Objectifs : L'évaluation du membre supérieur chez les enfants ayant une paralysie cérébrale bénéficierait d'approches automatiques comme l'analyse du mouvement sans marqueur par des caméras RGB. Ces méthodes exploitent des algorithmes de vision par ordinateur pour détecter des points anatomiques en 2D pour les trianguler en 3D. Etant donné que peu de données de référence existent, ces méthodeces méthodes sont peu étudiées pour le membre supérieur et les populations pédiatriques.

Question de recherche : Évaluer la précision de différents algorithmes de détection de pose dans une population pédiatrique pour des tâches du membre supérieur.

Méthode : 20 participants asymptomatique âgé de 2 à 12 ans réaliseront 20 différentes tâches de la vie quotidienne bi-manuelle enregistrées par 8 caméras RGB et 10 optoélectroniques (120 Hz ; donnée de référence). Vingt-cinq marqueurs permettront de reconstruire la cinématique du torse, du bras, de l'avant-bras et de la main. Le centre de l'épaule sera défini en utilisant la régression de Rab et.al (2002), celui du coude et des poignets respectivement comme le milieu des épicondyles et des processus styloïde. Quatre algorithmes de détection de pose seront comparés à la référence : ViTPose, HRNet, SimpleBaseline2D et RTMPose. L'erreur moyenne entre l'estimation des algoritmes de détection de pose en 2D, et la reprojection du point 3D dans le plan de la caméra en pixels et l'erreur moyenne 3D après triangulation pour les différents centres articulaires sera mesurées.

Résultats attendus : Il est attendu d'avoir des niveaux d'erreur similaire à ceux observé dans des études précédentes sur population adulte (Table 1).

Conclusions : Cette étude permettra aux différentes équipes cliniques un choix d'algorithmes adapté pour des populations pédiatriques. La base de données ainsi constituée permettra par la suite de s'intéresser aux différences sur des paramètres spatio-temporelles et cinématiques obtenues après triangulation. mais également d'être utilisé comme base pour l'entrainement de nouveaux modèles. Cette base de données avec les visages floutés sera mise à disposition de la communauté avec les visages floutés.