Différentes techniques de mesure

Différentes techniques de mesure

Il existe un grand nombre de possibilités et de matériel à utiliser pour étudier les différences entre les jeunes et les personnes âgées au niveau de leur forme physique et de leur aptitude au niveau de l’équilibre. Cependant, pour ce travail de master nous allons nous concentrer sur l’EMG et la plateforme dynamique qui permet de créer des perturbations vers l’avant ou vers l’arrière. La collecte des données de ces différentes techniques de mesure nous permettra ensuite un travail avec le ML.

Electromyographie (EMG) 

L’EMG est une méthode très utilisée dans de nombreuses études pour mesurer l’activité du muscle ou la fréquence de tension musculaire d’un muscle précis (Katsis et al., 2008). Une autre caractéristique de l’EMG est qu’elle peut calculer des signaux physiologiques d’une manière non-invasive, est résistante aux artéfacts de mouvement (Rani et al., 2006) et peut aussi différencier un muscle contracté d’un muscle relaxé, ce qui a permis de démontrer que les personnes ont tendance à contracter leurs muscles inconsciemment dans un état de stress mental, de fatigue, ou même lorsque aucune activité physique n’est demandée (Katsis et al., 2008).

Plateforme dynamique

La plateforme dynamique est un plateau généralement mobile permettant de créer un déséquilibre chez le participant grâce à des perturbations. Il existe une multitude de plateformes dynamiques qui ont chacune une différence ou une caractéristique bien précise qui les différencient d’autres plateformes. A cause de cette grande variété, la plateforme dynamique peut être nommée de manières différentes selon l’étude, comme plateforme de perturbations, plateforme bidirectionnelle, stabilomètre, plateforme vibratoire, etc. Toutes ces plateformes ont en commun un plateau mobile qui crée un mouvement chez le participant.

Grabiner, Greenwald, Buck, Chu et Palifka (2006) proposent l’invention d’une plateforme bidirectionnelle qui crée des perturbations et des stimulations. Cette plateforme permet d’étudier et d’analyser la biomécanique d’événements, comme glisser ou trébucher, pour que la personne âgée ait une réponse appropriée pour réduire ou éliminer le risque de chute (Grabiner et al., 2006). Les caractéristiques de cette plateforme sont la création d’un mouvement en moins de 500 ms, dans une gamme allant de 100 ms à 200 ms et l’introduction d’obstacles positionnés à proximité de la plateforme pour induire une réponse au participant face à cet événement perturbateur (Grabiner et al., 2006). Une autre étude qui propose une plateforme dynamique est Mansfield, Peters, Liu et Maki (2007) qui est visible sur l’image de la Figure 3. La différence entre les deux plateformes est que celle de Grabiner et al. (2006) crée une perturbation bidirectionnelle tandis que celle de Mansfield et al. (2007) permet des perturbations multidirectionnelles et une possibilité d’augmenter la magnitude des perturbations. Le but de la plateforme de Grabiner et al. (2006) est de proposer des entraînements pour éviter de futures chutes en proposant des perturbations proches de la réalité comme un trébuchage ou une glissade, cependant, la limite de cet appareil est sa taille, sa complexité et son prix qui ne permettent pas son utilisation dans de petits laboratoires. Tandis que le but de l’étude réalisée par Mansfield et al. (2007) était de provoquer chez les seniors une réaction de rattrapage par le pas ou par la pose de la main et ainsi, de «préparer» et d’entraîner les personnes âgées à réagir face aux risques de chute. Pour les auteurs, leur plateforme de motion a deux avantages: elle permet un grand nombre de perturbations dans un temps très court, ce qui minimise la fatigue chez le participant et l’imprédictibilité de la direction de la plateforme (Mansfield et al., 2007). D’autres chercheurs, comme Stelmach, Phillips, DiFabio et Teasdale (1989), utilisent aussi une plateforme dynamique, mais eux analysent les changements relatifs entre les réflexes posturaux et les mouvements volontaires liés l’âge. Cette expérience a permis de constater que chez les personnes âgées un problème existe dans la coordination centrale des réflexes posturaux et que la lenteur de ceux-ci ne peut pas être attribuée seulement à la force musculaire (Stelmach et al., 1989).

Une autre sorte de plateforme dynamique est la posturographie sur plateforme dynamique informatisée (CDPP), qui permet de contrôler le mouvement dans un plan horizontal et en plus, de combiner ce mouvement avec un stimulus visuel (Monsell, Furman, Herdman, Konrad, & Shepard, 1997). Pour qu’une plateforme soit considérée comme une CDPP, elle doit pouvoir mesurer le balancement postural, pouvoir réaliser des perturbations, avoir des degrés d’isolation des contributions visuelles et somato-sensorielles pour l’équilibre et pour finir, les données devraient pouvoir être quantifiées et le signal analysé (Monsell et al., 1997).

Une autre plateforme présentée dans un article est le « Chattecx Balance System », une plateforme dynamique pouvant incliner de droite à gauche (S-S), mais aussi incliner vers l’avant ou vers l’arrière (F-B) et l’objectif de cette plateforme était d’identifier les personnes à risque pour les chutes (Condron, Hill, & Dip, 2002). Les résultats montrent que les différences entre les jeunes et les seniors ne sont que très peu visibles sur la plateforme stable, mais lorsque la plateforme est dynamique (F-B et S-S), l’oscillation posturale devient plus importante chez les personnes âgées en bonne santé comparée aux jeunes adultes (Condron et al., 2002). Condron et al. (2002) suggèrent que l’utilisation de la plateforme dynamique « Chattecx Balance System » sous la condition F-B pourrait être très utile pour détecter les seniors qui risquent de chuter, car les différences sont visibles entre les différents groupes d’âge. D’autres engins permettant de créer une perturbation chez le participant sont le stabilomètre, dont le but est de garder l’équilibre sur une poutre qui pivote sur son centre (Thomas, Cotten, Spieth, & Abraham, 1975) (Hindermarch, 1979) ou encore le Posturomed (Haider–Bioswing, Pullenreuth, Germany), qui est fait d’une plateforme mobile et ajustable permettant de nombreuses mesures (Hilberg, Herbsleb, Gabriel, Jeschke, & Schramm, 2001).

En plus des plateformes directionnelles, des plateformes dynamiques, ou encore du stabilomètre, une plateforme vibratoire (Pro5 Model, PowerPlate) a été décrite dans l’article écrit par Sitjà-Rabert et al. (2011), qui l’emploie pour une période d’entraînement de six semaines. Les données qui étaient observées dans cette étude étaient l’équilibre du corps, la performance musculaire et le nombre de chutes, mais le but principal était de clarifier si l’utilisation de la plateforme vibratoire pour un entraînement améliorait l’équilibre, la mobilité de la marche et la force musculaire chez les personnes âgées (Sitjà-Rabert et al., 2011). Cependant, les résultats n’étaient pas significatifs à cause de la taille de l’échantillon et de l’efficacité modérée de la plateforme vibratoire (Sitjà-Rabert, et al., 2011).

De nombreuses autres études et recherches utilisent la plateforme dynamique pour une question de recherche précise, mais la plupart du temps la plateforme dynamique est employée pour analyser l’équilibre et comment les personnes réagissent face à cette perturbation. Pour notre travail de recherche, nous avons utilisé une PDP réalisée par Ranjith Sivagnanaselvam qui permet de créer des perturbations multidirectionnelles, cependant pour notre étude nous allons utiliser que les perturbations avant et arrière. Cette plateforme nous permettra d’analyser les réactions des participants face à des mouvements du plateau et analyser le travail musculaire du participant pour garder l’équilibre grâce à l’aide des données de l’EMG.

Machine Learning (ML)

Le ML fait partie de l’intelligence artificielle, et est utilisé pour la programmation d’une machine pour l’apprentissage basé sur les données fournies ultérieurement, et ainsi permettre d’organiser les informations en différentes classes (Lavesson, 2003). Le ML propose de nombreuses techniques différentes comme l’apprentissage supervisé axé sur la classification et la régression, ou encore l’apprentissage non supervisé pour le regroupement et le renforcement de l’apprentissage (Lavesson, 2003). Chaque paradigme ou algorithme a ses propres objectifs, buts, faiblesses et forces et chacun d’entre eux ont en commun l’interface qui permet la configuration et la production d’une classification basée sur une base de données (Lavesson, 2003). Le ML est très pratique lorsqu’on doit travailler avec un grand nombre de données, comme par exemple des données biologiques comme les génomes, des données physiologiques, des données météorologiques, des données de sécurité ou encore des données liées à la circulation (Lavesson, 2003).

Table des matières

1. Introduction 
1.1. Introduction à la thématique
1.2. Contexte et situation initiale
1.3. Différentes techniques de mesure
1.4. But et questions de recherche
2. Méthodes et matériels
2.1. Sujets
2.2. Appareils et matériels
2.3. Procédure
3. Résultats
3.1. Analyse de l’EMG
3.2. Arbre de décision
4. Discussion 
Conclusion

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