Sujet de thèse IFSTTAR

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Fiche détaillée :

Titre : Estimation des caractéristiques de marche à l’aide de capteurs bas coût non dédiés pour la détection précoce du risque de chute chez la personne âgée.

Laboratoire principal - Référent principal   -

Directeur du laboratoire principal   -

Spécialité de la thèse biomécanique, traitement du signal

Axe 1 - COP2017 - Transporter efficacement et se déplacer en sécurité

Site principal Bron

Etablissement d'inscription UNIVERSITE CLAUDE-BERNARD-LYON 1

Ecole doctorale MEGA (MECANIQUE, ENERGETIQUE, GENIE CIVIL, ACOUSTIQUE)

Directeur de thèse prévu RENAUDIN Valérie  -  Université Gustave Eiffel  -  AME - GEOLOC

Co-directeur de thèse prévu ROBERT Thomas  -  Université Gustave Eiffel  -  TS2 - LBMC

Type de financement prévu Contrat doctoral  - Ifsttar

Résumé

Les chutes chez les personnes âgées ont un impact sanitaire, social et financier majeur. L'objectif de cette thèse est de proposer une méthode permettant de prédire le risque de chute d'une personne de manière prospective à partir de données inertielles collectées dans des conditions les moins invasives possibles (collecte ambulatoire, capteur non dédié et placement non contrôlé).

La principale difficulté est d'estimer des paramètres prédictifs du risque de chute indépendamment du placement du capteur sur le corps (poignet, poche, etc.). Pour cela, nous proposons de calculer ces paramètres à partir des données discrètes des instants de pas, qui semblent être estimables de manière robuste. Nous avons donc développé une méthode de détection de ces instants de pas et nous avons validée sa robustesse pour différentes populations, placements et activités. Nous avons ensuite sélectionné les paramètres qui sont calculables à partir des instants de pas et prédictif du risque de chute, puis nous avons évalué l'association entre ces paramètres et les chutes à venir sur un jeu de données ambulatoires (une semaine d'enregistrement) de 300 personnes âgées.

La méthode de détection des pas présente une précision et un rappel moyens de 99% et 95% respectivement lorsqu'elle est évaluée sur différentes populations (jeunes, personnes âgées, aveugles), conditions de marche (en extérieur, avec une aide à la marche) et emplacements de capteurs (veste, poche de pantalon, portable). L'association entre les paramètres de marche calculés et les chutes à venir est comparable aux méthodes existantes utilisant un capteur dédié et un placement contrôlé (AUC=0,7), mais entraine l'exclusion d'une petite partie des participants (6% de la population considérée) qui ne réalisent pas d'épisodes de marche suffisamment longs.

L'approche proposée permet d'envisager une détection du risque de chute prospective à grande échelle car elle peut être appliquée sur des appareils grand public.

Mots-clefs: Risque de chute ; Détection des pas ; Dispositifs grand public ; Centrale inertielle ; Prédiction des chutes ; Placement des capteurs ; Personnes âgées.

Laboratoire principal - Référent principal	-
Directeur du laboratoire principal	-
Spécialité de la thèse	biomécanique, traitement du signal
Axe	1 - COP2017 - Transporter efficacement et se déplacer en sécurité
Site principal	Bron
Etablissement d'inscription	UNIVERSITE CLAUDE-BERNARD-LYON 1
Ecole doctorale	MEGA (MECANIQUE, ENERGETIQUE, GENIE CIVIL, ACOUSTIQUE)
Directeur de thèse prévu	RENAUDIN Valérie - Université Gustave Eiffel - AME - GEOLOC
Co-directeur de thèse prévu	ROBERT Thomas - Université Gustave Eiffel - TS2 - LBMC
Type de financement prévu	Contrat doctoral - Ifsttar
Résumé Les chutes chez les personnes âgées ont un impact sanitaire, social et financier majeur. L'objectif de cette thèse est de proposer une méthode permettant de prédire le risque de chute d'une personne de manière prospective à partir de données inertielles collectées dans des conditions les moins invasives possibles (collecte ambulatoire, capteur non dédié et placement non contrôlé). La principale difficulté est d'estimer des paramètres prédictifs du risque de chute indépendamment du placement du capteur sur le corps (poignet, poche, etc.). Pour cela, nous proposons de calculer ces paramètres à partir des données discrètes des instants de pas, qui semblent être estimables de manière robuste. Nous avons donc développé une méthode de détection de ces instants de pas et nous avons validée sa robustesse pour différentes populations, placements et activités. Nous avons ensuite sélectionné les paramètres qui sont calculables à partir des instants de pas et prédictif du risque de chute, puis nous avons évalué l'association entre ces paramètres et les chutes à venir sur un jeu de données ambulatoires (une semaine d'enregistrement) de 300 personnes âgées. La méthode de détection des pas présente une précision et un rappel moyens de 99% et 95% respectivement lorsqu'elle est évaluée sur différentes populations (jeunes, personnes âgées, aveugles), conditions de marche (en extérieur, avec une aide à la marche) et emplacements de capteurs (veste, poche de pantalon, portable). L'association entre les paramètres de marche calculés et les chutes à venir est comparable aux méthodes existantes utilisant un capteur dédié et un placement contrôlé (AUC=0,7), mais entraine l'exclusion d'une petite partie des participants (6% de la population considérée) qui ne réalisent pas d'épisodes de marche suffisamment longs. L'approche proposée permet d'envisager une détection du risque de chute prospective à grande échelle car elle peut être appliquée sur des appareils grand public.
Mots-clefs:	Risque de chute ; Détection des pas ; Dispositifs grand public ; Centrale inertielle ; Prédiction des chutes ; Placement des capteurs ; Personnes âgées.

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