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13 mars 2019

Doctorat


Catégorie : Doctorant


Biomarqueurs basés sur les traces d'activités issues d'objets connectés de la vie quotidienne pour le suivi et la prédiction précoce du risque de chute chez les personnes âgées.

Les chutes de personnes âgées sont un enjeu socio-économique majeur. En effet, au-delà de leur gravité intrinsèque, elles tendent à limiter la mobilité des personnes et ainsi à augmenter à nouveau le risque de chute. Il serait donc capital de pouvoir détecter au plus tôt l’apparition d’un risque de chute élevé chez des personnes âgées non pathologiques et n’ayant pas encore chutées. Pour cela, une piste prometteuse consiste à évaluer l’évolution de marqueurs physiologiques (biomarqueurs) associés au risque de chute. Les caractéristiques spatio-temporelles de la marche, et en particulier leur variabilité, comptent parmi les biomarqueurs les plus prédictifs [1]. Il serait donc intéressant de pouvoir mesurer ces caractéristiques de manières non-invasive, robuste, et avec une marge d’erreur connue et maitrisée.

L’objectif de cette thèse consiste donc à mettre en œuvre une méthode d’estimation des caractéristiques de marche, et de leur variabilité, à l’aide de capteurs bas coût non dédiés. Ces caractéristiques seront utilisées pour proposer des biomarqueurs prédictifs du risque de chute chez les personnes âgées non pathologiques. Un soin particulier sera apporté à l’évaluation de la précision et de la robustesse de la méthode. Le candidat sera amené à : 1) faire une revue des méthodes et données existantes ; 2) Définir besoins en terme de précision de mesure et d’estimation des caractéristiques de la marche permettant d’obtenir des biomarqueurs suffisamment prédictifs du risque de chute ; 3) mettre en place et réaliser une expérimentation combinant marche en milieu écologique et mesure de référence afin de constituer une base de données labellisée pour l’apprentissage et l’évaluation ; 4) proposer une solution d’estimation des caractéristiques de marche et caractériser correctement les incertitudes d’estimation.

Cette thèse sera co-encadrée entre le Laboratoire de Biomécanique et Mécanique des Chocs pour l’expertise sur la marche humaine et le laboratoire Geoloc pour son savoir-faire sur l’exploitation des traces d’activités, ces deux laboratoires ayant déjà collaborés récemment sur des thématiques proches [2]. Ce projet s’inscrit dans le cadre du projet fédérateur Mobilités et Transitions Numériques (http://mobtransnum.ifsttar.fr/) de l’Ifsttar.

Bibliographie :

[1]S.M. Bruijn, O.G. Meijer, P.J. Beek, J.H. van Dieën, Assessing the stability of human locomotion: a review of current measures, Journal of The Royal Society Interface. 10 (2013) 20120999. doi:10.1098/rsif.2012.0999.

[2]M. Abid, Walking gait features extraction and characterization using wearable devices, Thèse de doctorat, Ecole Centrale de Nantes, 2018.

Le candidat devra avoir un master (ou diplôme équivalent) en mathématiques appliquées, traitement du signal ou bio-ingénierie et devra avoir un intérêt pour le mouvement humain. Le candidat devra avoir de solides bases en programmation et de bonnes compétences rédactionnelles en anglais.

Les candidatures devront être envoyées avant le 27 mars par email à thomas.robert@ifsttar.fr et inclure : un CV, une lettre de motivation et un relevé de notes (même partiel) du master.

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