotation et t a slatio pe ett ait de e o a de des pla e e ts de a ueu s pou l aluation du ou e e t des asses olles a e u o e est ei t de a ueu s. Il pou ait gale e t s agi d i estigue l a plitude de e ou e e t e fo tio de so loig e e t pa appo t à la zo e d i pa t et s i t esse à l e gie dissip e pa le ouvement des masses molles après un impact comme ont pu le faire Schmitt et al. [135].
Les angles de rotation et les translations obtenues par le modèle numérique reflètent le ou e e t de l e se le des asses olles sous-jacentes. Seulement, les écart-types constatés sur la cinématique du mouvement des masses olles des deu seg e ts o t e t u il s agit d u ph o e sp ifi ue à ha ue sujet. C est gale e t e ue o state t A de se et al. [28] en analysant les composantes du mouvement rigide, rotations et translations par rapport aux axes anatomiques [28]. Ce ou e e t à l u isso est sp ifi ue au sujet et e pli ue pou uoi le pla e e t opti al de a ueu s pou esti e la i ati ue d u geste a ie d u sujet à l aut e [6, 19, 35]. L i di e de asse o po elle o e su l e se le des sujets est de 22,5 kg.m-2. Cet indice pla e l ha tillo des sujets da s la at go ie de pe so es p se ta t u e o pule e o ale
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[136]. L a t-type associé à cet indice (3 kg.m-2)ne traduit pas une grande variabilité du morphotype des sujets. Cette diff e e de ou e e t à l unisson peut trouver son origine dans la différence de répartition des masses autour des segments et du rapport entre la masse musculaire et la masse adipeuse [11, 34, 137]. Malheu euse e t, le pou e tage de asse adipeuse est dispo i le pou au u des sujets. Des esu es pa DEXA ou e o e a th opo t i ues a e l appli atio d uatio s de régression telles que celles proposées par Holmes et al. [138] permettraient de classer les sujets
en fonction de cette répartition masse maigre- asse g asse et d i estigue u pat on commun du mouvement des masses molles chez les sujets présentant des ratios similaires. La différence entre les
sujets peut également être le fait de différentes stratégies lors des sauts (hauteur du saut), faisant a ie l i pa t au sol d u sujet à l autre et donc le mouvement des masses molles provoqué par cet impact [68, 139]. Cette différence sur les impacts est une des raisons pour expliquer la différence de ou e e t à l u isso d u sujet à l aut e a la hauteu à attei d e lo s des essais de « hopping » a pas t sta da dis e. U e p o du e de standardisation est donc nécessaire pour supprimer cette source éventuelle de différence entre les sujets (exemple : pla e e t d u e a e fi e à u e hauteu d te i e e fo tio de la hauteu des eu du sujet . Des sauts diff e ts d u sujet à l autre impliquent différentes stratégies musculaires, la contraction des muscles étant un facteur du
mouvement des masses molles [34]. Seule une analyse avec électromyographie validerait cette
hypothèse.
5.4.1/ Applicatio s de l’a al se des o posa tes
La disti tio des o posa tes d u a ueu à l aut e pe et de a ge les a ueu s e deux catégories : les systématiques et les aléatoires. Les marqueurs systématiques sont ceux qui
subissent majoritairement le mouvement à l u isso et les a ueu s al atoi es so t eu ui su isse t ajo itai e e t la o posa te p op e. Ai si, pou alue le ou e e t à l u isso des asses olles autou de l os, les a ueu s s st ati ues se aie t p is e o pte. Ces de ie s
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peuvent également être utilisés pour développer des algorithmes de compensation. Une perspective e isagea le se ait de o pa e l effet de es diff e ts a ueu s su le al ul d u e t e a ti ulai e à l i age de l tude e e pa ‘oose et al. [64]. Serait-il plus intéressant de considérer des marqueurs systématiques pour estimer le centre articulaire par une méthode fonctionnelle plutôt
que des marqueurs aléatoires dont les artéfacts peuvent être minimisés par une méthode d opti isation locale. La première solution introduirait une erreur systématique [140] dans l esti atio du e t e a ti ulai e alo s ue la se o de i t odui ait u e sou e d e eu da s la construction des repères segmentaire [141] qui peut être minimisée en appliquant une méthode d opti isatio lo ale et a oi u effet positif su l esti atio du e t e a ti ulai e. L utilisatio du « SCoRE residuel » développé par Ehrig et al. [67] pe ett ait de teste l effet des « systématiques » par rapport aux « aléatoires » comme ont pu le faire Heller et al. [66] e testa t l effet de l opti isatio lo ale su et i di e de ualit d esti atio des e t es a ti ulai es.
Parmi les marqueurs de la cuisse qui subissent le plus la composante propre, on retrouve les
marqueurs M11, M15 et M36 pour lesquels la composante propre contribue respectivement à 59, 48
et 64%. Ces mêmes marqueurs comptent parmi les plus soumis au mouvement des masses molles. Il
en est de même pour les marqueurs M60 et M66 placés sur la jambe qui subissent également de
manière plus marquée, la composante propre ; ils font partie des marqueurs les plus soumis au
déplacement des masses molles, quelle que soit la méthode utilisée (OL, OG1 et OG2. Le al ul d u coefficient de corrélation entre la composante propre subie et le déplacement des marqueurs o stat pe ett ait de a a t ise u peu plus l effet des o posa tes du ou e e t des asses molles.
U e aut e pe spe ti e d a al se des o posa tes du ou e e t des asses olles est la o t i utio de la o posa te à l u isso e fo tio du geste [35, 36]. Andersen et al. [28] étudient un mouvement de « hopping », de Rosario et al. [13] provoquent le mouvement des masses molles
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su u e ja e i o ile pa l i te diai e d u e pla ue i a te et G i pa pi et al. [104] font bouger la cuisse de cadavres. Il est donc difficile de se prononcer sur la contribution de composante à l u isso su d aut es gestes. U e a pag e de esu e su d aut es gestes pe ett ait de o state si la répartition des composantes du mouvement des masses molles est commune aux gestes ou bien s il s agit aussi d u ph o e sp ifi ue au geste.
Si la cinématique des masses molles est spécifique aux sujets, il se peut u elle soit gale e t sp ifi ue au geste. Si la o posa te à l u isso est la p i ipale sou e d e eu e a al se cinématique [28] alors les algorithmes de compensation doivent être spécifiques aux sujets et sp ifi ue à la tâ he. E faisa t l h poth se ue ette i ati ue à l u isso des asses olles est fo tio des a gles a ti ulai es o e l o t fait Ca o illa et al. [119] ou encore de Rosario et al. [142], alors un algorithme de compensation peut être développé pour un geste en particulier. Cet
effort peut être mis sur les mouvements fonctionnels effectués pour estimer le centre articulaire
[142] ais de ait d a o d t e is su l a al se li i ue de la a he ui a esoi des données les plus p ises possi les pou l o ie tatio des diag osti s [77].
L o je tif p i ipal du od le est de disti gue les o posantes du déplacement des marqueurs pour en extraire le mouvement des masses molles sous-jacentes à partir de la o posa te à l u isso [36]. Une fois ce mouvement connu, il peut être introduit comme donnée d e t e da s les od les de si ulatio o çus pou esti e l i flue e du ou e e t des asses molles sur la dynamique articulaire [5, 12, 117]. Ces modèles composés de masses mobiles reliées à des seg e ts igides si ule t u ou e e t des asses olles autou de l a e dio-latéral et un glissement le long des axes antéro-postérieur et longitudinal du segment rigide. En considérant les
résultats du modèle numérique développé dans cette partie et ceux de Gao et al. [37], le mouvement
des masses mobiles introduit dans ces modèles numériques ne correspond pas aux résultats de ces
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l a e autou du uel les asses olles o t la plus fai le a plitude de otatio . La p ise e o pte d u ou e e t des asses o iles autou de l a e lo gitudi al de es s st es pol -articulés contribuerait à un plus grand réalisme du résultat des simulatio s. L asso iatio du ou e e t des masses molles avec la masse de celles- i pe ett ait gale e t d attei d e u plus g a d alis e da s l esti atio de la d a i ue des asses olles. Hol es et al. [138] proposent une méthode pou esti e la asse de l e se le des tissus ous d u seg e t à pa ti de esu e anthropométriques (longueurs, circonférences, plis cutanés . L a l atio des tissus ous asso i e à leu s asses espe ti es est le o e de o ait e les fo es u elles appli ue t su les a ti ulatio s. La fo te te da e des asses olles à tou e autou de l a e lo gitudi al des segments suggère que lors du geste de « hopping », les masses molles appliquent une force de
cisaillement sur les articulations.
Dernièrement, des marqueurs cutanés ont été utilisés pour représenter la cuisse comme une
ellipse [10]. Cette ellipse change de dimensions en fonction du mouvement des marqueurs les uns par
rapport aux autres et représente la cuisse comme un solide déformable, dont il est possible de al ule le o e t d i e tie à ha ue i sta t du geste. E a i a t e solide du ou e e t des asses olles o te u autou et le lo g des a es a ato i ues, l esti atio u i ue de la dynamique des masses molles devient possible.
Pain et Challis [143], estiment la force g e pa l a l atio des asses olles lo s de l i pa t. Les do es essai es à ette esti atio so t : (1) la quantité de tissus mous, cette quantité est disponible en appliquant les équations de Holmes et al. [138], (2) la fréquence du
mouvement des masses molles; disponible par une analyse fréquentielle et spectrale du déplacement
des marqueurs [32] et (3) le mouvement des masses molles; disponible en appliquant la méthode de
mesure proposée dans cette partie. Schmidt et al. [135], al ule t l e gie dissip e pa le mouvement des masses molles en intégrant la puissance verticale et horizontale fournie aux masses
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olles pa l i pa t et la puissa e fou ie pa le ouple o e t des asses olles par la vitesse angulaire du segment) sur le temps de la phase de contact. Ces calculs sont réalisés en deux
dimensions, le mouvement des masses molles est obtenu par la déformation de lignes tracées
directement sur les segments. La méthode proposée dans cette partie détermine le mouvement des asses olles e t ois di e sio s, do es d e t es essai es au al ul de la puissa e fou ie aux masses molles. Ainsi une plus grande campagne de mesure que celle menée par Schmitt et al.
[135] (seuleme t sujet peut t e effe tu e pou i estigue l e gie dissipée par le mouvement des masses molles.
Pou o te i les do es essai es à de telles esti atio s, l appli atio du od le numérique est une solution envisageable. Le modèle numérique développé ici repose sur la o st u tio d u e hai e i ati ue reconstruite par optimisation globale [69]. Celle-ci conserve notamment les longueurs segmentaires déterminées à pa ti des e t es a ti ulai es. L esti atio de ces centres articulaires par des méthodes fonctionnelles est plus précise si une procédure d opti isatio lo ale est appli u e au seg e ts d i t t [66]. Malgré ces faiblesses (Partie 2), l opti isatio lo ale des at i es de otation de chaque segment est inclue dans le processus de o st u tio d u e hai e i ati ue. D s lo s, pou l tude d u geste uel o ue, il est possi le de connaitre le mouvement des masses molles sous-jacentes en appliquant la méthode proposée
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6/ Conclusion
Da s ette pa tie, u od le u i ue d aluatio du ou e e t des asses olles a t proposé. Ce modèle consiste à reconstruire une chaine cinématique par optimisation globale en s aff a hissa t des a ueu s, oi e d u seg ent, reconnus comme sensibles aux mouvements des asses olles. Ce od le e o st uit la positio et l o ie tatio des seg e ts aussi ie u à l aide de thodes p e a t e o pte l e se le des a ueu s. Les sultats o t o t ue le od le numérique proposé dans cette partie estime une plus grande quantité de déplacement des
marqueurs par rapport à une position de référence acquise en statique. Le déplacement des a ueu s pa appo t à l os ta t le f uit de deu o posa tes : p op e et à l u isso , elles-ci sont o te ues u i ue e t pa appo t à l os od lis à l aide de la chaine cinématique. Les résultats o t e t ue la o posa te à l u isso est statisti ue e t plus i po ta te ue la o posa te propre. À partir de ce résultat, le mouvement des asses olles à l u isso a t d it da s ha u des ep es seg e tai es. Ce ou e e t à l u isso o siste p i ipale e t e u ou e e t de to sio autou de l os et u glisse e t des asses olles le lo g de l a e a t opost ieu des segments. Bien que la référence osseuse ne soit pas disponible dans cette partie, les résultats
obtenus avec le modèle numérique sont en accord avec les études relatives à la problématique du ou e e t des asses olles et des a tefa ts de tissus ous. L appli atio de ce modèle numérique à d aut es gestes au a pou ut d aug e te les o aissa es elati es au ou e e ts des asses olles, de o t i ue au d eloppe e t d algo ith es de o pe satio , et d aide à la o p he sio de l effet des asses olles da s la dynamique articulaire.
DISCUSSION GÉNÉRALE
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DISCUSSION GÉNÉRALE
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L o je tif g al de e oi e tait de a a t ise le ou e e t des asses olles et de d eloppe u e thode u i ue d aluatio de elui-ci. Le mouvement des masses molles est une importante source d e eu pou l a al se de la i ati ue a ti ulai e ais ep se te u e i po ta te sou e d i fo atio e a al se de la d a i ue a ti ulai e. Les effets du mouvement des masses molles sur la dynamique articulaire sont pour le moment disponibles seulement par l i te diai e de si ulatio s. E effet, il e iste pas de thodes expérimentales permettant de dis e e le ou e e t de l os de elui des asses olles ui l e tou e t. C est pou ette aiso que le présent travail a évalué le mouvement des masses molles à partir du déplacement des
marqueurs cutanés considéré comme la conséquence directe du mouvement des masses molles sous- jacentes [36]. Ce ou e e t des asses olles est al ul à l aide d u e thode u i ue o igi ale ui asso ie la e o st u tio d u e hai e i ati ue pa opti isation globale à une