Apports d’une plateforme d’analyse du mouvement dans l’évaluation et la rééducation des atteintes de la mimique faciale - 17/01/15
: kinésithérapeute, doctorant, Khalil Ben Mansour, PhD c : ingénieur de recherche, Cécilia Neiva b : médecin, chef de clinique, chirurgien maxillo-facial, Charles Godard b : externe chirurgie dentaire, Bernard Devauchelle b, d : PU-PH, chirurgien maxillo-facial, Frédéric Marin c : professeur des universités, Stéphanie Dakpé c, d : médecin praticien hospitalier, chirurgien maxillo-facialBienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
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Résumé |
Introduction |
L’évaluation et la rééducation des atteintes de la mimique (paralysies faciales, chirurgies, malformations) ne sont pas si faciles. Elles reposent sur l’analyse clinique d’un kinésithérapeute rodé à l’anatomie et au testing des muscles peauciers [1]. À la récupération, souvent longue, s’ajoute la prise en charge des séquelles (hypertonies et syncinésies) qu’il convient d’évaluer et de localiser afin de mettre en place des stratégies palliatives. Ces évaluations trouvent leurs limites dans leur faible reproductibilité et dans le suivi à long terme des patients présentant une atteinte importante. La technique de capture du mouvement par caméra appelée « Motion Capture » pourrait être une solution en nous permettant de collecter des données objectives nécessaires au suivi et à la rééducation de ces patients [6]. L’objectif de FaceMoCap est donc de définir des critères objectifs quantifiant la mimique faciale grâce à une plateforme d’analyse de mouvement. Cette démarche s’inscrit plus largement dans le projet SIMOVI dont l’un des buts est d’offrir de nouvelles pistes de prise en charge rééducative des atteintes faciales.
Méthode |
Les mesures ont été réalisées sur la plateforme d’analyse du mouvement SyNeMus de l’université de technologie de Compiègne. Celle-ci se compose de 17 caméras T160 et de 2 caméras BONITA (Viconldt, Oxford, UK). Douze sujets jeunes volontaires sains de type caucasiens et un sujet pathologique ont été inclus. Des marqueurs réfléchissants ont été placés sur la face des sujets (Fig. 1) afin de suivre les déplacements lors de 5 mouvements prédéfinis [2] de la mimique faciale. Les données ont été collectées et traitées à l’aide des logiciels Nexus et MatlabTM pour permettre une reconstruction et une étude cinématique tridimensionnelle du mouvement. Le suivi du positionnement des marqueurs (nombre, temps de pose, instabilité à la capture) a été étudié afin de vérifier la faisabilité d’application de cette technique à la face.
Résultats |
Un protocole de capture avec 105 marqueurs de 1,5mm de diamètre a été établi. Les 5 mouvements ont pu être enregistrés chez les 12 sujets et sur une patiente ayant bénéficié d’une allotransplantation faciale. Des données quantitatives des mouvements de la mimique ont pu être extraites (Fig. 2). Il a été possible d’identifier des zones d’hypo-mobilité.
Discussion |
Il existe de nombreux scores de sévérité clinique avec des niveaux de sensibilité variables [3]. Il est même noté un faible niveau de corrélation entre des tests évaluant les syncinésies [4]. Le protocole de capture des mouvements de la mimique faciale ici développé pourrait permettre de s’affranchir de cette incertitude liée à l’évaluation subjective et ainsi d’optimiser les choix thérapeutiques.
Conclusion |
Le développement d’un outil permettant une analyse quantifiée de la mimique faciale déficitaire répond à un réel besoin des professionnels de santé confrontés aux pathologies de la face. Outre les possibilités diagnostiques, cette technologie pourrait servir de base au développement d’outils de rééducation (biofeedback, autorééducation et outils didactiques) à l’image de l’analyse tridimensionnelle de la marche [5].
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Vol 15 - N° 158
P. 30-31 - février 2015 Retour au numéro
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