AVATAR

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Ce projet à pour but la conception d'un logiciel de simulation de marche et d'aide à la décision chirurgicale.

Il est réalisé par Jérôme BOUCHARD, Mélissa DAUDE, Emeric JEANDUPEUX, Brice PROSPERI et Guilhem BAVRE, étudiants en 2ème année du cycle ingénieur à l'ECE Paris.

La paralysie cérébrale cause des troubles de la marche dont les causes sont difficiles à identifier et dont les traitements chirurgicaux sont très lourds. C’est pourquoi il s’avère nécessaire de développer un logiciel capable de proposer le ou les traitements les plus adaptés et de créer un avatar personnalisé simulant la démarche après la chirurgie, de façon à aider l’enfant à s’identifier à celui-ci, c’est de cette dernière partie que trouve le nom de notre projet, Avatar.

Ce projet est mené en collaboration avec l’institut Ellen POIDATZ représenté par E.DESAILLY, représentant de l'institut et V.VIGNERON, enseignant-chercheur à l’université d'Évry Val d’Essonne. Nous disposons d'une base de données comportant les cas traités par l'institut.

La conception du logiciel à été réalisé en plusieurs étapes. Dans un premier temps, nous avons effectué une analyse de la base de données, le but étant de comprendre les éléments importants et les valeurs sur lesquelles nous allions travailler. Nous avons ainsi établit que la base de données comporte 41 patients, ayant chacun 459 valeurs cinématiques pour décrire son cycle de marche. De plus la base de données comprend aussi les chirurgies associées à chaque patients, il y en a 6 différentes, qui forment ensemble, des combinaisons de chirurgies.

Ensuite nous nous sommes concentrés sur une extraction des données. Cette étape permet de simplifier l'utilisation de ces données. Par un clustering nous avons établit les 10 valeurs prédominante du cycle de marche pour chaque patient. De plus nous avons remarqué que seulement 11 combinaisons de chirurgies étaient importantes.

Puis nous avons établit une prédiction de la chirurgie avec deux méthodes, le Kmeans, qui permet de déterminer le patient le plus proche, et le réseau de neurones, qui établie une relation entre les patients et les chirurgies et ainsi suggère une chirurgie en fonction de son apprentissage.

Enfin, nous avons réalisé l'animation 3D, qui utilisent le vecteur de 459 valeurs décrivant le cycle de marche afin de modéliser la marche du patient en postopératoire.

En résumé, le logiciel fonctionne ainsi: lorsque nous analysons un nouveau patient, nous recherchons le patient de la base de données qui s'en rapproche le plus. Dans un premier temps nous proposons au chirurgien la chirurgie que ce dernier à subit. Puis nous récupérons ces valeurs cinématiques en postopératoire et nous affichons la marche du patient après chirurgie.

Ainsi le logiciel rappel au chirurgien ce qu'un patient similaire au patient actuel à subit, puis il montre au patient la démarche qu'il pourrait avoir après la chirurgie. Cela devrait permettre au patient de l'aider dans sa prise de décision.

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