Le "Motion Capture" en ostéopathie

Saisir et objectiver le mouvement dans toute sa complexité

Pourquoi équiper son cabinet d'un système de motion capture (MoCap)? Faut-il s'obliger à n'utiliser que notre main pour évaluer le patient?

Si certaines objections avancées sont souvent d'ordre idéologique ou philosophique, en fait, pourquoi ne pas appuyer et compléter notre observation par un moyen de mesure objectif? Cela permettrait également d'objectiver les effets du traitement et faciliter nos échanges avec les professions de santé mais aussi le monde du sport. Après tout, d'après A. Croibier, un des principes ostéopathiques est "la vie c'est le mouvement", autant mesurer ce mouvement qui semble vital au bon fonctionnement de notre corps.

Toujours dans cet esprit du big data, la technologie offre un complément intéressant à notre pratique, tel un fil à plomb moderne.

Pour une analyse d'un mouvement simple, il faut plusieurs caméras (3) pour trianguler la position des repères sur le patient. Sur des mouvements complexes, il faut prendre en compte le fait que certains repères peuvent être masqués par les membres supérieurs, les membres inférieurs ou par la flexion du tronc, il peut être alors intéressant d'ajouter des caméras.

Les systèmes clés en main disponibles actuellement:

Les + :

Mise en place rapide

Prise en main aisée

Des systèmes performants de tracking

Les - :

Le prix souvent élevé

Caméras VICON, ADiBAS posture, Quintic Biomechanics, DARTFISH, Organic Motion, iPi Soft... Les systèmes et les logiciels sont légions. Il est un peu difficile de s'y retrouver.

En fait tout dépend de ce que l'on veut faire, avoir un système d'analyse de posture peut se faire assez facilement et pour un coût raisonnable. En revanche pour un système de motion capture le prix s'envole assez rapidement. Ajoutez un système de caméras VICON pour avoir une capture par infrarouge (IR), des repères placés sur le patient et vous vous retrouvez avec un budget de laboratoire (plusieurs dizaines de milliers d'euros). Certains logiciels sont plus à destination du cinéma, d'autres à destination du milieu sportif ou médical. En fait la clé se trouve dans la manière dont nous pouvons utiliser les données du logiciel. Si nous avons accès aux mesures des angles, aux coordonnées des repères, alors le logiciel peut être employé dans un but de mesure. L'idéal est enfin de trouver des logiciels ou du matériel qui ont fait l'objet d'une comparaison avec le matériel "gold standard".

Souvent ce genre de système nécessite un coût inital important mais la question à se poser est la suivante: Quelles sont les mesures que je recherche? Quelle précision de mesure est nécessaire à ma pratique? Ai-je besoin d'une précision proche de celle d'une étude en biomécanique?

Ce qui enchaîne sur les caractéristiques techniques des machines:

Resolution d'image,
Nombre d'images par seconde (Frame per second, fps),
Image vidéo classique par IR, les deux?

Heureusement, il est aussi parfois possible de mettre en place une solution intermédiaire, nous allons en parler tout de suite.

Les + :

Un coût raisonnable

Totalement personnalisable

Les - :

Obligation de savoir programmer

Connaissance en physique et mathématique

Mise en place beaucoup plus longue au départ

Kinect:

La caméra est d'un coût raisonnable (150 € + 50 € pour l'adaptateur) et le logiciel adossé est disponible gratuitement. Ce système commence à être employé régulièrement en recherche pour :

- La mesure quantifiée de la marche,

- La rééducation,

- Objectiver certaines mesures classiques pour évaluer l'appareil locomoteur,

L'intéret dans ce système, c'est qu'il y a un modèle sous-jacent qui va identifer le corps et ses segments. Comme en biomécanique classique, les segments sont souvent plus basiques pour faciliter la modélisation. Il faut comprendre que la biomécanique comme celle du Dufour ou de Kapandji appelée aussi physiologie articulaire, qui décrit précisement les articulations et leurs mouvements, est difficile à modéliser et à calculer en temps réel. Souvent, seul les mouvements majeurs sont pris en compte, c'est dommageable mais ça permet d'apprendre déjà beaucoup de choses.

Revenons à Kinect, dans cette idée d'une modélisation un peu plus simplifiée, cet outil peut être intéressant. Il nécessite cependant un peu plus d'études pour le valider en tant qu'outil de mesure. Une revue de littérature qui date de cette année met en évidence que la caméra kinect (comparée au gold standard) est intéressante pour certains paramètres de la marche (vitesse de marche, temps d'appui, longueur du pas, cadence du pas, longueur de foulée, amplitude articulaire du genou, par exemple), mais plus discutable pour certains autres paramètres (temps d'appui bi-podal lors de la marche, amplitude articulaire du genou, variabilité de vitesse, déplacement latéral du bassin, temps d'appui unipodal).

On voit donc qu'il est nécessaire d'avoir un avis critique et surtout de toujours vérifier si le paramètre que l'on veut évaluer a été testé (ou alors c'est un bon sujet de mémoire ou d'article).

Arduino et Raspberry Pi sont respectivement un micro-contrôleur et un nano-ordinateur. Ces outils sont des hardwares très malléables. Ils permettent de monter des projets très divers (robotique, domotique, calculateur, etc...). Leur coût respectif se situe aux alentours de quelques dizaines d'euros chacun. Le coût global d'un projet va varier en fonction du matériel envisagé et peut donc monter à quelques centaines d'euros.

Il est assez simple de se former à leur utilisation par ce cours sur coursera ou en s'incrivant à un FabLab près de chez soi. Les ouvrages disponibles sont nombreux mais les vidéos le sont également sur YouTube: Arduino et Raspberry Pi.

Par rapport à la problématique qui nous concerne, il existe déjà quelques vidéos intéressantes employant ces outils là combinés à des capteurs inertiels (comme des accéléromètres).

Avec Arduino:

Avec Raspberry Pi:

Un nouveau venu prometteur, Piqo One:

À noter dans la série des nano-ordinateurs, il existe un nouveau venu, français de surcroit ( de Nevers plus précisement), Piqo One, qui pourrait être plus accessible au niveau utilisation que Rapberry Pi. Basé sur Ubuntu, ce matériel est donc sur une base freeware ce qui pourrait participer à limiter les coûts. Son coût de base est de 80€ environ,soit un peu plus que les deux precédents nano-ordinateurs.

Je vous laisse une ou deux vidéos sur le sujet.

Les Capteurs Inertiels:

Je ne vais pas essayer d'en faire une liste exhaustive mais il faut savoir qu'ils peuvent habilement compléter un système de caméras pour avoir un bilan assez complet du mouvement. Les accéléromètres doivent être placés au plus près des centres de masse de chacun des segments de membre modélisés. Ayant l'accélération, par le principe fondamental de la dynamique (PFD), nous pouvons faire un bilan des forces qui s'appliquent.

Il en existe des versions filaires qui peuvent être génantes sur certains mouvements et des versions non-filaires plus pratiques.

Pour vous illustrer ce propos vous trouverez un exemple d'accéléromètre. Encore une fois, il existe beaucoup de solutions disponibles sur le marché, reste à déterminer la fiabilité, la plage de mesure, et le nombre nécessaire à vos mesures.

Les logiciels freeware:

Il existe sur le net quelques logiciels gratuits pour faire de l'analyse d'image:

KINOVEA:

Disponible ici, ce logiciel gratuit peut permettre beaucoup de mesures intéressantes mais ne permet pas encore une analyse 3D en usage courant. Il est assez simple d'utilisation et plutôt connu du milieu sportif.

La capture de plusieurs flux vidéo simultanés associée à un tracking image des points de repère peut permettre l'export d'un tableau de données pouvant servir de base à l'analyse 3D. De plus, le site du logiciel s'adosse à un forum où vous pouvez poser vos questions. Il semble également qu'il soit possible de corriger les effets du grand angle d'une GoPro par exemple. Ce qui permettrait de combiner des mesures fiables sur la base d'un nombre de fps important et d'une qualité d'image intéressante. À noter quelques essais de travaux en perspective (utiles pour la 3D) avec marquage au sol.

Ce logiciel est en constante amélioration et est utilisé en recherche. Il peut permettre une première approche de cette méthode de mesure. Des mesures plan par plan offrent une reproductibilité non négligeable pour l'ampliude articulaire des genoux, des hanches mais aussi pour évaluer l'élasticité des muscles ischio-jambiers.

La travail de publication sur ce logiciel reste à faire, mais il est prometteur. Les limites à prendre en compte également sont la qualité de la vidéo que l'on charge sur le logiciel, et avoir un grand écran pour que le placement des points de repère soit le plus précis possible (fiabiité de la mesure +++).

Vidéo4Coach (SkillSpectors SkillCapturs):

Ceci est une suite de logiciels gratuits permettant des mesures. Malheureusement, elle n'a pas donné suite à des publications sur PubMed. Difficile de dire si elle est fiable. Elle demande un temps de formation avant de l'employer mais le site possède des tutoriaux bien fait sous forme de vidéo.

Je ne la connais pas beaucoup. Je l'ai employée un peu, il faut faire attention au format vidéo que vous employez, tous ne sont pas compatibles avec ce logiciel.

Mokka & OpenSim:

Voici deux logiciels intéressants pour visualiser des mesures effectuées sur Kinovea par exemple, je vais commencer par Mokka:

Ce nom est l'accronyme de "MOtion Kinematics and Kinetics Analyser", il s'agit d'un logiciel développé par des français afin de faciliter la visualisation de données issues de différents systèmes de motion capture. Après une rapide prise en main, il est possible de visualiser et d'analyser les résultats avec la possibilité d'exporter les résultats dans une forme exploitable sous OpenSim.

Passons donc à OpenSim:

Ce logiciel gratuit, développé par Stanford, en revanche demande une bonne connaissance de la biomécanique et le logiciel demande un certain temps d'apprentissage (voire une formation à part entière) avant d'être exploité correctement. En revanche, il est possible de modéliser les muscles (les données EMG seraient alors vraiment utiles) et de changer les paramètres pour soit simuler l'évolution d'une pathologie, ou juste pour voir ce que le changement de raideur musuclaire peut induire sur le mouvement.

Quelques liens utiles:

Pour ceux qui sont intéressés par le sujet, je peux vous signaler que l'Institut International Image et Son (3iS) va lancer prochainement un MOOC gratuit sur le "Motion Capture" (cliquez ici). À surveiller de près!

Pour les calculs, bien entendu voici les données anthropométriques à connaître : ici. Il y a un site qui est vraiment bien pour se remettre la biomécanique en tête: Sciencedusport.com.

Enfin, le thème a déjà été abordé rapidement ici: http://www.futura-sciences.com/magazines/high-tech/infos/actu/d/technologie-modeliser-3d-corps-mouvement-13731/.

Je pense sincèrement que ce genre de moyen complète notre pratique sans la dévoyer. Plus poussé qu'un fil à plomb, ce moyen d'objectivation permet de ne pas se laisser tromper par nos sens qui peuvent avoir quelques faiblesses. Bien sûr, il ne s'agit pas de se passer la palpation mais juste de complèter notre connaissance du patient. Avoir quelques éléments chiffrés avant/après traitement pour échanger dans un cadre pluridisciplinaire ne serait pas une mauvaise chose.

Sources:

Allard P et al., Analyse du mouvement humain par la biomécanique, 3ème édition, 2011, Fides éducation: Québec, 622p.

Croibier A, Diagnostic ostéopathique général, 1ère édition, 2005, Elsevier:Paris, 318p.

Damsted C, Nielsen RO, Larsen LH, Reliability of video-based quantification of the knee- and hip angle at foot strike during running. Int J Sports Phys Ther, 2015, 10(2): 147-154 (pdf).

Dufour M, Pillu M, Biomécanique fonctionnelle, 1ère édition, 2006, Masson: Issy-Les-Moulineaux, 568p.

Moral-Munoz JA et al., Agreement Between Face-to-Face and Free Software Video Analysis for Assessing Hamstring Flexibility in Adolescents, J strength Cond Re, 2015, 29(9): 2661-5.

Springer S, Seligmann YG, Validity of the Kinect for Gait Assessment: A Focused Review. Sensor, 2016, 16(2):1-13 (pdf).