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Gait analysis is the measurement of and ability evaluation of walking that can be used for fall risk assessment or as a diagnostic and prognostic tool for clinical applications. However, despite the clinical value, several difficulties attributed to the current established gold standard instrumentation, marker-based motion capture systems, limit the large-scale use in clinical applications. The current marker-based systems are costly and require a controlled laboratory environment. The test procedure is also time-consuming. Eliminating the markers would drastically shorten the patient preparatory time and would be more efficient. The objective of this study is to design a marker-less motion capture system for clinical applications. Recent advancements in computer vision and especially in convolutional neural networks, have provided the potential to pursue this objective. The designed system consists of four RGB cameras and can estimate the position of joint centers through a deep learning approach. For that purpose, a novel specific dataset has been collected including asymptomatic and pathologic subjects. To evaluate the validity of the developed system, its performance is assessed against a marker-based motion capture system in terms of joint position errors and clinically relevant gait parameters. The results demonstrate the high potential of the designed system for clinical applications.; L'analyse de la marche est la mesure et l'évaluation de la capacité de marche qui peut être utilisée pour l'évaluation des risques de chute ou comme outil de diagnostic et de pronostic pour des applications cliniques. Toutefois, malgré la valeur clinique, plusieurs difficultés attribuées à l'instrumentation de référence actuelle, les systèmes de capture du mouvement basés sur des marqueurs, limitent l'utilisation à grande échelle dans les applications cliniques. Les systèmes actuels sont coûteux et nécessitent un environnement de laboratoire contrôlé. La procédure de test est également longue. L'élimination des marqueurs réduirait considérablement le temps de préparation du patient et serait plus efficace. L'objectif de cette étude est de concevoir un système de capture de mouvement sans marqueur pour les applications cliniques. Les apprécents progrès réalisés dans le domaine de la vision par ordinateur et en particulier dans celui des réseaux neuronaux convolutifs, ont permis de poursuivre cet objectif. Le système conçu se compose de quatre caméras RGB et peut estimer la position des centres communs grâce à une approche d'apprentissage profond. À cette fin, un nouvel ensemble de données spécifiques a été collecté, incluant des sujets asymptomatiques et pathologiques. Pour évaluer la validité du système développé, ses performances sont évaluées par rapport à un système de capture de mouvement basé sur des marqueurs en termes d'erreurs de position des articulations et de paramètres de marche cliniquement pertinents. Les résultats démontrent le potentiel élevé du système conçu pour des applications cliniques.

International audience; Les Langues des Signes (LS) répertoriées aujourd’hui sont au nombre de 142 [1] et concernent plusieurs dizaines de millions de locuteurs dans le monde. À la fin du XXe siècle William Stokoe [2] met en exergue la double articulation des LS permettant de les intégrer dans le champ de la linguistique. Malgré cela, une forte dissymétrie persiste au sein des études scientifiques des LS face à celles des langues vocales (LV). Ce manque de ressources est en partie dû à une absence de système de transcription standardisé : l’annotation de corpus se fait principalement par « ID-gloses » [3], procédé s’apparentant plus à de l’identification par traduction qu’à de la transcription proprement dite. Pour parvenir à une modélisation des LS stable, il est fondamental d’accéder au préalable à une segmentation automatique des signes, d’une part, et, d’autre part, à recourir à une transcription standardisée. Or, la segmentation se confronte à la fluence du mouvement, omniprésente au sein d’une locution en LS. Mon projet de thèse propose d’aborder cette problématique en précisant les rapports de couplage moteur qu’entretiennent les deux paramètres de l’emplacement et du mouvement. Les retombées attendues relèvent, d’un point de vue théorique, d’une modélisation formelle de la langue et, d’un point de vue plus appliqué, de la mise en place d’algorithmes de suivi des mouvements des signes. Afin de traiter efficacement ces questions de structuration profonde des LS, un corpus de locuteurs en LSF est enregistré par une caméra vidéo ainsi que par un système de captation 3D modulaire offrant la possibilité d’étudier la cinématique du mouvement. L’exploitation de ce corpus se fait en deux phases successives : tout d’abord la vidéo est annotée avec la police de caractères Typannot, correspondant à une transcription orthographique ; ensuite, les résultats sont comparés avec les données physiologiques du corpus en MoCap — données de type phonétique —, afin d’établir formellement les liens qu’entretiennent les deux paramètres étudiés. Cette opportunité, celle de nous tourner vers ces nouvelles technologies en linguistique des LS, soulève de nouvelles questions sur la nature des informations qui nous parviennent. Il est impossible d’accéder aux données brutes d’un enregistrement en MoCap avec autant de facilité qu’avec celles enregistrées en vidéo. Le Neuron enregistre 60 fois par seconde des valeurs sous la forme de positions relatives, et ce, selon les trois axes X Y et Z de chaque segment du corps. Les informations fournies s’apparentent à une longue suite de nombres, pour laquelle on ne peut faire abstraction d’un temps de traitement qui précède leur exploitation. Or, si la définition des données primaires tient à leur transparence, à l’immédiateté de leur accès, nous sommes peut-être confrontés à une redéfinition des frontières distinguant les données brutes des données secondaires.

How optimal are human movements ? This thesis tackles this issue by focusing especially on climbing movements, studied here under three complementary aspects which are the experimental gathering of climbing sequences, the biomechanical analysis of these data, and the synthesis of gestures by timing optimization. Walking has been largely studied, with good results in animation [Mordatch 2013]. We are interested here especially in the original question of climbing motions, whose diversity and multicontact aspect present an interesting complexity for the evaluation of the human motion characteristics. The heterogeneity of climbing gestures can be linked to several factors which are the variety of wall shapes, the multiplicity of climber skill levels, and different climbing categories, namely bouldering, route climbing or speed climbing. Our exploratory approach of this sport consists in three steps: the data collection by multicamera marker-based motion capture, combined with a set of force sensors mounted on an in-laboratory bouldering wall; a gesture analysis by inverse dynamics, taking only kinematic data as inputs, based on the minimization of internal torques to resolve the multicontact ambiguity, intrinsic to the climbing activity, validated by comparison with sensor measurements; and finally, the use of the energy efficiency criterion for synthesizing the best timing associated with a given sequence of movements. Experimental recordings were made at McGill University which has a climbing wall instrumented of 6 force sensors, and a motion capture device of 24 cameras, which allowed us to collect data on a population of nine subjects. The analysis of these data is the second part of this thesis. The addressed challenge is to find the external forces and internal torques from the climber's movements only. To this end we assume an optimal distribution of internal torques. After analysis, the distribution turns out to be rather uniform than proportional to the muscle capacity associated to each body joint. Finally, in a third and last part, we focus on the timing of climbing gestures, taking as input the path of the climber, possibly after inverse kinematics in order to overcome the need for a capture with markers and infrared cameras. As output, an optimal timing for this path is found. This timing is realistic, but lacks of a modelization for hesitation and decision making instants, as well as a model for the contact establishment, with the associated temporal delay currently not taken into account.; À quel point les mouvements humains sont-ils optimaux ? Cette thèse aborde cette question en se concentrant particulièrement sur les mouvements en escalade, étudiés ici sous trois aspects complémentaires que sont la collecte expérimentale de séquences de grimpe, l'analyse biomécanique de ces données, et la synthèse de gestes par optimisation temporelle. La marche fut l'objet de nombreux travaux, avec de bons résultats notamment en animation [Mordatch 2013]. Nous nous intéressons ici spécialement au problème original des mouvements d'escalade, dont la diversité et leur caractère multicontact présentent une complexité intéressante pour l'évaluation des caractéristiques du mouvement humain. L'hétérogénéité du répertoire gestuel rencontrée en escalade s'explique par plusieurs facteurs que sont l'évolution sur des parois de formes variées, la multiplicité des niveaux d'expertise des pratiquants, et des disciplines différentes au sein même de l'activité, à savoir le bloc, la difficulté, ou encore l'escalade de vitesse. Notre démarche d'exploration de ce sport se décompose en trois étapes : la collecte de données par une capture de mouvements multicaméra avec marqueurs, couplée à un ensemble de capteurs de force montés sur un mur de bloc en laboratoire ; une analyse du geste par dynamique inverse, prenant exclusivement des données cinématiques pour entrées, basée sur une minimisation des couples internes pour résoudre l'ambiguïté du multicontact, intrinsèque à l'activité d'escalade, validée par comparaison avec les mesures capteurs ; et enfin, l'utilisation d'un critère d'efficacité énergétique pour synthétiser la meilleure temporisation associée à une séquence de déplacements donnés. Les enregistrements expérimentaux se sont fait à l'université McGill qui dispose d'un mur instrumenté de 6 capteurs de forces, et d'un dispositif de capture de mouvements 24 caméras, nous ayant permis de collecter des données sur une population de 9 sujets. L'analyse de ces données constitue la deuxième partie de cette thèse. Le défi abordé est de retrouver les forces externes et les efforts internes à partir uniquement des déplacements du grimpeur. Nous supposons pour cela une répartition optimale des efforts internes. Après analyse, cette répartition s'avère être plutôt uniforme que proportionnelle aux capacités musculaires des différentes articulations du corps. Finalement, dans une troisième et dernière partie, nous nous intéressons à la temporisation des gestes en escalade, en prenant en entrée la trajectoire du grimpeur, éventuellement issue de cinématique inverse pour s'affranchir de la nécessité d'une capture par marqueurs et caméras infra-rouges. En sortie, une temporisation idéale pour cette trajectoire est trouvée. Cette temporisation s'avère réaliste, mais manque d'une modélisation des instants d'hésitation et de prise de décision, ainsi que d'un modèle d'établissements de contact, phénomène présentant un délai temporel non pris en compte pour l'instant.

How optimal are human movements ? This thesis tackles this issue by focusing especially on climbing movements, studied here under three complementary aspects which are the experimental gathering of climbing sequences, the biomechanical analysis of these data, and the synthesis of gestures by timing optimization. Walking has been largely studied, with good results in animation [Mordatch 2013]. We are interested here especially in the original question of climbing motions, whose diversity and multicontact aspect present an interesting complexity for the evaluation of the human motion characteristics. The heterogeneity of climbing gestures can be linked to several factors which are the variety of wall shapes, the multiplicity of climber skill levels, and different climbing categories, namely bouldering, route climbing or speed climbing. Our exploratory approach of this sport consists in three steps: the data collection by multicamera marker-based motion capture, combined with a set of force sensors mounted on an in-laboratory bouldering wall; a gesture analysis by inverse dynamics, taking only kinematic data as inputs, based on the minimization of internal torques to resolve the multicontact ambiguity, intrinsic to the climbing activity, validated by comparison with sensor measurements; and finally, the use of the energy efficiency criterion for synthesizing the best timing associated with a given sequence of movements. Experimental recordings were made at McGill University which has a climbing wall instrumented of 6 force sensors, and a motion capture device of 24 cameras, which allowed us to collect data on a population of nine subjects. The analysis of these data is the second part of this thesis. The addressed challenge is to find the external forces and internal torques from the climber's movements only. To this end we assume an optimal distribution of internal torques. After analysis, the distribution turns out to be rather uniform than proportional to the muscle capacity associated to each body joint. Finally, in a third and last part, we focus on the timing of climbing gestures, taking as input the path of the climber, possibly after inverse kinematics in order to overcome the need for a capture with markers and infrared cameras. As output, an optimal timing for this path is found. This timing is realistic, but lacks of a modelization for hesitation and decision making instants, as well as a model for the contact establishment, with the associated temporal delay currently not taken into account., À quel point les mouvements humains sont-ils optimaux ? Cette thèse aborde cette question en se concentrant particulièrement sur les mouvements en escalade, étudiés ici sous trois aspects complémentaires que sont la collecte expérimentale de séquences de grimpe, l'analyse biomécanique de ces données, et la synthèse de gestes par optimisation temporelle. La marche fut l'objet de nombreux travaux, avec de bons résultats notamment en animation [Mordatch 2013]. Nous nous intéressons ici spécialement au problème original des mouvements d'escalade, dont la diversité et leur caractère multicontact présentent une complexité intéressante pour l'évaluation des caractéristiques du mouvement humain. L'hétérogénéité du répertoire gestuel rencontrée en escalade s'explique par plusieurs facteurs que sont l'évolution sur des parois de formes variées, la multiplicité des niveaux d'expertise des pratiquants, et des disciplines différentes au sein même de l'activité, à savoir le bloc, la difficulté, ou encore l'escalade de vitesse. Notre démarche d'exploration de ce sport se décompose en trois étapes : la collecte de données par une capture de mouvements multicaméra avec marqueurs, couplée à un ensemble de capteurs de force montés sur un mur de bloc en laboratoire ; une analyse du geste par dynamique inverse, prenant exclusivement des données cinématiques pour entrées, basée sur une minimisation des couples internes pour résoudre l'ambiguïté du multicontact, intrinsèque à l'activité d'escalade, validée par comparaison avec les mesures capteurs ; et enfin, l'utilisation d'un critère d'efficacité énergétique pour synthétiser la meilleure temporisation associée à une séquence de déplacements donnés. Les enregistrements expérimentaux se sont fait à l'université McGill qui dispose d'un mur instrumenté de 6 capteurs de forces, et d'un dispositif de capture de mouvements 24 caméras, nous ayant permis de collecter des données sur une population de 9 sujets. L'analyse de ces données constitue la deuxième partie de cette thèse. Le défi abordé est de retrouver les forces externes et les efforts internes à partir uniquement des déplacements du grimpeur. Nous supposons pour cela une répartition optimale des efforts internes. Après analyse, cette répartition s'avère être plutôt uniforme que proportionnelle aux capacités musculaires des différentes articulations du corps. Finalement, dans une troisième et dernière partie, nous nous intéressons à la temporisation des gestes en escalade, en prenant en entrée la trajectoire du grimpeur, éventuellement issue de cinématique inverse pour s'affranchir de la nécessité d'une capture par marqueurs et caméras infra-rouges. En sortie, une temporisation idéale pour cette trajectoire est trouvée. Cette temporisation s'avère réaliste, mais manque d'une modélisation des instants d'hésitation et de prise de décision, ainsi que d'un modèle d'établissements de contact, phénomène présentant un délai temporel non pris en compte pour l'instant.

The importance of evaluation of an orthopedic operation such as hip or knee arthroplasty has long been recognized. Many definitions of outcome and scoring questionnaires have been used in the past to assess the outcome of joint replacement. However, these assessments are subjective and not accurate enough. In addition, orthopedic surgeons require now more subtle comparisons between potentially efficacious treatments (e.g. two types of prostheses). Therefore, the use of objective instruments that have a better sensitivity and specificity than traditional scoring systems is needed. Gait analysis is one of the most currently used instrumented techniques in this respect. However, a gait analysis system is accessible only in a few specialized laboratories, as it is complex, expensive, need a lot of room space and fixed devices, and not convenient for the patient. In this thesis, we proposed an ambulatory system based on kinematic sensors attached on the lower limbs to overcome the limitations of the previously mentioned techniques. Technically the device is portable, easily mountable, non-invasive, and capable of continuously recording data in long term without hindrance to natural gait. The goal was to provide gait parameters as a new objective method to assess Total Knee Replacement (TKR). New solutions to fusing the data of accelerometers and gyroscopes were proposed to accurately measure lower limbs orientations and joint angles. The methods propose a minimal sensor configuration with one sensor module mounted on each segment. The models consider anatomical aspects and biomechanical constraints. In the proposed techniques, the angles are found without the need for integration, so absolute angles can be obtained which are free from any source of drift. These data were then used to develop a gait analysis system providing spatio-temporal parameters, kinematic curves, and a visualization tool to animate the motion data as synthetic skeletons performing the same actions as the subjects. Moreover, a new algorithm was proposed for assessing and quantification of inter-joint coordination during gait. The coordination model captures the whole dynamics of the lower limbs movements and shows the kinematic synergies at various walking speeds. The model imposes a relationship among lower limb joint angles (hips and knees) to parameterize the dynamics of locomotion for each individual. It provides a coordination score at various walking speeds which is ranged between 0 and 10. An integration of different analysis tools such as Harmonic Analysis, Principal Component Analysis, and Artificial Neural Network helped overcome high-dimensionality, temporal dependence, and non-linear relationships of the gait patterns. In order to show the effectiveness of the proposed methods in outcome evaluation, we have considered a clinical study where the outcomes of two types of knee prostheses were compared. We conducted a randomized controlled study, including 54 patients, to assess TKR outcome between patients with fixed bearing and mobile bearing tibial plates of implants. The patients were tested preoperatively and postoperatively at 6 weeks, 3 months, 6 months, and 1 year. Various statistical analyses were done to compare the outcomes of the two groups. Finally, we provided objective criteria, using ambulatory gait analysis, for assessing functional recovery following TKR procedure. We showed significant difference between the two groups where the standard clinical evaluation was unable to detect such a difference.