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dc.contributor.advisorMeunier, Jean
dc.contributor.authorBrignol, Arnaud
dc.date.accessioned2016-04-12T18:07:20Z
dc.date.availableNO_RESTRICTIONfr
dc.date.available2016-04-12T18:07:20Z
dc.date.issued2016-03-23fr
dc.date.submitted2015-08
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1866/13456
dc.subjectAsymétrie de la marchefr
dc.subjectApplication de Poincaréfr
dc.subjectCarte de profondeurfr
dc.subjectSenseur Kinectfr
dc.subjectGait asymmetryfr
dc.subjectPoincare plot analysisfr
dc.subjectDepth mapfr
dc.subjectKinect sensorfr
dc.subject.otherEngineering - Biomedical / Ingénierie - Biomédicale (UMI : 0541)fr
dc.titleAnalyse quantifiée de l'asymétrie de la marche par application de Poincaréfr
dc.typeThèse ou mémoire / Thesis or Dissertation
etd.degree.disciplineInformatiquefr
etd.degree.grantorUniversité de Montréalfr
etd.degree.levelMaîtrise / Master'sfr
etd.degree.nameM. Sc.fr
dcterms.abstractLa marche occupe un rôle important dans la vie quotidienne. Ce processus apparaît comme facile et naturel pour des gens en bonne santé. Cependant, différentes sortes de maladies (troubles neurologiques, musculaires, orthopédiques...) peuvent perturber le cycle de la marche à tel point que marcher devient fastidieux voire même impossible. Ce projet utilise l'application de Poincaré pour évaluer l'asymétrie de la marche d'un patient à partir d'une carte de profondeur acquise avec un senseur Kinect. Pour valider l'approche, 17 sujets sains ont marché sur un tapis roulant dans des conditions différentes : marche normale et semelle de 5 cm d'épaisseur placée sous l'un des pieds. Les descripteurs de Poincaré sont appliqués de façon à évaluer la variabilité entre un pas et le cycle complet de la marche. Les résultats montrent que la variabilité ainsi obtenue permet de discriminer significativement une marche normale d'une marche avec semelle. Cette méthode, à la fois simple à mettre en oeuvre et suffisamment précise pour détecter une asymétrie de la marche, semble prometteuse pour aider dans le diagnostic clinique.fr
dcterms.abstractGait plays an important part in daily life. This process appears to be very easy and natural for healthy people. However, different kinds of diseases (neurological, muscular, orthopedic...) can impede the gait cycle to such an extent that gait becomes tedious or even infeasible. This project applied Poincare plot analysis to assess the gait asymmetry of a patient from a depth map acquired with a Kinect sensor. To validate the approach, 17 healthy subjects had to walk on a treadmill under different conditions : normal walk and with a 5 cm thick sole under one foot. Poincare descriptors were applied in such a way that they assess the variability between a step and the corresponding complete gait cycle. Results showed that variability significantly discriminates between a normal walk and a walk with a sole. This method seems promising for a clinical use as it is simple to implement and precise enough to assess gait asymmetry.fr
dcterms.languagefrafr


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