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23 janvier 2017

Decision support system for the analysis of gait in children with cerebral palsy using a European database


Catégorie : Doctorant


Le laboratoire LaTIM (UMR 1101 Inserm, Brest) recherche des candidats pour une thèse sur le thème de l'aide à la décision pour l'analyse de la marche des enfants avec paralysie cérébrale. La prise de fonction est prévue pour fin 2017.

The LaTIM laboratory in Brest, France, is looking for candidates for a thesis on the analysis of gait in children with cerebral palsy. The appointment is scheduled for the end of 2017.

 

Contexte / Context

La Paralysie Cérébrale (PC) touche environ deux enfants sur mille en Europe, et est le handicap physique le plus fréquent de l'enfance. Elle est responsable d'un large éventail de symptômes, dont les troubles de la marche, de la coordination des mouvements ou de postures. L'Analyse Quantifiée de la Marche (AQM) est un des outils que possède le clinicien pour l'aider dans sa décision thérapeutique afin d'améliorer la marche des enfants avec PC. Cet examen est réalisé en routine clinique et quantifie les déviations à la marche grâce à des paramètres tels que la cinématique (mouvement articulaire des membres inférieurs), les paramètres spatio-temporels (vitesse de marche, longueur du pas, etc.), la cinétique (forces, moments et puissances articulaires), l'électromyographie (activité musculaire) et les vidéos. L'AQM associée à une évaluation clinique (amplitude passive des articulations, force musculaire, spasticité, contrôle moteur, déformation osseuse) et fonctionnelle (périmètre de marche, classification de la fonction motrice globale, etc.) permet d'individualiser la décision clinique pour chaque enfant.

Cerebral Palsy (CP) affects approximately two children in a thousand in Europe and is the most common physical disability in children. It is responsible for a wide range of symptoms, including gait disorders, impairment in coordination of movements and posture disorders. Clinical gait analysis is one of the tools available to clinicians to assist their therapeutic decisions for improving the gait of children with CP. This examination is carried out in clinical routine and quantifies the deviations to the gait by parameters such as kinematics (articular motion of the lower limbs), spatiotemporal parameters (walking speed, stride length, etc.), kinetics (joint moments, forces and powers), electromyography (muscular activity) and videos. Clinical gait analysis, associated with a clinical assessment (joint passive range of motion, muscle strength, spasticity, muscle tone disorders and bone deformities) and a functional assessment (walking area, classification of the gross motor function, etc.), allows individualized clinical decisions for each child.

Objectifs identifiés / Objectives

L'interprétation des données d’AQM est complexe et peut prendre jusqu'à une heure même pour des cliniciens expérimentés. En outre, les analyses de la marche ne sont pas exploitées de manière optimale, le clinicien n'en exploite qu'une partie (celle où il est le plus à l'aise), et des erreurs de diagnostic peuvent apparaitre du fait de la complexité et du volume de données à analyser. L’objectif de cette thèse est d’aider les cliniciens dans leur prise de décision thérapeutique, en leur facilitant la tâche d’interprétation de ces données complexes, et en tirant profit de l’expérience de leurs confrères. Nous avons pour cela un atout majeur : le laboratoire d’analyse du mouvement de Brest collabore avec une dizaine de laboratoires du mouvement de France et d'Europe, qui partagent actuellement leurs données (3000 enfants actuellement, 10000 enfants dans 2 ans). Nous proposons de rechercher automatiquement, au sein de cette base de données, des similitudes entre examens par des techniques de fouille de données (apprentissage multi-instances et/ou apprentissage profond). Puis, en s’appuyant sur ces similitudes, nous proposerons un outil de raisonnement à base de cas, proposant au clinicien des cas similaires accompagnés de leurs interprétations.

The interpretation of gait analysis data is complex and can take up to an hour even for experienced clinicians. Besides, gait analyses are not optimally exploited, the clinician uses only one part (the one he is most comfortable with) and misdiagnosis may arise due to the complexity and volume of data to be analyzed. The objective of this thesis is to help clinicians in their therapeutic decision-making by facilitating the task of interpreting these complex data and capitalizing on the experience of their peers. We have one major asset to achieve this goal: the gait analysis laboratory of Brest collaborates with a dozen gait analysis laboratories across France and Europe, which currently share their data (3,000 children currently, 10,000 children in 2 years). We propose to automatically search for similarities between examinations within this database, using data mining techniques (multi-instance learning and/or deep learning). Then, based on these similarities, we propose to design a case-based reasoning tool, which retrieves similar cases and presents them to the clinician, along with their interpretations.

Compétences recherchées / Required Skills

Le candidat ou la candidate devra, au moment de sa prise de fonction, être titulaire d'un diplôme de Master 2 et être classé(e) dans le premier tiers de sa promotion. Il/elle devra avoir des compétences en apprentissage automatique, en traitement du signal et/ou de l'image ou en biomécanique. Enfin, il/elle devra maîtriser la programmation C++ et idéalement la programmation Python.

The candidate must have a Master's degree at the time of taking up his duties and be ranked in the first third of his / her class. He / she must have skills in machine learning, in signal and / or image processing or in biomechanics. Finally, he / she will have to master C++ programming and ideally Python programming.

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