Doctorant (H/F) en robotique et neurosciences

Description du Poste

Sujet De Thèse

Titre: Approches d’entraînement sous biofeedback pour l’Apprentissage de l’Activation Sélective des Chefs Musculaires du bras pour le contrôle de prothèses.

Verrou méthodologique de la thèse :
Malgré les avancées scientifique récentes, il subsiste chez les personnes amputées de bras appareillées un manque de signaux musculaires volontairement commandables pour contrôler l’ensemble des articulations des prothèses actuelles. En pratique, seuls les biceps et triceps sont utilisables, ce qui limite fortement le nombre de degrés de liberté contrôlables. La solution la plus répandue aujourd’hui est une chirurgie lourde et complexe, la Targeted Muscle Reinnervation (TMR), qui vise à rerouter des nerfs amputés pour générer artificiellement de nouveaux sites de commande musculaire. Toutefois, nos observations chez certaines personnes présentant une agénésie montrent qu’il est possible de contracter de façon indépendante différents chefs des biceps et triceps, augmentant ainsi le nombre de signaux EMG disponibles sans chirurgie. Le verrou scientifique est donc de comprendre comment cette capacité s’est développée et à tester si elle peut être reproduite par apprentissage volontaire. Le verrou méthodologique quand à lui est donc de concevoir et d’évaluer des protocoles d’entraînement spécifiques (exercices ciblés, biofeedback visuel et somatosensoriel) susceptibles de rendre cette compétence accessible à tout amputé.

Positionnement par rapport à l’état de l’art:
Le contrôle myoélectrique des prothèses repose encore majoritairement sur la détection EMG de deux muscles antagonistes, entraînant un contrôle séquentiel lent et souvent abandonné par les utilisateurs (Biddiss & Chau, 2007). Des travaux ont montré que les chefs du biceps et du triceps présentent des recrutements partiellement indépendants selon la position et la tâche, suggérant un potentiel de différenciation volontaire (Murray et al., 2000 ; Staudenmann et al., 2009). Toutefois, aucune étude n’a encore visé un entraînement systématique d’activation sélective des chefs musculaires du bras. Des résultats encourageants existent avec biofeedback EMG sur d’autres muscles, permettant un contrôle plus localisé en quelques sessions d’apprentissage (Holtermann et al., 2010 ; Lendaro et al., 2018). Enfin, nos observations cliniques d’un cas d’agénésie transhumérale confirment qu’un tel contrôle différencié peut être exploité pour gérer plusieurs degrés de liberté prothétiques. Ce projet se positionne donc à l’interface entre les approches de contrôle myoélectrique classiques et les stratégies émergentes de recrutement différencié, en visant à démontrer expérimentalement la faisabilité d’un tel apprentissage chez des sujets non amputés.
Références :
• Biddiss, E., & Chau, T. (2007). Upper limb prosthesis use and abandonment: A survey of the last 25 years. Prosthetics and Orthotics International.
• Murray, W.M., et al. (2000). Variation in muscle activation patterns at the elbow with changes in shoulder and forearm position. Journal of Biomechanics.
• Staudenmann, D., et al. (2009). Reproducible EMG patterns for muscle function estimation in human movement. Journal of Electromyography and Kinesiology.
• Holtermann, A., et al. (2010). Selective activation of muscle subregions with EMG biofeedback training. Journal of Applied Physiology.
• Lendaro, E., et al. (2018). Myoelectric training with real-time feedback improves muscle activation control. Frontiers in Human Neuroscience.

Caractère interdisciplinaire de la thèse:
Le verrou scientifique du projet réside dans la capacité à transformer un signal musculaire volontaire, potentiellement différencié au niveau des chefs musculaires, en un contrôle fonctionnel et intuitif de prothèse. Ce défi ne peut être relevé sans une articulation forte entre neurosciences et robotique. Les neurosciences sont essentielles pour comprendre la plasticité neuromusculaire, caractériser les possibilités de recrutement différencié et concevoir des protocoles d’apprentissage et de biofeedback adaptés. La robotique, quant à elle, est indispensable pour développer les dispositifs de captation EMG, les algorithmes de traitement du signal et leur intégration dans les architectures de contrôle prothétique multi-degrés de liberté. La validité du projet repose donc sur la complémentarité entre l’analyse fine des mécanismes de contrôle moteur et leur traduction en solutions robotiques exploitables. Seule une approche conjointe permet de passer de la preuve de concept physiologique à une application concrète pour les utilisateurs de prothèses.

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- Equipe IRIS de l'ISIR (UMR7222) -Sorbonne Université
- Institut des sciences du mouvement - Etienne-Jules Marey (ISM) (UMR7287) - Aix Marseille Uni.

Les encadrants collaborent depuis de nombreuses années autour de la thématique du phénomène de membre fantôme chez la personne amputée (projet ANR PhantomovControl) et collaborent actuellement sur ces même questions dans le cadre du projet PEPR O2R REINVENT.

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