Personne :
Poitras, Isabelle

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Nom de famille
Poitras
Prénom
Isabelle
Affiliation
Département de réadaptation, Faculté de médecine, Université Laval
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Résultats de recherche

Voici les éléments 1 - 2 sur 2
  • Publication
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    Development and validation of open-source activity intensity count and activity intensity classification algorithms from raw acceleration signals of wearable sensors
    (Basel MDPI, 2020-11-26) Mercier, Catherine; Clouâtre, Jade; Routhier, François; Poitras, Isabelle; Campeau-Lecours, Alexandre; Bouyer, Laurent
    Background: A popular outcome in rehabilitation studies is the activity intensity count, which is typically measured from commercially available accelerometers. However, the algorithms are not openly available, which impairs long-term follow-ups and restricts the potential to adapt the algorithms for pathological populations. The objectives of this research are to design and validate open-source algorithms for activity intensity quantification and classification. Methods: Two versions of a quantification algorithm are proposed (fixed [FB] and modifiable bandwidth [MB]) along with two versions of a classification algorithm (discrete [DM] vs. continuous methods [CM]). The results of these algorithms were compared to those of a commercial activity intensity count solution (ActiLife) with datasets from four activities (n = 24 participants). Results: The FB and MB algorithms gave similar results as ActiLife (r > 0.96). The DM algorithm is similar to a ActiLife (r ≥ 0.99). The CM algorithm differs (r ≥ 0.89) but is more precise. Conclusion: The combination of the FB algorithm with the DM results is a solution close to that of ActiLife. However, the MB version remains valid while being more adaptable, and the CM is more precise. This paper proposes an open-source alternative for rehabilitation that is compatible with several wearable devices and not dependent on manufacturer commercial decisions.
  • Publication
    Accès libre
    Validation de mesures d'amplitude d'élévation et d'activité musculaire à l'aide de capteurs sans fil pour l'analyse de mouvements fonctionnels à l'épaule
    (2019) Poitras, Isabelle; Roy, Jean-Sébastien; Mercier, Catherine
    L’utilisation de données quantitatives afin de diminuer la prévalence des blessures musculosquelettiques liées au travail est souhaitée et le développement de systèmes portables permettant de mesurer l’amplitude articulaire (capteurs inertiels; IMU) et l’activité musculaire (électromyographie; EMG) pourrait permettre d’obtenir ce type de données. La revue systématique de la littérature sur la validité des capteurs inertiels effectuée dans le cadre de ce mémoire a permis d’identifier un manque d’évidence scientifique pour l’évaluation des mouvements complexes à l’épaule. L’objectif principal de ce mémoire est donc (1) d’évaluer la validité concourante d’IMU (Xsens) dans le calcul d’élévation du bras comparé à un système de capture de mouvements (Vicon) lors de mouvements simples et lors de tâches de manutention; et (2) d’établir la validité discriminante du système d’EMG (Trigno) pour évaluer l’activité musculaire. Méthodologie : Seize sujets ont participé à une séance d’évaluation demandant la réalisation de mouvements simples à l’épaule et de transport de charges (poids et hauteurs de transport variables). Le coefficient de corrélation et l’erreur de mesure (RMSE) ont été calculés afin de comparer les mesures d’amplitude articulaire obtenues à l’aide du Xsens et du Vicon et le root mean square (RMS) ainsi que le pic d’activité musculaire des deltoïdes (antérieurs et moyens) ont été calculés pour déterminer l’effet du poids et de la hauteur (ANOVA à mesures répétées). Résultats : Les coefficients de corrélation entre les amplitudes articulaires obtenues par le Xsens et le Vicon sont élevés (>0,84) et les RMSE sont bas (<11,5°). Un effet significatif du poids et de la hauteur, et un effet d’interaction poids x hauteur ont été observés pour le RMS du deltoïde antérieur (p<0,001) et moyen (p<0,03) et pour le pic d’activité du deltoïde antérieur (p<0,003). Conclusion : L’utilisation combinée du Xsens et du Trigno est un outil intéressant afin d’identifier le niveau de demande de l’emploi, puisqu’ils recueillent des données valides d’amplitude articulaire et d’activité musculaire.