Date et lieu de soutenance : 07 décembre 2018 à l’amphi Broca Nouvelle-Aquitaine, Campus Carreire.
Directeur de thèse : Aymar de Rugy, INCIA, Bordeaux , teamleader: « Hybrid Sensorimotor Performance (HYBRID) »
L’amputation du membre supérieur, dont la prévalence est comparable à celle des maladies orphelines, induit chez les patients une perte considérable d’autonomie dans la majorité des tâches simples de la vie quotidienne. Pour pallier ces difficultés, les prothèses myoélectriques actuelles proposent une multitude de mouvements possibles. Cependant, leur contrôle non intuitif et lourd cognitivement requiert un apprentissage long et difficile, qui pousse une proportion importante de patients amputés à l’abandon de la prothèse. Dans cette thèse, nous avons cherché à identifier l’origine des difficultés et les manques du contrôle myoélectrique en comparaison au contrôle sensorimoteur naturel, dans le but à terme de proposer de meilleures solutions de restitution et de suppléance.
Pour cela, nous avons manipulé diverses conditions expérimentales dans un contexte d’interface homme-machine simplifié où des sujets non amputés contrôlent un curseur sur un écran à partir de contractions isométriques, i.e. des contractions qui n’engendrent pas de mouvement. Cette condition isométrique nous a permis de nous approcher de la condition de la personne amputée contrôlant sa prothèse à partir de l’activité électrique (EMG) de ses muscles résiduels, en absence de mouvement articulaire. Durant une tâche d’atteinte de cible, nous avons entre autre démontré le bénéfice d’une adaptation conjointe du décodeur qui traduit les activités EMG en mouvement du curseur, venant s’ajouter à la propre adaptation du plan de mouvement des sujets en réponse à des perturbations orientées.
De plus, il a été mis en évidence que ce bénéfice est d’autant plus important que la dynamique d’adaptation artificielle du décodeur s’inspire de celle de l’Homme. Dans des tâches d’acquisition et de poursuite de cible, impliquant davantage les mécanismes de régulation en ligne du mouvement, nous avons mis en évidence l’importance d’une congruence immédiate entre les informations sensorimotrices et la position du curseur à l’écran pour permettre des corrections rapides et efficaces. Dans une condition où le niveau de bruit du système est relativement faible, comme avec l’utilisation du signal de forces plus stable que l’habituel signal EMG, cette congruence explique, en partie, la supériorité d’un contrôle d’ordre 0 (i.e. position) sur un contrôle d’ordre 1 (i.e. vitesse). Cependant, dès lors que le niveau de bruit est trop important, ce qui est le cas avec le signal EMG, le filtrage induit par l’intégration nécessaire au contrôle vitesse fait que celui-ci devient plus performant que le contrôle position.
L’ensemble de ces résultats suggèrent qu’un décodeur adaptatif et intuitif, respectant et suppléant au mieux les boucles du contrôle sensorimoteur naturel, est le plus à même de faciliter le contrôle des futures prothèses.
Mots clés : contrôle sensorimoteur, prothèse myoélectrique, contraction isométrique, interface homme-machine, apprentissage automatique, poursuite de cible, mouvement d’atteinte
Jury
Rapporteur:
Frédéric Danion, Chargé de Recherche, INT, Marseille
Rapporteur :
Agnès Roby-Brami, Directeur de Recherche, ISIR, Paris
Président :
Jean-Louis Vercher, Directeur de recherche, Université Aix-Marseille
Examinateur :
Christine Azedo-Coste, Chargé de Recherche, INRIA LIRMM Montpellier
Examinateur :
François Hug, Professeur des Universités, Université de Nantes
Directeur de thèse :
Aymar de Rugy, Chargé de Recherche, INCIA, Bordeaux
Membre invité :
Daniel Cattaert, Directeur de Recherche, INCIA, Bordeaux