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Theses Year : 2020

Contribution to human motion capture by stereovision and machine learning for gait analysis

Contribution à la capture du mouvement humain par stéréovision et machine learning pour l'analyse de la marche

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Abstract

Gait analysis is the measurement of and ability evaluation of walking that can be used for fall risk assessment or as a diagnostic and prognostic tool for clinical applications. However, despite the clinical value, several difficulties attributed to the current established gold standard instrumentation, marker-based motion capture systems, limit the large-scale use in clinical applications. The current marker-based systems are costly and require a controlled laboratory environment. The test procedure is also time-consuming. Eliminating the markers would drastically shorten the patient preparatory time and would be more efficient. The objective of this study is to design a marker-less motion capture system for clinical applications. Recent advancements in computer vision and especially in convolutional neural networks, have provided the potential to pursue this objective. The designed system consists of four RGB cameras and can estimate the position of joint centers through a deep learning approach. For that purpose, a novel specific dataset has been collected including asymptomatic and pathologic subjects. To evaluate the validity of the developed system, its performance is assessed against a marker-based motion capture system in terms of joint position errors and clinically relevant gait parameters. The results demonstrate the high potential of the designed system for clinical applications.
L'analyse de la marche est la mesure et l'évaluation de la capacité de marche qui peut être utilisée pour l'évaluation des risques de chute ou comme outil de diagnostic et de pronostic pour des applications cliniques. Toutefois, malgré la valeur clinique, plusieurs difficultés attribuées à l'instrumentation de référence actuelle, les systèmes de capture du mouvement basés sur des marqueurs, limitent l'utilisation à grande échelle dans les applications cliniques. Les systèmes actuels sont coûteux et nécessitent un environnement de laboratoire contrôlé. La procédure de test est également longue. L'élimination des marqueurs réduirait considérablement le temps de préparation du patient et serait plus efficace. L'objectif de cette étude est de concevoir un système de capture de mouvement sans marqueur pour les applications cliniques. Les apprécents progrès réalisés dans le domaine de la vision par ordinateur et en particulier dans celui des réseaux neuronaux convolutifs, ont permis de poursuivre cet objectif. Le système conçu se compose de quatre caméras RGB et peut estimer la position des centres communs grâce à une approche d'apprentissage profond. À cette fin, un nouvel ensemble de données spécifiques a été collecté, incluant des sujets asymptomatiques et pathologiques. Pour évaluer la validité du système développé, ses performances sont évaluées par rapport à un système de capture de mouvement basé sur des marqueurs en termes d'erreurs de position des articulations et de paramètres de marche cliniquement pertinents. Les résultats démontrent le potentiel élevé du système conçu pour des applications cliniques.
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Dates and versions

tel-03390546 , version 1 (21-10-2021)

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  • HAL Id : tel-03390546 , version 1

Cite

Saman Vafadar. Contribution à la capture du mouvement humain par stéréovision et machine learning pour l'analyse de la marche. Biomécanique [physics.med-ph]. HESAM Université, 2020. Français. ⟨NNT : 2020HESAE069⟩. ⟨tel-03390546⟩
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