Thèse : Analyse des troubles de la marche dans les maladies neurodégénératives

Résumé:

L'analyse de la marche pathologique dans les maladies neurodégénératives constitue une voie prometteuse pour une évaluation objective et non invasive des troubles moteurs. Cette thèse se concentre sur les anomalies de la marche liées à la maladie d'Alzheimer, à la démence à corps de Lewy et aux syndromes parkinsoniens, en s'appuyant sur le standard MDS-UPDRS pour l'évaluation des troubles moteurs. L'analyse vidéo de la marche offre dans ce cadre une alternative économique, à distance et facilement déployable aux évaluations cliniques classiques.

Afin de pallier le manque de vidéos cliniques annotées, nous avons collecté des vidéos RGB de 40 patients et 3 témoins sains en collaboration avec l'Hôpital de rééducation de Robertsau. Pour reconstruire de manière fiable le mouvement 3D malgré les occlusions, les angles de vue fixes et la qualité d'image réduite, nous avons proposé MAX-GRNet, un reconstructeur spécifique à la marche combinant attention par parties corporelles et correction guidée par des paramètres biomécaniques. La base de données résultant, 3DGait avec 90 séquences de marche, est rendu public. Pour améliorer encore l'apprentissage, nous introduisons GaVA-CLIP, un cadre d'apprentissage contrastif multimodal qui aligne les vidéos avec des descriptions cliniques textuelles et des paramètres numériques via un ajustement de modèles vision-langage (VLM). GaVA-CLIP dépasse les méthodes squelettiques classiques en performance.

Enfin, nous développons AGIR, un cadre explicable combinant un tokenizer de mouvement VQ-VAE et un modèle de langage entraîné sur des paires mouvement-texte cliniques. Nous enrichissons un jeu de données public avec des annotations analytiques liées aux scores MDS-UPDRS et le publions. AGIR prédit les scores accompagnés d'explications cliniquement interprétables, renforçant ainsi la transparence et l'utilité clinique.