GAITCLOUD-EVGS : PROJET DE PLATEFORME CLOUD POUR L’ANALYSE AUTOMATIQUE DES VIDÉOS DE LA MARCHE
DOI :
https://doi.org/10.59277/RRST-EE.2026.3.23Mots-clés :
Informatique en nuage, Réadaptation, Analyse d’images, Score visuel de la marche d’Édimbourg (EVGS), Application mobileRésumé
L'analyse posturale est une technique puissante pour évaluer les activités professionnelles. L'analyse de la posture et de la marche est également importante pour évaluer la récupération médicale après des lésions neurologiques (AVC, par exemple), des maladies neurodégénératives (Alzheimer, Parkinson, etc.) ou des accidents de la route ou du travail. À cet égard, le score visuel de la marche d'Édimbourg (EVGS) est un outil clinique d'observation largement utilisé pour l'évaluation qualitative de la marche humaine. Son calcul traditionnel repose sur l'analyse manuelle d'enregistrements vidéo par des cliniciens, un processus long, sujet à une variabilité inter- et intra-évaluateur et fortement dépendant de la qualité des enregistrements vidéo disponibles. Dans ce contexte, le présent travail propose la conception d'un service cloud pour l'analyse automatisée de la marche à partir de vidéos et le calcul de l'EVGS. Dans l'architecture proposée, les scores et les rapports obtenus seraient accessibles et visualisables via une interface web dédiée.
Références
(1) R. Baker, "Gait analysis methods in rehabilitation," J. NeuroEngineering Rehabil., 3, 4 (2006).
(2) M.W. Whittle, "Gait analysis: an introduction," 5th ed., Butterworth-Heinemann, Oxford (2014).
(3) L.W. Robinson, N.D. Clement, J. Herman, M.S. Gaston, "The Edinburgh visual gait score – the minimal clinically important difference," Gait Posture, 53, pp. 25–28 (2017).
(4) A. Aroojis, B. Sagade, S. Chand, "Usability and reliability of the Edinburgh visual gait score in children with spastic cerebral palsy using smartphone slow-motion video technology and a motion analysis application: a pilot study," Indian J. Orthop., 55, 4, pp. 931–938 (2021).
(5) E. Pantzar-Castilla, D. Balta, U.D. Croce, A. Cereatti, J. Riad, "Feasibility and usefulness of video-based markerless two-dimensional automated gait analysis, in providing objective quantification of gait and complementing the evaluation of gait in children with cerebral palsy," BMC Musculoskelet. Disord., 25, 1, pp. 747 (2024).
(6) J. Stenum, K.M. Cherry-Allen, C.O. Pyles, R.D. Reetzke, M.F. Vignos, R. T. Roemmich, "Applications of pose estimation in human health and performance across the lifespan," Sensors, 21, 21, pp. 7315 (2021).
(7) S.H. Ramesh, E.D. Lemaire, A. Tu, K. Cheung, N. Baddour, "Automated implementation of the Edinburgh visual gait score (EVGS) using OpenPose and handheld smartphone video," Sensors, 23, 10, pp. 4839 (2023).
(8) I. Somasundaram, A. Tu, R. Olleac, N. Baddour, E.D. Lemaire, "Automated implementation of the Edinburgh visual gait score (EVGS)," Sensors, 25, 10, pp. 3226 (2025).
(9) E.-C. Maftei, O. Zvorișteanu, H.-N. Costin, S.-I. Bejinariu, F. Rotaru, "Automated estimation of the Edinburgh Visual Gait Score using the OpenPose system," Int. Symp. Signals, Circuits and Systems (ISSCS), Iasi, Romania, pp. 1–4 (2025).
Téléchargements
Publiée
Numéro
Rubrique
Licence
(c) Copyright REVUE ROUMAINE DES SCIENCES TECHNIQUES — SÉRIE ÉLECTROTECHNIQUE ET ÉNERGÉTIQUE 2026
Ce travail est disponible sous licence Creative Commons Attribution - Pas d'Utilisation Commerciale - Pas de Modification 4.0 International.
