Guide du clinicien en ligne pour enregistrer des vidéos compatibles de la cinématique standardisée des tâches de consommation d’alcool pour l’analyse de la vision par ordinateur

Résumé

Les mesures cinématiques de la tâche de consommation d’alcool ont été recommandées pour la rééducation de l’AVC du membre supérieur, mais les approches conventionnelles des études cinématiques sont jugées impraticables. Le protocole actuel décrit un guide web pour capturer des vidéos de la tâche de consommation d’alcool, compatibles avec la vision par ordinateur pour extraire les métriques cinématiques recommandées.

Résumé

L’évaluation du membre supérieur est primordiale dans le cycle de rééducation. Au cours des deux dernières décennies, l’évaluation cinématique de l’activité de consommation de consommation d’alcool s’est révélée valide et réactive aux changements cliniques dans les populations de rééducation touchées par des maladies étendues, notamment l’AVC et les maladies musculosquelettiques. Ce travail fondamental sur la cinématique des tâches de consommation d’alcool a conduit à des recommandations consensuelles pour l’adoption de la cinématique des membres supérieurs dans la recherche en rééducation. Cependant, des préoccupations pratiques ont été soulevées, ce qui compromet l’adoption dans la communauté scientifique et sa traduction en pratique clinique. Les obstacles à l’adoption incluent la complexité technique des méthodes conventionnelles de capture de mouvement pour acquérir la cinématique et la fidélité des protocoles d’activité derrière la cinématique. Concernant le premier, les avancées dans le sous-domaine de l’IA connues sous le nom de vision par ordinateur réduisent drastiquement la charge technique de l’analyse cinématique. Concernant ce dernier point, nous présentons désormais une application web conçue pour guider les cliniciens à travers la capture vidéo d’un protocole de tâche de consommation d’alcool hautement standardisé à l’aide d’une caméra stéréo standardisée, d’un ordinateur personnel et de matériel de base accessibles en ambulatoire. De plus, nous démontrons la compatibilité de cette capture vidéo avec un pipeline de vision par ordinateur personnalisé pour extraire les métriques cinématiques de la tâche de boire. Grâce à des études continues de validation et d’utilisabilité, nous envisageons qu’un tel outil améliorera significativement l’accès à des métriques cinématiques hautement standardisées des membres supérieurs, qui devraient faire progresser la recherche et les soins cliniques dans les populations de rééducation présentant une altération des membres supérieurs.

Introduction

La majorité de nos tâches des membres supérieurs au quotidien nécessitent les deux membres. La perte des capacités des membres supérieurs survient fréquemment après des blessures neurologiques, environ 80 % des survivants d’AVC présentant des déficits des membres^{supérieurs 1}. Ces déficits sont connus pour réduire la fonction et la qualité de vie². La rééducation reste une intervention principale pour restaurer la^{fonction 3}, et la rééducation a été décrite comme un cycle fondé sur une évaluation^{précise 4}. L’évaluation cinématique du membre supérieur a suscité une attention accrue au cours des deux dernières décennies. Cette attention est en partie due aux limites des évaluations cliniques actuelles, qui ont identifié des inconvénients tels que la subjectivité des évaluateurs humains et une mauvaise résolution pour les changements^{subtils 5}.

La cinématique est un sous-domaine de la biomécanique qui implique l’étude du mouvement humain lors des mouvements du corps, des membres et des articulations. Parmi les travaux de recherche antérieurs, les études cinématiques sur la tâche de consommation d’alcool ont suscité une attention considérable de la communauté^{de recherche 6}. La popularité de l’exercice de consommation d’alcool dans l’évaluation cinématique a été attribuée à sa complexité du mouvement, à sa spécificité de tâche orientée vers un but, et à son mouvement^{cyclique 7}. En plus d’un ensemble d’études chez les adultes et enfants neurotypiques, la pratique de la consommation d’alcool a également été étudiée dans une grande variété de maladies^{neurologiques} 8,9,10,11. Chez les populations victimes d’AVC, ces études ont identifié des indicateurs cinématiques importants, valides, fiables et réactifs aux changements^cliniques 12,13,14. Cependant, l’évaluation cinématique a longtemps été jugée impraticable en raison des systèmes complexes et coûteux ainsi que des connaissances techniques^{requises 15}.

Avec l’avènement de l’intelligence artificielle, les obstacles pratiques à l’évaluation cinématique sont considérablement réduits. Par exemple, la vision par ordinateur — un sous-domaine de l’IA qui extrait des informations d’images numériques — peut désormais être exploitée pour obtenir des systèmes de capture de mouvement sans marqueurs en utilisant des caméras et des ordinateurs relativement^{simples 16, 17, 18}. Pour tirer parti de ces avancées en vision par ordinateur, l’objectif de cet article sur les méthodes est de décrire un outil web développé pour guider les cliniciens sur les points suivants : (i) la mise en œuvre d’un protocole d’activité standardisé pour la tâche de consommation d’alcool et (ii) l’enregistrement de vidéos de la tâche de consommation compatibles avec un flux de travail de vision par ordinateur pour extraire des métriques cinématiques. Bien que ces indicateurs cinématiques ne fassent pas encore partie des soins cliniques standards, l’objectif du protocole actuel est d’impliquer les cliniciens souhaitant intégrer la recherche biomécanique dans leur pratique. L’impact attendu est un accès clinique considérablement amélioré aux métriques cinématiques du membre supérieur, qui devraient servir à nourrir les protocoles de rééducation actuels et à soutenir la recherche et le développement de nouveaux protocoles thérapeutiques.

Protocole

Les chiffres présentés dans la section des résultats représentatifs correspondent à deux études de cas distinctes réalisées conformément à la Déclaration d’Helsinki. Le consentement éclairé a été obtenu de tous les participants avant la collecte des données. Comme ces études de cas distinctes ne concernaient que deux participants, elles ne répondaient pas à la définition de recherche clinique telle que définie par le comité d’examen institutionnel local ; ainsi, un numéro de protocole IRB attribué n’est pas disponible.

REMARQUE : Le protocole et l’application web associée sont divisés principalement en trois étapes comme suit : (i) mise en place de l’espace de travail ; (ii) l’activité d’étalonnage ; et (iii) activité de tâche sur l’alcool. Une infographie (Figure 1) illustre visuellement ces étapes, incluant les flux de travail auxquels les utilisateurs peuvent s’attendre lors de l’utilisation de l’application web (https://mobile-motion-lab-public.web.app).

Figure 1 : Infographie résumant le protocole. En plus des captures d’écran de l’application web, une illustration est fournie pour chaque étape majeure, y compris la configuration de l’espace de travail (panneau gauche), le flux de travail de calibration (panneau du milieu) et le flux de travail de la tâche de consommation (panneau droit). Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

1. Configuration de l’espace de travail

REMARQUE : Cette étape explique comment configurer correctement l’espace de travail (Figure 2) pour l’activité de calibration et la tâche de consommation ultérieure. Une configuration appropriée est essentielle pour garantir la standardisation et la qualité des captures vidéo afin d’assurer un post-traitement fiable et l’extraction des mesures cinématiques via un flux de travail en vision par ordinateur.

1. Position de la chaise, de la table et du sujet
   1. Placez une chaise à hauteur réglable avec un dossier de siège afin que le sujet puisse s’asseoir avec les paumes posées face contre la table et le pli du poignet aligné sur le bord de la table.
   2. Ajustez la hauteur du siège pour vous assurer que les hanches et les genoux du sujet sont à environ 90° de flexion.
   3. Ajustez la hauteur de la table pour garantir un repos confortable des bras sur les côtés, avec une posture assise droite maintenue et une flexion du coude à 90°.
2. Placement du set de table pour l’activité de consommation
   1. Créez le set de table à l’aide du fichier imprimable (Placement de l’activité de tâche de boire) dans le menu Ressources de l’application web (https://mobile-motion-lab-public.web.app/resources) et du papier d’imprimante de taille tabloïd mesurant 10 pouces x 17 pouces.
   2. Alignez le bord avant du set de table avec le bord de la table juste devant le sujet. Assurez-vous que la case carrée cible est centrée sur la ligne médiane du sujet.
   3. Fixez le set de table solidement à la surface de la table avec du ruban adhésif.
3. Classement en coupe
   1. Placez un gobelet en plastique de 250 mL dans le carré sur le set de place. Cela place la tasse à 30 cm du bord de la table et directement devant le sujet. Remplissez le gobelet de 100 mL d’eau potable.
4. Placement de la caméra
   1. Positionnez l’appareil stéréo (avec une focale de 4 mm) pour capturer le sujet et la tasse depuis une vue frontale en plongée. Une caméra stéréo compatible avec un ordinateur personnel avec accès web est requise (par exemple, une connexion USB à un poste de travail basé en clinique). Un appareil stéréo avec une focale plus élevée est recommandé pour minimiser les effets de la distorsion de l’objectif sur les images et vidéos enregistrées. Un trépied standard pour appareil photo peut être utilisé.
      REMARQUE : Une fois la caméra calibrée (à effectuer dans les prochaines étapes), le maintien de cet étalonnage dépend du maintien de la position de la caméra. Pour cette raison, une base solide est préférée pour l’appareil, comme un trépied monté au sol ou un trépied monté sur un support solide, par exemple un plan de travail permanent ou une table lourde.
   2. Ajustez la position de la caméra pour capturer le volume cible, c’est-à-dire le cube imaginaire qui contient complètement le sujet dans sa position initiale avec suffisamment de marge pour capturer complètement l’activité proximale et distale des membres supérieurs (par exemple, y compris les mouvements de la main) que le sujet effectuera lors des essais d’activité ultérieurs (par exemple, pendant la tâche de boire).
      1. Bien que le positionnement idéal de l’appareil stéréo dépende des paramètres intrinsèques de l’appareil spécifique (c’est-à-dire la taille du capteur d’image, la distance focale, le champ de vision), commencez par positionner l’appareil stéréo à environ 150 cm du bord de la table (c’est-à-dire le bord de la table le plus proche du sujet) et avec la hauteur de l’appareil fixée à environ 100 cm au-dessus de la surface de la table.
      2. À partir de cette position de départ, ajustez davantage au besoin pour optimiser la position de la caméra afin que le volume de la cible mentionné soit capturé. À noter, le processus d’étalonnage de la caméra prend automatiquement en compte les variations des paramètres extrinsèques de la caméra (par exemple, roulis/lacet/capage).
5. Installation de l’éclairage
   1. Assurez-vous que la pièce est bien éclairée avec un éclairage doux et uniforme si possible. Évitez un fort contre-éclairage, comme la lumière vive du soleil provenant d’une fenêtre voisine, car l’éblouissement peut entraver la détection réussie du motif de grille damier pendant l’activité d’étalonnage.
   2. Évitez d’introduire des ombres dans la vue de la caméra, car ces ombres peuvent nuire au succès de l’étalonnage et à l’estimation ultérieure de la pose humaine par vision par ordinateur. Utilisez des lumières ou des lampes au plafond placées pour réduire les ombres sur le sujet. Si l’éblouissement pose problème, envisagez de modifier les lumières avec des diffuseurs de lumière.

2. Activité d’étalonnage

REMARQUE : Cette étape explique comment réussir l’activité d’étalonnage et garantir une curation appropriée des images vers une destination de sauvegarde appropriée via l’application web. L’étalonnage peut être effectué une fois par jour avant la collecte vidéo des données avec les sujets. Si la position de la caméra est modifiée pour une raison quelconque au cours de la journée, y compris des modifications involontaires causées par un passant frappant la caméra ou le trépied, un nouvel étalonnage est recommandé, et toutes les activités enregistrées par vidéo doivent être associées à cette nouvelle calibration lors de tout flux de travail en vision par ordinateur.

1. Préparation à l’étalonnage
   1. Créez le motif de grille damier pour l’étalonnage en utilisant le fichier imprimable (Calibration Checkerboard Printout) depuis le menu Ressources de l’application web (https://mobile-motion-lab-public.web.app/resources).
   2. Imprimez le motif en damier noir et blanc avec du papier format lettre standard mesurant 8,5 pouces x 11 pouces. Utilisez du papier et des options d’imprimante sans finition brillante.
   3. Fixez l’impression du motif de grille damier sur une surface plane (par exemple, l’arrière d’un clipboard) et fixez-la avec du ruban adhésif. Assurez-vous que le ruban n’occulte aucune partie du motif damier et veillez à minimiser les déformations sur le papier fixé. Sinon, des occlusions ou des déformations du motif en damier peuvent réduire les chances d’étalonnage réussi par une solution de vision par ordinateur.
2. Capture d’images d’étalonnage
   1. Ouvrez le module d’activité d’étalonnage (Guide d’activité d’étalonnage) situé dans le menu du tableau de bord de l’application web (https://mobile-motion-lab-public.web.app/calibrationActivity). Ce module est conçu pour guider le processus d’étalonnage.
      1. Effectuer l’étalonnage par le processus suivant : (i) visionnage d’une démonstration vidéo de l’activité d’étalonnage ; (ii) la vérification de l’identité de la caméra stéréo ; et (iii) prévisualiser le flux en direct de la caméra stéréo avant l’enregistrement. Enfin, réalisez un enregistrement pour capturer l’activité d’étalonnage, qui consiste à déplacer le motif damier à travers la zone de travail pendant que les images sont capturées.
   2. Poursuivez le guide jusqu’à ce qu’un aperçu de la caméra stéréo et l’icône Start Recording soient disponibles.
   3. Avant d’initier l’enregistrement, placez le damier à sa position de départ. En fonction d’une personne assise à la table comme décrit précédemment, la position de départ du damier consiste à tenir le motif approximativement à hauteur de la poitrine et perpendiculairement à la surface de la table (Figure 3).
   4. Initiez l’enregistrement en cliquant sur l’icône Démarrer l’enregistrement dans l’application web. Lorsqu’elle est lancée, un compte à rebours visuel/audio de 3 secondes est fourni par l’application, après quoi un signal visuel/audio suivant indique quand commencer l’activité de calibration.
      REMARQUE : Si la calibration est effectuée en solo, le compte à rebours permet à l’utilisateur d’initier l’enregistrement puis de positionner le motif du tableau de contrôle avant le début de la capture de l’enregistrement.
   5. Lorsque vous êtes invité à commencer l’activité de calibration, déplacez le motif damier vers l’avant dans la zone de travail (vers la caméra) de manière fluide et contrôlée. Une fois que vous avancez complètement à travers l’espace de travail (le cube imaginaire attribué au sujet et à la tasse), puis faites un mouvement inverse pour déplacer le motif en arrière (loin de l’appareil) de manière fluide et contrôlée. Répétez ce mouvement avant et arrière du motif damier jusqu’à la fin de la capture de l’image. La durée totale de la capture d’image est de 10 s.
      1. Évitez de déplacer le motif du tableau à damier trop rapidement. Des mouvements rapides peuvent introduire un flou des images capturées par l’appareil, et ce flou peut réduire la capacité d’un flux de travail de vision par ordinateur à extraire les paramètres d’étalonnage appropriés.
         REMARQUE : À titre de rappel, l’application web inclut une démonstration vidéo pendant le module d’activité d’étalonnage. Alternativement, le mouvement du motif de calibration est également illustré dans la vidéo de démarrage située sur la page de ressources de l’application web.
3. Revue de l’enregistrement de calibration
   1. Examinez l’étalonnage enregistré. Immédiatement après l’enregistrement de l’activité de calibration, une lecture vidéo est présentée dans l’application web. Examinez cette lecture vidéo avec une attention particulière aux éléments suivants.
      1. Qualité de l’image : Assurez-vous que l’ensemble du motif damier est entièrement visible tout au long de la vidéo. Le flou d’image doit être évité autant que possible, et s’il y a des preuves importantes de floutage, il faut envisager de réessayer l’enregistrement d’étalonnage avec des mouvements plus lents du motif damier. En améliorant la qualité d’image, les flux de travail suivants en vision par ordinateur auront plus de chances de détecter avec succès le motif en damier, qui est une référence nécessaire pour extraire les mesures de profondeur et de position.
      2. Visibilité claire : Assurez-vous que l’éclairage est adéquat. Évitez les ombres sombres évidentes ou les éblouissements blancs qui obstruent la vue du motif en damier. Veillez à ne pas obstruer la ligne de vue de la caméra lors de la prise de l’image (par exemple, un passant au premier plan).
         REMARQUE : À titre de référence pour mesurer la qualité et la visibilité de l’image, des exemples de vidéo d’étalonnage sont disponibles dans le module d’activité d’étalonnage ainsi que dans la vidéo Démarrage située dans le menu Ressources de l’application web.
      3. Réessayez, si nécessaire. Si vous avez des inquiétudes concernant la performance de l’activité d’étalonnage et la qualité de l’enregistrement vidéo de calibration, sélectionnez l’option Réessayer pour relancer l’enregistrement vidéo pour une nouvelle tentative. Sinon, procédez à soumettre/enregistrer des images de calibration.
4. Sauvegarde des images d’étalonnage
   1. Après avoir réussi l’activité d’étalonnage et l’enregistrement, sélectionnez l’icône Enregistrer les images d’étalonnage . Cela ouvre une fenêtre permettant de choisir la destination de sauvegarde du fichier pour les images de calibration. Par défaut, la destination de sauvegarde du fichier est définie comme le bureau avec une convention de nom de fichier par défaut (c’est-à-dire calibration_[Date]_[Heure]_[Type de caméra]).
   2. Une fois l’enregistrement des images de calibration vérifié, sélectionnez Confirmer enregistrer pour continuer. Un message de confirmation apparaîtra après la sauvegarde, ainsi que des options pour passer au module suivant Guide de l’activité de tâche de consommation ou redémarrer le module Guide d’activité de tâche de calibration.

3. Activité de consommation d’alcool

REMARQUE : Cette étape explique comment guider les sujets dans la réalisation de l’activité de la tâche de boire, comment créer des enregistrements vidéo de la tâche de boire, et comment garantir une bonne conservation des vidéos vers une destination de sauvegarde via l’application web.

1. Préparation à l’activité de consommation d’alcool
   1. Placez le sujet dans la position de départ/fin appropriée pour l’activité de consommation de boisson. Ajustez la hauteur du siège pour que le sujet puisse s’asseoir confortablement, hanches et genoux fléchis à un angle de 90°. Ajustez la hauteur de la table selon les besoins. Assurez-vous que le sujet est assis droit sur une chaise, les bras détendus sur le côté, les coudes fléchis à 90°, les paumes des mains confortablement posées sur la table à la largeur des épaules, le pli de ses poignets aligné avec le bord de la table, et la ligne médiane alignée avec la position du gobelet sur le naperon.
   2. Demandez au sujet d’utiliser une main spécifiée (droite ou gauche) pour l’enregistrement initial.
      REMARQUE : Des essais supplémentaires ultérieurs de l’activité de tâche de consommation d’alcool sont possibles via l’application web. Lors de tout essai supplémentaire, la latéralité de la main peut être indiquée dans l’application web, qui sera automatiquement associée aux noms de fichiers d’essai respectifs lors de la curation des données.
   3. Instruisez le sujet à pratiquer l’activité de la tâche de boire. Les sujets peuvent effectuer un ou deux essais pratiques de l’activité de consommation d’alcool (sans enregistrement). Rappelez au sujet qu’une petite gorgée est requise avant de remettre la tasse et la main à leur position de départ respective.
      1. Évitez de surentraîner le sujet concernant l’activité de consommation d’alcool. L’intention est de capturer le comportement tel qu’il se produirait dans le monde réel. Si le sujet demande une instruction supplémentaire, conseille-lui alors de considérer une situation réelle dans sa vie quotidienne.
2. Enregistrez l’activité de consommation d’alcool
   1. Ouvrez le module d’activité de tâche de consommation (Guide de l’activité de tâches de consommation) situé dans le menu du tableau de bord de l’application web (https://mobile-motion-lab-public.web.app/drinkingTaskActivity).
      REMARQUE : Ce module est conçu pour guider l’enregistrement vidéo d’un sujet effectuant l’activité de consommation d’alcool. Ce processus comprend les éléments suivants : (i) visualiser un exemple d’enregistrement de l’activité de consommation d’alcool ; (ii) la vérification de l’identité stéréo de la caméra et la saisie de l’identifiant du sujet ; (iv) entrer dans la latéralité de la main à utiliser pour l’essai spécifique, par exemple droite ou gauche ; et (v) prévisualiser le flux en direct de la caméra stéréo avant l’enregistrement.
   2. Avant d’initier l’enregistrement, orientez le sujet vers le compte à rebours. Un compte à rebours visuel/audio de 3 s sera fourni par l’application mobile, après quoi un signal visuel/audio ultérieur indiquera quand commencer l’activité de boisson.
   3. Lancez l’enregistrement vidéo en cliquant sur l’icône Démarrer l’enregistrement dans l’application web. En utilisant le compte à rebours/les indices, demandez au sujet d’effectuer l’activité de tâche de boire (Figure 3). La durée totale allouée à l’activité de consommation de consommation d’alcool est de 20 s.
      REMARQUE : Le sujet n’a qu’à prendre une petite gorgée du gobelet avant de remettre le gobelet dans sa zone délimitée sur le set de table, puis de remettre la main dans la zone délimitée.
3. Regardez la vidéo de la boire sur la bouffe. Immédiatement après l’enregistrement, une lecture vidéo est présentée dans l’application web. Examinez cette lecture vidéo en vous concentrant sur les éléments suivants.
   1. Sujet dans le cadre : Assurez-vous que le visage, le torse, les membres supérieurs et la tasse du sujet sont entièrement capturés dans toutes les images vidéo pendant toute la tâche de boire.
   2. Absence de perturbations visuelles : Assurez-vous que l’éclairage est adéquat, sans ombres ou éblouissements gênants. Évitez de capturer involontairement d’autres personnes au premier plan/en arrière-plan de la vidéo. Sinon, les chances qu’un flux de travail de vision par ordinateur identifie avec succès le sujet d’intérêt peuvent être compromises.
   3. Accomplissement de la tâche : Assurez-vous que le sujet termine toute la tâche, y compris prendre la tasse, boire une gorgée de celle-ci, remettre la tasse à sa position initiale et remettre le corps ou les mains à la position de départ.
   4. Réessayez, si nécessaire. Si vous avez des inquiétudes concernant la qualité de l’enregistrement vidéo de la tâche de boire, sélectionnez l’option Réessayer pour relancer l’enregistrement vidéo pour une nouvelle tentative.
      REMARQUE : L’option Réessayer va supprimer l’enregistrement vidéo précédent. Si la suppression de la vidéo n’est pas souhaitée, évitez de sélectionner Réessayer et poursuivez plutôt des essais supplémentaires comme décrit ci-dessous.
4. Enregistrement d’essais supplémentaires de l’activité de la tâche de consommation d’alcool
   1. Si des essais supplémentaires de la tâche de consommation d’alcool sont souhaités pour le même sujet, sélectionnez alors l’option Répéter un autre essai.
      REMARQUE : Le module Guide d’activité de tâches de consommation d’alcool est conçu pour être exécuté comme une instance unique pour chaque sujet unique (par exemple, le module doit être redémarré pour chaque sujet unique).
   2. Procédez à l’enregistrement et à la révision des essais supplémentaires pour le même sujet en suivant les instructions mentionnées ci-dessus.
      REMARQUE : Pour les essais répétés avec le même sujet, l’identifiant du sujet initialement saisi et l’identifiant de la caméra seront automatiquement associés à tous les essais. Sinon, chaque essai ne nécessite que les étapes suivantes : (i) entrer dans la latéralité de la main à utiliser par le sujet, par exemple droite ou gauche ; (ii) prévisualiser le flux en direct de la caméra stéréo avant l’enregistrement ; (iii) lancer l’enregistrement vidéo de l’activité de consommation d’alcool ; et (iv) révision/réessai d’enregistrement selon les besoins.
5. Enregistrer les enregistrements vidéo
   1. Après que tous les essais souhaités ont été enregistrés, sélectionnez Terminé avec tous les essais pour procéder à l’enregistrement des fichiers vidéo à la destination souhaitée.
   2. Dans le champ indiqué Notes, ajoutez tout commentaire pertinent pour le traitement, l’analyse et l’interprétation futurs des données. Sélectionnez le Package et ajoutez Notes pour continuer.
   3. Sélectionnez l’icône Épargner des vidéos de tâches de boisson . Cela ouvre une fenêtre qui permet de choisir la destination de sauvegarde du fichier. Par défaut, la destination de sauvegarde du fichier est définie comme étant le bureau.
      REMARQUE : Une fois la destination de sauvegarde du fichier définie, l’application web sélectionne automatiquement les données vidéo avec une structure de dossier/sous-dossier dont la nommisation est basée sur les entrées précédentes de l’utilisateur lors de la réalisation du guide de l’application web. Cela donne un dossier principal avec un nom standardisé (c’est-à-dire subj[identifier]_drinktask_[Date]_[Time]_[Type de caméra]) ainsi que des sous-dossiers avec une dénomination standardisée (c’est-à-dire [Lateralité]_[Nombre d’essai]_[Fréquence d’images]), qui contiennent les vidéos correspondantes à chaque essai d’activité.
   4. Une fois la sauvegarde des vidéos vérifiée, sélectionnez Confirmer la sauvegarde pour continuer. Un message de confirmation apparaîtra après la sauvegarde, ainsi qu’une option pour relancer le module Guide de l’activité de la tâche de boire. Comme démontré dans la section résultats ci-dessous, les vidéos sauvegardées peuvent ensuite être associées à un flux de travail de vision par ordinateur pour extraire la cinématique.

Résultats

Une motivation majeure du guide du clinicien en ligne est de réduire les barrières techniques qui pourraient autrement dissuader les cliniciens d’utiliser la vision par ordinateur pour évaluer la biomécanique des membres supérieurs de leurs patients. Le guide du clinicien, basé sur le web, devrait produire deux résultats principaux pour l’utilisateur : (i) une série d’images synchronisées du motif de calibration en damier basées sur les capteurs d’image doubles d’une caméra stéréo, et (ii) pour chaque essai réalisé par le sujet, une paire de vidéos synchronisées de l’activité standardisée de consommation d’alcool (Figure 3). Le guide en ligne fournit des instructions sous plusieurs formats, incluant des procédures écrites, des démonstrations vidéo/audio et une visite virtuelle interactive. Pour réduire la charge administrative, la conservation des données est automatisée. Les données d’image et de vidéo sont enregistrées dans un dossier numérique préféré indiqué par l’utilisateur, par exemple situé sur un ordinateur de bureau ou un réseau institutionnel basé sur le cloud. Les données sont automatiquement organisées dans des dossiers compressés, incluant des sous-dossiers imbriqués et des noms de fichiers standardisés selon l’identifiant du sujet, la date/heure de l’acquisition des données, la latéralité manuelle, le type/latéralité de la caméra et le numéro d’essai.

Figure 2 : Installation de clinique ambulatoire pour enregistrer des images et des vidéos. La cinématique de la tâche de boire peut être extraite à partir de vidéos compatibles grâce à la vision par ordinateur, ce qui peut être réalisé à l’aide de l’installation représentée d’une caméra stéréo, d’un ordinateur et d’objets couramment trouvés dans une clinique (chaises, tables, ressources d’impression, clipboards, gobelets, eau potable). Bien que le placement exact et l’orientation de l’appareil varient selon le modèle de l’appareil, (A) une position approximative est montrée, (B) qui peut être ajustée pour capturer l’espace de travail attendu contenant entièrement le corps et les membres supérieurs du sujet pendant la tâche de boire. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 3 : Images et vidéos compatibles créées par un guide de clinicien en ligne. Les principaux résultats du guide du clinicien en ligne incluent (A) une série d’images synchronisées du motif de calibration en damier et (B) une paire de vidéos synchronisées capturant la performance du sujet à toutes les phases de l’activité de consommation de boisson. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Sur la base des images et des données vidéo collectées, la biomécanique des membres supérieurs pendant la tâche de consommation peut ensuite être extraite à l’aide de la vision par ordinateur. Il est important de noter que la collecte de données brutes et l’application de la vision par ordinateur peuvent être découplées. Une variété de flux de travail en vision par ordinateur a été décrite dans la littérature antérieure pour l’application à de telles données^16,18 ou les utilisateurs peuvent appliquer leurs propres flux de travail personnalisés. Par exemple, nous avons déjà développé un flux de travail par ordinateur pour estimer la posture humaine tridimensionnelle (Figure 4) et ensuite extraire trois métriques cinématiques. En résumé, ce flux de travail de vision par ordinateur comprend les étapes clés suivantes : (i) calibration pour extraire les propriétés intrinsèques et extrinsèques de la caméra pour mapper les pixels dans des dimensions réelles ; (ii) la détection de la pose humaine pour annoter la position des pixels des points clés anatomiques du corps humain dans des images bidimensionnelles ; (iii) l’application d’une procédure de levage pour calculer des informations tridimensionnelles à partir d’images bidimensionnelles duales ; et (iv) l’application de filtres pour le lissage de trajectoire, par exemple les filtres de moyenne mobile et de Kalman. Une description plus détaillée dépasse le cadre de l’article actuel mais peut être consultée dans l’ouvrage^{antérieur 16}. En appliquant ce flux de travail, les métriques cinématiques extraites quantifient la fluidité des mouvements (par exemple, nombre d’unités de mouvement, NMU), la compensation (par exemple, déplacement du tronc, TD) et le temps de déplacement (MT), qui se sont révélés valides, fiables et réactifs aux changements cliniques dans les études de rééducation après^{AVC 5,13,14}. Comparé à un système conventionnel de capture de mouvement basé sur des marqueurs, ce flux de travail de vision par ordinateur donne une faible erreur (_erreur NMU -0,12 unités,_erreur TD 3,4 mm et_erreur MT 0,15 s) par rapport aux estimations de changement cliniquement significatif (3-7 NMU, 20-50 mm TD et 2,5-5 s MT)¹⁶. Pour illustrer une métrique cinématique spécifique, c’est-à-dire la fluidité des mouvements par NMU (Figure 5), un graphique du profil de vitesse du poignet pendant la tâche de consommation d’alcool représente la NMU (par exemple, chaque unité de mouvement indiquée par un astérisque rouge) mesurée lors d’une étude de cas d’une personne ayant des antécédents d’AVC (femme de 51 ans, main droite dominante, antécédents d’AVC ischémique de la moelle moelle droite entraînant une hémiparesie gauche légère, AVC a commencé >6 mois avant, comorbidités incluant hypertension et syndrome du canal carpien droit).

Figure 4 : Application de la vision par ordinateur aux images et vidéos pour extraire des données de mouvement humain. Divers flux de travail de vision par ordinateur ont été décrits pour atteindre la cinématique de la tâche de boire. (A) Une étape initiale d’étalonnage nécessite que des images 2D associent les pixels aux dimensions du monde réel, (B) qui peuvent être converties en coordonnées 3D en utilisant la géométrie projective. Par la suite, en appliquant l’estimation de la pose humaine aux vidéos de la tâche de boire, (C) des points clés anatomiques 2D peuvent être détectés automatiquement, qui peuvent être convertis en points clés 3D pour divers calculs et visualisations métriques, par exemple des trajectoires de points clés. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 5 : Métrique cinématique de la fluidité des mouvements pendant la tâche de boire. À partir des données 3D de mouvement humain issues de la tâche de consommation, une variété de métriques cinématiques post-AVC peuvent être obtenues. Sur la base d’un sujet en phase chronique de récupération après un AVC, une mesure cinématique de la fluidité du mouvement (par exemple, nombre d’unités de mouvement, NMU, représentée par le nombre d’astérisques rouges sur le profil de vitesse du poignet) peut être extraite de la vidéo avec vision par ordinateur pour révéler une différence objective de fonction motrice entre le membre supérieur (A) gauche et (B) droit. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Discussion

L’évaluation cinématique de la tâche de consommation d’alcool a été recommandée pour la recherche en rééducation après^{AVC 6}. Cependant, des préoccupations pratiques ont été évoquées comme obstacles à l’adoption de la cinématique dans la recherche en rééducation, et ces préoccupations incluent le coût et les exigences techniques des technologies de capture de mouvement utilisées conventionnellement pour mesurer la biomécanique^{humaine 15}. Ces préoccupations entravent par conséquent l’adoption clinique et la traduction de l’évaluation cinématique à la pratique clinique. Alternativement, une approche plus pratique pour extraire la cinématique par vision par ordinateur peut être réalisée à l’aide d’une seule caméra stéréo, d’un ordinateur personnel, et d’objets couramment trouvés dans un cadre ambulatoire¹⁶. Nous présentons un protocole conçu pour les cliniciens qui utilise un guide web pour enregistrer des images et des vidéos compatibles avec un flux de travail de vision par ordinateur afin d’extraire les métriques cinématiques de la tâche de consommation d’alcool. L’objectif à long terme est d’accroître l’accessibilité à ces indicateurs, qui ont déjà été développés et recommandés pour la recherche en rééducation après^AVC 5,6,12,13,14.

La synchronisation vidéo est importante pour les approches à double caméra de la vision par ordinateur. Les configurations à double caméra imitent les yeux humains, qui perçoivent simultanément une scène dans le monde réel depuis des points de vue légèrement différents pour permettre la perception de la profondeur. Dans le cas de la vision par ordinateur, une synchronisation appropriée est alors cruciale pour la précision de l’information tridimensionnelle (par exemple, la position du poignet humain dans un système de coordonnées cartésiennes) déterminée à partir de deux sources bidimensionnelles (par exemple, la position des pixels du poignet humain sur une photo). D’après notre expérience, les caméras doubles peuvent fournir des résultats raisonnables lorsqu’elles sont synchronisées à moins de 1 ms¹⁶. Plusieurs facteurs peuvent réduire la synchronisation, notamment des fréquences d’images peu fiables de la caméra, des transmissions de données limitées dans les câbles, des inefficacités logicielles et des spécifications matérielles limitées (par exemple, faible RAM ou processeurs de bas niveau). Pour atténuer les problèmes de synchronisation, ce protocole utilise une caméra stéréo prête à l’emploi, qui bénéficie d’une empreinte physique plus réduite et est conçue comme un appareil plug-and-play (par exemple, une connexion USB unique à un ordinateur personnel standard) pour capturer automatiquement des images synchronisées à partir de deux capteurs d’image intégrés.

Les caractéristiques des caméras nécessitent une attention particulière pour toute application de vision par ordinateur. En théorie, des images à plus haute résolution et des enregistrements à fréquence d’images plus élevés des mouvements humains offrent plus de données pour détecter des points clés anatomiques avec une plus grande précision spatiotemporelle. Cependant, un équilibre inévitable est nécessaire entre la quantité de données et les ressources informatiques disponibles pour traiter ces données. Le protocole décrit est basé sur une caméra stéréo qui enregistre des vidéos avec une résolution de 1280 x 720 pixels à un taux d’images de 60 Hz, ce qui est comparable aux études antérieures appliquant la vision par ordinateur pour la cinématique de la tâche^{de consommation 16,18}. Pour enregistrer ces vidéos, nous avons observé un succès fiable avec un ordinateur grand public de haut niveau (par exemple, un processeur 3,2 GHz avec 128 Go de RAM) et des succès mitigés avec un ordinateur portable (par exemple, un processeur 2,6 GHz avec 16 Go de RAM). Lors de l’utilisation d’ordinateurs de gamme inférieure, un problème typique est l’absence d’images vidéo, ce qui se présente souvent comme une vidéo de sortie d’une durée inférieure à l’enregistrement vidéo prévu de 20 s. À noter, bien que l’informatique de données soit un coupable courant de l’absence de trames vidéo, la transmission de données est également importante. Dans le secteur de la santé, par exemple, les paramètres de sécurité associés aux ports d’accès informatiques (c’est-à-dire les clés USB) peuvent entraîner des retards de transmission des données qui interfèrent avec un enregistrement vidéo fiable.

L’interférence en ligne de vue mettra en question des étapes clés dans un flux de travail de vision par ordinateur, notamment l’étalonnage et l’estimation de la posture humaine. L’étalonnage repose sur des images numériques d’un motif damier de taille standard, ce qui permet à la vision par ordinateur de cartographier les pixels de l’image aux dimensions physiques du monde réel. Une visualisation claire du motif damier améliore le taux de réussite de cette cartographie. Les interférences visuelles peuvent survenir pour plusieurs raisons, notamment mais sans s’y limiter : (i) problèmes d’éclairage (par exemple, éblouissement vif d’une fenêtre proche ou ombres sombres) ; (ii) des mouvements excessivement rapides du damier (par exemple, flou d’image dû à un temps d’exposition prolongé de la caméra) ; ou (iii) propriétés intrinsèques inappropriées de la caméra (par exemple, focale incorrecte ou distorsion sévère de l’objectif). L’estimation de la posture humaine utilise l’intelligence artificielle pour annoter automatiquement les repères anatomiques à partir d’images d’une seule personne (estimation par pose unique) ou de plusieurs personnes (estimation par pose multiple). Une visualisation claire de l’humain est alors cruciale pour le taux de réussite de l’estimation de la pose. Certaines interférences visuelles peuvent être tolérées selon les paramètres de la vision par ordinateur (par exemple, architecture de l’IA, seuils de prédiction). Cependant, pour évaluer l’adéquation d’une vidéo pour l’estimation de la pose humaine, les pièges courants à surveiller incluent les suivants : (i) les spectateurs en vue dans le cas d’une estimation à une seule pose ; (ii) segments du corps intermittents en dehors du champ de vision de la caméra ; et (iii) d’auto-occlusions dues à la superposition de segments corporels.

Séparer la collecte de données du flux de travail de la vision par ordinateur lui-même présente à la fois des avantages et des inconvénients. Un inconvénient notable est le retard dans la disponibilité des informations cliniquement pertinentes pour les cliniciens et les patients afin d’éclairer la prise de décision. Un avantage potentiel est une réduction des interférences avec l’interaction clinicienne-patient. Par exemple, en supposant que la calibration soit effectuée avant le rendez-vous du patient, l’enregistrement vidéo de 10 répétitions de la tâche de consommation d’alcool comme décrit dans la^{littérature antérieure 12} nécessiterait idéalement moins de 4 minutes d’enregistrement vidéo plus tout le temps nécessaire pour orienter les patients naïfs au protocole. De plus, ce découplage peut renforcer l’acceptation des cliniciens en divisant la responsabilité de l’information. Dans ce cadre de cette séparation des tâches, le clinicien prend en charge le moment et la raison des évaluations vidéo, tandis que les data scientists/ingénieurs prennent en charge l’affinement du flux de travail de vision par ordinateur qui assure des métriques cliniques précises et fiables (par exemple, la cinématique des tâches de consommation). En effet, cela peut être comparé à la réalité actuelle de nombreux tests sanguins (par exemple, bilans métaboliques complets) et basés sur l’image (par exemple, les IRM) prescrits régulièrement par les cliniciens. Enfin, ce découplage pourrait s’avérer avantageux à mesure que le domaine de l’IA progresse. Les données vidéo acquises aujourd’hui pourraient faire l’objet d’analyses répétées par des solutions de vision par ordinateur plus avancées de demain, qui pourraient extraire davantage de métriques cinématiques avec une plus grande rapidité, précision et fiabilité.

Notre objectif est de favoriser davantage l’accès à la cinématique des membres supérieurs au sein de la communauté de la rééducation, qui inclut les cliniciens en milieu ambulatoire et, à l’évent, les personnes à domicile (par exemple, la téléréhabilitation). Ce protocole et l’application en ligne doivent être considérés comme une phase précoce de développement, qui a jusqu’à présent été considérée comme une activité très ciblée (c’est-à-dire la tâche sur la consommation d’alcool) et un groupe relativement ciblé de parties prenantes (c’est-à-dire des utilisateurs cliniciens et des sujets capables d’exécuter facilement la tâche de boire). De futures versions seront nécessaires pour accueillir un groupe d’utilisateurs plus diversifié, des activités plus diversifiées et des populations de sujets plus variées (par exemple, des individus présentant de graves déficits nécessitant une accommodation de l’activité). De plus, les développements futurs incluront des points de contrôle importants avant une mise en œuvre généralisée, tels que l’intégration dans les dossiers médicaux électroniques et le maintien de la vie privée et de la confidentialité des patients. Ces futures versions intégreront probablement également de nouvelles technologies et affineront celles actuellement disponibles. Par exemple, le protocole actuel suppose un flux de travail de vision par ordinateur basé sur la vision binoculaire (par exemple, les caméras stéréo). Un développement logique suivant est un protocole utilisant la vision monoculaire (par exemple, des caméras plus basiques), qui pourrait être réalisable en utilisant l’IA entraînée sur des jeux de données binoculaires. À noter, le protocole actuel fournit des données d’image et de vidéo compatibles avec les solutions de vision par ordinateur de pointe actuelles, qui sont déjà supplantées en performance par les solutions^{plus récentes 18}. Le protocole web décrit ici pourrait permettre aux cliniciens d’implanter dans leur cabinet une base de vision par ordinateur, qui devrait progresser considérablement à mesure que la technologie IA imprégnera l’industrie de la santé.

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article

Nom	Entreprise	Numéro de catalogue	Commentaires
Bras de montage de caméra, articulé simple à 2 sections avec plateforme caméra	Manfrotto	196B-2	Monture pour appareil stéréo
Trépied d’appareil photo, compatible avec des vis de montage standard de 1/4 de pouce et de 3/8 de pouce	iFootage	CB3 Base	Trépied pour monter une caméra stéréo
Clipboard, format lettre standard	N/A	N/A	Surface pour fixer le motif d’étalonnage
Tasse, plastique de 8 oz	N/A	N/A	Récipient d’eau pour la tâche de consommation
Chaise à réglage en hauteur, avec roulettes verrouillables	Vermund Larsen A/S	Indépendance de la VELA	Président pour la matière
Table à réglage en hauteur, avec roulettes verrouillables	Midmark Corporation	6215 Poste de travail rectangulaire	Table pour la mise en place des tâches de boisson
Impression du tableau de contrôle d’étalonnage	N/A	N/A	Modèle pour la vidéo de calibration
Impression du set de table de l’activité Drinking Task,	N/A	N/A	Un set de table pour guider la mise en place de la tâche de consommation
Caméra stéréo, focale 4 mm, pas de polariseur, câble USB 3.0 de 5 m	Stereolabs	Zed 2i	Caméra stétéo pour l’enregistrement vidéo
Bande	N/A	N/A	Adhésif pour impressions