thesis

Identification des synergies musculaires lors de l'activité de la marche chez la personne atteinte d'arthrose du genou

Abstract

La détermination automatique et précise des instants de début et de fin de l’activité musculaire du signal électromyographique (EMG) de surface est très importante dans l’analyse des altérations neuromusculaires chez les sujets atteints de l’arthrose du genou durant la locomotion. Jusqu’à présent, il n’existe pas de « gold » standard pour la détection automatique du début/fin de l’EMG, excepté la méthode visuelle qui demeure subjective. Il existe plusieurs méthodes automatiques de détection de l’activité EMG basés sur différents approches : approche par seuillage, approche par énergie TKE, approche par maximum de vraisemblance AGLR, et enfin approche combinée TKE/AGLR. Ces méthodes présentent des limites lorsque le rapport signal sur bruit est faible, ce qui est le cas durant l’analyse de la locomotion des personnes gonarthrosiques. Le but de notre étude est de développer une nouvelle méthode de détection automatique des activités EMG durant la marche chez les sujets gonarthrosiques, en se basant sur les résultats de l’analyse des signaux EMG de surface de chaque cycle de marche. Ces résultats permettrons d’analyser les patrons de l’activation musculaire par cycle de marche d’un groupe de sujet atteint de gonarthrose, afin d’estimer les variations neuromusculaires des muscle des membres inférieurs. Notre étude sera réalisée sur 2 sujets sains et 4 sujets gonarthrosiques de grade KL=3,4. 16 muscles bilatéraux des 2 membres inférieurs seront évalués durant la marche à vitesse confortable sur un tapis roulant à deux courroies. Quatre méthodes automatiques ont été développées afin de déterminer l’activité EMG: La méthode MS (approche par seuillage), la méthode TKE (approche par énergie); la méthode probabiliste (approche par maximum de vraisemblance AGLR) et enfin la méthode combinée TKE/AGLR. Les patrons d’activations des muscles quadriceps et ischio-jambiers des sujets sains différent d’un sujet à un autre, alors que ceux des patients gonarthrosiques semblent s’activer durant les mêmes cycles de phases, mais avec des nombres d’activations et de fréquences d’occurrence différents. Ce qui laisse penser que le contrôle neuromusculaire des patients gonarthrosiques tend à utiliser les mêmes stratégies, et par conséquent un « patron typique des patients gonarthrosiques ». Quant aux patrons d’activations des muscles tibial antérieur (TA), gastrocnémien latéral GL et gastrocnémien médial (GM), ces derniers sont différents d’un participant à un autre. La durée d’activation des muscles quadriceps et biceps femoris (BF) des patients gonarthrosiques est plus grande durant la phase d’appui, et plus courte durant la phase oscillante, comparée à celle des sujets sains. De plus, le muscle semi tendineux des patients gonarthrosiques semble être plus actif durant la phase oscillante et le début de la phase d’appui. Le muscle TA semble être plus utilisé par les patients gonarthrosiques pour contrer la flexion plantaire, réalisée par l’activation des muscles gastocnémiens, limitant ainsi la flexion du genou durant la phase d’appui. Le niveau d’activation des muscles vaste latéral (VL), vaste médial (VM) et BF des patients gonarthrosiques est plus grand durant la phase d’appui, comparé à ceux des sujets sains. De plus, les patients gonarthrosiques déploient une plus grande activation musculaire sur le côté latéral durant la phase d’appui. Les muscles ST, TA et GM des patients gonarthrosiques présentent de plus faibles niveaux d’activations, comparés à ceux des sujets sains. L’analyse des signaux EMG par cycle de marche nous a permis d’observer que les patients gonarthrosiques utilisent des stratégies de contrôle neuromusculaire différentes de celles des sujets sains, en termes de patron, de niveau, et de durée d’activations. De plus, la nouvelle méthode de détermination de l’activation musculaire, selon le critère RMS minimal, a permis à la méthode TKE de détecter les activations musculaires sur les différents cycles des signaux EMG, d’une manière complètement automatique

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