Développement d'outils d'analyse de la motricité fine pour l'investigation de troubles neuromusculaires : théorie, prototype et mise en application dans le contexte des accidents vasculaires cérébraux

Cette thèse examine la possibilité d'évaluer la susceptibilité à un accident vasculaire cérébral (AVC) à partir des attributs des mouvements humains. Ces travaux reposent sur l'hypothèse selon laquelle l'existence d'un état pré-AVC peut, dans certains cas, être détecté par l'évaluation de la santé neuromotrice du patient. À défaut de disposer de données longitudinales permettant d'étudier directement cette conjecture, nos résultats démontrent que le diagnostic des principaux facteurs de risque d'AVC est effectivement réalisable à partir des propriétés des mouvements. Ces conclusions sont tirées à la suite de l'analyse transversale des réponses de 120 sujets à neuf tests neuromoteurs. Par cette étude des liens entre la motricité et la présence de conditions menant potentiellement à l'AVC, on espère stimuler l'intérêt des chercheurs en santé pour l'hypothèse – rapportée de façon anecdotique par plusieurs cliniciens – de l'existence d'un état pré-AVC. Les investigations nécessaires à cette démonstration ont été menées dans le cadre de la Théorie Cinématique et suivent principalement trois axes directeurs, soit l'étude fondamentale du mouvement humain, le développement d'outils d'extraction permettant la modélisation lognormale des mouvements et l'analyse statistique des paramètres lognormaux dans le but du diagnostic des principaux facteurs de risque d'AVC (diabète, obésité, tabagisme, problèmes cardiaques, alcoolisme, hypertension et hypercholestérolémie). En introduction de la première partie de cette thèse sont répertoriés les différents indices disséminés dans la littérature scientifique étayant l'existence de liens entre les mouvements humains et les principaux facteurs de risque d'AVC. Observant que la présence de tels liens est supportée par l'état des connaissances actuelles, le paradigme offert par la Théorie Cinématique ainsi que la modélisation lognormale qui en découle sont adoptés, puis présentés. L'apparition de profils de forme lognormale au niveau des primitives du mouvement est ensuite expliquée d'un point de vue original. Une fois ces bases établies, il a été possible de procéder à l'analyse des données dont nous disposions, ce qui a mis en lumière un certain nombre de phénomènes fondamentaux relatifs à l'étude du contrôle moteur, dont trois sont particulièrement importants. En premier lieu, il a été relevé que la nature des mouvements est intrinsèquement proportionnelle.

Abstract

This Ph. D. thesis investigates the brain stroke susceptibility assessment based on the movement analysis of data acquired using neuromuscular tests. This work is rooted in the hypothesis of the existence of a pre-stroke state which can sometimes be detected by looking at the properties of a patient's neuromuscular system. As the study of this hypothesis would require longitudinal data that were unavailable, our analysis concentrates on the demonstration that the brain stroke risk factors can be diagnose from a human movement analysis. This conclusion derives from a transversal study of 120 subject's responses to nine neuromuscular tests. It is hoped that this investigation on the links between fine motor control and brain stroke risk factors can stimulate the interest of the medical community for the anecdotic report, by some clinicians, of the possible existence of a pre-stroke state. The work presented herein was made under the Kinematic Theory and it follows three main axes which are 1) the fundamental study of human movements, 2) the design of extraction algorithms allowing the lognormal modeling of human motion, and 3) the statistical analysis of the kinematic parameters of human movements for the diagnosis of principal brain stroke risk factors. In the first part of this thesis, an overview is presented of the many observations scattered in the scientific literature concerning the link between the human movements and the main brain stroke risk factors (diabetes, obesity, cigarette smoking, cardiac problems, alcoholism, hypertension and hypercholesterolemia). Building on the observation that the existence of such a link is supported, a modeling framework is chosen and the lognormal models forming its foundations are reported from an original point of view. The application of this methodology to our database allowed the investigation of some fundamental phenomena concerning the study of motor control. Notably, the proportional nature of human motion is examined and compared to the serial representation of psychophysical processes. The delta-lognormal modeling of speed-accuracy tradeoffs (Fitts' task) has also allowed the discovery of some fundamental aspects related to the control of this kind of movements, such as the increase of the coupling between the motor commands as the task becomes more difficult and the enhancement of the temporal coordination of the neuromuscular action as the geometrical properties of the task are scaled up.