DOMAINE DE L'INVENTION

La présente invention concerne le domaine de l'analyse de foulée d'un piéton en marche. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE

Une marche d'un individu comprend une séquence d'une ou de plusieurs foulées. Une foulée est constituée de deux phases : une première phase pendant laquelle le pied est en contact avec le sol, et une deuxième phase pendant laquelle le pied est en l'air. Ainsi qu'illustré en figure 1, une foulée commence quand un pied touche le sol, et se termine quand le même pied touche à nouveau le sol .

La marche nécessite l’utilisation et la coordination de plusieurs muscles. L'analyse d'une foulée peut donc être utilisée pour caractériser l'état de forme physique d'un individu, et notamment la force musculaire que ce dernier est capable de développer. Cette force musculaire est susceptible de varier en fonction de nombreux facteurs tels que l'état de forme de l'individu, son âge, son entraînement physique, ou la prise d'un traitement affectant son efficacité musculaire.

L'évolution des caractéristiques d'une foulée au cours du temps peut être représentative de l'évolution de l'état de forme physique d'un individu, en particulier dans le cas d'un individu atteint d'une maladie neuromusculaire ou neuro-dégénérative. Ces maladies, telles que la Dystrophie Musculaire de Duchenne (DM D), se traduisent par une réduction au fur et à mesure de la progression de la maladie des capacités musculaires de l'individu . Cela conduit à une altération des caractéristiques des foulées, qui deviennent typiquement plus lentes, plus courtes, moins nombreuses.

De manière connue, la foulée d'un individu peut être analysée lors de tests, tels que le test de marche de six minutes (6MWT, six minutes

FEUILLE DE REMPLACEMENT (RÈGLE 26) walk test), le North Star Ambulation Assessment (test NSAA), ou le test de montée de 4 marches d escalier chronométré.

Le 6MWT consiste à demander à I Individu de marcher au maximum de ses capacités pendant six minutes, la distance parcourue étant alors

5 analysée. Le 6MWT est utilisé dans de nombreux domaines, tels que I orthopédie ou diverses pathologies neuro-musculaires, et vise à mesurer I effort maximal que I Individu est capable de produire, afin de caractériser son état de forme physique par rapport à un groupe normatif. En effet, la puissance maximale développée par I Individu est représentative de son0 état physique et de la puissance de ses muscles.

Le test NSAA inclue 17 activités fonctionnelles, incluant une marche ou une course de 10 minutes, des changements entre des positions assise, debout et couchée, la montée et la descente de marches, des sauts, etc.

Enfin, le test de montée de 4 marches descalier chronométré mesure la durée minimale nécessaire à l ^' individu pour monter quatre marches d escalier.

Ces tests peuvent être répétés à différentes échéances, afin de suivre I ^“ évolution de I ^“ état de forme de I Individu. Néanmoins, de tels tests sont contraignants car ils exigent detre réalisés en milieu contrôlé (généralement dans un centre clinique), sur un parcours particulier (dune certaine distance, en intérieur, plat, idéalement rectiligne), et en présence dun personnel qualifié afin de valider les conditions attendues. L ^' individu doit donc se déplacer régulièrement dans un centre clinique pour réaliser les tests. Par ailleurs, I Individu ne peut réaliser ces tests que lors de5 sessions ponctuelles, et les tests peuvent être biaisés par des conditions extérieures affectant la performance de I Individu au moment du test (fatigue passagère, motivation et concentration variable dune session à lautre, longueur du couloir, adhérence du sol, encouragements donnés pendant le test, etc.). Pendant le 6MWT, I Individu peut, volontairement ou0 inconsciemment, marcher plus ou moins vite au fil des tests. Le test de montée de 4 marches descalier peut être très rapide, de sorte que des biais relatifs au déclenchement de la mesure peuvent être constatés. Ainsi, les tests évoqués précédemment peuvent ne pas être représentatifs de letat de forme général de l ^' individu et la variabilité acceptée pour un individu donné à ces tests, ainsi que la valeur correspondant à un changement cliniquement substantiel, sont très

5 élevés. A titre dexemple, pour le 6MWT, la variabilité acceptée est d environ 15% et un changement cliniquement substantiel est de lordre de 30 m .

De manière également connue, certaines applications, par exemple0 de podomètres, de téléphones portables ou de montres connectées, permettent de compter les foulées ou le nombre d ^“ épisodes d activité dun individu. La distance parcourue par I Individu peut alors être mesurée par un récepteur GPS embarqué dans de tels dispositifs. Néanmoins, cette mesure manque de précision, et ces applications ne permettent pas de déterminer la trajectoire d une foulée. Or le nombre de foulées n est pas toujours représentatif de letat de santé dun individu. En effet, ce paramètre est très sensible aux variables extérieures, telles que remploi du temps de I Individu, les éventuels changements de son mode de vie, etc. Par ailleurs, un individu peut effectuer un grand nombre de foulées mais à une vitesse très limitée, ou avec une longueur très réduite. Enfin, un affaiblissement ou une amélioration modérée de la puissance musculaire peut ne pas avoir d ^' impact sur les mouvements les plus courants qui approchent peu la limite de puissance ou dendurance de I Individu. Un simple comptage du nombre de foulées, de même que la5 simple indication d une valeur moyenne de longueur de foulée, ne permet donc pas de caractériser de manière satisfaisante letat de forme physique d un individu.

Par ailleurs, le document US 2013/123665 A1 propose d analyser la0 trajectoire de foulées d un individu à partir d un dispositif attaché sur son pied. Cependant, ce dispositif ne réalise pas une analyse de foulée représentative de la puissance musculaire maximale qu un individu est capable de développer, et ne permet pas d analyser lévolution au cours du temps de létat de forme physique d un individu.

RESUME DE L'INVENTION

Un but de I Invention est de proposer un procédé d analyse de foulée

5 d un piéton en marche qui permette de suivre l ^' évolution de la forme physique du piéton au cours du temps.

Un autre but de l ^' invention est de déduire d une analyse de foulée une information sur la puissance musculaire maximale que I Individu est capable de développer.

0 Un autre but de l ^' invention est que ce procédé puisse être réalisé en continu, avec des contraintes moindres pour I Individu.

Selon un premier aspect, I Invention concerne un procédé d analyse de foulée dun piéton en marche, le procédé comprenant des étapes de :

(a) Acquisition, pendant une période dénregistrement, de mesures de mouvement d un membre inférieur du piéton,

(b) Détermination, par une unité de traitement de données, de chaque foulée effectuée par le piéton au cours de la période dénregistrement, en fonction des mesures de mouvement,

(c) Division de la période dénregistrement en sous-périodes dénregistrement,

(d) Pour plusieurs foulées détectées, estimation d une grandeur caractéristique de la foulée, en fonction des mesures de mouvement, dans lequel la grandeur caractéristique est ou dépend d une longueur de foulée,5 (e) Sélection d au moins une grandeur caractéristique de foulée dans une gamme de percentiles prédéterminée au sein dun ensemble formé par les grandeurs caractéristiques de foulées estimées, ordonnées par valeurs croissantes et survenues au cours dune sous-période dénregistrement,

0 (f) Répétition de létape (e) pour plusieurs sous-périodes dénregistrement. Sélectionner, lors de letape (e), une grandeur caractéristique de foulée dans une gamme de percentiles prédéterminée pour une sous- période d enregistrement donnée, permet de disposer dun indicateur simple et pertinent (en loccurrence, un percentile de cette grandeur

5 caractéristique) de I ^“ état de forme physique d un individu au cours d une sous-période donnée.

Répéter, lors de I ^“ étape (f), letape (e) pour plusieurs sous-périodes denregistrement, permet de suivre révolution de letat de forme physique dun individu au cours du temps.

0

Certaines caractéristiques préférées mais non limitatives du procédé sont les suivantes, prises individuellement ou en combinaison :

La grandeur caractéristique dune foulée est une vitesse moyenne de la foulée.

La gamme de percentiles prédéterminée est comprise entre le 70ème et le 100ème percentile. Un percentile élevé de grandeur caractéristique reflète la puissance musculaire maximale que I Individu est capable de développer.

La gamme de percentiles prédéterminée est constituée du 95ème percentile.

L acquisition de mesures de mouvement est réalisée par au moins un capteur inertiel, tel quun accéléromètre ou un gyromètre.

Le capteur inertiel est attaché au membre inférieur du piéton,5 par exemple au niveau dune cheville du piéton. Une telle disposition présente, notamment par rapport à un capteur attaché à un pied de I Individu , des avantages en termes dergonomie, de confort, desthétique (capteur dissimulé sous un pantalon) et de sécurité (risque de chute si un capteur0 attaché au pied saccroche à un élément extérieur).

La détermination dune foulée comprend la détection pour un instant donné dune accélération de valeur absolue supérieure à un seuil prédéterm iné, cet instant définissant le début de la foulée et la fin d une foulée précédente.

La longueur d une foulée est la longueur de la projection d une trajectoire de la foulée sur un plan horizontal, ou est la

5 longueur curviligne d une trajectoire de la foulée, ladite trajectoire étant estim ée en fonction des m esures de m ouvem ent.

La vitesse m oyenne d une foulée est un rapport entre la longueur de la foulée et la durée écoulée entre son début et0 sa fin.

Le procédé d analyse de foulée com prend en outre une étape de vérification d un critère d appartenance d une foulée à une séquence continue de plusieurs foulées consécutives, les étapes (d) à (f) du procédé étant effectuées uniquem ent sur les foulées appartenant à une séquence continue de plusieurs foulées consécutives. Une telle étape perm et d analyser uniquem ent les foulées représentatives d une marche naturelle et continue de I Individu , sans que l analyse soit biaisée par des piétinem ents, des foulées isolées ou des petits déplacem ents.

Une foulée appartient à une séquence continue de plusieurs foulées consécutives lorsque la durée entre le début de ladite foulée et le début d une foulée précédente ou suivante est com prise entre 0 et 10 secondes, de préférence inférieure à 35 secondes, et que ladite foulée fait partie d une séquence d au m oins deux foulées consécutives, de préférence d au m oins six foulées consécutives.

Une sous-période d enregistrem ent présente une durée supérieure à 2 jours, de préférence supérieure à 15 jours,0 et/ou une durée cum ulée d enregistrem ent supérieure à 5 heures, 10 heures ou 50 heures, de préférence supérieure à 180 heures. Ces critères perm ettent de définir une sous- période com portant une quantité de données suffisante pour être représentatives de l ^' activité quotidienne de l ^' individu, sans que letat de forme de ce dernier soit susceptible d ^“ être modifié de façon conséquente pendant cette durée.

5 Selon un deuxième aspect, l ^' invention concerne un équipement d analyse de foulée d un piéton en marche, lequipement comprenant :

- Au moins un capteur inertiel pour acquérir, pendant une période d enregistrement, des mesures de mouvement d un membre inférieur du piéton,

0 Une unité de traitement de données configurée pour :

o Déterminer chaque foulée effectuée par le piéton au cours de la période d enregistrement, en fonction des mesures de mouvement,

o Diviser la période d enregistrement en sous-périodes, o Pour plusieurs foulées détectées, estimer une grandeur caractéristique de la foulée, en fonction des mesures de mouvement, la grandeur caractéristique étant ou dépendant d une longueur de foulée,

o Sélectionner au moins une grandeur caractéristique de foulée dans une gamme de percentiles prédéterminée dans un ensemble formé par les grandeurs caractéristiques de foulée estimées, ordonnées par valeurs croissantes et survenues au cours d une des sous-périodes,

5 o Répéter letape précédente pour plusieurs sous- périodes.

Selon un troisième aspect, l ^' invention concerne un produit programme dordinateur comprenant des instructions de code pour0 lexécution dun procédé d analyse de foulée dun piéton en marche selon le premier aspect lorsque ce programme est exécuté par un processeur. PRÉSENTATION DES FIGURES

D'autres aspects, buts et avantages de la présente invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée qui va suivre, donnée à titre d exemple non limitatif, qui sera illustrée par les figures suivantes :

5 La figure 1, déjà commentée, est un schéma représentant des foulées d un individu.

La figure 2 est un schéma représentant un équipement d analyse de foulée d un piéton en marche conforme à I Invention.

La figure 3 est un schéma représentant un équipement d analyse de0 foulée d un piéton en marche conforme à I Invention, attaché à un membre inférieur d un piéton.

La figure 4 est un graphique représentant un exemple de trajectoire d une cheville pendant plusieurs foulées.

DESCRIPTION DETAILLEE D'UN MODE DE RÉALISATION

Equipement d analyse de foulée

En référence à la figure 2, un équipement d analyse de foulée 10 comprend des capteurs inertiels 11. Les capteurs inertiels 11 peuvent comprendre un accéléromètre et un gyromètre. De préférence, les capteurs inertiels 11 comprennent une centrale à inertie comprenant au moins trois accélérom êtres et trois gyromètres, par exemple de type MEMS. Lequipement d analyse de foulée 10 peut également comprendre une batterie, un magnétomètre 14, un altimètre et/ou un GPS.

Lequipement d analyse de foulée 10 peut comprendre une unité de traitement de données 12 (typiquement un processeur) pour la mise en5 uvre en temps réel des traitements de données. Lequipement d analyse de foulée 10 peut également comprendre des moyens de stockage 13 (par exemple une mémoire de type flash) capable de stocker les mesures effectuées et/ou des données à traiter ou traitées par I unité de traitement de données 12. Lequipement d analyse de foulée 10 peut également0 inclure des moyens de communication 15 pour transmettre une position estimée. Par exemple, la position du porteur peut être envoyée à un terminal mobile pour être affichée dans une interface dun logiciel de navigation.

En variante, lequipement d ^' analyse de foulée 10 peut comprendre des moyens de communication 15 permettant de transmettre les mesures

5 à un dispositif externe tel qu ^' un terminal mobile, ou un serveur distant.

Ces moyens de communication 15 peuvent mettre en uvre une communication sans fil à courte portée par exemple Bluetooth ou Wifi (en particulier dans un mode de réalisation avec un terminal mobile), voire être des moyens de connexion à un réseau mobile (typiquement0 UMTS/LTE) pour une communication à longue distance. Il est à noter que les moyens de communication 15 peuvent être par exemple une connectique filaire (typiquement USB) pour transférer les données des moyens de stockage 13 de données locales à ceux d un terminal mobile ou d un serveur. Le terminal mobile ou serveur distant comprend alors une unité de traitement de données 12 (typiquement un processeur) pour la mise en uvre des traitements de données.

Dans la suite de la présente description, on verra que l ^' unité de traitement de données 12 respectivement de lequipement d ^' analyse de foulée 10, dun terminal mobile et dun serveur distant, peut indifféremment et selon les applications réaliser tout ou partie des étapes du procédé.

Lequipement d ^' analyse de foulée 10 peut en outre comprendre un boîtier 17 comprenant les capteurs inertiels 11. Le boîtier 17 peut en outre comprendre leventuelle unité de traitement de données 12, moyens de5 stockage 13 et moyens de communication 15.

En référence à la figure 3, le piéton présente au moins un membre inférieur 1, tel qu ^' une jambe. On comprendra que l ^' un ou l ^' autre ou chacun des deux membres inférieurs 1 du piéton peut être équipé d un0 équipement d ^' analyse de foulée 10.

Lequipement d ^' analyse de foulée 10 peut en outre comprendre des moyens d ^' attache 16 au membre inférieur 1, par exemple au pied, à la cheville, au tibia, ou encore à la cuisse, du piéton. Par exemple, lequipement d analyse de foulée 10 comprend des moyens d attache 16 au niveau d une cheville 3 du piéton. Les moyens d attache 16 du boîtier 17 peuvent comprendre une sangle passée autour du membre inférieur 1, ou une bande auto agrippante qui enserre le membre inférieur 1 et permet

5 sa liaison solidaire avec le boîtier 17 (donc avec les capteurs inertiels 11 qu ^' il comporte). Ainsi, les capteurs inertiels 11 présentent un mouvement sensiblement identique dans le référentiel terrestre au mouvement de la cheville 3 du piéton. Par ailleurs, le boîtier 17 et ses moyens d attache 16 peuvent rester dissimulés et protégés sous un pantalon de I Individu .0 L ^' individu peut porter le boîtier 17 au quotidien et de manière continue, ce qui augmente la pertinence de lanalyse de foulées. Néanmoins, ces capteurs inertiels 11 peuvent également être disposés par exemple au niveau du tibia du piéton, ou de sa cuisse.

Procédé d analyse de foulée

Un procédé d analyse de foulée dun piéton en marche comprend les étapes suivantes.

Le capteur inertiel 11 est de préférence attaché au membre inférieur 1 du piéton, par exemple à son pied, à sa cheville, à son tibia, ou encore à sa cuisse. De préférence, le capteur inertiel 11 est attaché au niveau d une cheville 3 du piéton.

Le procédé d ^' analyse de foulée comprend une première étape (a) d ^' acquisition, pendant une période d ^' enregistrement, de mesures de mouvement dun membre inférieur 1 du piéton. L ^' acquisition est de5 préférence réalisée par au moins un capteur inertiel 11, tel qu ^' un accéléromètre ou un gyromètre. Les mesures de mouvement sont par exemple des mesures d ^' accélération et de vitesse angulaire de la cheville 3 du piéton.

La période d ^' enregistrement correspond à la durée pendant laquelle0 I Individu est susceptible de porter I ^“ équipement d analyse de foulée 10, les capteurs inertiels 11 pouvant alors réaliser des mesures inertielles. Par exemple, un individu peut porter le boîtier 17 en journée, soit environ douze heures par jour. Dans ce cas, pour une période d enregistrement de 15 jours, lequipement d analyse de foulée 10 aura réalisé 180 heures d enregistrement. Il est également possible que l ^' individu porte lequipement d analyse de foulée 10 douze heures par jours mais seulement certains jours, par exemple un jour sur deux. Dans ce cas, pour

5 une même période d ^' enregistrement de 15 jours, lequipement d ^' analyse de foulée 10 aura réalisé seulement 90 heures d ^' enregistrement.

Le procédé d ^' analyse de foulée comprend une deuxième étape (b) de détermination, par l ^' unité de traitement de données 12, de chaque0 foulée effectuée par le piéton au cours de la période d ^' enregistrement, en fonction des mesures de mouvement. Cela consiste à déterminer qu ^' une foulée a été effectuée, ainsi qu a déterminer I Instant de début de foulée et I Instant de fin de foulée.

Dans le cas dun équipement d ^' analyse de foulée attaché à une chaussure du piéton, la détermination de la foulée peut être effectuée en recherchant les phases de vitesse angulaire nulle et de norme d ^' accélération égale à la gravité. Cette méthode est connue notamment dans le cadre de méthodes ZUPT (Zéro velocity update) par exemple [Foxlin, Eric, "Pedestrian Tracking with Shoe-Mounted Inertial Sensors", IEEE Computer Society, Nov./Dec.2005, pp.38-46].

Dans le cas dun équipement d ^' analyse de foulée 10 situé sur la cheville 3, les accélération et vitesse angulaire mesurées ne sont jamais nulles, y compris lorsque le pied 2 est posé au sol, car il y a une rotation autour du talon pendant la phase où le pied 2 est en contact avec le sol.5 Par conséquent, les méthodes telles que la méthode ZUPT ne peuvent être appliquées directement et il est préférable de s ^' appuyer sur d ^' autres critères que ceux de mesures nulles ou quasi-nulles afin de déterminer une foulée.

Selon un mode de réalisation préféré, la détermination d une foulée0 comprend la détection pour un instant donné d une accélération de valeur absolue supérieure à un seuil prédéterminé, cet instant définissant le début de la foulée et la fin de la foulée précédente. En effet, au moment de l ^' impact du pied 2 sur le sol, un choc se produit sur tout le membre inférieur 1. La valeur absolue de l ^' accélération mesurée par laccéléromètre est alors susceptible de dépasser le seuil prédéterminé. Ce seuil peut être par exemple compris entre 5 m/s ² et 50 m/s ² , est être par exemple égal à 15 m/s ² .

5 Afin d ^' améliorer la précision de la détection dune foulée, il est possible de combiner la détection d une accélération de valeur absolue supérieure à un seuil prédéterminé avec un deuxième critère de détermination de foulée. Ce deuxième critère peut dépendre de la durée écoulée depuis le choc, de l ^' accélération spécifique mesurée pendant une0 certaine durée, du pic d ^' accélération correspondant au choc, de la vitesse angulaire mesurée pendant une durée écoulée depuis le choc, et/ou de la variation de la vitesse angulaire pendant une durée écoulée depuis le choc.

Plus précisément, ce deuxième critère peut se présenter sous la forme d une minimisation d une expression dépendant notamment dun ou de plusieurs des paramètres ci-dessus. Le minimum de l ^' expression peut être recherché dans une certaine durée après le choc, par exemple une durée comprise entre 0 secondes et 1 seconde après le choc, de préférence une durée de 0,5 secondes après le choc. L ^' expression à minimiser peut s ^“ écrire sous la forme :

At _choc + (\accel\ _Xms - Choc ) + a * \Vang\ _Xms + b * ÂVang _Xms , où Choc représente la valeur du dernier pic d accélération spécifique détecté, cest-à-dire ayant une norme supérieure à seuil prédéterminé de 1g, de préférence supérieure à 1,05g,

5 At _choc représente la durée écoulée entre le choc détecté et I Instant courant par laccélération de valeur absolue supérieure au seuil prédéterminé,

\accel\ représente la valeur absolue moyenne de laccélération spécifique mesurée en m/s ² pendant X ms, X étant de préférence compris0 entre 10 et 500, de préférence égal à 40,

a est un nombre, par exemple compris entre 1 et 100, de préférence égal à 12, \Vang\ _X ms représente la moyenne de la valeur absolue de la vitesse angulaire mesurée en °/s sur X ms, X étant de préférence compris entre 10 et 500, de préférence égal à 40,

b est un nombre, par exemple compris entre 1 et 100, de

5 préférence égal à 10,

ÂVang _Xms représente la variation de la vitesse angulaire dans laxe perpendiculaire à la jambe et au pied et mesurée en °/s pendant X ms, X étant de préférence compris entre 10 et 500, de préférence égal à 40.

Le début d une foulée peut correspondre à l ^' instant où l ^' expression0 ci-dessous est minimisée, cet instant correspondant également à la fin de la foulée précédente. La combinaison de la détection d une accélération de valeur absolue supérieure à un seuil prédéterminé et de la minimisation de l ^' expression ci-dessus permet de déterminer une foulée de manière précise et consistante.

En variante, des méthodes d ^' apprentissage automatique tels quun réseau de neurones, une forêt aléatoire, une régression ou tout autre algorithme d ^' apprentissage statistique connu, peuvent être utilisées pour identifier un pattern typique de variations de mesures, ce pattern permettant de déterminer une foulée.

Le procédé d ^' analyse de foulée comprend une troisième étape (c) de division de la période d ^' enregistrement en sous-périodes d ^' enregistrement. Cette étape permet de suivre I ^“ évolution des variables mesurées, donc de letat de forme dun individu, sous-période après sous-période. Par5 exemple, dans le cas où la période d enregistrement est de six mois, il peut être intéressant de disposer de révolution de letat de forme de I Individu mois après mois, la période d enregistrement étant alors divisée en six sous-périodes d un mois, plutôt que de disposer d un seul résultat pour I ensemble de la période d enregistrement.

0 Une sous-période d enregistrement doit présenter une durée et une durée cumulée d enregistrement suffisamment longues pour que I analyse des foulées qu elle comporte soit représentative de letat de forme d un individu. Selon un mode préféré de réalisation, une sous-période d enregistrement présente une durée supérieure à 2 jours, de préférence supérieure à 15 jours, et/ou une durée cumulée d enregistrement supérieure à 5 heures, 10 heures ou 50 heures, de préférence supérieure à 180 heures.

5 En effet, si un individu n a pas porté le dispositif d analyse de foulée 10 pendant 15 jours, la sous-période d enregistrement correspondante aurait une durée de 15 jours, mais une durée cumulée d enregistrement de 0 heures. Une telle sous-période ne comprendrait aucune foulée, et ne serait donc pas représentative de letat de forme d un individu.

0 Une durée de 15 jours et de 180 heures d enregistrement est a priori suffisamment longue pour garantir une quantité de données suffisante pour être représentatives de l ^' activité quotidienne de I Individu, tout en étant suffisamment courte pour que letat de forme de l ^' individu ne soit pas sensiblement modifié pendant cette durée. Une telle durée permet également de diminuer la variabilité des mesures, tout en ne représentant pas une contrainte trop importante pour l ^' individu portant l ^' équipement d analyse de foulée 10.

En variante, seul l ^' un ou lautre de ces critères de durée et de durée cumulée dénregistrement de la sous-période doit être respecté.

Le procédé d analyse de foulée comprend une quatrième étape (d) qui consiste, pour plusieurs foulées détectées, à estimer une grandeur caractéristique de la foulée, en fonction des mesures de mouvement. La grandeur caractéristique estimée peut par exemple être une vitesse5 moyenne de foulée, ou encore une longueur de foulée.

De préférence, l ^' unité de traitement de données 12 réalise une estimation d:une trajectoire de la cheville 3 au cours de la période dénregistrement. Cette estimation peut être effectuée à partir dune double intégration des mesures de mouvement, la double intégration étant0 de préférence recalée à chaque fois que le pied 2 touche le sol. Un dispositif permettant de réaliser une estimation d une trajectoire de la cheville est décrit dans le document FR 3042266. La figure 4 représente un exem ple de représentation de trajectoire estim ée sur trois foulées consécutives.

Selon un m ode de réalisation préféré, la longueur d une foulée est la longueur de la projection de la trajectoire de la foulée sur un plan

5 horizontal (c est-à-dire un plan parallèle à un sol sur lequel l ^' individu portant l equipem ent d analyse de foulée 10 m arche) , la trajectoire étant estim ée en fonction des m esures de m ouvem ent, com m e décrit ci-dessus. En variante, la longueur d une foulée peut être par exem ple la longueur curviligne de la trajectoire estim ée, sans projeter celle-ci dans le plan0 horizontal.

La vitesse m oyenne d une foulée peut être définie par le rapport entre la longueur de la foulée et sa durée, la durée d une foulée correspondant à la durée écoulée entre son début et sa fin.

La déterm ination d une vitesse m oyenne de foulée présente plusieurs avantages par rapport au cas où la vitesse instantanée de la foulée serait considérée en continu pendant la m arche, ou échantillonnée à haute fréquence. En effet, les foulées très lentes, qui ont une durée plus longue que les foulées rapides, seraient alors associées à un nom bre supérieur de vitesses par rapport aux foulées plus rapides, ce qui altérerait l analyse des résultats. Par ailleurs, la dérivation de la trajectoire perm ettant d estim er une vitesse instantanée engendrerait un bruit susceptible d affecter les valeurs des vitesses instantanées estim ées. Enfin, affecter une vitesse m oyenne unique à une foulée donnée perm et de sim plifier le traitem ent des données en réduisant le nom bre de données5 à traiter, dans le but de réaliser un calcul statistique ultérieur sur ces données.

Un autre m ode de réalisation consiste à considérer la vitesse tout au long de chaque trajectoire à la fréquence d ^' échantillonnage perm ise par le calcul, dans un m ode de réalisation préféré entre 50Hz et 1000hz, de0 préférence au voisinage de 100Hz.

Le procédé d analyse de foulée com prend une cinquièm e étape (e) de sélection d au m oins une grandeur caractéristique (par exem ple une vitesse moyenne et/ou longueur) de foulée dans une gamme de percentiles prédéterminée au sein d un ensemble formé par les grandeurs caractéristiques de foulées estimées, ordonnées par valeurs croissantes et survenues au cours d une sous-période d enregistrement.

5 Une foulée peut être associée à sa date, son heure, et/ou son instant de début et/ou de fin, ce qui permet de l ^' associer à une sous- période d enregistrement donnée. Une foulée peut en outre être associée à sa grandeur caractéristique (par exemple sa vitesse moyenne et/ou sa longueur). Les foulées d une sous-période donnée peuvent être ordonnées0 par valeurs croissantes de grandeurs caractéristiques.

Un calcul statistique peut alors être réalisé sur un ensemble formé par les grandeurs caractéristiques (par exemple les vitesses moyennes et/ou longueurs) de foulées estimées, ordonnées par valeurs croissantes et survenues au cours d une sous-période d enregistrement. Notamment, il est possible de calculer une moyenne et/ou un percentile de cette grandeur caractéristique, par rapport à l ^' ensemble des grandeurs caractéristiques des foulées de la sous-période d enregistrement. Par exemple, il est possible de calculer le 50 ^eme percentile, qui correspond à la médiane, le 80 ^eme percentile, le 95 ^eme percentile, ou toute autre valeur de percentile de la grandeur caractéristique de foulée pour une sous-période donnée.

Une gamme de percentiles prédéterminée peut être définie, cette gamme de percentiles présentant un intérêt pour l ^' analyse de foulée. En particulier, les percentiles élevés sont représentatifs de l ^' effort maximal et5 de la puissance musculaire maximale quun individu est capable de développer, car ils reflètent les foulées les plus rapides et/ou les plus longues dun individu, la vitesse de marche étant contrainte par letat de force musculaire. Ces percentiles élevés sont donc particulièrement sensibles à letat de forme d un individu. Le terme de percentile élevé est0 utilisé dans la demande pour désigner un percentile supérieur au 70ème percentile.

Un tel procédé d ^' analyse de foulée à partir dune gamme de percentiles élevés est particulièrement adapté à la marche, car un individu réalise statistiquement un certain nombre de foulées plus longues et/ou plus rapides dans la vie de tous les jours. En particulier, les quelques pourcents de foulées les plus longues et/ou les plus rapides sont représentatives de la puissance maximale que l ^' individu est capable de

5 développer. A titre d exemple, des études ont révélé une corrélation entre les mesures de test d efforts tels que le 6MWT, et le 95ème percentile de longueur et/ou de vitesse de foulée chez un même individu.

De préférence, la gamme de percentiles prédéterminée est comprise entre le 70 ^eme et le 100 ^eme percentile. La gamme de percentiles0 prédéterminée peut être constituée du 95 ^eme percentile.

Le procédé d analyse de foulée comprend une cinquième étape (f) de répétition de letape (e) pour plusieurs sous-périodes d ^' enregistrement.

Une telle étape (f) permet d accéder aux grandeurs caractéristiques de foulée dans la gamme de percentiles prédéterminée pour plusieurs sous-périodes d ^' enregistrement. De préférence, la gamme de percentiles prédéterminée est la même pour chaque sous-période pour laquelle letape (e) est répétée. Ainsi, il est possible de suivre l ^' évolution de la grandeur caractéristique de foulée, sous-période après sous-période. Lévolution de létat de forme au cours de temps de l ^' individu portant léquipement d analyse de foulée 10 peut alors être suivie.

Dans un mode de réalisation préféré, le procédé d analyse de foulée comprend en outre une étape de vérification dun critère d appartenance5 d une foulée à une séquence continue de plusieurs foulées consécutives, les étapes (d) à (f) du procédé étant effectuées uniquement sur les foulées appartenant à une séquence continue de plusieurs foulées consécutives.

Une telle étape permet d ^' analyser uniquement les données0 provenant d une marche continue et naturelle, lorsque I Individu est sur sa lancée. Ainsi, les données ne risquent pas d ^“ être biaisées par une quantité importante de piétinements, de foulées isolées ou de micro-déplacements de I Individu , ces foulées n ^“ étant pas représentatives de letat de forme de l ^' individu. Ainsi, les foulées considérées pour le calcul de la gam m e de percentile prédéterm inée, en particulier du 95èm e percentile, ne prennent pas en com pte les foulées isolées ou piétinem ents, ce qui élim ine le biais de m esure correspondant.

5 De préférence, une foulée appartient à une séquence continue de plusieurs foulées consécutives lorsque la durée entre le début de ladite foulée et le début d une foulée précédente ou suivante est com prise entre 0 et 10 secondes, de préférence inférieure à 3 secondes, et que ladite foulée fait partie d une séquence d au m oins deux foulées consécutives, de0 préférence d au m oins six foulées consécutives.

En effet, une durée entre deux foulées supérieure par exem ple à 0,5 secondes, 3 secondes ou 10 secondes, traduit un arrêt probable de l ^' individu entre deux foulées. Les foulées correspondent alors à des piétinem ents, n appartiennent pas à une mêm e séquence de marche et ne reflètent pas I ^“ état de form e de I Individu.

Par ailleurs, lors d une séquence de m oins de par exem ple dix, six, ou deux foulées consécutives, I Individu n est a priori pas dans un rythm e normal de m arche, m ais dans un rythm e lent, correspondant à un piétinem ent ou à un petit déplacem ent.

La com binaison de ces deux critères perm et de ne pas traiter les foulées qui ne seraient pas caractéristiques d une m arche continue de I Individu et de la puissance m usculaire qu ^' il est capable de développer. En variante, un seul des deux critères ci-dessus doit être vérifié pour que les étapes (d) à (f) du procédé soient effectuées.

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Dans le m êm e objectif de ne traiter que les foulées représentatives de l etat de form e de l ^' individu, il est possible d Identifier des foulées com portant une erreur, par exem ple dans le calcul de la trajectoire ou dans la déterm ination de leur début et de leur fin. A cet effet, la trajectoire0 d une foulée peut être comparée à une ou plusieurs trajectoires de référence. La form e de la trajectoire peut être étudiée, I existence d un m axim um de position verticale autour du m ilieu de la foulée peut être vérifiée, des ratios entre hauteur et longueur de trajectoire peuvent être définis. Les foulées s ^' éloignant de manière excessive des caractéristiques attendues au vu des trajectoires de référence sont alors identifiées comme erronées, les étapes (d) à (f) du procédé n tant pas effectuées sur ces foulées. Ainsi, lanalyse de données nést pas biaisée par déventuelles

5 erreurs de calcul de trajectoire, de détermination de foulée, ou autre.

En variante, un algorithme d apprentissage automatique tel qu un réseau de neurones, une forêt aléatoire, un SVM ou toute autre méthode connue, peut être utilisé pour comparer une foulée à une base de données de foulées de référence, et identifier ainsi une foulée erronée.

0 En outre, il est possible d ^' identifier la première foulée et la dernière foulée de chaque marche, les étapes (d) à (f) du procédé nétant pas effectuées sur ces foulées. En effet, ces foulées ne sont pas non plus représentatives d une marche continue dun individu.

Il est également possible d ^' identifier les foulées comportant un changement de cap, les étapes (d) à (f) du procédé n ^“ étant pas effectuées sur ces foulées. Ainsi, seules les foulées appartenant à une marche en ligne droite sont conservées. En effet, un changement de cap entraîne un ralentissement, et une foulée comportant un changement de cap nest donc pas représentative d une marche continue et lancée d un individu. De plus, une telle foulée est susceptible detre moins bien déterminée, le pattern de rotation et d accélération de la foulée étant altéré par le changement de cap.

L ^“ étape (a) du procédé d analyse de foulée peut être mise en ^“ uvre5 par au moins un capteur inertiel 11 de lequipement d analyse de foulée 10.

Les étapes (b) à (f) du procédé d analyse de foulée, ainsi que les potentielles étapes supplémentaires décrites ci-dessus, peuvent être mises en ^“ uvre par limité de traitement de données 12 de lequipement0 danalyse de foulée 10.