Analyse de la propulsion en Fauteuil roulant manuel

Analyse de la propulsion en Fauteuil roulant manuel

La propulsion en fauteuil roulant manuel peut-être analysée par plusieurs variables. Cette section détaille les connaissances actuelles sur certaines variables que nous allons utiliser pour permettre la prédiction de la propulsion en fauteuil roulant. Nous allons introduire deux types de variables, les sorties et les entrées du modèle développé, qui sont les forces et moments de réactions entrant en jeux lors de la propulsion, les accélérations et la vitesse angulaire ont été acquises par une centrale inertielle du mouvement (IMU), respectivement. Par la suite, nous allons détailler ces variables et leurs utilités dans la propulsion en FRM.

Cinétique de la propulsion en fauteuil roulant manuel

Une approche commune dans la littérature est l’analyse de la cinétique de la main courante lors de la propulsion en FRM (i.e les forces de réaction sur la main courante et les moments générés lors de la propulsion). En particulier, le moment autour de l’axe médio-latéral de la roue (Mz) est souvent utilisé dans la littérature pour l’analyse de la propulsion, en effet, ce moment correspond au moment propulseur du FRM.

L’analyse de la force tangentielle et radiale (dans le repère local dynamique, au niveau du point d’application et l’analyse de la force selon l’axe x et l’axe y dans le repère fixe de la roue donc fixe).

Outils de mesure de la cinématique dans l’étude de la biomécanique

L’étude de la cinématique lors de la propulsion en fauteuil roulant manuel a connu plusieurs étapes. Les chercheurs ont utilisés différents outils de mesure de la cinématique. Ce souschapitre se concentrera sur les outils utilisés dans la littérature pour observer et comprendre la cinématique du fauteuil roulant.

Système optique
La recherche de la compréhension de la cinématique liée à la biomécanique a souvent été associée à l’utilisation de système optique. Pour ce qui est de la recherche sur la cinématique en fauteuil roulant, plusieurs outils récents ont été utilisés. Rao et al. (1996) ont utilisés un système VICON (Oxford Metrics Ltd., Oxford, England) à 6 caméras couplées à des marqueurs rétro-réfléchissants placés sur le sujet. Rao et son équipe ont cherchés à déterminer un modèle cinématique à 3 dimensions de la propulsion en fauteuil roulant manuel pour quantifier les mouvements des articulations du membre supérieur lors de la propulsion en fauteuil roulant chez des sujets atteints d’une lésion médullaire basse de T10 à L3. Ce modèle a pour but de décrire les patrons moyens des articulations des épaules, du coude et du poignet. Il observe que la variabilité de la cinématique du membre supérieur est plus faible pendant la phase de poussée que lors de la phase de recouvrement, et cela s’explique par le fait que durant la phase de poussée. La main est contrainte par la main courante lors de la phase de poussée alors que lors de la phase de recouvrement la main n’est pas contrainte (Rao et al., 1996) .

Collinger L. J. et al. ont effectués une analyse descriptive de la comparaison de la cinétique et la cinématique de l’épaule avec différentes vitesses (une vitesse choisie par l’utilisateur et une vitesse ciblée en régime permanent, i.e 0,9 m/s et 1,8 m/s, respectivement) lors de la propulsion en FRM. L’utilisation de plusieurs systèmes optiques ont été utilisés qui sont deux Optotracks (Northern Digital, inc., Waterloo, Ontario, Canada) pour 21 sujets, le Vicon (Oxford Metrics Ltd., Oxford, England) pour 20 sujets et 20 autres sujets ont été analysé par un Qualisys MCU 240 system (Medical AB, Göteborg, Sweden). Ils reportent que leurs descriptions de la cinétique et cinématique diffèrent peu de ce qui fut recensé dans la littérature, même dans la condition de vitesse rapide (Collinger et al., 2008).

Unité de mesure inertielle (IMU)
Un nouvel outil qui se développe depuis la dernière décennie est l’utilisation de capteur inertiel ou d’unité de mesure inertielle. L’intérêt grandissant pour ces nouveaux outils s’explique facilement par la possibilité de réaliser des études biomécaniques en dehors du laboratoire d’analyse du mouvement. En effet, les unités de mesure inertielle permettent une acquisition ambulatoire de données cinématiques. La plupart des capteurs inertiels existant de nos jours sont sans fil et contiennent une autonomie grandissante (i.e la durée de la batterie et les capacités d’enregistrement). Un capteur inertiel, englobant les accéléromètres et les gyroscopes, est un capteur capable de mesurer l’accélération linéaire et la vitesse angulaire, respectivement.

Mayagoitia et al. (2002) ont montré que les accéléromètres et les gyroscopes seraient une alternative moins coûteuse comparée au système optique d’analyse de mouvement. Pour obtenir ces résultats, l’équipe de recherche a comparé le système optoéléctronique avec les données obtenues par une paire d’accéléromètres (IC Sensors 3021-005-P) et un gyroscope (Murata ENC-05EB) pour chaque membre étudié lors de la marche dans le plan sagittal (i.e les angles des articulations du membre inférieur, les vitesses angulaires et l’accélération linéaire du genou). Ils ont calculé les erreurs RMS et un pourcentage d’erreur (correspondant au ratio RMS sur la moyenne de l’amplitude pic à pic du marqueur correspondant) et CMC (pour mesurer la répétabilité des signaux), ils obtiennent une erreur inférieure a 7% sur 3 comparaisons sur 4 pour l’erreur RMS et un CMC au-dessus 0,98 et pour la dernière comparaison (l’accélération linéaire du genou), ils montrent un résultat de 11 % à 15% d’erreur, et donne déjà une précision intéressante comparer au système Vicon sur des individus sains et sur 5 conditions de vitesse différentes. (Mayagoitiaa et al., 2002).

Hooke AW. et al. (2009) ont montré que les IMU (Xsens) peuvent remplacer un système de caméra (Eagle Motion Analysis system (Motion Analysis Corp, Santa Rosa, CA)) pour analyser la cinématique du membre supérieur, en particulier l’articulation de l’épaule (trois degrés de liberté), du coude (deux degrés de liberté) et du poignet (deux degrés de liberté) en mesurant l’erreur RMS en degrés et obtiennent une erreur de 3,48 degrés pour l’épaule, 4,0 pour le coude et 4,7 pour le poignet. Malgré quelques différences de précision, ils concluent que ce système est suffisamment précis pour l’utiliser dans l’étude de la biomécanique du membre supérieur dans un contexte clinique.(Hooke et al., 2009) .

Table des matières

INTRODUCTION
CHAPITRE 1 REVUE DE LITTÉRATURE
1.1 Le patron cinématique de la main lors de propulsion en fauteuil roulant manuel
1.1.1 Cinématique articulaire de la propulsion en fauteuil roulant manuel
1.2 Analyse de la propulsion en Fauteuil roulant manuel
1.2.1 Cinétique de la propulsion en fauteuil roulant manuel
1.2.2 Outils de mesure de la cinématique dans l’étude de la biomécanique
1.2.2.1 Système optique
1.2.2.2 Unité de mesure inertielle (IMU)
1.2.2.3 Roue instrumentée
1.3 Définition d’un système prédictif
1.3.1 Système linéaire
1.3.2 Système non linéaire
1.3.3 Identification de système
1.3.4 Hammerstein-Wiener
1.3.5 Utilisation de Hammerstein-Wiener pour la prédiction de force
1.4 Prédiction des forces de réaction
1.4.1 Prédiction de forces lors de la marche
1.4.2 Prédiction de forces de réaction appliquées sur la main courante
CHAPITRE 2 PROBLÉMATIQUE, OBJECTIFS, HYPOTHÈSES ET RETOMBÉES
2.1 Problématique
2.2 Hypothèses de recherche
2.3 Objectifs du projet
2.3.1 Objectif principal
2.3.2 Objectifs secondaires
2.4 Approche
CHAPITRE 3 MÉTHODOLOGIE EXPÉRIMENTALE
3.1 Acquisition des données
3.1.1 Participants
3.1.2 Mesure des paramètres cinétique de propulsion
3.1.3 Acquisition cinématique de l’utilisateur lors de la propulsion
3.1.4 Protocole d’acquisition
3.2 Préparation des données
3.2.1 Données d’étude du modèle
3.2.2 Synchronisation des données SmartWheels et Xsens
3.2.3 Ré-échantillonnage des données extraites
3.2.4 Découpe des signaux
3.3 Normalisation
3.4 Identification
3.4.1 Modèle Hammerstein-Wiener
3.4.1.1 Fonctions non-linéaires
3.4.1.2 Fonction linéaire
3.4.1.3 Identification du modèle
3.4.1.4 Détermination des patron moyen
3.4.1.5 Détermination du nombre de cycle a prédire
3.5 Prédiction
3.6 Dénormalisation
3.7 Choix du modèle optimal de Mz
3.8 Choix du modèle pour Fx et Fy
3.8.1 Simplification pour obtenir un modèle pour Fx et Fy
3.9 Validation de la méthodologie sur plusieurs sujet
3.10 Étude statistique
3.11 Modélisation du mouvement
CHAPITRE 4 RÉSULTATS
4.1 Phase de vérification
4.1.1 Prédiction de Mz
4.1.1.1 Prédiction sur le cycle de poussée
4.1.1.2 Prédiction du pic maximum lors de la phase de poussée
4.1.1.3 Bland-Altman de la moyenne des pics maximum pour le coté droit et gauche
4.1.2 Prédiction de Fx
4.1.2.1 Prédiction sur le cycle de poussée
4.1.2.2 Prédiction du pic maximum lors de la phase de poussée
4.1.2.3 Bland-Altman de la moyenne des pics maximum pour le coté droit et gauche
4.1.3 Prédiction de Fy
4.1.3.1 Prédiction sur le cycle de poussée
4.1.3.2 Prédiction du pic maximum lors de la phase de poussée
4.1.3.3 Bland-Altman de la moyenne des pics maximum pour le coté droit et gauche
CHAPITRE 5 DISCUSSION
5.1 Analyse de la prédiction de Mz
5.2 Analyse de la prédiction de Fx et Fy
5.3 Analyse statistique selon la représentation graphique de Bland-Altman
5.4 Limitation de l’étude
CONCLUSION

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