Issue |
Mov Sport Sci/Sci Mot
Number 93, 2016
Apport clinique du mouvement : évidence et perspectives
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Page(s) | 87 - 92 | |
DOI | https://doi.org/10.1051/sm/2015044 | |
Published online | 05 February 2016 |
Predicting postoperative knee flexion and pelvic tilt at initial contact of cerebral palsy children
Prédiction de la flexion postopératoire du genou et de l’antéversion du bassin au contact initial d’enfants atteints de paralysie cérébrale
1
UNAM, Pôle Recherche & Innovation, Fondation Ellen
Poidatz, 1 rue Ellen
Poidatz, Saint-Fargeau-Ponthierry, France
2
IBISC EA 4526, Université d’Évry Val d’Essonne,
40 rue du Pelvoux, Courcouronnes,
France
3
Institut Mines-Télécom, Télécom SudParis, UMR 5157
SAMOVAR, 9 rue Charles
Fourier, Évry,
France
4
Hôpital universitaire Necker-Enfants malades,
149 rue de Sèvres, Paris, France
Received:
1
March
2015
Accepted:
21
October
2015
Increased knee flexion at initial contact (KFIC) is a common gait deviation in Cerebral Palsy. Hamstring lengthening surgery (HL) aims to decrease KFIC, but may affect pelvic tilt (PTIC). In this work, we design a decision-making tool that simulates the effect of orthopedic surgery, with or without HL, on KFIC and PTIC. The postoperative parameters are estimated given preoperative gait, physical examination and surgery. Nonlinear regressions are performed by feedforward neural networks. On test, the mean root-mean squared error for KFIC and PTIC are 9° and 5° respectively. Sixty-three percent and 90% of the lower limbs are estimated within a 10° error range for KFIC and PTIC respectively. The simulator is able to give good estimations independently of the surgery type.
Résumé
La paralysie cérébrale entraîne des troubles de la marche pouvant être caractérisés par une flexion du genou au contact initial (FGCI) excessive. La chirurgie d’allongement d’ischio-jambiers (AIJ) diminue la FGCI mais peut affecter l’antéversion du bassin (ABCI). L’objectif de ce travail est de simuler l’effet de l’AIJ, dans un contexte de chirurgie multi-sites, sur la FGCI et sur l’ABCI. Les paramètres postopératoires sont estimés en fonction de la cinématique et de l’examen clinique préopératoires ainsi que la chirurgie. Des régressions non-linéaires sont faites par réseaux de neurones. L’erreur moyenne en test est 9° et 5° pour la FGCI et l’ABCI respectivement. L’erreur de prédiction est indépendante du type de chirurgie et en général reste dans la variabilité des paramètres cinématiques.
Key words: Prediction / clinical gait analysis / cerebral palsy / nonlinear regression / artificial neural networks
Mots clés : Prédiction / analyse quantifiée de la marche / paralysie cérébrale / régression non-linéaire / réseaux de neurones artificiels
© ACAPS, EDP Sciences, 2016
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