Nouvelle méthode pour suivre les exercices de rééducation

L'exercice physique joue un rôle crucial dans les programmes de Réhabilitation qui aident à améliorer la vie quotidienne des gens après des événements comme un AVC, une blessure ou une opération. L'exercice rend les gens plus forts et réduit aussi les chances de retourner à l'hôpital. Ces dernières années, de nouvelles technologies ont vu le jour, permettant aux patients de faire leurs Exercices chez eux. Ce sont des programmes de réhabilitation virtuelle propulsés par l'IA. Dans ces programmes, les patients font leurs exercices tout seuls, pendant que les outils d'IA surveillent leurs mouvements et donnent des retours.

Un des plus grands défis de ces programmes est de suivre combien les patients font bien leurs exercices. Quand les gens s'exercent, surtout ceux qui se remettent de blessures, ils bougent souvent de façon irrégulière ou différente des personnes en bonne santé. Ça rend plus difficile de mesurer combien de fois ils répètent leurs exercices. Pour résoudre ça, les chercheurs ont trouvé un moyen d'observer comment les articulations des gens bougent. En utilisant des caméras spéciales ou des technologies vidéo, ils peuvent voir comment les patients font leurs exercices et compter les répétitions.

Cet article présente une nouvelle méthode pour analyser les exercices de réhabilitation en se concentrant sur le mouvement des articulations. La méthode utilise des types spécifiques de réseaux de neurones, qui sont des modèles conçus pour reconnaître des motifs dans les Données. Ces réseaux sont entraînés pour identifier quand un exercice commence et se termine, ce qui aide à compter précisément les répétitions.

#L'Importance de l'Exercice en Réhabilitation

Après un AVC ou une blessure grave, de nombreux patients passent par une réhabilitation pour retrouver leur force et leur mobilité. Ce processus implique souvent de faire des séries et des répétitions d'exercices spécifiques. Suivre les Performances des patients dans ces exercices est important pour leur rétablissement. Ça aide les cliniciens à comprendre les progrès réalisés et à prendre des décisions sur les soins et le soutien supplémentaires.

Traditionnellement, surveiller la performance des exercices oblige les patients à se rendre chez un kinésithérapeute ou dans un centre de réhabilitation. Avec les avancées technologiques, ça change. Les programmes de réhabilitation virtuelle permettent aux patients de s'exercer depuis le confort de leur maison. Les données recueillies pendant ces exercices peuvent être analysées pour donner des retours tant aux patients qu'à leur soignant.

#Défis pour Suivre la Performance des Exercices

Il y a plusieurs défis quand il s'agit de suivre la performance des exercices, particulièrement pour les patients qui se remettent de blessures. Les personnes en bonne santé ont tendance à avoir des mouvements réguliers, ce qui facilite le comptage des répétitions et le découpage des exercices. En comparaison, les patients peuvent avoir des mouvements irréguliers à cause de leurs blessures. Cette irrégularité peut rendre difficile pour les algorithmes d'identifier correctement quand une répétition se termine et la suivante commence.

Des études antérieures ont utilisé des données vidéo ou des capteurs portables pour surveiller la performance des exercices. Cependant, les données vidéo posent des problèmes de confidentialité, et utiliser plusieurs capteurs portables peut être inconfortable pour les patients. Par conséquent, il y a un besoin d'une solution qui permette de suivre les exercices sans envahir la vie privée ni nécessiter un équipement encombrant.

#Une Nouvelle Approche pour Analyser les Mouvements Corporels

La méthode discutée dans cet article se concentre sur l'analyse des mouvements des articulations du corps. Cela implique d'utiliser des caméras de profondeur ou des techniques de vision par ordinateur qui peuvent extraire les positions des articulations à partir des vidéos. En se concentrant sur les articulations du corps plutôt que sur des vidéos entières ou des données de capteurs, on peut réduire les préoccupations de confidentialité et simplifier le processus pour les patients.

La méthode proposée utilise des réseaux de neurones appelés Long Short Term Memory (LSTM) et Convolutional Neural Networks (CNN). Ces réseaux sont entraînés pour analyser les séquences de mouvements des articulations. L'objectif est de découper les données en répétitions d'exercices individuelles et de compter combien de répétitions un patient effectue.

#Comment la Méthode Fonctionne

#Données d'Entrée

La méthode prend en entrée des séquences de données représentant les positions des articulations du corps pendant que les patients effectuent leurs exercices de réhabilitation. Les données peuvent être capturées en utilisant des caméras de profondeur spécialisées ou des caméras ordinaires, où ces dernières peuvent nécessiter des procédures supplémentaires pour extraire les positions des articulations.

#Architecture du Réseau de neurones

Le cœur de la méthode proposée consiste en une séquence de réseaux de neurones. Ces réseaux sont conçus pour traiter les données d'entrée et identifier les motifs qui indiquent le début et la fin des répétitions d'exercices. Trois types de modèles peuvent être utilisés :

1. Many-to-Many avec Sortie de Séquence Binaire : Ce modèle sort une série de uns et de zéros. Un "un" indique le moment juste après qu'une répétition soit terminée, tandis qu'un "zéro" signifie qu'une répétition est en cours.

2. Many-to-Many avec Sortie de Carte de Densité : Ici, le modèle produit une carte de densité, montrant la probabilité que des répétitions se produisent à chaque instant. Les pics dans la carte de densité peuvent être identifiés pour déterminer où les répétitions commencent et se terminent.

3. Many-to-One avec Sortie de Comptage de Répétitions : Ce modèle est conçu pour compter le nombre total de répétitions sur une période d'exercice donnée, plutôt que de les découper individuellement.

#Configuration Expérimentale

La méthode proposée a été testée sur trois ensembles de données d'exercices de réhabilitation disponibles publiquement. Chaque ensemble de données comprend des vidéos montrant des patients effectuant divers exercices. La performance a été évaluée en fonction de l'efficacité des modèles à découper les exercices et à compter les répétitions avec précision.

#Résultats de l'Étude

Les résultats ont montré que l'approche proposée surpassait de manière significative les méthodes précédentes. En se concentrant sur les articulations du corps plutôt qu'en utilisant des données vidéo ou des capteurs portables, la méthode a atteint une meilleure précision dans le comptage des répétitions et le découpage des exercices.

Dans les expériences, le modèle entraîné sur des données de caméras de profondeur a donné des résultats supérieurs à ceux basés sur des données vidéo RGB. C'est principalement en raison des défis présentés par les vidéos de moindre qualité, comme l'éclairage et la distance à la caméra.

Globalement, la méthode proposée a permis une analyse efficace des exercices tout en protégeant la vie privée des patients et en évitant les complications liées à l'utilisation de plusieurs capteurs.

#Conclusion et Directions Futures

Cette étude a présenté une nouvelle façon de suivre et d'analyser la performance des exercices de réhabilitation en utilisant les articulations du corps. La méthode a réussi à segmenter et à compter les répétitions d'exercices à travers plusieurs ensembles de données, apportant une amélioration significative par rapport aux techniques précédentes.

Les recherches futures peuvent s'appuyer sur ce travail en incorporant des fonctionnalités supplémentaires, comme des mécanismes d'attention, qui pourraient améliorer la précision et l'efficacité de la méthode. Les chercheurs pourraient également explorer l'apprentissage multitâche, ce qui pourrait permettre au modèle d'évaluer la qualité de l'exercice tout en comptant les répétitions simultanément.

À mesure que les programmes de réhabilitation virtuelle se répandent, des méthodes comme celle-ci peuvent grandement bénéficier aux patients en fournissant des retours détaillés sur leurs exercices, en améliorant leur parcours de rétablissement et en fin de compte, en rehaussant leur qualité de vie.