Évaluation multimodale du risque de chute en réalité virtuelle par fusion motricité–cognition–physiologie (IMU - fNIRS - rPPG)

école doctorale

équipe

AXE HESA

contexte

La chute constitue un enjeu majeur de santé publique chez les personnes âgées, avec des causes multifactorielles (motrices, cognitives, attentionnelles, émotionnelles). Le test clinique Time Up and Go (TUG) est un test largement utilisé pour dépister le risque de chute, mais il reste limité en précision prédictive et ne capture qu'imparfaitement la complexité des mécanismes en jeu. D'autres tests plus complexes intégrant des doubles tâches peuvent être envisagés afin de mettre en évidence des facteurs de risques de chute autres que l'analyse seule de la marche. Les approches récentes basées sur la réalité virtuelle (RV) permettent de : • standardiser les protocoles, • enrichir les situations (obstacles, perturbations), • collecter des indicateurs cinématiques fins. Cette étude fait suite au projet financé par la fondation MAIF pour la recherche (2023-2026) portant sur la définition de nouveaux biomarqueurs de la mobilité par réalité virtuelle. Il a été accompagné d'une thèse financée par le laboratoire et centrée sur l'évaluation de la mobilité des personnes âgées par capteurs portés de type centrale inertielle, où des modèles d'apprentissage automatique et profonds ont été spécifiquement développés et entraînés sur une base de données publiques proposée par l'Université de Kiel, en Allemagne [1], [2]. Cependant, ces systèmes restent majoritairement centrés sur la performance motrice, sans intégrer la dimension physiologique (coût de l'effort, stress, charge cognitive), pourtant essentielle dans la compréhension du risque de chute. Nous proposons ici d'enrichir les systèmes d'évaluation de la mobilité utilisant de la RV par des mesures physiologique. Nous proposons une approche originale où l'entièreté des mesures physiologiques seront prises de manière sans contact avec la personne. • Les avancées en mesure de signaux physiologiques sans contact et en particulier la photopléthysmographie à distance (remote photoplethysmography, rPPG) permettent d'estimer des paramètres cardiovasculaires (fréquence cardiaque, variabilité) via une simple caméra [3]. L'intégration de cette technologie dans un casque de RV ouvre la voie à une mesure continue, non invasive et écologique de l'état physiologique du patient. • L'activité électrodermale est particulièrement utile pour détecter les réponses émotionnelles, la charge mentale, ou l'état de stress de la personne. Il s'agit d'un indicateur fiable de l'activation du système nerveux autonome. Nous proposons ici d'utiliser une caméra infrarouge et de poursuivre les études autour de la mesure sans contact de l'activité électrodermale sur la zone maxillaire (sous le nez) [4], [5]. • Un capteur fNIRS à monocanal permettra, en plus, de mesurer de la charge cognitive [6]. Il s'agit d'un suivi en temps réel du niveau de sollicitation mentale (surcharge, sous-charge). Il permet aussi de mesurer le degré d'engagement (flow) grâce à l'activation préfrontale [7]. L'ajout de ces signaux physiologiques à l'analyse de la marche et du mouvement apporte plusieurs dimensions complémentaires que les capteurs cinématiques seuls (accéléromètres, gyroscopes, plates-formes de force, caméras) ne peuvent pas capturer. L'AED et la variabilité de la fréquence cardiaque (HRV) peuvent indiquer un niveau de stress physiologique et d'effort perçu pendant la marche, indépendamment de la performance motrice objective. Ceci est particulièrement utile pour les populations fragiles (personnes âgées) où la marche peut générer une charge autonome élevée même à faible vitesse. Le fNIRS permet de mesurer l'activation corticale pendant la marche. On peut ainsi quantifier la demande attentionnelle de la marche notamment dans le cas d'une double tâche : chez une personne âgée ou un patient parkinsonien, marcher mobilise des ressources cognitives importantes, visibles sur le signal cérébral.  En résumé, l'apport fondamental est de passer d'une analyse cinématique du mouvement à une analyse systémique : on ne décrit plus seulement comment la personne marche, mais ce que cela lui coûte énergétiquement, cognitivement, émotionnellement. Cette démarche est indispensable dès que l'on s'intéresse à des populations fragiles ou à risque de chute.

spécialité

Automatique, Traitement du signal et des images, Génie informatique

laboratoire

LCOMS - Laboratoire de Conception, Optimisation et Modélisation des Systèmes