L’évaluation de la démarche et de la posture humaines est une méthode cliniquement efficace pour le diagnostic précoce des maladies impliquant des troubles de la marche, telles que la déformation vertébrale de l’adulte (TSA).
Des chercheurs de l’Université de Tsukuba, au Japon, ont développé une méthode de classification des TSA basée sur les caractéristiques des troubles de la marche associés, en utilisant l’apprentissage profond de vidéos et d’images de marche, en se concentrant sur le mouvement cyclique pendant la marche et la symétrie des mouvements.
Les résultats sont publiés dans la revue Accès IEEE.
Les patients atteints de TSA ont une démarche modifiée en raison de la déformation de la colonne vertébrale ; par conséquent, l’analyse de la marche peut être efficace pour le diagnostic. Cependant, les méthodes conventionnelles d’analyse de la démarche peuvent s’avérer inadéquates pour étudier les caractéristiques de la posture et du mouvement pendant la marche, essentielles au diagnostic. Récemment, une technologie d’apprentissage profond utilisant des images vidéo a été utilisée.
Grâce à cette technique, les chercheurs ont développé une nouvelle méthode pour capturer avec précision le rythme et la symétrie des mouvements du corps pendant la marche, qui peut être utilisée pour classer la périodicité et les postures adoptées par les membres inférieurs et le corps pendant la marche.
Ils ont testé cette méthode en utilisant des vidéos de marche de 81 patients et ont obtenu un taux de réponse correcte de 71,43 %, plus précis que la méthode conventionnelle (66,30 %), et ont confirmé son efficacité pour diagnostiquer les TSA.
À l’avenir, cette technique pourrait permettre l’analyse en temps réel d’images animées en milieu clinique afin de permettre une confirmation instantanée et un diagnostic rapide des TSA.
