CAPES-COFECUB MA 957/20
Contexte
La maladie de Parkinson (MP) est un désordre chronique et progressif du système nerveux central impliquant la perte progressive de neurones dopaminergiques de la substance noire. La MP a une étiologie encore inconnue, cependant on pense que des facteurs génétiques et environnementaux peuvent contribuer à son apparition. L'insuffisance de dopamine produit un effet grave
sur le système extrapyramidal, ayant pour conséquences des déficits dans la coordination et les activités musculaires : force diminuée, problèmes dans le maintien de la posture, altérations de la démarche et de la coordination fine, raidissement de muscles, etc.
Le diagnostic de la maladie de Parkinson (MP) est fait généralement à partir de l'évaluation clinique des physiothérapeutes et des neurologues en utilisant une échelle de sévérité qui dépend de l'expérience de l'expert et peut mener à un diagnostic inexact. Il y a un manque d'outils pour l'évaluation objective de la progression de la maladie, outils qui permettraient pourtant de donner une perspective plus claire sur l'état futur de la maladie et ses conséquences, d’optimiser les traitements et de diminuer les coûts. Les approches proposées utilisent généralement des capteurs inertiels tels que l'accéléromètre, le gyroscope, et le magnétomètre. Pour autant la MP n'a toujours pas une méthode objective normalisée pour son diagnostic, son suivi et son traitement.
Objectifs
Ce projet propose de concevoir et d’évaluer une méthode de quantification objective des signes moteurs de la MP au niveau des mains. On propose de concevoir une interface humain-machine sous forme d’une application de réalité virtuelle destinée à évaluer de façon objective les signes moteurs de la MP au niveau des membres supérieurs. Les données recueillies seront les signaux provenant de capteurs inertiels et de capteurs électromyographiques associés à des informations captées à partir des mouvements du joystick contrôlant l’interface. Les expériences virtuelles et interactives moduleront la difficulté des tâches qui seront adaptées à la condition physique de la personne. Ce système innovant fournira les contributions suivantes :
- caractérisation objective de la sévérité de la MP par des méthodes d'extraction de caractéristiques et de classification des données ;
- simplification du processus de collecte de données.
Collaborations
Ce projet est porté conjointement par le professeur Adriano ANDRADE du laboratoire Nùcleo de Tecnologias Assistivas de l'UFU (Universidade Federal de Uberlândia), coté Brésilien, et Yann Morere du LCOMS, coté français. Dans ce projet sont inscrits la réalisation de 2 thèses en co-tutelle et plusieurs séjours pour chercheurs français et brésiliens.