Conception et évaluation d'un instrument de mesure pour la détection des postures et des mouvements contraignants menant à l’apparition des troubles musculosquelettiques en milieu de travail à l'aide de réseaux de neurones

Notre projet de recherche consiste à détecter des postures et des mouvements contraignants menant à l’apparition des troubles musculo-squelettiques en milieu de travail. Ce problème de détection a été considéré comme étant un problème de classification supervisée dont le classificateur est un réseau de neurones et les classes sont les différentes postures et mouvements adoptés par un opérateur lors de la réalisation de ses tâches quotidiennes en milieu de travail. Un problème de classification supervisée se réalise en général en trois étapes : 1) l’étape de l’acquisition des signaux, 2) celle du prétraitement, et enfin, 3) celle de la classification. À la première étape, l’acquisition des signaux consiste à mesurer les postures et les mouvements de l’opérateur à l’aide d’un instrument de mesure non-invasif, non-intrusif capable de fonctionner dans son milieu de travail in-situ. L’étape de prétraitement consiste à réduire les signaux acquis à un ensemble de caractéristiques permettant de bien distinguer entre les différentes classes. Pour recueillir les caractéristiques, nous avons utilisé une méthode directe, qui regroupe les caractéristiques globales du déplacement du centre de pression utilisées généralement dans les études de posturologie et d’autres caractéristiques relatives aux accélérations de la tête. Nous avons également proposé une nouvelle méthode, dite graphique qui consiste à discrétiser la surface de la semelle sur laquelle le centre de pression se déplace. D’autre part, afin de réduire le nombre de ces caractéristiques et n’en retenir que les plus pertinentes, nous avons mis en place un nouveau modèle hybride de sélection des caractéristiques dont la singularité réside dans la combinaison de techniques utilisées. Enfin, lors de l’étape de classification, il s’agit d’utiliser les caractéristiques retenues à l’étape de prétraitement comme entrées pour le réseau de neurones. Les résultats de classification obtenus à la fin sont de 95% avec 11 caractéristiques (huit (8) provenant de la méthode directe et trois (3) de la méthode graphique). Bien qu’utilisées seules, les caractéristiques de la méthode graphique ne nous donnent pas les meilleurs résultats de classification (près de 60%), en les ajoutant aux caractéristiques de la méthode directe, le taux de reconnaissance est passé de 90% à 95%. Sans l’étape de réduction de dimensionnalité, nous n’aurions pas pu dépasser un taux de reconnaissance de 70% avec seulement huit (8) caractéristiques de la méthode directe. Enfin, nous avions également développé nos propres fonctions de validation croisée et de sélection de caractéristiques sur MatLAB, ce qui a nettement amélioré nos résultats, en passant de 85% (comme étant le meilleur taux de classification obtenu), à 95% à l’aide de nos propres fonctions

Measuring operator’s pain : toward evaluating Musculoskeletal disorder at work

Musculoskeletal disorders (MSDs) have affected an increasing number of people in the active general population. In this perspective, we developed a measuring tool taking muscle activities in certain regions of the body, standing posture taking the center of pressure under the feet and feet positions. This tool also comprises an instrumented helmet containing an electroencephalogram (EEG) to measure brain activity, and an accelerometer reporting the movements of the head. Then, our tool comprises both non-invasive instrumented insole and safety helmet. Moreover, the same tool measures muscular activities in specific regions of the body using an electromyogram (EMG). The aim is to combine all the data in order to identify consistent patterns between brain activity, postures, movements and muscle activity, and then, understand their connection to the development of MSDs. This paper presents three situations reported to be a risk for MSDs and an analysis of the signals is presented in order to differentiate adequate or abnormal posture

Wearable devices for classification of inadequate posture at work using neural networks

Inadequate postures adopted by an operator at work are among the most important risk factors in Work-related Musculoskeletal Disorders (WMSDs). Although several studies have focused on inadequate posture, there is limited information on its identification in a work context. The aim of this study is to automatically differentiate between adequate and inadequate postures using two wearable devices (helmet and instrumented insole) with an inertial measurement unit (IMU) and force sensors. From the force sensors located inside the insole, the center of pressure (COP) is computed since it is considered an important parameter in the analysis of posture. In a first step, a set of 60 features is computed with a direct approach, and later reduced to eight via a hybrid feature selection. A neural network is then employed to classify the current posture of a worker, yielding a recognition rate of 90%. In a second step, an innovative graphic approach is proposed to extract three additional features for the classification. This approach represents the main contribution of this study. Combining both approaches improves the recognition rate to 95%. Our results suggest that neural network could be applied successfully for the classification of adequate and inadequate posture

Wearable Devices for Classification of Inadequate Posture at Work Using Neural Networks

Inadequate postures adopted by an operator at work are among the most important risk factors in Work-related Musculoskeletal Disorders (WMSDs). Although several studies have focused on inadequate posture, there is limited information on its identification in a work context. The aim of this study is to automatically differentiate between adequate and inadequate postures using two wearable devices (helmet and instrumented insole) with an inertial measurement unit (IMU) and force sensors. From the force sensors located inside the insole, the center of pressure (COP) is computed since it is considered an important parameter in the analysis of posture. In a first step, a set of 60 features is computed with a direct approach, and later reduced to eight via a hybrid feature selection. A neural network is then employed to classify the current posture of a worker, yielding a recognition rate of 90%. In a second step, an innovative graphic approach is proposed to extract three additional features for the classification. This approach represents the main contribution of this study. Combining both approaches improves the recognition rate to 95%. Our results suggest that neural network could be applied successfully for the classification of adequate and inadequate posture