Autoévaluation par capteurs embarqués : application à la marche humaine bipédique

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la marche humaine bipédique

Khaireddine Ben Mansour

To cite this version:

Khaireddine Ben Mansour. Autoévaluation par capteurs embarqués : application à la marche humaine bipédique. Physiologie [q-bio.TO]. Université de Toulon, 2016. Français. �NNT : 2016TOUL0004�. �tel-01432184�

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THÈSE

pour l’obtention du titre de

DOCTEUR de L'UNIVERSITÉ DE TOULON

Discipline : SCIENCES DU MOUVEMENT HUMAIN

Spécialité : Biomécanique

présentée par

Khaireddine BEN MANSOUR

Autoévaluation par capteurs embarqués

: application à

la marche

humaine bipédique

Préparée au Laboratoire HandiBio (EA 4322) Laboratoire de Biomodélisation et Ingénierie des Handicaps

Soutenue devant le jury composé de :

Patrick LACOUTURE Professeur, Université de Poitiers Rapporteur

Philippe PUDLO Professeur, Université de Valenciennes Rapporteur

Philippe ROUCH Professeur, ENSAM ParisTech Examinateur

Philippe GORCE Professeur, Université de Toulon Directeur

Nasser REZZOUG MCF HDR, Université de Toulon Co-encadrant

Patrice BENDAHAN Docteur, Société ESPHI Invité Denis FABRE Président association Toulon Marche Nordique Invité

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THÈSE

pour l’obtention du titre de

DOCTEUR de L'UNIVERSITÉ DE TOULON

Discipline : SCIENCES DU MOUVEMENT HUMAIN

Spécialité : Biomécanique

présentée par

Khaireddine BEN MANSOUR

Autoévaluation par capteurs embarqués, application à la

biomécanique de la marche

Préparée au Laboratoire HandiBio (EA 4322) Laboratoire de Biomodélisation et Ingénierie des Handicaps

Soutenue devant le jury composé de :

Patrick LACOUTURE Professeur, Université de Poitiers Rapporteur

Philippe PUDLO Professeur, Université de Valenciennes Rapporteur

Philippe ROUCH Professeur, ENSAM ParisTech Examinateur

Philippe GORCE Professeur, Université de Toulon Directeur

Nasser REZZOUG MCF HDR, Université de Toulon Co-encadrant

Patrice BENDAHAN Docteur, Société ESPHI Invité Denis FABRE Président association Toulon Marche Nordique Invité

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REMERCIEMENTS

À MA MÈRE ET MON PÈRE

Je ne saurais jamais assez-vous remercier pour les sacrifices énormes consentis pour nous encourager et nous voir parvenir à nos fins. Vous avez consacré votre vie à notre famille.

Veuillez trouver dans ce travail le fruit d'une éducation pleine de bonté et d'indulgence.

À MA CHÈRE SOEUR ET MES CHÈRS FRÈRES

Un infini merci pour votre présence, votre accompagnement et votre soutien.

À MA SARAH

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À MONSIEUR DENIS FABRE et les membres de l'association TOULON MARCHE

NORDIQUE

Je vous remercie pour votre collaboration ainsi que votre disponibilité, sans vous ce travail n'aurait sûrement pas pu être réalisé. C'est avec un plaisir non dissimulé et toujours revouvelé que nous vous

comptons dans nos rangs et bénificions de votre dévouement à la science.

MONSIEUR JULIEN JACQUIER-BRET

Tous mes remerciements pour les encouragements, le soutien et les précieux conseils. J'ai beaucoup appris en votre présence.

À tous les membres du laboratoire HandiBio

Ce fut un plaisir de partager ces années de travail avec vous. Merci pour votre soutien, vos conseils et les bons moments que l'on a passé ensemble. Grâce à vous j'ai pu évoluer dans une ambiance

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MONSIEUR PHILLIPE GORCE et MONSIEUR NASSER REZZOUG

En cette période de fin de thèse, je tiens à exprimer ma profonde gratitude envers vous. Vous m'avez fait bénéficier de vos expériences et de vos précieux conseils avec beaucoup de simplicité et d'aisance. Merci d'avoir cru en mes capacités et de m'avoir fait confiance tout au long de ce travail,

j'espère avoir été à la hauteur de vos espérances.

MONSIEUR PATRICE BENDAHAN et MONSIEUR XAVIER NESI

Tous mes remerciements pour m'avoir permis d'intégrer le projet BodyScoring et pour m'avoir accueilli dans votre société (Esphi).

AU JURY

MONSIEUR Patrick LACOUTURE MONSIEUR Philippe PUDLO MONSIEUR Philippe ROUCH

Vous me faites honneur de juger mon travail de thèse.

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RÉSUMÉ

Les travaux entrepris dans cette thèse s'inscrivent dans le cadre du projet BodyScoring. Ce dernier propose une solution innovante basée sur l'utilisation d'une technologie embarquée (BodyTrack) et des applications web (BodyLink) pour évaluer les habiletés motrices et pour développer la motivation pour l’accomplissement d’une pratique physique régulière. Dans le cadre de ce projet, notre apport a consisté à évaluer et à noter la qualité de la marche des personnes âgées par le biais de capteurs inertiels qui incluent accéléromètre, gyromètre et magnétomètre. Notre apport original a consisté à caractériser le pattern de marche au travers de différentes configurations de capteurs placés sur le corps et de proposer un score global validé et facilement interprétable. Le score permettra de se positionner par rapport à une population de référence jeune et asymptomatique et in fine autoévaluer l’évolution de sa marche. Afin d’atteindre cet objectif plusieurs étapes sont nécessaires. Ainsi, le premier chapitre de ce mémoire décrit en se référant à la littérature les paramètres déterminants de la marche, les facteurs pouvant les influencer et les moyens utilisés pour les quantifier. Le second chapitre porte principalement sur la définition de la meilleure configuration de capteurs pour la détection des événements clés de la marche qui sont la survenue du contact initial et final et la quantification des paramètres temporels. Il en ressort que le gyromètre fixé au bord distal du tibia est la configuration la plus précise aussi bien pour la détection des événements de la marche que pour la quantification des paramètres temporels chez des sujets sains. Le troisième chapitre expose un nouveau protocole expérimental afin de définir les paramètres pertinents pour caractériser la marche et définir l'incidence de la pratique de la marche nordique sur les paramètres biomécaniques. Autrement dit, définir les paramètres biomécaniques qui rendent compte de l'altération du pattern de marche au cours de la sénescence ou encore apprécier l'effet d'une activité physique régulière. Cette étude a révélé 72 paramètres au pouvoir discriminant et rejoint les études qui rapportent un effet bénéfique de la marche nordique. Pour finir, le quatrième chapitre décrit l'élaboration de nouveaux scores d'évaluation de la marche basé sur les paramètres mis en évidence au chapitre 3 complémentés par ceux qualifiant la symétrie des membres inférieurs et supérieurs. Ces derniers décrivent la qualité de la marche dans son ensemble (score global) et la qualité de chaque aspect (score partiel). Quantifiés pour trois groupes de sujets (âgés sédentaire, âgés sportif et jeune) ces scores ont permis de mettre en évidence l'altération du pattern de marche au cours de la sénescence et l'effet de la pratique d'une activité physique sur les paramètres associés à la marche.

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TABLE DES MATIÈRES

REMERCIEMENTS ... I

RÉSUMÉ ... II

TABLE DES MATIÈRES ... III

LISTE DES TABLEAUX ... IV

LISTE DES FIGURES ... V

LISTE DES SIGLES ET ABRÉVIATIONS ... 1

CHAPITRE I REVUE DE LITTÉRATURE ... 13

I.1. Historique de l’étude biomécanique de la marche humaine ... 13

I.2. Marche saine dite « normale » ... 14

I.3. Le cycle de la marche ... 15

I.4. Paramètres déterminants de la marche ... 19

I.4.A. Les paramètres cinématiques ... 19

I.4.B. Les paramètres dynamiques ... 22

I.4.C. Les paramètres dérivés ... 23

I.5. Facteurs influençant la marche ... 28

I.5.A. Effet de la surface ... 28

I.5.B. Effet des chaussures ... 28

I.5.C. Effet de la vitesse ... 29

I.5.D. Effet de l'anthropométrie ... 30

I.5.E. Effet du genre ... 30

I.5.F. Effet de l'âge ... 30

I.5.G. Effet de l'activité physique ... 31

I.6. Outils d’évaluation de la marche ... 33

I.1.A. Méthodes subjectives ... 34

I.6.A. Méthodes Objectives ... 35

I.7. Configuration de capteurs inertiels ... 52

I.8. Score ... 52

I.9. Synthèse et Conclusion ... 55

CHAPITRE II IDENTIFICATION DES ÉVÉNEMENTS CLÉS DE LA MARCHE

... 61

II.1. Introduction ... 61

(13)

II.2. Détection des événements de la marche ... 65

II.2.A. Cinématique (Algorithme basé sur la vitesse) ... 65

II.2.B. Méthode basée sur la force de réaction du sol ... 66

II.2.C. Méthodes accélérométriques ... 67

II.2.D. Gyromètre ... 72

II.3. Analyses des données ... 73

II.4. Résultats ... 74

II.4.A. Accéléromètre lombaire ... 74

II.4.B. Détection des événements de la marche ... 76

II.4.C. Paramètres temporels ... 78

II.4.D. Pourcentage d'erreur ... 79

II.5. Discussion ... 81

II.6. Conclusion ... 84

CHAPITRE III ÉVALUATION DE LA MARCHE ... 87

III.1. Introduction ... 87

III.2. Dispositif BodyTrack ... 89

III.3. Protocole expérimental ... 90

III.3.A. Population étudiée ... 90

III.3.B. Méthode ... 91

III.3.C. Instrumentation ... 93

III.4. Traitement des signaux ... 96

III.5. Analyses des données ... 101

III.6. Résultats ... 102

III.6.A. Évaluation des paramètres spatiaux ... 102

III.6.B. Évaluation de la capacité discriminative des paramètres biomécaniques ... 104

III.6.C. Comparaison de la marche nordique et de la marche classique ... 110

III.7. Discussion ... 117

III.8. Conclusion ... 122

CHAPITRE IV DÉVELOPPEMENT DU MULTIFEATURES GAIT SCORE . 125

IV.1. Introduction ... 125

IV.2. Méthodologie ... 126

(14)

IV.2.B. Élaboration du score ... 130

IV.2.C. Analyse de la répétabilité du score global ... 132

IV.3. Résultats ... 133

IV.3.A. Réduction du nombre des paramètres (ACP) ... 133

IV.3.B. Élaboration du score ... 138

IV.3.C. Analyse de la répétabilité du score global ... 146

IV.4. Discussion ... 146

IV.5. Conclusion ... 149

CONCLUSION GÉNÉRALE ... 152

RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES ... 158

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LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1 Les changements fréquemment rapportés chez les personnes âgées (≥60ans) lors de la marche

... 31

Tableau 2 Les changements rapportés lors de la pratique de la marche nordique comparée à la marche sans bâtons ... 34

Tableau 3 Les caractéristiques requises des accéléromètres en fonction du domaine d'étude ... 44

Tableau 4 Évaluation de la marche par le biais des accéléromètres ... 47

Tableau 5 Illustration des paramètres sur lesquelles se basent les différentes méthodes d'élaboration des scores ou index ... 54

Tableau 6 Pourcentage de réussite dans la détection du côté de contact du pied pour l'ensemble des sujets pour toutes les vitesses de marche ... 75

Tableau 7 Erreur quadratique moyenne en millisecondes entre les contacts initiaux (CI) et terminaux (CT) détectés à partir du tapis de marche instrumenté (méthode de référence) et la méthode basée sur la cinématique, l'accéléromètre lombaire, le gyromètre ainsi que l'accéléromètre au niveau du tibia ... 76

Tableau 8 Pourcentage d'erreur (%), moyenne et écart type (ET) exprimés en millisecondes de la RMSE entre les paramètres temporels quantifiés par le biais du système de référence (tapis de marche), la méthode cinématique et les méthodes inertielles durant cinq vitesses de marche croissantes. ... 80

Tableau 9 Caractéristiques des capteurs inertiels de la dernière version du prototype BodyTrack ... 89

Tableau 10 Principales caractéristiques des individus ayant participé à cette étude ... 91

Tableau 11 Caractéristiques retenues pour chaque capteur en fonction de son emplacement ... 95

Tableau 12 Synthèse des paramètres biomécaniques caractérisant la marche. Pour l'ensemble des paramètres suivi d'un astérisque veuillez consultez l'Annexe pour les détails de calculs ... 98

Tableau 13 Nomenclature des abréviations utilisées pour identifier les paramètres ... 102

Tableau 14 Paramètres biomécaniques quantifiés par le dispositif lombaire et permettant de discriminer les différents groupes, surfaces et/ou de détecter une interaction (p<0.05) ... 106

Tableau 15 Paramètres biomécaniques quantifiés par le dispositif fixé sur chaque tibia et permettant de discriminer les différents: groupes, terrains et/ou de détecter une interaction (p<0.05) ... 108

Tableau 16 Paramètres biomécaniques quantifiés par le dispositif fixé sur chaque avant–bras et permettant de discriminer les différents groupes, terrains et/ou de détecter une interaction (p<0.05) ... 109

Tableau 17 Paramètres spatiaux quantifiés par le système optoélectronique et permettant de discriminer les différents groupes, terrains et/ou de détecter une interaction (p<0.05) ... 110

Tableau 18 Paramètres biomécaniques quantifiés par le dispositif lombaire et permettant de discriminer les deux types de marche et/ou de surface et/ou de détecter une interaction (p<0.05) ... 112

Tableau 19 Paramètres biomécaniques quantifiés par le dispositif fixé sur chaque tibia et permettant de discriminer les deux types de marche et/ou de surfaces et/ou de détecter une interaction (p<0.05) 114 Tableau 20 Paramètres biomécaniques quantifiés par le dispositif fixé sur chaque avant–bras et permettant de discriminer les deux types de marche et/ou de surfaces et/ou de détecter une interaction (p<0.05) ... 115

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Tableau 21 Paramètres spatiaux quantifiés par le système optoélectronique et permettant de discriminer les deux types de marche et/ou de surfaces et/ou de détecter une interaction (p<0.05) ... 116 Tableau 22 Synthèse des différents aspects associés à la marche définis aux travers des paramètres discriminants ... 122 Tableau 23 Différents aspects de la marche évalués en fonction de la configuration utilisée ... 128 Tableau 24 Exemple de paramètres de régularité retenus à partir de chaque composante principale pour élaborer deux scores partiels ... 129 Tableau 25 Illustration des paramètres dont le sens de variation doit être inversé ... 131 Tableau 26 Illustration des 11 paramètres retenues pour la configuration 1 en fonction de leur corrélation aux 8 composantes principales considérées ... 134 Tableau 27 Illustration des 27 paramètres retenues pour la configuration 2 en fonction de leur corrélation aux 20 composantes principales considérées ... 136 Tableau 28 Illustration des 32 paramètres retenues pour la configuration 3 en fonction de leur corrélation aux 25 composantes principales considérées ... 137 Tableau 29 Illustration de la capacité des scores partiels associés à chaque aspect caractérisant la marche à discriminer les trois groupes de sujets ... 139 Tableau 30 Illustration de la capacité des scores partiels associés à chaque aspect caractérisant la marche à discriminer les deux types de surfaces de marche ... 140 Tableau 31 Moyenne et écart type des scores globaux quantifiés pour chaque groupe lors de la marche sur surface dure et sur surface souple en utilisant la configuration 1 ... 141 Tableau 32 Moyenne et écart type des scores globaux quantifiés pour chaque groupe lors de la marche sur surface dure et sur surface souple en utilisant la configuration 2 ... 141 Tableau 33 Moyenne et écart type des scores globaux quantifiés pour chaque groupe lors de la marche sur surface dure et sur surface souple en utilisant la configuration 2 ... 142 Tableau 34 Valeurs des ICC et %SEM quantifiés pour chaque configuration et chaque condition (surface dure et surface souple) ... 146 Tableau 35 Illustration de différentes technologies utiliser dans différents domaines ... 186 Tableau 36 Nomenclature des abréviations utilisées pour identifier les paramètres ... 194 Tableau 38 ANOVA Plan mixte avec un facteur intergroupe et une mesure répétée réalisé sur les pourcentages des durées des phases par rapport à la durée du cycle ... 194 Tableau 37 ANOVA Plan mixte avec un facteur intergroupe et une mesure répétée réalisé sur les paramètres temporels ... 195 Tableau 39 ANOVA Plan mixte avec un facteur intergroupe et une mesure répétée réalisé sur les paramètres spatiaux ... 195 Tableau 40 ANOVA Plan mixte avec un facteur intergroupe et une mesure répétée réalisé sur les paramètres de Symétrie... 196 Tableau 41 ANOVA Plan mixte avec un facteur intergroupe et une mesure répétée réalisé sur les paramètres de régularité ... 197 Tableau 42 ANOVA Plan mixte avec un facteur intergroupe et une mesure répétée réalisé sur les paramètres issus de la fonction d'autocorrélation ... 197

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Tableau 43 ANOVA Plan mixte avec un facteur intergroupe et une mesure répétée réalisé sur les mesures de l'entropie ... 198 Tableau 44 ANOVA Plan mixte avec un facteur intergroupe et une mesure répétée réalisé sur le rapport des harmoniques suivant les 3 dimensions ... 198 Tableau 45 ANOVA Plan mixte avec un facteur intergroupe et une mesure répétée réalisé sur les mesures de la moyenne quadratique ... 199 Tableau 46 ANOVA Plan mixte avec un facteur intergroupe et une mesure répétée réalisé sur les mesures du coefficient de dissymétrie ... 200 Tableau 47 ANOVA Plan mixte avec un facteur intergroupe et une mesure répétée réalisé sur les mesures du coefficient d'aplatissement ... 201 Tableau 48 ANOVA Plan mixte avec un facteur intergroupe et une mesure répétée réalisé sur les paramètres d'amplitude ... 202 Tableau 49 ANOVA Plan mixte avec un facteur intergroupe et une mesure répétée réalisé sur les pics de l'accélération lors du CI ... 203 Tableau 50 ANOVA à mesures répétées ainsi que les tests post-hoc de Tukey réalisés sur les paramètres temporels ... 203 Tableau 51 ANOVA à mesures répétées ainsi que les tests post-hoc de Tukey réalisés sur les pourcentages du cycle ... 204 Tableau 52 ANOVA à mesures répétées ainsi que les tests post-hoc de Tukey réalisés sur les paramètres spatiaux ... 204 Tableau 53 ANOVA à mesures répétées ainsi que les tests post-hoc de Tukey réalisés sur les paramètres de symétrie ... 205 Tableau 54 ANOVA à mesures répétées ainsi que les tests post-hoc de Tukey réalisés sur les paramètres de régularité ... 206 Tableau 55 ANOVA à mesures répétées ainsi que les tests post-hoc de Tukey réalisés sur les paramètres quantifiés à partir de l'autocorrélation de la composante verticale de l'accélération lombaire ... 206 Tableau 56 ANOVA à mesures répétées ainsi que les tests post-hoc de Tukey réalisés sur les paramètres de complexité (entropie) ... 207 Tableau 57 ANOVA à mesures répétées ainsi que les tests post-hoc de Tukey réalisés sur le rapport des harmoniques suivant les 3 dimensions ... 207 Tableau 58 ANOVA à mesures répétées ainsi que les tests post-hoc de Tukey réalisés sur les mesures de la moyenne quadratique ... 208 Tableau 59 ANOVA à mesures répétées ainsi que les tests post-hoc de Tukey réalisés sur les mesures du coefficient de dissymétrie ... 209 Tableau 60 ANOVA à mesures répétées ainsi que les tests post-hoc de Tukey réalisés sur les mesures du coefficient d'aplatissement ... 210 Tableau 61 ANOVA à mesures répétées ainsi que les tests post-hoc de Tukey réalisés sur les paramètres d'amplitude ... 211 Tableau 62 ANOVA à mesures répétées ainsi que les tests post-hoc de Tukey réalisés sur les pics de l'accélération lors du CI ... 212

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LISTE DES FIGURES

Figure 1 Représentation d'un membre inférieur au cours de la phase d'appui (A) et la phase d'oscillation (B) ... 16 Figure 2 Représentation des différentes phases du cycle de marche ... 17 Figure 3 Représentation d'un découpage fin du cycle de marche ... 18 Figure 4 Courbes normalisées (% du cycle de marche) de la flexion/extension du genou chez un groupe contrôle de 10 sujets (courbe noir) et un groupe de10 sujets ayant subis une arthroplastie du genou (vert) lors de la marche sur tapis roulant à une vitesse de 2km.h-1. Les résultats sont présentés sous forme de moyenne. (Ullrich et al., 2015) ... 22 Figure 5 Schéma de synthèse des étapes de caractérisation de la marche ... 57 Figure 6 Composante antéropostérieure « AP » de la vitesse du calcanéum (A) et du 1er métatarse (B) du pied droit lors d'un essai de marche sur tapis roulant à une vitesse de 4.5 Km.h-1. Les astérisques et les cercles correspondent respectivement aux CI et aux CT ... 65 Figure 7 Composante verticale de la force de réaction du sol du pied droit normalisée lors d'un essai de marche sur tapis roulant instrumenté à une vitesse de 4.5 Km.h-1. Les astérisques et les cercles correspondent respectivement aux CI et aux CT ... 66 Figure 8 Positionnements des dispositifs BodyTrack et des marqueurs réfléchissants ... 67 Figure 9 (A) correspond à la composante antéropostérieure « AP », (B), (C) et (D) correspondent à la composante verticale « VE » de l'accélération lombaire, lors d'un essai de marche sur tapis roulant à une vitesse de 4.5 Km.h-1. Les cercles de la figure (B) correspondent aux CT et les astérisques des figures (A) ,(C) et (D) correspondent aux CI définis respectivement par Zijlstra, (2004), Menz et al., (2003) et Auvinet et al., (2002) ... 68 Figure 10 Panneau supérieur: composante verticale normalisée de la force de réaction du sol du pied droit (en bleu) et gauche (en noir). Panneau inférieur: Composante médiolatérale de l'accélération lombaire brute (en bleu) et filtrée (en noir). Les instants du CI du pied droit et gauche sont respectivement présentés à l’aide d’un cercle vert et rouge ... 70 Figure 11 Organigramme pour la différenciation entre les événements du pied droit et pied gauche ... 71 Figure 12 Norme de l'accélération (exprimée en [g]) du tibia droit lors d'un essai de marche sur tapis roulant à une vitesse de 4.5Km.h-1. Les astérisques et les cercles correspondent respectivement aux CI et aux CT ... 72 Figure 13 Vitesse angulaire médiolatérale « ML » (exprimée en [°/s]) du tibia droit lors d'un essai de marche sur tapis roulant à une vitesse de 4.5Km.h-1. Les astérisques et les cercles correspondent respectivement aux CI et aux CT ... 73 Figure 14 Erreur quadratique moyenne (RMSE) exprimée en millisecondes entre les événements clés de la marche détectés à partir de l'accéléromètre lombaire et à partir du tapis de marche instrumenté ... 74 Figure 15 Erreur quadratique moyenne exprimée en millisecondes entre les CI (A) et les CT (B) détectés à partir du système de mesure de référence (Tapis de marche instrumenté) et les méthodes inertielles et cinématique pendant la marche sur tapis à cinq vitesses croissantes ... 77 Figure 16 Première (A) et dernière version (B) des prototypes du dispositif BodyTrack fournis par l'entreprise Esphi ... 90 Figure 17 Illustration des différentes conditions destinées à chaque groupe ... 91

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Figure 18 Exemple de marche classique (A) et de marche nordique (B) sur une surface dure ... 93

Figure 19 Emplacements des cinq dispositifs BodyTrack ... 94

Figure 20 Emplacement des marqueurs techniques et anatomiques ... 95

Figure 21 Matrice de passage du RISB au repère accéléromètre RAcc ... 96

Figure 22 Identification des contacts terminaux (CT: ronds rouge) et initiaux (CI: astérisques noir) à partir de la composante verticale de la vitesse du barycentre des marqueurs calcanéum et métatarse 2 ... 97

Figure 23 Corrélation entre les vitesses de marche (A) ainsi que les longueurs de pas (B) évaluées pour l'ensemble des sujets (41 sujets) par le biais du système optoélectronique (référence) et l'accéléromètre contenu dans le dispositif fixé au niveau de la région lombaire ... 103

Figure 24 Corrélation entre les vitesses de marche (A) et les longueurs des cycles (B) évaluées pour l'ensemble des sujets (41 sujets) par le biais du système optoélectronique (référence) et le dispositif fixé au niveau du bord distal du tibia ... 104

Figure 25 Représentation des scores partiels pour la configuration 1 sous la forme d'un diagramme polaire ... 132

Figure 26 Détermination du nombre de composantes principales retenues en se basant sur les valeurs propres lors de l'analyse de paramètres quantifiés par le biais de la configuration 1 ... 134

Figure 29 Représentation des scores partiels pour la configuration 1 sous la forme de diagrammes polaires pour chacun des groupes lors de la marche sur surface dure et sur surface souple. Le tracé en bleu marine correspond au score moyen encadré par ± un écart type (tracé cyon et rouge). ... 143

Figure 32 Orientation des axes de l'accéléromètre par rapport au référentiel terrestre lors de la marche . 189 Figure 33 Mouvement pendulaire de la jambe droite lors d'un cycle de marche (A). Pattern de la composante médiolatérale de la vitesse angulaire lors d'un cycle de marche défini entre deux milieux d'appui (tibia à la verticale) (B) [Li et al., 2010] ... 190

Figure 34 Autocorrélation appliquée à la composante verticale de l'accélération lombaire. Ad1 (vert) et Ad2 (jaune)correspondent respectivement au déphasage égal à un pas et un cycle. Le premier pic marqué avec le trait rouge représente le coefficient d'autocorrélation avant tout décalage (m=0) ... 191

Figure 35 Définition du cycle et des phases du mouvement des bras au travers de la composante médiolatérale de la vitesse angulaire des bras ... 193

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LISTE DES SIGLES ET ABRÉVIATIONS

Activité physique ... APhy Organisation mondiale de la santé ... OMS Contact Initial ... CI Contact Terminal ... CT Centre de masse du Corps ... CM Durée du cycle de marche ... DC Durée de la phase d'appui ... DA Durée de la phase d'oscillation ... DO Durée de la phase de double appui... DDA Rapport des harmoniques ... RH Rapport de marche ... WR Coefficient de dissymétrie « Skewness » ... ξx Coefficient d'aplatissement « Kurtosis » ... λx Amplitude ... Amp Moyenne quadratique ... RMS Erreur quadratique moyenne ... RMSE Coefficient de variation ... CV Coordonnées tridimensionnelle ... 3D Fréquence de coupure ... FC Antéropostérieur ... AP Médiolatéral ... ML Vertical ... VE Phase d'appui ... Stc Phase d'oscillation ... Swg Phase de double support ... Dsp Pas ... Stp Cycle de marche ... Std Symétrie ... Sym Régularité ... Reg Autocorrélation ... Acor Norme ... N Composantes principales ... CP Coefficient de corrélation ... R Score partiel ... S Partiel Score global ... S Global Coefficient de corrélation intra-classe ... ICC

Erreur standard de mesure ... SEM Vecteur accélération dû au mouvement : [ ]T ... a

Vecteur accélération dû à la gravité : [0 0 ]T ... G

Système de coordonnées mobiles ... B Système de coordonnées fixes ... N Matrice de passage de N à B ... Vecteur de bruit blanc ... Vecteur vitesse angulaire : [ ]T ... W Vecteur champ magnétique terrestre : [ 0 ]T ... m

Matrice de passage du repère ISB au repère accéléromètre ...

Acc ISB R

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«Mon pied droit est jaloux de mon pied gauche.

Quand l'un avance, l'autre veut le dépasser. Et moi,

comme un imbécile, je marche »

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Liste des publications

Revues internationales avec comité de lecture

Ben Mansour K, Rezzoug N, Gorce P. 2015. Analysis of several methods and inertial sensors

locations to assess gait parameters in able-bodied subjects. Gait and Posture 17 Suppl 1, 160–161. doi:10.1080/10255842.2014.931623. IF : 2.75

Ben Mansour K, Rezzoug N, Gorce P. 2015. Foot side detection from lower lumbar spine

acceleration. Gait and Posture 42, 386–389. doi:10.1016/j.gaitpost.2015.05.021. IF : 2.75

Conférences internationales avec comité de lecture et publication d'actes

Ben Mansour K, Rezzoug N, Gorce P. 2015. Comparison between several locations of

gyroscope for gait events detection. Comput Methods Biomech Biomed Engin. 18 Suppl

Ben Mansour K, Rezzoug N, Jacquier-Bret J, Gorce P. 2014. Validation of a low-cost wearable

accelerometer for temporal gait parameter quantification. Comput Methods Biomech Biomed Engin. 17 Suppl 1:160–161.

Ben Mansour K, Rezzoug N, Gorce P. 2013. Accelerometric signal during gait: cut-off

frequency as a function of movement speed and sensor location. Comput Methods Biomech Biomed Engin. 16 Suppl 1:68–69.

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5

Introduction générale

L’activité physique (APhy) peut être définie selon Caspersen et al. (1985) par : « tout mouvement du corps généré par l’activation du système neuro-musculo-squelettique et ayant pour conséquence une dépense énergétique ». L’ensemble des recherches épidémiologiques récentes a démontré un lien étroit entre l’APhy et l’état de santé physique et mentale de toutes les catégories d’âges (Skelton and McLaughlin, 1996; Blumenthal JA et al., 1999; Skelton and Dinan, 1999; Lyons et al., 2005; Boujut and Décamps, 2012; Bonis et al., 2014). En effet, plus le mode de vie adopté par un individu est actif, plus son espérance de vie augmente (Woodcock et al., 2011; Charansonney, 2012). D’autre part, le mode de vie sédentaire est fortement corrélé à une augmentation de la mortalité prématurée, des maladies métaboliques et cardiovasculaires (Stamatakis et al., 2011). De nos jours, l’APhy représente seulement 65% de ce qu'elle a été chez les hommes paléolithique1 (Simon and Lefai, 2014). Selon l'OMS, ce manque d’exercice physique a de graves répercussions sur la santé publique et cause environ 3,2 millions de décès chaque année. De ce fait, la sédentarité constitue la première cause non transmissible de mortalité dans le monde (Organisation mondiale de la santé, 2002). Malgré son importance, plus de la moitié de population française (âgés de 15 à 75 ans) n’atteint pas un niveau d’APhy suffisant pour acquérir une « bonne » santé (Baromètre santé 2008).

Étant donné l'accroissement de la longévité de la population mondiale d’un trimestre chaque année, la proportion des personnes de plus de 60 ans est passée de 8% en 1950 à 11% en 2009 et devrait augmenter jusqu’à 22% en 2050. En plus du vieillissement qui s’accompagne par un déclin des capacités fonctionnelles (Roos et al., 1997; Rudolph et al., 2007), la sédentarisation de cette population âgée favorise et aggrave l'apparition de certaines pathologies impliquant un coût majeur de prise en charge. Aux États-Unis, une estimation de 4,9 milliards d’euros destinée aux

1_{Selon l'encyclopédie Larousse (2015) le mot paléolithique vient du grec palaios (ancien), lithos (pierre). Il désigne} la période la plus ancienne des temps préhistoriques caractérisée par l'invention et le développement de l'industrie lithique.

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maladies cardiovasculaires pourrait être économisée si 10% des adultes suivaient un programme de marche régulier (Bravata DM et al., 2007).

De ce fait, une prise de conscience des professionnels de nombreux secteurs est à l’origine de la promotion de l’APhy afin de lutter contre les méfaits de la sédentarité à tous les âges. Étant donné les bénéfices pour la santé qui lui sont attribués, l’APhy s’inscrit de nos jours dans la majorité des recommandations de promotion de santé indépendamment de l’âge et du sexe. En France, dans le cadre du programme national nutrition-santé (PNNS, 2002), une pratique d’au moins 30 minutes de marche rapide par jour est recommandée.

A l’échelle d’une population, le niveau d’APhy est mesurable par le biais de certains paramètres tels que : la fréquence, la durée, l’intensité et le type d’activité. Cet aspect quantifiable interpelle les professionnels, les poussant à proposer et à développer des outils technologiques pour une évaluation fiable indépendante du cadre (clinique, écologique) et de l’objectif (diagnostique, suivi et/ou autoévaluation). Dans cette optique, diverses méthodes subjectives et objectives ont été développées. Les méthodes subjectives telles que les questionnaires, les sondages et certains tests cliniques (Timed Up-and-Go, Berg Balance Scale) sont réputées pour leur simplicité et leur faible coût. En outre, ces méthodes dépendent fortement du ressenti, des observations, des interprétations et des jugements subjectifs faisant d’eux des moyens d’évaluation peu fiable (Meijer et al., 1991; Yang and Hsu, 2010). Cependant, des méthodes de mesure objectives ont été mises en place (les tapis de marche/course instrumentés, les plates formes de force et les systèmes optoélectroniques). Du fait de la complexité de leur emploi et de leur coût élevé, l’utilisation de ces systèmes s’est principalement limitée au domaine clinique et de la recherche. Au cours de ces dernières années, la technologie embarquée a connu un progrès remarquable se traduisant par une diminution de la taille et du poids des composantes. Cela a facilité leur intégration et leur utilisation dans différents domaines (Annexe 1), notamment celui de l’analyse biomécanique du mouvement (Senden et al., 2009; Shenoy et al., 2010; Chardonnens et al., 2013; Martino et al., 2014). La fiabilité et le succès de ces capteurs embarqués auprès du grand public ont conduit à la conception et au développement de nouvelles technologies et applications intégrant différentes fonctionnalités permettant d’avoir un aperçu et un suivi des paramètres physiologiques et biomécaniques.

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Dans cette démarche, la société ESPHI (Engineering Solutions for Performance and Health Improvement) a mis en place un projet innovant. L’enjeu de ce dernier est de développer une solution dite BodyScoring permettant d’évaluer non seulement les habiletés motrices mais aussi de développer la motivation pour l’accomplissement d’une pratique physique régulière. Ce projet propose une technologie à base de capteurs embarqués associée à des applications mobiles et web afin de permettre l’évaluation des habiletés motrices et le suivi de l’APhy. En effet, Bodyscoring s’articule autour des deux éléments suivants:

• BodyTrack : Une partie technologique embarquée regroupant un ensemble de capteurs

(cardio-fréquencemètre, GPS, magnétomètre, capteurs inertiels) et un calculateur délivrant en sortie les résultats d’une analyse physiologique et biomécanique suite à l’exécution d’un exercice physique.

• BodyLink : Une application web ou mobile destinée à l’archivage et le suivi des données

fournies par le BodyTrack permettant ainsi un suivi à long terme, un accompagnement virtuel, une comparaison de sa progression avec la communauté des utilisateurs et la mise en place des programmes individualisés.

Dans le but de développer un tel système d’assistance, il a été nécessaire de mettre en place un consortium de compétences diverses mais complémentaires. En effet, les partenaires ont été choisis selon les thématiques traitées, à savoir : le laboratoire PROTEE (PROcessus de Transferts et d’Echanges dans l’Environnement de l’Université de Toulon) dont la tâche est la fusion des capteurs embarqués à faible coût, le laboratoire UBIAE (Unité de Biologie Intégrative des adaptations à l’Exercice de l'Université Paris Descartes) afin de mettre en place des marqueurs physiologiques caractérisant l’aptitude aérobie et le laboratoire HandiBio (Laboratoire de Biomodélisation et d’Ingénierie des Handicaps, EA 4322, Université de Toulon) pour mettre en place et développer les marqueurs pertinents pour l’analyse de la marche et de l’équilibre postural. Ce couplage d’applications et de technologies à faible coût procure au projet BodyScoring un caractère innovant face aux solutions embarquées existantes. Les informations et les résultats recueillis seront archivés sur une application web permettant à l’utilisateur d’avoir: un suivi régulier afin d'évaluer son niveau de progression et de diffuser le bilan de ses capacités motrices dans le but d’émulation.

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Dans le cadre de ce projet, notre apport a consisté à évaluer et à noter la qualité de la marche des personnes âgées2. Étant donné que la tendance va vers un vieillissement de la population, le maintien de la qualité de vie et de l’autonomie des seniors constitue un enjeu socio-économique majeur. Cette population se caractérise principalement par son hétérogénéité. En effet, un groupe d’individu ayant la même tranche d’âge présente un large écart par rapport au risque de chute, d’hospitalisation, d’institutionnalisation, de trouble moteur et de mortalité. Afin d’éviter et de prévenir ses effets indésirables, des programmes d’intervention et de suivis doivent être mis en place pour les individus à risques. Dans ce cadre, l’évaluation de la marche dans le milieu clinique et dans le milieu de la recherche a été reconnue comme étant une procédure fiable pour les identifier (Benedetti et al., 1998; Guralnik et al., 2000; Kan et al., 2008, 2010). En effet, la marche représente non seulement un indicateur pertinent de l’état de santé générale mais aussi un prédicteur des événements délétères, tels que les chutes, pouvant conduire à de graves séquelles voire au décès, (Hausdorff et al., 2001; Verghese et al., 2007, 2009; Studenski S et al., 2011; Verlinden et al., 2013). En plus de présenter la forme prépondérante de l’APhy chez les personnes du troisième âge, la marche est considérée comme un facteur déterminant de l’autonomie (Bohannon, 1997).

Il est bien établi qu’un programme d’entrainement basé sur la marche conserve et améliore l’état de santé (Lee and Buchner, 2008; Mezghanni et al., 2011; Émile et al., 2014). Contrairement à la marche nordique qui séduit de plus en plus d’individus de tout âge (Hartvigsen et al., 2010), la marche dite « classique » est rarement pratiquée dans le but d’entretenir l’état de santé et de préserver une bonne condition physique. Initié en Scandinavie, ce type d'APhy consite à marcher à allure soutenue avec des bâtons spécifiques. Au vue de son expansion, il semble pertinent d’analyser ce type d’exercice physique avec l’utilisation de capteurs inertiels et ainsi évaluer son incidence sur les paramètres biomécaniques de la marche.

Notre travail de thèse s’inscrit dans le cadre de la résolution des problèmes de santé publique. L’enjeu en termes de recherche fondamentale consiste à mettre au point un protocole expérimental et des méthodes de calcul pertinentes pour renseigner sur la qualité de la marche. Les deux objectifs majeurs sont : d’une part, d’évaluer quantitativement la marche en situation

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écologique par le biais de mesures inertielles, et d’autre part, d’évaluer l’incidence de la marche nordique sur les paramètres biomécaniques de la marche. Pour atteindre ces objectifs, le mémoire de thèse sera organisé comme suit :

Le premier chapitre de ce manuscrit présente une étude bibliographique de la marche humaine afin de bien assimiler les différents concepts et outils relatifs à son analyse. Elle nous permet d’énumérer et de définir les paramètres biomécaniques pertinents pour caractériser la marche. De ce fait, nous pouvons orienter notre sélection vers ceux qui sont quantifiables par le biais de capteurs inertiels lors de la marche en situation écologique. À l’issue de ce chapitre, nous justifions et positionnons nos travaux de recherche par rapport à l’état de l’art. Le deuxième

chapitre porte sur l'identification des événements clés de la marche humaine (contact initial et

contact terminal) par le biais de différentes configurations de capteurs (nombre, types et emplacements). Cette démarche permet de lever l'ambiguïté présente au niveau de la littérature sur la définition des instants de contacts du pied avec le sol et de définir la meilleure configuration pour estimer les instants de survenues de ces événements. Le troisième chapitre expose un protocole expérimental permettant de quantifier les paramètres biomécaniques et ainsi de caractériser la marche. A l'issue de ce chapitre nous allons dans un premier temps déterminer les paramètres qui rendent compte de l'effet de l'âge et de la pratique d'APhy puis, nous évaluerons l'incidence de la pratique de la marche nordique. Le quatrième chapitre se propose de définir une méthode permettant d'agréger l'ensemble des paramètres pertinents en un score global relatant la qualité de la marche. Pour finir, nous clôturons ce mémoire par une conclusion générale et nous détaillerons nos perspectives.

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REVUE DE LITTÉRATURE

Sommaire

I.1. Historique de l’étude biomécanique de la marche humaine ... 13 I.2. Marche saine dite « normale » ... 14 I.3. Le cycle de la marche ... 15 I.4. Paramètres déterminants de la marche ... 19 I.4.A. Les paramètres cinématiques ... 19 I.4.B. Les paramètres dynamiques ... 22 I.4.C. Les paramètres dérivés ... 23 I.5. Facteurs influençant la marche ... 28 I.5.A. Effet de la surface ... 28 I.5.B. Effet des chaussures ... 28 I.5.C. Effet de la vitesse ... 29 I.5.D. Effet de l'anthropométrie ... 30 I.5.E. Effet du genre ... 30 I.5.F. Effet de l'âge ... 30 I.5.G. Effet de l'activité physique ... 31 I.6. Outils d’évaluation de la marche ... 33 I.1.A. Méthodes subjectives ... 34 I.6.A. Méthodes Objectives ... 35 I.7. Configuration de capteurs inertiels ... 52 I.8. Score ... 52 I.9. Synthèse et Conclusion ... 55

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CHAPITRE I REVUE DE LITTÉRATURE

Le premier chapitre de ce manuscrit synthétise l'état de l'art relatif à l'évaluation de la marche bipède et traite plus particulièrement de l'aspect biomécanique. Il porte sur la description et la définition des différents concepts impliqués dans le cadre de son analyse et de sa caractérisation. De ce fait, les paramètres les plus utilisés au niveau de la littérature ainsi que les facteurs pouvant les influencer sont exposés. En se référant aux travaux de la littérature et afin de répondre aux objectifs de ce présent travail nous mettrons plus l'accent sur les liens existants entre la qualité de la marche chez les personnes âgées, la pratique d'APhy en général et la marche nordique en particulier. L'ensemble des techniques et des outils couramment utilisés sont aussi abordés afin de mettre en évidence leurs intérêts et leurs limites et de souligner l'importance d'un nouvel outil « low-cost » permettant d'opérer en situation écologique. Enfin, ce chapitre est clôturé par la présentation détaillée de notre contribution.

I.1.

Historique de l’étude biomécanique de la marche humaine

La marche est une activité usuelle qui constitue le principal mode de la locomotion humaine. Elle requiert un processus d'apprentissage dès le plus jeune âge pour devenir par la suite un geste naturel quasi automatique (Plas, Viel, et Blanc 1982). D'un point de vue biomécanique, la marche est une succession de rotations de segments corporels dans l'espace aboutissant au déplacement de l'ensemble du corps (Bouisset et Maton 1996). Pour de nombreuses personnes, la marche correspond à la forme la plus commune de l'APhy et représente le seul moyen pour produire un effort physique (Perry et Burnfield 2010).

En biomécanique, l’étude de la marche a été initiée en 1836 par les frères Weber par application des lois de la mécanique newtonienne au mouvement humain (Allard et al. 1998). Leurs recherches ont abouti à la toute première description du cycle de marche et à l’estimation de la longueur de pas et de la cadence. Néanmoins, les principales connaissances biomécaniques ont été acquises grâce aux techniques photographiques introduites par le Français Etienne-Jules Marey (1830-1904) et l’Américain Eadweard Muybridge (1830-1904). En effet, ces deux hommes ont réussi par le biais d’instantanés photographiques à décomposer la séquence de mouvement et à détecter aussi bien les détails des activités sportives que ceux de la vie courante. A la fin du dix-huitième siècle, Braune et Fisher deux scientifiques allemand, ont été les premiers

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à conduire une analyse tridimensionnelle de la marche en utilisant une technique inspirée de la chronophotographie. Ces enregistrements graphiques du mouvement du corps effectués à de brefs intervalles de temps permettent une description quantitative de la marche. Mettant en relation la distribution de la masse du corps et les accélérations des segments corporels, les forces impliquées au cours de la marche ont été estimées. De ce fait, ces études biomécaniques sont les premières à faire le lien entre l’état de mouvement et les forces qui lui permettent d'exister. Cette analyse fût un tournant dans la biomécanique moderne. Depuis, le développement des techniques et celui des instruments de mesure ainsi que l’intérêt accordé par les scientifiques à la marche humaine n’a cessé de croitre. Ces avancées ont permis d’acquérir des connaissances nouvelles permettant de mieux évaluer les différents aspects de la marche saine et pathologique.

I.2.

Marche saine dite « normale »

Selon Imms et Edholm (1981), la marche est tributaire du fonctionnement du système nerveux, circulatoire, respiratoire, musculaire et squelettique (Imms and Edholm, 1981). Le dysfonctionnement d'un ou de plusieurs de ces systèmes peut entrainer une altération du pattern de la déambulation et par conséquence une diminution de la mobilité et de l'indépendance des sujets. La marche « saine » ou encore « normale » fait référence à la marche en régime stable à vitesse librement choisie d'un adulte sain. Elle est caractérisée par son efficience aussi bien sur le plan énergétique que sur le plan biomécanique et met en place des patterns symétriques, réguliers, coordonnés et reproductibles. Selon Gage (1991) une marche est qualifiée de « normale » lorsque les cinq critères suivants sont remplis (Gage, 1991):

• La préservation de la stabilité en phase d'appui,

• Un passage de pas sans obstacle,

• Un emplacement adéquat du pied en fin d'oscillation,

• Une longueur de pas adéquate,

• Une conservation de l'énergie mécanique.

La marche saine a été décrite dans un premier temps d'un point de vue global en décrivant la trajectoire du CM du corps dans l'espace tridimensionnel (Inman et al., 1981). Par la suite, une description plus détaillée a été réalisée en se basant sur les déplacements linéaires et angulaires d'un modèle de solides rigides poly-articulés (Gage, 1991; Perry and Burnfield, 2010).

(38)

Afin d'évaluer et comprendre le rôle de chaque segment composant ce modèle, les études précédentes s'appuient sur la fusion des données anatomiques, cinématiques, dynamiques et énergétiques. Dans ce sens, Perry and Burnfield, (2010) ont pu démontrer que chaque mouvement segmentaire tend à assurer une fonction locomotrice bien définie à savoir : la progression, la propulsion, l'équilibre, l'absorption des chocs et la conservation de l'énergie mécanique.

La marche saine a été largement étudiée afin de mettre en place un ensemble d'indices et de paramètres biomécaniques de références permettant de distinguer une marche saine d'une marche pathologique. Toutefois, il importe de souligner que ces valeurs de références sont spécifiques à une cohorte de personnes influencée aussi bien par le protocole expérimental, l'appareillage utilisé ainsi que l'environnement et le milieu socio culturelle, (Al-Obaidi et al., 2003; Damme et al., 1998; Ebersbach et al., 2000). En effet, certaines études ont mentionnées que la marche sur tapis roulant comparée à celle sur sol entraine:

• Une augmentation significative de l'amplitude articulaire de la hanche chez les femmes et du genou chez les hommes (Alton et al., 1998),

• Une augmentation de la dépense énergétique (Sohn et al., 2009),

• Une augmentation de la cadence (Alton et al., 1998; Waters and Mulroy, 1999). De même, Murray et al. (1966) ont démontré que les expérimentations effectuées sur de longues distances aboutissent à des vitesses de marche plus élevées (Murray et al., 1966). De ce fait, il s'avère judicieux de comparer des sujets dans les mêmes conditions afin de pouvoir déceler des changements relatifs à la présence de pathologie. Pour ce faire, il importe de détecter les cycles de la marche qui permettent de comparer différents sujets sur la même base.

I.3.

Le cycle de la marche

L'aspect périodique des contacts des pieds avec le sol confère à la marche humaine la possibilité d'être divisée en un ensemble de cycles. Ces derniers sont définis par convention internationale comme étant le temps qui sépare deux contacts initiaux du même pied avec le sol et représente l'unité fondamentale sur laquelle repose l'évaluation de la marche. Les alternances des activités des membres inférieurs au cours d'un cycle de marche permettent de découper ce dernier en

(39)

diverses phases. En milieu clinique, l'analyse de la marche en se référant à ces phases du cycle représente la technique la plus courante (Patrik Kutilek et al., 2014). Généralement, ces phases sont normalisées par rapport à la durée totale du cycle et sont exprimées en pourcentage de celui-ci afin de facelui-ciliter la comparaison et l'interprétation entre les individus. La méthode la plus simple fractionne le cycle en fonction des périodes de contact des pieds avec le sol, distinguant pour chaque membre inférieur, une phase d'appui (pied en contact avec le sol) et une phase d'oscillation (pas de contact du pied avec le sol) qui représente respectivement 60% et 40% de la durée totale du cycle (Figure 1).

Figure 1 Représentation d'un membre inférieur au cours de la phase d'appui (A) et la phase d'oscillation (B)

L'alternance des contacts droits et gauches a conduit les chercheurs à subdiviser la phase d'appui en une phase de simple appui et de double appui. La phase de double appui (appui bipodal) pendant laquelle les deux pieds sont au sol représente 20% de la durée du cycle de marche. Elle débute à l'instant où le pied entre en contact avec le sol (CI) et se termine à l'instant du contact terminal (CT) du membre controlatéral. Au cours de cette phase, on assiste à un transfert du poids du corps vers la jambe la plus avancée. Suite à cela, la phase de simple appui ou encore appui unipodal (40% du cycle), définie comme étant la phase d'oscillation du membre controlatéral, commence et se prolonge jusqu'au CI du pied oscillant (Figure 2).

(40)

Figure 2 Représentation des différentes phases du cycle de marche

Dans la littérature, une division plus raffinée du cycle de marche est couramment utilisée (Figure 3). On reconnait alors:

• La phase de mise en charge (0 à 10% du cycle de marche)

Cette phase correspond au premier appui bipodal. Elle débute par le CI (0 à 2%) du pied avec le sol et s'étend jusqu'au CT du pied controlatéral. Outre sa principale fonction de transfert du poids du corps vers la jambe d'appui situé en avant, cette phase assure également l'atténuation des chocs et le maintien de l'équilibre tout en conservant la vitesse de marche.

• La phase du milieu d'appui (10 à 30% du cycle de marche)

Cette phase constitue la première partie de la phase de simple appui. Elle débute avec le CT du pied au sol et prend fin quand le centre de masse du corps (CM) atteint sa hauteur maximale. Cette phase assure le déplacement du corps vers l'avant en direction du pied en appui.

• La phase de fin d'appui (30 à 50% du cycle de marche)

Elle représente la deuxième partie de la phase de simple appui et assure l'avancement du corps jusqu'au CI du pied controlatéral au sol.

(41)

• La phase pré-oscillante (50 à 60% du cycle de marche)

C'est la deuxième partie du double appui au cours de laquelle le corps est propulsé vers l'avant impliquant un transfert du poids du corps vers la jambe en phase d'appui.

• La phase de début d'oscillation (60 à 73% du cycle de marche)

Elle constitue le premier tiers de la phase oscillante et prend fin à l'instant où le pied est placé latéralement du pied opposé qui perdure en phase d'appui. Cette phase consiste à faire avancer le membre oscillant sans que ce dernier n’entre en contact avec le sol.

• La phase de milieu d'oscillation (73 à 86% du cycle de marche)

Elle constitue le deuxième tiers de la phase oscillante et prend fin à l'instant où le tibia est perpendiculaire au sol.

• La phase de fin d'oscillation (86 à 100% du cycle de marche)

Elle constitue la dernière portion de la phase oscillante et prend fin lorsque le membre oscillant entre de nouveau en contact avec le sol.

(42)

La définition juste et précise des différentes phases d'un cycle de marche dépend de la qualité avec laquelle les CI et les CT sont détectés. De plus, la détection de ces événements clés (CI, CT) offre la possibilité de quantifier et normaliser des paramètres biomécaniques de la marche de différentes natures : spatiotemporels, cinématiques, dynamiques et électromyographiques (Desailly et al., 2009; Catalfamo et al., 2010).

I.4.

Paramètres déterminants de la marche

Afin de pouvoir détecter l'effet d'un entraînement, du vieillissement ou d'une pathologie sur les caractéristiques de la marche, il importe d'étudier les paramètres biomécaniques décrits dans la suite de ce paragraphe.

I.4.A.

Les paramètres cinématiques

Les paramètres cinématiques sont le résultat d'une analyse biomécanique qui consiste à étudier la trajectoire, la vitesse et l'accélération d'un point ou d'un segment corporel en faisant abstraction des causes. L'ensemble de ces paramètres peut être présenté selon deux volets:

I.4.A.a.

Paramètres spatiotemporels

La quantification des paramètres spatiotemporels est considérée comme étant une étape importante dans l'analyse clinique et le suivi de la marche. En effet, ils permettent de caractériser quantitativement différentes anomalies. La première étape consiste à définir les événements clés de la marche qui permettront dans un premier temps de découper le mouvement en plusieurs blocs similaires (cycles) et dans un second temps de définir les différentes phases de la marche. Chaque cycle de marche peut être caractérisé par différents paramètres spatiotemporels (Perry and Burnfield, 2010). La quantification de ces derniers implique la détection des cinq événements suivants :

- CID(i) : Contact Initial du pied Droit à un instant (i);

- CTD(i) : Contact Terminal du pied Droit à un instant (i);

- CIG(i) : Contact Initial du pied Gauche à un instant (i);

- CTD(i) : Contact Terminal du pied Gauche à un instant (i);

(43)

Les paramètres temporels

I.4.A.a.1.

Les paramètres temporels comme leur nom l'indique quantifient la durée relative de chaque phase ou encore la durée requise pour effectuer un pas ou un cycle de marche. Dans certaines études ces paramètres sont exprimés en pourcentage de la durée totale d'un cycle de marche. On distingue les paramètres suivants:

- La durée du cycle (DC) : Correspond à la durée qui sépare deux CI successifs du

même membre.

DCD(i) = CID(i+1)- CID(i) (1)

DCG(i) = CIG(i+1)- CIG(i) (2)

- La durée de la phase d'appui (DA) : Correspond à la durée pendant laquelle le pied

reste en contact avec le sol.

DAD(i) = CTD(i)- CID(i) (3)

DAG(i) = CTG(i)- CIG(i) (4)

- La durée de la phase d'oscillation (DO) : Correspond à la durée pendant laquelle le

pied n'est pas en contact avec le sol.

DOD(i) = CID(i+1)- CTD(i) (5)

DOG(i) = CIG(i)- CTG(i) (6)

- La durée de la phase de double appui (DDA) : Correspond à la durée pendant

laquelle les deux pieds sont simultanément en contact avec le sol. Lors d'un cycle de marche cette phase se produit à deux reprises. Une première fois lors du début de la phase d'appui du pied droit (DAI) et une deuxième fois lors de la fin du même

événement (DAF).

DAI(i) = CTG(i+1)- CID(i) (7)

(44)

Les paramètres spatiaux I.4.A.a.2.

Le terme spatial est réservé aux caractéristiques du déplacement et de progression du pied au cours de la marche. On retrouve donc les paramètres suivants:

- La longueur du cycle qui correspond à la distance qui sépare deux CI successifs du

même pied suivant le sens de progression.

- La longueur des pas qui correspond à la distance qui sépare deux CI controlatéraux suivant le sens de progression.

La longueur des pas et des cycles est exprimée en mètre [m]. Dans certaines études ces deux paramètres sont normalisés par rapport à la longueur du membre inférieur et sont exprimés en pourcentage (Stansfield et al., 2003).

- La largeur des pas : Correspond à l'écartement des pieds lors de la marche et consiste

à mesurer la distance entre les deux talons suivant la composante médiolatérale. - Angle de rotation des pieds : Correspond à l'angle entre les axes proximaux distaux

des pieds et la direction de la marche.

- Hauteur minimale du pied : Correspond à la hauteur minimale de la pointe du pied

lors de la phase d'oscillation. Elle est exprimée en [cm]. - La cadence: Correspond au nombre de pas par minutes.

- La vitesse de marche : Elle est exprimée en [m/s] ou en s-1 lorsqu'on a recours à une distance normalisée.

I.4.A.a.

Les angles articulaires

La cinématique angulaire consiste à décrire le décours temporel des différents angles dans un espace tridimensionnel (c’est-à-dire dans le plan frontal, sagittal et transverse). Selon Winter, (1993), l'analyse des variations angulaires de l'articulation de la hanche, du genou et de la cheville lors de la marche constitue un moyen pertinent pour rendre compte de l'effet d'un entraînement, du vieillissement ou d'une pathologie. En effet, pour une articulation donnée il est possible d'identifier une éventuelle altération en se référant aux caractéristiques du pattern de

(45)

référence de cette même articulation. Par exemple, la marche d'un groupe de sujets ayant subis une intervention chirurgicale afin de rétablir la mobilité de l'articulation du genou (arthroplastie) comparé à un groupe de référence est marquée par une diminution de l'amplitude articulaire du genou (Figure 4).

Figure 4 Courbes normalisées (% du cycle de marche) de la flexion/extension du genou chez un groupe contrôle de 10 sujets (courbe noir) et un groupe de10 sujets ayant subis une arthroplastie du genou (vert) lors de la marche sur tapis roulant à une vitesse de 2km.h-1. Les résultats sont présentés

sous forme de moyenne. (Ullrich et al., 2015)

I.4.B.

Les paramètres dynamiques

En complément des études cinématiques, les analyses dynamiques portent sur l'étude des forces responsables du mouvement. On distingue les forces extérieures et les forces intérieures traduites par les actionneurs du corps humain, autrement dit, les muscles. Lors de l'analyse de la marche, les mesures cinétiques proviennent principalement de la mesure des forces de contacts entre l'individu et l'environnement ainsi que les pressions produites. Ces dernières marquent les phases d'appui et renseignent sur la répartition des forces (Giacomozzi et al., 2000). A partir des forces de réactions et des données cinématiques et anthropométriques, les forces et les couples articulaires au niveau des différentes articulations peuvent être déduites en ayant recours à une approche par dynamique inverse (Davis, 1997). En milieu clinique, les plateformes de forces constituent l'outil de référence pour quantifier les forces et les couples articulaires dans le but de déceler une pathologie altérant la marche (Jensen et al., 2007).

(46)

I.4.C.

Les paramètres dérivés

I.4.C.a.L'amplitude

L'amplitude des signaux est souvent quantifiée par l'étendue et la moyenne quadratique (terme anglais Root Mean Square, RMS).

L'étendue (Amp) est une mesure scalaire qui caractérise l'ampleur des variations d'une grandeur.

Elle est estimée en considérant la différence entre la plus faible et la plus grande valeur (Eq.9) :

A

mp

= x

max-

x

min (9)

Avec xmax et xmin respectivement la plus grande et la plus petite valeur du signal.

La RMS ou encore la racine carrée de la moyenne du carré des valeurs instantanées est une

mesure de la dispersion des données par rapport à zéro (Eq.10). Lors d'un essai complet de marche, cette mesure fournit une indication de l'amplitude moyenne des accélérations suivant les trois dimensions de l'espace. Lors de la marche, il a été noté que les valeurs RMS augmentent significativement chez les sujets pathologiques ou encore les sujets âgées chuteurs comparés à des adultes sains (Menz et al., 2003a; Lamoth et al., 2010). En outre, Menz et al (2003b) ont avancé qu' une diminution des valeurs RMS des personnes âgées saines comparée à des sujets jeunes est le résultat d'une stratégie compensatoire adoptée face à la dégénération des systèmes physiologiques afin de préserver la stabilité.

2 1 n i i x RMS n = =

∑

(10) I.4.C.b.La distribution

Lors de la marche la mesure de la distribution a été estimée par le biais du coefficient de dissymétrie et du coefficient d'aplatissement. Appliqué à des signaux accélérométriques recueillies au niveau de la région lombaire ces paramètres permettent de différencier les sujets sains, des sujets pathologiques (Sejdic et al., 2013).

(47)

Coefficient de dissymétrie « Skewness » : Mesure l'asymétrie de la distribution de l'amplitude.

Une valeur de zéro indique que les données sont réparties uniformément sur les deux côtés, tandis que des valeurs négatives ou positives indiquent que plus de points se situent respectivement à droite et à gauche de la moyenne.

(

)

(

)

3 1 3 2 2 1 1 1 n i i x n i i x x n x x n ξ = = − =   −    

∑

(11)

̅ représente la moyenne du signal et n le nombre de données.

Coefficient d'aplatissement « Kurtosis »: Mesure comment la distribution des amplitudes

décroit lentement à proximité des extrêmes. En d'autres termes, des valeurs élevées indiquent que la variance résulte de rares écarts extrêmes.

(

)

(

)

4 1 2 2 1 1 1 n i i x n i i x x n x x n λ = = − =   −    

∑

(12) I.4.C.c.La variabilité

Lors de l'analyse de la marche la variabilité évolue selon un modèle en U que ce soit en fonction de l'âge (Hausdorff et al., 1999) ou en fonction de la vitesse de marche (Danion et al., 2003; Hausdorff, 2004). Ainsi, la variabilité minimale est observée à l'âge adulte (l'enfant et le sénior ayant une variabilité plus grande) ou à vitesse librement choisie. Cette variabilité peut être estimée à l'aide de mesures de dispersion telles que l'écart-type et le coefficient de variation :

Écart-type (s) : Appelé également déviation standard (SD), il mesure la dispersion des données.

Il est défini comme la racine carré de la variance, c’est-à-dire la moyenne quadratique des écarts par rapport à la moyenne. Il est calculé selon l'équation suivante :