Thèse Développement et Évaluation d'Un Outil sans Marqueurs Mono-Caméra pour la Quantification des Amplitudes Articulaires de l'Épaule chez des Patients Souffrant de Troubles de la Coiffe des Rota H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université Claude Bernard Lyon 1 École doctorale : EDISS - Interdisciplinaire Sciences-Santé Laboratoire de recherche : LIBM - LABORATOIRE INTERUNIVERSITAIRE DE BIOLOGIE DE LA MOTRICITE Direction de la thèse : Yoann BLACHE ORCID 0000000159608916 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-06-03T23:59:59 Jusqu'à 66 % de la population générale déclare des douleurs d'épaule au moins une fois dans sa vie (Luime et al. 2004). Parmi ces problématiques d'épaule 30 à 40% relèvent de troubles des muscles de la coiffe des rotateurs (Bunker et al. 2002), pour une prévalence en constante augmentation avec l'âge allant de 3% à 65% de la population générale (Teunis et al. 2014). Bien que la plus-value du traitement chirurgical par rapport au traitement conservateur ne fasse pas pleinement consensus (Hinsley et al. 2022), le taux d'opération par arthroscopie est en constante augmentation (Yanik et al. 2021). La limitation des amplitudes articulaires est une des complications post-chirurgicale les plus fréquentes (Denard et al. 2011) retardant ainsi le retour au travail et aux activités quotidiennes. Ainsi, plusieurs approches sont proposées aux cliniciens pour quantifier les amplitudes articulaires de l'épaule (e.g., observation, imagerie, vidéo, palpation), mais elles se heurtent soit à un coût temporel et financier élevé, soit à une faible précision ou reproductibilité de la mesure (van den Hoornet al. 2025). A l'inverse, l'avènement de l'intelligence artificielle associée à la vidéo semble prometteur pour obtenir à la fois des mesures précises et peu coûteuses (Colyer et al. 2018). Bien que de nombreuses solutions ont été proposées pour l'analyse de la cinématique du membre inférieur, peu d'attention a été portée à l'articulation de l'épaule et de surcroit à la caractérisation des amplitudes articulaires chez les patients après une chirurgie de la coiffe des rotateurs. L'objectif de ce projet de thèse est de caractériser automatiquement les amplitudes articulaires de l'épaule par l'acquisition vidéo et le développement d'un réseau de neurones. La première étude présente pour objectif de développer et valider le réseau de neurones sur une population saine. Quatre-vingt-dix volontaires sains seront recrutés et le logiciel DeepLabCut sera utilisé pour entrainer puis tester le réseau de neurones à partir de vidéos issues d'une tablette. La seconde étude aura pour objectif de valider la quantification des amplitudes articulaires par l'acquisition vidéo couplée à un réseau de neurones chez des patients ayant été opérés des muscles de la coiffe des rotateurs. Quatre-vingt-dix patients seront évalués à 1.5 et 3 mois post chirurgie. Les amplitudes articulaires seront simultanément mesurées à l'aide d'un système optoélectronique (référence) et d'une tablette assistée par un réseau de neurones afin d'évaluer la précision de ce dernier . Les résultats de ces travaux de recherche permettront de développer un outil numérique facilitant la mesure des amplitudes articulaires de l'épaule chez des patients opérés de la coiffe des rotateurs en se basant sur des données objectives et valides.

Jusqu'à 66 % de la population générale déclare des douleurs d'épaule au moins une fois dans sa vie (Luime et al. 2004). Parmi ces problématiques d'épaule 30 à 40% relèvent de troubles des muscles de la coiffe des rotateurs (Bunker et al. 2002), pour une prévalence en constante augmentation avec l'âge allant de 3% à 65% de la population générale (Teunis et al. 2014). Bien que la plus-value du traitement chirurgical par rapport au traitement conservateur ne fasse pas pleinement consensus (Hinsley et al. 2022), le taux d'opération par arthroscopie est en constante augmentation (Yanik et al. 2021). La limitation des amplitudes articulaires est une des complications post-chirurgicale les plus fréquentes (Denard et al. 2011) retardant ainsi le retour au travail et aux activités quotidiennes. Ainsi, plusieurs approches sont proposées aux cliniciens pour quantifier les amplitudes articulaires de l'épaule (e.g., observation, imagerie, vidéo, palpation), mais elles se heurtent soit à un coût temporel et financier élevé, soit à une faible précision ou reproductibilité de la mesure (van den Hoornet al. 2025). A l'inverse, l'avènement de l'intelligence artificielle associée à la vidéo semble prometteur pour obtenir à la fois des mesures précises et peu coûteuses (Colyer et al. 2018). Bien que de nombreuses solutions ont été proposées pour l'analyse de la cinématique du membre inférieur, peu d'attention a été portée à l'articulation de l'épaule et de surcroit à la caractérisation des amplitudes articulaires chez les patients après une chirurgie de la coiffe des rotateurs. L'objectif de ce projet de thèse est de caractériser automatiquement les amplitudes articulaires de l'épaule par l'acquisition vidéo et le développement d'un réseau de neurones. La première étude présente pour objectif de développer et valider le réseau de neurones sur une population saine. Quatre-vingt-dix volontaires sains seront recrutés et le logiciel DeepLabCut sera utilisé pour entrainer puis tester le réseau de neurones à partir de vidéos issues d'une tablette. La seconde étude aura pour objectif de valider la quantification des amplitudes articulaires par l'acquisition vidéo couplée à un réseau de neurones chez des patients ayant été opérés des muscles de la coiffe des rotateurs. Quatre-vingt-dix patients seront évalués à 1.5 et 3 mois post chirurgie. Les amplitudes articulaires seront simultanément mesurées à l'aide d'un système optoélectronique (référence) et d'une tablette assistée par un réseau de neurones afin d'évaluer la précision de ce dernier .

Le/la candidat(e) devra avoir suivi une formation en Biomécanique ou en STAPS et être familier(ère) avec les méthodologies d'investigation connexes au champ de l'analyse du mouvement sans marqueurs. Le/la candidat(e) devra être capable de faire une revue de littérature et de la synthétiser. Une maîtrise de l'anglais écrit et oral est nécessaire. Une expérience en programmation et en intelligence artificielle est nécessaire. Le/la candidat(e) devra faire preuve d'autonomie, de rigueur et d'esprit d'initiative/proactivité.